.

自動トリアージシステムがCOVID-19に有効である。研究結果

By Damian McNamara, MA

2021年11月11日--COVID-19患者に最も適切なケアを受けさせ、急性期医療センターに来る軽症患者の数を制限するためにCペンシルバニア大学の研究者は、オンライン自動症状トリアージシステムを考案した。

研究者らは、どのようにして、そしてなぜ、一般に利用可能なツールを開発したのか、また、この技術が、医師や看護師による同じCOVID-19患者のトリアージとどの程度一致しているかを、11月3日にApplied Clinical Informaticsに発表した研究で明らかにしています。

この技術は、医療従事者の判断に取って代わるものではなく、「むしろ、臨床量を安全に軽減する方法を提供するものです」と、共同研究者でありペンシルバニア大学ウォートン・スクールのMD/MBA学生でもあるElana Meer氏は言う。

「私たちは、スクリーニングとトリアージの仕組みを改善することで、医師の知識、経験、臨床判断を必要とする患者に対して、医師がより多くの時間を使えるようになることを期待しています」と、彼女は言います。

Meer氏らは、このツールによるトリアージと医療従事者の意見が29％の確率で一致することを発見した。しかし、それは全容ではないのです。

この技術は、保守的で、患者の安全側に立つように設計されている。

「私たちは、偽陰性率、つまり、実際には治療を受ける必要があるのに、ツールが患者に自宅待機を勧める確率を、基本的にゼロにしたかったのです」と、Meer氏は語った。

さらに70%のケースで、症状チェッカーは、後に患者を管理した臨床医よりも高い臨床的重症度を割り当てたとMeer氏は言います。このようなケースでは、医療従事者は患者をより低いレベルのCOVID-19重症度まで安全に「ダウントリアージ」することができました。

「私たちの立場からすると、これは勝利でした」とMeerは言います。「症状チェッカーは、ほとんどすべての患者さんにフラグを立て、99%以上のケースで専門医に適切かつ保守的に紹介することができました。

医師や看護師によって、より深刻なカテゴリーに「アップトリアージ」された患者はわずか6人でした。

これらの結果は、オンライントリアージ評価と、その後の従来の電話トリアージによる医療従事者との相談の両方を完了した782人のグループに基づいています。

良い最初の一歩

正確なトリアージツールの大きな必要性」があり、これは「良い始まり」だと、アリゾナ州ピマ郡の公衆衛生ディレクターであるテレサ・カレン医学博士は、この研究についてのコメントを求められた際に述べています。

「このツールは、正確なトリアージツールを開発するための最初のステップとして認識することができます」と彼女は言います。

もし、必要以上に高いレベルのケアにトリアージされた患者の70％がそのようなケアを求めるとしたら、それはリソースに負担をかけ、全体として "臨床ケアへのアクセスに悪影響を及ぼす可能性 "があると彼女は付け加えています。

大多数の人は無症状

比較対象は、トリアージツールによってCOVID-19の重症度が中程度と判定された人に限定された。このグループの人々は、ペンシルバニア大学の電話トリアージ・ラインに電話するように言われた。一方、重症度が低いか高いと判定された人々には、別の指示が出された。例えば、重症と判定された人には、911に電話するか、直接救急医療を受けるように指示された。

トリアージツールは、2020年5月4日の発売から2021年1月31日までの間に、20,930人のユニークな患者によって30,321回使用されました。

30,321回の完了のうち、ツールは51.7%の人を無症状、15.6%を低重症、21.7%を中重症、11.0%を高重症と分類した。

一般的なオンライン症状チェックツールとは違う

このツールは、オンラインの症状チェックツールとは異なる、とMeerは言います。

「インターネット上の情報源は、しばしば患者のニーズを不正確にトリアージし、患者に不安を与え、救急室や病院への不必要な訪問を引き起こす可能性があります」と彼女は述べています。その代わりに、うまく設計されたトリアージツールは、「患者が適切な時間に、適切な場所から、適切な医療者から治療を受けたり、自宅で適切に症状を管理したりすることを容易にすることができる」という。

さらに、ペンシルバニア大学のツールは、時間を節約することができます。この技術では、一意のコードを使用して情報を保存するため、患者がその後医療システムに電話をかけたり、訪問したりする際に、医療提供者は最初からやり直す必要がない。

オンライントリアージの利用者の約65%は女性で、約60%が40歳未満でした。

Cullen氏は、もっと高齢の参加者を見たかったという。COVID-19の罹患率と死亡率の高いリスクは年齢が上がることなので、65歳以上の患者に対してこのツールを活用することは重要だろう」と指摘しています。

興味深いことに、研究者達は、"人種的には、ツールユーザーの人口統計はフィラデルフィア都市圏の人口統計とほぼ一致しており、インターネットリソースへのアクセス不足が有色人種に不釣り合いに影響を与えるかもしれないという懸念の中で心強いものでした。"と述べています。

他の患者をトリアージすることが可能

本研究の知見は、COVID-19以外にも適用できる可能性があると研究者は指摘する。アルゴリズムとテストに関する先行研究を経て、「同様のトリアージツールは、どのような臨床環境にも本当に適用できるかもしれません」と、Meer氏は言う。例えば、同様の前提に基づくツールを眼科に適用して、急性期病院に心配ごとを抱えた患者をトリアージするのに役立てることができます」。

厳密に検証されたトリアージツールは、複数の利点をもたらすとMeerは言います。「患者は、正確で吟味された情報にすぐにアクセスできるという利点があります。医療システムは、コールセンターと患者のトリアージから解放され、医療従事者は、会話やケアから恩恵を受ける可能性が最も高い患者に、ますます制限されつつある時間を集中させることができるという利点があります。