算法會診降低兒科抗生素使用率

　　根據《自然·醫學》近日發表的一篇論文，坦桑尼亞一項大規模隨機臨床試驗發現，一種“算法會診”，即數字決策支持工具可顯著降低醫生給兒童開抗生素藥物處方的概率，且不會影響臨床結局。

　　研究報告

　　圖片來源：《自然·醫學》

　　細菌耐藥性在2019年造成約127萬例死亡，在撒哈拉以南非洲造成的醫療負擔最重。抗生素的過度使用是病原體耐藥性增加的一個主要原因，而抗生素的使用在過去幾十年里一直有增無減。此前研究發現，許多會診會在不需要的情況下開具抗生素處方。

　　瑞士洛桑大學研究團隊開發了一種用于兒科會診的臨床決策支持算法。該算法利用即時檢驗提供診斷建議，并根據世界衛生組織指南推薦相關療法。研究團隊在坦桑尼亞的20家醫療機構測試了該工具降低抗生素處方率的有效性，范圍覆蓋了11個月里的逾2萬例次會診。如果使用該工具，23.2%的會診會開具抗生素，而不使用該工具的醫療機構這一比例為70.1%。抗生素處方率的降低并未給患者造成負面影響，因為研究期間沒有發現治療失敗率有任何差異。

　　研究人員指出，干預組有25%的個體沒有按照算法進行管理，凸顯了堅持使用該工具的必要性。但他們也指出，該研究提供了一種在成本和技術上可擴展的潛在解決辦法，可安全地降低抗生素處方率。