Подходы к скринингу будут зависеть от группы населения, и для каждого подхода следует разработать индикаторы, относящиеся к конкретному вмешательству. Однако в целом следует собирать данные об индикаторах, представленных на рис. 2.5, для каждой целевой группы риска, такой как все лица, находившиеся в близком контакте с больным ТБ, или все лица, живущие с ВИЧ и получающие лечение.
Собранные данные можно использовать для расчета следующих основных показателей для каждой группы риска:
- приемлемость: доля людей, прошедших скрининг на туберкулез среди подлежащих скринингу (B/A);
- с положительным результатом скрининга: доля людей с предполагаемым ТБ среди прошедших скрининг (C/B);
- подтверждающее тестирование: доля людей, прошедших тестирование или обследование на наличие ТБ с помощью подтверждающего диагностического теста, среди пациентов, предположительно больных ТБ (D/C);
- КЛС и число больных, которое необходимо пролечить: доля людей с выявленным ТБ среди прошедших скрининг (E/B) и тестирование (E/D);
- диспансерное наблюдение: доля людей, начавших лечение ТБ, среди диагностированных (F/E); и
- успешное лечение: доля людей, успешно завершивших лечение ТБ, среди начавших лечение (G/F).
Очень важно контролировать результативность относительно количества выявленных больных ТБ, подтвержденным бактериологическими методами и не получившим подтверждение. Большая доля пациентов с неподтвержденным ТБ, направленных из программ скрининга, может указывать на гипердиагностику и потребовать более тщательной оценки процедур скрининга и диагностики с учетом ограничений диагностических тестов и необходимости эмпирического или клинического диагноза для определенных групп населения, таких как люди, живущие с ВИЧ, и дети. В случае выявления больных ТБ на поздней стадии доля людей с предполагаемым туберкулезом среди прошедших скрининг (C/B) и доля людей с выявленным ТБ среди прошедших скрининг (E/B) будут высокими. Этот вывод указывает на необходимость более широкого применения метода активного выявления случаев ТБ в группе риска. Низкие значения таких показателей, как доля людей, подлежащих скринингу (B/A), доля людей, прошедших тестирование и получивших подтверждение диагноза (D/C), и доля людей с выявленным ТБ, начавших лечение (G/F), могут выявить слабые места в критических точках в процессе оказания медицинской помощи при ТБ, на которые следует обратить внимание.
Данные следует дезагрегировать по таким переменным, как возраст и половая принадлежность. Это требует сбора некоторых персональных данных о каждом человеке, прошедшем скрининг, что должно находиться в рамках большинства программ. Необходимые требования к программному и аппаратному обеспечению относительно скромны.
Дополнительные индикаторы процесса (например, количество людей, охваченных и прошедших скрининг в день, время, необходимое для каждого этапа скрининга и диагностики, и количество людей, которым требуется направление на дальнейшую диагностику и лечение) следует собирать на пилотной фазе программы скрининга, чтобы обеспечить правильное его проведение, а также информирование о логистике и возможностях (например, необходимое количество тестов). Эти данные легче собрать и обеспечить их точность, чем оценки групп населения, подлежащих скринингу, они также могут указывать на проблемы и будут полезны при планировании операционного потенциала (например, мероприятия по скринингу с помощью мобильных пунктов в течение длительного периода времени). Однако после внедрения программы от этих дополнительных индикаторов следует отказаться и сосредоточить внимание на оптимизации программы и ее расширении.
Оценка увеличения объема скрининга в группе риска (т. е. доля лиц, подпадающих под скрининг, которые действительно прошли скрининг), может быть проведена только в том случае, если размер целевой группы был четко определен. Обычно проще получить соответствующую информацию для скрининга, проводимого в медицинских учреждениях, учреждениях закрытого типа (например, в тюрьмах), а также посредством отслеживания контактов, однако зачастую трудно получить такие сведения в программах индивидуального выездного скрининга, например, когда скрининг проводится в определенных сообществах, хотя предполагаемая численность населения целевого сообщества дает приблизительную оценку населения, подлежащего скринингу.
Каждый раз при проведении скрининга следует устанавливать базовую частоту уведомлений о случаях ТБ на основе исторических данных (при наличии) (29). Эти данные обычно доступны в большинстве программ из записей о количестве зарегистрированных случаев. Если данные хранятся в формате, основанном на конкретных случаях (или индивидуальных данных пациента), это позволит их более детально дезагрегировать по интересующим группам риска. Возможно, придется скорректировать исторические данные с учетом временных тенденций. Скрининг может дать значительную результативность, но без реальных изменений в количестве зарегистрированных случаев ТБ. Это может указывать на неудачно расположенные места скрининга, но также может быть результатом более эффективного выявления случаев заболевания среди групп населения, которым ранее не уделялось должного внимания, и уменьшения числа ложноположительных случаев, которые ранее приводили к завышению количества случаев. В этом случае можно ожидать, что доля зарегистрированных больных ТБ, подтвержденным бактериологическими методами, со временем увеличится, даже если это число останется стабильным.