减少细菌学确诊结核病患者初始失访:LINKEDin,一项南非的准实验研究

Reducing Initial Loss to Follow-up Among People With Bacteriologically Confirmed Tuberculosis: LINKEDin, a Quasi-experimental Study in South Africa

作者信息Sue-Ann Meehan, Anneke C Hesseling, Andrew Boulle, Jolene Chetty, Lucy Connell, Nomthandazo J Dlamini-Miti, Rory Dunbar, Karen Du Preez, Gavin George, Graeme Hoddinott, Karen Jennings, Florian M Marx, Vanessa Mudaly, Pren Naidoo, Neo Ndlovu, Jacqueline Ngozo, Mariette Smith, Michael Strauss, Gaurang Tanna, Nosivuyile Vanqa, Arne von Delft, Muhammad Osman
PMID38221986
发布时间2023-12-18
DOI10.1093/ofid/ofad648

实验完整度

中

准实验前后对照设计,整合电子报告和匹配算法,但有医院记录和警报-响应两种干预,缺乏随机化和空白对照,结论的因果推断有限。

主要模型

南非KZN、GP和WC省的结核病诊断患者队列

重点核对

干预类型:医院记录干预或警报-响应干预 亚区:KZN的Umdoni和Ray Nkonyeni;GP的Region D和Region E;WC的Tygerberg和Khayelitsha ILTFU定义:诊断后30天内无TB治疗登记证据 数据来源:Xpert MTB/RIF阳性诊断,通过TIER.Net或PHDC确认治疗启动日期 分析:基线与干预期间比较,单侧t检验

摘要

每个确诊为结核病(TB)的人都需启动治疗。世界卫生组织估计,2021年罹患结核病的人中有61%被纳入结核病治疗登记系统。初始失访(ILTFU)是指从诊断到治疗启动/登记之间的人员流失。LINKEDin是一项准实验研究,评估了在南非3个结核病高负担省的6个亚区实施的2项干预措施(医院记录和警报-响应患者管理干预)的效果。利用整合的电子报告,我们识别了在医院和初级卫生保健机构中所有确诊为结核病(Xpert MTB/RIF阳性)的人。我们在结核病诊断后30天前瞻性确定护理衔接情况。我们计算了基线和干预期间的ILTFU风险以及这些期间ILTFU的相对风险降低。我们发现,在夸祖鲁-纳塔尔省(KZN)ILTFU相对降低42.4%(95% CI,28.5%–53.7%),在西开普省(WC)降低22.3%(95% CI,13.3%–30.4%),而在豪登省则无显著变化。在KZN和WC,实施警报-响应患者管理干预的亚区ILTFU相对降低似乎更大(KZN:49.3%;95% CI,32.4%–62%;对比32.2%;95% CI,5.4%–51.4%;WC:34.2%;95% CI,20.9%–45.3%;对比13.4%;95% CI,0.7%–24.4%)。我们报告,使用现有常规卫生服务数据并应用简单的干预措施来追踪和召回未衔接至护理的患者,在两个省观察到ILTFU显著降低。结核病规划需将ILTFU视为优先事项,并制定适合其具体情况的干预措施,以确保改善护理衔接。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在南非3个高负担省份,医院记录干预和警报-响应患者管理干预是否能减少细菌学确诊TB患者的初始失访。
核心机制
文中未明确说明
主要证据
在KZN和WC,干预后ILTFU相对降低分别为42.4%和22.3%,在实施警报-响应干预的亚区降低更显著(KZN 49.3%,WC 34.2%);在GP未见显著降低。
研究意义
作者指出,使用现有常规卫生服务数据识别所有新确诊TB患者并应用一致的干预措施来追踪和召回未衔接至护理的患者,可减少ILTFU,结核病规划应将ILTFU作为优先事项并制定适合具体情况的干预措施。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

设立干预和对照亚区

评估两种干预对ILTFU的影响。

在每个省份选择一个地区,每个地区选择两个亚区,分别实施医院记录干预和警报-响应干预。

2

识别新诊断结核病患者

确定所有符合条件的研究人群。

通过Xpert Alerts(KZN/GP)或PHDC(WC)识别所有新诊断Xpert MTB/RIF阳性患者。

3

实施干预措施

减少诊断后的初始失访。

在医院记录干预中,研究任命的文员在医院使用常规数据系统确认患者是否在医院启动治疗,除常规转诊外无额外干预。在警报-响应干预中,文员监测所有识别患者的衔接情况,对未衔接者通过短信、电话和社区卫生工作者家访进行随访。

4

确定ILTFU并比较前后风险

评估干预前后ILTFU的变化。

通过匹配算法(KZN/GP)或PHDC(WC)确定诊断后30天内是否启动TB治疗。计算基线和干预期间的ILTFU风险及相对降低。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

数据分析与统计
验证样本或模型特征

产品清单

实验环节名称品牌货号
SAS软件SAS Institute Inc.version
Xpert MTB/RIF 检测----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究设计
准实验设计,基线和干预期间,干预分配亚区
阅读提示:Methods: Study Design 和 Study Setting
干预实施
医院记录干预和警报-响应干预的具体操作,包括数据来源和随访方式
阅读提示:Methods: Interventions
ILTFU定义与测量
ILTFU定义(30天无治疗证据),数据来源(TIER.Net、PHDC)
阅读提示:Methods: Study Design 和 Data Collection
统计分析
相对风险降低计算,单侧t检验,95% CI,基线期和干预期的样本量
阅读提示:Methods: Statistical Analysis 和 Results 表格