機械学習を使用してウガンダとジンバブエの早期発症新生児敗血症リスクをモデル化 (NeoRisk)

観察コホート研究であるこの研究には 3 つの主要な段階があります。

フェーズ1はウガンダのカンパラにあるカウェンペ病院で行われる。 参加者は研究スタッフによって分娩病棟から募集され、総サンプルの10％が募集された後に中間分析が完了する。 詳細については、セクション 7.3 を参照してください。

データは、セクション 3 の表にリストされている要素を含め、オンライン CRF を通じて収集されます。

さらに：

• 研究対象となるすべての新生児は、指定された研究スタッフによって培養のために新生児の静脈血サンプルが採取されます。

  o これは、新生児が敗血症の検査および治療を受けているかどうかに関係なく、抗生物質の投与前または出生後 48 時間以内のいずれか早い方で服用しなければなりません。

• 出生後情報は、母子の転帰、再入院または臨床疾患、投与されたワクチンなどを含め、1 か月後に電話で収集されます。すべてのデータは、研究チームのメンバーによって品質管理のためにチェックされます。 安全な場所で抗生物質治療を開始する前に、出生時にすべての新生児参加者から血液培養が採取されます。 培養のために採取される血液の量は 1 ～ 2 ml である必要があり、血液培養ボトルの重量を量ることによって確認されます。 小児科および研究チームには、サンプリング前の皮膚の適切な洗浄などの血液培養サンプリング方法に関するトレーニングが提供されます。 サンプル量と汚染率 (定義についてはセクション 7.3 を参照) に関するフィードバックは小児科コンサルタントにフィードバックされ、追加のスタッフトレーニングが提供されます。 培養ボトルに 3ml を加えた後にサンプルが残っている場合、参加者がこれに同意した場合、余剰分は将来の倫理的に承認された研究で使用するための血液スポットサンプルとして保持されます。

微生物検査の結果はリアルタイムで参加者の臨床チームに伝達されます - セクション 7.3.4 を参照 詳細については。 臨床医による敗血症の診断は、レジストラレベル以上の臨床医が生後 48 時間以内に敗血症の診断を記録した場合に記録されます。 この尺度の主観性を減らすために、敗血症の診断に対する GAIA の確実性レベルも評価され (35)、診断の確実性のレベルが記録されます (GAIA 基準によると 1 ～ 5)。 カウェンペ病院では医療記録は紙に記録され、データ担当者によって電子医療記録にコード化されます。 詳細なレビューが必要な場合は、医療記録の PDF スキャンが利用可能になります。

すべての参加者データは訓練を受けた研究スタッフによって収集され、安全な Web アプリケーションである REDCap 上でホストされるオンライン CRF に記録されます。 患者を特定できるデータはメインの REDCap データベースに保存されません。 データ管理計画の詳細については、セクション 8.6 を参照してください。

出生後の情報は、研究スタッフによる出産後 28 日目の電話を通じて完了します。 携帯電話番号の変更によるフォローアップの損失を最小限に抑えるため、参加者の連絡先、パートナーの連絡先、2 人目の友人や家族の連絡先が募集時に取得されます。 参加者の身元は 3 つの要素 (生年月日、氏名、住所/村) を使用して確認されます。 次の情報が収集されます。

• 母子の健康状態

• 新生児医療への訪問

  • カウェンペ病院に通院または入院している場合、これらの電子医療記録は研究スタッフによって検査されます。
  • 他の病院で診察を受けた場合、母親は来院の理由、新生児が入院したかどうか、主な診断名、および施された治療法について尋ねられます。

分娩棟からの最初の 160 人の参加者 (サンプル全体の 10%) の募集はパイロットとして扱われ、この時点で募集とデータの両方が次の側面に特に注意を払ってレビューされます。

• 採用された女性とカウェンペに通う人口との人口統計の比較
• データ補完
• 採取された血液培養サンプルの量
• フォローアップ率に対する損失
• 潜在的危険因子と臨床敗血症、または培養陽性敗血症との関連性 このパイロット分析の後、一部の危険因子が新生児転帰と関係がないと思われる場合、データ収集手段はより簡潔になるように調整される可能性があります。 さらに、パイロットサンプルが、出産前に同じ研究施設に参加している一般の妊婦集団と人口統計的に著しく異なる場合、サンプルの代表性を高めるために、産前クリニックに参加する女性を含めるように採用戦略を調整することもできます。 最後に、最適なサンプル量とデータの完全性を確保するために、必要に応じてフィードバックとスタッフのトレーニングが行われます。

フェーズ 1 では、カウェンペ病院のスタッフとともに、それぞれ 10 名の参加者による 2 つの個別のフォーカス グループ ディスカッションが開催されます。 1 回は上級臨床医とのディスカッション、もう 1 回は若手臨床医と助産師とのディスカッションです。 フォーカスグループはカウェンペの現地で英語で開催されます。 現在重大であると認識されているリスク要因を強調し（有用性を確認するための分析と結果の普及の重要な部分となるべきである）、将来の指針となる現在の診断上の困難を知らせることにより、このプロジェクトの定量的結果を補完するためにフォーカスグループが開催されている。リスク階層化モデルを使用し、その有用性を最大化するためにモデルの開発とコミュニケーションのためのコンテキストを提供します。 フォーカス グループは次の問題に取り組みます。

• 新生児敗血症に関する知識と認識を確認する
• 新生児敗血症の管理
• 新生児敗血症のリスクと影響について、
• 現在の診断戦略とその認識された長所と難しさ
• 新生児敗血症についての認識と、これが診断と治療にどのような影響を与えるか
• 新生児敗血症の診断と治療を強化するための推奨事項 フォーカスグループは、MUJHU の社会科学チームのメンバーとサラ・スターロック博士によって実施されます。 これらの議論のために、社会科学チームとスターロック博士によってツールが開発されました (添付を参照)。 ディスカッションは記録され、ディスカッションが書き起こされた後、記録は破棄されます。 その後、社会科学チームが議論のテーマ分析を完了します。

研究者らはフェーズ 1 が 2024 年 1 月から 7 月の間に実施されると予想しています。

フェーズ 2 では、ユニバーシティ カレッジ ロンドンの先端研究コンピューティング センターと協力して、フェーズ 1 で収集したデータを使用してリスク階層化モデルを構築します。

研究者らは、フェーズ 2 が 2024 年 3 月から 9 月の間に行われると予想しています。

フェーズ 3 には、リスク層別化ツールの外部検証が含まれます。 この段階は、ジンバブエのハラレにあるサリー・ムガベ中央病院で行われます。 参加者は、研究スタッフによって産前クリニックや分娩病棟から募集されます。

フェーズ 1 と同様のデータがフェーズ 3 の参加者から収集されます。フェーズ 2 に続いて、モデルに必要なデータ フィールドが決定され、これらのフィールドはフェーズ 3 の参加者のために収集されます。

データ収集は、サリー・ムガベ (41) で使用されている Neotree プラットフォームを介して行われます。 フェーズ 1 では、標準的な病歴に含まれない項目 (衛生設備の利用可能性や食料安全保障など) に関するデータを収集します。 これらの項目のいずれかが統計モデルの重要な部分を形成する場合、これらの項目を Neotree プラットフォームに追加する可能性について Neotree チームと議論します。 Neotree データセットからは仮名化されたデータのみが抽出され、フェーズ 2 のモデルが新生児敗血症のリスクの判定に適用されます。

第 3 相の主要評価項目は、分娩後 48 時間以内に記録される敗血症の上級臨床医の診断であり、血液培養（利用可能な場合）は、標準臨床に従って敗血症のリスクがある、または敗血症の臨床徴候があると判断された新生児のみ採取されます。ガイドライン。 敗血症の上級臨床医の診断を結果として使用するのは、血液培養ボトルの供給と培養の実験室分析が信頼できず、第 1 相設定のようにすべての研究参加者が利用できる可能性が低いためです。

統計モデルの性能は、計算されたリスクと生後 72 時間以内に発生した敗血症の臨床診断を比較する感度、特異度、陽性および陰性的中率を計算することによって決定されます。

研究者らは、フェーズ 3 が 2024 年末から 2025 年 3 月までに実施されると予想しています。

TRIPOD (個人の予後または診断のための多変数予測モデルの透明性のある報告) ステートメントは、この研究の設計において遵守されており、報告書においても遵守される予定です(42)。 今後の人工知能固有のガイドラインのリリースに伴い、必要に応じて調整が行われます。