ПРОГНОСТИЧЕСКИ-ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАННЕГО ВЫЯВЛЕНИЯ КОВИД-АССОЦИИРОВАННЫХ ТУБЕРКУЛЁЗНЫХ СОБЫТИЙ
Keywords:
COVID-19, туберкулёз лёгких, прогнозирование, профилактика, алгоритм, модель риска, раннее выявление, стратификация риска.Abstract
В тезисе представлена прогностически-профилактическая модель раннего выявления COVID-19-ассоциированных туберкулёзных событий. Модель основана на интегральной оценке территориальных, социальных, профессиональных, клинических и коморбидных характеристик пациента, перенёсшего COVID-19. Предложенный подход позволяет формировать группы низкого, среднего, высокого и очень высокого риска, своевременно направлять пациентов на углублённое обследование и повышать эффективность ранней диагностики. Практическая ценность модели подтверждается улучшением раннего выявления туберкулёза лёгких в стационарах до 20,0%, в медицинских учреждениях общего профиля до 66,6%, а также оптимизацией противотуберкулёзной деятельности на 43–45%.
References
1. World Health Organization. Global tuberculosis report 2025. Geneva: World Health Organization; 2025.
2. World Health Organization. WHO consolidated guidelines on tuberculosis: module 2: screening - systematic screening for tuberculosis disease. Geneva: World Health Organization; 2021.
3. World Health Organization. WHO consolidated guidelines on tuberculosis: module 3: diagnosis. Geneva: World Health Organization; 2025.
4. World Health Organization. WHO operational handbook on tuberculosis: module 3: diagnosis. Geneva: World Health Organization; 2025.
5. World Health Organization. WHO consolidated guidelines on tuberculosis: module 4: treatment and care. Geneva: World Health Organization; 2025.
6. World Health Organization. Operational handbook on tuberculosis: module 6: tuberculosis and comorbidities, 3rd ed. Geneva: World Health Organization; 2025.
7. World Health Organization. COVID-19: considerations for tuberculosis (TB) care. Geneva: World Health Organization; 2021.
8. The TB/COVID-19 Global Study Group. Tuberculosis and COVID-19 co-infection: description of the global cohort. European Respiratory Journal. 2022;59(3):2102538. doi:10.1183/13993003.02538-2021.
9. Tadolini M., García-García J.M., Blanc F.X. et al. On tuberculosis and COVID-19 co-infection. European Respiratory Journal. 2020;56(2):2002328. doi:10.1183/13993003.02328-2020.
10. Wang Q., Cao Y., Liu X. et al. Systematic review and meta-analysis of tuberculosis and COVID-19 co-infection: prevalence, fatality, and treatment considerations. PLOS Neglected Tropical Diseases. 2024;18(5):e0012136. doi:10.1371/journal.pntd.0012136.
11. Wang Q., Guo S., Wei X. et al. Global prevalence, treatment and outcome of tuberculosis and COVID-19 coinfection: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2022;12:e059396. doi:10.1136/bmjopen-2021-059396.
12. Song W.M., Zhao J.Y., Zhang Q.Y. et al. COVID-19 and tuberculosis coinfection: an overview of case reports/case series and meta-analysis. Frontiers in Medicine. 2021;8:657006. doi:10.3389/fmed.2021.657006.
13. World Health Organization. Digital health technologies for tuberculosis care and control. Geneva: World Health Organization; 2017.
14. World Health Organization. Framework for collaborative action on tuberculosis and comorbidities. Geneva: World Health Organization; 2022.
15. Pahar M., Klopper M., Reeve B. et al. Automatic tuberculosis and COVID-19 cough classification using deep learning. arXiv:2205.05480. 2022.
