ザンジバルのマラリアとの戦い:10年の進展
ザンジバルは、マラリアの症例を効果的に監視して減少させるための革新的な戦略を実施しているよ。
― 1 分で読む
マラリアのケースをしっかり監視することは、この病気を制御・排除するための国のプログラムにとってめっちゃ重要なんだ。世界保健機関は、国々がすべてのマラリアケースを見つけて報告し、各ケースがどう発生したか調べ、マラリアが広がっている地域を特定し、ローカルデータに基づいて適切な対策を講じるべきだって言ってるよ。ケースを見つけるための主要な方法のひとつがアクティブなマラリアケース検出。これは、健康従事者が症状が出ていない人の中からマラリアを探すってこと。陽性が出たら治療されるから、マラリアの広がりを減らすのに役立つ。
リアクティブケース検出っていう別の方法もあって、確定したマラリアケースの家にいるみんなが検査されて、必要なら治療されるんだ。ブータンやザンビアみたいなアジアやアフリカの多くの国々がこのアプローチを採用していて、一部の地域でマラリアの排除に成功してるよ。
この記事は、タンザニアの東海岸にあるザンジバルという島々に焦点を当てて、そのマラリア監視システムがどう始まったのか、どんな技術を使っていて、過去10年間に何を達成したのかを話すよ。
セッティング
ザンジバルは、ペンバとウングジャの2つの主要な島から成り立っていて、面積は2,461平方キロメートルで、130万人以上が住んでる。島には11の地区があって、それぞれはシヘイアって呼ばれる小さな行政単位に分かれてて、そこで健康サービスが提供されてる。雨が多い季節が2回あって、その時にはマラリアのケースが増えることが多い。
どうやって始まったの?
ザンジバルでは、2003年から2007年の間に、より良い治療法や寝袋、殺虫剤散布といった予防法の導入で、マラリアのケースが大きく減ったんだ。これで、単に制御するだけじゃなくて、マラリアの排除を考えることが可能になった。2009年の研究でも、排除が可能だって確認されたけど、強力な監視と報告システムが継続的な制御方法とともに必要だって言ってたよ。
マラリア監視
情報通信技術(ICT)
マラリア治療の成功した展開の後、2008年にマラリア監視システム「マラリア疫病早期検出システム(MEEDS)」が作られた。このシステムで、健康従事者はモバイルフォンを使ってマラリアのケースについて毎週報告できるようになった。2012年までには、ザンジバルは「マラリアケース通知(MCN)プラットフォーム」っていうより進化したプラットフォームを開発したんだ。
MCNプラットフォームには、ケース報告のためのインタラクティブなSMSシステム、データ収集のためのモバイルアプリ、情報管理のためのデータベースが含まれてる。このプラットフォームはオープンソースソフトウェアに基づいているから、誰でもコードにアクセスしたり変更したりできる。健康従事者は新しいマラリアケースをすぐに報告できて、地区マラリア監視官(DMSO)がこれらのケースを追跡して、さらなる情報を集めたり、影響を受けた家庭に治療を提供することができるんだ。
データ収集と報告
このモバイルアプリは、マラリアケースに関するいろいろなデータを集めるんだ。連絡先情報、旅行歴、寝袋を使ったかどうかなんかもね。家庭の特徴や地理的情報も追跡する。これが、マラリアがどこで広がっているのか、誰がリスクを抱えているのかを理解するのに重要なんだ。
このアプリは、健康当局が意思決定やトレンドの監視をするのに役立つ報告書を生成する。目標は、マラリアのケースをすぐに特定して対応することだよ。
人的資源
このマラリア監視システムを支えるために、新しい健康従事者のDMSOが導入された。このスタッフは地区レベルでの取り組みをリードしていて、家庭のケースを追跡し、家族をスクリーニングして必要に応じて治療を提供する責任がある。彼らにはタブレットや他の資材が与えられて、仕事を効果的に行えるようになってる。
定期的なミーティングやトレーニングセッションで、DMSOは最新の手続きやソフトウェアの改善について常に更新されてる。このプログラムは年々スタッフの数や使う技術が増えて、マラリアの管理に役立ってる。
ポリシーフレームワーク
2013年、ザンジバルは『ザンジバルマラリア排除プログラム(ZAMEP)』として正式に活動を開始した。これは排除が可能だって判断したフィージビリティスタディを受けた結果だ。このプログラムは、地域や国際的なマラリアの専門家から助言を受けて戦略を改善してきた。更新された国の計画やガイドラインは、マラリア排除の取り組みをスムーズにするのに役立ってる。
どうやって全体がまとまってるか
マラリアケースが健康施設で確認されると、医療提供者がZAMEPに通知を送る。1日以内にDMSOが健康施設を訪れて詳細を確認し、追加の情報を集めるんだ。その後、患者の家を訪問して治療の進捗を確認したり、家族のマラリア検査をする。
訪問中に集めたデータは中央のZAMEPサーバーにアップロードされて、監視や評価のためにスーパーバイザーがアクセスできるようになってる。このシステムで、マラリアケースに迅速に対応できるようになって、感染拡大を減らすのに役立つんだ。
年間の成果
2012年から2021年の間に、地元の健康従事者がほぼ49,000件のマラリアケースを確認して、かなりの割合がすぐに報告されたよ。診断から24時間以内に報告されたケースの割合は着実に増えていて、システムの効率が改善されてることを示してる。
家庭でのケースのフォローアップもめっちゃ重要。多くのケースが家庭で調査されていて、75%以上がタイムリーに対応されてる。これには家族メンバーをスクリーニングして追加のケースを見つけることも含まれていて、マラリア感染をもっと見つけるのに効果的だってわかってる。
2012年から2021年の間に、約111,000人の確定ケースの家族が検査されて、約10,600人が陽性だった。陽性ケースの割合は地区や季節によってバラバラで、季節の雨と関連する明確なパターンが見られる。これが、介入をより効果的にターゲットするのに役立つ。
このプログラムは、予防策として寝袋の使用や家庭内のスプレー散布の重要性にも焦点を当ててきた。多くの患者が定期的に寝袋を使っていると報告していて、かなりの数の家庭が殺虫剤の散布を受けているよ。
MCNプラットフォームの価値
MCNプラットフォームは、ケースを報告するだけじゃなくて、マラリア感染パターンについても貴重な洞察を提供する。リスクファクターの詳細な分析や、感染率が高い地域の特定が可能になって、よりターゲットを絞った介入につながるんだ。
課題と学んだこと
MCNプラットフォームの実施にはいくつかの課題があった。壊れたデバイスや交換が遅れるハードウェアの問題が、報告の取り組みを妨げてる。ソフトウェアの継続的なメンテナンスが、システムをスムーズかつ効果的に動かすために必要なんだ。
また、ケースが急増するピークシーズンには人員の課題もあって。これを解決するために、ZAMEPはDMSOの数を増やしたり、健康従事者に正確な記録管理の重要性を広める努力をしてる。
データ収集システムに関しても、常に一致しない問題が残っていて、ずれが生じてる。これを解決するために、異なる健康データシステムを統合する取り組みが進められていて、健康チームがより良い意思決定のために統合データにアクセスして利用しやすくなるようにしてる。
結論
ザンジバルは、過去10年でしっかりしたマラリア監視システムを構築するために大きな前進を遂げた。MCNプラットフォームは、マラリアケースを迅速に追跡して対応するための重要なツールとして証明されてる。まだ課題はあるけど、技術、トレーニング、政策開発への継続的な投資があれば、ザンジバルはマラリア排除の目標を達成する準備が整ってる。リスクのある個人を定期的に検査・治療し、予防策を実施することで、島々はマラリアの負担を減らし、根絶に向けて進めることができるはずだよ。
タイトル: How enhanced surveillance is helping Zanzibar get one step closer to malaria elimination: description of the operational platforms and resources for real-time case-based malaria surveillance
概要: Testing and treating asymptomatic populations has the potential to reduce the populations parasite reservoir and reduce malaria transmission. Zanzibars electronic malaria case notification (MCN) platform collects detailed socio-demographic and epidemiological data from all confirmed malaria cases to inform programmatic decision-making. This Field Action Report describes the design and operationalization process of the platform, as well as other malaria surveillance resources that are enabling Zanzibar to progress toward malaria elimination. The MCN platform consists of an interactive short message service (SMS) system for case notification, a software application for Android mobile devices, a visual question set and workflow manager, a back-end database server, and a web browser-based application for data analytics, configuration, and management. Malaria case data were collected from August 2012 to December 2021 and reported via SMS from all public and private health facilities to a central database, and then to District Malaria Surveillance Officers mobile devices. Data included patient names, shehia and date of diagnosis, which enabled the officers to track patients, ideally within 24 hours of reporting. Patients household members were tested for malaria using conventional rapid diagnostic tests (RDTs). Treatment using artemisinin-based combination therapy was provided for persons testing positive. Between 2012 and 2021, a total of 48,899 index malaria cases were confirmed at health facilities, 22,152 (45.3%) of whom within 24 hours of reporting; 41,886 (85.7%) cases were fully investigated and followed up to household level. A total of 111,811 additional household members were tested with RDTs, of whom 10,602 (9.5%) were malaria positive. The MCN platform reports malaria case data in near real-time, enabling prompt testing and treatment of members in index case households. Along with routine testing and treatment and other preventive interventions, combined with comprehensive reactive-case detection efforts, the continued use of the MCN platform is likely to reduce malaria transmission and malaria morbidity even further, thereby enhancing malaria elimination in Zanzibar.
著者: Richard Reithinger, H. Mkali, S. Lalji, A.-w. Al-mafazy, J. Joseph, O. Mwaipape, A. Ali, F. Abbas, M. Ali, W. Hassan, E. Reaves, C. Kitojo, N. Serbantez, B. Kabula, S. Nyinondi, M. McKay, G. Cressman, J. Ngondi
最終更新: 2023-04-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.17.23288683
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.17.23288683.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。