Rezidualno prskanje u zatvorenom prostoru (IRS) je glavni oslonac napora za kontrolu vektora visceralne lišmanioze (VL) u Indiji. Malo se zna o utjecaju IRS kontrola na različite tipove domaćinstava. Ovdje procjenjujemo da li IRS koji koristi insekticide ima iste rezidualne i intervencijske efekte za sve tipove domaćinstava u selu. Također smo razvili kombinovane prostorne mape rizika i modele analize gustine komaraca na osnovu karakteristika domaćinstava, osjetljivosti na pesticide i IRS statusa kako bismo ispitali prostorno-vremensku distribuciju vektora na mikrorazini.
Studija je provedena u dva sela u bloku Mahnar u okrugu Vaishali u Biharu. Procijenjena je kontrola vektora VL (P. argentipes) pomoću IRS-a upotrebom dva insekticida [diklorodifeniltrikloretan (DDT 50%) i sintetički piretroidi (SP 5%)]. Vremenska rezidualna efikasnost insekticida na različitim vrstama zidova procijenjena je korištenjem metode konusnog biološkog testa, kako preporučuje Svjetska zdravstvena organizacija. Osjetljivost domaćih srebrnih ribica na insekticide ispitana je korištenjem in vitro biološkog testa. Gustoća komaraca u stambenim objektima i skloništima za životinje prije i poslije IRS-a praćena je pomoću svjetlosnih zamki koje su postavili Centri za kontrolu bolesti od 18:00 do 6:00 sati. Najbolje prilagođeni model za analizu gustoće komaraca razvijen je korištenjem višestruke logističke regresijske analize. GIS-bazirana tehnologija prostorne analize korištena je za mapiranje distribucije osjetljivosti vektorskih pesticida prema vrsti domaćinstva, a IRS status domaćinstva korišten je za objašnjenje prostorno-vremenske distribucije srebrnih kozica.
Srebrni komarci su vrlo osjetljivi na SP (100%), ali pokazuju visoku otpornost na DDT, sa stopom smrtnosti od 49,1%. Prijavljeno je da SP-IRS ima bolje javno prihvatanje od DDT-IRS-a među svim tipovima domaćinstava. Preostala efikasnost varirala je u zavisnosti od površine zidova; nijedan od insekticida nije ispunio preporučeno trajanje djelovanja Svjetske zdravstvene organizacije (IRS). U svim vremenskim tačkama nakon IRS-a, smanjenje broja smrdljivih stjenica uzrokovano SP-IRS-om bilo je veće između grupa domaćinstava (tj. prskalica i stražara) nego DDT-IRS-om. Kombinovana prostorna mapa rizika pokazuje da SP-IRS ima bolji efekat kontrole komaraca od DDT-IRS-a u svim područjima rizika tipa domaćinstva. Višerazinska logistička regresijska analiza identifikovala je pet faktora rizika koji su bili snažno povezani sa gustinom srebrnih kozica.
Rezultati će pružiti bolje razumijevanje praksi Porezne uprave (IRS) u kontroli visceralne lišmanioze u Biharu, što bi moglo pomoći u usmjeravanju budućih napora za poboljšanje situacije.
Visceralna lišmanijaza (VL), poznata i kao kala-azar, je endemska zanemarena tropska vektorska bolest uzrokovana protozojskim parazitima roda Leishmania. Na Indijskom potkontinentu (IS), gdje su ljudi jedini rezervoar domaćina, parazit (tj. Leishmania donovani) se prenosi na ljude putem uboda zaraženih ženki komaraca (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. U Indiji se VL pretežno nalazi u četiri centralne i istočne države: Bihar, Jharkhand, Zapadni Bengal i Uttar Pradesh. Neke epidemije su također zabilježene u Madhya Pradeshu (Centralna Indija), Gujaratu (Zapadna Indija), Tamil Naduu i Kerali (Južna Indija), kao i u subhimalajskim područjima sjeverne Indije, uključujući Himachal Pradesh i Jammu i Kašmir. 3]. Među endemskim državama, Bihar je visoko endemski sa 33 okruga pogođenih VL, što čini više od 70% ukupnog broja slučajeva u Indiji svake godine [4]. Oko 99 miliona ljudi u regiji je u riziku, sa prosječnom godišnjom incidencijom od 6.752 slučaja (2013-2017).
U Biharu i drugim dijelovima Indije, napori za kontrolu vektorske bolesti oslanjaju se na tri glavne strategije: rano otkrivanje slučajeva, efikasno liječenje i kontrolu vektora korištenjem prskanja insekticidima u zatvorenom prostoru (IRS) u domovima i skloništima za životinje [4, 5]. Kao nuspojava antimalaričnih kampanja, IRS je uspješno kontrolirao VL 1960-ih koristeći dihlorodifeniltrikloretan (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), a programska kontrola uspješno je kontrolirala VL 1977. i 1992. godine [5, 6]. Međutim, nedavne studije su potvrdile da su srebrnotrbuhi škampi razvili široko rasprostranjenu otpornost na DDT [4,7,8]. 2015. godine, Nacionalni program za kontrolu vektorskih bolesti (NVBDCP, New Delhi) prešao je IRS sa DDT-a na sintetičke piretroide (SP; alfa-cipermetrin 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) postavila je cilj eliminacije VL do 2020. godine (tj. <1 slučaj na 10.000 ljudi godišnje na nivou ulice/bloka) [10]. Nekoliko studija je pokazalo da je IRS efikasniji od drugih metoda kontrole vektora u minimiziranju gustoće pješčanih mušica [11,12,13]. Nedavni model također predviđa da bi u okruženjima visoke epidemije (tj. stopa epidemije prije kontrole od 5/10.000), efikasan IRS koji pokriva 80% domaćinstava mogao postići ciljeve eliminacije jednu do tri godine ranije [14]. VL pogađa najsiromašnije ruralne zajednice u endemskim područjima i njihova kontrola vektora se isključivo oslanja na IRS, ali rezidualni utjecaj ove kontrolne mjere na različite tipove domaćinstava nikada nije proučavan na terenu u područjima intervencije [15, 16]. Osim toga, nakon intenzivnog rada na suzbijanju VL, epidemija u nekim selima trajala je nekoliko godina i pretvorila se u žarišta [17]. Stoga je potrebno procijeniti rezidualni utjecaj IRS-a na praćenje gustoće komaraca u različitim tipovima domaćinstava. Osim toga, mapiranje geoprostornog rizika na mikrorazmjeri pomoći će u boljem razumijevanju i kontroli populacija komaraca čak i nakon intervencije. Geografski informacioni sistemi (GIS) su kombinacija tehnologija digitalnog mapiranja koje omogućavaju pohranjivanje, preklapanje, manipulaciju, analizu, pronalaženje i vizualizaciju različitih skupova geografskih podataka o okolišu i socio-demografskih podataka u različite svrhe [18, 19, 20]. Globalni sistem pozicioniranja (GPS) koristi se za proučavanje prostornog položaja komponenti Zemljine površine [21, 22]. Alati i tehnike prostornog modeliranja zasnovani na GIS-u i GPS-u primijenjeni su na nekoliko epidemioloških aspekata, kao što su prostorna i vremenska procjena bolesti i predviđanje epidemija, implementacija i evaluacija strategija kontrole, interakcije patogena s faktorima okoliša i prostorno mapiranje rizika. [20,23,24,25,26]. Informacije prikupljene i izvedene iz geoprostornih mapa rizika mogu olakšati pravovremene i efikasne mjere kontrole.
Ova studija procijenila je rezidualnu efikasnost i učinak intervencije DDT-a i SP-IRS-a na nivou domaćinstva u okviru Nacionalnog programa kontrole vektora VL u Biharu, Indija. Dodatni ciljevi bili su razvoj kombinovane mape prostornog rizika i modela analize gustine komaraca na osnovu karakteristika prebivališta, osjetljivosti vektora na insekticide i statusa IRS-a domaćinstva kako bi se ispitala hijerarhija prostorno-vremenske distribucije mikroskopskih komaraca.
Studija je provedena u bloku Mahnar u okrugu Vaishali na sjevernoj obali Gange (slika 1). Makhnar je visoko endemsko područje, s prosjekom od 56,7 slučajeva visceralne lajšmanije godišnje (170 slučajeva u periodu 2012-2014), godišnja stopa incidencije je 2,5–3,7 slučajeva na 10.000 stanovnika; Odabrana su dva sela: Chakeso kao kontrolno mjesto (slika 1d1; nema slučajeva visceralne lajšmanije u posljednjih pet godina) i Lavapur Mahanar kao endemsko mjesto (slika 1d2; visoko endemsko, s 5 ili više slučajeva na 1000 ljudi godišnje tokom proteklih 5 godina). Sela su odabrana na osnovu tri glavna kriterija: lokacija i pristupačnost (tj. nalaze se na rijeci s lakim pristupom tokom cijele godine), demografske karakteristike i broj domaćinstava (tj. najmanje 200 domaćinstava; Chaqueso ima 202 i 204 domaćinstva s prosječnom veličinom domaćinstva). 4,9 i 5,1 osoba) i Lavapur Mahanar respektivno) i tip domaćinstva (HT) i priroda njihove distribucije (tj. nasumično raspoređeno mješovito HT). Oba sela koja su obuhvaćena studijom nalaze se unutar 500 m od grada Makhnar i okružne bolnice. Studija je pokazala da su stanovnici sela koja su obuhvaćena studijom bili vrlo aktivno uključeni u istraživačke aktivnosti. Kuće u selu za obuku [koje se sastoje od 1-2 spavaće sobe s 1 pripadajućim balkonom, 1 kuhinje, 1 kupaonice i 1 štale (priložene ili odvojene)] sastoje se od zidova od cigle/blata i podova od ćerpiča, zidova od cigle s krečno-cementnom žbukom i cementnih podova, neomalterisanih i neobojenih zidova od cigle, glinenih podova i slamnatog krova. Cijela regija Vaishali ima vlažnu suptropsku klimu s kišnom sezonom (juli do august) i suhom sezonom (novembar do decembar). Prosječna godišnja količina padavina iznosi 720,4 mm (raspon 736,5-1076,7 mm), relativna vlažnost zraka 65±5% (raspon 16-79%), prosječna mjesečna temperatura 17,2-32,4°C. Maj i juni su najtopliji mjeseci (temperature 39–44 °C), dok je januar najhladniji (7–22 °C).
Karta područja istraživanja prikazuje lokaciju Bihara na karti Indije (a) i lokaciju okruga Vaishali na karti Bihara (b). Blok Makhnar (c) Za studiju su odabrana dva sela: Chakeso kao kontrolno mjesto i Lavapur Makhnar kao mjesto intervencije.
Kao dio Nacionalnog programa kontrole Kalaazara, Zdravstveni odbor društva Bihar (SHSB) proveo je dva kruga godišnjeg IRS-a tokom 2015. i 2016. godine (prvi krug, februar-mart; drugi krug, juni-juli)[4]. Kako bi se osigurala efikasna provedba svih aktivnosti IRS-a, Medicinski institut Rajendra Memorial (RMRIMS; Bihar), Patna, podružnica Indijskog vijeća za medicinska istraživanja (ICMR; New Delhi), pripremio je mikro akcioni plan. nodalni institut. Sela IRS-a odabrana su na osnovu dva glavna kriterija: historija slučajeva VL i retrodermalnog kala-azara (RPKDL) u selu (tj. sela sa 1 ili više slučajeva tokom bilo kojeg vremenskog perioda u posljednje 3 godine, uključujući godinu implementacije). , neendemska sela oko „žarišta“ (tj. sela koja kontinuirano prijavljivaju slučajeve ≥ 2 godine ili ≥ 2 slučaja na 1000 ljudi) i nova endemska sela (nema slučajeva u posljednje 3 godine) sela u posljednjoj godini implementacije prijavljenoj u [17]. Susjedna sela koja provode prvi krug nacionalnog oporezivanja, nova sela su također uključena u drugi krug nacionalnog akcionog plana oporezivanja. U 2015. godini, dva kruga IRS-a korištenjem DDT-a (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) provedena su u selima u kojima je provedena intervencijska studija. Od 2016. godine, IRS se provodi korištenjem sintetičkih piretroida (SP; alfa-cipermetrin 5% VP, 25 mg ai/m2). Prskanje je provedeno pomoću Hudson Xpert pumpe (13,4 L) sa zaslonom za pritisak, ventilom promjenjivog protoka (1,5 bara) i mlaznicom s ravnim mlazom 8002 za porozne površine [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) pratio je IRS na nivou domaćinstava i sela i pružao preliminarne informacije o IRS-u seljanima putem mikrofona u prvih 1-2 dana. Svaki IRS tim opremljen je monitorom (koji je osigurao RMRIMS) za praćenje učinka IRS tima. Ombudsmani, zajedno s timovima IRS-a, raspoređeni su u sva domaćinstva kako bi informirali i uvjerili glave domaćinstava o korisnim efektima IRS-a. Tokom dva kruga anketa IRS-a, ukupna pokrivenost domaćinstava u selima koja su obuhvaćena studijom dostigla je najmanje 80% [4]. Status prskanja (tj. bez prskanja, djelimično prskanje i potpuno prskanje; definirano u Dodatnoj datoteci 1: Tabela S1) zabilježen je za sva domaćinstva u interventnom selu tokom oba kruga IRS-a.
Studija je provedena od juna 2015. do jula 2016. godine. Porezna uprava (IRS) koristila je centre za bolesti za praćenje prije intervencije (tj. 2 sedmice prije intervencije; početno istraživanje) i nakon intervencije (tj. 2, 4 i 12 sedmica nakon intervencije; kontrolna istraživanja) praćenja, kontrole gustoće i prevencije pješčanih mušica u svakom krugu IRS-a. u svakom domaćinstvu. Jedne noći (tj. od 18:00 do 6:00) svjetlosna klopka [28]. Svjetlosne klopke su postavljene u spavaćim sobama i skloništima za životinje. U selu u kojem je provedena studija intervencije, 48 domaćinstava je testirano na gustoću pješčanih mušica prije IRS-a (12 domaćinstava dnevno tokom 4 uzastopna dana do dana prije dana IRS-a). 12 je odabrano za svaku od četiri glavne grupe domaćinstava (tj. domaćinstva s običnim glinenim malterom (PMP), cementnim malterom i krečnim oblogama (CPLC), domaćinstva s neomalterisanom i neobojenom ciglom (BUU) i domaćinstva sa slamnatim krovom (TH)). Nakon toga, samo 12 domaćinstava (od 48 domaćinstava prije IRS-a) je odabrano za nastavak prikupljanja podataka o gustoći komaraca nakon sastanka IRS-a. Prema preporukama WHO-a, 6 domaćinstava je odabrano iz intervencijske grupe (domaćinstva koja primaju IRS tretman) i sentinel grupe (domaćinstva u interventnim selima, oni vlasnici koji su odbili dozvolu IRS-a) [28]. Među kontrolnom grupom (domaćinstva u susjednim selima koja nisu prošla IRS zbog nedostatka VL), samo 6 domaćinstava je odabrano za praćenje gustoće komaraca prije i nakon dvije IRS sesije. Za sve tri grupe za praćenje gustoće komaraca (tj. intervencijska, sentinel i kontrolna), domaćinstva su odabrana iz tri grupe nivoa rizika (tj. nizak, srednji i visok; dva domaćinstva iz svakog nivoa rizika) i klasificirane su karakteristike HT rizika (moduli i strukture su prikazani u Tabeli 1 i Tabeli 2, respektivno) [29, 30]. Odabrana su dva domaćinstva po nivou rizika kako bi se izbjegle pristrasne procjene gustoće komaraca i poređenja između grupa. U intervencijskoj grupi, gustoća komaraca nakon IRS-a praćena je u dvije vrste IRS domaćinstava: potpuno tretirana (n = 3; 1 domaćinstvo po nivou rizične grupe) i djelimično tretirana (n = 3; 1 domaćinstvo po nivou rizične grupe). rizična grupa).
Svi komarci uhvaćeni na terenu, sakupljeni u epruvete, prebačeni su u laboratoriju, a epruvete su ubijene pomoću vate natopljene hloroformom. Srebrne pješčane mušice su spolno određene i odvojene od ostalih insekata i komaraca na osnovu morfoloških karakteristika korištenjem standardnih identifikacijskih kodova [31]. Svi mužjaci i ženke srebrnih kozica su zatim odvojeno konzervirani u 80% alkoholu. Gustoća komaraca po zamci/noći izračunata je pomoću sljedeće formule: ukupan broj sakupljenih komaraca/broj postavljenih svjetlosnih zamki po noći. Procenat promjene brojnosti komaraca (SFC) zbog IRS-a korištenjem DDT-a i SP procijenjen je korištenjem sljedeće formule [32]:
gdje je A osnovna prosječna SFC vrijednost za intervencijska domaćinstva, B je IRS prosječna SFC vrijednost za intervencijska domaćinstva, C je osnovna prosječna SFC vrijednost za kontrolna/sentinel domaćinstva, a D je prosječna SFC vrijednost za IRS kontrolna/sentinel domaćinstva.
Rezultati efekta intervencije, zabilježeni kao negativne i pozitivne vrijednosti, ukazuju na smanjenje, odnosno povećanje SFC-a nakon IRS-a. Ako je SFC nakon IRS-a ostao isti kao početni SFC, efekat intervencije je izračunat kao nula.
Prema Shemi za evaluaciju pesticida Svjetske zdravstvene organizacije (WHOPES), osjetljivost domaćih srebrnonogih kozica na pesticide DDT i SP procijenjena je korištenjem standardnih in vitro bioloških testova [33]. Zdrave i neuhranjene ženke srebrnonogih kozica (18-25 SF po grupi) bile su izložene pesticidima nabavljenim sa Univerziteta Sains Malaysia (USM, Malezija; koordinirano od strane Svjetske zdravstvene organizacije) korištenjem kompleta za testiranje osjetljivosti na pesticide Svjetske zdravstvene organizacije [4,9, 33,34]. Svaki set bioloških testova na pesticide testiran je osam puta (četiri ponavljanja testa, svako istovremeno s kontrolnim). Kontrolni testovi provedeni su korištenjem papira prethodno impregniranog risella uljem (za DDT) i silikonskim uljem (za SP) koje je obezbijedio USM. Nakon 60 minuta izlaganja, komarci su stavljeni u epruvete WHO i opremljeni upijajućom vatom natopljenom 10% rastvorom šećera. Praćen je broj ubijenih komaraca nakon 1 sata i konačna smrtnost nakon 24 sata. Status rezistencije opisan je prema smjernicama Svjetske zdravstvene organizacije: smrtnost od 98–100% ukazuje na osjetljivost, 90–98% ukazuje na moguću rezistenciju koja zahtijeva potvrdu, a <90% ukazuje na rezistenciju [33, 34]. Budući da se smrtnost u kontrolnoj grupi kretala od 0 do 5%, nije izvršena korekcija smrtnosti.
Bioefikasnost i rezidualni efekti insekticida na domaće termite u terenskim uslovima procijenjeni su. U tri interventna domaćinstva (po jedno sa običnim glinenim malterom ili PMP, cementnim malterom i krečnim premazom ili CPLC, neomalterisanom i neobojenom ciglom ili BUU) 2, 4 i 12 sedmica nakon prskanja. Standardni WHO biološki test proveden je na konusima koji sadrže svjetlosne zamke. [27, 32]. Grijanje domaćinstva je isključeno zbog neravnih zidova. U svakoj analizi korišteno je 12 konusa u svim eksperimentalnim domovima (četiri konusa po domu, po jedan za svaku vrstu površine zida). Konusi su pričvršćeni na svaki zid prostorije na različitim visinama: jedan u nivou glave (od 1,7 do 1,8 m), dva u nivou struka (od 0,9 do 1 m) i jedan ispod koljena (od 0,3 do 0,5 m). Deset nehranjenih ženki komaraca (10 po konusu; prikupljenih sa kontrolne parcele pomoću aspiratora) postavljeno je u svaku WHO plastičnu komoru s konusom (jedan konus po vrsti domaćinstva) kao kontrole. Nakon 30 minuta izlaganja, pažljivo uklonite komarce iz konusne komore pomoću koljenastog aspiratora i prebacite ih u WHO epruvete koje sadrže 10% rastvor šećera za hranjenje. Konačna smrtnost nakon 24 sata zabilježena je na 27 ± 2°C i 80 ± 10% relativne vlažnosti. Stope smrtnosti s rezultatima između 5% i 20% prilagođene su pomoću Abbott formule [27] na sljedeći način:
gdje je P prilagođena smrtnost, P1 je uočeni postotak smrtnosti, a C je postotak smrtnosti kontrolne grupe. Pokusi s kontrolnom smrtnošću >20% su odbačeni i ponovo provedeni [27, 33].
U interventnom selu provedeno je sveobuhvatno istraživanje domaćinstava. Zabilježena je GPS lokacija svakog domaćinstva, zajedno s njegovim dizajnom i tipom materijala, stambenim prostorom i statusom intervencije. GIS platforma je razvila digitalnu geobazu podataka koja uključuje granične slojeve na nivou sela, okruga, distrikta i države. Sve lokacije domaćinstava su geooznačene korištenjem GIS tačkastih slojeva na nivou sela, a njihove atributivne informacije su povezane i ažurirane. Na svakoj lokaciji domaćinstva, rizik je procijenjen na osnovu HT-a, osjetljivosti na vektore insekticida i IRS statusa (Tabela 1) [11, 26, 29, 30]. Sve tačke lokacije domaćinstava su zatim pretvorene u tematske karte korištenjem inverznog ponderiranja udaljenosti (IDW; rezolucija zasnovana na prosječnoj površini domaćinstva od 6 m2, snaga 2, fiksni broj okolnih tačaka = 10, korištenje varijabilnog radijusa pretraživanja, niskopropusnog filtera) i tehnologije prostorne interpolacije kubne konvolucije [35]. Kreirane su dvije vrste tematskih prostornih mapa rizika: tematske karte zasnovane na HT-u i tematske karte osjetljivosti vektora pesticida i IRS statusa (ISV i IRSS). Dvije tematske mape rizika su zatim kombinovane korištenjem ponderisane analize preklapanja [36]. Tokom ovog procesa, rasterski slojevi su reklasifikovani u opšte klase preferencija za različite nivoe rizika (tj. visok, srednji i nizak/bez rizika). Svaki reklasifikovani rasterski sloj je zatim pomnožen sa težinom koja mu je dodijeljena na osnovu relativne važnosti parametara koji podržavaju brojnost komaraca (na osnovu prevalencije u selima koja su obuhvaćena istraživanjem, mjesta razmnožavanja komaraca i ponašanja prilikom odmora i hranjenja) [26, 29]. , 30, 37]. Obje predmetne mape rizika su ponderisane 50:50 jer su podjednako doprinijele brojnosti komaraca (Dodatna datoteka 1: Tabela S2). Sumiranjem ponderisanih tematskih mapa preklapanja, kreira se konačna kompozitna mapa rizika i vizualizuje se na GIS platformi. Konačna mapa rizika je predstavljena i opisana u smislu vrijednosti Indeksa rizika od peščanih muha (SFRI) izračunatih korištenjem sljedeće formule:
U formuli, P je vrijednost indeksa rizika, L je ukupna vrijednost rizika za lokaciju svakog domaćinstva, a H je najveća vrijednost rizika za domaćinstvo u području istraživanja. Pripremili smo i izvršili GIS slojeve i analizu koristeći ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, Kalifornija, SAD) za kreiranje mapa rizika.
Proveli smo višestruke regresijske analize kako bismo ispitali kombinovane efekte HT, ISV i IRSS (kao što je opisano u Tabeli 1) na gustinu komaraca u kući (n = 24). Karakteristike smještaja i faktori rizika zasnovani na IRS intervenciji zabilježenoj u studiji tretirani su kao eksplanatorne varijable, a gustina komaraca korištena je kao varijabla odgovora. Univarijatne Poissonove regresijske analize izvršene su za svaku eksplanatornu varijablu povezanu s gustinom pješčanih mušica. Tokom univarijatne analize, varijable koje nisu bile značajne i imale su P vrijednost veću od 15% uklonjene su iz višestruke regresijske analize. Da bi se ispitale interakcije, članovi interakcije za sve moguće kombinacije značajnih varijabli (pronađenih u univarijatnoj analizi) istovremeno su uključeni u višestruku regresijsku analizu, a neznačajni članovi su uklonjeni iz modela postepeno kako bi se kreirao konačni model.
Procjena rizika na nivou domaćinstva provedena je na dva načina: procjena rizika na nivou domaćinstva i kombinovana prostorna procjena područja rizika na karti. Procjene rizika na nivou domaćinstva procijenjene su korištenjem analize korelacije između procjena rizika domaćinstva i gustoće pješčanih mušica (prikupljenih od 6 kontrolnih domaćinstava i 6 interventnih domaćinstava; sedmice prije i nakon implementacije IRS-a). Prostorne zone rizika procijenjene su korištenjem prosječnog broja komaraca prikupljenih iz različitih domaćinstava i upoređenih između rizičnih grupa (tj. zone niskog, srednjeg i visokog rizika). U svakom krugu IRS-a, 12 domaćinstava (4 domaćinstva u svakom od tri nivoa zona rizika; noćna sakupljanja se provode svake 2, 4 i 12 sedmica nakon IRS-a) nasumično su odabrana za sakupljanje komaraca radi testiranja sveobuhvatne karte rizika. Isti podaci o domaćinstvima (tj. HT, VSI, IRSS i prosječna gustoća komaraca) korišteni su za testiranje konačnog regresijskog modela. Jednostavna analiza korelacije provedena je između terenskih posmatranja i gustoće komaraca u domaćinstvima predviđene modelom.
Deskriptivna statistika kao što su srednja vrijednost, minimum, maksimum, 95% intervali pouzdanosti (CI) i procenti izračunati su kako bi se sumirali entomološki i podaci povezani s IRS-om. Prosječan broj/gustoća i smrtnost srebrnih stjenica (ostaci insekticidnih sredstava) izračunati su korištenjem parametarskih testova [t-test uparenih uzoraka (za normalno distribuirane podatke)] i neparametrijskih testova (Wilcoxon predznačeni rang) za usporedbu učinkovitosti između tipova površina u domovima (tj. BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP i CPLC vs. PMP) test za podatke koji nisu normalno distribuirani). Sve analize su provedene korištenjem SPSS v.20 softvera (SPSS Inc., Chicago, IL, SAD).
Izračunata je pokrivenost domaćinstava u intervencijskim selima tokom rundi IRS DDT i SP. Ukupno 205 domaćinstava primilo je IRS u svakoj rundi, uključujući 179 domaćinstava (87,3%) u rundi DDT i 194 domaćinstva (94,6%) u rundi SP za kontrolu vektora VL. Udio domaćinstava koja su u potpunosti tretirana pesticidima bio je veći tokom SP-IRS (86,3%) nego tokom DDT-IRS (52,7%). Broj domaćinstava koja su se odlučila za IRS tokom DDT-a bio je 26 (12,7%), a broj domaćinstava koja su se odlučila za IRS tokom SP bio je 11 (5,4%). Tokom rundi DDT i SP, broj djelimično tretiranih domaćinstava bio je 71 (34,6% od ukupnog broja tretiranih domaćinstava) i 17 domaćinstava (8,3% od ukupnog broja tretiranih domaćinstava).
Prema smjernicama SZO o otpornosti na pesticide, populacija srebrnih kozica na mjestu intervencije bila je potpuno osjetljiva na alfa-cipermetrin (0,05%), jer je prosječna smrtnost prijavljena tokom ispitivanja (24 sata) bila 100%. Uočena stopa uginuća bila je 85,9% (95% CI: 81,1–90,6%). Za DDT, stopa uginuća nakon 24 sata bila je 22,8% (95% CI: 11,5–34,1%), a prosječna smrtnost dobijena elektronskim testom bila je 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%). Rezultati su pokazali da su srebrne kozice razvile potpunu otpornost na DDT na mjestu intervencije.
U tabeli 3 sumirani su rezultati bioanalize čunjeva za različite tipove površina (različiti vremenski intervali nakon IRS-a) tretiranih DDT-om i SP-om. Naši podaci su pokazali da su nakon 24 sata, oba insekticida (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 (za DDT-IRS i BUU) CPLC: t(2) = −5,86, P = 0,03 i PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC i PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 i SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; stope smrtnosti su se stalno smanjivale tokom vremena. Za SP-IRS: 2 sedmice nakon prskanja za sve tipove zidova (tj. 95,6% ukupno) i 4 sedmice nakon prskanja za Samo CPLC zidovi (tj. 82,5). U DDT grupi, smrtnost je bila konzistentno ispod 70% za sve tipove zidova u svim vremenskim tačkama nakon IRS biološkog testa. Prosječne eksperimentalne stope smrtnosti za DDT i SP nakon 12 sedmica prskanja bile su 25,1% odnosno 63,2%. Kod tri tipa površina, najviše prosječne stope smrtnosti sa DDT bile su 61,1% (za PMP 2 sedmice nakon IRS), 36,9% (za CPLC 4 sedmice nakon IRS) i 28,9% (za CPLC 4 sedmice nakon IRS). Minimalne stope su 55% (za BUU, 2 sedmice nakon IRS), 32,5% (za PMP, 4 sedmice nakon IRS) i 20% (za PMP, 4 sedmice nakon IRS); US IRS). Za SP, najviše prosječne stope smrtnosti za sve tipove površina bile su 97,2% (za CPLC, 2 sedmice nakon IRS), 82,5% (za CPLC, 4 sedmice nakon IRS) i 67,5% (za CPLC, 4 sedmice nakon IRS). 12 sedmica nakon IRS). US IRS). sedmica nakon IRS); najniže stope bile su 94,4% (za BUU, 2 sedmice nakon IRS), 75% (za PMP, 4 sedmice nakon IRS) i 58,3% (za PMP, 12 sedmica nakon IRS). Za oba insekticida, smrtnost na površinama tretiranim PMP-om varirala je brže tokom vremenskih intervala nego na površinama tretiranim CPLC-om i BUU-om.
Tabela 4 sumira efekte intervencije (tj. promjene u brojnosti komaraca nakon IRS-a) rundi IRS-a zasnovanih na DDT-u i SP-u (Dodatna datoteka 1: Slika S1). Za DDT-IRS, procentualno smanjenje broja srebrnonogih kornjaša nakon IRS intervala bilo je 34,1% (nakon 2 sedmice), 25,9% (nakon 4 sedmice) i 14,1% (nakon 12 sedmica). Za SP-IRS, stope smanjenja bile su 90,5% (nakon 2 sedmice), 66,7% (nakon 4 sedmice) i 55,6% (nakon 12 sedmica). Najveći padovi u brojnosti srebrnih kozica u sentinel domaćinstvima tokom perioda izvještavanja DDT-a i SP IRS-a bili su 2,8% (nakon 2 sedmice) i 49,1% (nakon 2 sedmice). Tokom SP-IRS perioda, pad (prije i poslije) bjelotrbog fazana bio je sličan u domaćinstvima koja su tretirana prskanjem (t(2) = –9,09, P < 0,001) i sentinel domaćinstvima (t(2) = –1,29, P = 0,33). Veći pad u poređenju sa DDT-IRS u sva 3 vremenska intervala nakon IRS-a. Za oba insekticida, brojnost srebrne stjenice se povećala u sentinel domaćinstvima 12 sedmica nakon IRS-a (tj. 3,6% i 9,9% za SP i DDT, respektivno). Tokom SP i DDT nakon IRS sastanaka, sa sentinel farmi je prikupljeno 112, odnosno 161 srebrna kozica.
Nisu uočene značajne razlike u gustoći srebrnih kozica između grupa domaćinstava (tj. sprej naspram sentinel grupe: t(2) = –3,47, P = 0,07; sprej naspram kontrole: t(2) = –2,03, P = 0,18; sentinel naspram kontrole: tokom IRS sedmica nakon DDT-a, t(2) = −0,59, P = 0,62). Nasuprot tome, značajne razlike u gustoći srebrnih kozica uočene su između sprej grupe i kontrolne grupe (t(2) = –11,28, P = 0,01) i između sprej grupe i kontrolne grupe (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS nekoliko sedmica nakon SP. Za SP-IRS, nisu uočene značajne razlike između sentinel i kontrolnih porodica (t(2) = -0,48, P = 0,68). Slika 2 prikazuje prosječnu gustoću populacije srebrnotrbog fazana uočenu na farmama koje su u potpunosti i djelomično tretirane IRS kotačima. Nije bilo značajnih razlika u gustoći populacije fazana s potpunim upravljanjem između domaćinstava s potpunim i djelomično upravljanim upravljanjem (prosječno 7,3 i 2,7 po klopci/noć). DDT-IRS i SP-IRS, respektivno), a neka domaćinstva su poprskana s oba insekticida (prosječno 7,5 i 4,4 po noći za DDT-IRS i SP-IRS, respektivno) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Međutim, gustoća populacije srebrnih kozica na farmama s potpunim i djelomično tretiranim SP i DDT IRS postupcima značajno se razlikovala između SP i DDT IRS rundi (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Procijenjena srednja gustoća srebrnokrilih smrdljivih stjenica u potpuno i djelomično tretiranim domaćinstvima u selu Mahanar, Lavapur, tokom 2 sedmice prije IRS-a i 2, 4 i 12 sedmica nakon IRS, DDT i SP rundi.
Razvijena je sveobuhvatna prostorna karta rizika (selo Lavapur Mahanar; ukupna površina: 26.723 km2) kako bi se identificirale zone niskog, srednjeg i visokog prostornog rizika radi praćenja pojave i ponovnog pojavljivanja srebrnih kozica prije i nekoliko sedmica nakon implementacije IRS-a (slike 3, 4). ... Najviši rezultat rizika za domaćinstva tokom kreiranja prostorne karte rizika ocijenjen je kao "12" (tj. "8" za karte rizika zasnovane na HT-u i "4" za karte rizika zasnovane na VSI i IRSS-u). Minimalni izračunati rezultat rizika je "nula" ili "bez rizika", osim za DDT-VSI i IRSS karte koje imaju minimalni rezultat 1. Karta rizika zasnovana na HT-u pokazala je da je veliko područje (tj. 19.994,3 km2; 74,8%) sela Lavapur Mahanar područje visokog rizika gdje su stanovnici najvjerovatnije susreli i ponovo pojavili komarce. Pokrivenost područja varira između zona visokog (DDT 20,2%; SP 4,9%), srednjeg (DDT 22,3%; SP 4,6%) i niskog/bez rizika (DDT 57,5%; SP 90,5) (t (2) = 12,7, P < 0,05) između grafikona rizika DDT-a i SP-IS-a i IRSS-a (Sl. 3, 4). Konačna kompozitna mapa rizika pokazala je da SP-IRS ima bolje zaštitne sposobnosti od DDT-IRS-a na svim nivoima područja rizika od HT-a. Područje visokog rizika za HT smanjeno je na manje od 7% (1837,3 km2) nakon SP-IRS-a, a većina područja (tj. 53,6%) postala je područje niskog rizika. Tokom DDT-IRS perioda, procenat područja visokog i niskog rizika procijenjenih kombinovanom mapom rizika bio je 35,5% (9498,1 km2) i 16,2% (4342,4 km2), respektivno. Gustoće pješčanih mušica izmjerene u tretiranim i sentinel domaćinstvima prije i nekoliko sedmica nakon implementacije IRS-a unesene su u grafikon i vizualizirane na kombinovanoj mapi rizika za svaki krug IRS-a (tj. DDT i SP) (Slike 3, 4). Postojalo je dobro slaganje između rezultata rizika domaćinstava i prosječnih gustoća srebrnih kozica zabilježenih prije i nakon IRS-a (Slika 5). Vrijednosti R2 (P < 0,05) analize konzistentnosti izračunate iz dva kruga IRS-a bile su: 0,78 2 sedmice prije DDT-a, 0,81 2 sedmice nakon DDT-a, 0,78 4 sedmice nakon DDT-a, 0,83 nakon DDT-DDT 12 sedmica, ukupni DDT nakon SP-a bio je 0,85, 0,82 2 sedmice prije SP-a, 0,38 2 sedmice nakon SP-a, 0,56 4 sedmice nakon SP-a, 0,81 12 sedmica nakon SP-a i 0,79 2 sedmice nakon SP-a ukupno (Dodatna datoteka 1: Tabela S3). Rezultati su pokazali da je efekat SP-IRS intervencije na sve HT-ove bio pojačan tokom 4 sedmice nakon IRS-a. DDT-IRS je ostao neefikasan za sve HT-ove u svim vremenskim tačkama nakon implementacije IRS-a. Rezultati terenske procjene područja integrirane mape rizika sažeti su u Tabeli 5. Za IRS runde, prosječna brojnost srebrnotrbog račića i postotak ukupne brojnosti u područjima visokog rizika (tj. >55%) bili su veći nego u područjima niskog i srednjeg rizika u svim vremenskim tačkama nakon IRS-a. Lokacije entomoloških porodica (tj. onih odabranih za sakupljanje komaraca) mapirane su i vizualizirane u Dodatnoj datoteci 1: Slika S2.
Tri vrste GIS-baziranih prostornih mapa rizika (tj. HT, IS i IRSS i kombinacija HT, IS i IRSS) za identifikaciju područja rizika od smrdljivih insekata prije i nakon DDT-IRS u selu Mahnar, Lavapur, okrug Vaishali (Bihar)
Tri vrste prostornih mapa rizika zasnovanih na GIS-u (tj. HT, IS i IRSS i kombinacija HT, IS i IRSS) za identifikaciju područja rizika od srebrnopjegavih kozica (u poređenju sa Kharbangom)
Utjecaj DDT-(a, c, e, g, i) i SP-IRS (b, d, f, h, j) na različite nivoe rizičnih grupa tipova domaćinstava izračunat je procjenom „R2“ između rizika domaćinstava. Procjena indikatora domaćinstava i prosječne gustoće P. argentipes 2 sedmice prije implementacije IRS-a i 2, 4 i 12 sedmica nakon implementacije IRS-a u selu Lavapur Mahnar, okrug Vaishali, Bihar.
Tabela 6 sumira rezultate univarijantne analize svih faktora rizika koji utiču na gustinu pahuljica. Utvrđeno je da su svi faktori rizika (n = 6) značajno povezani sa gustinom komaraca u domaćinstvima. Uočeno je da je nivo značajnosti svih relevantnih varijabli proizveo P vrijednosti manje od 0,15. Stoga su sve objašnjavajuće varijable zadržane za višestruku regresijsku analizu. Najbolje prikladna kombinacija konačnog modela kreirana je na osnovu pet faktora rizika: TF, TW, DS, ISV i IRSS. Tabela 7 navodi detalje parametara odabranih u konačnom modelu, kao i prilagođene omjere šansi, 95% intervale pouzdanosti (CI) i P vrijednosti. Konačni model je veoma značajan, sa R2 vrijednošću od 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001).
TR je isključen iz konačnog modela jer je bio najmanje značajan (P = 0,46) s ostalim objašnjavajućim varijablama. Razvijeni model je korišten za predviđanje gustoće pješčanih mušica na osnovu podataka iz 12 različitih domaćinstava. Rezultati validacije pokazali su jaku korelaciju između gustoće komaraca uočene na terenu i gustoće komaraca predviđene modelom (r = 0,91, P < 0,001).
Cilj je eliminirati VL iz endemskih država Indije do 2020. godine [10]. Od 2012. godine, Indija je postigla značajan napredak u smanjenju incidencije i smrtnosti VL [10]. Prelazak sa DDT-a na SP 2015. godine bio je velika promjena u historiji IRS-a u Biharu, Indija [38]. Da bi se razumio prostorni rizik od VL i brojnost njegovih vektora, provedeno je nekoliko studija na makro nivou. Međutim, iako je prostorna distribucija prevalencije VL dobila sve veću pažnju širom zemlje, malo istraživanja je provedeno na mikro nivou. Štaviše, na mikro nivou, podaci su manje konzistentni i teži za analizu i razumijevanje. Koliko znamo, ova studija je prvi izvještaj koji procjenjuje rezidualnu efikasnost i učinak intervencije IRS-a korištenjem insekticida DDT i SP među HT u okviru Nacionalnog programa kontrole vektora VL u Biharu (Indija). Ovo je ujedno i prvi pokušaj razvoja prostorne mape rizika i modela analize gustoće komaraca kako bi se otkrila prostorno-vremenska distribucija komaraca na mikroskali pod uslovima intervencije IRS-a.
Naši rezultati su pokazali da je usvajanje SP-IRS-a u svim domaćinstvima bilo visoko i da je većina domaćinstava u potpunosti obrađena. Rezultati biološkog testa pokazali su da su srebrne pješčane mušice u selu koje se proučava bile vrlo osjetljive na beta-cipermetrin, ali prilično niske na DDT. Prosječna stopa smrtnosti srebrnih kozica od DDT-a je manja od 50%, što ukazuje na visok nivo otpornosti na DDT. Ovo je u skladu s rezultatima prethodnih studija provedenih u različito vrijeme u različitim selima VL-endemskih država Indije, uključujući Bihar [8,9,39,40]. Pored osjetljivosti na pesticide, važna informacija je i rezidualna efikasnost pesticida i efekti intervencije. Trajanje rezidualnih efekata važno je za ciklus programiranja. Ono određuje intervale između rundi IRS-a tako da populacija ostane zaštićena do sljedećeg prskanja. Rezultati biološkog testa s konusom otkrili su značajne razlike u smrtnosti između tipova površina zidova u različitim vremenskim tačkama nakon IRS-a. Smrtnost na površinama tretiranim DDT-om uvijek je bila ispod zadovoljavajućeg nivoa SZO (tj. ≥80%), dok je na zidovima tretiranim SP-om smrtnost ostala zadovoljavajuća do četvrte sedmice nakon IRS-a; Iz ovih rezultata je jasno da, iako su srebrnonogi škampi pronađeni u području istraživanja vrlo osjetljivi na SP, rezidualna efikasnost SP varira ovisno o HT. Poput DDT-a, SP također ne ispunjava trajanje efikasnosti navedeno u smjernicama WHO [41, 42]. Ova neefikasnost može biti posljedica loše implementacije IRS-a (tj. pomicanja pumpe odgovarajućom brzinom, udaljenosti od zida, brzine ispuštanja i veličine kapljica vode i njihovog taloženja na zidu), kao i nerazumne upotrebe pesticida (tj. pripreme rastvora) [11,28,43]. Međutim, budući da je ova studija provedena pod strogim praćenjem i kontrolom, još jedan razlog za nepoštivanje preporučenog roka trajanja Svjetske zdravstvene organizacije mogao bi biti kvalitet SP-a (tj. postotak aktivnog sastojka ili "AI") koji čini QC.
Od tri tipa površina korištena za procjenu perzistencije pesticida, uočene su značajne razlike u smrtnosti između BUU i CPLC za dva pesticida. Još jedno novo otkriće je da je CPLC pokazao bolje rezidualne performanse u gotovo svim vremenskim intervalima nakon prskanja, a zatim BUU i PMP površine. Međutim, dvije sedmice nakon IRS-a, PMP je zabilježio najvišu i drugu najvišu stopu smrtnosti od DDT-a i SP-a, respektivno. Ovaj rezultat ukazuje na to da pesticid nanesen na površinu PMP-a ne perzistira dugo vremena. Ova razlika u efikasnosti ostataka pesticida između tipova zidova može biti posljedica različitih razloga, kao što su sastav hemikalija zida (povećani pH uzrokuje brzu razgradnju nekih pesticida), brzina apsorpcije (veća na zidovima tla), dostupnost bakterijske razgradnje i brzina razgradnje materijala zida, kao i temperatura i vlažnost [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Naši rezultati podržavaju nekoliko drugih studija o rezidualnoj efikasnosti površina tretiranih insekticidima protiv različitih vektora bolesti [45, 46, 50, 51].
Procjene smanjenja broja komaraca u tretiranim domaćinstvima pokazale su da je SP-IRS bio efikasniji od DDT-IRS u kontroli komaraca u svim intervalima nakon IRS-a (P < 0,001). Za runde SP-IRS i DDT-IRS, stope smanjenja za tretirana domaćinstva od 2 do 12 sedmica bile su 55,6-90,5% i 14,1-34,1%, respektivno. Ovi rezultati su također pokazali da su značajni efekti na brojnost P. argentipes u sentinel domaćinstvima uočeni u roku od 4 sedmice od implementacije IRS-a; broj argentipes se povećao u obje runde IRS-a 12 sedmica nakon IRS-a; Međutim, nije bilo značajne razlike u broju komaraca u sentinel domaćinstvima između dvije runde IRS-a (P = 0,33). Rezultati statističkih analiza gustoće srebrnih kozica između grupa domaćinstava u svakoj rundi također nisu pokazali značajne razlike u DDT-u u sve četiri grupe domaćinstava (tj. prskana u odnosu na sentinel; prskana u odnosu na kontrolu; sentinel u odnosu na kontrolu; potpuna u odnosu na djelomičnu). Dvije porodične grupe IRS i SP-IRS (tj. sentinel naspram kontrole i potpuna naspram djelomične). Međutim, značajne razlike u gustoći srebrnih kozica između DDT i SP-IRS rundi uočene su na djelimično i potpuno poprskanim farmama. Ovo zapažanje, u kombinaciji s činjenicom da su efekti intervencije izračunati više puta nakon IRS-a, sugerira da je SP efikasan za suzbijanje komaraca u domovima koji su djelimično ili potpuno tretirani, ali ne i netretirani. Međutim, iako nije bilo statistički značajnih razlika u broju komaraca u sentinel kućama između DDT-IRS i SP IRS rundi, prosječan broj komaraca prikupljenih tokom DDT-IRS runde bio je niži u poređenju sa SP-IRS rundom. Količina premašuje količinu. Ovaj rezultat sugerira da insekticid osjetljiv na vektore s najvećom IRS pokrivenošću među populacijom domaćinstava može imati populacijski učinak na suzbijanje komaraca u domaćinstvima koja nisu poprskana. Prema rezultatima, SP je imao bolji preventivni učinak protiv uboda komaraca nego DDT u prvim danima nakon IRS-a. Osim toga, alfa-cipermetrin pripada SP grupi, ima kontaktnu iritaciju i direktnu toksičnost za komarce te je pogodan za IRS [51, 52]. Ovo može biti jedan od glavnih razloga zašto alfa-cipermetrin ima minimalan učinak u ispostavama. Druga studija [52] je otkrila da iako je alfa-cipermetrin pokazao postojeće reakcije i visoke stope eliminacije u laboratorijskim testovima i u kolibama, spoj nije izazvao repelentni odgovor kod komaraca pod kontroliranim laboratorijskim uvjetima. kabina. web stranica.
U ovoj studiji razvijene su tri vrste prostornih mapa rizika; procjene prostornog rizika na nivou domaćinstva i područja procijenjene su putem terenskih posmatranja gustine srebrnonogih kozica. Analiza zona rizika na osnovu HT pokazala je da je većina seoskih područja (>78%) Lavapur-Mahanare na najvišem nivou rizika od pojave i ponovnog pojavljivanja pješčanih mušica. To je vjerovatno glavni razlog zašto je Rawalpur Mahanar VL toliko popularan. Utvrđeno je da ukupni ISV i IRSS, kao i konačna kombinovana mapa rizika, daju niži procenat područja pod visokim rizikom tokom SP-IRS runde (ali ne i DDT-IRS runde). Nakon SP-IRS, velika područja zona visokog i umjerenog rizika na osnovu GT pretvorena su u zone niskog rizika (tj. 60,5%; procjene kombinovane mape rizika), što je skoro četiri puta niže (16,2%) od DDT-a. – Situacija je na grafikonu rizika portfelja IRS iznad. Ovaj rezultat ukazuje na to da je IRS pravi izbor za suzbijanje komaraca, ali stepen zaštite zavisi od kvaliteta insekticida, osjetljivosti (na ciljni vektor), prihvatljivosti (u vrijeme IRS-a) i njegove primjene;
Rezultati procjene rizika domaćinstava pokazali su dobro slaganje (P < 0,05) između procjena rizika i gustoće srebrnonogih kozica prikupljenih iz različitih domaćinstava. Ovo ukazuje na to da su identificirani parametri rizika domaćinstava i njihovi kategorički rezultati rizika dobro prilagođeni za procjenu lokalne brojnosti srebrnih kozica. Vrijednost R2 analize slaganja DDT-a nakon IRS-a bila je ≥ 0,78, što je bilo jednako ili veće od vrijednosti prije IRS-a (tj. 0,78). Rezultati su pokazali da je DDT-IRS bio učinkovit u svim HT zonama rizika (tj. visokoj, srednjoj i niskoj). Za SP-IRS rundu, otkrili smo da je vrijednost R2 fluktuirala u drugoj i četvrtoj sedmici nakon implementacije IRS-a, vrijednosti dvije sedmice prije implementacije IRS-a i 12 sedmica nakon implementacije IRS-a bile su gotovo iste; Ovaj rezultat odražava značajan učinak izloženosti SP-IRS-u na komarce, koji su pokazali trend smanjenja s vremenskim intervalom nakon IRS-a. Utjecaj SP-IRS-a istaknut je i razmotren u prethodnim poglavljima.
Rezultati terenske revizije zona rizika na objedinjenoj mapi pokazali su da je tokom IRS runde najveći broj srebrnih kozica prikupljen u zonama visokog rizika (tj. >55%), a zatim u zonama srednjeg i niskog rizika. Ukratko, procjena prostornog rizika zasnovana na GIS-u pokazala se kao efikasan alat za donošenje odluka za agregiranje različitih slojeva prostornih podataka pojedinačno ili u kombinaciji kako bi se identificirala područja rizika od pješčanih mušica. Razvijena mapa rizika pruža sveobuhvatno razumijevanje uslova prije i poslije intervencije (tj. tip domaćinstva, IRS status i efekti intervencije) u području istraživanja koji zahtijevaju hitnu akciju ili poboljšanje, posebno na mikro nivou. Vrlo popularna situacija. U stvari, nekoliko studija je koristilo GIS alate za mapiranje rizika od mjesta razmnožavanja vektora i prostorne distribucije bolesti na makro nivou [24, 26, 37].
Karakteristike smještaja i faktori rizika za intervencije zasnovane na IRS-u statistički su procijenjeni za upotrebu u analizama gustoće srebrnih kozica. Iako je svih šest faktora (tj. TF, TW, TR, DS, ISV i IRSS) bilo značajno povezano s lokalnom brojnošću srebrnih kozica u univarijatnim analizama, samo je jedan od njih odabran u konačnom modelu višestruke regresije od pet. Rezultati pokazuju da su karakteristike upravljanja u zatočeništvu i faktori intervencije IRS-a TF, TW, DS, ISV, IRSS itd. u području istraživanja pogodni za praćenje pojave, oporavka i reprodukcije srebrnih kozica. U analizi višestruke regresije, TR nije utvrđen kao značajan i stoga nije odabran u konačnom modelu. Konačni model bio je vrlo značajan, a odabrani parametri objašnjavaju 89% gustoće srebrnih kozica. Rezultati tačnosti modela pokazali su jaku korelaciju između predviđene i uočene gustoće srebrnih kozica. Naši rezultati također podržavaju ranije studije koje su razmatrale socioekonomske i faktore rizika smještaja povezane s prevalencijom VL i prostornom distribucijom vektora u ruralnom Biharu [15, 29].
U ovoj studiji nismo procijenili taloženje pesticida na poprskanim zidovima i kvalitet (tj.) pesticida korištenog za IRS. Varijacije u kvalitetu i količini pesticida mogu utjecati na smrtnost komaraca i učinkovitost IRS intervencija. Stoga se procijenjena smrtnost među tipovima površina i efekti intervencije među grupama domaćinstava mogu razlikovati od stvarnih rezultata. Uzimajući u obzir ove tačke, može se planirati nova studija. Procjena ukupne površine u riziku (korištenjem GIS mapiranja rizika) proučavanih sela uključuje otvorene površine između sela, što utiče na klasifikaciju zona rizika (tj. identifikaciju zona) i proteže se na različite zone rizika; Međutim, ova studija je provedena na mikro nivou, tako da neizgrađeno zemljište ima samo manji utjecaj na klasifikaciju područja rizika; Osim toga, identifikacija i procjena različitih zona rizika unutar ukupne površine sela može pružiti priliku za odabir područja za buduću izgradnju novih stambenih objekata (posebno odabir zona niskog rizika). Sveukupno, rezultati ove studije pružaju razne informacije koje nikada prije nisu proučavane na mikroskopskom nivou. Najvažnije je da prostorni prikaz karte rizika sela pomaže u identifikaciji i grupiranju domaćinstava u različitim područjima rizika. U poređenju s tradicionalnim terenskim istraživanjima, ova metoda je jednostavna, praktična, isplativa i manje radno intenzivna, pružajući informacije donosiocima odluka.
Naši rezultati pokazuju da su domaće srebrne ribice u proučavanom selu razvile otpornost (tj. da su visoko otporne) na DDT, a pojava komaraca uočena je odmah nakon IRS-a; Alfa-cipermetrin se čini pravim izborom za IRS kontrolu vektora VL zbog svoje 100% smrtnosti i bolje efikasnosti intervencije protiv srebrnih mušica, kao i boljeg prihvatanja u zajednici u poređenju sa DDT-IRS-om. Međutim, otkrili smo da je smrtnost komaraca na zidovima tretiranim SP-om varirala ovisno o vrsti površine; uočena je slaba rezidualna efikasnost i nije postignuto preporučeno vrijeme SZO nakon IRS-a. Ova studija pruža dobru početnu tačku za diskusiju, a njeni rezultati zahtijevaju daljnja istraživanja kako bi se identificirali pravi uzroci. Prediktivna tačnost modela analize gustine pješčanih mušica pokazala je da se kombinacija karakteristika smještaja, osjetljivosti vektora na insekticide i statusa IRS-a može koristiti za procjenu gustine pješčanih mušica u selima VL endemskim u Biharu. Naša studija također pokazuje da kombinovano GIS-bazirano prostorno mapiranje rizika (makro nivo) može biti koristan alat za identifikaciju područja rizika za praćenje pojave i ponovnog pojavljivanja pješčanih masa prije i nakon sastanaka IRS-a. Osim toga, prostorne mape rizika pružaju sveobuhvatno razumijevanje obima i prirode područja rizika na različitim nivoima, što se ne može proučavati tradicionalnim terenskim istraživanjima i konvencionalnim metodama prikupljanja podataka. Mikroprostorne informacije o riziku prikupljene putem GIS mapa mogu pomoći naučnicima i istraživačima javnog zdravstva da razviju i implementiraju nove strategije kontrole (tj. pojedinačne intervencije ili integrirane vektorske kontrole) kako bi dosegli različite grupe domaćinstava, ovisno o prirodi nivoa rizika. Osim toga, mapa rizika pomaže u optimizaciji alokacije i korištenja resursa kontrole u pravo vrijeme i na pravom mjestu kako bi se poboljšala efikasnost programa.
Svjetska zdravstvena organizacija. Zanemarene tropske bolesti, skriveni uspjesi, nove prilike. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Datum pristupa: 15. mart 2014.
Svjetska zdravstvena organizacija. Kontrola lišmanijaze: izvještaj sa sastanka Stručnog odbora Svjetske zdravstvene organizacije za kontrolu lišmanijaze. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Datum pristupa: 19. mart 2014.
Singh S. Promjenjivi trendovi u epidemiologiji, kliničkoj prezentaciji i dijagnozi koinfekcije lišmanije i HIV-a u Indiji. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Nacionalni program za kontrolu vektorskih bolesti (NVBDCP). Ubrzati program uništavanja Kala Azara. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Datum pristupa: 17. april 2018.
Muniaraj M. S obzirom na malu nadu da će se kala-azar (visceralna lišmanijaza) iskorijeniti do 2010. godine, čije se epidemije periodično javljaju u Indiji, da li bi za to trebalo kriviti mjere kontrole vektora ili koinfekciju ili liječenje virusom humane imunodeficijencije? Topparasitel. 2014;4:10-9.
Thakur KP Nova strategija za iskorjenjivanje kala azara u ruralnom Biharu. Indijski časopis za medicinska istraživanja. 2007;126:447–51.
Vrijeme objave: 20. maj 2024.