Les larvicides gérés numériquement comme un coût

Malaria Journal volume 22, Numéro d’article: 114 (2023) Citer cet article

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Autrefois un pilier des opérations d’élimination du paludisme, la gestion des sources larvaires (MSL) – à savoir le traitement des habitats de reproduction des moustiques – a été marginalisée en Afrique au profit des moustiquaires imprégnées d’insecticide de longue durée (MILD) et de la pulvérisation intradomiciliaire à effet rémanent (PID). Cependant, le développement de nouvelles technologies et la résistance croissante des moustiques aux insecticides utilisés dans les moustiquaires à long terme et les PID suscitent un regain d’intérêt pour les MSL.

Une opération de gestion numérique des larvicides (LMD) dans trois des sept districts de São Tomé et Príncipe (STP) a été lancée par le ministère de la Santé (MOH) et ZzappMalaria LTD. L’opération a été guidée par le système Zzapp, composé d’une application mobile GPS et d’un tableau de bord en ligne, qui facilite la détection, l’échantillonnage et le traitement des sites de reproduction des moustiques. Au cours de l’opération, des procédures d’assurance de la qualité (AQ) et des méthodes de gestion sur le terrain ont été élaborées et mises en œuvre.

12 788 plans d’eau ont été localisés et traités 128 864 fois. L’impact de la réduction sur la population de moustiques et sur l’incidence du paludisme était de 74,90% et 52,5%, respectivement. Le coût global par personne protégée (PPA) était de 0,86 dollar des États-Unis. Le coût variait d’une zone à l’autre : 0,44 dollar des États-Unis pour la PPA dans la zone urbaine et 1,41 dollar pour la PPA dans la zone rurale. Les principaux inducteurs de coûts étaient la main-d’œuvre, le transport et les matières larvicides.

DML peut donner des résultats très rentables, en particulier dans les zones urbaines. Les outils numériques facilitent la standardisation des opérations, la mise en œuvre des procédures d’assurance qualité et le suivi de la performance des travailleurs sur le terrain. Les données spatiales générées numériquement ont également le potentiel de faciliter les opérations de gestion intégrée des vecteurs (GIV). Un essai contrôlé randomisé (ECR) avec un échantillon plus important est nécessaire pour corroborer davantage les résultats.

Le ciblage des plans d’eau dans lesquels les moustiques se reproduisent a été le pilier de nombreuses opérations de lutte contre le paludisme dans les années 1930 et 1940, entraînant souvent l’élimination complète de la transmission locale du paludisme. Un exemple notable est une opération dans l’est du Brésil dirigée par l’épidémiologiste Fred Soper, où l’anophèle gambiae envahissante a été éliminée du pays en moins de deux ans. Soper, qui était connu pour sa rigueur, mettait l’accent sur une surveillance étroite et une attribution claire des responsabilités aux individus [1]. En effet, le succès des opérations LSM dépend en grande partie de la proportion de masses d’eau pouvant être identifiées et traitées (couverture d’intervention) [2]. Malheureusement, les tentatives d’introduction des MSL, et en particulier des larvicides, en Afrique subsaharienne se sont souvent heurtées à des difficultés opérationnelles qui ont conduit à une couverture limitée et à une réduction insuffisante des populations de moustiques [3]. Les lignes directrices actuelles de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) recommandent les MSL comme intervention supplémentaire aux côtés des MILD et des PID, et uniquement dans les zones où les plans d’eau sont « peu nombreux, fixes et trouvables » [4].

Néanmoins, plusieurs facteurs contribuent à un regain d’intérêt pour les LSM. Premièrement, il aide à atténuer deux des principaux défis auxquels sont confrontés les moustiquaires d’insecticide et les PID : le comportement de morsure extérieure et la résistance aux insecticides [5]. Ceci, car il affecte les moustiques à leurs stades aquatiques par le biais d’agents biologiques ou de mécanismes physiques auxquels ils ne sont pas censés développer une résistance [6]. De plus, les MSL sont potentiellement très rentables en milieu urbain [7], ce qui en fait une solution attrayante compte tenu du taux croissant d’urbanisation en Afrique subsaharienne [8] et de la propagation en Afrique de l’espèce envahissante Anopheles stephensi qui prospère dans les villes [9]. Enfin, les nouvelles technologies, comme les drones et l’intelligence artificielle, peuvent faciliter la détection et le traitement des masses d’eau [10]. De même, les outils numériques peuvent promouvoir des interventions fondées sur des données et des données et améliorer les aspects opérationnels et de gestion des opérations de gestion des LSM à grande échelle.

L’un de ces outils est le système Zzapp, qui a été développé pour relever les défis opérationnels liés aux opérations de lutte antivectorielle du paludisme à grande échelle. Le système comprend : 1) un tableau de bord en ligne où les zones de traitement sont délimitées et où les tâches sont assignées et suivies quotidiennement par le responsable du district; et (2) une application mobile basée sur le GPS alimentée par Mapbox qui guide les travailleurs sur le terrain pendant la mise en œuvre. La description ci-dessous fait référence aux capacités du système en termes de gestion des larvicides telles qu’elles sont utilisées dans l’opération STP. D’autres fonctionnalités du système, telles qu’une intelligence artificielle qui planifie les opérations de GIV (par exemple, cibler les maisons pour IRS en fonction de l’emplacement des plans d’eau signalés sur le système) ne sont pas abordées ici.

Le système utilise l’emplacement des maisons (sur la base d’images satellites) pour définir les zones qui doivent être traitées dans les districts qui ont été choisis pour l’intervention. Il divise ensuite ces zones en unités opérationnelles. Les gestionnaires travaillant avec le tableau de bord basé sur le Web attribuent ces zones aux travailleurs sur le terrain, qui se voient confier des tâches spécifiques (numérisation, traitement, échantillonnage ou assurance qualité). Les agents de terrain reçoivent leurs tâches sur les téléphones mobiles via une application GPS désignée qui peut être utilisée par tout téléphone mobile avec un système d’exploitation Android (version 7.0 ou ultérieure) qui a un GPS, une boussole, un appareil photo et plus de 1 Go de RAM (ces exigences sont satisfaites par la plupart des smartphones disponibles en Afrique aujourd’hui). L’application prend en charge les activités des travailleurs sur le terrain en fonction de la tâche spécifique qu’ils mettent en œuvre. Dans les tâches de numérisation, il suit la progression des travailleurs sur le terrain, en mettant en évidence les zones qu’ils ont étudiées afin de s’assurer que toute la zone a été analysée. Dans les tâches d’échantillonnage et de traitement, l’application guide les agents de terrain vers les plans d’eau qui ont besoin d’être traités (Fig. 1). L’application permet également aux agents de terrain de télécharger des informations sur les plans d’eau qu’ils détectent, échantillonnent et traitent et de signaler l’achèvement de leurs tâches.

captures d’écran de l’application mobile Zzapp. À gauche : vue cartographique pendant l’activité cartographique montrant les zones précédemment visitées par le travailleur sur le terrain surlignées en jaune. Le cercle bleu indique l’emplacement actuel du travailleur sur le terrain, et les icônes de gouttelettes bleues indiquent les plans d’eau signalés précédemment. Centre : exemples de questions du questionnaire rempli par les agents de terrain pour chaque plan d’eau signalé. À droite : vue cartographique pendant l’activité de traitement montrant des icônes de gouttelettes correspondant aux plans d’eau, codées par couleur par statut (vert : traité; rouge : indication d’un problème empêchant le traitement; bleu : non traité)

Toutes les informations sont téléchargées sur le tableau de bord, ce qui permet aux gestionnaires de surveiller l’opération. En fonction du pourcentage de zone qui a été balayée et du nombre de plans d’eau qui ont été détectés, échantillonnés ou traités, les gestionnaires décident d’approuver l’achèvement de la tâche, de demander au travailleur sur le terrain de refaire une partie ou la totalité de la tâche (p. ex., scanner une zone qui a été manquée) ou de l’affecter à un autre travailleur de terrain. Le système produit également divers rapports sur la performance des agents de terrain individuels (par exemple, le nombre d’heures travaillées, le pourcentage de la zone qui a été scannée et le nombre de plans d’eau qui ont été trouvés positifs après avoir été déclarés comme traités) et sur la couverture globale des villages (Fig. 2).

Couverture pendant la phase de cartographie. Les carrés bleus indiquent les zones qui ont été étudiées par les travailleurs sur le terrain (modifié à partir d’une capture d’écran du tableau de bord montrant le village Blublu, district de Mé-Zóchi, 28 janvier 2022). Données cartographiques : ©2022 Google

Lors d’un essai à petite échelle de l’application mobile mené à Obuasi, au Ghana, en 2018, les travailleurs de terrain guidés par l’application ont signalé 28% plus de plans d’eau par rapport à une équipe témoin qui a cartographié la même zone en utilisant des méthodes traditionnelles [11]. Le présent article rapporte les résultats d’une opération menée en STP par ZzappMalaria LTD et le STP MOH.

La République démocratique de STP est un pays insulaire du golfe de Guinée qui se compose de deux îles principales, São Tomé et Príncipe. En 2021, STP comptait une population estimée à 228 000 habitants [12], dont plus de 95% vivent sur l’île de São Tomé. Cette île de 854 km2 contient diverses régions climatiques et a une saison des pluies prolongée qui commence en septembre et dure jusqu’en mai. Le nombre de cas de paludisme signalés dans le STP en 2020 était de 1933, avec une incidence de 8,7 pour 1000.9 Le projet pilote de larvicide a été réalisé dans trois districts: Água Grande (un district urbain), Mé-Zóchi et Lobata (rural et semi-urbain), avec une superficie combinée de 243,5 km2 (28% de la superficie de l’île de São Tomé) et une population estimée à 166 500 personnes (73% de la population du pays). Les districts de Cantagalo, Lembá, Caué et l’île autonome de Príncipe (rural et semi-urbain), avec une population totale estimée à 61 500 personnes, n’ont pas été inclus dans l’intervention et ont donc été utilisés comme témoins (Fig. 3). Notez que le pilote n’est pas bien équilibré, car la zone de contrôle n’a pas de district urbain, comme Água Grande. Par conséquent, pour la robustesse, les principaux résultats de l’étude sont rapportés à la fois avec et sans Água Grande.

Sao Tomé-et-Principe. À gauche : Carte de São Tomé-et-Príncipe, avec les districts d’intervention Água Grande, Lobata et Mé-Zóchi mis en évidence. Droite : Dans les trois districts, le système Zzapp a marqué les zones peuplées et les a divisées en 255 unités opérationnelles, d’une superficie totale de 125,41 km2

Bien qu’elles ne fassent pas partie de l’intervention de lutte contre les larvicides numérisés signalée, les activités de lutte antivectorielle en cours, y compris les PID, les MILD, la distribution de médicaments et les larvicides communautaires, ont continué d’avoir lieu dans tous les districts.

L’opération larvicide a été divisée en deux phases : une phase de cartographie au cours de laquelle les agents de terrain ont recherché des plans d’eau et une phase de traitement au cours de laquelle les masses d’eau ont été traitées avec des larvicides sur une base hebdomadaire. Les matériaux larvicides utilisés étaient VectoBac G (granulés) appliqués à la main et VectoBac®® WDG (granulés hydrodispersibles) appliqués sous forme de solution aqueuse. Les deux produits contiennent la bactérie Bacillus thuringiensis var. israelensis (Bti), qui produit des toxines ciblant une protéine spécifique dans le tube digestif des larves de moustiques et de mouches noires, sans aucun effet nocif sur d’autres insectes ou vertébrés.

Avant la mise en œuvre, les agents de terrain ont suivi un cours de formation de trois jours, qui comprenait un aperçu du cycle de transmission du paludisme et du cycle de vie du moustique anophèle ; les objectifs de l’opération; des conseils sur l’utilisation de l’application mobile dans l’exécution de la cartographie et de l’application des larvicides des masses d’eau (y compris les grandes masses d’eau); la sécurité personnelle; pratique sur le terrain; et un test pratique. Une équipe désignée a été formée par un entomologiste du Ministère de la santé pour prélever des échantillons d’eau sur les larves et les pupes de moustiques. L’échantillonnage a été effectué au début de l’opération (c.-à-d. avant le traitement de tout plan d’eau) pour déterminer le taux de positivité de base, et s’est poursuivi toutes les deux semaines tout au long de l’opération dans les mêmes villages échantillonnés au niveau de référence. Cette équipe a échantillonné à plusieurs reprises les mêmes villages dans lesquels 150 plans d’eau testés positifs pour les larves d’anophèles ont été identifiés avant l’application de larvicides (50 plans d’eau positifs par district) afin de surveiller l’évolution de la positivité au fil du temps.

Un autre groupe de travailleurs sur le terrain, qui ont également été formés pour échantillonner les plans d’eau, a servi d’équipe d’assurance qualité. Leur objectif était de compléter le système Zzapp en s’assurant que toute la zone était numérisée; que dans cette zone tous les plans d’eau étaient situés; que tous les plans d’eau ont été traités correctement (c.-à-d. avec la bonne quantité de larvicide à la bonne fréquence); et que tous les plans d’eau apparus à la suite de la pluie ont été détectés. L’AQ a été obtenue en rescannant certaines zones (soit par l’équipe d’assurance qualité, soit par des agents de terrain réguliers) et en échantillonnant, pour chaque travailleur sur le terrain, quelques plans d’eau traités afin de vérifier l’application correcte du larvicide (Fig. 4).

Couverture pendant la phase de traitement. Gouttelettes bleues : plans d’eau traités. Gouttelettes violettes : plans d’eau situés pendant la phase de cartographie, mais signalés comme inexistants pendant la phase de traitement (p. ex. desséchés). Gouttelettes orange: plans d’eau sautés par le travailleur de terrain. Gouttelettes rouges : plans d’eau signalés comme traités mais ensuite déclarés positifs par l’équipe d’assurance qualité (édité à partir d’un écran de tableau de bord présentant le village Blublu, district de Mé-Zóchi, 28 janvier 2022)

L’assurance qualité a été effectuée de manière aléatoire ou en fonction de la sous-performance détectée à l’aide du tableau de bord. Au cours de la phase de numérisation, certains travailleurs ont atteint une couverture inférieure à 50% des zones qu’ils devaient rechercher. Des équipes d’assurance de la qualité ont été envoyées dans ces régions pour déterminer si la faible couverture était justifiée ou non (p. ex. en raison de l’inaccessibilité). D’après les résultats de l’assurance qualité, certains travailleurs sur le terrain ont été recyclés. L’AQ a également été utilisé pendant la phase de traitement, où certains plans d’eau ont été échantillonnés après avoir été déclarés comme traités. Les rapports du tableau de bord ont révélé que 64 % des plans d’eau qui se sont révélés positifs 1 à 6 jours après le traitement (c.-à-d. qu’ils n’ont pas été traités correctement ou qui ont été déclarés à tort comme traités) étaient attribuables à 15 % des travailleurs sur le terrain. Ces travailleurs sur le terrain ont été recyclés ou réaffectés à d’autres tâches.

Vers la fin de l’opération, après s’être rendu compte que les jalons prédéfinis pour les progrès n’étaient pas atteints, le système a été utilisé pour produire des rapports hebdomadaires afin d’évaluer les progrès des agents de terrain en ce qui concerne les heures de travail, le nombre de zones affectées au balayage, le niveau de couverture de balayage dans les zones assignées et le nombre de plans d’eau manqués ou insuffisamment traités. En outre, des discussions de groupe, des entretiens approfondis, des visites sur le terrain et des discussions informelles ont été organisés pour permettre de mieux comprendre les attentes des agents de terrain et les défis de mise en œuvre. En conséquence, la structure de l’emploi a été réorganisée, de nouveaux accords spécifiant les heures de travail et les tâches ont été signés, un système de primes qui attribuait des subventions en espèces aux travailleurs exceptionnels a été mis en place et les travailleurs ont reçu des déjeuners quotidiens. Ces changements étaient corrélés à une augmentation de la productivité de 26 %.

L’opération a été pilotée pour tester le système Zzapp en préparation d’une opération nationale en STP et n’a pas été conçue comme un ECR en grappe. Ses effets ont été mesurés en fonction de deux critères entomologiques et d’un critère épidémiologique : (1) effet sur les larves/pupes et les moustiques adultes; et (2) l’effet sur l’incidence du paludisme. L’effet sur les larves et les pupes a été mesuré par échantillonnage des plans d’eau effectué par des agents de terrain formés par un entomologiste du Ministère de la santé. Lors de chaque échantillonnage, cinq écopes d’eau ont été prélevées dans le plan d’eau et les larves et les pupes ont été comptées pour chaque cuillère, en fonction de leur stade de développement : larves des 1er et 2e stades d’Anopheles, larves des 3e et 4e stades d’Anopheles, larves des 1er et 2e stades de Culex/Aedes, larves des 3e et 4e stades de Culex/Aedes et pupes (toutes les espèces). L’échantillonnage a été effectué au début de l’opération (c.-à-d. avant le traitement de tout plan d’eau) pour déterminer le taux de positivité de base, et s’est poursuivi toutes les deux semaines tout au long de l’opération dans les mêmes villages échantillonnés au niveau de référence. De plus, l’équipe d’assurance qualité a échantillonné quelques plans d’eau traités par chaque travailleur sur le terrain afin de vérifier le traitement approprié.

L’effet de l’intervention sur la population de moustiques adultes repose sur l’échantillonnage entomologique de routine du ministère de la Santé mené toutes les deux semaines par le ministère de la Santé STP, dans deux endroits dans chacun des sept districts du pays. Les collections comprennent à la fois des pièges lumineux CDC et des collections d’atterrissage humain (HLC), à l’intérieur et à l’extérieur. D’après les données historiques, les HLC intérieurs et les pièges lumineux intérieurs et extérieurs capturent un faible nombre de moustiques. Pour cette raison, seules les données HLC extérieures ont été utilisées pour l’analyse.

Pour chaque point de collecte, le rapport entre l’après et le avant a été utilisé comme estimateur de l’augmentation de la population de moustiques dans cette communauté. La médiane des ratios dans toutes les collectivités d’intervention a été utilisée comme estimateur robuste de l’augmentation dans l’ensemble de la zone d’intervention. L’augmentation du contrôle a été estimée de la même manière. Le rapport entre l’augmentation de la zone d’intervention et l’augmentation de la zone de contrôle est l’estimateur de l’impact de l’intervention. Les rapports moyens, les intervalles de confiance et les résultats du test T ont également été calculés. Étant donné que la zone d’intervention et la zone de contrôle ne sont pas bien équilibrées (car la zone d’intervention contient le district urbain d’Água Grande), tous les calculs ont été répétés sans Água Grande. Enfin, en raison du petit nombre de lieux d’échantillonnage et de la difficulté de supposer une distribution normale du rapport, la valeur p non paramétrique de Mann-Whitney a également été calculée.

L’impact de l’intervention sur l’incidence du paludisme repose sur les données officielles sur les cas de paludisme, qui sont systématiquement collectées par le Ministère de la santé, sur la base des rapports hebdomadaires des établissements de santé qui attribuent chaque cas de paludisme à un lieu au niveau du village. L’incidence du paludisme pour 10 000 personnes dans toute la zone d’intervention et dans toute la zone témoin a été calculée, à la fois dans la période précédant l’intervention (semaines 1 à 49 de 2021) et dans la période suivant l’intervention (semaines 1 à 19 de 2022). Le rapport entre le ratio de l’intervention et le rapport après-avant du contrôle est l’estimateur de l’impact de l’intervention. Les intervalles de confiance ont été calculés sur la base des données d’incidence au niveau du village. En raison de la difficulté de calculer l’écart-type pour les ratios, en particulier parce que de nombreux villages avaient zéro cas, les intervalles de confiance d’amorçage ont été calculés à l’aide de l’algorithme de Monte-Carlo de rééchantillonnage des cas. Notez que les moustiques voyagent de village en village, et donc les villages ne sont pas entièrement indépendants les uns des autres.

Pour la zone d’intervention, un calcul supplémentaire a été effectué dans lequel le district urbain d’Água Grande a été exclu, afin de mieux équilibrer l’intervention et le contrôle. Pour refléter l’effet par district, qui convient mieux à l’intervention de lutte antivectorielle, étant donné que les districts sont plus susceptibles d’être répartis indépendamment que les villages, une valeur de Man-Whitney p a été utilisée, excluant les districts comptant moins de 10 cas dans toute la période « avant ». La mise en garde de cette approche est la très petite taille de l’échantillon (7 districts au lieu de 533 villages).

La superficie totale visitée par les agents de terrain au cours de l’étude au sol était de 90,8 km2 (Fig. 5). Au total, 12 788 plans d’eau ont été signalés sur le système. Ces plans d’eau ont été traités un total de 128 864 fois et échantillonnés 31 353 fois. Au total, 28 250 « problèmes » les concernant (p. ex., disparition ou manque d’accessibilité) ont été signalés dans le système.

Couverture obtenue dans les activités cartographiques. Les polygones blancs indiquent la zone identifiée pour l’intervention larvicide. Les zones visitées par les agents de terrain pendant la phase de cartographie sont surlignées en bleu (à une résolution de 10 m2). Des icônes de gouttelettes bleues marquent les plans d’eau signalés par les travailleurs sur le terrain

Dans l’ensemble, 31 353 échantillons de plan d’eau ont été prélevés tout au long de l’opération, montrant une diminution de 61,64 % du taux de positivité des larves d’anophèle pendant la phase de traitement, passant de 19,42 % avant le premier traitement à 7,44 % après le 1/12/2022, et une réduction de 81,84 % du taux de positivité de la nymphe, de 9,24 % avant le premier traitement à 1,67 % après le 1/12/2022 (Fig. 6). Malgré cette tendance, certains plans d’eau sont restés positifs même après la phase de traitement, soit parce qu’ils ont été mal traités, soit parce qu’ils ont été sautés pendant la phase de traitement, soit parce qu’ils sont apparus après la phase de cartographie.

Positivité des larves et des nymphes au cours de l’opération

Le tableau 1 présente la positivité des plans d’eau avant et pendant l’intervention. Le système Zzapp permet d’analyser la positivité des masses d’eau par type et caractéristiques avant l’intervention, et d’identifier les masses d’eau qui restent positives après le traitement (Tableau 1, dossier additionnel 2 : Annexe S2). Ces connaissances peuvent être utilisées dans des collaborations intersectorielles, par exemple, pour informer la municipalité que les canaux sont l’une des principales sources de moustiques. Il peut également servir à des fins opérationnelles, telles que comprendre si les travailleurs sur le terrain traitent correctement les plans d’eau pollués (dossier supplémentaire 2: Annexe S2).

Un facteur supplémentaire expliquant la positivité des plans d’eau peut avoir été la fréquence insuffisante du traitement. La figure 7 montre la corrélation entre la positivité des plans d’eau et le nombre de jours écoulés depuis le dernier traitement. Dans ce projet pilote, le délai minimum entre les événements de traitement a été fixé à cinq jours, l’intervalle cible à sept jours et l’intervalle maximal à 14 jours, après quoi le système alerterait l’administrateur des opérations au moyen du tableau de bord. Dans l’opération, l’intervalle moyen entre les visites était de 10,8 jours, ce qui peut expliquer la positivité de certains plans d’eau.

Échantillonnage des plans d’eau par l’équipe d’assurance qualité. Il est à noter que la positivité initiale (avant traitement) pour les larves est de 19,3 % et de 9,2 % pour les nymphes. Même après 17 jours, le traitement a un certain impact sur la positivité du plan d’eau pour les moustiques anophèles

Les collections intérieures ont produit un faible nombre d’anophèles par rapport aux collections extérieures. Les moyennes mensuelles des moustiques anophèles recueillis en 2021, tous points de collecte confondus, étaient de 0,8 (à l’intérieur) contre 18 (à l’extérieur) pour les HLC (tableau 2). Seules les collections extérieures ont été utilisées, afin de réduire le bruit statistique.

Le rapport mensuel moyen après-avant était de 0,41 (IC à 95 % 0,01-0,81, médiane = 0,2) et de 1,3 (IC à 95 % 0-2,54, médiane = 0,78) pour les zones d’intervention (n = 6) et de contrôle (n = 8), respectivement (p = 0,11). Le changement relatif médian (intervention vs contrôle) était de − 74,9 % (IC à 95 % -100 %, − 30 %, Mann-Whitney p = 0,26). Pour la zone d’intervention sans le district urbain d’Água Grande (n = 5), la moyenne était de 0,51 (IC à 95 % 0-0,52, p = 0,15).

Le niveau de signification des résultats est conforme à ce qui est considéré comme acceptable pour les études pilotes cliniques [13, 14], mais nécessite une confirmation supplémentaire par un ECR en grappes bien alimenté et équilibré. Il est important de noter, cependant, que ce résultat reste robuste dans d’autres méthodes d’analyse, y compris les données des collections intérieures et l’utilisation de pièges lumineux au lieu de HLC.

Le ratio après-avant dans les zones témoins était de 3,57 et dans la zone d’intervention de 1,7 (rapport = 0,475, p = 0,006), ce qui représente une réduction de 52,5%. Les résultats restent similaires lorsque l’on exclut la zone urbaine d’Água Grande de l’échantillon (ratio = 0,47 p = 0,008). La valeur p du test de Mann-Whitney basé sur le district est de 0,35 (n_intervention = 3, n_control = 3). Notez que le district de Príncipe a été exclu du test de Mann-Whitney, car il avait moins de 10 cas de paludisme dans la période « avant ». Tous les autres districts ont enregistré plus de 40 cas chacun au cours de cette période (tableau 3).

Le coût total de l’opération, comprenant une phase de cartographie de deux mois et une phase de larvicide de 5,5 mois, s’est élevé à 143 821 dollars des États-Unis. Les catégories de coûts sont détaillées ci-dessous. Les principaux inducteurs de coûts étaient la main-d’œuvre, le transport et le matériel larvicide (semblables à Worrall et al. [15]). Le coût global de l’opération par personne protégée (PPP) était de 0,86 dollar des États-Unis. Le coût variait considérablement selon la densité de population (tableau 4).

Sur la superficie totale numérisée, 12,87 % (16,15 km2) était urbaine (> 1 500 structures par kilomètre carré, selon l’ensemble de données Open Buildings) [16], dans laquelle vivent environ 56,31 % de la population totale d’intervention (93 762 personnes). Pour une meilleure résolution de la corrélation entre la densité de population et le coût PPA, voir Fig. 7. Selon les données de l’application mobile, 27,2 % des journées de travail et 47,5 % des événements de traitement ont eu lieu dans ces localités urbaines. Le coût dans les zones urbaines était estimé à 41 109 dollars des États-Unis et à 0,44 dollar des États-Unis PPA, et le coût dans les zones rurales était estimé à 102 710 dollars des États-Unis et à 1,41 dollar des États-Unis (voir fig. 8). Fichier supplémentaire 1 : L’annexe S1 présente un calcul plus détaillé des coûts et des économies qui pourraient être réalisées en utilisant des voitures appartenant à l’exploitation plutôt que des taxis.

Comparaison de la densité de population (basée sur le nombre de bâtiments par km2; à gauche) et du coût PPA par localité (à droite)

L’objectif de cette étude était de démontrer le potentiel des outils numériques pour faciliter l’élaboration de stratégies, la mise en œuvre et le suivi des opérations de MSL à grande échelle. Les résultats de l’opération rapportés ici indiquent le rapport coût-efficacité élevé de DML. L’efficacité obtenue – réduction de 52,5 % de l’incidence du paludisme – est comparable à celle rapportée dans les études mesurant l’efficacité des moustiquaires imprégnées d’insecticide (45 % [17]) et de la PID (18 % [18]). Le coût était de 0,86 USD par personne protégée par 6 mois, contre 0,695 USD [19] et 6,19 USD [20] pour les MILD et les PID, respectivement. Dans les zones urbaines et semi-urbaines, le coût de la LMD était nettement inférieur à celui des moustiquaires à long terme : 0,44 dollar par personne protégée par 6 mois, contre 0,695 dollar des États-Unis. Notez que les résultats indiquent que l’intervention est également efficace dans les zones rurales.

L’avantage de la LMD peut être encore plus grand si l’on considère la marge d’amélioration (voir l’élaboration dans le dossier supplémentaire 1: Annexe S1). Bien que la distinction entre les zones urbaines et rurales dans le contexte du paludisme ne soit pas toujours claire [21], les outils d’IA qui comptent les maisons, tels que le système Zzapp ou le projet Open Buildings de Google, permettent d’estimer les coûts opérationnels pour différents sites (Fig. 8), ce qui peut aider les décideurs politiques à répartir les budgets de lutte contre le paludisme entre la LMM et d’autres interventions de manière rentable. Fondamentalement, la numérisation permet une surveillance efficace de l’opération, ce qui rend les opérations plus standardisées et reproductibles.

Il convient de noter que certains des résultats, en particulier au niveau des districts, n’étaient pas statistiquement significatifs, peut-être en raison du faible nombre de districts. En outre, les districts n’étaient pas bien équilibrés entre les zones urbaines et rurales. Il est donc nécessaire de confirmer les résultats via un ECR en grappes bien conçu, qui examinera également la valeur incrémentale de la DLM par rapport aux opérations larvicides conventionnelles.

Le rapport coût-efficacité de DML a le potentiel d’être amélioré par l’utilisation de nouveaux outils. Par exemple, la détection des plans d’eau par drone ou imagerie satellitaire à l’aide de l’IA peut être utilisée pour optimiser la détection et le traitement des plans d’eau [22, 23], et l’analyse des conditions et des modèles météorologiques peut aider à choisir le meilleur moment pour les interventions.

Il est important de noter que pendant les opérations de LMD, une grande quantité de données concernant l’emplacement et d’autres paramètres (par exemple, le type ou le niveau de positivité) des sites de reproduction des moustiques est recueillie. Ces informations peuvent être utilisées non seulement pour les propositions fonctionnelles immédiates des opérations LSM, mais aussi pour enrichir les connaissances sur la dynamique vectorielle en général. Dans les deux cas, le LMD peut jouer un rôle crucial dans l’atténuation du risque posé aux pays africains par l’espèce envahissante Anopheles stephensi. Ce vecteur, contrairement aux espèces indigènes africaines, est capable de se reproduire dans des récipients d’eau artificiels abondants dans les villes, constituant ainsi une menace pour de grandes populations qui étaient auparavant moins touchées par le paludisme [9]. Anopheles stephensi a également montré une résistance aux insecticides recommandés par l’OMS dans les moustiquaires imprégnées d’insecticide et les PID, et sa lutte se concentre donc sur des stratégies qui n’incluent pas d’insecticides, tels que LSM [24]. La numérisation peut non seulement faciliter ces opérations de lutte antivectorielle, mais aussi soutenir les efforts de surveillance nationaux et régionaux.

De plus, la modélisation spatiale et les données sur l’emplacement des plans d’eau peuvent optimiser l’utilisation d’autres méthodes, par exemple en recommandant quelles maisons devraient être traitées avec des PID ou où placer des appâts à sucre ciblés attrayants (ATSB) [25]. Ainsi, la numérisation peut permettre les opérations de GIV recherchées depuis longtemps, mais rarement mises en œuvre, qui ont été recommandées dans le contexte d’An. Stephensi [26] et de la lutte antivectorielle plus largement [27].

La clé de tout ce qui précède est des mécanismes de surveillance efficaces qui fournissent des données fiables et granulaires en temps réel. Pendant les opérations, le suivi permet de suivre les progrès, d’évaluer les performances des travailleurs, de signaler les domaines nécessitant une attention particulière et d’étendre les interventions réussies. La surveillance facilite également le suivi des dépenses, contribuant ainsi à la fois à réduire les coûts opérationnels et à fournir des rapports de responsabilisation clairs, détaillés et précis aux parties prenantes. Enfin, un suivi étroit renforce la robustesse des résultats, fournissant des informations fiables fondées sur des données et des recommandations pour les recherches et les interventions futures. La numérisation facilite la mise en commun et l’analyse de diverses données sur le paludisme et à plusieurs niveaux, de l’emplacement d’un plan d’eau dans un village à la distance moyenne jusqu’aux hôpitaux dans un district donné, des coûts de transport à l’acceptation par la communauté. L’agrégation de ces informations dans une seule plate-forme spatiale peut améliorer considérablement les opérations de lutte antivectorielle, au point de reproduire les résultats des opérations historiques de LSM: élimination à l’échelle nationale.

Le MSL est l’une des méthodes les plus anciennes de lutte contre le paludisme ; Avec l’utilisation d’outils modernes, il peut également être l’un des plus rentables. Le larvicide est sûr, simple et éprouvé, et ajoute une intervention synergique avec les méthodes adulticides telles que la PID et les MILD. Bien qu’actuellement considéré par beaucoup comme une méthode secondaire de lutte antivectorielle, LSM a le potentiel de devenir l’intervention fondamentale des opérations de lutte antivectorielle à grande échelle et rentables. Des opérations LSM correctement planifiées et soigneusement exécutées ciblent le problème à partir de la racine et fournissent des informations précieuses sur l’emplacement, le type et la positivité des plans d’eau, qui peuvent servir de base à l’optimisation d’autres interventions de lutte antivectorielle. La numérisation facilite tous les aspects des opérations LSM : de la planification à la surveillance, en passant par l’exécution. Il facilite le travail des gestionnaires et des travailleurs sur le terrain et présente une image claire et fiable des progrès, des dépenses et des résultats des opérations, qui peut facilement être partagée avec les parties prenantes et la communauté. D’autres recherches et expérimentations sont nécessaires pour épuiser pleinement les possibilités de DML et sa transformation en base d’un système IVM numérique (dIVM) à part entière.

Les ensembles de données générés et/ou analysés au cours de la présente étude sont disponibles auprès de l’auteur correspondant sur demande raisonnable.

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L’opération a été financée par ZzappMalaria LTD et le ministère de la Santé STP.

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João Alcântara Viegas D’Abreu & Herod Rompão

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Correspondance avec Yonatan Fialkoff.

Sans objet.

L’opération a été financée par ZzappMalaria LTD et le ministère de la Santé STP.

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: Tableau S1. Localités rurales vs localités urbaines dans la zone d’intervention. Tableau S2. Coûts de transport estimatifs ($ US).

Tableau S3. Répartition des plans d’eau selon le type. Tableau S4. Régression logistique des caractéristiques des plans d’eau et positivité avant traitement. Tableau S5. Régression logistique des caractéristiques des plans d’eau et de la positivité après traitement. Figue. S1. Positivité du plan d’eau en fonction du type.

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Réimpressions et autorisations

Vigodny, A., Ben Aharon, M., Wharton-Smith, A. et coll. La gestion numérique des larvicides en tant qu’intervention rentable contre le paludisme urbain: leçons opérationnelles d’un projet pilote à São Tomé et Príncipe guidé par le système Zzapp. Malar J 22, 114 (2023). https://doi.org/10.1186/s12936-023-04543-0

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Reçu: 15 novembre 2022

Acceptée: 23 mars 2023

Publication : 6 avril 2023

DEUX : https://doi.org/10.1186/s12936-023-04543-0

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