小児熱性疾患の管理のための迅速な診断テストを使用したアルゴリズム。 (e-MANIC)

背景 サハラ以南のアフリカ (SSA) では、熱性疾患が依然として子供たちの主要な公衆衛生上の問題となっています。 日常的な医療におけるマラリア迅速診断検査 (RDT) の導入により、マラリアの管理が大幅に改善されました。 しかし、医療従事者がマラリア RDT 検査結果を順守するという良い姿勢にもかかわらず、持続する hrp2 抗原と pLDH RDT の低感度は、抗マラリア薬と抗生物質の処方慣行に悪影響を及ぼします。 RDT のこれらの制限により、熱性疾患と抗菌薬耐性 (AMR) の管理が不十分になります。 これらの熱性疾患の診断とその後の抗菌薬の処方を改善するために、C 反応性タンパク質のポイントオブケア検査 (POCT) によってサポートされる 2 段階のマラリア RDT PfHRP2/pLDH を含むアルゴリズムの実装が仮定されています。白血球 (WBC) 数、尿ディップスティック、オキシメトリー、およびグループ A 連鎖球菌やサルモネラ/赤痢菌などの細菌感染は、熱性疾患の管理を大幅に改善し、それによって AMR に対処します。

方法論 提案されたアルゴリズムの価値を評価するために、2 か月から 59 か月までの発熱児を登録する 3 つのアームによる非盲検ランダム化比較試験が提案されています。

• 対照群では、ブルキナファソに存在する日常的なシステムの一部であるIMCI（小児疾患の統合管理）および診断と治療のガイドライン（GDT）に従って、熱のある子供が管理されます。 国のガイドラインに沿った治療を行います。
• RDTの決定アルゴリズム（RDT-DA）アーム（介入）では、IMICに基づく臨床検査を2段階のマラリアRDTと細菌感染RDTによってサポートします。 処方箋は医療従事者の裁量に委ねられます。
• 電子アルゴリズム部門（介入）では、臨床検査、徴候/症状、病歴などの臨床情報と、バイオマーカー（CRPおよびWBC）および病原体特異的POCT（マラリアおよび細菌）の結果などの検査情報を多層的に統合する人工知能。感染症）とオキシメトリーが開発されます。 この電子アルゴリズムは、生後 2 か月から 59 か月までの子供の熱性感染症の診断と管理の指針となります。

3つのアームでは、データ収集のサポートがデジタル化されます。 最終フォローアップ訪問 (7 日目) は、すべての参加者に対してスケジュールされます。 症状が持続したり、健康状態が悪化した場合、患者は予定された訪問の前に医療施設に来るように求められます。

調査期間 調査開始から 36 か月と推定されます。 最初の 12 か月は、e-Algorithm アームのアルゴリズム (人工知能) の開発と、RDT-DA およびコントロール アームの研究 CRF のために確保されます。

調査場所 調査場所は、ナノロの保健地区、具体的にはブルキナファソのシグレとペラの医療施設になります。

一般的な目的 PfHRP2/pLDH を検出する 2 段階のマラリア RDT とマラリアおよび細菌感染の診断のための POCT を組み合わせた提案されたアルゴリズムの診断性能の価値を評価すること。ユニバーサル ヘルス カバレッジ (UHC) のプロセス。

特定の目的 主な目的

1. 一次医療施設での急性熱管理の実践に対する提案された戦略の影響を評価する。
2. 一次医療施設での抗マラリア薬および抗生物質の処方慣行に対する提案された戦略の影響を評価する。
3. 無作為化優越性診断試験で、RDTの決定アルゴリズム（RDT-DA）、e-アルゴリズム、またはルーチンシステムのいずれであるかの治癒率を評価し、どれが一次医療施設で質の高いヘルスケアへのアクセスを許可するかを決定します。

副次的な目的

1. (i) 顕微鏡およびポリメラーゼ連鎖反応 (PCR) と比較して、マラリア感染の診断のための PfHRP2/pLDH を検出する 2 段階のマラリア RDT に基づくアルゴリズムの精度を評価する。 (ii) および細菌培養と比較した細菌感染の診断のための POCT。
2. 提案されたアルゴリズムに対する医療従事者と親/保護者の順守を評価する;
3. RDT-DA、e-アルゴリズム、および対照群における処方箋に対する医療従事者および親/保護者の順守を評価する;
4. 外来診療所に来院している小児の発熱例の管理におけるアルゴリズムの安全性を評価すること。

研究集団 研究参加者（生後 2 ～ 59 か月の子供）は、単純な熱性疾患のために研究医療施設を訪問する際に特定されます。 -生後2〜59か月の子供（親/保護者が同意を与えることができる） 研究が実施される医療施設に参加し、包含基準を満たす人は、研究に参加し、書面で通知するよう求められます同意。

研究結果 主要な研究結果は、回復した症例の割合と、各群で処方された抗菌剤です。 副次的な結果には次のものが含まれます。(i) 医療従事者のアルゴリズムへの順守。 (ii) 親/保護者の治療への遵守; (iii) マラリアの診断アルゴリズムの正確性および細菌感染を導くための POCT (バイオマーカーおよび病原体特異的 POCT)。

サンプルサイズ サンプルサイズは、Sigle と Pella の医療施設のコンサルテーションブックで収集されたデータに基づいて計算されます。 2018 年 (1 月から 12 月) に収集されたこれらのデータによると、発熱性疾患で医療施設を受診し、抗生物質を処方された 5 歳未満の発熱児の割合は 62.63% でした。 アルゴリズムの実装により、この割合が少なくとも 20% に減少すると予想されます。 この調査では、多重比較のためにアルファのボンフェローニ補正が実行されるようにサンプル サイズが計算されるため、0.017 のアルファ レベルが選択されます。 タイプ II エラーは 20%、つまり (β=0.20 または 80% 電力) に制御されました。 これらのパラメーターに基づいて、アームごとに 356 のサンプル サイズが必要です。 したがって、調査の全体的なサンプルサイズは 1068 (3×356) と推定されます。 さらに、個人の 10% が追跡不能になると仮定すると、1 腕あたり 392 人の子供の調整済みサンプル サイズが必要です。 したがって、この研究の最終的な推定サンプルサイズは 1176 人の子供です。

統計分析 データの分析計画は、最初の研究参加者を募集する前に、プロジェクトの最初のワークショップの参加者によって作成および検証されます。 この分析計画は、イベントに応じて、およびプロトコルの修正の場合に改訂される可能性があります。 統計分析は、適切なデータ分析ソフトウェア (STATA 14.1. および R)。