幼児の喘息を予測するためのコンピューターベースのツールが作成され、テストされています.
ぜんそく 世界中で300億人以上に影響を及ぼし、最も一般的な慢性疾患のXNUMXつです 病気 コストに大きな負担をかけます。 喘息は、気道に炎症が起こり、肺への十分な酸素の移動を妨げ、絶え間ない咳、息切れ、胸部圧迫感などの症状を引き起こす複雑な病気です。 治療による喘息ケアは十分に確立されていますが、喘息の優れたプライマリケアは、人員、知識、トレーニング、リソースなどの不足によって制限されています。喘息ケアの世界的なコストは、年間数十億ポンドと推定されています。
小児喘息リスクスコア（PARS）：幼児の喘息を予測するためのツール
に掲載された研究では Journal of Allergy and Clinical Immunology、 科学者は、小児喘息リスクスコア（PARS）幼児の喘息を正確に予測できる1。 これは、確立されたツールとは異なり、人口統計データや患者の臨床的要因などの基準で構成されています。 ゴールドスタンダードの喘息予測スコア（API）と比較して、喘息のリスクが軽度から中程度の範囲であると、PARSスコアでマークされた子供は43％多くなりました。 危険因子の高い子供は、これらのツールの両方で同様に予測されました。 必要に応じて軽度または中等度のリスクのある子供を特定することが重要であり、喘息予防戦略によりよく対応できます。
PARSツールは、シンシナティ小児アレルギーおよび大気汚染コホート研究から喘息の発症を予測したデータ/要因を利用して設計されました。 この研究は約800人の乳児で構成され、そのうち少なくとも1人の親が少なくとも2つのアレルギー症状を示しました。 小児は、皮膚検査を使用して、アレルギー性疾患の発症について、毎年3、4、7、15、および589歳で臨床検査を受けました。 研究者は、7の空中アレルゲン（空中浮遊）と、猫、カビ、牛乳、卵、ゴキブリなどの食物アレルゲンをチェックしました。 合計16人の子供が2歳で喘息の発症について検査され、肺活量測定検査のような肺機能の標準的な測定を使用して診断されました。 これらの子供たちのXNUMX％は喘息を患っており、両親は喘息の原因となった可能性のあるさまざまな危険因子を理解するように求められました。 PARSを使用して喘息を予測した変数は、喘鳴、XNUMXつ以上の食物および/または空中アレルゲンに対する感作、およびアフリカ系アメリカ人の人種でした。 これらの子供には少なくともXNUMX人の親が喘息を患っており、若い年齢で湿疹やアレルギー性鼻炎などの他の病気も患っていました。
PARSの新しいモデルは、ゴールドスタンダードAPIよりも11％感度が高かった。 また、PARSは、喘息の発症を予測するために使用される約30の確立されたモデルよりも優れており、侵襲性がはるかに低くなっています。 PARSは実装が簡単で、この研究には意思決定ツールと臨床的解釈を含むPARSシートが含まれています。 PARSにはWebアプリケーション2もあり、アプリの開発は現在進行中です。
2000年以降に開発および使用されたゴールドスタンダードの喘息予測スコア（API）と比較して、APIは「はい」または「いいえ」しか提供しないため、喘息のリスクが軽度から中程度の範囲であると、PARSスコアでマークされた子供が43％多くなりました。リスクのために。 危険因子の高い子供は、これらのツールの両方で同様に予測されました。 軽度または中等度のリスクのある子供を特定することは重要です。彼らはすぐに必要であり、非常に若い年齢で早期介入することで喘息予防戦略によりよく対応できるからです。 これは、合併症が始まる前に喘息を緩和するのに役立ちます。
PARSの新しいモデルは、若年期の喘息を予測するためのゴールドスタンダードAPIよりも11％感度が高く、正確でした。 結果は、アフリカ系アメリカ人を含まない英国で実施された別の研究で確認されました。 PARSは、より堅牢で有効な一般化されたツールであり、さらに30の確立されたモデルと比較して侵襲性の低い方法です。 1〜2歳の小児の軽度から中等度の喘息を予測することは、この病気の管理に大きな影響を与える可能性があります。 PARSは実装が簡単で、この研究には意思決定ツールと臨床的解釈を含むPARSシートが含まれています。 PARSにはWebアプリケーションもあります2 とアプリはスマートフォンで利用できます。
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ソース
1. Jocelyn M.2019。幼児の喘息発症をより正確に予測するための小児喘息リスクスコア。 アレルギーと臨床免疫学会. https://doi.org/10.1016/j.jaci.2018.09.037
2.小児喘息リスクスコア。 2019.シンシナティチルドレンズ。 https://pars.research.cchmc.org [10年2019月XNUMX日アクセス]
