Algoritmus využívající rychlý diagnostický test pro léčbu dětských horečnatých onemocnění. (e-MANIC)

Pozadí V subsaharské Africe (SSA) zůstávají horečnatá onemocnění hlavním problémem veřejného zdraví u dětí. Zavedení rychlých diagnostických testů malárie (RDT) do běžné zdravotní péče výrazně zlepšilo zvládání malárie. Navzdory dobrému přístupu zdravotnických pracovníků k dodržování výsledků maláriových RDT testů však přetrvávající hrp2 antigen a nízká senzitivita pLDH RDT negativně ovlivňují praktiky předepisování antimalarik a antibiotik. Tato omezení RDT vedou ke špatné léčbě horečnatých onemocnění a antimikrobiální rezistenci (AMR). Pro zlepšení diagnostiky těchto horečnatých onemocnění a následné preskripce antimikrobiálních látek se předpokládá, že implementace algoritmu zahrnujícího dvoustupňový maláriový RDT PfHRP2/pLDH podporovaný body-of-care testy (POCT) pro C-reaktivní protein, počet bílých krvinek (WBC), měření moči, oxymetrie a bakteriální infekce, jako je Streptococcus skupiny A a Salmonella/Shigella, významně zlepší léčbu horečnatých onemocnění, a tím i řešení AMR.

Metodologie Pro posouzení hodnoty navrženého algoritmu je navržena otevřená randomizovaná kontrolovaná studie se třemi rameny, do které jsou zařazovány febrilní děti od 2 do 59 měsíců.

• V kontrolní větvi budou febrilní děti řízeny podle IMCI (integrativní management dětských nemocí) a doporučených postupů pro diagnostiku a léčbu (GDT), které jsou součástí rutinního systému existujícího v Burkině Faso. Léčba bude probíhat podle národních směrnic.
• V rameni s rozhodovacím algoritmem RDT (RDT-DA) (intervence) bude klinické vyšetření založené na IMIC podpořeno dvoustupňovým RDT malárie a RDT bakteriálních infekcí. Předpis bude ponechán na uvážení zdravotníků.
• V rameni e-algorithm (intervence) umělá inteligence integrující více vrstev klinických informací, jako je klinické vyšetření, příznaky/symptomy a anamnéza, a laboratorní informace, jako jsou výsledky biomarkerů (CRP a WBC) a patogenně specifických POCT (malárie a bakteriální infekce) a bude vyvinuta oxymetrie. E-algoritmus bude sloužit jako vodítko pro diagnostiku a léčbu horečnatých infekcí u dětí od 2 do 59 měsíců.

Ve 3 ramenech budou digitalizovány podpory sběru dat. Pro všechny účastníky bude naplánována závěrečná následná návštěva (den 7). Pacienti budou vyzváni, aby se vrátili do zdravotnických zařízení před plánovanou návštěvou, pokud příznaky přetrvávají nebo se zdravotní stav zhorší.

Délka studie Odhaduje se na 36 měsíců od zahájení studie. Prvních 12 měsíců bude vyhrazeno pro vývoj algoritmu (umělé inteligence) ramene e-Algorithm a studie CRF pro RDT-DA a kontrolní ramena.

Studijní místa Místem studie bude Health District of Nanoro, konkrétně zdravotnická zařízení Siglé a Pella v Burkině Faso.

Obecný cíl Vyhodnotit hodnotu diagnostického výkonu navrženého algoritmu kombinujícího dvoukrokovou RDT malárie detekující PfHRP2/pLDH a POCT pro diagnostiku malárie, respektive bakteriálních infekcí, při léčbě horečnatých onemocnění u dětí od 2 do 59 měsíců v proces univerzálního zdravotního pokrytí (UHC).

Specifické cíle Primární cíl

1. Posoudit dopad navržených strategií na praxi zvládání akutní horečky v primárních zdravotnických zařízeních;
2. Posoudit dopad navrhovaných strategií na antimalarické a antibiotické postupy v primárních zdravotnických zařízeních;
3. Posoudit v randomizované diagnostické studii superiority míru kurativnosti, zda rozhodovací algoritmus RDT (RDT-DA), e-algoritmus nebo rutinní systém, a určit, který z nich umožňuje přístup ke kvalitní zdravotní péči v primárních zdravotnických zařízeních.

Sekundární cíle

1. Posoudit přesnost algoritmu založeného na (i) dvoustupňovém RDT malárie detekujícím PfHRP2/pLDH pro diagnostiku infekce malárie ve srovnání s mikroskopií a polymerázovou řetězovou reakcí (PCR); (ii) a POCT pro diagnostiku bakteriálních infekcí ve srovnání s bakteriálními kulturami.
2. Posoudit, jak zdravotničtí pracovníci a rodiče/zákonní zástupci dodržují navržený algoritmus;
3. Posoudit dodržování předpisů zdravotnických pracovníků a rodičů/opatrovníků v RDT-DA, e-Algorithm a kontrolních ramenech;
4. Posoudit bezpečnost algoritmu v léčbě febrilních případů u dětí docházejících na ambulanci.

Studijní populace Účastníci studie (děti ve věku od 2 do 59 měsíců) budou identifikováni během návštěvy studijních zdravotnických zařízení pro jednoduchá horečnatá onemocnění. Děti ve věku od 2 do 59 měsíců (s rodiči/opatrovníky schopnými dát souhlas), které navštěvují zdravotnická zařízení, kde bude studie probíhat a které splňují kritéria pro zařazení, budou požádány, aby se zúčastnily studie a poskytly písemné informace souhlas.

Výsledky studie Primární výsledky studie budou představovat podíl uzdravených případů a antimikrobiálních látek předepsaných v každé větvi. Sekundární výsledky zahrnují: (i) dodržování algoritmu zdravotnickými pracovníky; (ii) dodržování léčby rodiči/opatrovníky; (iii) přesnost algoritmu pro diagnostiku malárie a dalších POCT pro vedení bakteriálních infekcí (biomarkery a POCT specifické pro patogeny).

Velikost vzorku Velikost vzorku je vypočítána na základě údajů shromážděných v konzultační knize zdravotnických zařízení Sigle a Pella. Z těchto údajů shromážděných v roce 2018 (leden až prosinec) byl podíl febrilních dětí do 5 let, které se dostavily do zdravotnických zařízení s horečnatým onemocněním a kterým byla předepsána antibiotika, 62,63 %. Očekává se, že implementace algoritmu sníží tento podíl alespoň na 20 %. V této studii je velikost vzorku vypočítána tak, aby byla provedena Bonferroniho korekce alfa pro vícenásobná srovnání, proto je zvolena hladina alfa 0,017. Chyba typu II byla kontrolována na 20 %, tj. (p=0,20 nebo 80 % výkonu). Na základě těchto parametrů je požadována velikost vzorku 356 na rameno. Celková velikost vzorku pro studii se tedy odhaduje na 1068 (3×356). Dále za předpokladu, že 10 % jedinců bude ztraceno při sledování, je vyžadována upravená velikost vzorku 392 dětí na paži. Konečná odhadovaná velikost vzorku pro tuto studii je tedy 1176 dětí.

Statistická analýza Plán analýzy dat bude vypracován a ověřen účastníky prvního workshopu projektu před náborem prvního účastníka studie. Tento plán analýzy by mohl být revidován podle událostí a v případě změny protokolu. Statistická analýza bude provedena pomocí vhodného softwaru pro analýzu dat (STATA 14.1. a R).