中新網北京12月19日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-醫學》最新發表一篇論文稱，研究人員通過開展一項大規模隨機臨床試驗發現，一個數字決策支持工具即基于算法的會診，可顯著降低兒童的抗生素處方率，且不會影響臨床結果。
該論文介紹，細菌耐藥性在2019年造成約127萬例死亡，在撒哈拉以南非洲造成的醫療負擔最重。抗生素的過度使用是病原體耐藥性增加的一個主要原因，而抗生素的使用在過去幾十年里一直有增無減。此前研究發現，許多會診會在不需要的情況下開具抗生素處方。
在本項研究中，論文第一作者兼通訊作者、瑞士洛桑大學Rainer Tan和同事及合作者開發出一個用于兒科會診的臨床決策支持算法，該算法利用即時檢驗提供診斷建議并根據世界衛生組織(WHO)指南推薦相關療法。他們在坦桑尼亞的20家醫療機構測試了該工具降低抗生素處方率的有效性，范圍覆蓋了11個月里的逾2萬例次會診。如果使用該工具，23.2%的會診會開具抗生素，而不使用該工具的醫療機構的這一比例為70.1%。抗生素處方率的降低并未給患者造成負面影響，因為研究期間沒有發現治療失敗率有任何差異。
論文作者總結說，這次研究中，干預組有25%的個體沒有按照算法進行管理，突顯了堅持使用該工具的必要性。他們認為，該研究提供了一個在成本和技術上可擴展的潛在解決辦法，可以用來安全地降低抗生素處方率。(完)
（原標題：國際最新研究：基于算法的會診可顯著降低兒科抗生素處方率）
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