結(jié)核病是全世界年輕人死亡的主要原因之一。建模研究表明，在涉及96歲以下兒童的致命病例中，超過15%的受感染兒童沒有得到治療。

用于診斷小兒結(jié)核病的兩種新的循證算法可以幫助扭轉(zhuǎn)這一趨勢(shì)。

耶魯大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了基于算法的評(píng)分系統(tǒng)，醫(yī)護(hù)人員可以使用該系統(tǒng)在診斷疾病時(shí)告知他們的決定，這在資源貧乏的診所通常很難識(shí)別。耶魯大學(xué)的研究小組與全球科學(xué)家網(wǎng)絡(luò)合作，研究了來自世界各地的4多名結(jié)核病兒童的數(shù)據(jù)，并通過統(tǒng)計(jì)分析開發(fā)了他們所說的迄今為止最強(qiáng)大的兒科結(jié)核病算法。

根據(jù)該團(tuán)隊(duì)的分析，世界衛(wèi)生組織現(xiàn)在建議在其最新的綜合指南中使用算法來治療這種疾病。世界衛(wèi)生組織還鼓勵(lì)使用耶魯大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究小組的算法。

“對(duì)于這些衛(wèi)生保健工作者來說，考慮模糊的癥狀并診斷為結(jié)核病的壓力很大，這可能部分解釋了為什么我們?cè)谥委熡變航Y(jié)核病方面存在差距，”耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)博士Kenneth Gunasekera說。“我們的工作是由這個(gè)問題推動(dòng)的。我們希望支持在資源有限環(huán)境中工作的衛(wèi)生保健工作者做出循證結(jié)核病治療決策。

研究結(jié)果發(fā)表在《柳葉刀兒童和青少年健康》上。

算法對(duì)小兒結(jié)核病來說并不陌生。其他科學(xué)家已經(jīng)創(chuàng)建了類似的算法來增強(qiáng)疾病診斷，但Gunasekera解釋說，這些算法在很大程度上依賴于專家意見，而不是對(duì)數(shù)據(jù)的嚴(yán)格解釋。此外，一些基于證據(jù)的算法是使用相對(duì)較小的樣本量的數(shù)據(jù)構(gòu)建的，這可能會(huì)限制它們的普遍性，Gunasekera說。Gunasekera的團(tuán)隊(duì)在世衛(wèi)組織確定的一組專家的建議的幫助下，綜合了來自4項(xiàng)研究和718個(gè)國家的13，12名兒童的數(shù)據(jù)，以努力開發(fā)更堅(jiān)固的評(píng)分系統(tǒng)。

研究人員根據(jù)醫(yī)護(hù)人員為患者獲取胸部X光片的能力建立了兩種算法。在這兩種算法中，患者都會(huì)根據(jù)其癥狀和其他細(xì)節(jié)獲得一定數(shù)量的分?jǐn)?shù)，然后工作人員將這些分?jǐn)?shù)加起來以獲得建議。如果評(píng)分高于10分，平均而言，85%的結(jié)核病患兒將得到正確診斷。(如果已知患者暴露于結(jié)核病，盡管有其他癥狀，他們也可以得分超過10分。

“現(xiàn)在我們有一個(gè)基于證據(jù)和務(wù)實(shí)的工具，因?yàn)獒t(yī)護(hù)人員很容易實(shí)施這個(gè)分?jǐn)?shù)，”Gunasekera說。該團(tuán)隊(duì)希望新工具將使更多的兒童接受及時(shí)的結(jié)核病治療。

但是，研究人員警告說，他們的評(píng)分系統(tǒng)存在一些局限性。最重要的是，該團(tuán)隊(duì)無法在論文發(fā)表之前正式測(cè)試算法。然而，研究將很快進(jìn)行中，以評(píng)估算法識(shí)別結(jié)核病的真實(shí)能力。盡管從多項(xiàng)研究中汲取經(jīng)驗(yàn)可以幫助改進(jìn)統(tǒng)計(jì)分析并創(chuàng)建更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)集，但不同的納入標(biāo)準(zhǔn)和研究定義可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)略有偏差。最后，由于結(jié)核病已經(jīng)很難診斷，一些不正確的結(jié)論“可能會(huì)出現(xiàn)”，作者在他們的研究中寫道。對(duì)小兒結(jié)核病的更多研究無疑將有助于完善新算法，額外的數(shù)據(jù)和更好的診斷工具也是如此。

盡管如此，Gunasekera解釋說，世界衛(wèi)生組織有條件地建議使用算法來協(xié)助兒科結(jié)核病診斷，并鼓勵(lì)耶魯領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)的新算法在該領(lǐng)域使用，這一事實(shí)是對(duì)未來研究的有力鼓勵(lì)。

“我真的很期待看到這些算法的前瞻性評(píng)估結(jié)果，當(dāng)其他人實(shí)際上將在研究環(huán)境中使用它們來幫助接受結(jié)核病調(diào)查的兒童的治療決策時(shí)，”他說。“我們根據(jù)證據(jù)構(gòu)建了算法，但看到它們的實(shí)際表現(xiàn)如何將是令人興奮的。

這項(xiàng)研究對(duì)Gunasekera產(chǎn)生了個(gè)人共鳴，Gunasekera正在耶魯大學(xué)攻讀醫(yī)學(xué)博士課程的最后一年，并希望畢業(yè)后從事兒科工作。他說，該項(xiàng)目源于與YSPH及其他領(lǐng)導(dǎo)人的寶貴指導(dǎo)。

“通過這項(xiàng)工作，我與兒科結(jié)核病領(lǐng)域的一些領(lǐng)導(dǎo)者密切合作，老實(shí)說，很高興能與這么多我正在閱讀論文的人一起工作，”他說。“現(xiàn)在，我崇拜的人是我作為同事一起工作的人。對(duì)我來說，在努力解決兒童結(jié)核病和全球公共衛(wèi)生方面的這一重要問題時(shí)，這真的是一次絕佳的機(jī)會(huì)和經(jīng)歷。