Opryski resztkowe w pomieszczeniach zamkniętych (IRS) są podstawą wysiłków zmierzających do zwalczania wektorów leiszmaniozy trzewnej (VL) w Indiach.Niewiele wiadomo na temat wpływu kontroli IRS na różne typy gospodarstw domowych.Tutaj oceniamy, czy IRS stosujący środki owadobójcze ma takie same skutki resztkowe i interwencyjne dla wszystkich typów gospodarstw domowych na wsi.Opracowaliśmy także połączone przestrzenne mapy ryzyka i modele analizy gęstości komarów w oparciu o cechy gospodarstwa domowego, wrażliwość na pestycydy i status IRS, aby zbadać czasoprzestrzenny rozkład wektorów na poziomie mikroskali.
Badanie przeprowadzono w dwóch wioskach bloku Mahnar w dystrykcie Vaishali w stanie Bihar.Oceniono kontrolę wektorów VL (P. argentipes) metodą IRS przy użyciu dwóch środków owadobójczych [dichlorodifenylotrichloroetan (DDT 50%) i syntetyczne pyretroidy (SP 5%)].Oceniono czasową skuteczność resztkową środków owadobójczych na różnych typach ścian, stosując metodę biotestu stożkowego, zgodnie z zaleceniami Światowej Organizacji Zdrowia.Wrażliwość rodzimych srebrników na środki owadobójcze zbadano za pomocą testu biologicznego in vitro.Zagęszczenie komarów przed i po IRS w budynkach mieszkalnych i schroniskach dla zwierząt monitorowano za pomocą pułapek świetlnych zainstalowanych przez Centra Kontroli Chorób w godzinach od 18:00 do 6:00. Najlepiej dopasowany model do analizy zagęszczenia komarów opracowano przy użyciu wielokrotnej regresji logistycznej analiza.Do mapowania rozkładu wrażliwości wektorów na pestycydy według typu gospodarstwa domowego wykorzystano technologię analizy przestrzennej opartą na GIS, a status IRS gospodarstwa domowego wykorzystano do wyjaśnienia czasoprzestrzennego rozmieszczenia krewetek srebrzystych.
Komary srebrne są bardzo wrażliwe na SP (100%), ale wykazują wysoką odporność na DDT, a śmiertelność wynosi 49,1%.Zgłoszono, że SP-IRS cieszy się lepszą akceptacją społeczną niż DDT-IRS wśród wszystkich typów gospodarstw domowych.Skuteczność resztkowa była różna na różnych powierzchniach ścian;żaden ze środków owadobójczych nie spełniał zalecanego przez IRS czasu działania Światowej Organizacji Zdrowia.We wszystkich punktach czasowych po IRS, redukcja pluskiew spowodowanych SP-IRS była większa pomiędzy grupami gospodarstw domowych (tj. opryskiwaczami i wartownikami) niż DDT-IRS.Połączona przestrzenna mapa ryzyka pokazuje, że SP-IRS ma lepszy wpływ na komary niż DDT-IRS we wszystkich obszarach ryzyka występujących w gospodarstwach domowych.Wielopoziomowa analiza regresji logistycznej zidentyfikowała pięć czynników ryzyka, które były silnie powiązane z zagęszczeniem krewetek srebrzystych.
Wyniki pozwolą lepiej zrozumieć praktyki IRS w zakresie zwalczania leiszmaniozy trzewnej w Bihar, co może pomóc w ukierunkowaniu przyszłych wysiłków na rzecz poprawy sytuacji.
Leiszmanioza trzewna (VL), znana również jako kala-azar, jest endemiczną, zaniedbaną tropikalną chorobą przenoszoną przez wektory, wywoływaną przez pierwotniaki pasożytnicze z rodzaju Leishmania.Na subkontynencie indyjskim (IS), gdzie człowiek jest jedynym rezerwuarem żywiciela, pasożyt (np. Leishmania donovani) przenoszony jest na człowieka poprzez ukąszenia zakażonych samic komarów (Phlebotomus argentipes) [1, 2].W Indiach VL występuje głównie w czterech środkowych i wschodnich stanach: Bihar, Jharkhand, Bengal Zachodni i Uttar Pradesh.Niektóre ogniska odnotowano także w Madhya Pradesh (środkowe Indie), Gujarat (zachodnie Indie), Tamil Nadu i Kerala (południowe Indie), a także na subhimalajskich obszarach północnych Indii, w tym w Himachal Pradesh oraz Dżammu i Kaszmirze.3].Wśród stanów endemicznych bardzo endemiczny jest Bihar z 33 okręgami dotkniętymi VL, co stanowi ponad 70% wszystkich przypadków w Indiach każdego roku [4].Zagrożonych jest około 99 milionów osób w regionie, a średnia roczna zapadalność wynosi 6752 przypadki (2013–2017).
W Bihar i innych częściach Indii wysiłki w zakresie zwalczania VL opierają się na trzech głównych strategiach: wczesnym wykrywaniu przypadków, skutecznym leczeniu i zwalczaniu wektorów za pomocą oprysków insektycydami w pomieszczeniach (IRS) w domach i schroniskach dla zwierząt [ 4 , 5 ].Jako efekt uboczny kampanii przeciwmalarycznych, IRS skutecznie kontrolował VL w latach 60. XX wieku przy użyciu dichlorodifenylotrichloroetanu (DDT 50% WP, 1 g składnika czynnego/m2), a kontrola programowa skutecznie kontrolowała VL w latach 1977 i 1992 [5, 6].Jednak ostatnie badania potwierdziły, że krewetki srebrzyste rozwinęły powszechną oporność na DDT [4,7,8].W 2015 roku w ramach Narodowego Programu Kontroli Chorób Przenoszonych przez Wektory (NVBDCP, New Delhi) zmieniono IRS z DDT na syntetyczne pyretroidy (SP; alfa-cypermetryna 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9].Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) postawiła sobie za cel wyeliminowanie VL do 2020 r. (tj. <1 przypadek na 10 000 osób rocznie na poziomie ulicy/przecznicy) [10].Kilka badań wykazało, że IRS jest skuteczniejszy niż inne metody zwalczania wektorów w minimalizowaniu zagęszczenia much piaskowych [11,12,13].Niedawny model przewiduje również, że w warunkach dużej epidemii (tj. wskaźnik epidemii przed kontrolą wynoszący 5/10 000) skuteczny IRS obejmujący 80% gospodarstw domowych mógłby osiągnąć cele eliminacji od jednego do trzech lat wcześniej [14].VL dotyka najbiedniejsze biedne społeczności wiejskie na obszarach endemicznych, a ich kontrola wektorów opiera się wyłącznie na IRS, ale szczątkowy wpływ tego środka kontroli na różne typy gospodarstw domowych nigdy nie był badany w terenie na obszarach interwencyjnych [ 15 , 16 ].Ponadto po intensywnych pracach mających na celu zwalczanie VL epidemia w niektórych wsiach trwała kilka lat i zamieniła się w gorące punkty [17].Dlatego konieczna jest ocena resztkowego wpływu IRS na monitorowanie zagęszczenia komarów w różnych typach gospodarstw domowych.Ponadto geoprzestrzenne mapowanie ryzyka w mikroskali pomoże lepiej zrozumieć i kontrolować populacje komarów nawet po interwencji.Systemy informacji geograficznej (GIS) to połączenie technologii mapowania cyfrowego, które umożliwiają przechowywanie, nakładanie, manipulację, analizę, wyszukiwanie i wizualizację różnych zbiorów geograficznych danych środowiskowych i społeczno-demograficznych do różnych celów [18, 19, 20]..Do badania położenia przestrzennego elementów powierzchni Ziemi wykorzystuje się globalny system pozycjonowania (GPS) [21, 22].Narzędzia i techniki modelowania przestrzennego oparte na GIS i GPS zastosowano w kilku aspektach epidemiologicznych, takich jak przestrzenna i czasowa ocena chorób oraz prognozowanie ognisk, wdrażanie i ocena strategii kontroli, interakcje patogenów z czynnikami środowiskowymi oraz przestrzenne mapowanie ryzyka.[20,23,24,25,26].Informacje zebrane i uzyskane z geoprzestrzennych map ryzyka mogą ułatwić wprowadzenie w odpowiednim czasie i skutecznych środków kontroli.
W badaniu tym oceniano skuteczność resztkową i wpływ interwencji DDT i SP-IRS na poziomie gospodarstwa domowego w ramach Krajowego Programu Kontroli Wektorów VL w Bihar w Indiach.Dodatkowymi celami było opracowanie połączonej mapy ryzyka przestrzennego i modelu analizy gęstości komarów w oparciu o charakterystykę siedlisk, podatność na wektory owadobójcze i status IRS gospodarstwa domowego w celu zbadania hierarchii czasoprzestrzennego rozmieszczenia komarów w mikroskali.
Badania przeprowadzono w bloku Mahnar w dystrykcie Vaishali na północnym brzegu Gangesu (ryc. 1).Makhnar jest obszarem wysoce endemicznym, gdzie średnio 56,7 przypadków VL rocznie (170 przypadków w latach 2012-2014), roczny wskaźnik zapadalności wynosi 2,5–3,7 przypadków na 10 000 mieszkańców;Wybrano dwie wsie: Chakeso jako miejsce kontrolne (ryc. 1d1; brak przypadków VL w ciągu ostatnich pięciu lat) i Lavapur Mahanar jako miejsce endemiczne (ryc. 1d2; wysoce endemiczne, z 5 lub więcej przypadkami na 1000 osób rocznie) ).w ciągu ostatnich 5 lat).Wsie wybrano w oparciu o trzy główne kryteria: lokalizację i dostępność (tj. położenie nad rzeką z łatwym dostępem przez cały rok), cechy demograficzne i liczbę gospodarstw domowych (tj. co najmniej 200 gospodarstw domowych; Chaqueso ma 202 i 204 gospodarstwa domowe o średniej wielkości gospodarstwa domowego). .odpowiednio 4,9 i 5,1 osób) i Lavapur Mahanar) oraz typ gospodarstwa domowego (HT) i charakter ich rozmieszczenia (tj. losowo rozłożony mieszany HT).Obie badane wsie znajdują się w promieniu 500 m od miasta Makhnar i szpitala powiatowego.Z przeprowadzonych badań wynika, że mieszkańcy badanych wsi byli bardzo aktywnie zaangażowani w działalność badawczą.Domy w wiosce szkoleniowej [składające się z 1-2 sypialni z 1 dołączonym balkonem, 1 kuchnią, 1 łazienką i 1 stodołą (dołączoną lub wolnostojącą)] składają się ze ścian z cegły/błota i podłóg z cegły Adobe, ścian z cegły z tynkiem wapienno-cementowym.i cementowe, nieotynkowane i niemalowane ściany z cegły, podłogi gliniane i dach kryty strzechą.W całym regionie Vaishali panuje wilgotny klimat subtropikalny z porą deszczową (od lipca do sierpnia) i porą suchą (od listopada do grudnia).Średnioroczne opady wynoszą 720,4 mm (zakres 736,5-1076,7 mm), wilgotność względna powietrza 65±5% (zakres 16-79%), średnia miesięczna temperatura 17,2-32,4°C.Najcieplejszymi miesiącami są maj i czerwiec (temperatura 39–44°C), a najzimniejszym styczeń (7–22°C).
Mapa obszaru badań pokazuje położenie Bihar na mapie Indii (a) oraz położenie dystryktu Vaishali na mapie Bihar (b).Blok Makhnar (c) Do badania wybrano dwie wioski: Chakeso jako miejsce kontrolne i Lavapur Makhnar jako miejsce interwencji.
W ramach Narodowego Programu Kontroli Kalaazar Rada Zdrowia Towarzystwa Bihar (SHSB) przeprowadziła dwie rundy corocznych badań IRS w latach 2015 i 2016 (pierwsza runda luty–marzec; druga runda czerwiec–lipiec)[4].Aby zapewnić skuteczną realizację wszystkich działań IRS, Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; Bihar) w Patnie, spółka zależna Indyjskiej Rady ds. Badań Medycznych (ICMR; New Delhi), przygotował mikroplan działania.instytut węzłowy.Wsie IRS wybrano w oparciu o dwa główne kryteria: historię przypadków VL i retrodermalnego kala-azar (RPKDL) w wiosce (tj. wsie, w których wystąpił 1 lub więcej przypadków w dowolnym okresie w ciągu ostatnich 3 lat, łącznie z rokiem wdrożenia )., wioski nieendemiczne wokół „gorących punktów” (tj. wsie, które stale zgłaszały przypadki przez ≥ 2 lata lub ≥ 2 przypadki na 1000 mieszkańców) i nowe wioski endemiczne (brak przypadków w ciągu ostatnich 3 lat) wsie w ostatnim roku rok wdrożenia podany w [17].Sąsiednie wsie, które realizują pierwszą rundę krajowego opodatkowania, nowe wsie są również objęte drugą rundą krajowego planu działania w zakresie podatków.W 2015 roku w wioskach objętych badaniami interwencyjnymi przeprowadzono dwie rundy IRS z użyciem DDT (DDT 50% WP, 1 g substytutu substancji czynnej/m2).Od 2016 roku IRS wykonuje się z wykorzystaniem syntetycznych pyretroidów (SP; alfa-cypermetryna 5% VP, 25 mg s.c./m2).Natryskiwanie prowadzono za pomocą pompy Hudson Xpert (13,4 l) z sitkiem ciśnieniowym, zaworem o zmiennym przepływie (1,5 bar) i dyszą płaskostrumieniową 8002 do powierzchni porowatych [27].ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) monitorowała IRS na poziomie gospodarstw domowych i wiosek i w ciągu pierwszych 1-2 dni przekazywała mieszkańcom wioski wstępne informacje na temat IRS za pośrednictwem mikrofonów.Każdy zespół IRS jest wyposażony w monitor (dostarczany przez RMRIMS) do monitorowania pracy zespołu IRS.Rzecznicy praw obywatelskich wraz z zespołami IRS są rozmieszczani we wszystkich gospodarstwach domowych, aby informować i zapewniać głowy gospodarstw domowych o korzystnych skutkach IRS.W trakcie dwóch rund badań IRS ogólny zasięg gospodarstw domowych w badanych wsiach osiągnął co najmniej 80% [4].Stan oprysków (tzn. brak oprysków, oprysk częściowy i pełny oprysk, zdefiniowany w pliku dodatkowym 1: Tabela S1) został zarejestrowany dla wszystkich gospodarstw domowych we wsi interwencyjnej podczas obu rund IRS.
Badanie prowadzono od czerwca 2015 r. do lipca 2016 r. IRS korzystał z ośrodków chorobowych przed interwencją (tj. 2 tygodnie przed interwencją; badanie podstawowe) i po interwencji (tj. 2, 4 i 12 tygodni po interwencji; badania uzupełniające) monitorowanie, kontrola zagęszczenia i zapobieganie muchom piaskowym w każdej rundzie IRS.w każdym gospodarstwie domowym Jedna noc (tj. od 18:00 do 6:00) pułapka świetlna [28].W sypialniach i schroniskach dla zwierząt zainstalowano pułapki świetlne.We wsi, w której przeprowadzono badanie interwencyjne, w 48 gospodarstwach domowych zbadano zagęszczenie much piaskowych przed IRS (12 gospodarstw dziennie przez 4 kolejne dni do dnia poprzedzającego dzień IRS).Wybrano po 12 dla każdej z czterech głównych grup gospodarstw domowych (tj. gospodarstwa z tynkiem glinianym (PMP), gospodarstwa z tynkiem cementowym i wapnem (CPLC), gospodarstwa z cegły nieotynkowane i niepomalowane (BUU) oraz gospodarstwa z dachem krytym strzechą (TH)).Następnie wybrano tylko 12 gospodarstw domowych (spośród 48 gospodarstw sprzed wprowadzenia IRS), które po spotkaniu IRS miały kontynuować zbieranie danych o gęstości komarów.Zgodnie z zaleceniami WHO do grupy interwencyjnej (gospodarstwa objęte leczeniem IRS) oraz grupy wartowniczej (gospodarstwa we wsiach interwencyjnych, właściciele, którzy odmówili zgody IRS) wybrano 6 gospodarstw domowych [28].Z grupy kontrolnej (gospodarstwa z sąsiednich wiosek, które nie zostały poddane IRS ze względu na brak VL) wytypowano jedynie 6 gospodarstw do monitorowania zagęszczenia komarów przed i po dwóch sesjach IRS.Dla wszystkich trzech grup monitorujących zagęszczenie komarów (tj. interwencyjnej, wartowniczej i kontrolnej) wybrano gospodarstwa domowe z trzech grup poziomu ryzyka (tj. niskiego, średniego i wysokiego; po dwa gospodarstwa domowe z każdego poziomu ryzyka) i sklasyfikowano charakterystykę ryzyka HT (moduły i struktury są pokazano odpowiednio w tabeli 1 i tabeli 2) [29, 30].Wybrano dwa gospodarstwa domowe na każdy poziom ryzyka, aby uniknąć stronniczych szacunków gęstości komarów i porównań między grupami.W grupie interwencyjnej monitorowano zagęszczenie komarów po IRS w dwóch typach gospodarstw domowych IRS: w pełni leczonych (n = 3; 1 gospodarstwo domowe na poziom grupy ryzyka) i częściowo leczonych (n = 3; 1 gospodarstwo domowe na poziom grupy ryzyka).).grupa ryzyka).
Wszystkie odłowione w terenie komary zebrane do probówek przeniesiono do laboratorium, a probówki uśmiercono przy użyciu waty nasączonej chloroformem.Piasków srebrzystych określono płeć i oddzielono od innych owadów i komarów na podstawie cech morfologicznych, stosując standardowe kody identyfikacyjne [31].Następnie wszystkie samce i samice krewetek srebrnych konserwowano oddzielnie w 80% alkoholu.Gęstość komarów na pułapkę/noc obliczono przy użyciu następującego wzoru: całkowita liczba zebranych komarów/liczba pułapek świetlnych ustawionych na noc.Procentową zmianę liczebności komarów (SFC) pod wpływem IRS przy użyciu DDT i SP oszacowano za pomocą następującego wzoru [32]:
gdzie A to średnia wyjściowa SFC dla gospodarstw domowych objętych interwencją, B to średnia SFC IRS dla gospodarstw domowych objętych interwencją, C to średnia wyjściowa SFC dla gospodarstw domowych objętych kontrolą/wskaźnikami, a D to średnia SFC dla gospodarstw domowych objętych kontrolą IRS/wskaźnikami.
Wyniki efektu interwencji, rejestrowane jako wartości ujemne i dodatnie, wskazują odpowiednio na spadek i wzrost SFC po IRS.Jeżeli SFC po IRS pozostała taka sama jak wyjściowa SFC, efekt interwencji obliczono jako zero.
Według schematu oceny pestycydów Światowej Organizacji Zdrowia (WHOPES) wrażliwość rodzimych krewetek srebrzystych na pestycydy DDT i SP oceniano za pomocą standardowych testów biologicznych in vitro [33].Zdrowe i niekarmione samice krewetek srebrzystych (18–25 SF na grupę) poddano działaniu pestycydów uzyskanych z Universiti Sains Malaysia (USM, Malezja; koordynacja przez Światową Organizację Zdrowia) przy użyciu zestawu do testowania wrażliwości na pestycydy Światowej Organizacji Zdrowia [4,9, 33 ,34].Każdy zestaw testów biologicznych pestycydów badano osiem razy (cztery powtórzenia testu, każde przeprowadzane jednocześnie z kontrolą).Badania kontrolne przeprowadzono na papierze wstępnie impregnowanym risellą (dla DDT) i olejem silikonowym (dla SP) dostarczonym przez firmę USM.Po 60 minutach ekspozycji komary umieszczono w probówkach WHO i zaopatrzono w chłonną watę nasączoną 10% roztworem cukru.Obserwowano liczbę komarów zabitych po 1 godzinie i śmiertelność końcową po 24 godzinach.Stan oporności opisuje się zgodnie z wytycznymi Światowej Organizacji Zdrowia: śmiertelność wynosząca 98–100% wskazuje na podatność, 90–98% wskazuje na możliwą oporność wymagającą potwierdzenia, a <90% oznacza oporność [33, 34].Ponieważ śmiertelność w grupie kontrolnej wahała się od 0 do 5%, nie przeprowadzono korekty śmiertelności.
Oceniono bioskuteczność i resztkowy wpływ środków owadobójczych na rodzime termity w warunkach polowych.W trzech gospodarstwach domowych objętych interwencją (po jednym z tynkiem glinianym lub PMP, tynkiem cementowo-wapiennym lub CPLC, nieotynkowaną i niepomalowaną cegłą lub BUU) po 2, 4 i 12 tygodniach po oprysku.Standardowy test biologiczny WHO przeprowadzono na szyszkach zawierających pułapki świetlne.ustalono [27, 32].Ogrzewanie gospodarstw domowych zostało wykluczone ze względu na nierówne ściany.W każdej analizie we wszystkich eksperymentalnych domach użyto 12 stożków (cztery stożki na dom, po jednym na każdy rodzaj powierzchni ściany).Przymocuj stożki do każdej ściany pomieszczenia na różnych wysokościach: jeden na wysokości głowy (od 1,7 do 1,8 m), dwa na wysokości pasa (od 0,9 do 1 m) i jeden poniżej kolan (od 0,3 do 0,5 m).Dziesięć niekarmionych samic komarów (10 na szyszkę; zebranych z poletka kontrolnego za pomocą aspiratora) umieszczono w każdej plastikowej komorze na stożki WHO (po jednym szyszku na typ gospodarstwa domowego) jako kontrolę.Po 30 minutach ekspozycji ostrożnie usuń z niego komary;stożkowej za pomocą aspiratora łokciowego i przenieść je do probówek WHO zawierających 10% roztwór cukru do karmienia.Końcową śmiertelność po 24 godzinach rejestrowano w temperaturze 27 ± 2°C i wilgotności względnej 80 ± 10%.Wskaźniki umieralności z wynikami od 5% do 20% koryguje się za pomocą wzoru Abbotta [27] w następujący sposób:
gdzie P to skorygowana śmiertelność, P1 to obserwowany procent śmiertelności, a C to procent śmiertelności kontrolnej.Badania, w których śmiertelność w grupie kontrolnej przekraczała 20%, odrzucono i przeprowadzono ponownie [27, 33].
W wiosce interwencyjnej przeprowadzono kompleksowe badanie gospodarstw domowych.Rejestrowano lokalizację GPS każdego gospodarstwa domowego wraz z jego projektem i typem materiału, mieszkaniem i statusem interwencji.Platforma GIS opracowała cyfrową geobazę obejmującą warstwy graniczne na poziomie wsi, powiatu, powiatu i stanu.Wszystkie lokalizacje gospodarstw domowych są oznaczane geotagami przy użyciu warstw punktów GIS na poziomie wioski, a informacje o ich atrybutach są łączone i aktualizowane.W każdym gospodarstwie domowym ryzyko oceniano na podstawie HT, podatności na wektory owadobójcze i statusu IRS (tabela 1) [11, 26, 29, 30].Wszystkie punkty lokalizacyjne gospodarstw domowych zostały następnie przekształcone na mapy tematyczne przy użyciu odwrotnego ważenia odległości (IDW; rozdzielczość oparta na średniej powierzchni gospodarstwa domowego 6 m2, moc 2, stała liczba otaczających punktów = 10, przy użyciu zmiennej promienia wyszukiwania, filtra dolnoprzepustowego).i mapowanie splotu sześciennego) technologia interpolacji przestrzennej [35].Utworzono dwa rodzaje tematycznych map ryzyka przestrzennego: mapy tematyczne oparte na technologii HT oraz mapy tematyczne wrażliwości wektorów pestycydów i statusu IRS (ISV i IRSS).Następnie połączono dwie tematyczne mapy ryzyka, stosując analizę nakładek ważonych [36].W trakcie tego procesu warstwy rastrowe zostały przeklasyfikowane do klas preferencji ogólnych dla różnych poziomów ryzyka (tj. wysokiego, średniego i niskiego/braku ryzyka).Każdą przeklasyfikowaną warstwę rastrową następnie pomnożono przez przypisaną jej wagę na podstawie względnej ważności parametrów potwierdzających liczebność komarów (w oparciu o częstość występowania w badanych wioskach, miejsca rozrodu komarów oraz zachowania związane z odpoczynkiem i żerowaniem) [26, 29]., 30, 37].Obie mapy ryzyka podmiotu miały wagę 50:50, ponieważ w równym stopniu przyczyniły się do liczebności komarów (plik dodatkowy 1: tabela S2).Sumując ważone mapy tematyczne, tworzona jest ostateczna złożona mapa ryzyka, która jest wizualizowana na platformie GIS.Ostateczna mapa ryzyka została zaprezentowana i opisana w oparciu o wartości indeksu ryzyka Sand Fly (SFRI) obliczone według następującego wzoru:
We wzorze P jest wartością wskaźnika ryzyka, L jest ogólną wartością ryzyka dla lokalizacji każdego gospodarstwa domowego, a H jest najwyższą wartością ryzyka dla gospodarstwa domowego na badanym obszarze.Do tworzenia map ryzyka przygotowaliśmy i wykonaliśmy warstwy i analizy GIS przy użyciu ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, Kalifornia, USA).
Przeprowadziliśmy wielokrotne analizy regresji, aby zbadać połączony wpływ HT, ISV i IRSS (jak opisano w tabeli 1) na zagęszczenie komarów domowych (n = 24).Charakterystykę mieszkania i czynniki ryzyka na podstawie interwencji IRS zarejestrowane w badaniu potraktowano jako zmienne objaśniające, a gęstość komarów wykorzystano jako zmienną odpowiedzi.Dla każdej zmiennej objaśniającej związanej z zagęszczeniem much piaskowych przeprowadzono jednoczynnikową analizę regresji Poissona.Podczas analizy jednoczynnikowej z analizy regresji wielokrotnej usunięto zmienne, które nie były istotne i miały wartość P większą niż 15%.Aby zbadać interakcje, składniki interakcji dla wszystkich możliwych kombinacji istotnych zmiennych (znalezionych w analizie jednowymiarowej) zostały jednocześnie uwzględnione w analizie regresji wielokrotnej, a składniki nieistotne zostały stopniowo usunięte z modelu, aby utworzyć model końcowy.
Ocenę ryzyka na poziomie gospodarstwa domowego przeprowadzono dwoma sposobami: oceną ryzyka na poziomie gospodarstwa domowego oraz łączoną oceną przestrzenną obszarów ryzyka na mapie.Oszacowania ryzyka na poziomie gospodarstwa domowego oszacowano za pomocą analizy korelacji między szacunkami ryzyka gospodarstwa domowego a zagęszczeniem much piaskowych (zebranymi z 6 gospodarstw wskaźnikowych i 6 gospodarstw interwencyjnych; tygodnie przed i po wdrożeniu IRS).Przestrzenne strefy ryzyka oszacowano na podstawie średniej liczby komarów zebranych z różnych gospodarstw domowych i porównano je pomiędzy grupami ryzyka (tj. strefami niskiego, średniego i wysokiego ryzyka).W każdej rundzie IRS losowo wybrano 12 gospodarstw domowych (4 gospodarstwa domowe w każdym z trzech poziomów stref ryzyka; nocne zbiory przeprowadzane są co 2, 4 i 12 tygodni po IRS) w celu zbierania komarów w celu przetestowania kompleksowej mapy ryzyka.Te same dane dotyczące gospodarstw domowych (tj. HT, VSI, IRSS i średnie zagęszczenie komarów) wykorzystano do przetestowania ostatecznego modelu regresji.Przeprowadzono prostą analizę korelacji między obserwacjami terenowymi a przewidywaną za pomocą modelu gęstością komarów w gospodarstwach domowych.
Aby podsumować dane entomologiczne i związane z IRS, obliczono statystyki opisowe, takie jak średnia, minimalna, maksymalna, 95% przedział ufności (CI) i wartości procentowe.Średnia liczba/gęstość i śmiertelność pluskiew srebrzystych (pozostałości środków owadobójczych) przy użyciu testów parametrycznych [test t dla par próbek (dla danych o rozkładzie normalnym)] i testów nieparametrycznych (ranking ze znakiem Wilcoxona) w celu porównania efektywności różnych typów powierzchni w domach (tj. , BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP i CPLC vs. PMP) dla danych o rozkładzie normalnym).Wszystkie analizy przeprowadzono przy użyciu oprogramowania SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).
Obliczono pokrycie gospodarstw domowych we wsiach interwencyjnych podczas rund IRS DDT i SP.Ogółem w każdej rundzie IRS otrzymało 205 gospodarstw domowych, w tym 179 gospodarstw (87,3%) w rundzie DDT i 194 gospodarstwa (94,6%) w rundzie SP za kontrolę wektora VL.Odsetek gospodarstw domowych poddanych pełnemu działaniu pestycydów był wyższy w okresie SP-IRS (86,3%) niż podczas DDT-IRS (52,7%).Liczba gospodarstw domowych, które zrezygnowały z IRS w trakcie DDT, wyniosła 26 (12,7%), a liczba gospodarstw, które zrezygnowały z IRS podczas SP, wyniosła 11 (5,4%).W rundach DDT i SP liczba gospodarstw częściowo leczonych wyniosła odpowiednio 71 (34,6% ogółu gospodarstw leczonych) i 17 (8,3% ogółu gospodarstw leczonych).
Zgodnie z wytycznymi WHO dotyczącymi odporności na pestycydy populacja krewetek srebrzystych w miejscu interwencji była w pełni podatna na alfa-cypermetrynę (0,05%), ponieważ średnia śmiertelność zgłoszona podczas badania (24 godziny) wyniosła 100%.Zaobserwowany współczynnik obniżenia dawki wyniósł 85,9% (95% CI: 81,1–90,6%).W przypadku DDT współczynnik obniżenia dawki po 24 godzinach wyniósł 22,8% (95% CI: 11,5–34,1%), a średnia śmiertelność w wyniku testów elektronicznych wyniosła 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%).Wyniki wykazały, że srebrzystostopie rozwinęły całkowitą odporność na DDT w miejscu interwencji.
W tabeli Tabela 3 podsumowuje wyniki bioanalizy szyszek dla różnych typów powierzchni (różne przedziały czasowe po IRS) traktowanych DDT i SP.Nasze dane wykazały, że po 24 godzinach oba insektycydy (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 (dla DDT-IRS i BUU) CPLC: t(2)= – 5,86, P = 0,03 i PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; (2) = 3,01, P = 0,10 i SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; współczynnik śmiertelności stale spadał w czasie. Dla SP-IRS: 2 tygodnie po oprysku dla wszystkich typów ścian (tj. ogółem 95,6%). i 4 tygodnie po oprysku tylko w przypadku ścian CPLC (tj. 82,5) W grupie DDT śmiertelność utrzymywała się stale poniżej 70% dla wszystkich typów ścian we wszystkich punktach czasowych po teście biologicznym IRS. Średnie doświadczalne wskaźniki śmiertelności dla DDT i SP po 12 tygodniach oprysku wynosiły odpowiednio 25,1% i 63,2% dla trzech typów powierzchni, najwyższe średnie wskaźniki śmiertelności po DDT wyniosły 61,1% (dla PMP 2 tygodnie po IRS), 36,9% (dla CPLC 4 tygodnie po IRS) i 28,9% (dla PMP 2 tygodnie po IRS). dla CPLC 4 tygodnie po IRS). Minimalne stawki wynoszą 55% (dla BUU, 2 tygodnie po IRS), 32,5% (dla PMP, 4 tygodnie po IRS) i 20% (dla PMP, 4 tygodnie po IRS);amerykański urząd skarbowy).W przypadku SP najwyższe średnie wskaźniki śmiertelności dla wszystkich typów powierzchni wyniosły 97,2% (dla CPLC, 2 tygodnie po IRS), 82,5% (dla CPLC, 4 tygodnie po IRS) i 67,5% (dla CPLC, 4 tygodnie po IRS).12 tygodni po IRS).amerykański urząd skarbowy).tygodnie po IRS);najniższe wskaźniki wyniosły 94,4% (dla BUU, 2 tygodnie po IRS), 75% (dla PMP, 4 tygodnie po IRS) i 58,3% (dla PMP, 12 tygodni po IRS).W przypadku obu insektycydów śmiertelność na powierzchniach traktowanych PMP zmieniała się szybciej w odstępach czasu niż na powierzchniach traktowanych CPLC i BUU.
Tabela 4 podsumowuje efekty interwencji (tj. zmiany w liczebności komarów po IRS) rund IRS opartych na DDT i SP (plik dodatkowy 1: Rysunek S1).W przypadku DDT-IRS procentowe zmniejszenie liczebności chrząszczy srebrnogich po okresie IRS wyniosło 34,1% (po 2 tygodniach), 25,9% (po 4 tygodniach) i 14,1% (po 12 tygodniach).W przypadku SP-IRS stopy redukcji wyniosły 90,5% (po 2 tygodniach), 66,7% (po 4 tygodniach) i 55,6% (po 12 tygodniach).Największe spadki liczebności krewetek srebrzystych w gospodarstwach domowych wskaźnikowych w okresach sprawozdawczych DDT i SP IRS wyniosły odpowiednio 2,8% (po 2 tygodniach) i 49,1% (po 2 tygodniach).W okresie SP-IRS spadek (przed i po) liczebności bażantów białobrzuchy był podobny w gospodarstwach opryskujących (t(2)= – 9,09, P < 0,001) i wartowniczych (t(2) = – 1,29, P = 0,33).Wyższe w porównaniu do DDT-IRS we wszystkich 3 odstępach czasu po IRS.W przypadku obu insektycydów liczebność pluskwiaków srebrnych wzrosła w gospodarstwach domowych strażników 12 tygodni po IRS (tj. odpowiednio 3,6% i 9,9% dla SP i DDT).Podczas SP i DDT po spotkaniach IRS odłowiono odpowiednio 112 i 161 krewetek srebrzystych z hodowli wartowniczych.
Nie zaobserwowano istotnych różnic w zagęszczeniu krewetek srebrzystych pomiędzy grupami gospodarstw domowych (tj. spray vs wartownik: t(2)= – 3,47, P = 0,07; spray vs kontrola: t(2) = – 2,03, P = 0,18; wartownik vs kontrola : w tygodniach IRS po DDT, t(2) = − 0,59, P = 0,62).Natomiast istotne różnice w zagęszczeniu krewetek srebrzystych zaobserwowano pomiędzy grupą opryskową a grupą kontrolną (t(2) = – 11,28, P = 0,01) oraz pomiędzy grupą opryskową a grupą kontrolną (t(2) = – 4, 42, p = 0,05).IRS kilka tygodni po SP.W przypadku SP-IRS nie zaobserwowano istotnych różnic pomiędzy rodzinami wskaźnikowymi i kontrolnymi (t(2)= -0,48, P = 0,68).Rycina 2 przedstawia średnie zagęszczenie bażantów srebrzystych obserwowane w gospodarstwach, w których zastosowano w całości i częściowo środki IRS.Nie stwierdzono znaczących różnic w zagęszczeniu bażantów w pełni zarządzanych pomiędzy gospodarstwami w pełni i częściowo zarządzanymi (średnio 7,3 i 2,7 na pułapkę/noc).Odpowiednio DDT-IRS i SP-IRS), a część gospodarstw domowych opryskano obydwoma środkami owadobójczymi (średnio 7,5 i 4,4 na noc odpowiednio dla DDT-IRS i SP-IRS) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2).Jednakże zagęszczenie krewetek srebrzystych w gospodarstwach całkowicie i częściowo opryskanych różniło się istotnie pomiędzy rundami SP i DDT IRS (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Szacowana średnia gęstość srebrnoskrzydłych śmierdzących pluskwiaków w całkowicie i częściowo leczonych gospodarstwach domowych we wsi Mahanar w Lavapur w ciągu 2 tygodni przed IRS oraz 2, 4 i 12 tygodni po rundach IRS, DDT i SP.
Opracowano kompleksową mapę ryzyka przestrzennego (wieś Lavapur Mahanar; powierzchnia całkowita: 26 723 km2) w celu identyfikacji stref niskiego, średniego i wysokiego ryzyka przestrzennego w celu monitorowania pojawiania się i odradzania się krewetek srebrzystych przed i kilka tygodni po wdrożeniu IRS (ryc. 3). , 4)...Najwyższy wynik ryzyka dla gospodarstw domowych podczas tworzenia przestrzennej mapy ryzyka oceniono na „12” (tj. „8” dla map ryzyka opartych na HT i „4” dla map ryzyka opartych na VSI i IRSS).Minimalny obliczony wynik ryzyka to „zero” lub „brak ryzyka”, z wyjątkiem map DDT-VSI i IRSS, które mają minimalny wynik 1. Mapa ryzyka oparta na HT pokazała, że duży obszar (tj. 19 994,3 km2; 74,8%) Lavapur Wioska Mahanar to obszar wysokiego ryzyka, w którym mieszkańcy są najbardziej narażeni na kontakt z komarami i ponowne ich pojawianie się.Pokrycie obszaru waha się pomiędzy strefami wysokiego (DDT 20,2%; SP 4,9%), średniego (DDT 22,3%; SP 4,6%) i niskiego/braku ryzyka (DDT 57,5%; SP 90,5) %) ( t (2) = 12,7, P < 0,05) pomiędzy wykresami ryzyka DDT oraz SP-IS i IRSS (ryc. 3, 4).Opracowana ostateczna złożona mapa ryzyka wykazała, że SP-IRS ma lepsze możliwości ochronne niż DDT-IRS na wszystkich poziomach obszarów ryzyka HT.Obszar wysokiego ryzyka HT został zmniejszony do mniej niż 7% (1837,3 km2) po SP-IRS, a większość obszaru (tj. 53,6%) stała się obszarem niskiego ryzyka.W okresie DDT-IRS odsetek obszarów wysokiego i niskiego ryzyka ocenionych na podstawie łącznej mapy ryzyka wyniósł odpowiednio 35,5% (9498,1 km2) i 16,2% (4342,4 km2).Zagęszczenie much piaskowych zmierzone w gospodarstwach leczonych i wskaźnikowych przed i kilka tygodni po wdrożeniu IRS zostało wykreślone i zwizualizowane na połączonej mapie ryzyka dla każdej rundy IRS (tj. DDT i SP) (ryc. 3, 4).Wystąpiła dobra zgodność pomiędzy wynikami ryzyka gospodarstw domowych a średnią gęstością krewetek srebrzystych zarejestrowaną przed i po IRS (ryc. 5).Wartości R2 (P < 0,05) analizy konsystencji obliczone z dwóch rund IRS wynosiły: 0,78 2 tygodnie przed DDT, 0,81 2 tygodnie po DDT, 0,78 4 tygodnie po DDT, 0,83 po DDT-DDT 12 tygodni, DDT Całkowita liczba po SP wyniosła 0,85, 0,82 2 tygodnie przed SP, 0,38 2 tygodnie po SP, 0,56 4 tygodnie po SP, 0,81 12 tygodni po SP i 0,79 2 tygodnie po SP ogółem (plik dodatkowy 1: Tabela S3).Wyniki pokazały, że wpływ interwencji SP-IRS na wszystkie HT był wzmocniony w ciągu 4 tygodni po IRS.DDT-IRS pozostał nieskuteczny dla wszystkich HT we wszystkich punktach czasowych po wdrożeniu IRS.Wyniki oceny terenowej zintegrowanego obszaru mapy ryzyka podsumowano w Tabeli 5. W przypadku rund IRS średnia liczebność krewetek srebrzystych i procent całkowitej liczebności na obszarach wysokiego ryzyka (tj. >55%) były wyższe niż na obszarach niskiego i obszary średniego ryzyka we wszystkich punktach czasowych po IRS.Lokalizacje rodzin entomologicznych (tj. tych wybranych do zbierania komarów) są mapowane i wizualizowane w pliku dodatkowym 1: Rysunek S2.
Trzy typy przestrzennych map ryzyka opartych na GIS (tj. HT, IS i IRSS oraz kombinacja HT, IS i IRSS) w celu identyfikacji obszarów ryzyka śmierdzących robaków przed i po DDT-IRS w wiosce Mahnar, Lavapur, dystrykt Vaishali (Bihar)
Trzy typy przestrzennych map ryzyka opartych na GIS (tj. HT, IS i IRSS oraz kombinacja HT, IS i IRSS) w celu identyfikacji obszarów ryzyka krewetki srebrzystej (w porównaniu do Kharbang)
Wpływ DDT-(a, c, e, g, i) i SP-IRS (b, d, f, h, j) na różne poziomy grup ryzyka typu gospodarstwa domowego obliczono poprzez oszacowanie „R2” pomiędzy ryzykami gospodarstwa domowego .Oszacowanie wskaźników gospodarstw domowych i średniego zagęszczenia P. argentipes 2 tygodnie przed wdrożeniem IRS oraz 2, 4 i 12 tygodni po wdrożeniu IRS we wsi Lavapur Mahnar, dystrykt Vaishali, Bihar
Tabela 6 podsumowuje wyniki jednoczynnikowej analizy wszystkich czynników ryzyka wpływających na gęstość płatków.Stwierdzono, że wszystkie czynniki ryzyka (n = 6) są istotnie powiązane z zagęszczeniem komarów w gospodarstwie domowym.Zaobserwowano, że poziom istotności wszystkich istotnych zmiennych dał wartości P mniejsze niż 0,15.Zatem wszystkie zmienne objaśniające uwzględniono w analizie regresji wielokrotnej.Najlepiej dopasowaną kombinację ostatecznego modelu stworzono w oparciu o pięć czynników ryzyka: TF, TW, DS, ISV i IRSS.Tabela 7 zawiera szczegóły parametrów wybranych w ostatecznym modelu, a także skorygowane ilorazy szans, 95% przedziały ufności (CI) i wartości P.Ostateczny model jest wysoce istotny, z wartością R2 wynoszącą 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001).
TR wyłączono z ostatecznego modelu, ponieważ był on najmniej istotny (P = 0,46) w przypadku pozostałych zmiennych objaśniających.Opracowany model posłużył do przewidywania zagęszczenia much piaskowych na podstawie danych z 12 różnych gospodarstw domowych.Wyniki walidacji wykazały silną korelację pomiędzy zagęszczeniem komarów obserwowanym w terenie a zagęszczeniem komarów przewidywanym przez model (r = 0,91, P < 0,001).
Celem jest wyeliminowanie VL z endemicznych stanów Indii do roku 2020 [10].Od 2012 roku Indie poczyniły znaczne postępy w zmniejszaniu zapadalności i śmiertelności na VL [10].Przejście z DDT na SP w 2015 r. było poważną zmianą w historii IRS w Bihar w Indiach [38].Aby zrozumieć ryzyko przestrzenne VL i liczebność jego wektorów, przeprowadzono kilka badań na poziomie makro.Jednakże, chociaż w całym kraju coraz większą uwagę poświęca się przestrzennemu rozmieszczeniu częstości występowania VL, przeprowadzono niewiele badań na poziomie mikro.Co więcej, na poziomie mikro dane są mniej spójne i trudniejsze do analizy i zrozumienia.Według naszej najlepszej wiedzy, badanie to jest pierwszym raportem oceniającym skuteczność resztkową i efekt interwencyjny IRS przy użyciu insektycydów DDT i SP wśród HT w ramach Krajowego Programu Kontroli Wektorów VL w Bihar (Indie).Jest to także pierwsza próba opracowania przestrzennej mapy ryzyka i modelu analizy zagęszczenia komarów w celu ujawnienia czasoprzestrzennego rozmieszczenia komarów w mikroskali w warunkach interwencji IRS.
Nasze wyniki pokazały, że poziom SP-IRS w gospodarstwach domowych był wysoki we wszystkich gospodarstwach domowych, a większość gospodarstw domowych była w pełni przetworzona.Wyniki testów biologicznych wykazały, że muszki srebrzyste w badanej wiosce były bardzo wrażliwe na beta-cypermetrynę, ale raczej słabo na DDT.Średnia śmiertelność krewetek srebrzystych z powodu DDT wynosi mniej niż 50%, co wskazuje na wysoki poziom odporności na DDT.Jest to zgodne z wynikami poprzednich badań przeprowadzonych w różnym czasie w różnych wioskach w indyjskich stanach endemicznych dla VL, w tym w Bihar [8,9,39,40].Oprócz wrażliwości na pestycydy, ważną informacją jest również skuteczność resztkowa pestycydów i skutki interwencji.Czas trwania efektów resztkowych jest ważny dla cyklu programowania.Określa odstępy między rundami IRS, tak aby populacja była chroniona aż do następnego oprysku.Wyniki testu biologicznego szyszek wykazały istotne różnice w śmiertelności pomiędzy typami powierzchni ścian w różnych punktach czasowych po IRS.Śmiertelność na powierzchniach traktowanych DDT była zawsze poniżej zadowalającego poziomu WHO (tj. ≥80%), podczas gdy na ścianach traktowanych SP śmiertelność pozostawała zadowalająca aż do czwartego tygodnia po IRS;Z wyników tych jasno wynika, że chociaż krewetki srebrzyste znalezione na badanym obszarze są bardzo wrażliwe na SP, skuteczność resztkowa SP różni się w zależności od HT.Podobnie jak DDT, SP również nie zachowuje czasu skuteczności określonego w wytycznych WHO [41, 42].Ta nieefektywność może wynikać ze złego wdrożenia IRS (tj. przemieszczania pompy z odpowiednią prędkością, odległością od ściany, wydajności i wielkości kropelek wody oraz ich osadzania się na ścianie), a także nierozsądnego stosowania pestycydów (tj. przygotowanie roztworu) [11,28,43].Jednakże, ponieważ badanie to przeprowadzono pod ścisłym monitorowaniem i kontrolą, kolejnym powodem nie dotrzymania zalecanej przez Światową Organizację Zdrowia daty ważności może być jakość SP (tj. procentowa zawartość aktywnego składnika lub „AI”), która stanowi kontrolę jakości.
Spośród trzech typów powierzchni stosowanych do oceny trwałości pestycydów zaobserwowano istotne różnice w śmiertelności pomiędzy BUU i CPLC w przypadku dwóch pestycydów.Kolejnym nowym odkryciem jest to, że CPLC wykazała lepszą skuteczność resztkową w prawie wszystkich odstępach czasu po natryskiwaniu, a następnie powierzchniach BUU i PMP.Jednakże dwa tygodnie po IRS, PMP odnotowało najwyższy i drugi najwyższy współczynnik śmiertelności odpowiednio z powodu DDT i SP.Wynik ten wskazuje, że pestycyd osadzony na powierzchni PMP nie utrzymuje się długo.Ta różnica w skuteczności pozostałości pestycydów pomiędzy typami ścian może wynikać z różnych przyczyn, takich jak skład substancji chemicznych stosowanych w ścianach (podwyższone pH powodujące szybki rozkład niektórych pestycydów), szybkość wchłaniania (wyższa w przypadku ścian gleby), dostępność rozkładu bakteryjnego i szybkości degradacji materiałów ściennych, a także temperatury i wilgotności [44, 45, 46, 47, 48, 49].Nasze wyniki potwierdzają kilka innych badań dotyczących resztkowej skuteczności powierzchni traktowanych insektycydami przeciwko różnym wektorom chorób [45, 46, 50, 51].
Szacunkowe zmniejszenie liczby komarów w leczonych gospodarstwach domowych wykazało, że SP-IRS był skuteczniejszy niż DDT-IRS w zwalczaniu komarów we wszystkich odstępach czasu po IRS (P < 0,001).W przypadku rund SP-IRS i DDT-IRS stopy spadku dla gospodarstw domowych leczonych od 2 do 12 tygodni wyniosły odpowiednio 55,6–90,5% i 14,1–34,1%.Wyniki te pokazały również, że znaczący wpływ na liczebność P. argentipes w gospodarstwach domowych strażników zaobserwowano w ciągu 4 tygodni od wdrożenia IRS;argentipes wzrósł w obu rundach IRS 12 tygodni po IRS;Nie stwierdzono jednak istotnej różnicy w liczbie komarów w gospodarstwach domowych wartowników pomiędzy dwiema rundami IRS (P = 0,33).Wyniki analiz statystycznych zagęszczenia krewetek srebrzystych pomiędzy grupami gospodarstw domowych w każdej rundzie również nie wykazały znaczących różnic w DDT we wszystkich czterech grupach gospodarstw domowych (tj. opryskiwane vs. wartownicze; opryskiwane vs. kontrolne; wartownicze vs. kontrolne; pełne vs. częściowe).).Dwie grupy rodzinne IRS i SP-IRS (tj. wartownik vs. kontrola oraz pełny vs. częściowy).Jednakże istotne różnice w gęstości krewetek srebrzystych pomiędzy rundami DDT i SP-IRS zaobserwowano w gospodarstwach objętych częściowym i pełnym opryskiem.Ta obserwacja, w połączeniu z faktem, że skutki interwencji obliczano wielokrotnie po IRS, sugeruje, że SP jest skuteczny w zwalczaniu komarów w domach, które są częściowo lub całkowicie leczone, ale nie nieleczone.Jednakże, choć nie stwierdzono statystycznie istotnych różnic w liczbie komarów w budkach wartowniczych pomiędzy rundami DDT-IRS i SP IRS, średnia liczba komarów zebranych podczas rundy DDT-IRS była niższa w porównaniu z rundą SP-IRS..Ilość przewyższa ilość.Wynik ten sugeruje, że wektoroczuły insektycyd o najwyższym zasięgu IRS wśród populacji gospodarstw domowych może mieć wpływ na populację w zakresie zwalczania komarów w gospodarstwach domowych, które nie zostały opryskane.Wyniki wykazały, że SP w pierwszych dniach po IRS skuteczniej zapobiegał ukąszeniom komarów niż DDT.Ponadto alfa-cypermetryna należy do grupy SP, ma działanie drażniące kontaktowe i działa toksycznie bezpośrednio na komary i jest odpowiednia do IRS [51, 52].Może to być jeden z głównych powodów, dla których alfa-cypermetryna ma minimalny wpływ na placówki.Inne badanie [52] wykazało, że chociaż alfa-cypermetryna wykazała istniejącą reakcję i wysoki współczynnik porażenia w testach laboratoryjnych i w chatach, związek ten nie wywoływał reakcji odstraszającej u komarów w kontrolowanych warunkach laboratoryjnych.kabina.strona internetowa.
W niniejszym opracowaniu opracowano trzy typy przestrzennych map ryzyka;Szacunki ryzyka przestrzennego na poziomie gospodarstwa domowego i obszaru oceniano na podstawie obserwacji terenowych dotyczących zagęszczenia krewetek srebrnogich.Analiza stref ryzyka oparta na HT wykazała, że większość obszarów wiejskich (>78%) Lavapur-Mahanara charakteryzuje się najwyższym poziomem ryzyka wystąpienia i ponownego pojawienia się much piaskowych.Jest to prawdopodobnie główny powód, dla którego Rawalpur Mahanar VL jest tak popularny.Stwierdzono, że ogólne ISV i IRSS, a także ostateczna łączna mapa ryzyka dają niższy odsetek obszarów znajdujących się w obszarach wysokiego ryzyka podczas rundy SP-IRS (ale nie rundy DDT-IRS).Po SP-IRS duże obszary stref wysokiego i umiarkowanego ryzyka w oparciu o GT zostały przekształcone w strefy niskiego ryzyka (tj. 60,5%; szacunki łącznej mapy ryzyka), czyli prawie czterokrotnie mniej (16,2%) niż DDT.– Sytuacja jest przedstawiona na powyższym wykresie ryzyka portfela IRS.Wynik ten wskazuje, że IRS jest właściwym wyborem do zwalczania komarów, ale stopień ochrony zależy od jakości środka owadobójczego, wrażliwości (na wektor docelowy), akceptowalności (w momencie IRS) i jego zastosowania;
Wyniki oceny ryzyka w gospodarstwach domowych wykazały dobrą zgodność (P < 0,05) pomiędzy szacunkami ryzyka a zagęszczeniem krewetek srebrnogich zebranych z różnych gospodarstw domowych.Sugeruje to, że zidentyfikowane parametry ryzyka gospodarstw domowych i ich kategoryczne oceny ryzyka dobrze nadają się do szacowania lokalnej liczebności krewetek srebrzystych.Wartość R2 analizy umowy DDT po IRS wyniosła ≥ 0,78, co było równe lub większe od wartości przed IRS (tj. 0,78).Wyniki pokazały, że DDT-IRS był skuteczny we wszystkich strefach ryzyka HT (tj. wysokim, średnim i niskim).Dla rundy SP-IRS stwierdziliśmy, że wartość R2 wahała się w drugim i czwartym tygodniu po wdrożeniu IRS, wartości na dwa tygodnie przed wdrożeniem IRS i 12 tygodni po wdrożeniu IRS były prawie takie same;Wynik ten odzwierciedla znaczący wpływ ekspozycji SP-IRS na komary, który wykazywał tendencję spadkową w miarę upływu czasu po IRS.Wpływ SP-IRS został podkreślony i omówiony w poprzednich rozdziałach.
Wyniki audytu terenowego stref ryzyka na zbiorczej mapie wykazały, że podczas rundy IRS największą liczbę krewetek srebrzystych złowiono w strefach wysokiego ryzyka (tj. >55%), a następnie w strefach średniego i niskiego ryzyka.Podsumowując, ocena ryzyka przestrzennego oparta na GIS okazała się skutecznym narzędziem decyzyjnym do agregowania różnych warstw danych przestrzennych indywidualnie lub w połączeniu w celu identyfikacji obszarów zagrożonych muchami piaskowymi.Opracowana mapa ryzyka zapewnia kompleksowe zrozumienie warunków przed i po interwencji (tj. rodzaju gospodarstwa domowego, statusu IRS i skutków interwencji) na badanym obszarze, które wymagają natychmiastowych działań lub poprawy, szczególnie na poziomie mikro.Bardzo popularna sytuacja.W rzeczywistości w kilku badaniach wykorzystano narzędzia GIS do mapowania ryzyka miejsc rozrodu wektorów i przestrzennego rozmieszczenia chorób na poziomie makro [24, 26, 37].
Charakterystykę pomieszczeń i czynniki ryzyka dla interwencji opartych na IRS oceniono statystycznie do wykorzystania w analizach gęstości krewetek srebrzystych.Chociaż wszystkie sześć czynników (tj. TF, TW, TR, DS, ISV i IRSS) było istotnie powiązanych z lokalną liczebnością krewetek srebrnogich w analizach jednoczynnikowych, tylko jeden z nich został wybrany w ostatecznym modelu regresji wielokrotnej z pięciu.Wyniki pokazują, że charakterystyka zarządzania w niewoli i czynniki interwencyjne IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS itp. na badanym obszarze są odpowiednie do monitorowania pojawiania się, odtwarzania i reprodukcji krewetek srebrzystych.W analizie regresji wielokrotnej stwierdzono, że TR nie jest istotny i dlatego nie został wybrany w ostatecznym modelu.Ostateczny model był bardzo istotny, a wybrane parametry wyjaśniały 89% zagęszczenia krewetek srebrnogich.Wyniki dokładności modelu wykazały silną korelację między przewidywaną i obserwowaną gęstością krewetek srebrzystych.Nasze wyniki potwierdzają również wcześniejsze badania, w których omawiano społeczno-ekonomiczne i mieszkaniowe czynniki ryzyka związane z częstością występowania VL i przestrzennym rozmieszczeniem wektora na obszarach wiejskich Bihar [15, 29].
W tym badaniu nie ocenialiśmy osadzania się pestycydów na opryskanych ścianach ani (tj.) jakości pestycydu użytego w IRS.Różnice w jakości i ilości pestycydów mogą wpływać na śmiertelność komarów i skuteczność interwencji IRS.Zatem szacowana śmiertelność wśród typów powierzchni i efekty interwencji wśród grup gospodarstw domowych mogą różnić się od rzeczywistych wyników.Biorąc te uwagi pod uwagę, można zaplanować nowe badanie.Ocena całkowitego obszaru zagrożonego (za pomocą map ryzyka GIS) badanych wsi obejmuje tereny otwarte pomiędzy wsiami, co wpływa na klasyfikację stref ryzyka (tj. identyfikację stref) i rozciąga się na różne strefy ryzyka;Jednakże badanie to przeprowadzono na poziomie mikro, zatem niezagospodarowane tereny mają jedynie niewielki wpływ na klasyfikację obszarów ryzyka;Ponadto identyfikacja i ocena różnych stref ryzyka na całym obszarze wsi może zapewnić możliwość wyboru obszarów pod przyszłą budowę nowego budownictwa mieszkaniowego (w szczególności wybór stref niskiego ryzyka).Ogólnie rzecz biorąc, wyniki tego badania dostarczają różnorodnych informacji, których nigdy wcześniej nie badano na poziomie mikroskopowym.Co najważniejsze, przestrzenna reprezentacja mapy ryzyka wsi pomaga zidentyfikować i pogrupować gospodarstwa domowe w różnych obszarach ryzyka w porównaniu z tradycyjnymi badaniami terenowymi. Metoda ta jest prosta, wygodna, opłacalna i mniej pracochłonna, dostarczając informacji decydentom.
Nasze wyniki wskazują, że rodzime rybiki srebrne w badanej wiosce rozwinęły oporność (tj. są wysoce odporne) na DDT, a pojawienie się komarów zaobserwowano natychmiast po IRS;Alfa-cypermetryna wydaje się być właściwym wyborem do kontroli IRS wektorów VL ze względu na jej 100% śmiertelność i lepszą skuteczność interwencji przeciwko srebrzykom, a także lepszą akceptację społeczności w porównaniu z DDT-IRS.Odkryliśmy jednak, że śmiertelność komarów na ścianach potraktowanych SP różniła się w zależności od rodzaju powierzchni;zaobserwowano słabą skuteczność resztkową i nie osiągnięto zalecanego przez WHO czasu po IRS.Badanie to stanowi dobry punkt wyjścia do dyskusji, a jego wyniki wymagają dalszych badań w celu zidentyfikowania rzeczywistych przyczyn źródłowych.Dokładność predykcyjna modelu analizy gęstości much piaskowych wykazała, że do oszacowania zagęszczenia much piaskowych w endemicznych wioskach VL w Bihar można wykorzystać kombinację cech budynków mieszkalnych, wrażliwości wektorów na środki owadobójcze i statusu IRS.Nasze badanie pokazuje również, że połączone przestrzenne mapowanie ryzyka oparte na GIS (poziom makro) może być użytecznym narzędziem do identyfikacji obszarów ryzyka w celu monitorowania pojawiania się i ponownego pojawiania się mas piasku przed spotkaniami IRS i po nich.Ponadto przestrzenne mapy ryzyka zapewniają kompleksowe zrozumienie zasięgu i charakteru obszarów ryzyka na różnych poziomach, których nie można zbadać za pomocą tradycyjnych badań terenowych i konwencjonalnych metod gromadzenia danych.Informacje o ryzyku mikroprzestrzennym zebrane za pomocą map GIS mogą pomóc naukowcom i badaczom zajmującym się zdrowiem publicznym w opracowaniu i wdrożeniu nowych strategii kontroli (tj. pojedynczej interwencji lub zintegrowanej kontroli wektorów), aby dotrzeć do różnych grup gospodarstw domowych w zależności od charakteru poziomów ryzyka.Dodatkowo mapa ryzyka pomaga zoptymalizować alokację i wykorzystanie zasobów kontrolnych we właściwym czasie i miejscu, aby poprawić efektywność programu.
Światowa Organizacja Zdrowia.Zaniedbane choroby tropikalne, ukryte sukcesy, nowe możliwości.2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf.Data dostępu: 15 marca 2014 r
Światowa Organizacja Zdrowia.Kontrola leiszmaniozy: sprawozdanie ze spotkania Komitetu Ekspertów Światowej Organizacji Zdrowia ds. Zwalczania Leiszmaniozy.2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf.Data dostępu: 19 marca 2014 r
Singh S. Zmieniające się trendy w epidemiologii, obrazie klinicznym i diagnostyce leiszmanii i współzakażenia wirusem HIV w Indiach.Int J Inf Dis.2014;29:103–12.
Krajowy program kontroli chorób przenoszonych przez wektory (NVBDCP).Przyspiesz program zniszczenia Kala Azar.2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf.Data dostępu: 17 kwietnia 2018 r
Muniaraj M. Czy mając niewielkie nadzieje na wykorzenienie kala-azar (leiszmaniozy trzewnej) do roku 2010, którego ogniska występują w Indiach okresowo, czy należy winić środki kontroli wektorów lub współzakażenie lub leczenie ludzkim wirusem niedoboru odporności?Topparazytol.2014;4:10-9.
Thakur KP Nowa strategia wytępienia kala azar na obszarach wiejskich Bihar.Indyjski dziennik badań medycznych.2007;126:447–51.
Czas publikacji: 20 maja 2024 r