Tbornottb: Un nou instrument bazat pe inteligență artificială pentru a eficientiza evaluarea tuberculozei în spitale

Tbornottb: Un nou instrument bazat pe inteligență artificială pentru a eficientiza evaluarea tuberculozei în spitale

Un nou sistem de asistență pentru deciziile clinice „Tbornottb” ajută la eficientizarea deciziilor de izolare a infecțiilor, reducând volumul de muncă și menținând acuratețea detectării TB.

Într-un studiu recent publicat în Infection Control and Hospital Epidemiology, cercetătorii au prezentat un sistem de sprijin pentru deciziile clinice (CDSS) pentru a ghida evaluarea suspectului de tuberculoză (TB).

fundal

În Statele Unite (SUA), incidența TBC a scăzut de la 10,4 cazuri la 100.000 de persoane în 1992 la 2,2 cazuri la 100.000 în 2020, transmisia nosocomială devenind rară în ultimii ani.

În ciuda acestui fapt, incidența tuberculozei a crescut la 2,9 la 100.000 de oameni în Statele Unite în 2023. Între timp, spitalele se confruntă cu provocări legate de capacitate și personal, adăugând urgență în luarea deciziilor pentru pacienții suspectați de tuberculoză.

Orientările actuale pentru suspiciunea de tuberculoză recomandă testarea probelor de sputa pentru cultura de micobacterii și markeri de bacili acido-resistente (AFB), cu izolarea infecției aeriene (AII) implementată.

Cu toate acestea, culturile durează de obicei ≥ două săptămâni și aproape jumătate dintre persoanele cu frotiuri de TB pulmonară prezintă TB. În timp ce testele de amplificare a acidului nucleic (NAAT) au o sensibilitate mai mare decât tampoanele AFB, ele sunt semnificativ mai puțin sensibile decât cultura.

Prin urmare, întreruperea NAAT și a rezultatelor tamponului ar fi prematură și ar transfera riscul personalului și altor pacienți. Prin urmare, personalul de prevenire și control al infecțiilor (IPC) efectuează adesea o revizuire suplimentară a dosarelor pacienților înainte de întreruperea AII.

În plus, pot urma discuții cu consultanții relevanți și cu echipa principală pentru a determina dacă este puțin probabil ca TB să predispună la tulburarea AII, care necesită mult timp și muncă.

Despre studiu

Studiul și-a propus să dezvolte un sistem de sprijinire a deciziilor clinice (CDSS) pentru a ajuta la întreruperea izolării aeropurtate (AII) în aer, asigurând în același timp o evaluare adecvată a cazurilor suspectate de tuberculoză (TB). Cercetătorii au creat sistemul „tbornottb” pentru a eficientiza întreruperea AII fără a afecta îngrijirea pacienților cu posibilă tuberculoză care testează negativ pentru testul de amplificare a acidului nucleic (NAAT) și bacilii acido-resistenti (AFB).

Un grup de experți a dezvoltat și rafinat o serie de întrebări bazate pe ghiduri clinice și date epidemiologice folosind metoda consensului Delphi. Aceste întrebări au fost testate pe pacienții internați la Spitalul General Massachusetts (MGH).

CDS-urile au atribuit scoruri bazate pe factorii de risc epidemiologic, simptomele TBC, istoricul medical, rezultatele bronhoscopiei/sputației și imagistica toracică. Dacă scorul unui pacient a depășit un prag stabilit, AII a fost ajustat automat. În caz contrar, s-a recomandat o evaluare suplimentară.

Pentru a valida CDSS, cercetătorii au efectuat o analiză caz-control folosind date din sistemul Mass General Brigham (MGB). Instrumentul a fost aplicat retrospectiv la pacienții cu tuberculoză dovedită în cultură (cazuri) și martori cu cultură negativă.

Variabilele care nu au îmbunătățit acuratețea predictivă au fost eliminate sau în jos. Performanța modelului a fost apoi ajustată prin ajustarea ponderii predictorilor cheie de TB și prin analizarea sensibilității, specificității și aria sub curbă (AUC).

O analiză de subgrup a comparat eficacitatea CDSS înainte și după pandemia de Covid-19. În plus, studiul a estimat prevenția și controlul (controlul infecțiilor) IPC oră persoană economisită anual la MGH prin implementarea CDSS.

În cele din urmă, studiul sugerează că este puțin probabil ca TB să fie un factor puternic al întreruperii AII, având în vedere natura procesului care necesită timp și forță de muncă.

Rezultate

Cercetătorii au identificat câțiva predictori ai tuberculozei în substudiul caz-control. Leziunile cavitare sau alte constatări suspecte pentru TB din raportul de radiologie toracică au fost puternic asociate cu TB activă.

În plus, rezidența anterioară într-o țară extrem de endemică pentru TBC a fost cel mai puternic factor de risc epidemiologic pentru TBC. Un istoric al testului pozitiv de eliberare a interferonului-γ (IGRA) a fost, de asemenea, un predictor puternic al tuberculozei active.

În special, un test cutanat IGRA sau tubulin negativ în ultima lună a arătat o asociere negativă cu TBC. Un istoric de afecțiuni considerate a crește riscul de TB nu a fost asociat cu TB.

Un istoric de pierdere în greutate a fost singurul simptom tradițional al TB care a prezis TB activă. În plus, îmbunătățirea semnificativă sau rezolvarea simptomelor cu tratamentul unui diagnostic alternativ a demonstrat o asociere negativă puternică cu TBC.

Acest model CDSS inițial a arătat o specificitate de 16% și o sensibilitate de 100%. După revizuiri iterative ale sistemului de notare, modelul final a demonstrat o sensibilitate de 100%, specificitate de 27% și ASC de 0,87.

Nu au existat diferențe în performanța modelului înainte și după Covid-19. Cercetătorii au estimat că Tbornottb ar putea economisi mai mult de 40 de ore-persoană IPC anual la MGH.

Concluzii

Împreună, studiul a dezvoltat și validat un nou CDSS pentru a ghida evaluarea diagnostică a pacienților cu suspiciune de tuberculoză în setări de prevalență scăzută. IGRA pozitiv anterior, rezidența într-o țară cu TB endemică și constatările radiologice toracice suspecte pentru TB au fost predictori semnificativi ai TB.

Modelul final CDSS a demonstrat specificitate modestă și sensibilitate ridicată în detectarea TB. În general, Tbornottb ar putea ajuta la reducerea riscului de transmitere nosocomială și la salvarea unei persoane semnificative IPC.

Surse: