잠복 결핵 감염이 있거나 감염 위험이 있는 개인의 활동성 결핵을 예측하는 인터페론 감마 방출 분석의 예후적 가치 (PREDICT)

설계: 다음과 같은 개인(> 또는 = 16세)에 대한 전향적 코호트 연구: (a) 결핵 사례의 밀접 접촉자 또는 (b) 발병률이 높은 국가(>40/100000)의 신규 진입자. 설정: 런던 결핵 클리닉. NE London TB Network 1차 진료 관행. 모든 연구 사이트는 HPA 감염 센터에서 조정됩니다.

건강 기술(LTBI 측정):참가자는 Mantoux TST 및 두 가지 IGRA 테스트(Quantiferon-Gold In Tube ELISA) 및 ELISpot 분석(Tspot.TB와 동일)으로 테스트됩니다. 25ml의 혈액 검체는 IGRA 검사, 전체 혈구 수 및 불확실한 분석의 반복 후 잔류물과 함께 수집되어 향후 연구를 위해 보관됩니다.

모든 테스트는 표준화된 프로토콜을 사용하여 수행됩니다.(6) 테스트 후 조치: 이것은 기존 NICE 지침을 따릅니다. (1;2) A) TST 및 IGRA에서 음성인 경우에만 후속 조치를 취하십시오. B) TST 또는 IGRA 검사에서 양성이면 활동성 결핵에서 제외됩니다. 활동성 결핵이 없는 사람들은 후속 조치를 취할 것입니다. C) IGRA 및 TST 검사에서 양성이고 > 35세인 경우 후속 조치만 수행하고 16-34세인 경우 잠재적인 이점/위험에 대한 균형 잡힌 조언과 함께 화학 예방 요법이 제공됩니다.

주요 결과: 활동성 TB의 발달. 접촉자 및 신규 참가자 간의 발생률 비율(RR)로 정량화된 테스트의 예후 값. 이차 결과: 화학 예방의 부작용.

후속 조치: IGRA/TST 테스트 날짜로부터 평균 24개월. a) 24개월에 GP 및/또는 환자에게 전화 통화. b) 국가 강화 결핵 감시. c) 문화적으로 입증된 TB의 국가 데이터베이스. d) 클리닉 기록. 추가 자료:

설문지 및 의료 기록 검토(아래 참조)를 사용하여 모든 잠재적 소스 사례 및 연락처에 대해 수집했습니다. HIV 상태는 신뢰할 수 있는 국가 HIV 감시 시스템과의 익명화된 기록 연결을 통해 추적 기간이 끝날 때 결정됩니다.(4) 국가 변형 유형 데이터베이스의 DNA 지문 데이터는 지표 사례 간의 전송과 접촉자 간의 후속 진단을 확인하는 데 활용됩니다.

분석 계획: 각 테스트(TST, ELISpot 및 ELISA)의 예측 성능은 활동성 결핵이 발병하지 않은 사람과 그렇지 않은 사람의 테스트 양성의 RR로 요약됩니다(유사 대 양성 우도 비율: TPR/FPR). GEE 포아송 회귀 분석은 추적 기간을 설명하고 테스트의 환자 비교 내에서 활용하는 테스트 간의 질병 RR을 비교합니다. LTBI의 증거가 없는 그룹과 화학예방요법을 받았거나 받지 않은 LTBI가 있는 그룹에서 질병의 절대 위험이 설명될 것입니다. 기타 분석: HIV 감염 및 LTBI 위험 요인.

샘플 크기: LTBI 비율이 30%, 치료되지 않은 경우 2년 내에 활동성 결핵으로 진행되는 비율이 5%, 추적 관찰 손실률이 20%라고 가정하면, 시뮬레이션은 5,000명의 코호트가 예측 성능에서 임상적으로 중요한 차이를 감지하는 데 80%의 힘이 있음을 나타냅니다. (P<0.05) 이는 LTBI 검출을 위한 테스트 간에 민감도와 특이도의 10% 차이에서 발생합니다. TB 접촉자 및 신규 감염자의 50%는 35세 이상이므로 10,000명의 코호트는 치료 없이 진행의 1차 분석을 위해 5,000을 식별합니다. 10,000명의 테스트 및 후속 조치는 a) 접촉자와 이민자를 비교하고, b) 테스트 종속 치료 결정에 맞게 조정하기 위해 회귀 모델을 사용하여 치료 진행 상황을 추정하는 적절하게 강화된 2차 분석을 허용합니다.

경제적 분석: LTBI가 의심되는 환자에 대한 대체 선별 전략의 비용 효율성을 평가합니다. 다음 전략의 비용(￡) 및 건강 영향(QALY)을 추정하기 위한 결정 모델이 개발됩니다. 양성인 경우 IGRA에 의해. 이러한 전략은 다음에 대해 비교됩니다. 연령 및 기준선 위험에 따라 계층화된 연락처 및 신규 참가자. 이 모델은 코호트 연구 및 출판된 문헌의 데이터를 사용하고 NICE 참조 사례(5)를 따릅니다. 확률적 민감도 분석은 불확실성을 평가하는 데 사용됩니다. 전송 방지로 인한 이점이 추정됩니다.