抽象的
LTBI筛查EDS的高风险群体中可以实施,以识别有针对TB疾病的进展风险的人。需要大规模研究来调查EDS中有效的TB疾病筛查策略。https://bit.ly/3bTkoOn
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大多数结核病(TB)在低发型环境中的病例被认为是由于高风险群体的潜伏TB感染(LTBI)的重新激活[1- - - - - -3.].对急诊部门(EDS)患者的评估是实现早期结核病诊断和中断传输的潜在机会。伦敦的早期研究发现,39%的患者诊断为TB患者参加了前6个月的ed [4].其中,76%进行了胸片检查,其中86%和40%在肺结核和肺外结核病例中出现异常。急诊的出席为识别LTBI患者提供了机会,这些患者可能有进展为活动性疾病的风险,不太可能接受医疗保健服务通过其他路线。
在2013年7月至2017年5月间,我们招募了16岁以上的个人,他们是来自结核病高发国家的新近入境者,或长期前往结核病高发国家的旅行者,或有无家可归、监禁或问题药物使用史的人,他们在伦敦7家医院的急症室就诊。我们研究了干扰素-γ释放试验(IGRA)的产量和结核病筛查的合格ED参与者,无论他们参加ED的原因。参与者使用QuantiFERON金管(Qiagen, Hilden, Germany)或QuantiFERON结核Plus进行测试。对一部分参与者进行了结核病筛查;有症状的个体(咳嗽或发热病史≥2周,伴有咯血、盗汗或不明原因的体重减轻)接受胸片检查、痰液Xpert MTB/RIF检测,随后转诊进行进一步评估和管理[5].通过与国家结核病监测通报的数据联系对接受IGRA筛查的患者进行跟踪,以确定随后的主动结核病通报[6].本研究经斯坦莫尔国家卫生服务研究伦理委员会(14 / LO / 2160)批准,并在Clinicaltrials.gov上注册(nct02512484.;在机构网站提供完整的学习协议[7])。
进行描述性分析以评估IGRA测试的结核病疾病的筛选率和发病率。Logistic回归模型用于检查与IGRA阳性相关的因素。包括最终的多变量模型先天的变量(年龄,性别,社会危险因素,结核病联系的历史,出生的种族和国家),并且变量在单变分析中发现是显着的(P <0.2)。
IGRA筛查研究共招募了1407名参与者,其中241人(17.1%)有药物使用障碍、无家可归或被监禁的历史,其余是来自结核病高负担国家的移民。1407名参与者中,女性642人(45.6%),占大多数(1010人;70.8%)年龄超过35岁(中位数为45岁)。在因最近从结核病高发国家迁移或前往结核病高发国家而招募的人员中,大多数参与者(736/1166;63.1%)是南亚人,而有社会风险因素的人中最大的族裔是白人(100/241;41.5%)。近五分之一(258/1407;18.2%)的参与者报告曾与结核病病例有过接触。糖尿病是常见的,影响239/1407(17.0%)。在1407名参与者中,109名(7.7%)没有注册全科医生; this was more common among those with social risk factors (35/241; 14.5%) when compared with the migrant group (74/1166; 6.3%).
IGRA结果可用于1232名参与者,其中34(2.4%)不确定。共有256/1198(21.4%)有效的可用结果的参与者是IGRA积极的。IGRA阳性的患病率为移民的24%,而社会危险因素的19%()表格1).在多变量logistic回归模型中,只有男性(OR 1.38, 95% CI 1.01-1.87;p=0.041),年龄>35岁(OR 1.67, 95% CI 1.12-2.55;p=0.012)和非英国出生国家(OR 6.32, 95% CI 2.99-15.6;p<0.001)与IGRA阳性独立相关。
IGRA筛选的参与者随访381天(第303-60.5天的间隔范围),通过与国家结核病监测记录的联系至2017年12月31日。在256年12月31日中,随访期间,TB疾病向其中发出过TB疾病,在1476.4 / 100 000人的积极IGRA中发出结核病发生率。95%CI 529.4-3173.2)。所有五种TB病例都有外胰症(淋巴结(招生后5天通知),脊柱(35天),散发(52天),尿尿(162天)和腹部内(412天),没有报告最近的TB在学习招聘中联系。中值定量干扰素-γ响应结核分枝杆菌抗原为6.02 IU·mL−1(范围0.62至>10 IU·mL−1)与2.57 IU·ML相比,在TB疾病的五个进展中−1(0.35至> 10 IU·ML−1)在非进步者中。在具有负面或不确定IGRAS的参与者中没有结核病病例。
在活性结核病研究中筛选的513名参与者中,只有14(2.7%)是对症性的。其中,13具有胸部射线照片,八个为Xpert MTB / RIF测试提供了足够的痰样品。在研究期间,这些患者均未被诊断为TB。
以往的研究回顾了低发病率环境中已报告结核病病例的急诊科表现[4,8- - - - - -11],并检查了结核病高发国家的结核病筛查效果[12,13].美国的一项研究还研究了使用结核菌素皮肤测试(TST)的风险群体中LTBI筛查的产量[14].值得注意的是,在美国的研究中,近一半的参与者没有回来阅读TST。我们的研究已经证明了在伦敦参加EDs的高危人群中进行前瞻性IGRA检测的可行性。85%的参与者获得了有效的IGRA结果,这与其他IGRA评估相比较[15,16].与国家结核病监测记录的联系提供了先前验证的机制,以识别随后进行到TB疾病的IGRA筛选的参与者[6,中位随访时间超过1年。
主要的研究局限性是,IGRA阳性的患者在评估结核病疾病和考虑LTBI治疗时,没有常规地与结核病服务联系起来,因为在参加急诊的风险群体中进行LTBI筛查并不是当时国家政策的一部分。因此,我们无法估计igra阳性患者的比例,如果在检测后转介到结核病服务,他们本来会开始和完成预防性治疗。这仍然是一个关键的知识缺口,因为筛查的有效性(和成本效益)取决于这些人是否完成LTBI治疗,以减少结核病的风险。此外,尽管该研究的绝大多数参与者都注册了全科医生,但目前尚不清楚他们对这些服务的投入程度,这限制了我们准确评估急诊筛查对初级保健筛查计划的补充程度。没有关于参加EDs并筛选合格但未被招募到研究的个人的数据。
在TB疾病筛查研究手臂中,我们通过症状筛网进行了肺结核疾病,然后进行了胸部射线照片和痰液测试。因此,可能错过了没有典型症状和外胰盒的肺结核病例。此外,我们的513名参与者的样本大小筛选到TB症状可能太小而无法检测到有源案例;因此,我们无法评估TB疾病筛查的活跃结核病或成本效益的危险因素。
总之,我们的研究表明,ED IGRA筛查可用于结核病风险群体,以识别可能难以接触的结核病风险个体通过其他筛选方法。必须由这种筛选必须由专用协议支持,该专用协议检测以更高的特点的风险筛选,以及促进具有正IGRA的那些对本地TB服务的那些的资源。相比之下,本研究表明,在EDS中的资源密集型的基于症状的活性结核病筛查不太可能是值得的,因为产量可能太低而无法证明资源。然而,在未来的研究中可以评估其他高吞吐量筛选模型,如自动化,常规胸部射线照片审查。
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致谢
我们感谢所有的ED员工都愿意让我们进入繁忙的部门调查结核病筛查的价值,同意参与本研究的患者在他们访问的ED无关的原因,实验室工作人员提供了一个优秀的测试服务,以及当地结核病专家护理小组,协助参与者进行随访。
脚注
作者贡献:R.K. Gupta和I. Abubakar撰写了手稿的第一稿。R.K. Gupta、M. Krutikov、s.a Lule和I. Abubakar负责对草案进行关键审查。R.K. Gupta, L. Gosce和N. Green在P.J. White和I. Abubakar的监督下进行了分析。I. Abubakar构思并设计了这项研究,得到了J. Southern、R.W. Aldridge和Asif Rahman的支持。I. Abubakar和J. Southern带领所有现场调查人员(包括M. Lipman、H. Kunst、W. Lynn、H. Burgess、S. Tiberi和Asif Rahman)招募参与者。A. Imran和Ananna Rahman为参与者的招募和后续工作做出了贡献。所有其他作者都对研究设计、分析或解释做出了贡献。所有作者都看过并同意最终提交的手稿版本。通讯作者确认,该手稿是一个诚实、准确和透明的研究报告,并没有漏掉研究的重要方面。
利益冲突:R.K.Gupta没有什么可披露的。
利益冲突:S.A. Lule无需披露。
利益冲突:M. Krutikov没有什么可披露的。
利益冲突:L. GoSce没有什么可披露的。
利益冲突:格林没有什么可透露的。
利益冲突:J. Southern没有什么可披露的。
利益冲突:A.伊姆兰没有什么可披露的。
利益冲突:R.W. Aldridge没有什么可透露的。
利益冲突:H. Kunst无需披露。
利益冲突:李普曼没有什么可披露的。
利益冲突:W. Lynn没有什么可透露的。
利益冲突:H. Burgess无需披露。
利益冲突:A.拉赫曼没有什么可透露的。
利益冲突:D.梅内塞斯没有什么可透露的。
利益冲突:A.拉赫曼没有什么可透露的。
利益冲突:提贝里没有什么可透露的。
兴趣冲突:P.J.在研究中,医学研究委员会和国家卫生研究所的白色报告授予;来自美国国家卫生研究所的补助金,在提交的工作之外。
利益冲突:I. Abubakar在研究期间报道英国卫生部的赠款。
支持声明:这项工作由国家卫生研究所(NIHR)通过政策研究计划(参考文献015/0307)支持,并获得个人奖励(DRF-2018-11-ST2-004 to R.K. Gupta;206602/Z/17/Z到R.W. Aldridge;SRF-2011-04-001至I. Abubakar;NF-SI-0616-10037致I.阿布巴卡尔)。P.J. White、I. Abubakar和N. Green获得了《国家卫生保健条例》卫生技术评估(NIHR127459)的资助。s.a Lule得到了PANDORA-ID-NET联盟(EDCTP Reg/Grant RIA2016E-1609)的支持,该联盟由欧洲和发展中国家临床试验伙伴关系(EDCTP2)项目资助,该项目是欧盟研究和创新框架计划“地平线2020”下的项目。P.J. White和N. Green获得了英国国家卫生研究所(NIHR)健康保护研究单位(HPRU)在伦敦帝国理工学院建模方法方面的资助,并与英国公共卫生协会(HPRU-2012-10080)合作。p·j·怀特还感谢公共卫生研究所(NIHR HPRU in modeling and Health Economics)的资助(NIHR200908),该研究所是公共卫生研究所、帝国理工学院和伦敦理工大学医学院的合作伙伴。P.J. White也承认来自医学研究理事会(MRC)全球传染病分析中心的支持(MR/R015600/1);该奖由MRC和英国外交、联邦和发展办公室(FCDO)根据MRC/FCDO协议共同资助,也是欧盟支持的欧洲和发展中国家临床试验伙伴关系2 (EDCTP2)项目的一部分。 This paper presents independent research supported by the NIHR. The views expressed are those of the author(s) and not necessarily those of the Department of Health and Social Care, FCDO, MRC, NHS, NIHR, or Public Health England. Funding information for this article has been deposited with theCrossRef Resder注册表.
- 收到了10月13日,2020年。
- 接受2021年2月23日。
- 版权所有©作者2021。
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