中新网北京12月19日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-医学》最新发表一篇论文称，研究人员通过开展一项大规模随机临床试验发现，一个数字决策支持工具即基于算法的会诊，可显著降低儿童的抗生素处方率，且不会影响临床结果。
该论文介绍，细菌耐药性在2019年造成约127万例死亡，在撒哈拉以南非洲造成的医疗负担最重。抗生素的过度使用是病原体耐药性增加的一个主要原因，而抗生素的使用在过去几十年里一直有增无减。此前研究发现，许多会诊会在不需要的情况下开具抗生素处方。
在本项研究中，论文第一作者兼通讯作者、瑞士洛桑大学Rainer Tan和同事及合作者开发出一个用于儿科会诊的临床决策支持算法，该算法利用即时检验提供诊断建议并根据世界卫生组织(WHO)指南推荐相关疗法。他们在坦桑尼亚的20家医疗机构测试了该工具降低抗生素处方率的有效性，范围覆盖了11个月里的逾2万例次会诊。如果使用该工具，23.2%的会诊会开具抗生素，而不使用该工具的医疗机构的这一比例为70.1%。抗生素处方率的降低并未给患者造成负面影响，因为研究期间没有发现治疗失败率有任何差异。
论文作者总结说，这次研究中，干预组有25%的个体没有按照算法进行管理，突显了坚持使用该工具的必要性。他们认为，该研究提供了一个在成本和技术上可扩展的潜在解决办法，可以用来安全地降低抗生素处方率。(完)
（原标题：国际最新研究：基于算法的会诊可显著降低儿科抗生素处方率）
本文链接：基于算法的会诊可显著降低儿科抗生素处方率http://www.llsum.com/show-11-1746-0.html
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