Schwangerenvorsorge als Plattform für die Malariaüberwachung: Nutzung von Prävalenzmaßnahmen der Gemeinschaft aus dem New Nets-Projekt zur Validierung der ANC-Überwachung von Malaria in Mosambik

Daten aus öffentlichen Gesundheitsüberwachungssystemen werden für mehrere Zwecke verwendet, einschließlich der Messung der Belastung und der Überwachung von Krankheitstrends; Leitung der Planung, Umsetzung und Bewertung von Präventions- und Kontrollprogrammen; und Priorisierung der Zuweisung von Gesundheitsressourcen. Zusätzlich zu routinemäßigen Gesundheitsüberwachungsaktivitäten erheben öffentliche Gesundheitsprogramme häufig zusätzliche Daten zu Gesundheitsindikatoren sowie Interventionsabdeckung und Programmnutzung über landesweit repräsentative Haushaltserhebungen wie die Demografie- und Gesundheitserhebung und die Malariaindikatorerhebung (MIS).

Diese Haushaltserhebungen liefern Daten, die helfen, die Belastung durch Malaria zu messen und Trends zu überwachen, einschließlich Daten zur Prävalenz symptomatischer und asymptomatischer Infektionen in der Bevölkerung. Da die Umfragen außerdem Daten zu Überwachungs- und Abdeckungswirkungsindikatoren liefern, helfen sie bei der Planung, Umsetzung und Bewertung von Präventions- und Kontrollprogrammen sowie bei der Priorisierung der Zuweisung von Ressourcen für nationale Malariakontrollprogramme (NMCP). Tatsächlich sind diese repräsentativen Umfragen zu Schlüsselinstrumenten für das Benchmarking der Fortschritte bei der Malariakontrolle und -eliminierung geworden.

Dennoch sind die Erhebungen teuer in der Durchführung und durch lange periodische Intervalle (z. B. alle zwei bis fünf Jahre) und breite Stichprobenstrategien (d. h. Erstellung nationaler oder regionaler Schätzungen der Krankheitslast und Interventionsabdeckung), die saisonale Trends oder subregionale Heterogenität nicht erfassen, was ihre Verwendung für Echtzeit- oder lokal ausgerichtete Planung und Reaktion einschränkt.

Andererseits können Routine-Gesundheitsinformationssysteme eine kontinuierliche, granulare Datenquelle darstellen, die für alle Altersgruppen repräsentativ ist, hauptsächlich um dabei zu helfen, die Belastung zu messen und die Trends von symptomatischer Malaria und anderen Krankheiten zu überwachen. Viele Länder haben standardisierte, elektronisch basierte Gesundheitsmanagement-Informationssysteme (HMIS) auf Plattformen wie dem District Health Information System 2 (DHIS2) implementiert, die monatlich Daten von Gesundheitseinrichtungen in Echtzeit bereitstellen. Obwohl sie eine potenzielle Quelle wertvoller Informationen zur öffentlichen Gesundheit sind, schränken mehrere Faktoren den Nutzen von HMIS-Daten ein und sollten sorgfältig berücksichtigt werden. Eine wesentliche Einschränkung ist die Qualität und Repräsentativität der in HMIS gemeldeten Daten, die nicht nur von allgemeinen Datenproblemen, sondern auch von Faktoren wie Case-Management-Praktiken und Lagerbeständen beeinflusst wird. Um diese Einschränkungen zu überwinden, müssen die Gesundheitssysteme überwacht und gestärkt werden. HMIS-Daten zu Fallzahlen können auch verzerrt sein, da einige symptomatische Patienten sich möglicherweise nicht in einer Einrichtung zur Behandlung vorstellen oder überhaupt keine Behandlung in Anspruch nehmen, und es kann aufgrund von Unsicherheiten in Bezug auf regionale und lokale Bevölkerungsschätzungen schwierig sein, die Inzidenz zu interpretieren. Außerdem berichten nicht alle Gesundheitseinrichtungen an HMIS; In vielen Ländern stammen die Daten überwiegend aus öffentlichen Gesundheitseinrichtungen. Wenn die Population, die alternative Versorgungsquellen für die Diagnose und Behandlung von Malaria nutzt (z. B. private Einrichtungen oder traditionelle Heiler), im Laufe der Zeit variiert oder sich von denen unterscheidet, die öffentliche Einrichtungen nutzen, sind die im HMIS beobachteten Datentrends möglicherweise nicht repräsentativ. Da die HMIS-Daten schließlich auf Patienten mit symptomatischen Erkrankungen beschränkt sind, ist es nicht möglich, die Belastung und Epidemiologie asymptomatischer Infektionen zu beurteilen, von denen angenommen wird, dass sie die Mehrheit der Malariainfektionen in vielen Bevölkerungsgruppen ausmachen. Repräsentativität und Gültigkeit von Routinedaten können auch durch diagnostische Testpraktiken beeinflusst werden, die wiederum je nach Leistung des Gesundheitsdienstleisters, Saisonabhängigkeit und Verfügbarkeit diagnostischer Produkte variieren können. Schließlich werden Daten zur Überwachung und Abdeckung von Maßnahmen zur Malariabekämpfung, wie z. B. mit Insektiziden behandelte Moskitonetze (ITNs), normalerweise nicht während routinemäßiger Gesundheitsbesuche erhoben oder in HMIS gemeldet.

Um auf den Stärken aufzubauen und die Grenzen dieser beiden komplementären Überwachungsansätze anzugehen, kann das Sammeln von Daten über die Parasitenprävalenz und die Abdeckung von Malariakontrollinterventionen während der Besuche von Geburtskliniken (ANC) eine leicht zugängliche, zuverlässige und repräsentative Quelle für die Überwachung von Populationstrends darstellen bei der Malariabekämpfung mit einer höheren Granularität, als dies in national repräsentativen Haushaltsbefragungen möglich ist. Die ANC-Abdeckung ist in Afrika südlich der Sahara hoch; Etwa 90 % der Frauen machen in jeder Schwangerschaft mindestens einen ANC-Besuch. Nur sechs Länder berichteten, dass weniger als 80 % der Frauen während ihrer letzten Schwangerschaft mindestens einmal an einer ANC teilgenommen haben. Daher sind schwangere Frauen, die an ihrem ersten ANC-Besuch teilnehmen, wahrscheinlich repräsentativ für die Gesamtpopulation schwangerer Frauen. Schwangere Frauen, die an ihrem ersten ANC-Besuch teilnehmen, sind eine ideale Population für die Überwachung von Trends bei der Malariaprävalenz im Laufe der Zeit, da die monatliche ANC-Besuche im Laufe der Zeit relativ konstant bleibt (minimale Auswirkungen der Saisonalität) und unabhängig von Malariasymptomen ist, was zu einer ähnlichen allgemeinen Schätzung der Infektionsprävalenz führt zu der einer Gemeindebefragung. Es wurde gezeigt, dass die Prävalenz von Malariaparasiten bei schwangeren Frauen mit der Prävalenz bei Kindern unter fünf Jahren korreliert. Dies unterstreicht die Möglichkeit, dass schwangere Frauen eine gute Sentinel-Population für repräsentative Messungen von Trends in der Malariaprävalenz sein könnten, und wirft die Frage auf, ob schwangere Frauen eine gute Quelle für Daten zur Abdeckung von Malariakontrollmaßnahmen wären, die im Laufe der Zeit leicht verfolgt werden könnten. Nach der Skalierung können diese Systeme diese Daten auch häufiger, in einem feineren räumlichen Maßstab und zu geringeren Kosten als Haushaltsumfragen liefern.

In Mosambik verteilt die NMCP in Massenkampagnen neue ITNs. Das New Nets Project finanziert Gemeindeerhebungen in sechs Provinzen, einschließlich Schnelldiagnosetests (RDT) in diesen Provinzen, um die Auswirkungen von ITNs zu untersuchen. Dies stellt eine wichtige Gelegenheit dar, um zu validieren, ob die Erfassung von Interventionen zur Malariakontrolle und Messungen der Parasitenprävalenz bei schwangeren Frauen bei den ersten ANC-Besuchen für die Gesamtbevölkerung in Mosambik repräsentativ ist.

In drei Distrikten werden schwangere Frauen, die sich zu ihrem ersten ANC-Besuch vorstellen, eingewilligt und mit einem RDT auf Malaria getestet und gebeten, einen Studienfragebogen auszufüllen. Ein Vergleich der Ergebnisse, die bei den ersten ANC-Besuchen erzielt wurden, wird mit Ergebnissen aus gleichzeitigen Haushaltsbefragungen durchgeführt, die vom New Nets Project durchgeführt wurden. Wenn sie validiert und als nachhaltige Änderung der ANC-Besuchsverfahren befunden werden, könnten Daten aus der ANC-Sentinel-Population verwendet werden, um einen Großteil der Daten zu ergänzen oder sogar zu ersetzen, die durch die Verwendung von Malaria-Indikatorerhebungen gesammelt wurden, die teuer sind und selten durchgeführt werden und im Allgemeinen nur auf regionaler Ebene versorgt. Diese Daten könnten dann mit Daten zur Malariabelastung aus der ambulanten Abteilung trianguliert werden, um die Unterschiede in der Gemeindeprävalenz (gemessen durch ANC) und die klinische Inzidenz von Malaria zu verstehen und so die programmatische Entscheidungsfindung und Reaktion zu steuern.