Algoritmo que utiliza una prueba de diagnóstico rápido para el manejo de enfermedades febriles infantiles. (e-MANIC)

Antecedentes En el África subsahariana (SSA), las enfermedades febriles siguen siendo un importante problema de salud pública en los niños. La introducción de pruebas de diagnóstico rápido (PDR) de malaria en la atención médica de rutina ha mejorado en gran medida el manejo de la malaria. Sin embargo, a pesar de la buena actitud de los trabajadores de la salud para cumplir con los resultados de la prueba RDT de la malaria, la persistencia del antígeno hrp2 y la baja sensibilidad de la RDT pLDH afectan negativamente las prácticas de prescripción de antipalúdicos y antibióticos. Estas limitaciones de las PDR conducen a un manejo deficiente de las enfermedades febriles y la resistencia a los antimicrobianos (RAM). Para mejorar el diagnóstico de estas enfermedades febriles y la subsiguiente prescripción de antimicrobianos, se plantea la hipótesis de que la implementación de un algoritmo que incluya una PDR de malaria de dos pasos PfHRP2/pLDH respaldada por pruebas en el punto de atención (POCT) para proteína C reactiva, el recuento de glóbulos blancos (WBC), la tira reactiva de orina, la oximetría y la infección bacteriana, como Streptococcus del grupo A y Salmonella/Shigella, mejorarán significativamente el control de las enfermedades febriles y, por lo tanto, abordarán la AMR.

Metodología Para evaluar el valor del algoritmo propuesto, se propone un ensayo controlado aleatorio abierto con tres brazos, que inscriba a niños febriles de 2 a 59 meses.

• En el brazo de control, los niños febriles serán manejados de acuerdo con AIEPI (manejo integrado de enfermedades infantiles) y la guía de diagnóstico y tratamiento (GDT), que son parte del sistema de rutina existente en Burkina Faso. El tratamiento se realizará de acuerdo con la guía nacional.
• En el brazo (intervención) del algoritmo decisional de las PDR (RDT-DA), el examen clínico basado en IMIC se apoyará en las PDR de dos pasos para la malaria y las infecciones bacterianas. La prescripción quedará a criterio de los sanitarios.
• En el brazo de algoritmo electrónico (intervención), la inteligencia artificial que integra múltiples capas de información clínica, como examen clínico, signos/síntomas e historial médico, e información de laboratorio, como resultados de biomarcadores (CRP y WBC) y POCT específicos de patógenos (malaria y bacterias). infecciones) y se desarrollará la oximetría. El e-algoritmo servirá para orientar el diagnóstico y manejo de infecciones febriles en niños de 2 a 59 meses.

En los 3 brazos se digitalizarán los soportes de toma de datos. Se programará una visita de seguimiento final (día 7) para todos los participantes. Se pedirá a los pacientes que regresen a los establecimientos de salud antes de la visita programada si los síntomas persisten o su estado de salud empeora.

Duración del estudio Se estima que será de 36 meses desde el inicio del estudio. Los primeros 12 meses se reservarán para el desarrollo del algoritmo (inteligencia artificial) del brazo e-Algorithm y los CRF de estudio para RDT-DA y brazos de control.

Sitios de estudio El sitio de estudio será el Distrito de Salud de Nanoro, específicamente los establecimientos de salud de Siglé y Pella en Burkina Faso.

Objetivo general Evaluar el valor del rendimiento diagnóstico del algoritmo propuesto que combina PDR de malaria en dos pasos que detecta PfHRP2/pLDH y POCT para el diagnóstico de malaria e infecciones bacterianas respectivamente, en el manejo de enfermedades febriles en niños de 2 a 59 meses en un proceso de Cobertura Universal de Salud (UHC).

Objetivos específicos Objetivo principal

1. Evaluar el impacto de las estrategias propuestas en la práctica del manejo de la fiebre aguda en los establecimientos de atención primaria de salud;
2. Evaluar el impacto de las estrategias propuestas en las prácticas de prescripción de antipalúdicos y antibióticos en los establecimientos de atención primaria de salud;
3. Evaluar en un ensayo de diagnóstico de superioridad aleatorizado la tasa de curación, ya sea el algoritmo decisional de las PDR (RDT-DA), el algoritmo electrónico o el sistema de rutina y determinar cuál permite acceder a servicios de salud de calidad en los establecimientos de salud primarios.

Objetivos secundarios

1. Evaluar la precisión del algoritmo basado en (i) la PDR de paludismo en dos pasos que detecta PfHRP2/pLDH para el diagnóstico de la infección por paludismo en comparación con la microscopía y la reacción en cadena de la polimerasa (PCR); (ii) y POCT para el diagnóstico de infecciones bacterianas en comparación con cultivos bacterianos.
2. Evaluar la adherencia de los trabajadores de la salud y los padres/tutores al algoritmo propuesto;
3. Evaluar la adherencia de los trabajadores de salud y padres/tutores a la prescripción en RDT-DA, e-Algoritmo y brazos de control;
4. Evaluar la seguridad del algoritmo en el manejo de casos febriles en niños que acuden a consulta externa.

Población de estudio Los participantes del estudio (niños de 2 a 59 meses de edad) serán identificados durante su visita a los establecimientos de salud del estudio por enfermedades febriles simples. A los niños de 2 a 59 meses de edad (con padres/tutores que puedan dar su consentimiento) que acudan a los establecimientos de salud donde se realizará el estudio y que cumplan con los criterios de inclusión se les solicitará participar en el estudio y dar información por escrito. consentir.

Resultados del estudio Los resultados primarios del estudio serán la proporción de casos recuperados y antimicrobianos prescritos en cada brazo. Los resultados secundarios incluyen: (i) adherencia de los trabajadores de la salud al algoritmo; (ii) adherencia de los padres/tutores al tratamiento; (iii) precisión del algoritmo para el diagnóstico de malaria y otros POCT para orientar infecciones bacterianas (biomarcadores y POCT específicos de patógenos).

Tamaño de la muestra El tamaño de la muestra se calcula a partir de los datos recogidos en el libro de consulta de los establecimientos de salud de Sigle y Pella. A partir de estos datos recolectados en 2018 (enero a diciembre), la proporción de niños menores de 5 años febriles que acudieron a los establecimientos de salud con enfermedades febriles y a quienes se les prescribió antibiótico fue de 62,63%. Se espera que la implementación del algoritmo reduzca esta proporción a por lo menos un 20%. En este estudio, el tamaño de la muestra se calcula con una corrección alfa de Bonferroni para comparaciones múltiples, por lo tanto, se elige un nivel alfa de 0,017. El error de tipo II se controló al 20 %, es decir (β = 0,20 o 80 % de potencia). En base a estos parámetros, se requiere un tamaño de muestra de 356 por brazo. Por lo tanto, un tamaño de muestra general para el estudio se estima en 1068 (3 × 356). Suponiendo además que el 10% de los individuos se perderán durante el seguimiento, se requiere un tamaño de muestra ajustado de 392 niños por brazo. El tamaño de muestra final estimado para este estudio es, por lo tanto, de 1176 niños.

Análisis estadístico Un plan de análisis de los datos será desarrollado y validado por los participantes del primer taller del proyecto, previo al reclutamiento del primer participante del estudio. Este plan de análisis podrá ser revisado según los acontecimientos y en caso de modificación del protocolo. El análisis estadístico se realizará con un software de análisis de datos apropiado (STATA 14.1. y R).