O objetivo do trabalho de Médicos Sem Fronteiras (MSF) em Papua Nova Guiné foi a redução da alta prevalência de tuberculose (TB) por meio de prevenção, triagem, diagnóstico e tratamento aprimorados. Em 2023, concluímos a transferência dessas atividades. 

Nossas equipes têm trabalhado em colaboração com o programa nacional de TB em duas instalações em Port Moresby, a capital do país. O programa iniciou em 2015 as atividades no Hospital Gerehu, dando continuidade na Clínica Six Mile a partir de 2022. As equipes fornecem cuidados aos pacientes com TB sensível a medicamentos (TB-DS) e formas da doença mais difíceis de curar e resistentes a medicamentos (TB-DR). 

Para prevenir a disseminação da doença, conduzimos nosso trabalho de sensibilização e promoção da saúde baseado na comunidade em áreas de alto risco, focando particularmente bairros de baixa renda e densamente povoados e com saneamento precário. Além disso, nossas equipes forneceram tratamento preventivo de TB para pessoas que tiveram contato próximo com pacientes com TB-DS confirmados. 

Ao longo dos anos, nossas equipes colaboraram com autoridades de saúde locais e seu pessoal para consolidar a capacidade técnica do tratamento da TB nessas regiões. Em 2023, quando o projeto atingiu seu objetivo, a de estabelecer um sistema abrangente para prevenção, detecção precoce, tratamento e acompanhamento de pacientes com TB, nós o transferimos gradualmente para coordenação da autoridade de saúde provincial. 

Os profissionais de saúde e médicos locais receberam treinamento em procedimentos de teste específicos, enquanto os técnicos de laboratório receberam instruções sobre o uso da  máquina de teste molecular GeneXpert para diagnóstico rápido. O esforço de capacitação também incluiu atividades de educação do paciente, aconselhamento e atividades de conscientização. 

Além disso, MSF conduziu um estudo para contribuir com a pesquisa global sobre diagnóstico de TB. O estudo comparou  a eficácia do ultrassom com a da radiografia de tórax no diagnóstico de TB pulmonar. Se os resultados forem semelhantes, demonstrarão uma implementação mais fácil e eficiente em cenários com recursos limitados.