Tbornottb: Ein neuartiges KI-gesteuerter Instrument zur Straffung der Tuberkulose-Bewertung in Krankenhäusern

Ein neues klinisches Entscheidungsunterstützungssystem „Tbornottb“ hilft bei der Straffung von Infektions -Isolationsentscheidungen und reduzierte die Arbeitsbelastung und die Aufrechterhaltung der TB -Erkennungsgenauigkeit.

In einer kürzlich in der Infektionskontrolle und in Krankenhäuserpidemiologie veröffentlichten Studie präsentierten die Forscher ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS), um die Bewertung der mutmaßlichen Tuberkulose (TB) zu leiten.

Hintergrund

In den Vereinigten Staaten (USA) hat die TB -Inzidenz von 10,4 Fällen pro 100.000 Menschen im Jahr 1992 auf 2,2 Fälle pro 100.000 im Jahr 2020 gesenkt, wobei die nosokomiale Übertragung in den letzten Jahren selten ist.

Trotzdem stieg die TB-Inzidenz im Jahr 2023 auf 2,9 pro 100.000 Menschen in den USA. In der Zwischenzeit stehen Krankenhäuser mit Kapazitäts- und Personalherausforderungen aus, was die Entscheidungsfindung für mutmaßliche TB-Patienten dringlicher trifft.

Aktuelle Richtlinien für vermutete TB empfehlen, Sputumproben für Mykobakterienkultur und Säurefast-Bacilli (AFB) -Smarkern zu testen, wobei die Isolation von Airborne Infektionen (AII) implementiert ist.

Trotzdem dauern die Kulturen normalerweise ≥ zwei Wochen, und fast die Hälfte der Personen mit Lungen -TB -TB -Abstrichen zeigen. Während Nukleinsäureverstärkerungstests (NAATs) eine größere Empfindlichkeit als AFB -Abstriche aufweisen, sind sie signifikant weniger empfindlich als die Kultur.

Daher wären das Absetzen von NAATs und Abstrichergebnissen verfrüht und die Risikoübertragung für Mitarbeiter und andere Patienten. Daher führen das IPC -Personal (Infektionsprävention und Kontroll) häufig eine zusätzliche Überprüfung der Patientenakten vor dem Absetzen der AII durch.

Darüber hinaus können Diskussionen mit relevanten Beratern und dem primären Team folgen, um festzustellen, ob TB wahrscheinlich nicht die AII-Störung bevorzugt, die zeit- und arbeitsintensiv ist.

Über die Studie

Die Studie zielte darauf ab, ein klinisches Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS) zu entwickeln, um bei der Absetzung der Isolation (AII) in der Luft in der Luft zu helfen und gleichzeitig eine angemessene Bewertung der vermuteten Fälle von Tuberkulose (TB) sicherzustellen. Die Forscher erstellten das „tbornottb“ -System, um die Absetzen von AII zu rationalisieren, ohne die Versorgung von Patienten mit möglichem TB zu beeinträchtigen, die negativ auf Nukleinsäureverstärkungs-Tests (NAAT) und Säurefast-Bazillen (AFB) -Spears testen.

Eine Expertengruppe hat eine Reihe von Fragen entwickelt und verfeinert, die auf klinischen Richtlinien und epidemiologischen Daten unter Verwendung der Delphi -Konsensmethode basierten. Diese Fragen wurden an Krankenhauspatienten im Massachusetts General Hospital (MGH) getestet.

Die CDSs ordneten Scores auf, die auf epidemiologischen Risikofaktoren, TB -Symptomen, Krankengeschichte, Bronchoskopie-/Sputumergebnissen und Brustbildgebung basieren. Wenn die Punktzahl eines Patienten einen festgelegten Schwellenwert überschritt, wurde AII automatisch eingestellt. Andernfalls wurde eine weitere Bewertung empfohlen.

Um die CDSS zu validieren, führten die Forscher eine Fallkontrollanalyse unter Verwendung von Daten aus dem Mass General Brigham (MGB) -System durch. Das Tool wurde retrospektiv auf Patienten mit kulturbefugtem TB (Fällen) und passenden Kultur-negativen Kontrollen angewendet.

Variablen, die die prädiktive Genauigkeit nicht verbesserten, wurden entfernt oder ab unten. Die Leistung des Modells wurde dann fein abgestimmt, indem das Gewicht der wichtigsten TB-Prädiktoren angepasst und seine Empfindlichkeit, Spezifität und Fläche unter der Kurve (AUC) analysiert wurde.

Eine Untergruppenanalyse verglichen die Effektivität der CDSS vor und nach der Covid-19-Pandemie. Darüber hinaus schätzte die Studie die IPC-Personestunden für die Verhinderung und Kontrollstunde (Infektionskontrolle), die jährlich bei MGH durch die CDSS-Implementierung gespeichert wurde.

Schließlich legt die Studie nahe, dass TB angesichts der Zeit und der arbeitsintensiven Natur des Prozesses wahrscheinlich kein starker Treiber für die Absetzen von AII ist.

Ergebnisse

Die Forscher identifizierten mehrere Prädiktoren für TB im Fall-Kontroll-Substudie. Kavitäre Läsionen oder andere Befunde, die TB auf dem Bericht der Brustradiologie verdächtigt wurden, waren stark mit aktivem TB verbunden.

Darüber hinaus war der frühere Wohnsitz in einem Land, das für TB hoch endemisch ist, der stärkste epidemiologische Risikofaktor für TB. Eine Vorgeschichte des positiven Interferon-γ-Freisetzungsassays (IGRA) war auch ein starker Prädiktor für aktive TB.

Bemerkenswerterweise zeigte ein negativer IGRA- oder Tubulin -Hauttest im vergangenen Monat eine negative Assoziation mit TB. Eine Vorgeschichte von Bedingungen, die als Erhöhung des TB -Risikos angesehen wurden, war nicht mit TB verbunden.

Eine Vorgeschichte des Gewichtsverlusts war das einzige traditionelle TB -Symptom, das aktive TB vorhergesagte. Darüber hinaus zeigte eine deutliche Verbesserung oder Auflösung von Symptomen bei der Behandlung einer alternativen Diagnose einen starken negativen Zusammenhang mit TB.

Dieses anfängliche CDSS -Modell zeigte 16% Spezifität und 100% Empfindlichkeit. Nach iterativen Überarbeitungen des Bewertungssystems zeigte das endgültige Modell eine Empfindlichkeit von 100%, Spezifität von 27%und AUC von 0,87.

Es gab keine Unterschiede in der Modellleistung vor und nach der Covid-19. Die Forscher schätzten, dass Tbornottb bei MGH jährlich mehr als 40 IPC-Personestunden sparen könnte.

Schlussfolgerungen

Zusammen entwickelte und validierte die Studie ein neuartiges CDSS, um die diagnostische Bewertung von Patienten mit mutmaßlichem TB in niedrigen Prävalenzeinstellungen zu leiten. Frühere positive IGRA, Wohnsitz in einem TB-Endemic-Land und radiologische Befunde der Brust waren misstrauisch gegenüber TB signifikante Prädiktoren für TB.

Das endgültige CDSS -Modell zeigte eine bescheidene Spezifität und eine hohe Empfindlichkeit bei der Erkennung von TB. Insgesamt könnte Tbornottb dazu beitragen, das Risiko einer nosokomialen Übertragung zu verringern und eine beträchtliche IPC-Person zu sparen.

Quellen: