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摘要
簡介咳嗽是結核病的主要症狀，也是結核病傳播的主要原因。然而，最近的一項文獻綜述發現，結核病患者的咳嗽頻率(每小時咳嗽的次數)隻在1969年被研究過一次。這項研究的主要目的是描述結核病治療開始前後的咳嗽頻率模式，並確定影響這些患者咳嗽頻率的基線因素。其次，我們將評估咳嗽頻率與TB微生物分辨率之間的相關性。
方法本研究將從秘魯利馬的兩家三級醫院選擇經培養確診的結核病患者。我們估計107例患者的樣本量足以檢測咳嗽頻率的臨床顯著變化。參與者最初將通過問卷調查、放射學、顯微鏡觀察藥物敏感性肉湯結核培養、金胺塗片顯微鏡和咳嗽記錄進行評估。在抗結核治療的最初60天，將對該隊列進行跟蹤，在整個研究過程中，將收集幾個微生物樣本以及24小時的記錄。我們將描述咳嗽發作的變異性，並確定其與肺結核基線實驗室參數的關係。此外，我們將分析在預測結核病治愈時咳嗽頻率的減少，並對潛在的混雜因素進行調整。
倫理與傳播已從秘魯利馬各參與醫院的倫理委員會、Asociación Benéfica秘魯利馬的PRISMA、秘魯利馬的秘魯卡耶塔諾埃雷迪亞大學和美國巴爾的摩的約翰霍普金斯大學獲得倫理批準。我們的目標是在同行評議的期刊上發表和傳播我們的發現。我們還希望創建和維護一個結核病咳嗽聲音的在線存儲庫，以及所使用的統計分析。
- 咳嗽
- 監控
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本研究的優勢和局限性
本項目中采用的算法已經專門針對肺結核(TB)患者進行了驗證，這使我們能夠在我們的患者中使用該算法。
該項目的一個優點是，其結果將通過利用患者日常環境(交通、狗叫聲等)的24小時記錄，反映肺結核患者的實際咳嗽頻率。我們期望這將產生一種可以在現實場景中使用的評估結核病咳嗽的新方法。
我們的研究有一個局限性，即記錄是通過半自動化算法處理的。為了減少時間限製，我們的長期目標是創建一個完全自動化的處理係統。我們預計，從半自動分析中獲得的經驗將有助於我們開發未來的算法。
簡介
結核病是一種傳染病，2014年造成960萬新病例和150萬人死亡。1結核病通過空氣傳播2，3.咳嗽是最重要的傳播原因。4肺結核患者的咳嗽是對肺部分枝杆菌感染的炎症反應的結果。咳嗽減輕被認為代表對治療有充分的反應，並導致感染傳播的風險降低。盡管它在結核病傳播中起著至關重要的作用，但最近的一項文獻綜述5報道稱，自20世紀60年代Loudon開展工作以來，就沒有人研究過結核病治療期間的咳嗽頻率。6，7因此，需要對結核病患者的咳嗽頻率進行縱向研究。
勞登描述了連續9周每晚8小時的咳嗽頻率。所有振幅和頻率與可能的咳嗽事件一致的聲音都被記錄下來，然後人工檢查。8他的研究結果顯示，在治療的前兩周，咳嗽次數減少了兩倍，從13.6次/小時減少到4.75次/小時。7結核分枝杆菌菌落形成單位(CFU)也從10個顯著減少6基線到103.兩周後。9，10這一證據導致了這樣一種想法，即藥物敏感的結核病患者在治療的第二周變得足夠無傳染性，不再對他人構成風險。這和其他證據導致了經常使用的政策，即2周是新診斷患者開始適當治療的必要呼吸隔離時間。現有的證據11指導方針肯定了這一立場;12 - 14然而，這項為期兩周的政策遭到了批評。15，16我們的研究小組已經表明，藥物敏感的結核病患者痰培養呈陽性的時間更長。17，18最重要的是，結核病患者在2周後不再咳嗽的假設從未得到證實。
2015年CHEST指南推薦了聲學參數來評估咳嗽頻率。19為了確保測量的準確性，使用標準化方法非常重要，例如使用經過驗證的算法的自動咳嗽計數。盡管最近關於這一主題的文獻越來越多，但這些方法主要用於非傳染性慢性疾病領域。20 - 25雖然咳嗽計數算法已經得到驗證，26 - 30日我們的研究方案似乎是第一個專門針對肺結核患者的研究方案。31，32
為了解決這一知識差距，我們開發了Cayetano咳嗽監測儀(CayeCoM)，在這裏描述了一種用於研究肺結核患者咳嗽頻率的方案。
方法
研究目標
本研究的主要目的是描述成人肺結核患者在治療開始前後的咳嗽頻率模式。
本研究的第二個目標是以確定與咳嗽頻率相關的基線特征，如患者人口統計學、放射學結果、耐多藥結核病(MDR-TB)的存在和艾滋病毒狀況。
本研究的第三個目標是在治療期間測試咳嗽頻率的變化和結核病的微生物解決之間的關聯。
研究設計
這項前瞻性隊列研究將在秘魯利馬跟蹤成年肺結核患者的整個治療期。
被確診或疑似診斷為活動性肺結核的參與者將被轉介到我們的研究小組。在獲得書麵知情同意後，我們將在開始結核病治療前記錄咳嗽情況。參與者將向我們提供清晨的痰樣本，通過使用顯微鏡觀察藥物敏感性(MODS)肉湯培養試驗檢測至少一個痰樣本，以檢測活動性肺結核到三十五金胺塗片鏡檢檢查細菌載量。
經MODS確診為肺結核的患者將按照標準做法接受國家結核病規劃提供的治療。36圖1總結基線和60天隨訪期間收集的數據。
CayeCoM研究流程圖。CayeCoM, Cayetano咳嗽監測儀;MODS，顯微觀察藥敏;肺結核,肺結核。
研究地點
秘魯是美洲結核病發病率最高的國家之一。37安第斯地區三分之一以上的結核病例來自秘魯。在耐多藥結核病和廣泛耐藥結核病的發病率方麵，秘魯在所有美洲國家中排名第一。然而，如泛美衛生組織的最新報告所示，該區域報告不足可能導致秘魯代表過多。37
在秘魯，利馬及其大都市地區是耐多藥結核病和廣泛耐藥結核病病例最多的地區。38因此，我們將從兩家醫院招募患者:位於利馬曆史中心的國立五月醫院(HNDM);國立丹尼爾·阿爾希德斯醫院Carrión，位於卡亞俄，屬於利馬大都會區。
我們的主要地點HNDM是由秘魯衛生部(MINSA)經營的一所擁有650張床位的教學和公立國家三級轉診醫院。它為來自周邊城區的貧困人口提供服務。HNDM是秘魯唯一一家為結核病患者提供負壓病房的醫院。我們的第二站點是MINSA運營的另一家三級轉診醫院，國立丹尼爾·阿爾希德斯醫院Carrión。這個擁有462張床位的教學衛生設施位於卡亞俄地區。
研究人群
傳染病和肺部醫生將把參與者介紹給研究團隊。轉診的標準是懷疑為活動性肺結核或確診為活動性肺結核但尚未開始治療。活動性肺結核由MODS培養陽性結果定義。年齡<18歲、懷孕、在過去7天內開始新的結核病治療方案、或不能或不願提供知情同意的參與者將被排除在外。如果患者改變治療方案，例如，由於治療失敗或藥物不良反應，這也將被視為一個新的方案。妊娠由血清或尿液β-人絨毛膜促性腺激素(β-hCG)試驗陽性結果定義。
結果和病例定義
這項研究的主要結果是咳嗽頻率和一係列痰樣本的微生物數據。咳嗽頻率被定義為在一段時間內咳嗽發作或咳嗽周期的數量。咳嗽周期被定義為2秒內的咳嗽事件。32
關於微生物數據，如果培養結果為陽性，參與者將進入研究。治療小組將根據患者痰中MODS藥敏試驗結果，根據需要調整治療方案。我們的研究團隊不參與治療方案的選擇。
痰塗片轉換定義為在診斷時首次塗片陽性後至少間隔8小時收集的連續三次塗片陰性結果。12培養轉換定義為連續兩次陰性培養結果，間隔至少30天。最後一個定義是MINSA中使用的定義36是世界衛生組織推薦的39轉換日期將被視為第一次痰塗片或培養陰性有助於轉換的日期。
次要結果包括體重、溫度和放射學特征。如果可能，將從胸片和胸部CT掃描中獲得放射學解釋數據。胸部x線片(CXR)對活動性結核病的存在具有較高的陰性預測值，40但CXR可能是正常的，但實際上有實質疾病。41更具體地說，CT掃描在91%的病例中正確判斷肺結核病例，CXR僅在49%的病例中正確判斷肺結核病例。41-44此外，CT掃描對淋巴結病、早期支氣管擴散的檢測以及評估空化和疾病活動性具有更高的敏感性。44
樣本大小
在一項初步研究中，我們估計結核病患者在接受治療前的咳嗽頻率在24小時內約為327次，SD約為50。97例患者的樣本量使我們能夠檢測到治療2周後至少45次咳嗽的24小時內平均咳嗽次數的保守性減少，I型錯誤概率為5%，冪值為80%。
在治療前結核病患者咳嗽頻率較高的假設下，我們假設在抗結核治療2周後，會出現伴隨咳嗽頻率顯著降低的臨床反應。反應被定義為咳嗽頻率至少減少兩倍，這在治療的前兩周內已被證實。7對於能量計算，我們假設所有參與者最終都會對治療產生反應，根據我們對反應的定義，一旦個體的咳嗽頻率降低，它就不會再次上升。我們假設在2周的治療後，大約10%的患者會保持高頻率的咳嗽。因此，97例患者的樣本量將允許我們檢測到患者在治療2周後對結核病治療無反應的風險的OR至少為3.2，在95%顯著性和80%冪下。另外10%的患者將被招募來糾正沒有完成所有研究程序的患者。因此，我們的目標是招募107名患者。
研究組織
Asociación Benéfica (A.B.)PRISMA和秘魯利馬的秘魯卡耶塔諾埃雷迪亞大學將提供當地的行政監督。在海外，監督將由美國馬裏蘭州巴爾的摩市的約翰霍普金斯大學進行。
在利馬，A.B. PRISMA潘帕斯辦事處將為實地工作提供業務和後勤支持。另外一個合作信號處理小組將設在秘魯利馬的國立大學Ingeniería以及美國馬薩諸塞州的塔夫茨大學。
我們的合作生物統計學家位於塔夫茨大學、杜蘭大學和秘魯利馬的秘魯卡耶塔諾埃雷迪亞大學。所有調查人員都參與了方案設計和技術支持，並將繼續參與正在進行的分析。
人事，培訓和後勤
研究人員對護士進行了培訓，根據以前的工作，以最佳實踐方式獲取痰樣本，45，46並操作和排除所有記錄器設備，存儲卡和電池組。我們將堅持推薦的結核病感染預防和控製做法，以減少衛生保健專業人員和患者麵臨的生物風險。47在參與研究之前需要書麵知情同意。報名時，參加者須遵守圖1．
活動性肺結核患者將在整個結核病治療過程中接受隨訪。在確定活動性肺結核後，在方便的基礎上，同意的參與者將接受CXR和無對比胸部CT掃描。
新的結核病治療方案的第一天被定義為“第0天”。初步問卷將於當日完成(見在線補充文件1).值得一提的是，我們使用了5級序數量表，而不是10級，以便於我們的受訪者。我們發現，在這種情況下，研究參與者更容易用定義詞(從不、很少、很多、幾乎總是和總是)來解釋5個層次，而不是10個。這份調查問卷與之前研究中使用的問卷相似。48基線咳嗽頻率將通過對患者進行音頻記錄來獲得，然後再獲得其微生物學結果，這通常是在開始治療前幾天。因此，參與者將至少從治療前一天開始記錄，並在整個治療的前兩周進行記錄。在治療的第21天、第30天和第60天左右，他們將被記錄24小時，盡管周日和公眾假期最多可以有兩天的日期偏差。
錄音將在9點開始，並將盡可能連續。偶爾，由於設備故障或患者不服從，可能獲得不完整的記錄。在記錄日，將收集臨床數據，包括:體重、體溫、痰塗片樣本和MODS結果。在MODS液體培養試驗中培養陽性的天數將被記錄，以評估患者樣本中的微生物負擔，這是基於先前使用類似技術所做的工作。49
錄音
音頻記錄設備CayeCoM設備的設計建立在以前的慢性咳嗽動態音頻記錄的基礎上。27，50，51CayeCoM設備是一款Marantz PMD 620專業手持錄音機，使用一個Audio-Technica AT899亞迷你麥克風和一個AT8537麥克風電源模塊。麥克風將被連接在病人的翻領上，如圖所示圖2．錄音機適用於工作與外部鋰電池供應(Enix能源800040)，以實現連續24小時的記錄。音頻被錄製到SanDisk SDHC 8gb卡上，采樣率為48khz，單聲道編碼64kbps, MP3格式。音頻設備保存在一個連接到翻領麥克風的基本包中。研究護士將每天更換電池和SD卡。在試點研究中，參與者對音頻設備的耐受性很好，一天24小時都戴著它們，隻有在洗澡時才摘下來。
卡耶塔諾咳嗽監測儀(CayeCoM)的圖片。
音頻記錄的處理
記錄的信號將在所有患者記錄完成後進行分析。對於咳嗽分析，將使用我們小組開發的軟件，之前詳細介紹過。31，32因此，我們在這裏隻提供一個簡短的回顧，並建議感興趣的讀者閱讀我們以前的出版物。
簡單地說，將使用兩步算法分析咳嗽記錄:首先，事件檢測，然後將事件分類為咳嗽和非咳嗽。聲波事件的檢測將基於信號能量與信號電壓的平方成正比。聲學事件將檢測信號能量是否在環境噪聲的時變基線估計之上迅速增加。處理的下一個階段試圖對檢測到的事件進行分類。在這裏，用梅爾頻率倒譜係數及其導數來描述聲學事件中每個時間幀的頻譜特征。正如在其他地方詳細描述的那樣，32訓練數據集將用於開發基於順序最小優化(SMO)算法的分類器。根據分類器輸出，每個聲學事件將被標記為“咳嗽”或“非咳嗽”。
根據先前的研究，孤立的咳嗽事件將自動合並成咳嗽周期，或間隔緊密的單獨咳嗽的爆發。52我們將采用在上麵“結果和病例定義”一節中定義的咳嗽周期定義。請注意，在咳嗽文獻中，有多種指標可用於描述咳嗽，但沒有明確的證據表明其中哪一種最有臨床意義。我們之前發表了關於這些不同指標的綜述和討論(個人咳嗽次數、咳嗽發作或周期的次數、包含咳嗽的s周期的次數等)。32
我們將采用半自動方法，自動檢測到的咳嗽周期將被手動檢查，以消除假陽性。這是必要的，因為我們的記錄將在非常嘈雜的環境中(在臨床環境之外)進行，而且全自動係統的誤檢率仍然很高。在這項研究中，將構建一個簡單的圖形用戶界麵，使護士能夠自動檢查檢測到的咳嗽周期，使他們能夠根據需要經常收聽每個周期，然後接受或拒絕檢測到的咳嗽。因此，對自動檢測咳嗽的回顧可以消除算法假陽性咳嗽。
驗證:上述段落中描述的方法之前作為金標準進行了驗證，即對60份文件(15名參與者，每個參與者隨機選擇4個時間段)進行了完全手工審查，其中兩名護士完整地聽取了所有文件。32由於護士隻手動標記每次咳嗽的開始，驗證是在上述時期定義的基礎上進行比較的。上述半自動方法檢測咳嗽的靈敏度為75.5%(真陽性率為6.8/h)，平均假陽性率為0.5/h。32雖然半自動方法確實需要時間進行人工檢查，但最初的自動化步驟將刪除大部分可能的事件。因此，平均而言，回顧時間比完全手工回顧(回顧整個錄音)減少了近兩個數量級。我們還將保護參與者的隱私，因為談話等非咳嗽事件永遠不會被人耳聽到。
微生物學
微生物測試將在位於秘魯利馬的秘魯卡耶塔諾埃雷迪亞大學的生物安全遏製3級研究實驗室進行。痰樣本將消化和淨化的標準naoh -n-乙酰半胱氨酸方法。53對於塗片顯微鏡，100 μ L的樣品用Auramine O染色，並使用×400放大倍率檢查。結果確定為陰性，少杆菌(40個田可見1 - 19個抗酸杆菌(AFB))， 1+(40個田可見20-199個AFB)， 2+(每個田5-50個AFB)和3+(每個田> - 50個AFB)。根據標準方案，將對剩餘樣本進行培養和MODS敏感性測試。到三十五
放射學
在方便的情況下，將盡可能收集放射資料。優先考慮的是CT掃描，因為一般來說，CT掃描更敏感。44先前的一項研究確定，通過CT掃描預測活動性結核病的敏感性為96%，而CXR僅為48%。54影片將由當地的放射科醫生和美國認證的放射科醫生解讀，對患者的人口統計數據和結果一無所知。他們將根據我們的研究方案提供標準化的解釋，以描述包括空化、實變、淋巴結病和積液在內的放射學發現(見在線補充文件2)我們將探索這些放射學發現是否可以預測微生物負擔和咳嗽頻率。
空化的大小、位置、有無氣液麵以及空腔壁厚度將根據先前的工作進一步描述，這些工作顯示了這些發現與肺結核的相關性，最重要的是與傳染性的相關性。7，55-58因此，確定空化是很重要的等55CT可以正確識別58%的空化病例，而CXR隻能識別22%。
統計方法與分析
所有問卷數據將使用Visual FoxPro 9 Service Pack 2(微軟公司雷德蒙德，華盛頓，美國)對紙質表格進行雙重數字化，微生物數據將使用Microsoft Access 2010(微軟公司雷德蒙德，華盛頓，美國)進行雙重輸入。這兩個數據集將進行有效性和誤差的交叉比較。從這些數據中，描述性統計數據將被製成表格和圖表。
咳嗽分析處理結果將存儲為Matlab (Mathworks, Inc, Natick, Massachusetts, USA)文件，其中包含關於每個事件及其時間戳的信息。算法檢測到的咳嗽將在文件中進行注釋。在人工審查後，孤立的咳嗽事件將被分組為咳嗽周期，或在2秒內緊密間隔的個體咳嗽爆發，隨後發表了關於咳嗽評估的工作。52
第一個研究目標是描述咳嗽頻率，將繪製全天的咳嗽周期，咳嗽頻率將總結為每小時咳嗽周期的頻率。正向傾斜的咳嗽數據可以進行日誌轉換，以促進數據可視化和分析。為了解決第二個研究目標，特征與咳嗽頻率的相關性，我們將使用基於泊鬆的廣義估計方程(GEE)或與基線微生物狀態的負二項回歸，以及三角函數(正弦/餘弦)項作為自變量來建模晝夜節律周期性。此外，縱向廣義線性模型(GLM)框架分析中的多元邏輯回歸將評估痰杆菌載量和咳嗽頻率的函數，我們建議將其作為結核病傳播的潛在預測因子。在所有情況下，我們將校正異常值，並使用似然比檢驗比較嵌套模型。在我們的分析中，我們還將考慮性別、艾滋病毒狀況、耐藥性和結核病史等變量，無論是通過分層還是通過在我們的模型中調整這些變量。
為了測試咳嗽頻率與結核病的微生物解決度之間的相關性，本研究的第三個目標是時間-事件生存分析，其中感興趣的結果是痰塗片轉換和培養轉換，如上所定義，主要感興趣的預測因素是基線時的咳嗽頻率，治療期間的咳嗽頻率，以及咳嗽頻率減少兩倍的時間。此外，將酌情使用GLMs和GEE邏輯回歸對體重、溫度和放射學特征進行二次分析。
傳播
將獲得所有參與者的書麵知情同意。測試結果將通過電話或在隨後的訪問中傳遞，屆時團隊醫生或護士將能夠向研究參與者解釋結果。結核病治療仍然是主管醫務人員和國家結核病規劃的責任。我們的目標是在項目完成後發表和傳播我們的結果。我們還希望創建和維護一個結核病咳嗽聲音的在線存儲庫，以及所使用的統計分析。
討論
我們將使用CayeCoM設備確定抗結核治療前和治療期間的咳嗽頻率。我們將確定結核病治療期間咳嗽頻率的基線預測因子，並評估咳嗽頻率變化與微生物分辨率之間的相關性。
目前的醫學文獻缺乏關於結核病患者咳嗽頻率的信息。特納和博瑟姆利最近指出，5接受結核病治療的患者的咳嗽頻率僅在近半個世紀前被研究過一次。6，7這項先前的研究僅限於在夜間8小時內進行，因此沒有關於白天咳嗽或晝夜節律對咳嗽的影響的信息。一項類似的研究58表明咳嗽的嚴重程度和病理性胸片檢查結果與更高水平的結核病傳播有關。然而，他們的研究並沒有測量咳嗽頻率，而是專注於參與者的特征:咳嗽嚴重程度。應該注意的是，要評估咳嗽頻率，必須使用客觀的聲學參數，因為自我報告的咳嗽是不可靠的。19據摘要報道，客觀聲學萊斯特咳嗽監測儀(LCM)已用於評估肺結核患者在開始治療前24小時的咳嗽記錄，顯示夜間咳嗽頻率降低。59這進一步證明了重新評估勞登的通宵學習是正確的。
我們的項目有幾個優點和局限性。一個重要的優勢是24小時咳嗽錄音的生成，它將提供長時間的錄音，將能夠評估一天中不同時間的咳嗽模式，並且還具有在現實世界中正常記錄的好處，我們預計我們的設備將在未來使用。正常的白天錄音會被背景噪音混淆，這對分析咳嗽錄音來說是一個挑戰，因為交通和環境噪音(如狗叫聲、音樂和電視)可能會產生類似咳嗽的噪音。為了減少這種影響，我們納入了噪聲背景的時變估計以及數據質量控製。使用半自動化的算法是有局限性的，因為它需要時間和人力輸入，而且還需要一定的強度，因為人耳是確定咳嗽特征聲音的金標準。類似於勞登和羅馬的8建議，我們的算法將有助於篩選並將錄音長度減少到原始長度的~ 5%，而不影響靈敏度和提高特異性。32從長遠來看，我們的目標是改進我們的算法(即全自動處理)，我們預計從半自動分析中獲得的經驗將有助於我們在這一過程中。此外，我們現在正在開發第二代設備，通過使用加速度計來提高有效性。這項研究僅限於未懷孕的成年人，因為這是算法已被驗證的人群。然而，未來的研究計劃包括這些重要的弱勢群體。
CayeCoM已被驗證為24小時錄音，32而PulmoTrack (PulmoTrack- cc, KarmelSonix, Haifa, Israel)的有效時間為25分鍾29和Hull自動咳嗽計數器記錄1小時。27其他係統也驗證了24小時記錄的算法，比如LCM，28，60VitaloJAK30.和救生衣係統。26然而，與我們的研究相反，這些算法都沒有在肺結核或現實生活環境(如交通)中得到驗證。我們期望這個項目將產生一種評估治療效果的新方法。在未來的研究中，我們打算通過進一步量化咳嗽產生的氣溶膠中的結核病來更好地評估傳染性。
咳嗽頻率應提供有關患者病情演變的額外信息。如果證明了與細菌學治療反應的相關性，那麼這將有可能有助於在不依賴實驗室的情況下對成年肺結核患者進行管理。然而，我們在監測結核病患者時應該謹慎，因為有些患者在對治療產生初步積極反應後可能會惡化。它可以幫助決定是否需要對患者進行持續的呼吸道隔離、治療時間以及確定可能需要修改其治療方案的治療失敗患者。該設備還具有遠程使用的潛力，如遠程醫療。這在秘魯這樣的國家可能很重要，因為大多數醫生都住在首都，而該國大部分地區都沒有醫生。咳嗽監測設備似乎具有挑戰性;然而，我們相信這是邁向咳嗽結核病遠程醫療的第一步。在秘魯，許多農村地區沒有實驗室診斷設施，但至少有一名醫生或保健專業人員。他們可能接受過放置這些裝置的訓練。 We are also working on making devices smaller, cheaper and easier to use.
參考文獻
腳注
為紀念2012年11月去世的LC。
合作者秘魯結核病工作組。秘魯結核病工作組的其他成員包括Patricia Fuentes和Patricia Sheen(秘魯利馬卡耶塔諾埃雷迪亞大學);Aldo Vivar(秘魯利馬Arzobispo Loayza國立醫院);Eduardo Sanchez(國立醫院Hipólito Unanue，秘魯利馬);Richard Rodríguez和María Prado(醫院María Auxiliadora，秘魯利馬);Jesus Chacaltana(秘魯利馬Daniel Alcides Carrion國立醫院);Felix Llanos和Marco Ñavincopa(秘魯利馬多斯德梅奧國立醫院);Lilia Cabrera和Marco Varela (Asociación Benéfica PRISMA，秘魯利馬);Jorge Gustavo Hernández和Richard Oberhelman(杜蘭大學，新奧爾良，美國);Roderick Escombe和Louis Grandjean(倫敦帝國理工學院，倫敦，英國); Jose Gomez-Marquez (Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts, USA); Sumona Datta (IFHAD: Innovation For Health And Development at the Universidad Peruana Cayetano Heredia and at Imperial College London); David Bui (University of Arizona, Tucson, USA) and nurses from the Peruvian National TB Programme.
貢獻者所有作者都參與了研究設計和手稿的寫作，並在提交前都審閱了最終手稿。MAB和JWL直接參與了研究設計，並負責監督數據收集。AP、BHT、JWL、MZ和GOL負責本項目的數據管理和統計分析。
資金這項工作部分由美國國家衛生研究院資助5D43TW006581“秘魯傳染病培訓計劃”，5D43TW009349-03“新興傳染病創新美洲培訓”，加拿大大挑戰合同編號0539-01-10“結核病患者咳嗽監測智能手機應用程序”，5R21AI094143-02“咳嗽-肺結核治療反應的快速指標”。CAE和JSF感謝帝國理工學院生物醫學研究中心的財政支持。CAE對這項研究的貢獻由以下機構資助:威康信托基金會、英國醫學研究委員會和英國國際發展部的聯合全球健康試驗聯盟(獎勵MR/K007467/1);惠康基金會(獎勵078340/Z/05/Z, 105788/Z/14/Z和201251/Z/16/Z);比爾和梅琳達·蓋茨基金會OPP1118545;IFHAD:創新促進健康與發展。
相互競爭的利益沒有宣布。
倫理批準秘魯利馬的各參與醫院、Asociación Benéfica秘魯利馬的PRISMA、秘魯利馬的卡耶塔諾埃雷迪亞大學和美國巴爾的摩的約翰·霍普金斯大學。
出處和同行評審不是委托;外部同行評審。
數據共享聲明沒有未發表的數據。我們的目標是在項目完成後發表和傳播我們的結果。我們還希望創建和維護一個結核病咳嗽聲音的在線存儲庫，以及所使用的統計分析。