3rd Edition of Malária nos PALOP Conference – 2025: Pre-conference Workshop

MESA Correspondents bring you cutting-edge coverage from the 3rd Malária nos PALOP Conference.

* English Version (Portuguese below)

Opening remarks

The activities from the first day began with a welcoming session led by Lara Ferrero Gómez (Jean Piaget University of Cape Verde). Gómez highlighted that this marks the second time, in three editions of the “Malária nos PALOP” conference, that a Mathematical Modelling workshop has been included in the program. Following this, she welcomed the participants and formally inaugurated the “Malária nos PALOP” conference. This year’s event is being held in Praia, Cape Verde, in a hybrid format (remote and in-person).

Workshop 1 – Statistical and mathematical modelling for sero-epidemiological data of tropical infectious diseases

Nuno Sepúlveda (Center for Statistics and Applications – University of Lisbon/Warsaw Polytechnic Institute, Poland) conducted a workshop on statistical and mathematical modeling applied to the seroepidemiology of tropical diseases, with a focus on malaria. When introducing the topic, he highlighted that the epidemiological metrics traditionally used to inform malaria transmission intensity have certain limitations. The content was structured into three main topics: (1) the definition of seropositivity and estimation of seroprevalence using Gaussian mixture models; (2) estimation of the seroconversion rate, considering it as an indirect indicator of disease transmission intensity, though reversible catalytic models; and (3) calculation of the sample size required to ensure precision in seroconversion rate estimation. Seroepidemiology is based on quantitative serological data from tests that measure antibody levels specific to the parasite. To classify individuals as seronegative or seropositive, Sepúlveda used the Expectation – Maximization (EM) algorithm implemented in R, allowing the adjustment of mixture model parameters based on a combination of normal distributions. The determination of the cut-off point is based on the mean and standard deviation of the seronegative group, often using the 3-sigma rule. The seroconversion rate was estimated from cross-sectional surveys, using participant’s age as a proxy for exposure time to the parasite. Statistical methods to ensure the desired precision in the estimates were also discussed, considering factors such as the population’s age structure and the type of confidence interval applied. This approach significantly contributes to the design of more efficient epidemiological studies. 

Workshop 2 – Introduction to System Dynamics

Timothy Silberg (Michigan State University, United States of America) gave a workshop on the application of systems dynamics modelling in the context of malaria, highlighting key concepts, practical benefits, and methodologies. Systems modelling was described as a mathematical approach used to analyze interactions and feedback mechanisms between the main components of malaria transmission, including human populations, vectors, parasites, environmental factors, and intervention strategies. Silberg emphasized the use of “stocks” (populations) and “flows” (rates), along with visual modelling language for scenario simulations and stakeholder engagement. In practice, he highlighted the value of systems modelling in vector control for enhancing collaboration, strategic planning, and testing assumptions, while noting challenges like complexity and interdisciplinary barriers. As an example, he described how system dynamics was used in Côte d’Ivoire to address a 3.7% HIV/AIDS prevalence in 2012. A model projected the epidemic from 1990 to 2040, allowing policy simulations that improved forecasting and resource allocation, prompting USAID to update its data collection requirements for more effective HIV/AIDS policy-making. Silberg also outlined the model-building process in three phases: (1) assessing relevance and engaging stakeholders, (2) collecting narrative data and converting it into causal diagrams, and (3) building quantitative models with defined parameters. Finally, participants used the Vensim software to run a practical simulation exercise. The model explored multiple quantifiable factors, including bed net usage, human infection rates, infected mosquitoes, total infected humans, mosquito access to blood meals, and human exposure to mosquitoes.

* Versão em português

Sessão de Abertura

As atividades do primeiro dia do workshop iniciaram com uma introdução feita pela moderadora Lara Ferrero Gómez (Universidade Jean Piaget de Cabo Verde), que destacou ser esta  a segunda vez,  em três edições da conferência “Malária nos PALOP”, que o evento inclui um workshop, e este ano sobre a Modelação Matemática. De seguida, deu as boas-vindas aos participantes e declarou aberta a conferência “Malária nos PALOP”, a decorrer  em Cabo Verde, Cidade de Praia no formato híbrido (remoto e presencial).

Workshop 1 – Modelação estatística e matemática para dados seroepidemiológicos de doenças infecciosas tropicais

Nuno Sepúlveda (Centro de Estatística e Aplicações – Universidade de Lisboa / Instituto Politécnico de Varsóvia, Polónia) conduziu um workshop sobre modelagem estatística e matemática aplicada à seroepidemiologia de doenças tropicais, com foco em malária.  Ao introduzir o tema,  destacou que as métricas epidemiológicas tradicionalmente utilizadas para a informar a intensidade de transmissão da malária apresentam limitações. O conteúdo foi estruturado em três tópicos principais: (1) definição de seropositividade e estimativa da seroprevalência com modelo  misto Gaussiano; (2) estimativa da taxa de seroconversão, considerando um indicador indireto da intensidade de transmissão da doença, através de modelos catalíticos reversíveis; e (3) cálculo do tamanho amostral necessário para garantir precisão na estimativa da seroconversão. A seroepidemiologia baseia-se em dados serológicos quantitativos, provenientes de testes que medem os níveis de anticorpos específicos contra o parasita. Para classificar os indivíduos como seronegativos ou seropositivos, Sepúlveda utilizou o algoritmo EM (Expectation-Maximization) implementado no R, permitindo ajustar os parâmetros de modelos de mistos com base em uma combinação de distribuições normais. A determinação do ponto de corte (cut-off) baseia-se na média e no desvio padrão dos seronegativos, utilizando frequentemente a regra dos 3-sigmas. A taxa de seroconversão foi estimada a partir de inquéritos transversais, utilizando a idade dos participantes como proxy do tempo de exposição ao parasita. Também foram abordados métodos estatísticos para garantir a precisão desejada nas estimativas, considerando fatores como a estrutura etária da população e o tipo de intervalo de confiança aplicado. A abordagem contribui significativamente para o desenho de estudos epidemiológicos mais eficientes.

Workshop 2 – Introdução à Dinâmica de Sistemas

Timothy Silberg (Food Security Group, Michigan State University, Estados Unidos da América) conduziu um workshop sobre a aplicação da modelação dinâmica de sistemas no contexto da malária, destacando conceitos-chave, metodologias e benefícios práticos. Esta abordagem matemática permite analisar interações e mecanismos entre os principais componentes da transmissão da malária: populações humanas, vetores, parasitas, fatores ambientais e estratégias de intervenção. Silberg destacou a utilização de “stocks” (populações) e “fluxos” (taxas), assim como uma linguagem visual de modelação para simulações de cenários e envolvimento de partes interessadas. Na prática, a modelação de sistemas foi apresentada como uma ferramenta útil no controlo vetorial, ao facilitar a colaboração intersetorial, o planeamento estratégico e a verificação de pressupostos. No entanto, apontou desafios como a complexidade cognitiva e barreiras interdisciplinares. Como exemplo, descreveu a aplicação da abordagem no HIV/SIDA na Costa do Marfim, com prevalência de 3,7% em 2012. O modelo previu a evolução da epidemia entre 1990 e 2040 e permitiu simulações de políticas, levando à revisão dos requisitos de dados pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID) para aprimorar a tomada de decisão. Silberg apresentou o processo de construção do modelo em três fases: (1) avaliação da relevância e envolvimento das partes interessadas, (2) recolha de dados narrativos e conversão em diagramas causais, e (3) construção de modelos quantitativos. Por fim, os participantes realizaram uma simulação com o software Vensim, explorando fatores como uso de redes mosquiteiras, taxas de infeção e exposição humana aos mosquitos.