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新算法可以改善小兒結核病診斷

導讀 結核病是全世界年輕人死亡的主要原因之一。模型研究表明,在涉及 15 歲以下兒童的致命病例中,超過 96% 的受感染兒童沒有接受治療。兩

結核病是全世界年輕人死亡的主要原因之一。模型研究表明,在涉及 15 歲以下兒童的致命病例中,超過 96% 的受感染兒童沒有接受治療。

兩種新的基于證據(jù)的小兒結核病診斷算法可能有助于扭轉這一趨勢。

耶魯大學公共衛(wèi)生學院的科學家領導的團隊開發(fā)了基于算法的評分系統(tǒng),醫(yī)護人員可以使用該系統(tǒng)在診斷疾病時做出決定,這種疾病在資源貧乏的診所通常很難識別。耶魯團隊與全球科學家網(wǎng)絡合作,研究了來自世界各地 4,000 多名患有結核病的兒童的數(shù)據(jù),并通過統(tǒng)計分析開發(fā)了他們所說的迄今為止最強大的兒科結核病算法。

作為該團隊分析的結果,世界衛(wèi)生組織現(xiàn)在建議在其最新的綜合指南中使用算法來治療這種疾病。世衛(wèi)組織還鼓勵使用耶魯大學領導的研究團隊的算法。

耶魯大學醫(yī)學博士 Kenneth Gunasekera 說:“這些醫(yī)護人員要考慮模糊的癥狀并做出結核病診斷,壓力很大,這可能部分解釋了為什么我們在治療幼兒結核病方面存在差距。”學生是該研究的第一作者。“我們的工作受到這個問題的推動。我們希望支持在資源有限的環(huán)境中工作的醫(yī)護人員做出基于證據(jù)的結核病治療決定。”

研究結果發(fā)表在《柳葉刀兒童與青少年健康》雜志上。

算法對于小兒結核病并不陌生。其他科學家已經(jīng)創(chuàng)建了類似的算法來增強疾病診斷,但 Gunasekera 解釋說,這些算法在很大程度上依賴于專家意見,而不是對數(shù)據(jù)的嚴格解釋。Gunasekera 說,此外,一些基于證據(jù)的算法是使用相對較小樣本量的數(shù)據(jù)構建的,這可能會限制它們的普遍性。Gunasekera 的團隊結合了來自 12 個國家的 13 項研究的 4,718 名兒童的數(shù)據(jù),并在一組 WHO 鑒定的專家的建議的幫助下,努力開發(fā)更穩(wěn)健的評分系統(tǒng)。

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