HS#2017-3512, Intervenciones adaptativas para optimizar el control de la malaria: un ensayo SMART aleatorizado por grupos

En la última década, la ampliación masiva de los mosquiteros tratados con insecticida de larga duración (LLIN) y la fumigación de interiores con efecto residual (IRS) en África han llevado a reducciones significativas en la mortalidad y la movilidad por paludismo. Sin embargo, las intervenciones actuales de primera línea no son suficientes para eliminar la malaria en la mayoría de los países. El uso generalizado de insecticidas piretroides ha resultado en poblaciones de vectores resistentes, y la alta cobertura de MTILD e IRS ha llevado a un mayor comportamiento de alimentación humana al aire libre y comportamiento de descanso. Estos cambios en la ecología y el comportamiento de los vectores han limitado significativamente la eficacia de las intervenciones actuales de primera línea que se dirigen a los mosquitos que pican y descansan en interiores. Además, como resultado de los cambios ecológicos y las medidas de intervención, el riesgo de malaria en una localidad es dinámico, y la utilidad de las herramientas de intervención contra la malaria puede variar a medida que se aprueban e introducen nuevas herramientas y el costo de cada herramienta difiere entre ubicaciones y con el tiempo. Estas variaciones en el riesgo de paludismo, la ecología de los vectores y la utilidad de las herramientas de intervención ejemplifican la necesidad de desarrollar intervenciones adaptativas óptimas adaptadas a los riesgos locales de paludismo, la ecología de los vectores y las cadenas de suministro. El objetivo central de esta aplicación es diseñar combinaciones adaptativas óptimas de intervenciones de control de vectores para maximizar las reducciones en la carga de malaria en función de los riesgos de transmisión local de la malaria, la ecología cambiante del vector y la combinación disponible de intervenciones aprobadas por el Ministerio de Salud en cada país objetivo. La hipótesis central es que un enfoque adaptativo basado en el riesgo local de paludismo y la ecología cambiante del vector conducirá a reducciones significativas en la incidencia y el riesgo de transmisión del paludismo. Para lograr este objetivo, nos proponemos los siguientes tres objetivos específicos:

1. Mida la incidencia de malaria y prediga el riesgo utilizando características ambientales, biológicas, sociales y climáticas con enfoques de aprendizaje automático. Hipótesis: la predicción del riesgo de malaria se puede mejorar mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático que incluyen características ambientales, biológicas, socioeconómicas y climáticas. Enfoque: Cada sitio medirá la incidencia, la prevalencia y los factores socioeconómicos de la malaria a través de encuestas comunitarias. Se utilizarán enfoques basados ​​en la clasificación y la regresión para desarrollar modelos predictivos del riesgo de paludismo y se validará el rendimiento del modelo. Resultado: Este objetivo establecerá modelos mejorados de predicción del riesgo de paludismo y sentará una base importante para desarrollar estrategias de intervención que se adapten a la ecología del vector local y a los futuros riesgos de paludismo utilizando enfoques reforzados de aprendizaje automático.
2. Utilice un diseño de ensayo aleatorizado de asignación múltiple secuencial aleatorizado por grupos (SMART) para desarrollar una estrategia de intervención adaptativa óptima. Hipótesis: Las intervenciones de control de la malaria que se adaptan al riesgo local de malaria y la ecología del vector y que son rentables pueden identificarse utilizando un diseño SMART aleatorizado por conglomerados. Enfoque: El diseño SMART aleatorizado por grupos se utilizará en áreas de alta transmisión en Kenia para evaluar el impacto de las intervenciones adaptativas que implican el uso secuencial y combinado de mosquiteros de próxima generación, fumigación de interiores con insecticidas no piretroides y gestión de fuentes de larvas para la malaria. control.
3. Evaluar la rentabilidad y el impacto de un enfoque de intervención adaptativo en los criterios de valoración secundarios relacionados con el riesgo y la transmisión de la malaria. Hipótesis: Las estrategias de intervención adaptadas al riesgo local de paludismo y la ecología del vector serán más rentables para reducir la incidencia y el riesgo de transmisión del paludismo que la intervención MTILD utilizada actualmente. Enfoque: Los costos económicos de las intervenciones individuales o combinaciones de las mismas se evaluarán tanto desde la perspectiva del proveedor como de la sociedad utilizando metodologías estándar de evaluación económica. La rentabilidad se medirá en términos de costo por persona protegida. El estudio examinará los cambios en la resistencia a medicamentos e insecticidas y la prevalencia de infecciones atribuibles a las intervenciones de adaptación.

Las intervenciones contra la malaria adaptadas al riesgo de malaria y las ecologías de los vectores que cambian rápidamente se necesitan de manera crítica para mejorar la eficacia de las medidas de control de la malaria. Este estudio utilizará nuevas técnicas, incluido el aprendizaje automático y un novedoso diseño SMART aleatorizado por grupos, para desarrollar estrategias óptimas de intervención adaptativa contra la malaria.