《Journal of the American Heart Association》：Delivering Rheumatic Heart Disease Diagnosis at Scale: Performance of an Integrated Public Health Screening Program in Northern Uganda
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本文综述了名为“加速乌干达北部风湿性心脏病预防服务交付”（ADUNU）的创新项目。该项目将任务转移的心脏超声（echocardiography）筛查整合到乌干达基特古姆地区现有的卫生系统中，旨在解决资源有限地区风湿性心脏病（RHD）的早期检测难题。研究评估了该项目首年的运行表现，证明了由非专家医护人员（HCWs）进行去中心化筛查的可行性，显著提升了社区层面的疾病发现能力。
背景
风湿性心脏病（Rheumatic Heart Disease， RHD）是全球范围内导致年轻人心血管相关发病和死亡的主要原因，影响着超过5500万人，主要分布在低收入和中等收入国家。RHD的特征是由于复发性急性风湿热导致的心脏瓣膜慢性损伤，而急性风湿热又是由未经治疗的表浅A组链球菌感染引发的。二级抗生素预防可以阻止RHD的发生和进展，但有效的预防依赖于早期发现。然而，大多数RHD病例在出现并发症时才被发现，导致流行区年死亡率高达11%至20%。心脏超声（echocardiography）筛查是减轻延迟发现的一种可行策略，它是诊断早期（无症状阶段）RHD最灵敏和最特异的工具。2024年，世界卫生组织首次建议在高危人群中进行普遍的心脏超声筛查。
在此背景下，乌干达卫生部与乌干达心脏研究所及乌干达RHD研究协作组合作，开发了“加速乌干达北部风湿性心脏病预防服务交付”（Accelerating Delivery of Rheumatic Heart Disease Preventive Services in Northern Uganda， ADUNU）项目。ADUNU是世界上首批大规模RHD控制项目之一，其目标是将基于证据的RHD护理整合到乌干达现有卫生系统中。在该项目下，一个由非专家医护人员（Health Care Workers， HCWs）（如护士、助产士、临床官员）组成的去中心化、基于社区的医疗网络执行简短的RHD筛查心脏超声检查，并将筛查阳性的个体转诊至中心地区医院进行确诊测试，必要时纳入长期护理。
方法
本研究对ADUNU项目实施第一年（2023年5月至2024年4月）期间收集的所有项目数据进行了二次评估。研究地点为乌干达基特古姆区。ADUNU项目旨在开发一种可整合到现有公共卫生系统中并能在全球低收入地区快速扩展的RHD护理新模式。其核心是任务转移的心脏超声筛查。
培训与认证：医护人员通过ADUNU标准化的心脏超声培训途径接受指导。培训分为三个阶段（I、II、III），包括异步学习模块、在培训环境下的监督实践、临床环境下的个体实践以及由异地专家进行的审查和反馈。完成第一阶段可获得有条件认证，完成第二阶段可获得最终认证。第三阶段是持续的永久性培训阶段，侧重于继续教育、质量保证和人力资源发展。
筛查与确诊协议：筛查心脏超声由非专家医护人员使用便携式超声设备进行。筛查方案包括对左侧心脏结构的二维评估以及对二尖瓣和主动脉瓣的彩色多普勒评估。筛查结果在现场实时解读。阳性筛查标准包括二尖瓣反流≥2.0 cm、主动脉瓣反流≥1.0 cm、定性心室功能不全或心包积液。所有筛查阳性者均被转诊进行确诊检查。
确诊检查由在乌干达心脏研究所接受过高级培训的医师、临床官员或专家医护人员执行，包括更全面的二维、彩色多普勒和频谱多普勒评估。确诊标准基于2012年的共识指南。
数据分析：主要分析评估了ADUNU对基特古姆区RHD检测率和转诊量的总体影响。次要分析则专门评估了17名获得最终认证的医护人员的筛查诊断性能。由于存在较高的转诊未完成率（部分筛查者未接受确诊检查），研究采用了基于重抽样的校正方法来减轻部分验证偏倚，计算了调整后的灵敏度（sensitivity）、特异性（specificity）、阳性/阴性预测值以及总体准确度（accuracy）。同时，通过多变量逻辑回归分析了与筛查准确性相关的因素。
结果
ADUNU筛查的累积影响：在首年实施期间，ADUNU共筛查了11，793名基特古姆区居民。大多数（69.9%）为女性，中位年龄为20.0岁。其中，806人（6.8%）筛查呈阳性，544人（67.5%）接受了确诊检查。在这544人中，共诊断出126例新的RHD病例（74例轻度，52例中度/重度）以及52例非风湿性心脏异常（包括瓣膜病、先天性心脏病等）。
完全认证医护人员的诊断性能：在17名完全认证医护人员执行的3243次筛查中，调整后的筛查性能指标如下：灵敏度为55%（95% CI， 47%–63%），特异性为97%（95% CI， 97%–98%），阳性预测值为52%（95% CI， 45%–60%），阴性预测值为98%（95% CI， 97%–98%），总体准确度为95%（95% CI， 95%–96%）。估计的RHD患病率为5%（95% CI， 4%–6%）。
亚组性能差异：诊断性能在不同亚组中存在显著差异。
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年龄：灵敏度在年轻人中最高（15-24岁：86%；5-14岁：74%），在成人中下降（25-39岁：33%）。特异性和阴性预测值在大多数年龄段保持高位，但在≥40岁人群中下降（分别为69%和77%）。
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性别：对男性的筛查在所有指标上都优于女性：灵敏度（71% vs 49%）、特异性（98% vs 92%）、阴性预测值（97% vs 94%）和阳性预测值（75% vs 44%）。
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筛查者经验：高筛查量（≥50次认证后筛查）的医护人员表现出较低的灵敏度（48% vs 60%）和阳性预测值（46% vs 57%），但较高的特异性（99% vs 58%）和阴性预测值（99% vs 61%）。
与筛查准确性相关的因素：多变量逻辑回归分析证实，筛查个体的年龄增长（比值比 [Odds Ratio， OR]， 0.96 [95% CI， 0.93–0.98] 每年）和女性性别（OR， 0.46 [95% CI， 0.22–0.91]）与筛查准确性降低的几率增加相关。而由高筛查量的医护人员执行的筛查则与准确性提高的几率相关（OR， 5.24 [95% CI， 2.52–10.65]）。医护人员自获得最终认证以来的天数与准确性无显著关联。
讨论
ADUNU项目的首年实践成功地将去中心化RHD筛查整合到资源有限的卫生系统中，显著增强了社区层面的疾病检测能力。项目培训了17名医护人员，形成了一个新的地区级RHD筛查队伍，并诊断出大量新的心脏病例。
然而，研究也揭示了几个需要关注的挑战。首先是中等水平的筛查灵敏度（55%），这意味着近一半的真实RHD病例未被检测出，形成了社区内的“隐藏 morbidity”。这可能与ADUNU出于选择性考虑而制定的严格筛查标准、操作员在图像采集或解读上的误差有关。潜在的解决方案包括采用更宽的诊断阈值、引入人工智能（Artificial Intelligence， AI）模型辅助解读、实施数据驱动的补救性培训途径，以及在极端偏远地区试点双人筛查协议。
其次是筛查性能在特定高危人群中的不均衡。研究发现，对女性和年长个体的筛查性能较差。对于女性，身体 habitus 因素可能给新手超声检查者带来技术挑战；对于年长者，需要区分良性的二尖瓣反流与真正的RHD病变。这表明未来需要针对这些人群进行靶向训练，并可能需制定考虑瓣膜形态和功能的、更精细的年龄特异性诊断标准。
再者，不同经验水平的医护人员表现存在差异。高筛查量的医护人员特异性更高但灵敏度更低，这可能与他们日常接触的绝大多数是正常病例，识别疾病的能力随时间衰减有关。这突显了在最终认证后加强继续教育、质量保证和人力资源发展机制的必要性。
此外，相当比例的筛查阳性者未能完成确诊检查，暴露了转诊随访中的障碍，如交通困难、低健康素养和文化因素等，这对项目的可扩展性和公平性提出了挑战。
结论
总之，ADUNU项目成功地将去中心化RHD筛查整合到中低收入地区现有的公共卫生基础设施中，证明了其可行性和更广泛实施的潜力。该项目在首年建立了一支专业的筛查队伍，开辟了新的检测途径，诊断出126例新的RHD病例和52例其他心脏异常，表明经过短期培训的基层医护人员在适当支持下能够大规模有效地进行RHD筛查。然而，中等的灵敏度以及在成人和女性中相对较弱的表现，指明了需要优化的方向。未来的工作应侧重于靶向训练、持续教育和利用技术解决方案来提高筛查性能的一致性。ADUNU的早期成功是迈向RHD控制的重要一步，符合世界卫生组织2024年关于将RHD服务纳入全民健康覆盖的建议，并可能为在全球资源有限地区扩展心血管护理提供一个蓝图。
