
Pediatride solunum bozuklukları, acil servise başvurmanın ikinci en yaygın nedenini temsil eder ve önemli bir global hastalık yüküdür. Çocukluk çağında sık karşılaşılan durumlar arasında krup, üst solunum yolu enfeksiyonları ve astım/reaktif hava yolu hastalığı, bronşiyolit, pnömoni gibi alt solunum yolu hastalıkları sayılabilir. Alt solunum yolu enfeksiyonları, 5 yaşın altındaki çocuklarda önemli bir ölüm nedenidir.
Solunum hastalıklarının ayırıcı tanısı, tanısal destek hizmetlerine erişimi olan deneyimli klinisyenler için bile zor olabilir. Tanı, klinik ve oskültasyon muayeneleri, tıbbi görüntüleme, bronkodilatör yanıt testi, spirometri ve vücut sıvısı analizleri dahil olmak üzere çoklu değerlendirme yöntemleri gerektirebilir.
Pediatrik solunum hastalıklarının ayırıcı tanısı zor ve suboptimaldir. Mevcut tanısal algoritmalar, yanlış tanılar, uygunsuz antibiyotik kullanımı ve kabul edilemez morbidite ve mortalite ile sonuçlanan önemli hata oranlarıyla ilişkilidir. Akustik mühendisliği ve yapay zeka alanındaki son gelişmeler, ses analizine dayalı solunum koşullarının tanımlanmasında umut vermiştir. Tanı destek hizmetlerine ve klinik uzmanlığa bağımlılığı azaltmıştır.
Yapılan yeni bir çalışmada, otomatik bir öksürük sesi analizörü kullanılarak pediatrik solunum hastalığı için tanısal doğruluk değerlendirildi.
Araştırmacılar, öksürük seslerini tipik klinik ortamlarda kaydettiler ve analizlerde ilk beş öksürük kullanıldı. Analizler, öksürük verileri ve hasta/ebeveyn tarafından bildirilen geçmişten türetilmiş beş semptom girdisi kullanılarak yapıldı. Otomatik öksürük analizörü tanıları ile bir çocuk doktoru paneli tarafından ulaşılan konsensüs klinik tanıları ile hastane çizelgeleri ve mevcut tüm incelemeler sonrasında karşılaştırma yapıldı.
Tanı ve Tedaviyi Değiştirebilir
Araştırmacılar, Batı Avustralya'daki iki hastaneden 29 gün ila 12 yaş arası yaşları değişen 585 çocuğun öksürüklerini kategorilere ayırmak için uygulamayı kullandılar. Otomatik analizör ile klinik referans arasındaki Pozitif Yüzde ve Negatif Yüzde Uyuşma değerleri
- astım için %97-91,
- zatürre için %87-85,
- alt solunum yolu hastalığı için %83-82,
- krup için %85-82 ve
- bronşiyolit için %84-81
olarak saptandı. Bu sonuçlar, akıllı telefon uygulamasının astım, krup, zatürre, alt solunum yolu hastalığı ve bronşiyolit tanısında yüksek doğruluğa sahip olduğunu gösteriyordu.
Araştırmacılar, otomatik öksürük analizinin, pnömoni, RAD, krup, bronşiolit, üst ve alt solunum yolu bozuklukları dahil olmak üzere yaygın çocukluk solunum yolu hastalıklarının tespitinde iyi bir tanı doğruluğu sağladığını belirttiler. Teknolojinin, akıllı telefonlar gibi her yerde bulunan cihazlara kurulabileceğini, mevcut bakım standartlarına, klinik muayeneye, tamamlayıcı araştırmalara veya bronkodilatör testlerine ihtiyaç duyulmadan en yakın noktada tanı imkanı sunduğunu aktardılar. Çocukluk çağı solunum bozuklukları için tanısal bir yardımcı olarak kullanılabileceğini vurguladılar. Hastaneler, gezici bakım, toplum ve tele-sağlık gibi farklı ortamlarda kullanılması değerlendirmeyi hak ediyor. Daha fazla çalışma, bu alanlardaki faydasının tanımlanmasına yardımcı olacaktır.
Paul Porter, Udantha Abeyratne, Vinayak Swarnkar, Jamie Tan, Ti-wan Ng, Joanna M. Brisbane, Deirdre Speldewinde, Jennifer Choveaux, Roneel Sharan, Keegan Kosasih, Phillip Della. A prospective multicentre study testing the diagnostic accuracy of an automated cough sound centred analytic system for the identification of common respiratory disorders in children. Respiratory Research, 2019; 20 (1) DOI: 10.1186/s12931-019-1046-6
+ Tüm Referansları Göster