Pour surmonter les différences dans les plans expérimentaux, les données apportées à la banque de données du réseau WWARN doivent concerner des patients individuels. Pour plus d’informations, consultez notre article dans la revue Malaria. Des mesures de sécurité strictes garantissent que les fichiers de données individuelles ne seront accessibles qu’à leur contributeur d’origine, sauf si ce dernier choisit de partager ses données avec des tiers à travers notre système sécurisé. Pour plus d’informations sur le traitement des données apportées, voir Fournir des données.

Parmi les variables requises avec chaque dépôt de données, citons :

• Identifiant de patient (rendu anonyme)
• Traitement reçu, y compris la voie d’administration, la dose et la date & l’heure de chaque prise
• Date & heure de prélèvement de chaque échantillon pharmacocinétique 
• Médicament/métabolite analysé
• Concentration de médicament/métabolite à chaque moment
• Renseignements de base sur le centre d’étude et la méthode d’analyse

Ces variables serviront à déduire les variables qui indiquent l’exposition aux antipaludiques. De cette façon, les résultats de toutes les études présentées dans l’outil de visualisation par WWARN Explorer auront été déduits en utilisant la même méthode statistique, ce qui renforce la comparabilité entre les études.

La valeur des données pharmacocinétiques ci-dessus est grandement améliorée si elle est liée à des données d’efficacité clinique (voir les variables requises) pour nous aider à mieux comprendre l’effet de l’exposition aux médicaments sur la réponse au traitement. Lorsqu’elles existent, ces données seront stratifiées suivant les données moléculaires et in vitro des mêmes patients.  Visualisez le plan de gestion et d’analyse statistique des données (DMSAP, de l'anglais Data Management and Statistical Analytical Plan) du module In Vitro pour obtenir une description claire et transparente des méthodes utilisées par le réseau WWARN pour traiter et analyser les données in vitro.

Pour améliorer notre compréhension des facteurs des patients qui ont des effets importants sur l’efficacité des antipaludiques, nous apprécierions l’inclusion d’autant de données que possible sur les caractéristiques initiales de chaque patient à l’étude, comme l’âge, le sexe, la grossesse, les affections comorbides, l’administration concomitante de graisses ou de médicaments, la situation vis-à-vis du paludisme (par exemple espèce, gravité de la maladie, traitement préventif par intermittence, volontaire sain).