ค่าการตรวจวินิจฉัยของพันธุกรรมวัณโรคแบบเรียลไทม์เพื่อวินิจฉัยวัณโรคปอด
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ที่มาของปัญหา: วัณโรคปอดยังคงเป็นโรคที่เป็นสาเหตุสำคัญของการเจ็บป่วยและเสียชีวิตของประชากรไทย การตรวจหาเชื้อวัณโรคทางจุลชีวิทยามีความสำคัญเนื่องจากการวินิจฉัยที่รวดเร็วและถูกต้องรวมถึงการทดสอบการดื้อยาจะช่วยให้การรักษามีสิทธิภาพและทันท่วงที ในปัจจุบันการวินิจฉัยที่เป็นมาตรฐานคือ การเพาะเชื้อมัยโคแบคทีเรียและวิธีที่กำลังเป็นที่นิยมคือ การตรวจหาเชื้อด้วยเทคนิคเรียลไทม์พีซีอาร์ ได้แก่ Allplex™ MTB/MDRe Detection
วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินค่าการตรวจวินิจฉัยเชื้อวัณโรคปอดด้วยเทคนิคเรียลไทม์พีซีอาร์โดยชุดตรวจสอบ Allplex™ MTB/MDRe Detection จากตัวอย่างเสมหะโดยเปรียบเทียบกับวิธีมาตรฐานการเพาะเชื้อมัยโคแบคทีเรีย
วิธีการศึกษา: การศึกษาแบบย้อนหลังในผู้ป่วยอายุมากกว่า 15 ปีและสงสัยวัณโรคปอด ดำเนินการตั้งแต่มกราคมถึงตุลาคม พ.ศ. 2566 ที่โรงพยาบาลขอนแก่น คำนวณขนาดกลุ่มตัวอย่างได้ 101 คน มีการวิเคราะห์ชุดตรวจสอบ Allplex™ MTB/MDRe Detection เพื่อทดสอบค่าความไว ความจำเพาะ ความถูกต้อง ค่าทำนายเมื่อผลเป็นลบ (NPV) และค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก (PPV) ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% (95%CI) ตามลำดับ
ผลการศึกษา: จำนวนผู้ป่วยสงสัยวัณโรคปอด 120 คน การวินิจฉัยวัณโรคปอดด้วยชุดตรวจ Allplex™ MTB/MDRe และการเพาะเชื้อพบ 86 ราย (ร้อยละ 71.6) และ 73 ราย (ร้อยละ 60.8) ตามลำดับ เมื่อเปรียบเทียบผลการทดสอบของชุดการทดสอบ Allplex™ MTB/MDRe Detection พบว่าค่าความไว ความจำเพาะและความถูกต้องคือ ร้อยละ 97.3 (95%CI, 90.5-99.6), ร้อยละ 68.1 (95%CI, 52.8-80.9) และ ร้อยละ 85.8 (95%CI, 78.3-91.5) ตามลำดับ ค่าทำนายเมื่อผลเป็นบวก (PPV) และค่าทำนายเมื่อผลเป็นลบ (NPV) คือ ร้อยละ 82.5 (95%CI, 75.7-87.8) และร้อยละ 94.1 (95%CI, 80.1-98.4) อัตราของผลการตรวจเป็นบวกในผู้ที่เป็นโรคเปรียบเทียบกับผู้ที่ไม่เป็นโรค (LR+) คือ 3.1 เท่า (95%CI, 2.0-4.6) และอัตราของผลการตรวจเป็นลบในผู้ที่เป็นโรคเปรียบเทียบกับผู้ที่ไม่เป็นโรค (LR-) คือ 0.04 เท่า (95%CI, 0.01-0.16)
สรุป: ชุดตรวจสอบ Allplex™ MTB/MDRe Detection มีประสิทธิภาพในการตรวจหาเชื้อวัณโรคปอดเพื่อให้ผู้ติดเชื้อสามารถเข้าสู่กระบวนการรักษาตามมาตรฐานได้อย่างรวดเร็ว
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
World Health Organization. Global tuberculosis report 2021. Geneva: World Health Organization; 2021.
Blanco-Guillot F, Delgado-Sánchez G, Mongua-Rodríguez N, Cruz-Hervert P, Ferreyra-Reyes L, Ferreira-Guerrero E, et al. Molecular clustering of patients with diabetes and pulmonary tuberculosis: A systematic review and meta-analysis. PLoS One [Internet]. 2017 [cited 2023 Sep 26]; 12(9):e0184675. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5597214/pdf/pone.0184675.pdf
Division of Tuberculosis. National tuberculosis control programme guideline, Thailand 2021. Bangkok: Division of Tuberculosis; 2021.
Ministry of Public Health. Executive summary, fiscal year 2023, round 2. health region 7. topicarea based: tuberculosis [Internet]. 2023 [cited 2023 Sep 26]. Available from: https://inspection.moph.go.th/e-inspection/file_report_executive/2023-08-21-08-12-26.pdf
World Health Organization. WHO consolidated guidelines on tuberculosis. Module 1: prevention-tuberculosis preventive treatment. Geneva: World Health Organization; 2020.
Desikan P, Tiwari K, Panwalkar N, Khaliq S, Chourey M, Varathe R, et al. Public health relevance of non-tuberculous mycobacteria among AFB positive sputa. Germs 2017;7:10-8.
Singhal R, Myneedu VP. Microscopy as a diagnostic tool in pulmonary tuberculosis. Int J Mycobacteriol 2015;4:1-6.
Deng Y, Duan YF, Gao SP, Wang JM. Comparison of LAMP, GeneXpert, Mycobacterial Culture, Smear Microscopy, TSPOT.TB, TBAg/PHA ratio for diagnosis of pulmonary tuberculosis. Curr Med Sci 2021;41:1023-8.
World Health Organization. Implementing tuberculosis diagnostics: policy framework. Geneva: World Health Organization; 2015.
White S, Schultz T, Enuameh YAK. Synthesizing evidence of diagnostic accuracy. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2011.
Kaswala C, Schmiedel Y, Kundu D, George MM, Dayanand D, Devasagayam E, et al. Accuracy of Xpert MTB/RIF Ultra for the diagnosis of tuberculosis in adult patients: a retrospective cohort study. Int J Infect Dis 2022;122:566-8.
Sawatpanich A, Petsong S, Tumwasorn S, Rotcheewaphan S. Diagnostic performance of the Anyplex MTB/NTM real-time PCR in detection of Mycobacterium tuberculosis complex and nontuberculous mycobacteria from pulmonary and extrapulmonary specimens. Heliyon [Internet]. 2022 [cited 2023 Sep 26];8(12):e11935. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9719018/pdf/main.pdf
Luukinen BV, Vuento R, Hirvonen JJ. Evaluation of a semi-automated Seegene PCR workflow with MTB, MDR, and NTM detection for rapid screening of tuberculosis in a low-prevalence setting. APMIS 2020;128:406-13.
Mphande-Nyasulu FA, Puengpipattrakul P, Praipruksaphan M, Keeree A, Ruanngean K. Prevalence of tuberculosis (TB), including multi-drug-resistant and extensively-drug-resistant TB, and association with occupation in adults at Sirindhornhospital, Bangkok. IJID Reg 2022:2;141-8.
Pakdeewisedkul A, Kawkitinarong K. Comparison of Xpert MTB/RIF assay and seegene Mtb/MDR for detection of mycobacterium tuberculosis. The 35th Annual Meeting The Royal College of Physicians of Thailand 'Towards better and safer patient care'; 2019 Apr 25-27; Chonburi, Thailand.
