による シャナイア・ケネディ
2024 年 5 月 2 日 – 自動化されたアルゴリズム駆動の監視ツールは、パンデミック前の米国の病院群における医療関連病原体の発生を検出して対応するための早期警告システムとして機能しましたが、新型コロナウイルス感染症が出現するとほとんど影響がありませんでした。 、最近の情報によると NEJMレコード 勉強。
この研究は、医療関連感染症のリスク軽減と患者ケアの改善を目的とした、ハーバード大学ピルグリム・ヘルスケア研究所、HCAヘルスケア、UCIヘルス、疾病管理予防センター（CDC）の共同研究の成果である。
研究チームは、これらの感染症は患者の安全に重大なリスクをもたらすため、病院内で病原体を検出して封じ込めるアプローチが必要であると指摘した。
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「抗菌薬耐性病原体を含む医療関連感染症の発生を減らすことは大きく進んでいるにもかかわらず、感染症は依然として業界の課題であり、患者への感染の可能性を示すクラスターとして現れる可能性がある」と公衆衛生上級顧問のジョセフ・ペルツ博士（マサチューセッツ州博士）は述べた。 CDC の医療品質推進部門の保健プログラム、および CDC のアウトブレイク対応評議会の委員会メンバー：医療関連感染症、 プレスリリース。 「CLUSTER試験は、自動化ツールによる早期発見と迅速な行動により、アウトブレイクの拡大を防ぐことができるという証拠を提供します。」
ただし、これらのアプローチはアウトブレイクの拡大を防ぐ可能性があるものの、自動統計監視システムの使用によりアウトブレイクの規模を縮小する取り組みを強化できるかどうかは現時点では不明であると研究者らは指摘した。
これをテストするために、研究チームは、患者の臨床培養物から増殖した微生物に関する情報を含む、臨床検査および微生物学のデータを使用するように設計された自動アウトブレイク検出モデルを開発しました。
統計分析を使用して、このデータを評価して、病原体伝播の増加を示す可能性がある 100 種の細菌および真菌種の存在下での増加を検出しました。 増加が検出されると、病院スタッフがアウトブレイクへの対応と感染予防プロトコルを展開できるように、自動リアルタイム通知がトリガーされるように設計されています。
このツールの有効性を評価するために、研究者らは2019年から2022年にかけてHCAヘルスケアシステム内の82病院でランダム化臨床試験を実施した。 これらの病院の半数は自動化ツールを導入し、残りの病院は研究対照として機能し、通常通り患者のケアとアウトブレイクへの対応を行うよう指示されました。
コホート内のすべての病院は、それぞれの感染予防プログラムによってアウトブレイクが検出された場合、アウトブレイク対応プロトコルに従いました。 アウトブレイク検出後に発生した追加の感染症例の数が測定されました。
そこから、ベースライン期間（2017 年 2 月から 2019 年 1 月）と介入期間（2019 年 7 月から 2022 年 1 月）の間の症例数の差異が比較されました。
分析の結果、自動検出ツールの導入を指示された病院では、パンデミック前の期間に潜在的なアウトブレイクの規模が 64% 減少したことが明らかになりました。 しかし、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の出現により、こうした傾向は変化した。
パンデミック前とパンデミックを合わせた試験期間を通じて、自動化ツールはアウトブレイクの規模に全体的な影響を及ぼさないことが観察されました。 研究著者らは、このツールが各病院に年間平均3回のアウトブレイクの可能性について通知したにもかかわらず、パンデミックの間、病院職員は自動化されたアラートに効果的に対応できなかったと仮定した。
このモデルの初期の成功により、研究者は引き続きその可能性を評価しています。
「この継続的なコラボレーションは、病院の数と高度なデータエコシステムの両方という当社の規模を引き続き活用し、あらゆる場所の患者に利益をもたらす臨床上の疑問に迅速に答えることに取り組んでいます」とHCAヘルスケアの首席疫学者であるケネス・サンズ医師、MPHは述べた。 「私たちはこの検出ツールをテストした病院で使用しており、システム全体でより広範囲に導入を評価しています。」
「病院内での感染拡大は、予防可能な感染が発生した後に見逃されたり、発見が遅れたりすることがよくあります。 この研究は、感染を早期に特定し、病院でのアウトブレイクとなる可能性のある事象を阻止するための実践的で標準化されたアプローチを提供します」とハーバード大学ピルグリム・ヘルスケアのハーバード大学医学部人口医学助教授で主任研究員のメーガン・A・ベイカー医学博士、博士は説明した。研究所。
この研究は、高度な分析テクノロジーがアウトブレイクへの対応をどのように強化できるかを調査した最新の研究です。
10月、ハーバード大学医学部とオックスフォード大学の研究者らが 詳しい ウイルスが免疫システムから逃れるためにどのように進化するかを予測できる AI ツールの開発。
EVEscapeと呼ばれるこのモデルは、進化的および生物学的情報を使用して、潜在的な新しいウイルスの変異体と突然変異を予測します。
研究者らは、そうすることで、このツールがSARS-CoV-2のような急速に進化するウイルスのワクチンや治療法の開発に役立つ可能性があると強調した。
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#監視ツールは病院のアウトブレイク対応にさまざまな影響を与える
2024-05-02 13:00:00