HS#2017-3512, Адаптивные вмешательства для оптимизации борьбы с малярией: кластерное рандомизированное исследование SMART

За последнее десятилетие массовое расширение использования обработанных инсектицидами сеток длительного действия (СОИДД) и опрыскивания помещений остаточного действия (ИРС) в Африке привело к значительному снижению смертности и мобильности малярии. Однако нынешних вмешательств первого ряда недостаточно для ликвидации малярии в большинстве стран. Широкое использование пиретроидных инсектицидов привело к появлению резистентных популяций переносчиков, а широкое распространение СОИДД и ИРС привело к более активному поведению людей при кормлении и отдыхе на открытом воздухе. Эти изменения в экологии и поведении переносчиков значительно ограничили эффективность текущих вмешательств первой линии, направленных против кусающих и отдыхающих комаров в помещении. Кроме того, в результате экологических изменений и интервенционных мер риск малярии в местности носит динамический характер, и полезность средств противомалярийных мероприятий может варьироваться по мере утверждения и внедрения новых средств, а стоимость каждого средства различается в зависимости от места и с течением времени. Такие различия в риске малярии, экологии переносчиков и полезности инструментов вмешательства иллюстрируют необходимость разработки оптимальных адаптивных вмешательств с учетом местных рисков малярии, экологии переносчиков и цепочек поставок. Основная цель этого приложения — разработать оптимальные адаптивные комбинации вмешательств по борьбе с переносчиками для максимального снижения бремени малярии с учетом местных рисков передачи малярии, изменения экологии переносчиков и доступного набора вмешательств, одобренных Министерством здравоохранения в каждой целевой стране. Основная гипотеза заключается в том, что адаптивный подход, основанный на местном риске малярии и изменении экологии переносчиков, приведет к значительному снижению заболеваемости малярией и риска ее передачи. Для достижения этой цели мы предлагаем следующие три конкретные задачи:

1. Измеряйте заболеваемость малярией и прогнозируйте риск, используя экологические, биологические, социальные и климатические характеристики с помощью методов машинного обучения. Гипотеза. Предсказание риска малярии можно улучшить за счет использования методов машинного обучения, учитывающих экологические, биологические, социально-экономические и климатические характеристики. Подход: Каждое место будет измерять заболеваемость малярией, распространенность и социально-экономические факторы с помощью опросов населения. Подходы, основанные на классификации и регрессии, будут использоваться для разработки моделей прогнозирования риска малярии, и будет проверена эффективность модели. Результат: Эта цель позволит создать усовершенствованные модели прогнозирования риска малярии и заложить важную основу для разработки стратегий вмешательства, адаптирующихся к местной экологии переносчиков и будущим рискам малярии, с использованием усиленных подходов машинного обучения.
2. Используйте дизайн кластерного рандомизированного последовательного рандомизированного исследования с несколькими назначениями (SMART) для разработки оптимальной стратегии адаптивного вмешательства. Гипотеза. Меры по борьбе с малярией, адаптированные к местному риску малярии и экологии переносчиков и являющиеся экономически эффективными, могут быть определены с помощью кластерно-рандомизированного дизайна SMART. Подход: Кластерный рандомизированный дизайн SMART будет использоваться в районах с высоким уровнем передачи в Кении для оценки воздействия адаптивных вмешательств, которые включают последовательное и комбинированное использование сеток нового поколения, распыление внутри помещений непиретроидных инсектицидов и борьбу с личиночными источниками малярии. контроль.
3. Оценить экономическую эффективность и воздействие подхода адаптивного вмешательства на вторичные конечные точки, связанные с риском и передачей малярии. Гипотеза: Стратегии вмешательства, адаптированные к местному риску малярии и экологии переносчиков, будут более экономически эффективными для снижения заболеваемости малярией и риска передачи, чем используемое в настоящее время вмешательство СОИДД. Подход: Экономические затраты на отдельные вмешательства или их комбинации будут оцениваться как с точки зрения поставщика, так и с точки зрения общества с использованием стандартных методологий экономической оценки. Экономическая эффективность будет измеряться с точки зрения затрат на одного защищаемого человека. В исследовании будут изучены изменения в устойчивости к лекарственным препаратам и инсектицидам, а также распространенность инфекций, связанные с адаптивными вмешательствами.

Вмешательства против малярии, адаптированные к быстро меняющемуся риску малярии и экологии переносчиков, крайне необходимы для повышения эффективности мер по борьбе с малярией. В этом исследовании будут использоваться новые методы, в том числе машинное обучение и новый кластерный рандомизированный дизайн SMART, для разработки оптимальных стратегий адаптивного вмешательства против малярии.