ベトナムの非医師グレーダーによる糖尿病性網膜症スクリーニング中の低コスト日和見緑内障スクリーニングモデルの開発とテスト

バックグラウンド：

国際糖尿病連合 (IDF) によると、糖尿病の有病率は 2019 年の 4 億 6,300 万人から 2045 年には 7 億 4,300 万人へと 51% 増加し、20 歳から 79 歳までの年齢の成人の間で増加します。 この増加は、2019 年から 2045 年にかけて、ヨーロッパで 15%、北米で 33%、東南アジアで 74%、アフリカで 143% になると予測されています。 アフリカで糖尿病を患っている参加者の約 5 人に 3 人が未診断のままです。 糖尿病関連の総医療費は、高所得国で 4,940 億米ドル、中所得国で 2,640 億米ドルであるのに対し、低所得国では 10 億米ドルしか支出されていません。 そのため、糖尿病は世界的に、特に低所得国で大きな問題となっています。

糖尿病性網膜症は、糖尿病の最も一般的な微小血管合併症であり、治療せずに放置すると失明に至ります。 糖尿病性網膜症は、視覚が日常生活にとって非常に重要な作業グループの間で特に失明の主な原因の 1 つです。 糖尿病性網膜症は、糖尿病患者の 3 分の 1 に見られます。

ただし、糖尿病性網膜症 (DR) は効果的に治療できますが、早期発見とタイムリーな紹介が成功するために不可欠です。 糖尿病集団の包括的かつ体系的な調査による早期診断、タイムリーな紹介、および治療へのアクセスは、臨床的に効果的で費用対効果が高いことが示されています。 英国 (UK) には、全国人口ベースの糖尿病性網膜症スクリーニング プログラムがあり、非常に成功しています。 これらのスクリーニング プログラムは、多くのリソースに制約のある環境では存在しないか、不十分に開発されています。 最近、ベトナムで、糖尿病患者集団の糖尿病性網膜症をスクリーニングするために非医師のグレーダーを訓練した研究が結論付けられました。 この研究では、ベトナムの医療グレーダーと非医師グレーダーの DR グレーディングの精度も評価しました。

この現在の研究の目的は、最近結論付けられた糖尿病性網膜症（DR）研究で現在使用されているのと同じ非医師グレーダーを使用して、糖尿病性網膜症スクリーニング中に低コストの日和見緑内障スクリーニングモデルを開発およびテストすることです。

序章

緑内障は、特徴的な視神経の変化と機能的視野欠損を伴う進行性の視神経障害であり、その一部は眼圧 (IOP) の上昇に関連しています。 この疾患は、視神経への損傷、網膜神経節細胞の喪失、および網膜神経線維層の菲薄化の典型的なパターンによって特徴付けられます。 緑内障は、前房隅角の形態に基づいて、開放隅角と閉塞隅角緑内障の 2 つの主なタイプに分けることができます。 これら 2 種類の緑内障は、危険因子が異なり、自然経過が異なり、管理も異なります。 緑内障の病因に応じて、原発性および続発性緑内障を含む他の分類形式があります。 緑内障は、世界的に不可逆的な失明の主な原因です。 2010 年には推定 6,050 万人が緑内障の影響を受けていると言われています。 緑内障は、発展途上国を中心に世界中で大きな問題となっています。 しかし、この疾患は、内科的治療、レーザー治療、および外科的治療で管理できます。 眼圧がベースラインから 30 ～ 50% 低下すると、通常は病気の進行が止まります。

特にアジア人とアフリカ人の平均寿命の伸びは、2013 年から 2040 年にかけて緑内障の有病率を 74% 増加させる可能性があると報告されています。 緑内障の有病率は 2040 年には 6,430 万人から 1 億 1,180 万人に増加し、緑内障はアフリカとアジアに住む人々に不均衡に影響を与えると予測されています。

緑内障は、中心視力が低下するまで患者が気付かないうちに進行することが多いため、症状が現れる前に病気を早期に発見することが重要です。 しかし、発展途上国では未診断の病気の割合が非常に高く、その大部分がこの病気に気づいていません。 発展途上国では約 95% の人が自分の緑内障に気付いていないのに対して、先進国では 50% の人が緑内障に気づいていないと推定されています。 緑内障の早期発見には、何らかのスクリーニングが必要です。 あらゆる疾患のスクリーニングは二次予防の一形態であり、多くの場合、望ましくない結果を防ぐことが目標となります。 緑内障の場合、スクリーニングは無症候性の段階で診断するのに役立ち、早期に治療を開始して失明への進行を遅らせたり予防したりできます。 米国における未治療の未治療の緑内障の負担に関する最近の研究では、未診断の緑内障の確率は黒人で最も高く、白人と比較して 4.4 倍の確率であることが報告されました。 この格差は、黒人のヘルスケアへのアクセスが不均一であることが原因でした。 これを軽減する 1 つの方法は、緑内障の集団ベースのスクリーニングを実施することです。 しかし、これは先進国では費用対効果が高いとは言えません。

しかし、Lancet Global Health に掲載されたごく最近の研究では、人口スクリーニングは中国では費用対効果が高いと報告されています。 インドの農村部における緑内障の地域検診の費用対効果に関する研究では、地域検診により 10 年間で 2,190 人年分の失明を防ぐことができると報告されました。 40 歳から 69 歳の年齢層を対象とし、都市部で実施する場合、コミュニティ人口スクリーニングは費用対​​効果が高い可能性があると結論付けられました。 中国での最近の研究では、決定分析マルコフ モデルを使用して、原発性開放隅角緑内障 (POAG) と原発性閉塞隅角緑内障 (PACG) の両方の人口スクリーニングが、中国の農村部と都市部の両方で費用対効果が高いことが示されました。

同じ施設を使用して 2 つの主要な失明眼疾患 (緑内障と糖尿病性網膜症) のスクリーニングを行うと、費用対効果が高くなる可能性があります。 日和見緑内障スクリーニングは、特に別のスクリーニングプログラムにピギーバッグされている場合、費用対効果が高くなる可能性があります. 視神経写真を用いた糖尿病網膜症のスクリーニングを進めています。 同じ設備と画像を使用して、現在糖尿病性網膜症のスクリーニングを行っている医師以外のグレーダーを訓練して、緑内障のスクリーニングも行うことができます。

医師以外のグレーダーを使用してリソースの少ない環境でスクリーニングを実施することは、糖尿病のスクリーニングの訓練を受けた医療従事者のグループであるため、特に重要です。 さらに、発展途上国で高度な訓練を受けた希少な医療提供者の負担を軽減します。

研究の目的:

• 糖尿病網膜症検診で得られた眼底画像を用いて、非医師のグレーダーによる緑内障検診のためのトレーニングコースを開発する。
• ベトナムの医師以外のグレーダーの間でこのトレーニングコースをテストする

主な研究課題 訓練を受けた非医師のグレーダーは、糖尿病性網膜症のスクリーニング中に緑内障を正確にスクリーニングできますか?

メソッド

研究デザイン: これは研究前後の制御されていない介入実験であり、ベトナムで糖尿病性網膜症 (DR) スクリーニングのために得られた視神経写真を使用して、最低 42 人の非医師のグレーダーが緑内障をスクリーニングするように訓練されます。

勉強の流れは以下になります。

• 非医師の採点者は、ベースラインで設定された標準画像で同意され、登録され、テストを受けます
• 医師以外の採点者は、トレーニング コースを修了します。 コースの各モジュールの最後に質問があり、参加者は改訂の質問に合格する必要があります。 改訂問題のいずれかの側面に合格できなかった人は、コースのそれらの部分を再検討する必要があります。
• 医師以外の採点者は、標準画像セットでコース後のテストを受けます。

彼らのパフォーマンスは、ベースラインと比較され、DRグレーディングプログラムに参加しているが視神経グレーディングコースを受講していない眼科医のパフォーマンスとも比較されます。

• 医師以外の採点者は、標準画像セットでコース後のテストを受けます。

彼らのパフォーマンスは、ベースラインと比較され、DRグレーディングプログラムに参加しているが視神経グレーディングコースを受講していない眼科医のパフォーマンスとも比較されます。

標準画像トレーニング セットとテスト セット:

これらはそれぞれ、緑内障のない人の約 50 枚の正常な視神経画像と緑内障のある人の約 50 枚の画像で構成されます。英国 (NICOLA) および標準的な緑内障性視神経障害評価 (GONE) 画像セット。 (https://gone-project.com/newgone/)

能力のトレーニングと評価:

トレーニングは、Orbis の Cyber​​-sight Web サイトを使用してオンラインで行われます。このコースは、世界緑内障協会および GONE Web サイトで医師を教えるために使用される資料と、眼科研修医向けのトレーニング コースを変更して、研究者による研究用に特別に作成されています。 以前に設計されたテスト セットで 70% の精度の最小しきい値は、適切な能力と見なされます。 テストで 70% 未満のスコアを獲得した参加者は、教師主導のトレーニング コースを受講した後、参加者は再度テストを繰り返します。

募集：

ベトナムの非医師および眼科医の DR 画像グレーダー: これらの人は、糖尿病性網膜症のスクリーニングと等級付けの訓練を受けており、研究への参加の意思を尋ねることで採用されます。 インフォームド コンセントが得られ、参加者は自発的に参加することが許可されます。 彼らが研究に参加しないことを選択した場合、彼らの仕事はとにかく影響を受けないと言った場合. 少なくとも 42 人の非医師と 12 人の眼科医の採点者が研究に含まれるものとします。

結果の計画的な統計分析:

統計的サンプル サイズと方法: 42 人の参加者の最小サンプル サイズは、95% の信頼水準と 80% の統計的検出力を持つ定量的結果データの対のサンプル サイズ式を使用して計算されました。 Glaucoma Optic Neuropathy Evaluation study (GONE) の統計を使用して、平均ベースライン スコアは、GONE 評価コースの 5 パーセンタイル スコアである 29% と同じであると想定しました。

コース終了時の平均スコアは、GONE 評価コースの 45 ～ 50 パーセンタイル スコアの 60% と同じになると想定しました。 簡単に言えば、GONE オンライン コースは、緑内障の視神経頭を評価する参加者のスキルを評価するように設計されました。 2015 年に開始され、2021 年 10 月の時点で、11,287 人による 45,619 回の試行がありました。 ただし、最初の試行とコースの少なくとも 80% を完了した人のみを考慮すると、この数は 3666 人の参加者に減少しました。 このコースは、全部で 15 枚のディスク イメージで構成されています。

感度と特異度 (95% 信頼区間 (CI))、正と負の予測値、受信者動作特性 (ROC) 曲線の下の面積、およびベトナムの非医師および眼科医のグレーダーと標準画像セットのグレードを比較したカッパ統計実行するものとします。 トレーニング後の非医師グレーダーのパフォーマンスは、トレーニング前のパフォーマンスと比較されます。また、視神経コースを受講していないが、CAFÉ プログラムで DR グレーダーとして働いている眼科医のパフォーマンスと比較されます。比較の主な結果は次のとおりです。受信者 - 操作者曲線の下の領域。

データ保護の問題 視神経画像が取得された参加者は、この研究に正式に登録されません。 この研究では匿名化された視神経画像のみが使用され、画像の分析は匿名化された方法で行われます。 視神経画像は個人データと見なされますが、すべての画像は完全に匿名化され、匿名化されています。 NICOLA、HANDAN、および GONE 研究では、画像の研究使用に関する包括的許可が得られました。 これらの研究は完全な倫理的承認を得ており、将来の研究で画像を使用することについて参加者から同意を得ています。

データのすべての電子コピーは、パスワードで保護されたコンピューターに保存され、ログ ブックが作成され、建物へのアクセスはパスワードで保護されます。 データのすべての紙のコピーは、QUB の特定のファイリング キャビネットにロックされます。 すべての視神経の写真は匿名化され、完全に匿名化され、パスワードで保護された安全な QUB サーバーに保管されます。 この調査から作成されたすべてのデータは、完全に匿名化されます。