Efficacité comparative du CUS, du CXR et du CAD dans le diagnostic de la tuberculose dans les PRFI (CUSTB)

CONTEXTE La tuberculose pulmonaire (TB) reste un problème de santé mondial important, en particulier dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI), où les ressources consacrées aux soins de santé sont souvent limitées. Un diagnostic précoce et précis de la tuberculose est crucial pour la mise en route rapide du traitement et la prévention de la transmission, mais il présente des défis en raison de divers facteurs, notamment la complexité des symptômes et les limites des outils de diagnostic. Bien que la CXR soit la modalité d'imagerie standard pour le diagnostic de la tuberculose, sa sensibilité et sa spécificité peuvent varier en fonction de facteurs tels que le stade de la maladie et la qualité de l'image obtenue. Plus précisément, en Éthiopie, une étude récente sur les facilitateurs du diagnostic de la tuberculose pulmonaire souligne l'importance d'intégrer le dépistage radiographique au dépistage basé sur les symptômes dans les établissements de santé, tout en reconnaissant le coût élevé de cette mise en œuvre. Ces dernières années, la CUS est devenue un outil complémentaire prometteur dans le diagnostic de la tuberculose, en particulier dans les populations à risque, telles que les personnes vivant avec le VIH. Ses avantages incluent la portabilité, l’absence d’exposition aux radiations et la possibilité d’une utilisation au chevet du patient, ce qui le rend particulièrement utile dans les contextes aux ressources limitées où l’accès aux techniques d’imagerie avancées peut être limité. Les premières preuves indiquent que l'utilisation du CUS présente une grande sensibilité dans la détection de la tuberculose confirmée microbiologiquement chez les adultes. De plus, les systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAO) utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle se sont révélés prometteurs pour améliorer la précision du diagnostic en aidant les cliniciens à interpréter les images médicales. Cependant, malgré ces progrès, des recherches limitées ont comparé directement les performances diagnostiques des scores CUS, CXR et CAD dans le diagnostic de la tuberculose, avec aucune preuve chez les contacts familiaux des cas index. Comprendre l'efficacité comparative de ces modalités de diagnostic est essentiel pour optimiser les stratégies de diagnostic de la tuberculose et améliorer les résultats pour les patients, en particulier dans les populations à haut risque telles que les contacts familiaux qui présentent un risque accru de transmission de la tuberculose11. Par conséquent, cette étude vise à combler cette lacune en évaluant l'exactitude diagnostique des scores CUS, CXR et CAD dans l'identification de la tuberculose parmi les cas index et les contacts familiaux. En utilisant une conception transversale, l'étude cherche à déterminer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive (VPP) et la valeur prédictive négative (VPN) de chaque modalité de diagnostic, ainsi qu'à explorer les corrélations et divergences potentielles entre elles. Les résultats de cette étude ont le potentiel d’éclairer les lignes directrices de pratique clinique et de contribuer au développement de stratégies de diagnostic et de gestion de la tuberculose plus efficaces, adaptées aux besoins de diverses populations et établissements de soins de santé.

CONCEPTION ET MÉTHODES DE L'ÉTUDE Cette étude utilisera une conception transversale pour comparer la précision diagnostique du CUS avec les scores CXR et CAD pour identifier la tuberculose parmi les cas index et les contacts familiaux. L'étude durera 12 mois à l'issue desquels l'analyse des données sera effectuée par l'équipe de recherche. Aucune interférence avec les activités de routine liées à l'admission et aux soins du patient n'est attendue dans la recherche. Les participants seront inscrits à l'admission en service ambulatoire (OPD) ou en service médical, après que les critères d'inclusion soient spontanément rencontrés grâce à une évaluation clinicienne indépendante. Les paramètres vitaux et les signes cliniques seront enregistrés. La CXR sera effectuée comme norme de soins avec des images de capture en vue postéro-antérieure, assurant une visualisation adéquate de la zone thoracique. Placez le participant en position verticale ou debout, face à l'appareil à rayons X. Les images radiographiques thoraciques acquises seront transférées vers la plateforme logicielle de CAO, qui pourra mettre en évidence les régions d'intérêt et évaluer un score en fonction des résultats. Pendant le CUS, le participant restera en décubitus dorsal ou assis, exposant la zone thoracique pour un examen échographique. Une fine couche de gel ultrasonore sera appliquée sur la peau pour faciliter le couplage acoustique et améliorer la qualité de l'image. ANALYSE STATISTIQUE Deux analyses intermédiaires sont prévues à 3 et 6 mois d'inscription pour vérifier les hypothèses sur la sensibilité et la spécificité du CUS, du CXR et du CAD dans le diagnostic de la tuberculose. Les analyses intermédiaires n'incluront aucun test statistique formel. Les données catégorielles seront résumées sous forme de fréquences absolues et relatives. Les données numériques seront résumées en utilisant la moyenne et l'écart type (SD) ou la médiane et l'intervalle interquartile (IQR). Dans l'enquête de précision, les mesures standards seront calculées (sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive, valeur prédictive négative). L'hypothèse de non-infériorité sera celle des testicules utilisant un test de score basé sur RMLE selon Liu et al.12 L'ajustement pour plusieurs tests sera effectué selon la procédure Benjamini-Hochberg. La concordance entre CUS et CXR, et entre CUS et CAD sera évaluée à l'aide du kappa de Cohen et de l'AC1 de Gwet. Les comparaisons entre les variables seront effectuées à des fins exploratoires en utilisant les coefficients de corrélation de Pearson ou de Spearman, le test t de Student, le test de Student apparié, le test de Mann-Whitney, le test de Wilcoxon, le test du Chi carré ou le test de Fisher, selon le cas. Les estimations seront rapportées avec des intervalles de confiance de 95 % appropriés. La signification statistique sera fixée à 5 %. L'analyse statistique sera réalisée à l'aide de R 4.3 (R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche).