ナイジェリアのカノ州において、診断ツールとしてのアルゴリズムアプローチを用いて、一般的な皮膚疾患の管理における第一線の医療従事者のパフォーマンスを検証した

First-line health care provider performance in the management of common skin diseases using an algorithmic approach as a diagnostic tool in Kano State, Nigeria.

• Anna Theodora Taal
• Erik B Post
• Tijjani Hussaini
• Augustin Gayus Barminus
• Tahir Dahiru

抄録

皮膚疾患は世界的によく見られる疾患であるが、農村部の有病率を推定することは困難であり、地域に根ざした研究ではなく、主に病院での研究に基づいている。農村部のプライマリ・ヘルスケア・プロバイダーは、皮膚疾患に関する十分な知識を持っていないことが多く、そのために皮膚管理が不十分であり、結果的にかなりの罹患率を引き起こしている。本研究では、アルゴリズミック・アプローチを用いて、一般的な皮膚疾患の管理における第一次医療従事者のパフォーマンスを、診断ステップを含むフローチャートを用いて検討した。参照基準として、2人の皮膚科医がそれぞれの診断と治療法の選択を検証した。アルゴリズムの性能は、アルゴリズムの皮膚疾患ごとの感度、特異度、正の予測値（PPV）、負の予測値で計算した。ナイジェリアのカノ州の特許薬業者19名と伝統的治療家12名の合計4,147名の皮膚症状が疑われる患者を診断した。最も多かった皮膚疾患は白癬性頭部炎（59.2％）で、15歳以下の少年に多く見られました。特許薬の販売者と伝統的な治療者を合わせると、82％の症例が正しく診断され、82％の症例で正しい治療法が処方された。皮膚疾患別の感度は、白癬性頭皮炎で94.8％、接触性皮膚炎で7.1％となっており、特異度は87.0％であった。特異性は87.0％～98.6％であった。頭部白癬以外の皮膚疾患では，先行研究と比較してPPVが低いことが明らかになった。いくつかの疾患では感度が低くPPVが低いことが確認されたが，末梢レベルでの一般的な皮膚疾患の管理には改善が見られると考えられる．訓練の適応、アルゴリズムの更なる改良、再訓練により、予測値と感度を向上させることができます。

Skin diseases are common worldwide, though prevalence rates in rural areas are difficult to estimate, and are primarily based on hospital studies rather than community-based studies. Primary health care providers in rural areas often lack sufficient knowledge about skin diseases, which contributes to poor skin management and subsequently causes considerable morbidity. This study looked at the performance of first-line health care providers in the management of common skin disease, using an algorithmic approach with a flowchart with diagnostic steps. As a reference standard, two dermatologists independently validated the diagnoses and treatment choices made by the providers. The performance of the algorithm was calculated in terms of the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value for each skin disease of the algorithm. A total of 19 patent medicine vendors and 12 traditional healers from Kano State in Nigeria diagnosed 4,147 patients with suspected skin symptoms. The most common skin disease was tinea capitis (59.2%), and it was found predominantly among boys below 15 years of age. Together, patent medicine vendors and traditional healers had 82% of the cases correctly diagnosed, and in 82% they prescribed the correct treatment. The sensitivities varied for each skin disease from 94.8% for tinea capitis to 7.1% for contact dermatitis. The specificities varied between 87.0% and 98.6%. Except for tinea capitis, lower PPVs were found for the various skin diseases when compared to earlier studies. In spite of the observed low sensitivities and low PPVs for several diseases, the algorithm seems to offer an improvement in management of common skin diseases at the peripheral level. With adaptations in training, further refinement of the algorithm and refresher training, predictive values and sensitivities can be increased.

© 2015 Taal et al.