使用 ACT 进行校本治疗以减少传播 (START-IPT)

研究目标：本研究的主要目标是与当前的护理标准（无 IPT）相比，使用每月 DP 评估 IPT 对学童疟疾的影响，以及对疟疾传播社区层面指标的影响。 我们将检验这样一个假设，即根据无性寄生虫血症流行率和昆虫学接种率 (EIR) 衡量的疟疾传播在干预学校周围的社区将低于对照学校周围的社区。

研究地点：该研究将在乌干达金贾区进行。

集群：集群将被定义为一所小学加上离学校最近的 100 个家庭。 集群将在使用数字枚举地图进行随机化之前定义。 我们计划在研究中包括大约 84 个集群，每个集群一所学校；一半将被随机分配到 IPT 干预中，另一半将被随机分配到对照中。

随机化：随机化将由不直接参与实地活动的试验统计学家进行。 小学将按所有权类型（公立与私立）分层。 将采用有限随机化来确保学校类型和地理位置的平衡。

研究人群：干预将提供给参与小学的儿童，这些小学被随机分配到干预组。

IPT 干预：使用双氢青蒿素-哌喹 (DP) 的 IPT 将提供给干预集群中的所有学校。 将每月对参与的学生进行治疗，在一个学年内最多进行 6 轮 IPT，并且不会设盲。

DP 管理：所有注册学生将连续 3 天每天一次获得 DP（Duo-cotexcin，Holley Cotec Pharmaceuticals）。 DP 将根据基于体重的指南进行给药。 全强度 DP 片剂 (40/320mg) 将由研究人员口服给药，所有治疗将直接观察。

评估程序：将通过对社区、学童和蚊媒的调查来衡量结果。 此外，还将评估每月 DP 的 IPT 的安全性，以及 IPT 干预的潜在可行性。

1. 社区调查。 将在基线和干预结束时对从每个集群中随机抽取的住户中的社区居民进行横断面调查。社区调查将包括两个部分：(1) 对户主进行的住户调查问卷，以及(2) 临床调查，包括对所有家庭居民进行实验室检测。 社区调查的主要结果将是通过显微镜测量的寄生虫流行率。 在最终的社区调查中，我们计划在每个集群中招募 105 名参与者（总共 8820 名）。
2. 学校调查。 将在基线和干预结束时对从每个集群学校随机选择的学生进行横断面调查。 学校调查的主要结果将是通过显微镜测量的寄生虫流行率。 在最终的学校调查中，我们计划每个集群招收 13 名学生（总共 1092 名）。
3. 昆虫学调查。 将使用疾病控制和预防中心 (CDC) 光诱捕器从每个研究组的 20 个集群中随机选择的 5 个家庭（每组 100 个家庭，总共 200 个）收集蚊子，使用从计数数据库中随机生成的列表。 在研究期间，每个房子将每月抽样一次。 昆虫学调查的主要结果将是 EIR。
4. 安全监控。 参加干预的学生将针对严重不良事件进行前瞻性评估。 为了评估每月一次 IPT 和 DP 对心脏毒性风险的影响，将使用方便抽样（仅来自干预组）选择一组参与者 (n=189) 参与心脏监测和药代动力学研究。
5. 定性评估。 一项定性研究将与主要试验同时进行，以调查将这种干预措施纳入常规卫生服务和学校系统的潜在可行性。 我们将对已发表和未发表的有关将健康干预措施纳入教育部门的计划的文献进行历史回顾；干预活动的民族志观察；以及与主要利益相关者、教师和卫生工作者的深入访谈。

分析计划

1. 定量调查：所有数据将在意向治疗的基础上进行分析，即参与最终调查的社区居民和学童将根据集群的随机分配分为参与干预或控制他们接受了调查，无论他们（或他们的孩子）是否接受过干预。 主要结果是社区调查中无性寄生虫血症的流行率。 学校调查中无性寄生虫血症的流行率和 EIR 是次要结果测量。 由于每只手臂有大量的簇，因此将使用个体层面的分析方法。

   对于二元结果，将使用具有对数链接函数的广义线性泊松模型。 干预的效果将通过计算流行风险比来量化。 对于定量结果，将使用线性回归模型。 干预的效果将通过计算平均结果的差异来量化。 利率比率将用于描述干预对利率的影响。 将为每个年龄组（由分层抽样定义）的整体和社区调查提供变异系数 k 的估计值。

   最终社区调查的选择概率与抽样框架有关，该抽样框架由年龄类别中的预期寄生虫流行率（因年龄而异）确定； < 5 岁，5-15 岁，> 15 岁。 因此，研究人口的年龄结构并不能代表整个社区人口。 因为我们正在研究社区效应，所以我们将根据人口普查调查记录的所有集群的年龄人口结构使用逆概率权重。 实际上，每个人都将被分配三个权重之一，这些权重是使用人口普查生成的，并基于他们在最终社区调查中记录的年龄。 将使用 svy 命令以聚类作为主要抽样单位和与年龄相关的逆概率权重来获得流行率的人口估计值。 为学校调查选择的儿童是在按班级分层后随机选择的。 为昆虫学调查选择的住户也是随机选择的。 因此，学校或昆虫学调查的分析不需要加权。

   还将使用调整后的分析来评估干预的效果。 基线调查的集群特定流行率或平均值将根据可用情况进行调整。 在基线社区调查中收集的变量在试验组之间是不平衡的，并且可能对结果有预测作用，将进行调整。 将进行二次分析以评估干预效果是否因年龄组或学校类型而异。 干预对每个结果的影响将按年龄组或学校类型进行检查，并进行交互测试。

2. 定性数据：现场笔记和深度访谈的数据分析将遵循自下而上的方法，识别数据中的重复模式。 将使用定性数据分析软件 NVivo（QSR 国际，剑桥，马萨诸塞州）每天对现场笔记进行编码。 成绩单将逐行编码，然后通过将基本编码组合在一起来开发主题和理论结构。 将开发和改进编码模板。 在编码过程之后，将从现场笔记和访谈记录中发展出主题和理论结构，并参考有关校本和跨部门干预的文献和理论进行分析。 在此分析之后，解释将采取应用立场，为支持 IPT 实施的干预方法和内容寻找具体挑战和机遇。