Оценка влияния компьютерной рентгенодиагностики и других инструментов сортировки на оптимизацию ориентированного экспертами активного выявления случаев ТБ и COVID-19 на уровне сообщества

Туберкулез (ТБ) в настоящее время является самой распространенной причиной смерти во многих африканских странах. Этому способствуют несколько факторов; однако передача является механизмом, с помощью которого эти факторы риска превращаются в активный туберкулез. Во всем мире около 35% (почти 1 из 3) случаев ТБ «пропускаются» (остаются недиагностированными или невыявленными). В странах Африки к югу от Сахары 40-50% бремени случаев ТБ остаются невыявленными среди населения, и около 30% таких случаев имеют микроскопический положительный мазок. Эти «упущенные» случаи ТБ (на уровне первичной медико-санитарной помощи) служат резервуаром, который серьезно подрывает контроль над ТБ. Таким образом, первичная медико-санитарная помощь и выявление случаев заболевания по месту жительства должны быть важнейшим компонентом борьбы с ТБ.

Однако выявление случаев в сообществе было ограничено из-за отсутствия чувствительных и удобных в использовании диагностических инструментов в местах оказания медицинской помощи (POC). Чтобы удовлетворить эту неудовлетворенную потребность, в 2013 г. исследователи запланировали программу мероприятий (последовательные взаимосвязанные исследования) с главной целью оптимизации модели активного выявления случаев ТБ (ACF) на уровне сообщества с помощью Xpert (XACT). К 2017 году с помощью исследования XACT-I, финансируемого EDCTP, исследователи вышли из тупика быстрой диагностики ПЭ, показав, что скрининг по месту жительства на основе молекулярного Xpert был эффективен в выявлении пропущенных случаев ТБ в пригородных «трущобах» Кейптауна. Город и Хараре на мини-грузовике с генератором. Однако такой подход не был ни широко доступным, ни масштабируемым. Таким образом, исследователи создали масштабируемую модель с использованием портативного Xpert Edge с батарейным питанием, установленного в недорогой (менее 15 000 долларов США) панельный фургон Nissan, укомплектованный двумя медицинскими работниками (что сделало модель ACF доступной и масштабируемой). Это завершенное исследование, XACT-II, охватило более 5 000 участников сообщества. Модель работала хорошо и была более эффективной, чем микроскопия мазка. Основываясь на этих успехах и для воплощения концепции XACT в политику, Wellcome Trust и UK MRC профинансировали исследование XACT-III. Начатая в настоящее время программа XACT-III была инициирована как многострановой демонстрационный проект в четырех странах Африки к югу от Сахары.

Совсем недавно был достигнут быстрый прогресс в разработке сортировочного тестирования на ТБ, которое относится к скрининговым тестам, которые обычно применяются в условиях сообщества (либо на уровне отдельного сообщества, либо на уровне клиники первичной медико-санитарной помощи). Эти тесты имеют очень высокую чувствительность (> 95%), но скромную специфичность (> 70%), как определено профилями целевого продукта для ТБ. Предшественником сортировочного теста, ориентированного на ТБ, является компьютерная рентгеновская диагностика (CAD). Это влечет за собой использование программного обеспечения с искусственным интеллектом для считывания цифрового рентгеновского снимка и определения вероятности туберкулеза в течение нескольких секунд. Последние данные свидетельствуют о том, что CAD работает наравне с опытными радиологами для выявления потенциальных случаев ТБ, тем самым снижая частоту, с которой запрашиваются тесты Xpert, и помогает сосредоточить ограниченные ресурсы на соответствующих случаях. Хотя эти данные кажутся многообещающими, осуществимость этой стратегии в прагматичных полевых условиях тщательно не проверялась. Есть еще несколько вопросов без ответа. Является ли стратегия CAD в сочетании с Xpert рентабельной и может ли она сократить использование Xpert, не пропуская неприемлемое количество случаев ТБ? Таким образом, исследователи определят полезность САПР в качестве инструмента сортировки для дальнейшей оптимизации модели XACT.

Пандемия COVID-19, вызванная SARS-CoV-2, опустошила африканские пригородные сообщества, где также распространен туберкулез. Симптомы COVID-19 и туберкулеза совпадают, а ограниченная доступность, а также стигматизация, связанная с обоими заболеваниями, серьезно ограничивают тестирование. В настоящее время срочно необходимы данные о возможности совместного скрининга и тестирования на туберкулез и COVID-19. Полезность такого подхода, если таковая имеется, не изучалась в африканских общинах. Поскольку в предлагаемом исследовании будет проводиться тестирование Xpert POC TB и рентген для выявления ИБС, это дает уникальную и простую возможность беспрепятственного скрининга на оба заболевания, когда это необходимо.

Быстро появляются и другие зарождающиеся технологии скрининга на туберкулез и COVID-19, в том числе сортировочные тесты мочи и крови. XACT-19 предоставляет уникальную возможность собрать соответствующие образцы и протестировать новые технологии в прагматичных условиях сообщества.

Таким образом, результаты исследования XACT-19 будут иметь существенное значение для политики и практики общественного здравоохранения и, вероятно, определят новый стандарт для ACF на уровне сообщества для лечения ТБ и, возможно, COVID-19 в тандеме.