Vnútorné reziduálne postreky (IRS) sú hlavným pilierom snáh o kontrolu vektorov viscerálnej leishmaniózy (VL) v Indii. O vplyve kontrol IRS na rôzne typy domácností sa vie len málo. V tejto práci hodnotíme, či má IRS s použitím insekticídov rovnaké reziduálne a intervenčné účinky pre všetky typy domácností v obci. Vyvinuli sme tiež kombinované mapy priestorového rizika a modely analýzy hustoty komárov na základe charakteristík domácností, citlivosti na pesticídy a stavu IRS, aby sme preskúmali priestorové a časové rozloženie vektorov na mikroskopickej úrovni.
Štúdia sa uskutočnila v dvoch dedinách bloku Mahnar v okrese Vaishali v Biháre. Hodnotila sa kontrola vektorov VL (P. argentipes) pomocou IRS s použitím dvoch insekticídov [dichlórdifenyltrichlóretán (DDT 50 %) a syntetických pyretroidov (SP 5 %)]. Časová reziduálna účinnosť insekticídov na rôznych typoch stien sa hodnotila pomocou metódy kužeľového biotestu podľa odporúčaní Svetovej zdravotníckej organizácie. Citlivosť pôvodných strieborných rybeniek na insekticídy sa skúmala pomocou in vitro biotestu. Hustota komárov v domácnostiach a útulkoch pre zvieratá pred a po IRS sa monitorovala pomocou svetelných pascí inštalovaných Centrami pre kontrolu chorôb od 18:00 do 6:00. Najvhodnejší model pre analýzu hustoty komárov bol vyvinutý pomocou viacnásobnej logistickej regresnej analýzy. Na mapovanie rozloženia citlivosti vektorov na pesticídy podľa typu domácnosti sa použila technológia priestorovej analýzy založená na GIS a na vysvetlenie časopriestorového rozloženia strieborných kreviet sa použil stav IRS domácností.
Strieborné komáre sú veľmi citlivé na SP (100 %), ale vykazujú vysokú odolnosť voči DDT s úmrtnosťou 49,1 %. SP-IRS bol údajne lepšie akceptovaný verejnosťou ako DDT-IRS vo všetkých typoch domácností. Zvyšková účinnosť sa líšila v závislosti od povrchu stien; žiadny z insekticídov nespĺňal odporúčanú dĺžku účinku Svetovej zdravotníckej organizácie podľa IRS. Vo všetkých časových bodoch po IRS bolo zníženie počtu páchnucich ploštíc v dôsledku SP-IRS väčšie medzi skupinami domácností (t. j. postrekovačmi a strážnymi) ako v dôsledku DDT-IRS. Kombinovaná priestorová mapa rizika ukazuje, že SP-IRS má lepší kontrolný účinok na komáre ako DDT-IRS vo všetkých rizikových oblastiach typu domácnosti. Viacúrovňová logistická regresná analýza identifikovala päť rizikových faktorov, ktoré boli silne spojené s hustotou strieborných kreviet.
Výsledky poskytnú lepšie pochopenie postupov IRS pri kontrole viscerálnej leishmaniózy v Biháre, čo môže pomôcť usmerniť budúce úsilie o zlepšenie situácie.
Viscerálna leishmanióza (VL), známa aj ako kala-azar, je endemické zanedbávané tropické ochorenie prenášané vektormi spôsobené prvokmi rodu Leishmania. Na indickom subkontinente (IS), kde sú ľudia jediným rezervoárovým hostiteľom, sa parazit (t. j. Leishmania donovani) prenáša na ľudí uhryznutím infikovaných samičiek komárov (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. V Indii sa VL vyskytuje prevažne v štyroch stredných a východných štátoch: Bihár, Džharkhand, Západné Bengálsko a Uttarpradéš. Niektoré ohniská boli hlásené aj v Madhjapradéši (stredná India), Gudžaráte (západná India), Tamilnádu a Kérale (južná India), ako aj v subhimalájskych oblastiach severnej Indie vrátane Himáčalpradéša a Džammú a Kašmíru. 3]. Spomedzi endemických štátov je Bihár vysoko endemický s 33 okresmi postihnutými VL, ktoré predstavujú viac ako 70 % z celkového počtu prípadov v Indii každý rok [4]. V regióne je ohrozených približne 99 miliónov ľudí s priemerným ročným výskytom 6 752 prípadov (2013 – 2017).
V Biháre a ďalších častiach Indie sa úsilie o kontrolu vektorov prenášaných chorôb (VL) spolieha na tri hlavné stratégie: včasnú detekciu prípadov, účinnú liečbu a kontrolu vektorov pomocou postrekov insekticídmi v domácnostiach a útulkoch pre zvieratá [4, 5]. Ako vedľajší účinok antimalarických kampaní IRS úspešne kontroloval VL v 60. rokoch 20. storočia pomocou dichlórdifenyltrichlóretánu (DDT 50 % WP, 1 g ai/m2) a programová kontrola úspešne kontrolovala VL v rokoch 1977 a 1992 [5, 6]. Nedávne štúdie však potvrdili, že krevety striebornobruché si vyvinuli rozsiahlu rezistenciu voči DDT [4, 7, 8]. V roku 2015 Národný program kontroly vektorov prenášaných chorôb (NVBDCP, Nové Dillí) zmenil IRS z DDT na syntetické pyretroidy (SP; alfa-cypermetrín 5 % WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Svetová zdravotnícka organizácia (WHO) si stanovila cieľ eliminovať VL do roku 2020 (t. j. < 1 prípad na 10 000 ľudí ročne na úrovni ulice/bloku) [10]. Niekoľko štúdií ukázalo, že IRS je účinnejšia ako iné metódy kontroly vektorov pri minimalizácii hustoty piesočných mušiek [11, 12, 13]. Nedávny model tiež predpovedá, že v prostredí s vysokou epidémiou (t. j. miera epidémie pred kontrolou 5/10 000) by účinná IRS pokrývajúca 80 % domácností mohla dosiahnuť ciele eliminácie o jeden až tri roky skôr [14]. VL postihuje najchudobnejšie vidiecke komunity v endemických oblastiach a ich kontrola vektorov sa spolieha výlučne na IRS, ale zvyškový vplyv tohto kontrolného opatrenia na rôzne typy domácností nebol nikdy v teréne skúmaný v intervenčných oblastiach [15, 16]. Okrem toho po intenzívnej práci v boji proti VL epidémia v niektorých dedinách trvala niekoľko rokov a zmenila sa na ohniská nákazy [17]. Preto je potrebné vyhodnotiť zvyškový vplyv IRS na monitorovanie hustoty komárov v rôznych typoch domácností. Okrem toho, mikroskopické geopriestorové mapovanie rizík pomôže lepšie pochopiť a kontrolovať populácie komárov aj po zásahu. Geografické informačné systémy (GIS) sú kombináciou technológií digitálneho mapovania, ktoré umožňujú ukladanie, prekrývanie, manipuláciu, analýzu, vyhľadávanie a vizualizáciu rôznych súborov geografických environmentálnych a sociodemografických údajov na rôzne účely [18, 19, 20]. Globálny pozičný systém (GPS) sa používa na štúdium priestorovej polohy komponentov zemského povrchu [21, 22]. Nástroje a techniky priestorového modelovania založené na GIS a GPS sa aplikujú na niekoľko epidemiologických aspektov, ako je priestorové a časové hodnotenie chorôb a predpovedanie prepuknutia nákazy, implementácia a hodnotenie kontrolných stratégií, interakcie patogénov s environmentálnymi faktormi a priestorové mapovanie rizík. [20, 23, 24, 25, 26]. Informácie zhromaždené a odvodené z geopriestorových máp rizík môžu uľahčiť včasné a účinné kontrolné opatrenia.
Táto štúdia hodnotila zvyškovú účinnosť a účinok intervencie DDT a SP-IRS na úrovni domácností v rámci Národného programu kontroly vektorov VL v Biháre v Indii. Ďalšími cieľmi bolo vyvinúť kombinovanú mapu priestorového rizika a model analýzy hustoty komárov na základe charakteristík obydlia, citlivosti vektorov insekticídov a stavu IRS domácností s cieľom preskúmať hierarchiu priestorovo-časového rozloženia mikroskopických komárov.
Štúdia sa uskutočnila v bloku Mahnar v okrese Vaishali na severnom brehu rieky Ganga (obr. 1). Makhnar je vysoko endemická oblasť s priemerným počtom 56,7 prípadov VL za rok (170 prípadov v rokoch 2012 – 2014), pričom ročná miera incidencie je 2,5 – 3,7 prípadov na 10 000 obyvateľov. Boli vybrané dve dediny: Chakeso ako kontrolné miesto (obr. 1d1; žiadne prípady VL za posledných päť rokov) a Lavapur Mahanar ako endemické miesto (obr. 1d2; vysoko endemické, s 5 alebo viacerými prípadmi na 1 000 obyvateľov za rok za posledných 5 rokov). Dediny boli vybrané na základe troch hlavných kritérií: poloha a dostupnosť (t. j. poloha na rieke s ľahkým prístupom po celý rok), demografické charakteristiky a počet domácností (t. j. najmenej 200 domácností; Chaqueso má 202 a 204 domácností s priemernou veľkosťou domácnosti). 4,9 a 5,1 osoby) a Lavapur Mahanar) a typ domácnosti (DT) a charakter ich rozloženia (t. j. náhodne rozložené zmiešané DT). Obe študované dediny sa nachádzajú do 500 m od mesta Makhnar a okresnej nemocnice. Štúdia ukázala, že obyvatelia študovaných dedín sa veľmi aktívne zapájali do výskumných aktivít. Domy v tréningovej dedine [pozostávajúce z 1-2 spální s 1 pripojeným balkónom, 1 kuchyne, 1 kúpeľne a 1 stodoly (pripojenej alebo samostatnej)] pozostávajú z tehlových/hlinených stien a nepálených podláh, tehlových stien s vápennocementovou omietkou a cementových podláh, neomietnutých a nenatieraných tehlových stien, hlinených podláh a slamenej strechy. Celý región Vaishali má vlhké subtropické podnebie s obdobím dažďov (júl až august) a obdobím sucha (november až december). Priemerné ročné zrážky sú 720,4 mm (rozsah 736,5 – 1 076,7 mm), relatívna vlhkosť vzduchu 65 ± 5 % (rozsah 16 – 79 %), priemerná mesačná teplota 17,2 – 32,4 °C. Máj a jún sú najteplejšie mesiace (teploty 39 – 44 °C), zatiaľ čo január je najchladnejší (7 – 22 °C).
Mapa študovanej oblasti zobrazuje polohu Biháru na mape Indie (a) a polohu okresu Vaishali na mape Biháru (b). Blok Makhnar (c) Pre štúdiu boli vybrané dve dediny: Chakeso ako kontrolné miesto a Lavapur Makhnar ako intervenčné miesto.
V rámci Národného programu kontroly kalaazaru vykonala Zdravotná rada spoločnosti Bihar (SHSB) v rokoch 2015 a 2016 dve kolá ročných IRS (prvé kolo, február – marec; druhé kolo, jún – júl)[4]. Na zabezpečenie efektívnej implementácie všetkých aktivít IRS vypracoval Lekársky inštitút Rajendra Memorial (RMRIMS; Bihar) v Patne, dcérska spoločnosť Indickej rady pre lekársky výskum (ICMR; Nové Dillí), mikroakčný plán. nodálny inštitút. Dediny IRS boli vybrané na základe dvoch hlavných kritérií: anamnéza prípadov VL a retrodermálneho kalaazaru (RPKDL) v dedine (t. j. dediny s 1 alebo viacerými prípadmi počas akéhokoľvek obdobia za posledné 3 roky vrátane roku implementácie), neendemické dediny v okolí „horúcich miest“ (t. j. dediny, ktoré nepretržite hlásia prípady ≥ 2 roky alebo ≥ 2 prípady na 1000 obyvateľov) a nové endemické dediny (žiadne prípady za posledné 3 roky) dediny v poslednom roku implementácie uvedeného v [17]. Susedné dediny, ktoré implementujú prvé kolo národného zdaňovania, ako aj nové dediny, sú zahrnuté do druhého kola národného akčného plánu zdaňovania. V roku 2015 sa v obciach zapojených do intervenčnej štúdie uskutočnili dve kolá IRS s použitím DDT (DDT 50 % WP, 1 g ai/m2). Od roku 2016 sa IRS vykonáva s použitím syntetických pyretroidov (SP; alfa-cypermetrín 5 % VP, 25 mg ai/m2). Postrek sa vykonával pomocou čerpadla Hudson Xpert (13,4 l) s tlakovou clonou, ventilom s premenlivým prietokom (1,5 baru) a plochej trysky 8002 pre porézne povrchy [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihár) monitoroval IRS na úrovni domácností a dedín a poskytoval predbežné informácie o IRS dedinčanom prostredníctvom mikrofónov počas prvých 1 – 2 dní. Každý tím IRS je vybavený monitorom (poskytnutým RMRIMS) na monitorovanie výkonnosti tímu IRS. Ombudsmani spolu s tímami IRS sú nasadení do všetkých domácností, aby informovali a ubezpečili hlavy domácností o priaznivých účinkoch IRS. Počas dvoch kôl prieskumov IRS dosiahlo celkové pokrytie domácností v študovaných obciach najmenej 80 % [4]. Stav postreku (t. j. žiadny postrek, čiastočný postrek a úplný postrek; definované v doplnkovom súbore 1: tabuľka S1) bol zaznamenaný pre všetky domácnosti v intervenčnej obci počas oboch kôl IRS.
Štúdia sa uskutočnila od júna 2015 do júla 2016. Daňový úrad (IRS) využil centrá chorôb na monitorovanie pred intervenciou (t. j. 2 týždne pred intervenciou; základný prieskum) a po intervencii (t. j. 2, 4 a 12 týždňov po intervencii; následné prieskumy), kontrolu hustoty a prevenciu piesočných múch v každom kole IRS. v každej domácnosti. Jedna noc (t. j. od 18:00 do 18:00) svetelná pasca [28]. Svetelné pasce boli nainštalované v spálňach a útulkoch pre zvieratá. V obci, kde sa intervenčná štúdia uskutočnila, bolo pred IRS testovaných 48 domácností na hustotu piesočných múch (12 domácností denne počas 4 po sebe nasledujúcich dní až do dňa pred dňom IRS). 12 domácností bolo vybraných pre každú zo štyroch hlavných skupín domácností (t. j. domácnosti s obyčajnou hlinenou omietkou (PMP), cementovou omietkou a vápenným obkladom (CPLC), tehlové neomietnuté a nenatierané domácnosti (BUU) a domácnosti so slamenou strechou (TH)). Následne bolo vybraných iba 12 domácností (zo 48 domácností pred IRS), aby pokračovali v zbere údajov o hustote komárov po stretnutí IRS. Podľa odporúčaní WHO bolo vybraných 6 domácností z intervenčnej skupiny (domácnosti podstupujúce ošetrenie IRS) a kontrolnej skupiny (domácnosti v intervenčných obciach, tí majitelia, ktorí odmietli povolenie IRS) [28]. Z kontrolnej skupiny (domácnosti v susedných obciach, ktoré nepodstúpili IRS z dôvodu nedostatku VL) bolo vybraných iba 6 domácností na monitorovanie hustoty komárov pred a po dvoch sedeniach IRS. Pre všetky tri skupiny monitorovania hustoty komárov (t. j. intervenčnú, kontrolnú a kontrolnú) boli domácnosti vybrané z troch skupín úrovne rizika (t. j. nízku, strednú a vysokú; dve domácnosti z každej úrovne rizika) a boli klasifikované charakteristiky rizika HT (moduly a štruktúry sú uvedené v tabuľke 1 a tabuľke 2) [29, 30]. Boli vybrané dve domácnosti na úroveň rizika, aby sa predišlo skresleným odhadom hustoty komárov a porovnaniam medzi skupinami. V intervenčnej skupine sa hustota komárov po zaradení do systému IRS monitorovala v dvoch typoch domácností zaradených do systému IRS: plne ošetrené (n = 3; 1 domácnosť na úroveň rizikovej skupiny) a čiastočne ošetrené (n = 3; 1 domácnosť na úroveň rizikovej skupiny). ).riziková skupina).
Všetky komáre odchytené v teréne zozbierané do skúmaviek boli prenesené do laboratória a skúmavky boli usmrtené pomocou vaty namočenej v chloroforme. Strieborné piesočné muchy boli pohlavne oddelené a oddelené od ostatného hmyzu a komárov na základe morfologických charakteristík s použitím štandardných identifikačných kódov [31]. Všetci samci a samičky strieborných kreviet boli potom samostatne konzervovaní v 80 % alkohole. Hustota komárov na pascu/noc bola vypočítaná pomocou nasledujúceho vzorca: celkový počet odchytených komárov/počet svetelných pascí nastavených za noc. Percentuálna zmena početnosti komárov (SFC) v dôsledku IRS s použitím DDT a SP bola odhadnutá pomocou nasledujúceho vzorca [32]:
kde A je základná priemerná SFC pre intervenčné domácnosti, B je priemerná SFC pre intervenčné domácnosti podľa IRS, C je základná priemerná SFC pre kontrolné/sentinelové domácnosti a D je priemerná SFC pre kontrolné/sentinelové domácnosti podľa IRS.
Výsledky intervenčného efektu, zaznamenané ako záporné a kladné hodnoty, naznačujú pokles, respektíve zvýšenie SFC po IRS. Ak SFC po IRS zostala rovnaká ako východisková SFC, intervenčný efekt sa vypočítal ako nula.
Podľa Schémy hodnotenia pesticídov Svetovej zdravotníckej organizácie (WHOPES) bola citlivosť pôvodných strieborných kreviet na pesticídy DDT a SP hodnotená pomocou štandardných in vitro biologických testov [33]. Zdravé a nekŕmené samice strieborných kreviet (18 – 25 SF na skupinu) boli vystavené pesticídom získaným od Universiti Sains Malaysia (USM, Malajzia; koordinované Svetovou zdravotníckou organizáciou) pomocou súpravy na testovanie citlivosti na pesticídy Svetovej zdravotníckej organizácie [4, 9, 33, 34]. Každá sada biologických testov na pesticídy bola testovaná osemkrát (štyri opakovania testu, každé prebiehalo súčasne s kontrolou). Kontrolné testy boli vykonané s použitím papiera vopred impregnovaného risellou (pre DDT) a silikónovým olejom (pre SP) dodaným spoločnosťou USM. Po 60 minútach expozície boli komáre umiestnené do skúmaviek WHO a vybavené absorpčnou vatou namočenou v 10 % roztoku cukru. Pozoroval sa počet uhynutých komárov po 1 hodine a konečná úmrtnosť po 24 hodinách. Stav rezistencie je opísaný podľa smerníc Svetovej zdravotníckej organizácie: úmrtnosť 98 – 100 % naznačuje citlivosť, 90 – 98 % naznačuje možnú rezistenciu vyžadujúcu potvrdenie a < 90 % naznačuje rezistenciu [33, 34]. Keďže úmrtnosť v kontrolnej skupine sa pohybovala od 0 do 5 %, nebola vykonaná žiadna úprava úmrtnosti.
Bola hodnotená bioúčinnosť a reziduálne účinky insekticídov na pôvodné termity v poľných podmienkach. V troch intervenčných domácnostiach (jedna s obyčajnou hlinenou omietkou alebo PMP, cementovou omietkou a vápenným náterom alebo CPLC, neomietnutou a nenatieranou tehlou alebo BUU) 2, 4 a 12 týždňov po postreku. Na kužeľoch obsahujúcich svetelné lapače bol vykonaný štandardný biologický test WHO. [27, 32]. Vykurovanie domácnosti bolo vylúčené kvôli nerovným stenám. V každej analýze bolo použitých 12 kužeľov vo všetkých experimentálnych domoch (štyri kužele na dom, jeden pre každý typ povrchu steny). Kužele boli pripevnené na každú stenu miestnosti v rôznych výškach: jeden vo výške hlavy (od 1,7 do 1,8 m), dva vo výške pása (od 0,9 do 1 m) a jeden pod kolenom (od 0,3 do 0,5 m). Desať nekŕmených samičiek komárov (10 na kužeľ; odobratých z kontrolnej plochy pomocou aspirátora) bolo umiestnených do každej plastovej komory s kužeľom WHO (jeden kužeľ na typ domácnosti) ako kontroly. Po 30 minútach expozície opatrne vyberte komáre z kužeľovej komory pomocou kolenného aspirátora a preneste ich do skúmaviek WHO obsahujúcich 10 % roztok cukru na kŕmenie. Konečná úmrtnosť po 24 hodinách bola zaznamenaná pri teplote 27 ± 2 °C a relatívnej vlhkosti 80 ± 10 %. Miera úmrtnosti so skóre medzi 5 % a 20 % sa upraví pomocou Abbottovho vzorca [27] takto:
kde P je upravená úmrtnosť, P1 je pozorované percento úmrtnosti a C je percento úmrtnosti v kontrolnej skupine. Štúdie s úmrtnosťou > 20 % boli vyradené a zopakované [27, 33].
V intervenčnej obci sa uskutočnil komplexný prieskum domácností. Zaznamenala sa GPS poloha každej domácnosti spolu s jej dizajnom a typom materiálu, obydlím a stavom intervencie. Platforma GIS vyvinula digitálnu geodatabázu, ktorá obsahuje hraničné vrstvy na úrovni obce, okresu, obvodu a štátu. Všetky lokality domácností sú geotagované pomocou bodových vrstiev GIS na úrovni obce a ich atribútové informácie sú prepojené a aktualizované. Na každej lokalite domácnosti sa riziko posudzovalo na základe HT, citlivosti na insekticídne vektory a stavu IRS (Tabuľka 1) [11, 26, 29, 30]. Všetky body lokality domácností sa potom previedli na tematické mapy pomocou inverzného váženia vzdialenosti (IDW; rozlíšenie založené na priemernej ploche domácnosti 6 m2, výkon 2, pevný počet okolitých bodov = 10, s použitím variabilného polomeru vyhľadávania, dolnopriepustného filtra) a kubického konvolučného mapovania) priestorovej interpolačnej technológie [35]. Boli vytvorené dva typy tematických priestorových máp rizika: tematické mapy založené na HT a tematické mapy citlivosti na pesticídy a stavu IRS (ISV a IRSS). Dve tematické mapy rizík boli následne skombinované pomocou váženej analýzy prekrytia [36]. Počas tohto procesu boli rastrové vrstvy preklasifikované do všeobecných preferenčných tried pre rôzne úrovne rizika (t. j. vysoké, stredné a nízke/žiadne riziko). Každá preklasifikovaná rastrová vrstva bola následne vynásobená váhou, ktorá jej bola priradená na základe relatívnej dôležitosti parametrov, ktoré podporujú početnosť komárov (na základe prevalencie v študovaných obciach, miest rozmnožovania komárov a správania sa pri odpočinku a kŕmení) [26, 29]. , 30, 37]. Obe mapy rizík predmetu boli vážené v pomere 50:50, pretože rovnako prispievali k početnosti komárov (Doplnkový súbor 1: Tabuľka S2). Sčítaním vážených tematických máp prekrytia sa vytvorí a vizualizuje finálna kompozitná mapa rizík na platforme GIS. Finálna mapa rizík je prezentovaná a opísaná pomocou hodnôt indexu rizika piesočných mušiek (SFRI) vypočítaných pomocou nasledujúceho vzorca:
Vo vzorci je P hodnota indexu rizika, L je celková hodnota rizika pre lokalitu každej domácnosti a H je najvyššia hodnota rizika pre domácnosť v študovanej oblasti. Na vytvorenie máp rizika sme pripravili a vykonali vrstvy a analýzy GIS pomocou softvéru ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA).
Vykonali sme viacnásobné regresné analýzy na preskúmanie kombinovaných účinkov HT, ISV a IRSS (ako je opísané v tabuľke 1) na hustotu komárov v domácnostiach (n = 24). Charakteristiky bývania a rizikové faktory založené na intervencii IRS zaznamenanej v štúdii boli považované za vysvetľujúce premenné a hustota komárov bola použitá ako odozvová premenná. Pre každú vysvetľujúcu premennú spojenú s hustotou piesočných mušiek boli vykonané univariačné Poissonove regresné analýzy. Počas univariačnej analýzy boli z viacnásobnej regresnej analýzy odstránené premenné, ktoré neboli významné a mali hodnotu P vyššiu ako 15 %. Na preskúmanie interakcií boli do viacnásobnej regresnej analýzy súčasne zahrnuté interakčné členy pre všetky možné kombinácie významných premenných (zistených v univariačnej analýze) a nevýznamné členy boli z modelu postupne odstránené, aby sa vytvoril konečný model.
Posúdenie rizika na úrovni domácností sa vykonalo dvoma spôsobmi: posúdenie rizika na úrovni domácností a kombinované priestorové posúdenie rizikových oblastí na mape. Odhady rizika na úrovni domácností sa odhadli pomocou korelačnej analýzy medzi odhadmi rizika domácností a hustotou piesočných mušiek (zozbieraných zo 6 kontrolných domácností a 6 intervenčných domácností; týždne pred a po implementácii IRS). Priestorové rizikové zóny sa odhadli pomocou priemerného počtu komárov zozbieraných z rôznych domácností a porovnaných medzi rizikovými skupinami (t. j. zóny s nízkym, stredným a vysokým rizikom). V každom kole IRS bolo náhodne vybraných 12 domácností (4 domácnosti v každej z troch úrovní rizikových zón; nočné zbery sa vykonávajú každé 2, 4 a 12 týždňov po IRS) na zber komárov s cieľom otestovať komplexnú mapu rizika. Na testovanie konečného regresného modelu sa použili rovnaké údaje o domácnostiach (t. j. HT, VSI, IRSS a priemerná hustota komárov). Bola vykonaná jednoduchá korelačná analýza medzi terénnymi pozorovaniami a hustotou komárov v domácnostiach predpovedanou modelom.
Na zhrnutie entomologických údajov a údajov súvisiacich s IRS boli vypočítané deskriptívne štatistiky, ako sú priemer, minimum, maximum, 95 % intervaly spoľahlivosti (CI) a percentá. Priemerný počet/hustota a úmrtnosť strieborných ploštíc (zvyšky insekticídnych činidiel) boli vykonané pomocou parametrických testov [t-test párových vzoriek (pre normálne rozdelené údaje)] a neparametrických testov (Wilcoxonov znamienkový poradie) na porovnanie účinnosti medzi typmi povrchov v domácnostiach (t. j. test BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP a CPLC vs. PMP) pre údaje s nenormálnym rozdelením). Všetky analýzy boli vykonané pomocou softvéru SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).
Vypočítalo sa pokrytie domácností v intervenčných obciach počas kôl IRS DDT a SP. V každom kole dostalo IRS celkovo 205 domácností, vrátane 179 domácností (87,3 %) v kole DDT a 194 domácností (94,6 %) v kole SP na kontrolu vektorov VL. Podiel domácností úplne ošetrených pesticídmi bol vyšší počas SP-IRS (86,3 %) ako počas DDT-IRS (52,7 %). Počet domácností, ktoré sa počas DDT odhlásili z IRS, bol 26 (12,7 %) a počet domácností, ktoré sa počas SP odhlásili z IRS, bol 11 (5,4 %). Počas kôl DDT a SP bol počet čiastočne ošetrených domácností registrovaných 71 (34,6 % z celkového počtu ošetrených domácností) a 17 domácností (8,3 % z celkového počtu ošetrených domácností).
Podľa smerníc WHO pre rezistenciu voči pesticídom bola populácia strieborných kreviet v mieste intervencie plne citlivá na alfa-cypermetrín (0,05 %), pričom priemerná úmrtnosť hlásená počas pokusu (24 hodín) bola 100 %. Pozorovaná miera úhynu bola 85,9 % (95 % CI: 81,1 – 90,6 %). V prípade DDT bola miera úhynu po 24 hodinách 22,8 % (95 % CI: 11,5 – 34,1 %) a priemerná úmrtnosť v elektronickom teste bola 49,1 % (95 % CI: 41,9 – 56,3 %). Výsledky ukázali, že strieborné krevety si v mieste intervencie vyvinuli úplnú rezistenciu voči DDT.
V tabuľke 3 sú zhrnuté výsledky bioanalýzy kužeľov pre rôzne typy povrchov (rôzne časové intervaly po IRS) ošetrených DDT a SP. Naše údaje ukázali, že po 24 hodinách sa pri oboch insekticídoch (BUU vs. CPLC: t(2) = –6,42, P = 0,02; BUU vs. PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC vs. PMP: t(2) = 1,03, P = 0,41 (pre DDT-IRS a BUU) CPLC: t(2) = −5,86, P = 0,03 a PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC a PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 a SP: t(2) = 9,70, P = 0,01) úmrtnosť postupne znižovala. Pre SP-IRS: 2 týždne po postreku pre všetky typy stien (t. j. celkovo 95,6 %) a 4 týždne po postreku pre iba steny CPLC (t. j. 82,5). V skupine DDT bola úmrtnosť konzistentne pod 70 % pre všetky typy stien vo všetkých časových bodoch po biologickej analýze IRS. Priemerná experimentálna úmrtnosť pre DDT a SP po 12 týždňoch postreku bola 25,1 % a 63,2 %. Pri troch typoch povrchov bola najvyššia priemerná úmrtnosť s DDT 61,1 % (pre PMP 2 týždne po IRS), 36,9 % (pre CPLC 4 týždne po IRS) a 28,9 % (pre CPLC 4 týždne po IRS). Minimálne miery sú 55 % (pre BUU, 2 týždne po IRS), 32,5 % (pre PMP, 4 týždne po IRS) a 20 % (pre PMP, 4 týždne po IRS); US IRS). V prípade SP bola najvyššia priemerná miera úmrtnosti pre všetky typy povrchov 97,2 % (pre CPLC, 2 týždne po IRS), 82,5 % (pre CPLC, 4 týždne po IRS) a 67,5 % (pre CPLC, 4 týždne po IRS). 12 týždňov po IRS). US IRS). týždne po IRS); najnižšia miera bola 94,4 % (pre BUU, 2 týždne po IRS), 75 % (pre PMP, 4 týždne po IRS) a 58,3 % (pre PMP, 12 týždňov po IRS). V prípade oboch insekticídov sa úmrtnosť na povrchoch ošetrených PMP v časových intervaloch menila rýchlejšie ako na povrchoch ošetrených CPLC a BUU.
Tabuľka 4 sumarizuje intervenčné účinky (t. j. zmeny v početnosti komárov po IRS) v rámci kôl IRS založených na DDT a SP (Doplnkový súbor 1: Obrázok S1). V prípade DDT-IRS bolo percentuálne zníženie počtu striebristok druhu IRS po intervale IRS 34,1 % (po 2 týždňoch), 25,9 % (po 4 týždňoch) a 14,1 % (po 12 týždňoch). V prípade SP-IRS boli miery zníženia 90,5 % (po 2 týždňoch), 66,7 % (po 4 týždňoch) a 55,6 % (po 12 týždňoch). Najväčší pokles početnosti strieborných kreviet v sentinelových domácnostiach počas období vykazovania DDT a SP IRS bol 2,8 % (po 2 týždňoch) a 49,1 % (po 2 týždňoch). Počas obdobia SP-IRS bol pokles (pred a po) populácie bažantov bielobruchých v domácnostiach s postrekovaním podobný (t(2) = –9,09, P < 0,001) a v kontrolných domácnostiach (t(2) = –1,29, P = 0,33). Vyšší v porovnaní s DDT-IRS vo všetkých 3 časových intervaloch po IRS. Pri oboch insekticídoch sa početnosť striebornej ploštice zvýšila v kontrolných domácnostiach 12 týždňov po IRS (t. j. o 3,6 % a 9,9 % pre SP a DDT). Počas SP a DDT po stretnutiach IRS bolo z kontrolných fariem odchytených 112 a 161 strieborných kreviet.
Medzi skupinami domácností sa nepozorovali žiadne významné rozdiely v hustote strieborných kreviet (t. j. postrek vs. sentinel: t(2) = –3,47, P = 0,07; postrek vs. kontrola: t(2) = –2,03, P = 0,18; sentinel vs. kontrola: počas IRS týždňov po DDT, t(2) = −0,59, P = 0,62). Naopak, medzi postrekovanou skupinou a kontrolnou skupinou sa pozorovali významné rozdiely v hustote strieborných kreviet (t(2) = –11,28, P = 0,01) a medzi postrekovanou skupinou a kontrolnou skupinou (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS niekoľko týždňov po SP. Pri SP-IRS sa nepozorovali žiadne významné rozdiely medzi sentinelovými a kontrolnými rodinami (t(2) = -0,48, P = 0,68). Obrázok 2 zobrazuje priemerné hustoty bažantov strieborných pozorované na farmách plne a čiastočne ošetrených kolesami IRS. Medzi plne a čiastočne obhospodarovanými domácnosťami neboli zistené žiadne významné rozdiely v hustote bažantov s plným chovom (priemer 7,3 a 2,7 na pascu/noc). (DDT-IRS a SP-IRS) a niektoré domácnosti boli postriekané oboma insekticídmi (priemer 7,5 a 4,4 na noc pre DDT-IRS a SP-IRS) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Hustoty kreviet strieborných na plne a čiastočne postriekaných farmách sa však medzi kolami SP a DDT IRS významne líšili (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Odhadovaná priemerná hustota páchnucich ploštíc striebornokrídlych v úplne a čiastočne ošetrených domácnostiach v dedine Mahanar, Lavapur, počas 2 týždňov pred kolami IRS a 2, 4 a 12 týždňov po kolách IRS, DDT a SP.
Bola vyvinutá komplexná priestorová mapa rizika (obec Lavapur Mahanar; celková rozloha: 26 723 km2) s cieľom identifikovať zóny s nízkym, stredným a vysokým priestorovým rizikom s cieľom monitorovať výskyt a opätovný výskyt strieborných kreviet pred implementáciou IRS a niekoľko týždňov po nej (obr. 3, 4). ... Najvyššie skóre rizika pre domácnosti počas tvorby priestorovej mapy rizika bolo hodnotené ako „12“ (t. j. „8“ pre mapy rizika založené na HT a „4“ pre mapy rizika založené na VSI a IRSS). Minimálne vypočítané skóre rizika je „nula“ alebo „žiadne riziko“ s výnimkou máp DDT-VSI a IRSS, ktoré majú minimálne skóre 1. Mapa rizika založená na HT ukázala, že veľká oblasť (t. j. 19 994,3 km2; 74,8 %) obce Lavapur Mahanar je oblasťou s vysokým rizikom, kde sa obyvatelia s najväčšou pravdepodobnosťou stretnú s komármi a opäť sa tam objavia. Pokrytie oblasti sa pohybuje medzi zónami s vysokým (DDT 20,2 %; SP 4,9 %), stredným (DDT 22,3 %; SP 4,6 %) a nízkym/žiadnym rizikom (DDT 57,5 %; SP 90,5) %) (t (2) = 12,7, P < 0,05) medzi grafmi rizika DDT a SP-IS a IRSS (obr. 3, 4). Vypracovaná finálna kompozitná mapa rizika ukázala, že SP-IRS mala lepšie ochranné schopnosti ako DDT-IRS vo všetkých úrovniach oblastí s rizikom HT. Oblasť s vysokým rizikom pre HT sa po SP-IRS znížila na menej ako 7 % (1 837,3 km2) a väčšina oblasti (t. j. 53,6 %) sa stala oblasťou s nízkym rizikom. Počas obdobia DDT-IRS bolo percento oblastí s vysokým a nízkym rizikom posúdených kombinovanou mapou rizika 35,5 % (9 498,1 km2) a 16,2 % (4 342,4 km2). Hustoty piesočných mušiek namerané v ošetrených a kontrolných domácnostiach pred a niekoľko týždňov po zavedení IRS boli vynesené do grafu a vizualizované na kombinovanej mape rizika pre každé kolo IRS (t. j. DDT a SP) (obr. 3, 4). Medzi skóre rizika domácností a priemernou hustotou strieborných kreviet zaznamenanou pred a po IRS bola dobrá zhoda (obr. 5). Hodnoty R2 (P < 0,05) analýzy konzistencie vypočítané z dvoch kôl IRS boli: 0,78 2 týždne pred DDT, 0,81 2 týždne po DDT, 0,78 4 týždne po DDT, 0,83 po DDT-DDT 12 týždňoch, DDT celkom po SP bolo 0,85, 0,82 2 týždne pred SP, 0,38 2 týždne po SP, 0,56 4 týždne po SP, 0,81 12 týždňov po SP a 0,79 2 týždne po SP celkovo (Doplnkový súbor 1: Tabuľka S3). Výsledky ukázali, že účinok intervencie SP-IRS na všetky HT sa zvýšil počas 4 týždňov po IRS. DDT-IRS zostal neúčinný pre všetky HT vo všetkých časových bodoch po implementácii IRS. Výsledky terénneho hodnotenia oblasti integrovanej mapy rizika sú zhrnuté v tabuľke 5. V kolách IRS bola priemerná abundancia striebornobruchých kreviet a percento celkovej abundancie vo vysokorizikových oblastiach (t. j. > 55 %) vyššia ako v nízkorizikových a stredne rizikových oblastiach vo všetkých časových bodoch po IRS. Lokality entomologických čeľadí (t. j. tých, ktoré boli vybrané na zber komárov) sú zmapované a vizualizované v doplnkovom súbore 1: Obrázok S2.
Tri typy priestorových máp rizika založených na GIS (t. j. HT, IS a IRSS a kombinácia HT, IS a IRSS) na identifikáciu oblastí s rizikom výskytu ploštíc pred a po DDT-IRS v dedine Mahnar, Lavapur, okres Vaishali (Bihár)
Tri typy priestorových máp rizík založených na GIS (t. j. HT, IS a IRSS a kombinácia HT, IS a IRSS) na identifikáciu oblastí s rizikom výskytu striebornoškvrnnej krevety (v porovnaní s Kharbangom)
Vplyv DDT-(a, c, e, g, i) a SP-IRS (b, d, f, h, j) na rôzne úrovne rizikových skupín typov domácností bol vypočítaný odhadom „R2“ medzi rizikami domácností. Odhad ukazovateľov domácností a priemernej hustoty P. argentipes 2 týždne pred implementáciou IRS a 2, 4 a 12 týždňov po implementácii IRS v dedine Lavapur Mahnar, okres Vaishali, Bihár.
Tabuľka 6 sumarizuje výsledky univariačnej analýzy všetkých rizikových faktorov ovplyvňujúcich hustotu vločiek. Zistilo sa, že všetky rizikové faktory (n = 6) sú významne spojené s hustotou komárov v domácnostiach. Bolo pozorované, že hladina významnosti všetkých relevantných premenných viedla k hodnotám P menším ako 0,15. Preto boli všetky vysvetľujúce premenné ponechané pre viacnásobnú regresnú analýzu. Najvhodnejšia kombinácia finálneho modelu bola vytvorená na základe piatich rizikových faktorov: TF, TW, DS, ISV a IRSS. Tabuľka 7 uvádza podrobnosti o parametroch vybraných vo finálnom modeli, ako aj upravené pomery šancí, 95 % intervaly spoľahlivosti (CI) a hodnoty P. Finálny model je vysoko významný s hodnotou R2 0,89 (F(5) = 27,9, P < 0,001).
TR bol z finálneho modelu vylúčený, pretože bol najmenej významný (P = 0,46) s ostatnými vysvetľujúcimi premennými. Vyvinutý model bol použitý na predpovedanie hustoty piesočných mušiek na základe údajov z 12 rôznych domácností. Výsledky validácie ukázali silnú koreláciu medzi hustotou komárov pozorovanou v teréne a hustotou komárov predpovedanou modelom (r = 0,91, P < 0,001).
Cieľom je eliminovať VL z endemických štátov Indie do roku 2020 [10]. Od roku 2012 India dosiahla významný pokrok v znižovaní incidencie a úmrtnosti VL [10]. Prechod z DDT na SP v roku 2015 bol zásadnou zmenou v histórii IRS v Biháre v Indii [38]. Na pochopenie priestorového rizika VL a početnosti jeho prenášačov sa uskutočnilo niekoľko štúdií na makroúrovni. Hoci sa priestorovému rozloženiu prevalencie VL v celej krajine venuje čoraz väčšia pozornosť, na mikroúrovni sa vykonal len malý výskum. Navyše, na mikroúrovni sú údaje menej konzistentné a ťažšie sa analyzujú a chápu. Podľa našich najlepších vedomostí je táto štúdia prvou správou, ktorá hodnotí zvyškovú účinnosť a intervenčný účinok IRS s použitím insekticídov DDT a SP medzi HT v rámci Národného programu kontroly prenášačov VL v Biháre (India). Toto je tiež prvý pokus o vytvorenie priestorovej mapy rizika a modelu analýzy hustoty komárov, ktorý by odhalil časopriestorové rozloženie komárov na mikroskopickej úrovni za intervenčných podmienok IRS.
Naše výsledky ukázali, že prijatie SP-IRS v domácnostiach bolo vysoké vo všetkých domácnostiach a že väčšina domácností bola plne ošetrená. Výsledky biologických testov ukázali, že strieborné piesočné mušky v študovanej dedine boli vysoko citlivé na beta-cypermetrín, ale pomerne nízke na DDT. Priemerná úmrtnosť strieborných kreviet na DDT je nižšia ako 50 %, čo naznačuje vysokú úroveň rezistencie voči DDT. To je v súlade s výsledkami predchádzajúcich štúdií vykonaných v rôznych časoch v rôznych dedinách štátov Indie endemických pre VL, vrátane Biháru [8,9,39,40]. Okrem citlivosti na pesticídy sú dôležitými informáciami aj zvyšková účinnosť pesticídov a účinky intervencie. Trvanie zvyškových účinkov je dôležité pre programovací cyklus. Určuje intervaly medzi kolami IRS tak, aby populácia zostala chránená až do ďalšieho postreku. Výsledky biologických testov s kužeľom odhalili významné rozdiely v úmrtnosti medzi typmi povrchov stien v rôznych časových bodoch po IRS. Úmrtnosť na povrchoch ošetrených DDT bola vždy pod uspokojivou úrovňou WHO (t. j. ≥80 %), zatiaľ čo na stenách ošetrených SP zostala úmrtnosť uspokojivá až do štvrtého týždňa po IRS; Z týchto výsledkov je zrejmé, že hoci sú krevety strieborné nachádzajúce sa v študovanej oblasti veľmi citlivé na SP, zvyšková účinnosť SP sa líši v závislosti od HT. Podobne ako DDT, ani SP nespĺňa trvanie účinnosti stanovené v usmerneniach WHO [41, 42]. Táto neefektívnosť môže byť spôsobená nesprávnou implementáciou IRS (t. j. pohybom čerpadla vhodnou rýchlosťou, vzdialenosťou od steny, rýchlosťou vypúšťania a veľkosťou kvapôčok vody a ich usadzovaním na stene), ako aj nerozumným používaním pesticídov (t. j. prípravou roztoku) [11, 28, 43]. Keďže však táto štúdia bola vykonaná za prísneho monitorovania a kontroly, ďalším dôvodom nedodržania odporúčaného dátumu spotreby Svetovej zdravotníckej organizácie by mohla byť kvalita SP (t. j. percento účinnej látky alebo „AI“), ktorá tvorí QC.
Z troch typov povrchov použitých na hodnotenie perzistencie pesticídov sa pozorovali významné rozdiely v úmrtnosti medzi BUU a CPLC pre dva pesticídy. Ďalším novým zistením je, že CPLC vykazoval lepšiu reziduálnu účinnosť takmer vo všetkých časových intervaloch po postreku, nasledovaný povrchmi BUU a PMP. Avšak dva týždne po IRS zaznamenal PMP najvyššiu a druhú najvyššiu mieru úmrtnosti z DDT a SP. Tento výsledok naznačuje, že pesticíd usadený na povrchu PMP nepretrváva dlho. Tento rozdiel v účinnosti rezíduí pesticídov medzi typmi stien môže byť spôsobený rôznymi dôvodmi, ako je zloženie chemikálií stien (zvýšené pH spôsobujúce rýchly rozklad niektorých pesticídov), rýchlosť absorpcie (vyššia na pôdnych stenách), dostupnosť bakteriálneho rozkladu a rýchlosť degradácie materiálov stien, ako aj teplota a vlhkosť [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Naše výsledky podporujú niekoľko ďalších štúdií o reziduálnej účinnosti povrchov ošetrených insekticídmi proti rôznym prenášačom chorôb [45, 46, 50, 51].
Odhady redukcie počtu komárov v ošetrených domácnostiach ukázali, že SP-IRS bol účinnejší ako DDT-IRS pri kontrole komárov vo všetkých intervaloch po IRS (P < 0,001). V kolách SP-IRS a DDT-IRS bola miera poklesu pre ošetrené domácnosti od 2 do 12 týždňov 55,6 – 90,5 % a 14,1 – 34,1 %. Tieto výsledky tiež ukázali, že do 4 týždňov od zavedenia IRS sa pozoroval významný vplyv na početnosť P. argentipes v kontrolných domácnostiach; počet argentipes sa zvýšil v oboch kolách IRS 12 týždňov po IRS; Avšak medzi dvoma kolami IRS nebol žiadny významný rozdiel v počte komárov v kontrolných domácnostiach (P = 0,33). Výsledky štatistických analýz hustoty strieborných kreviet medzi skupinami domácností v každom kole tiež nepreukázali žiadne významné rozdiely v DDT vo všetkých štyroch skupinách domácností (t. j. postriekané vs. sentinel; postriekané vs. kontrolné; sentinel vs. kontrolné; úplné vs. čiastočné). Dve čeľade IRS a SP-IRS (t. j. sentinelová vs. kontrolná a úplná vs. čiastočná). Avšak významné rozdiely v hustote strieborných kreviet medzi kolami DDT a SP-IRS boli pozorované na čiastočne a úplne postriekaných farmách. Toto pozorovanie v kombinácii so skutočnosťou, že intervenčné účinky boli po IRS vypočítané viackrát, naznačuje, že SP je účinný pri kontrole komárov v domácnostiach, ktoré sú čiastočne alebo úplne ošetrené, ale nie neošetrené. Hoci medzi kolami DDT-IRS a SP IRS neboli zistené žiadne štatisticky významné rozdiely v počte komárov v sentinelovských domoch, priemerný počet komárov zozbieraných počas kola DDT-IRS bol nižší v porovnaní s kolom SP-IRS. .Množstvo prevyšuje množstvo. Tento výsledok naznačuje, že insekticíd citlivý na vektory s najvyšším pokrytím IRS v domácnostiach môže mať populačný vplyv na kontrolu komárov v domácnostiach, ktoré neboli postriekané. Podľa výsledkov mal SP lepší preventívny účinok proti uštipnutiu komármi ako DDT v prvých dňoch po IRS. Okrem toho alfa-cypermetrín patrí do skupiny SP, má kontaktné podráždenie a priamu toxicitu pre komáre a je vhodný na IRS [51, 52]. To môže byť jeden z hlavných dôvodov, prečo má alfa-cypermetrín minimálny účinok v opevnených zónach. Ďalšia štúdia [52] zistila, že hoci alfa-cypermetrín preukázal existujúce reakcie a vysokú mieru knockdownu v laboratórnych testoch a v chatrčiach, zlúčenina nevyvolala repelentnú reakciu u komárov v kontrolovaných laboratórnych podmienkach. chata. webová stránka.
V tejto štúdii boli vyvinuté tri typy priestorových máp rizika; odhady priestorového rizika na úrovni domácností a oblastí boli hodnotené prostredníctvom terénnych pozorovaní hustoty kreviet strieborných. Analýza rizikových zón na základe HT ukázala, že väčšina dedinských oblastí (> 78 %) v oblasti Lavapur-Mahanara je vystavená najvyššej úrovni rizika výskytu a opätovného výskytu piesočných mušiek. To je pravdepodobne hlavný dôvod, prečo je obec Rawalpur Mahanar taká populárna. Zistilo sa, že celkové ISV a IRSS, ako aj konečná kombinovaná mapa rizika, vykazovali počas kola SP-IRS (ale nie kola DDT-IRS) nižšie percento oblastí s vysokým rizikom. Po SP-IRS boli veľké oblasti zón s vysokým a stredným rizikom na základe GT premenené na zóny s nízkym rizikom (t. j. 60,5 %; kombinované odhady mapy rizika), čo je takmer štyrikrát menej (16,2 %) ako DDT. – Situácia je znázornená na grafe rizika portfólia IRS vyššie. Tento výsledok naznačuje, že IRS je správnou voľbou na kontrolu komárov, ale stupeň ochrany závisí od kvality insekticídu, citlivosti (na cieľový vektor), prijateľnosti (v čase IRS) a jeho aplikácie;
Výsledky hodnotenia rizika domácností ukázali dobrú zhodu (P < 0,05) medzi odhadmi rizika a hustotou striebornonohých kreviet zozbieraných z rôznych domácností. To naznačuje, že identifikované parametre rizika domácností a ich kategorické skóre rizika sú vhodné na odhad lokálnej abundancie strieborných kreviet. Hodnota R2 analýzy zhody DDT po IRS bola ≥ 0,78, čo bolo rovnaké alebo väčšie ako hodnota pred IRS (t. j. 0,78). Výsledky ukázali, že DDT-IRS bol účinný vo všetkých rizikových zónach HT (t. j. vysoké, stredné a nízke). V prípade kola SP-IRS sme zistili, že hodnota R2 kolísala v druhom a štvrtom týždni po implementácii IRS, hodnoty dva týždne pred implementáciou IRS a 12 týždňov po implementácii IRS boli takmer rovnaké; Tento výsledok odráža významný vplyv expozície SP-IRS na komáre, ktorý vykazoval klesajúci trend s časovým intervalom po IRS. Vplyv SP-IRS bol zdôraznený a diskutovaný v predchádzajúcich kapitolách.
Výsledky terénneho auditu rizikových zón na združenej mape ukázali, že počas kola IRS sa najvyšší počet strieborných kreviet zozbieral vo vysoko rizikových zónach (t. j. > 55 %), nasledovaných zónami so stredným a nízkym rizikom. Stručne povedané, priestorové hodnotenie rizika založené na GIS sa ukázalo ako účinný nástroj na rozhodovanie o agregácii rôznych vrstiev priestorových údajov jednotlivo alebo v kombinácii s cieľom identifikovať oblasti s rizikom výskytu piesočných mušiek. Vypracovaná mapa rizika poskytuje komplexné pochopenie podmienok pred a po intervencii (t. j. typ domácnosti, stav IRS a účinky intervencie) v študovanej oblasti, ktoré si vyžadujú okamžité opatrenia alebo zlepšenie, najmä na mikroúrovni. Veľmi populárna situácia. V skutočnosti niekoľko štúdií použilo nástroje GIS na mapovanie rizika miest rozmnožovania vektorov a priestorového rozloženia chorôb na makroúrovni [24, 26, 37].
Charakteristiky bývania a rizikové faktory pre intervencie založené na IRS boli štatisticky vyhodnotené na použitie v analýzach hustoty strieborných kreviet. Hoci všetkých šesť faktorov (t. j. TF, TW, TR, DS, ISV a IRSS) bolo v univariačných analýzach významne spojených s lokálnou abundanciou strieborných kreviet, v konečnom modeli viacnásobnej regresie bol vybraný iba jeden z piatich. Výsledky ukazujú, že charakteristiky chovu v zajatí a intervenčné faktory IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS atď. v študovanej oblasti sú vhodné na monitorovanie výskytu, obnovy a reprodukcie strieborných kreviet. V analýze viacnásobnej regresie sa TR nezistil ako významný, a preto nebol vybraný v konečnom modeli. Konečný model bol vysoko významný, pričom vybrané parametre vysvetľovali 89 % hustoty strieborných kreviet. Výsledky presnosti modelu ukázali silnú koreláciu medzi predpokladanou a pozorovanou hustotou strieborných kreviet. Naše výsledky tiež podporujú skoršie štúdie, ktoré sa zaoberali socioekonomickými a bytovými rizikovými faktormi spojenými s prevalenciou VL a priestorovým rozložením vektora vo vidieckom Biháre [15, 29].
V tejto štúdii sme nehodnotili usadzovanie pesticídov na postriekaných stenách a kvalitu (t. j.) pesticídov použitých pri IRS. Rozdiely v kvalite a množstve pesticídov môžu ovplyvniť úmrtnosť komárov a účinnosť zásahov IRS. Odhadovaná úmrtnosť medzi typmi povrchov a účinky zásahov medzi skupinami domácností sa preto môžu líšiť od skutočných výsledkov. S ohľadom na tieto body je možné naplánovať novú štúdiu. Posúdenie celkovej rizikovej plochy (pomocou mapovania rizika GIS) v skúmaných dedinách zahŕňa otvorené plochy medzi dedinami, čo ovplyvňuje klasifikáciu rizikových zón (t. j. identifikáciu zón) a rozširuje sa na rôzne rizikové zóny. Táto štúdia sa však uskutočnila na mikroúrovni, takže neobsadená pôda má len malý vplyv na klasifikáciu rizikových oblastí. Okrem toho identifikácia a posúdenie rôznych rizikových zón v rámci celkovej plochy obce môže poskytnúť príležitosť na výber oblastí pre budúcu novú bytovú výstavbu (najmä výber zón s nízkym rizikom). Celkovo výsledky tejto štúdie poskytujú rôzne informácie, ktoré doteraz neboli skúmané na mikroskopickej úrovni. Najdôležitejšie je, že priestorové znázornenie mapy rizika obce pomáha identifikovať a zoskupiť domácnosti v rôznych rizikových oblastiach. V porovnaní s tradičnými terénnymi prieskumami je táto metóda jednoduchá, pohodlná, nákladovo efektívna a menej náročná na prácu, čím poskytuje informácie osobám s rozhodovacou právomocou.
Naše výsledky naznačujú, že pôvodné rybenky v študovanej dedine si vyvinuli rezistenciu (t. j. sú vysoko rezistentné) voči DDT a výskyt komárov bol pozorovaný ihneď po IRS; Alfa-cypermetrín sa javí ako správna voľba na kontrolu VL vektorov pomocou IRS kvôli jeho 100 % úmrtnosti a lepšej intervenčnej účinnosti proti muškám, ako aj kvôli jeho lepšej akceptácii komunitou v porovnaní s DDT-IRS. Zistili sme však, že úmrtnosť komárov na stenách ošetrených SP sa líšila v závislosti od typu povrchu; pozorovala sa nízka reziduálna účinnosť a po IRS sa nedosiahol odporúčaný čas WHO. Táto štúdia poskytuje dobrý východiskový bod pre diskusiu a jej výsledky si vyžadujú ďalšie štúdium na identifikáciu skutočných príčin. Prediktívna presnosť modelu analýzy hustoty piesočných múch ukázala, že kombinácia charakteristík bývania, citlivosti vektorov na insekticídy a stavu IRS sa môže použiť na odhad hustoty piesočných múch v endemických VL dedinách v Biháre. Naša štúdia tiež ukazuje, že kombinované priestorové mapovanie rizika založené na GIS (makroúroveň) môže byť užitočným nástrojom na identifikáciu rizikových oblastí na monitorovanie výskytu a opätovného výskytu piesočných hmôt pred a po stretnutiach IRS. Okrem toho priestorové mapy rizík poskytujú komplexné pochopenie rozsahu a povahy rizikových oblastí na rôznych úrovniach, ktoré nie je možné študovať pomocou tradičných terénnych prieskumov a konvenčných metód zberu údajov. Mikropriestorové informácie o rizikách zhromaždené prostredníctvom GIS máp môžu pomôcť vedcom a výskumníkom v oblasti verejného zdravia vyvinúť a implementovať nové stratégie kontroly (t. j. jednorazový zásah alebo integrovanú kontrolu vektorov) s cieľom osloviť rôzne skupiny domácností v závislosti od povahy úrovní rizika. Mapa rizík navyše pomáha optimalizovať alokáciu a využívanie zdrojov kontroly v správnom čase a na správnom mieste s cieľom zlepšiť účinnosť programu.
Svetová zdravotnícka organizácia. Zanedbávané tropické choroby, skryté úspechy, nové príležitosti. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Dátum prístupu: 15. marca 2014
Svetová zdravotnícka organizácia. Kontrola leishmaniózy: správa zo zasadnutia Výboru expertov Svetovej zdravotníckej organizácie pre kontrolu leishmaniózy. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Dátum prístupu: 19. marca 2014
Singh S. Meniace sa trendy v epidemiológii, klinickom obraze a diagnostike leishmánie a koinfekcie HIV v Indii. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Národný program kontroly chorôb prenášaných vektormi (NVBDCP). Urýchliť program ničenia Kala Azar. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Dátum prístupu: 17. apríla 2018
Muniaraj M. Keďže existuje malá nádej na eradikáciu kala-azar (viscerálnej leishmaniózy) do roku 2010, ktorej prepuknutia sa v Indii pravidelne vyskytujú, mali by sa za to viniť opatrenia na kontrolu vektorov alebo koinfekcia či liečba vírusom ľudskej imunodeficiencie? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP Nová stratégia na eradikáciu kala azar vo vidieckych oblastiach Biháru. Indian Journal of Medical Research. 2007;126:447–51.
Čas uverejnenia: 20. mája 2024