Slowing the spread of treatment failure to artemisinin-based combination therapies in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The multiple emergences and continuing spread of partially artemisinin-resistant Plasmodium falciparum in Africa, where about 95% of malaria occurs, is a health challenge that requires urgent attention. The World Health Organization has developed a resistance response strategy that centers on enhancing surveillance, reducing drug pressure, and evaluating novel tools to slow resistance evolution which includes the deployment of multiple first-line therapies (MFT). Developing a specific resistance response is critical for Uganda, where four pfkelch13 mutations are at local allele frequencies >0.20. Methods Using a previously validated Uganda-calibrated individual-based mathematical model of P. falciparum transmission and evolution, we evaluated 53 public-sector deployment strategies for artemisinin-based combination therapies (ACTs) aimed at reducing treatment failure and slowing the spread of pfkelch13 alleles from 2025 to 2031. We assume that artemether-lumefantrine (AL) will continue to be used in the private sector. Results A change of first-line therapy from AL to artesunate-amodiaquine (ASAQ) is projected to reduce treatment failures by 34.7% to 38.3% (90% range of simulation outcomes) over six years, while a change to dihydroartemisinin-piperaquine (DHA-PPQ) is projected to reduce treatment failures over the same period by 10.0% to 12.9%. This pessimistic projection for DHA-PPQ deployment rests on a model assumption – supported by clinical data from SE Asia – that piperaquine resistance evolution will lead to high rates of treatment failure. Optimal MFT deployments and cycling approaches are projected to reduce treatment failure counts by ∼36% when compared to status quo AL use, an outcome similar to country-wide ASAQ deployment. MFT and cycling approaches are predicted to work best when ASAQ is recommended for a majority of malaria cases and DHA-PPQ for a smaller proportion of cases. Deployment of the triple ACT artemether-lumefantrine-amodiaquine has the potential to reduce treatment failures by ∼42% if enacted immediately. Conclusions Increased adoption of and coverage with ASAQ is projected to play a large role in reducing malaria treatment failure counts in Uganda over the next six years. With continued AL use in the private sector, ASAQ and DHA-PPQ deployment in the public sector creates a public-private MFT mix of antimalarial use. DHA-PPQ deployment should be accompanied by real-time molecular surveillance for piperaquine-resistant genotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».