予測モデリングが先天梅毒の物語をどのように書き換えられるか – ヘルスケア ブログ

ケイラ・ケリー著

私は毎学期、母親と小児科の臨床を通して看護学生を指導する特権に恵まれています。学期の初めには、彼らの熱意が伝わります。彼らは、初めての出産に立ち会ったこと、新米母親の授乳を手助けしたこと、小児患者の発達評価を実践したことなどの話を共有します。学期が進むにつれて、彼らの態度が変わっていくのがわかります。 「あなたは正しかった、私たちが世話をした 別の 今日、先天梅毒の赤ちゃんが生まれました。」決して耐えるべきではない感染症と闘う脆弱な幼児を見ながら、彼らは臨床の日を振り返り、イライラ、怒り、悲しみといったさまざまな感情を抱く。

私が看護学生たちに、臨床ローテーション中に梅毒で生まれた乳児の世話をする可能性が高いと初めて話すと、彼らは目を丸くして信じられないという目で私を見ます。 「1950年代に梅毒は治療できたじゃないですか？」尋ねる者もいる。私の生徒の中には、タスキーギー研究について聞いたことを覚えている人もいますが、ほとんどの生徒は、今日も米国で先天梅毒との戦いが続いている（そして負けている）ことを知りません。

先天梅毒は、妊娠中または出産中に母親が乳児に感染させると発生します。タイムリーな検査と治療によってほぼ完全に予防可能ですが、症例数は驚くべき速度で増加し続けています。 2018 年から 2022 年にかけて、米国は次のような事態を経験しました。 183% 先天梅毒の症例が1,328件から3,769件に増加。この全国的な傾向は州レベルでも反映され、テキサス州では2017年に179件、2022年には922件の感染者が報告された。この5年間で、テキサス州で先天梅毒を持って生まれた乳児の割合は、 46.9～236.6 出生 10 万人当たりの割合は急激に増加しており、対応が必要です。

テキサス州は現在、最も包括的な出生前検査法の1つを制定しているにもかかわらず、先天梅毒の発生率が全米で最も高い州の1つとなっている。によると、 テキサス州保健局政策では、妊娠中の次の 3 つの時点で梅毒スクリーニングを義務付けています。

(1) 最初の妊婦訪問時

(2) 妊娠後期 (ただし 28 週以降)

(3) 納品時

しかし、ここに問題があります。女性が出生前ケアにまったく参加しなかったらどうなるでしょうか?妊娠中に産婦人科に一度も足を踏み入れない人たちにどうやって連絡をとればよいのでしょうか？検査法は、治療を受けることができる人のみを保護します。 2022年には、乳児が先天梅毒と診断されたテキサス州の母親の1/3以上が、いかなる治療も受けていなかった。 産前ケア。これらの事例はいずれも、現在の医療システムの失敗を表しており、このシステムは最も弱い立場にある人々を保護すべきであるにもかかわらず、最も必要とする人々に届けることができていないままである。

社会経済的および制度的な障壁により、脆弱な人々やコミュニティの医療アクセスが制限されることがよくあります。先天梅毒は、梅毒を経験した母親から生まれた乳児に過度に影響を及ぼします。 限られた医療アクセス、 住居の不安定、 貧困、 母親の薬物使用、 そして 不適切な出生前ケア。また、多くの女性は、偏見、医療提供者からの判断への恐怖、または検査を受けることへの懸念などの理由から、出生前ケアを避けたり遅らせたりしています。 薬物乱用。

出生前検査の受診を女性だけに依存するのではなく、医療システムのいずれかの部分に関与した瞬間に、先天梅毒を持った乳児を出産するリスクが最も高いのは誰であるかを特定できるとしたらどうなるか想像してみてください。既存の電子医療記録 (EHR) データと人工知能 (AI) を活用することで、母子の健康状態を予測できる予測モデルを構築できます。

これらのモデルには、出生前ケアの利用状況、郵便番号、その他の臨床データなどを組み込むことができます。 EHR 内で高リスクとしてフラグが立てられた患者は、さらなる評価とケア調整のためにナース ナビゲーターの紹介を自動的にトリガーできます。このアプローチは、梅毒スクリーニングを産科訪問に限定するのではなく、救急部門、プライマリケア、健康行動、薬物使用治療、地域支援診療所など、あらゆる接触時点で高リスク患者を特定することになるだろう。

予測モデルは、次のような他の臨床転帰の改善に成功していることがすでに証明されています。 敗血症、 糖尿病、 そしてさらに 早産。 私たちはすでに EHR システムと必要なデータを持っています。モデルを開発して適用するだけです。これらの成功事例は、データ分析と AI を使用すれば、先天梅毒の転帰を改善することが可能であるだけでなく、手の届くところにあることを示しています。

現在、米国とテキサス州の両方の政策は、出生前訪問時の梅毒スクリーニング要件に重点を置いています。しかし、伝統的な出生前ケアに一度も参加しない女性はどうなるでしょうか?先天梅毒から赤ちゃんを守るにはどうすればよいでしょうか?私たちは自分たちのアプローチを批判的に評価し、今日の医療システムの現実に合わせて進化する政策を策定する必要があります。

多くの妊婦は、尿路感染症、発熱、咳などの無関係な問題のために、緊急治療室や救急診療所での治療を求めています。これらの遭遇はそれぞれ、医療提供者が介入して先天梅毒の伝播を防ぐ機会となります。既存のスクリーニングガイドラインを満たしていない妊婦に対しては、医療機関に受診するたびにスクリーニングを義務付けるとともに、高リスクと特定された妊婦については48時間以内のフォローアップを確保するよう政策を更新する必要がある。

予測モデリングを通じて高リスク患者が特定されると、地理マッピングは公衆衛生専門家が支援活動のターゲットを効果的に絞るのに役立ちます。このツールは、感染クラスターを明らかにし、検査、教育、コミュニティのリソースが集中すべきホットスポットを強調表示できるビジュアル マップを作成します。このアプローチは、最も必要な場所にリソースを割り当てるために保健部門でよく使用されます。

予測モデリングを構築して EHR システムに統合するための資金は、州および公衆衛生の補助金から得られる可能性があります。一度開発されれば、モデルを維持するための継続的なコストは、先天梅毒のコストの上昇に比べて最小限で済みます。先天梅毒で生まれた乳児の平均入院費用は約 56,802 ドルで、これはほぼ 56,802 ドルです。 4倍高い 先天梅毒のない乳児よりも。たとえ少数の事件を防ぐだけでも、このモデルの開発と実装に必要な投資コストはすぐに相殺されます。

先天梅毒症例の急激な増加は、私たちの医療システムの失敗、つまり予防の機会の逸失によって定義される失敗を表しています。 AI は、思いやりのある介護という人間の要素に取って代わることはできませんが、弱い立場にある人々に永続的な影響を与え、母子の健康成果を改善するために必要なデータを提供してくれるでしょう。

現在の効果のない政策のもとで停滞を続けることは、怠慢に近い。利用可能なテクノロジーを持っているのにそれを使用しないことは、多くの意味で救出に失敗することになります。しかし、テクノロジーと思いやりの融合は、この物語の結末を変える可能性があります。生徒たちの顔、彼らの目に映る不満と不信感を思い出します。先天梅毒を持って生まれた赤ちゃんを見るのはこれが最後だ、と彼らに伝えられればいいのですが、状況が変わらない限り、これは単なる始まりにすぎません。

Kayla Kelly、MSN、RN、CPN は、テキサス大学タイラー校の看護講師兼博士課程の学生です。