ルーチンの結核（TB）制御プログラムにおける家庭内接触者の積極的な症例発見の有効性

SJL 地区の保健省結核プログラム (DISA NTP) は、家庭内接触者の積極的な評価を含む新しい公衆衛生介入を行っています。 この介入の有効性と費用対効果を評価するために、この介入をステップウェッジの実用的なランダム化比較試験として展開するために協力しています。

介入モデル

介入は、ステップウェッジデザインの形ですべてのクラスター (またはヘルスセンター) に展開されます。これは、すべてのクラスターがコントロールアームで始まり、クロスオーバーの時点にランダム化されるように、一方向のクロスオーバーです。介入アーム。 これは、すべてのクラスター (またはヘルスセンター) が介入アームに移行するまで、段階的に続けられます。 ヘルスセンターの無作為化は、介入アームにクロスオーバーする時点までです。 この無作為化は、各時点で介入アームに無作為化された診療所のサイズのバランスを確保するために、診療所のTB率が100/100,000未満、TB率が100から200/100,000、およびTB率が200/100,000を超える診療所によって層別化されました。

電力分析

クラスターの数、またはヘルスセンター (n=35) が固定されている場合、検出力分析を行って、積極的介入 (ACF) と受動的症例発見 (PCF) の全体的な収量の検出可能な最小の差を推定しました。現在の研究。 ステップ型ウェッジ クラスター化計画の検出力分析は、ステップ型実装と、観察される可能性が高いクラスター サイズの変動を考慮して変更する必要があります。 指定されたレベルの検出力を達成するように設計された並行研究では、ステップウェッジ計画の同じ母集団は指定されたレベルの検出力を持ち、標準正規偏差はインフレ係数によって増加する必要があります。 同様のアプローチを使用し、段階的ウェッジ設計とサンプル内のさまざまなクラスター サイズを考慮に入れると、受動的な症例発見で予想される家庭内接触者の予想ベースライン 1% 症例検出と比較して、検出力は 90% を超えるはずです。介入群と対照群の間で 3% から 4% の差 (ACF の全体的な収率は 4 または 5%)。 以前の研究に基づいて、これは臨床的およびプログラム的に重要な効果を判断するのに十分であると予想しています.

この研究は、18 か月間にわたって地域の診療所で実施されます (3 つのベースラインと 15 か月の ACF プログラムの段階的導入)。 2010 年、DISA NTP は 12 か月にわたって 35 の診療所で 1,871 件の結核症例を報告しました (未発表の保健省のデータ)。 TB 症例ごとに中央値で 5 世帯の接触者が予想されます (範囲 3 ～ 7) 。 地区内の以前の研究では、地区内の研究への指標症例登録に対する回答率は 80% を超えています。 SJL で 60 人の多剤耐性 (MDR) TB インデックス症例と無作為に選択された 80 人の薬剤感受性結核対照者を募集した研究では、症例の 92% と選択された対照者の 98% が研究への参加に同意しました。 したがって、現在提案されている 15 か月にわたる展開を考えると、保守的に 70% の参加と 1 世帯あたり 3 世帯の連絡先を見積もると、約 1900 の発端結核症例と約 5700 の世帯の連絡先が予想されます。

データの抽出と管理

DISA NTP は、結核患者の病歴内の公衆衛生フォームで評価された家庭内接触者に関するデータを定期的に収集します。 同様に、家庭訪問中に、世帯の連絡先に関する追加の ACF フォームが収集されます。 新しい ACF TB フォームは、DISA NTP が開発した公衆衛生フォームですが、データの完全性と品質を確保し、プログラムの時間とコストに関するデータを組み込むために、調査研究者からの情報を取り入れています。 治験責任医師は、データ収集ツールとプログラム手順のパイロット テストと検証において役割を果たします。 DISA NTP スタッフは、すべての家庭訪問、すべての評価、結核症例と連絡先、および関連するデータ収集を実施します。 現在、診療所レベルの NTP データはすべて紙ベースであり、個々の結核症例チャートで管理されています。

特定のチーム (大学ベース) を研究し、定期的な公衆衛生と積極的な介入の結核フォームを監査して抽出します。 この戦略は、DISA NTP スタッフを使用して、通常の結核プログラムのコンテキストでプログラムを実施するプログラムの実際の実用的な視点を確保しますが、評価のための追加の監視とデータのデジタル化を提供します。 専任の研究フィールド ワーカーは、DISA NTP クリニックのインデックス TB 患者カルテ内の元の結核症例履歴、家庭内接触評価、および ACF 介入 (該当する場合) フォームから PCF および ACF データを前向きに抽出します。 各結核患者の家庭内連絡先の症例履歴からの情報は、最初の 1 か月、3 か月、および 6 か月の期間に収集されます。 抽出方法には、可能な場合は関連する公衆衛生フォームのコピーが含まれます。 これらのフォームは、研究データ抽出フォームにまとめられ、単一の安全なデータベースに入力されます。 データは、監督者が抽出フォームをチャートフォームと比較し、データベースの電子記録を抽出フォームと比較して検証します。

分析

関心のある主な結果は、受動的なルーチンプログラムとそれぞれの関連費用と比較した新しい能動的プログラムのいずれかからの二次結核症例の全体的な収量です。 母集団の特徴を説明するために単変量解析が行われます。 分析は、無作為化された診療所での個々の結核症例記録から収集されたデータを使用して、治療意図（ITT）の原則に従って行われます。これにより、二次症例として検出された接触者は、その時点で診療所の介入またはコンパレータに割り当てられます期間。 周辺ロジスティック回帰モデルは、一般化推定方程式 (GEE) を使用して推定されます。 GEE は、ロジット リンク関数と、相関構造の誤指定に対してロバストなロバスト分散推定を使用してモデル化されます。 分析は、診療所別のクラスタリングの会計単位で行われます。 モデルに含まれる共変量には、個人レベルの年齢、性別、以前の結核治療、インデックス結核症例塗抹陽性勾配、およびクリニック レベルの共変量が含まれます。 治療効果は、対照群 (PCF) と比較した、介入群 (ACF) における症例発見までの時間のオッズ比になります。