高度な画像診断を備えないプライマリ・ヘルスケア施設では、地域に基づく活動的結核（TB）症例発見はしばしば基本的な症状スクリーニングに依存する。この方法はしばしば症例を見逃し、迅速分子検査（RMT）の非効率な配分につながる。本研究の目的は、資源が限られた状況において結核の検出を改善し、RMTの使用を導くための単純な臨床トリアージ・スコアカードを開発し、内部検証することである。2020年から2025年にかけて実施されたZero TB Yogyakartaプログラムのもとで評価された成人15,137人（18歳以上）を対象に、後ろ向きの横断研究を行った。完全な臨床評価と確認的GeneXpert結果を有する参加者を含めた。多変量ロジスティック回帰により独立した臨床的予測因子を同定し、その後それらを整数ベースのポイント・スコアカードへと変換した。モデルの性能は、弁別能と較正を用いて評価し、内部検証にはブートストラップ再標本化（1,000反復）を利用した。15,137人の参加者のうち、251人（1.7%）がGeneXpert陽性であった。最終的な多変量モデルでは、年齢、男性、BMI、遷延する咳、喀血、原因不明の体重減少、結核接触歴、糖尿病の8つの独立した予測因子が同定された。モデルは楽観性補正後のAUROCが0.836で高い予測精度を示し、較正も良好であった。整数のスコアカードへと翻訳した上で、標準的な国の症状スクリーニングと直接比較すると、スコアカードはAUROC 0.81（標準は0.73）で性能を示した（p<0.001）。感度を高くするカットオフ（スコア≥0）では、本ツールは感度93.63%、特異度41.33%を達成した。本ポイント・オブ・ケアの臨床スコアカードは、標準的な症状スクリーニング・アルゴリズムよりも高い診断精度を提供する。高度な放射線画像診断が利用できない地域において、利用可能な診断キャパシティと症例検出の緊急度のバランスを動的に最適化し、GeneXpertの配分を改善できるよう、運用上の閾値を柔軟に設定できる点が利点である。
https://doi.org/10.64898/2026.08.27.26361569