Srovnávací účinnost CUS, CXR a CAD v diagnostice TBC u LMIC (CUSTB)

DOSAVADNÍ STAV TECHNIKY Plicní tuberkulóza (TB) zůstává významným globálním zdravotním problémem, zejména v zemích s nízkými a středními příjmy (LMIC), kde jsou zdroje pro zdravotní péči často omezené. Včasná a přesná diagnostika TBC je klíčová pro včasné zahájení léčby a prevenci přenosu, ale představuje problémy v důsledku různých faktorů, včetně složitosti symptomů a omezení diagnostických nástrojů. Zatímco CXR je standardní zobrazovací modalitou pro diagnostiku TBC, její citlivost a specificita se mohou lišit v závislosti na faktorech, jako je stadium onemocnění a kvalita získaného obrazu. Konkrétně v Etiopii nedávná studie o facilitátorech diagnostiky plicní tuberkulózy zdůrazňuje význam integrace radiografického screeningu se screeningem založeným na symptomech ve zdravotnických zařízeních, přičemž uznává vysoké náklady na tuto implementaci. V posledních letech se CUS ukázal jako slibný doplňkový nástroj v diagnostice TBC, zejména u rizikových populací, jako jsou lidé žijící s HIV. Mezi jeho výhody patří přenosnost, absence radiace a možnost použití u lůžka, což je zvláště cenné v prostředí s omezenými zdroji, kde může být omezený přístup k pokročilým zobrazovacím technikám. První důkazy naznačují, že použití CUS vykazuje vysokou citlivost při detekci mikrobiologicky potvrzené TBC u dospělých. Kromě toho systémy Computer-Aided Diagnosis (CAD) využívající algoritmy umělé inteligence prokázaly slibné zlepšení diagnostické přesnosti tím, že pomáhají lékařům při interpretaci lékařských snímků. Navzdory těmto pokrokům však omezený výzkum přímo srovnával diagnostický výkon CUS, CXR a skóre CAD v diagnostice TBC, s žádnými důkazy v domácnostech, které byly v kontaktu s indexovými případy. Pochopení komparativní účinnosti těchto diagnostických modalit je zásadní pro optimalizaci strategií diagnostiky TBC a zlepšení výsledků pacientů, zejména u vysoce rizikových populací, jako jsou kontakty v domácnostech, které jsou vystaveny zvýšenému riziku přenosu TBC11. Cílem této studie je proto zaplnit tuto mezeru vyhodnocením diagnostické přesnosti skóre CUS, CXR a CAD při identifikaci TBC jak u indexových případů, tak u kontaktů v domácnosti. Použitím průřezového designu se studie snaží určit senzitivitu, specificitu, pozitivní prediktivní hodnotu (PPV) a negativní prediktivní hodnotu (NPV) každé diagnostické modality a také prozkoumat potenciální korelace a nesrovnalosti mezi nimi. Zjištění z této studie mají potenciál informovat o pokynech pro klinickou praxi a přispět k rozvoji účinnějších strategií diagnostiky a léčby TBC přizpůsobených potřebám různých populací a zdravotnických zařízení.

NÁVRH A METODY STUDIE Tato studie bude využívat průřezový design k porovnání diagnostické přesnosti CUS s CXR a CAD skóre při identifikaci TBC mezi indexovými případy a kontakty v domácnosti. Studie potrvá 12 měsíců a na konci bude výzkumným týmem provedena analýza dat. Ve výzkumu se nepředpokládá zásah do rutinních činností souvisejících s příjmem a péčí o pacienta. Účastníci budou zapsáni při příjmu na Ambulanci (OPD) nebo Lékařské oddělení po spontánním splnění vstupních kritérií díky nezávislému hodnocení klinikem. Budou zaznamenávány vitální parametry a klinické příznaky CXR bude proveden jako standardní péče se zachycovacími snímky v posteroanteriorním pohledu, které zajistí adekvátní vizualizaci oblasti hrudníku. Umístěte účastníka do vzpřímené nebo stojící polohy čelem k rentgenovému přístroji. Získané rentgenové snímky hrudníku budou přeneseny do softwarové platformy CAD, která může zvýraznit oblasti zájmu a vyhodnotit skóre podle zjištění. Během CUS zůstane účastník v poloze na zádech nebo vsedě a vystaví oblast hrudníku pro ultrazvukové vyšetření. Na kůži se nanese tenká vrstva ultrazvukového gelu pro usnadnění akustického spojení a zlepšení kvality obrazu. STATISTICKÁ ANALÝZA Dvě prozatímní analýzy jsou plánovány po 3 a 6 měsících od zařazení, aby se ověřily předpoklady o senzitivitě a specificitě CUS, CXR a CAD při diagnostice TBC. Průběžné analýzy nebudou zahrnovat žádné formální statistické testování. Kategorická data budou shrnuta jako absolutní a relativní četnosti. Číselná data budou shrnuta pomocí průměru a směrodatné odchylky (SD) nebo mediánu a interkvartilního rozmezí (IQR). Při vyšetřování přesnosti budou vypočteny standardní míry (senzitivita, specificita, pozitivní prediktivní hodnota, negativní prediktivní hodnota). Hypotézou non-inferiority budou varlata využívající test skóre založený na RMLE podle Liu et al.12 Úprava pro vícenásobné testování bude provedena podle postupu Benjamini-Hochberga. Shoda mezi CUS a CXR a mezi CUS a CAD bude hodnocena pomocí Cohenova kappa a Gwetova AC1. Srovnání mezi proměnnými budou prováděna s průzkumným účelem pomocí Pearsonových nebo Spearmanových korelačních koeficientů, Studentova t-testu, párového Studentova ttestu, Mann-Whitneyho testu, Wilcoxonova testu, Chi Square testu nebo Fisherova testu, podle potřeby. Odhady budou uvedeny s 95% intervaly spolehlivosti, které byly vhodné. Statistická významnost bude stanovena na 5 %. Statistická analýza bude provedena pomocí R 4.3 (R Foundation for Statistical Computing, Vídeň, Rakousko).