Zatvoreno prskanje rezidualnim insekticidima (IRS) glavni je oslonac napora za suzbijanje vektora visceralne lišmanioze (VL) u Indiji. Malo se zna o utjecaju IRS kontrola na različite vrste kućanstava. Ovdje procjenjujemo ima li IRS korištenje insekticida iste rezidualne i intervencijske učinke za sve vrste kućanstava u selu. Također smo razvili kombinirane prostorne karte rizika i modele analize gustoće komaraca na temelju karakteristika kućanstava, osjetljivosti na pesticide i statusa IRS-a 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 korištenjem dva insekticida [diklorodifeniltrikloretan (DDT 50%) i sintetski piretroidi (SP 5%)]. Vremenska rezidualna učinkovitost insekticida na različitim vrstama zidova procijenjena je metodom konusnog biološkog testa prema preporuci Svjetske zdravstvene organizacije. Osjetljivost domaćih srebrnih ribica na insekticide ispitana je in vitro biološkim testom. 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 i prevenciju bolesti od 18:00 do 6:00 sati. Najbolje prikladan 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 kućanstva, a IRS status kućanstva korišten je za objašnjenje prostorno-vremenske distribucije srebrnih kozica.
Srebrni komarci vrlo su osjetljivi na SP (100%), ali pokazuju visoku otpornost na DDT, sa stopom smrtnosti od 49,1%. Izviješteno je da SP-IRS ima bolje javno prihvaćanje od DDT-IRS-a među svim vrstama kućanstava. Preostala učinkovitost varirala je ovisno o površini zidova; nijedan insekticid nije zadovoljio preporučeno trajanje djelovanja Svjetske zdravstvene organizacije (IRS). U svim vremenskim točkama nakon IRS-a, smanjenje smrdljivih stjenica zbog SP-IRS-a bilo je veće među skupinama kućanstava (tj. prskalica i stražara) nego zbog DDT-IRS-a. Kombinirana prostorna karta rizika pokazuje da SP-IRS ima bolji učinak kontrole komaraca od DDT-IRS-a u svim područjima rizika tipa kućanstva. Višerazinska logistička regresijska analiza identificirala je pet čimbenika rizika koji su bili snažno povezani s gustoćom srebrnih kozica.
Rezultati će pružiti bolje razumijevanje praksi IRS-a u kontroli visceralne lišmanioze u Biharu, što bi moglo pomoći u budućim naporima za poboljšanje situacije.
Visceralna lišmanijaza (VL), poznata i kao kala-azar, endemska je zanemarena tropska vektorska bolest uzrokovana protozojskim parazitima roda Leishmania. Na Indijskom potkontinentu (IS), gdje su ljudi jedini rezervoar domaćina, parazit (tj. Leishmania donovani) prenosi se na ljude ubodima zaraženih ženki komaraca (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. U Indiji se VL pretežno nalazi u četiri središnje i istočne države: Biharu, Jharkhandu, Zapadnom Bengalu i Uttar Pradeshu. Neke epidemije zabilježene su i u Madhya Pradeshu (središnja Indija), Gujaratu (zapadna Indija), Tamil Naduu i Kerali (južna Indija), kao i u subhimalajskim područjima sjeverne Indije, uključujući Himachal Pradesh te Jammu i Kašmir. 3]. Među endemskim državama, Bihar je visoko endemski s 33 okruga pogođena VL-om, što čini više od 70% ukupnog broja slučajeva u Indiji svake godine [4]. Oko 99 milijuna ljudi u regiji je u riziku, s prosječnom godišnjom incidencijom od 6752 slučaja (2013.-2017.).
U Biharu i drugim dijelovima Indije, napori za suzbijanje vektorske bolesti oslanjaju se na tri glavne strategije: rano otkrivanje slučajeva, učinkovito liječenje i suzbijanje vektora korištenjem prskanja insekticidima u zatvorenom prostoru (IRS) u domovima i skloništima za životinje [4, 5]. Kao nuspojava antimalaričnih kampanja, IRS je uspješno suzbio VL 1960-ih pomoću diklorodifeniltrikloretana (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), a programska kontrola uspješno je kontrolirala VL 1977. i 1992. [5, 6]. Međutim, nedavne studije potvrdile su da su srebrnotrbuhi škampi razvili široko rasprostranjenu otpornost na DDT [4,7,8]. Godine 2015. Nacionalni program za suzbijanje vektorskih bolesti (NVBDCP, New Delhi) prebacio je IRS s DDT-a na sintetske piretroide (SP; alfa-cipermetrin 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) postavila je cilj eliminacije VL do 2020. (tj. <1 slučaj na 10 000 ljudi godišnje na razini ulice/bloka) [10]. Nekoliko studija pokazalo je da je IRS učinkovitiji od drugih metoda suzbijanja vektora u smanjenju gustoće pješčanih muha [11,12,13]. Nedavni model također predviđa da bi u uvjetima visoke epidemije (tj. stopa epidemije prije kontrole od 5/10 000), učinkovit IRS koji pokriva 80% kućanstava mogao postići ciljeve eliminacije jednu do tri godine ranije [14]. VL pogađa najsiromašnije ruralne zajednice u endemskim područjima i njihova kontrola vektora oslanja se isključivo na IRS, ali rezidualni utjecaj ove mjere suzbijanja na različite vrste kućanstava 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 vrstama kućanstava. Osim toga, mapiranje geoprostornog rizika na mikroskali pomoći će u boljem razumijevanju i kontroli populacija komaraca čak i nakon intervencije. Geografski informacijski sustavi (GIS) kombinacija su tehnologija digitalnog mapiranja koje omogućuju pohranu, preklapanje, manipulaciju, analizu, dohvaćanje i vizualizaciju različitih skupova geografskih okolišnih i sociodemografskih podataka u različite svrhe [18, 19, 20]. Globalni pozicijski sustav (GPS) koristi se za proučavanje prostornog položaja komponenti Zemljine površine [21, 22]. Alati i tehnike prostornog modeliranja temeljeni na GIS-u i GPS-u primijenjeni su na nekoliko epidemioloških aspekata, kao što su prostorna i vremenska procjena bolesti i predviđanje epidemija, provedba i evaluacija strategija kontrole, interakcije patogena s čimbenicima okoliša i prostorno mapiranje rizika. [20,23,24,25,26]. Informacije prikupljene i izvedene iz geoprostornih karata rizika mogu olakšati pravovremene i učinkovite mjere kontrole.
Ova studija procijenila je rezidualnu učinkovitost i učinak intervencije DDT-a i SP-IRS-a na razini kućanstva u okviru Nacionalnog programa kontrole vektora VL u Biharu, Indija. Dodatni ciljevi bili su razvoj kombinirane karte prostornog rizika i modela analize gustoće komaraca na temelju karakteristika prebivališta, osjetljivosti vektora insekticida i statusa IRS-a kućanstva 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 VL godišnje (170 slučajeva u razdoblju 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 VL u posljednjih pet godina) i Lavapur Mahanar kao endemsko mjesto (slika 1d2; visoko endemsko, s 5 ili više slučajeva na 1000 ljudi godišnje tijekom posljednjih 5 godina). Sela su odabrana na temelju tri glavna kriterija: lokacije i dostupnosti (tj. smještena na rijeci s lakim pristupom tijekom cijele godine), demografskih karakteristika i broja kućanstava (tj. najmanje 200 kućanstava; Chaqueso ima 202 i 204 kućanstva s prosječnom veličinom kućanstva). 4,9 i 5,1 osoba) i Lavapur Mahanar) te tip kućanstva (KT) i priroda njihove distribucije (tj. nasumično raspoređeni miješani KT). Oba sela koja se proučavaju nalaze se unutar 500 m od grada Makhnara i okružne bolnice. Studija je pokazala da su stanovnici sela koja se proučavaju vrlo aktivno sudjelovali u istraživačkim aktivnostima. Kuće u selu za obuku [koje se sastoje od 1-2 spavaće sobe s 1 pripadajućim balkonom, 1 kuhinje, 1 kupaonice i 1 štale (pričvršćene ili samostojeće)] sastoje se od zidova od opeke/blata i podova od ćerpiča, zidova od opeke s vapneno-cementnom žbukom i cementnih podova, neožbukanih i neobojenih zidova od opeke, glinenih podova i slamnatog krova. Cijela regija Vaishali ima vlažnu suptropsku klimu s kišnom sezonom (srpanj do kolovoza) i suhom sezonom (studeni do prosinca). Prosječna godišnja količina oborina 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. Svibanj i lipanj su najtopliji mjeseci (temperature 39–44 °C), dok je siječanj najhladniji (7–22 °C).
Karta područja istraživanja prikazuje položaj Bihara na karti Indije (a) i položaj okruga Vaishali na karti Bihara (b). Blok Makhnar (c) Za istraživanje 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 tijekom 2015. i 2016. (prvi krug, veljača-ožujak; drugi krug, lipanj-srpanj)[4]. Kako bi se osigurala učinkovita provedba svih aktivnosti IRS-a, Medicinski institut Rajendra Memorial (RMRIMS; Bihar), Patna, podružnica Indijskog vijeća za medicinska istraživanja (ICMR; New Delhi), pripremio je mikro akcijski plan. nodalni institut. Sela IRS-a odabrana su na temelju dva glavna kriterija: povijest slučajeva VL i retrodermalnog kala-azara (RPKDL) u selu (tj. sela s 1 ili više slučajeva tijekom bilo kojeg razdoblja u posljednje 3 godine, uključujući godinu provedbe). , 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 provedbe prijavljenoj u [17]. Susjedna sela koja provode prvi krug nacionalnog oporezivanja, nova sela također su uključena u drugi krug nacionalnog akcijskog plana oporezivanja. Godine 2015. provedena su dva kruga IRS-a korištenjem DDT-a (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) u selima u kojima se provodi intervencijska studija. Od 2016. IRS se provodi korištenjem sintetskih piretroida (SP; alfa-cipermetrin 5% VP, 25 mg ai/m2). Prskanje je provedeno pomoću Hudson Xpert pumpe (13,4 L) s tlačnim sitom, ventilom promjenjivog protoka (1,5 bara) i mlaznicom s ravnim mlazom 8002 za porozne površine [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) pratio je IRS na razini kućanstava i sela te je seljanima pružio preliminarne informacije o IRS-u putem mikrofona unutar prvih 1-2 dana. Svaki IRS tim opremljen je monitorom (koji osigurava RMRIMS) za praćenje učinka IRS tima. Ombudsmani, zajedno s timovima IRS-a, raspoređeni su u sva kućanstva kako bi informirali i uvjeravali glave kućanstava o korisnim učincima IRS-a. Tijekom dva kruga anketa IRS-a, ukupna pokrivenost kućanstava u selima obuhvaćenim studijom dosegla je najmanje 80% [4]. Status prskanja (tj. bez prskanja, djelomično prskanje i potpuno prskanje; definirano u Dodatnoj datoteci 1: Tablica S1) zabilježen je za sva kućanstva u intervencijskom selu tijekom oba kruga IRS-a.
Studija je provedena od lipnja 2015. do srpnja 2016. IRS je koristio centre za bolesti za praćenje prije intervencije (tj. 2 tjedna prije intervencije; početno istraživanje) i nakon intervencije (tj. 2, 4 i 12 tjedana nakon intervencije; naknadna istraživanja), kontrolu gustoće i prevenciju pješčanih mušica u svakom krugu IRS-a. u svakom kućanstvu Jedne noći (tj. od 18:00 do 6:00) svjetlosna klopka [28]. Svjetlosne klopke postavljene su u spavaće sobe i skloništa za životinje. U selu u kojem je provedena intervencijska studija, 48 kućanstava testirano je na gustoću pješčanih mušica prije IRS-a (12 kućanstava dnevno tijekom 4 uzastopna dana do dana prije dana IRS-a). Odabrano je 12 za svaku od četiri glavne skupine kućanstava (tj. kućanstva s običnom glinenom žbukom (PMP), kućanstva s cementnom žbukom i vapnenim oblogama (CPLC), kućanstva s neožbukanom i neobojenom ciglom (BUU) i kućanstva sa slamnatim krovom (TH)). Nakon toga, samo 12 kućanstava (od 48 kućanstava prije IRS-a) odabrano je za nastavak prikupljanja podataka o gustoći komaraca nakon sastanka IRS-a. Prema preporukama WHO-a, 6 kućanstava odabrano je iz intervencijske skupine (kućanstva koja primaju IRS tretman) i sentinel skupine (kućanstva u intervencijskim selima, oni vlasnici koji su odbili dati dopuštenje IRS-a) [28]. Među kontrolnom skupinom (kućanstva u susjednim selima koja nisu prošla IRS zbog nedostatka VL-a), samo 6 kućanstava odabrano je za praćenje gustoće komaraca prije i nakon dvije IRS sesije. Za sve tri skupine za praćenje gustoće komaraca (tj. intervencijsku, sentinel i kontrolnu), kućanstva su odabrana iz tri skupine razine rizika (tj. nisku, srednju i visoku; dva kućanstva iz svake razine rizika) i klasificirane su karakteristike HT rizika (moduli i strukture prikazani su u Tablici 1 i Tablici 2) [29, 30]. Odabrana su dva kućanstva po razini rizika kako bi se izbjegle pristrane procjene gustoće komaraca i usporedbe između skupina. U intervencijskoj skupini, gustoća komaraca nakon IRS-a praćena je u dvije vrste IRS kućanstava: potpuno tretirana (n = 3; 1 kućanstvo po razini rizične skupine) i djelomično tretirana (n = 3; 1 kućanstvo po razini rizične skupine). rizična skupina).
Svi komarci uhvaćeni na terenu, sakupljeni u epruvete, preneseni su u laboratorij, a epruvete su ubijene vatom namočenom u kloroformu. Srebrne pješčane mušice su spolno odvojene od ostalih insekata i komaraca na temelju morfoloških karakteristika korištenjem standardnih identifikacijskih kodova [31]. Svi mužjaci i ženke srebrnih kozica zatim su odvojeno konzervirani u 80%-tnom alkoholu. Gustoća komaraca po klopci/noći izračunata je pomoću sljedeće formule: ukupan broj sakupljenih komaraca/broj postavljenih svjetlosnih klopki po noći. Postotak promjene brojnosti komaraca (SFC) zbog IRS-a korištenjem DDT-a i SP procijenjen je pomoću sljedeće formule [32]:
gdje je A osnovna prosječna SFC vrijednost za intervencijska kućanstva, B je IRS-ova prosječna SFC vrijednost za intervencijska kućanstva, C je osnovna prosječna SFC vrijednost za kontrolna/sentinel kućanstva, a D je prosječna SFC vrijednost za IRS-ova kontrolna/sentinel kućanstva.
Rezultati učinka 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, učinak intervencije izračunat je kao nula.
Prema Programu 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 nehranjene ženke srebrnonogih kozica (18–25 SF po skupini) bile su izložene pesticidima nabavljenim sa Sveučilišta 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, svaki istovremeno s kontrolnim). Kontrolni testovi provedeni su korištenjem papira prethodno impregniranog risella uljem (za DDT) i silikonskim uljem (za SP) koje je osigurao USM. Nakon 60 minuta izloženosti, komarci su stavljeni u epruvete WHO-a i opremljeni upijajućom vatom natopljenom 10%-tnom otopinom šećera. Promatrani su 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 skupini kretala od 0 do 5%, nije provedena prilagodba smrtnosti.
Procijenjena je bioučinkovitost i rezidualni učinci insekticida na domaće termite u terenskim uvjetima. U tri intervencijska kućanstva (jedno s običnom glinenom žbukom ili PMP, cementnom žbukom i vapnenim premazom ili CPLC, neožbukanom i neobojenom ciglom ili BUU) 2, 4 i 12 tjedana nakon prskanja. Standardni WHO biološki test proveden je na čunjevima koji sadrže svjetlosne zamke. [27, 32]. Grijanje kućanstva isključeno je zbog neravnih zidova. U svakoj analizi korišteno je 12 čunjeva u svim eksperimentalnim kućanstvima (četiri čunja po kući, po jedan za svaku vrstu zidne površine). Čunjeve pričvrstite na svaki zid prostorije na različitim visinama: jedan u razini glave (od 1,7 do 1,8 m), dva u razini struka (od 0,9 do 1 m) i jedan ispod koljena (od 0,3 do 0,5 m). Deset nehranjenih ženki komaraca (10 po čunju; prikupljenih s kontrolne parcele pomoću aspiratora) postavljeno je u svaku WHO plastičnu komoru s čunjem (jedan čunj po vrsti kućanstva) kao kontrole. Nakon 30 minuta izloženosti, pažljivo uklonite komarce iz konusne komore pomoću koljenastog aspiratora i prebacite ih u WHO epruvete koje sadrže 10%-tnu otopinu 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 Abbottovoj formuli [27] na sljedeći način:
gdje je P prilagođena smrtnost, P1 je opaženi postotak smrtnosti, a C je postotak smrtnosti u kontrolnoj skupini. Pokusi s kontrolnom smrtnošću >20% su odbačeni i ponovno provedeni [27, 33].
U intervencijskom selu provedeno je sveobuhvatno istraživanje kućanstava. Zabilježena je GPS lokacija svakog kućanstva zajedno s njegovim dizajnom i tipom materijala, stambenim prostorom i statusom intervencije. GIS platforma razvila je digitalnu geobazu podataka koja uključuje granične slojeve na razini sela, okruga, distrikta i države. Sve lokacije kućanstava geooznačene su pomoću GIS točkastih slojeva na razini sela, a njihove atributivne informacije povezane su i ažurirane. Na svakoj lokaciji kućanstva, rizik je procijenjen na temelju HT-a, osjetljivosti na vektore insekticida i IRS statusa (Tablica 1) [11, 26, 29, 30]. Sve točke lokacije kućanstava zatim su pretvorene u tematske karte korištenjem inverznog ponderiranja udaljenosti (IDW; rezolucija temeljena na prosječnoj površini kućanstva od 6 m2, snaga 2, fiksni broj okolnih točaka = 10, korištenjem varijabilnog radijusa pretraživanja, niskopropusnog filtera) i tehnologije prostorne interpolacije kubne konvolucije [35]. Izrađene su dvije vrste tematskih prostornih karata rizika: tematske karte temeljene na HT-u i tematske karte osjetljivosti vektora pesticida i IRS statusa (ISV i IRSS). Dvije tematske karte rizika zatim su kombinirane korištenjem ponderirane analize prekrivanja [36]. Tijekom ovog procesa, rasterski slojevi su reklasificirani u opće klase preferencija za različite razine rizika (tj. visoki, srednji i niski/bez rizika). Svaki reklasificirani rasterski sloj zatim je pomnožen s težinom koja mu je dodijeljena na temelju relativne važnosti parametara koji podržavaju brojnost komaraca (na temelju prevalencije u proučavanim selima, mjesta razmnožavanja komaraca te ponašanja mirovanja i hranjenja) [26, 29]. , 30, 37]. Obje karte rizika za predmetne slučajeve ponderirane su 50:50 jer su podjednako doprinijele brojnosti komaraca (Dodatna datoteka 1: Tablica S2). Zbrajanjem ponderiranih tematskih karata prekrivanja, stvara se konačna složena karta rizika i vizualizira se na GIS platformi. Konačna karta rizika prikazana je i opisana u smislu vrijednosti indeksa rizika od pješčanih muha (SFRI) izračunatih pomoću sljedeće formule:
U formuli, P je vrijednost indeksa rizika, L je ukupna vrijednost rizika za lokaciju svakog kućanstva, a H je najviša vrijednost rizika za kućanstvo u području istraživanja. Pripremili smo i proveli GIS slojeve i analizu koristeći ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, SAD) za izradu karata rizika.
Proveli smo višestruke regresijske analize kako bismo ispitali kombinirane učinke HT, ISV i IRSS (kako je opisano u Tablici 1) na gustoću kućnih komaraca (n = 24). Karakteristike smještaja i faktori rizika temeljeni na IRS intervenciji zabilježenoj u studiji tretirani su kao objašnjavajuće varijable, a gustoća komaraca korištena je kao varijabla odgovora. Univarijatne Poissonove regresijske analize provedene su za svaku objašnjavajuću varijablu povezanu s gustoćom pješčanih mušica. Tijekom univarijatne analize, varijable koje nisu bile značajne i imale su P vrijednost veću od 15% uklonjene su iz višestruke regresijske analize. Kako 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 postupno uklonjeni iz modela kako bi se stvorio konačni model.
Procjena rizika na razini kućanstva provedena je na dva načina: procjena rizika na razini kućanstva i kombinirana prostorna procjena područja rizika na karti. Procjene rizika na razini kućanstva procijenjene su korištenjem korelacijske analize između procjena rizika kućanstva i gustoće pješčanih muha (prikupljenih od 6 kontrolnih kućanstava i 6 intervencijskih kućanstava; tjednima prije i nakon provedbe IRS-a). Prostorne zone rizika procijenjene su korištenjem prosječnog broja komaraca prikupljenih iz različitih kućanstava i uspoređenih između rizičnih skupina (tj. zone niskog, srednjeg i visokog rizika). U svakom krugu IRS-a, 12 kućanstava (4 kućanstva u svakoj od tri razine zona rizika; noćna prikupljanja provode se svaka 2, 4 i 12 tjedana nakon IRS-a) nasumično je odabrano za prikupljanje komaraca radi testiranja sveobuhvatne karte rizika. Isti podaci o kućanstvima (tj. HT, VSI, IRSS i prosječna gustoća komaraca) korišteni su za testiranje konačnog regresijskog modela. Provedena je jednostavna korelacijska analiza između terenskih opažanja i gustoće komaraca u kućanstvima predviđene modelom.
Deskriptivne statistike poput srednje vrijednosti, minimuma, maksimuma, 95% intervala pouzdanosti (CI) i postotaka izračunate su kako bi se saželi entomološki i IRS-ovi podaci. Prosječan broj/gustoća i smrtnost srebrnih stjenica (ostaci insekticidnih sredstava) izračunati su korištenjem parametarskih testova [t-test sparenih uzoraka (za normalno distribuirane podatke)] i neparametrijskih testova (Wilcoxon predznačeni rang) za usporedbu učinkovitosti između vrsta površina u domovima (tj. BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP i CPLC vs. PMP) test za podatke koji nisu normalno distribuirani). Sve analize provedene su korištenjem SPSS v.20 softvera (SPSS Inc., Chicago, IL, SAD).
Izračunata je pokrivenost kućanstava u intervencijskim selima tijekom rundi IRS DDT i SP. Ukupno 205 kućanstava primilo je IRS u svakoj rundi, uključujući 179 kućanstava (87,3%) u rundi DDT i 194 kućanstva (94,6%) u rundi SP za suzbijanje vektora VL. Udio kućanstava u potpunosti tretiranih pesticidima bio je veći tijekom SP-IRS (86,3%) nego tijekom DDT-IRS (52,7%). Broj kućanstava koja su se odlučila za IRS tijekom DDT-a bio je 26 (12,7%), a broj kućanstava koja su se odlučila za IRS tijekom SP bio je 11 (5,4%). Tijekom rundi DDT i SP, broj djelomično tretiranih kućanstava bio je 71 (34,6% ukupnog broja tretiranih kućanstava) odnosno 17 kućanstava (8,3% ukupnog broja tretiranih kućanstava).
Prema smjernicama WHO-a o otpornosti na pesticide, populacija srebrnih kozica na mjestu intervencije bila je potpuno osjetljiva na alfa-cipermetrin (0,05%), a prosječna smrtnost zabilježena tijekom pokusa (24 sata) bila je 100%. Opažena 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 elektroničkim testom bila je 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%). Rezultati su pokazali da su srebrne račići razvili potpunu otpornost na DDT na mjestu intervencije.
U tablici 3 sažeti su rezultati bioanalize čunjeva za različite vrste površina (različiti vremenski intervali nakon IRS-a) tretiranih DDT-jem i SP-om. Naši podaci pokazali su 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 s vremenom stalno smanjivale. Za SP-IRS: 2 tjedna nakon prskanja za sve vrste zidova (tj. 95,6% ukupno) i 4 tjedna nakon prskanja za Samo CPLC stijenke (tj. 82,5). U DDT skupini, smrtnost je bila dosljedno ispod 70% za sve vrste stijenki u svim vremenskim točkama nakon IRS biološkog testa. Prosječne eksperimentalne stope smrtnosti za DDT i SP nakon 12 tjedana prskanja bile su 25,1% odnosno 63,2%. Tri vrste površina, najviše prosječne stope smrtnosti s DDT-om bile su 61,1% (za PMP 2 tjedna nakon IRS), 36,9% (za CPLC 4 tjedna nakon IRS) i 28,9% (za CPLC 4 tjedna nakon IRS). Minimalne stope su 55% (za BUU, 2 tjedna nakon IRS), 32,5% (za PMP, 4 tjedna nakon IRS) i 20% (za PMP, 4 tjedna nakon IRS); US IRS). Za SP, najviše prosječne stope smrtnosti za sve tipove površina bile su 97,2% (za CPLC, 2 tjedna nakon IRS), 82,5% (za CPLC, 4 tjedna nakon IRS) i 67,5% (za CPLC, 4 tjedna nakon IRS). 12 tjedana nakon IRS). US IRS). tjedana nakon IRS); najniže stope bile su 94,4% (za BUU, 2 tjedna nakon IRS), 75% (za PMP, 4 tjedna nakon IRS) i 58,3% (za PMP, 12 tjedana nakon IRS). Za oba insekticida, smrtnost na površinama tretiranim PMP-om mijenjala se brže tijekom vremenskih intervala nego na površinama tretiranim CPLC-om i BUU-om.
Tablica 4 sažima učinke intervencije (tj. promjene u brojnosti komaraca nakon IRS-a) rundi IRS-a temeljenih na DDT-u i SP-u (Dodatna datoteka 1: Slika S1). Za DDT-IRS, postotak smanjenja srebrnonogih kornjaša nakon IRS intervala bio je 34,1% (nakon 2 tjedna), 25,9% (nakon 4 tjedna) i 14,1% (nakon 12 tjedana). Za SP-IRS, stope smanjenja bile su 90,5% (nakon 2 tjedna), 66,7% (nakon 4 tjedna) i 55,6% (nakon 12 tjedana). Najveći padovi u brojnosti srebrnih kozica u sentinel kućanstvima tijekom razdoblja izvješćivanja DDT-a i SP IRS-a bili su 2,8% (nakon 2 tjedna) odnosno 49,1% (nakon 2 tjedna). Tijekom SP-IRS razdoblja, pad (prije i poslije) bjelotrbušnih fazana bio je sličan u kućanstvima koja su tretirana prskanjem (t(2) = –9,09, P < 0,001) i sentinel kućanstvima (t(2) = –1,29, P = 0,33). Veći u usporedbi s DDT-IRS u sva 3 vremenska intervala nakon IRS-a. Za oba insekticida, brojnost srebrnih stjenica povećala se u sentinel kućanstvima 12 tjedana nakon IRS-a (tj. 3,6% i 9,9% za SP i DDT). Tijekom SP i DDT nakon IRS sastanaka, s sentinel farmi prikupljeno je 112 odnosno 161 srebrnih kozica.
Nisu uočene značajne razlike u gustoći srebrnih kozica između kućanstava (tj. sprej vs. sentinel: t(2) = –3,47, P = 0,07; sprej vs. kontrola: t(2) = –2,03, P = 0,18; sentinel vs. kontrola: tijekom IRS tjedana nakon DDT-a, t(2) = −0,59, P = 0,62). Nasuprot tome, uočene su značajne razlike u gustoći srebrnih kozica između sprej skupine i kontrolne skupine (t(2) = –11,28, P = 0,01) te između sprej skupine i kontrolne skupine (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS nekoliko tjedana nakon SP. Za SP-IRS nisu uočene značajne razlike između sentinel i kontrolnih obitelji (t(2) = -0,48, P = 0,68). Slika 2 prikazuje prosječnu gustoću srebrnotrbog fazana uočenu na farmama koje su bile u potpunosti i djelomično tretirane IRS kotačima. Nije bilo značajnih razlika u gustoći potpuno upravljanih fazana između potpuno i djelomično upravljanih kućanstava (prosjek 7,3 i 2,7 po klopci/noć). DDT-IRS i SP-IRS, respektivno), a neka kućanstva su poprskana s oba insekticida (prosjek 7,5 i 4,4 po noći za DDT-IRS i SP-IRS, respektivno) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Međutim, gustoća srebrnih kozica na potpuno i djelomično poprskanim farmama značajno se razlikovala između SP i DDT IRS rundi (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Procijenjena prosječna gustoća srebrnokrilih smrdljivih stjenica u potpuno i djelomično tretiranim kućanstvima u selu Mahanar, Lavapur, tijekom 2 tjedna prije IRS-a i 2, 4 i 12 tjedana nakon IRS, DDT i SP rundi.
Izrađena 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 tjedana nakon provedbe IRS-a (slike 3, 4). ... Najviši rezultat rizika za kućanstva tijekom izrade prostorne karte rizika ocijenjen je kao „12“ (tj. „8“ za karte rizika temeljene na HT-u i „4“ za karte rizika temeljene na VSI-u 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 temeljena na HT-u pokazala je da je veliko područje (tj. 19.994,3 km2; 74,8%) sela Lavapur Mahanar područje visokog rizika gdje stanovnici najvjerojatnije susreću i ponovno se pojavljuju komarci. Pokrivenost područja varira između 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 grafova rizika DDT-a i SP-IS-a i IRSS-a (slika 3, 4). Razvijena konačna kompozitna karta rizika pokazala je da SP-IRS ima bolje zaštitne sposobnosti od DDT-IRS-a na svim razinama 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. Tijekom DDT-IRS razdoblja, postotak područja visokog i niskog rizika procijenjenih kombiniranom kartom rizika bio je 35,5% (9498,1 km2) odnosno 16,2% (4342,4 km2). Gustoće pješčanih muha izmjerene u tretiranim i sentinel kućanstvima prije i nekoliko tjedana nakon provedbe IRS-a prikazane su i vizualizirane na kombiniranoj karti rizika za svaki krug IRS-a (tj. DDT i SP) (slike 3, 4). Postojalo je dobro slaganje između rezultata rizika kućanstava 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 tjedna prije DDT-a, 0,81 2 tjedna nakon DDT-a, 0,78 4 tjedna nakon DDT-a, 0,83 nakon DDT-DDT 12 tjedana, ukupni DDT nakon SP-a bio je 0,85, 0,82 2 tjedna prije SP-a, 0,38 2 tjedna nakon SP-a, 0,56 4 tjedna nakon SP-a, 0,81 12 tjedana nakon SP-a i 0,79 2 tjedna nakon SP-a ukupno (Dodatna datoteka 1: Tablica S3). Rezultati su pokazali da je učinak SP-IRS intervencije na sve HT-ove bio pojačan tijekom 4 tjedna nakon IRS-a. DDT-IRS je ostao neučinkovit za sve HT-ove u svim vremenskim točkama nakon implementacije IRS-a. Rezultati terenske procjene područja integrirane karte rizika sažeti su u Tablici 5. Za IRS runde, prosječna brojnost srebrnotrbuhih kozica i postotak ukupne brojnosti u područjima visokog rizika (tj. >55%) bili su veći nego u područjima niskog i srednjeg rizika u svim vremenskim točkama 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 karata rizika (tj. HT, IS i IRSS te kombinacija HT, IS i IRSS) za identifikaciju područja rizika od smrdljivih kukaca prije i nakon DDT-IRS-a u selu Mahnar, Lavapur, okrug Vaishali (Bihar)
Tri vrste prostornih GIS karata rizika (tj. HT, IS i IRSS te kombinacija HT, IS i IRSS) za identifikaciju područja rizika od srebrnopjegavih kozica (u usporedbi s Kharbangom)
Utjecaj DDT-a (a, c, e, g, i) i SP-IRS-a (b, d, f, h, j) na različite razine rizičnih skupina kućanstava izračunat je procjenom „R2“ između rizika kućanstava. Procjena pokazatelja kućanstava i prosječne gustoće P. argentipes 2 tjedna prije implementacije IRS-a i 2, 4 i 12 tjedana nakon implementacije IRS-a u selu Lavapur Mahnar, okrug Vaishali, Bihar.
Tablica 6 sažima rezultate univarijatne analize svih čimbenika rizika koji utječu na gustoću pahuljica. Utvrđeno je da su svi čimbenici rizika (n = 6) značajno povezani s gustoćom komaraca u kućanstvima. Uočeno je da je razina značajnosti svih relevantnih varijabli proizvela P vrijednosti manje od 0,15. Stoga su sve objašnjavajuće varijable zadržane za višestruku regresijsku analizu. Najbolje prikladna kombinacija konačnog modela stvorena je na temelju pet čimbenika rizika: TF, TW, DS, ISV i IRSS. Tablica 7 navodi detalje parametara odabranih u konačnom modelu, kao i prilagođene omjere šansi, 95% intervale pouzdanosti (CI) i P vrijednosti. Konačni model je vrlo značajan, s 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 korišten je za predviđanje gustoće pješčanih muha na temelju podataka iz 12 različitih kućanstava. Rezultati validacije pokazali su snažnu 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. [10]. Od 2012. Indija je postigla značajan napredak u smanjenju incidencije i smrtnosti VL [10]. Prelazak s DDT-a na SP 2015. bio je velika promjena u povijesti IRS-a u Biharu, Indija [38]. Kako bi se razumio prostorni rizik VL i brojnost njegovih vektora, provedeno je nekoliko studija na makro razini. Međutim, iako je prostorna raspodjela prevalencije VL dobila sve veću pozornost diljem zemlje, malo je istraživanja provedeno na mikro razini. Štoviše, na mikro razini, podaci su manje konzistentni i teže ih je analizirati i razumjeti. Koliko znamo, ova studija je prvo izvješće koje procjenjuje rezidualnu učinkovitost i učinak intervencije IRS-a korištenjem insekticida DDT i SP među HT-ima u okviru Nacionalnog programa kontrole vektora VL u Biharu (Indija). Ovo je ujedno i prvi pokušaj razvoja prostorne karte rizika i modela analize gustoće komaraca kako bi se otkrila prostorno-vremenska raspodjela komaraca na mikroskali pod uvjetima intervencije IRS-a.
Naši rezultati pokazali su da je prihvaćanje SP-IRS-a u kućanstvima bilo visoko u svim kućanstvima i da je većina kućanstava 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 visoku razinu otpornosti na DDT. To je u skladu s rezultatima prethodnih studija provedenih u različito vrijeme u različitim selima VL-endemskih država Indije, uključujući Bihar [8,9,39,40]. Osim osjetljivosti na pesticide, važna informacija je i rezidualna učinkovitost pesticida i učinci intervencije. Trajanje rezidualnih učinaka 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 točkama nakon IRS-a. Smrtnost na površinama tretiranim DDT-om uvijek je bila ispod zadovoljavajuće razine WHO-a (tj. ≥80%), dok je na zidovima tretiranim SP-om smrtnost ostala zadovoljavajuća do četvrtog tjedna nakon IRS-a; Iz ovih rezultata jasno je da iako su srebrnonogi škampi pronađeni u području istraživanja vrlo osjetljivi na SP, rezidualna učinkovitost SP-a varira ovisno o HT-u. Poput DDT-a, SP također ne zadovoljava trajanje učinkovitosti navedeno u smjernicama WHO-a [41, 42]. Ova neučinkovitost može biti posljedica loše provedbe IRS-a (tj. pomicanja pumpe odgovarajućom brzinom, udaljenosti od zida, brzine ispuštanja i veličine kapljica vode te njihovog taloženja na zidu), kao i nerazumne upotrebe pesticida (tj. pripreme otopine) [11,28,43]. Međutim, budući da je ova studija provedena pod strogim praćenjem i kontrolom, drugi razlog nepoštivanja preporučenog roka valjanosti Svjetske zdravstvene organizacije mogla bi biti kvaliteta SP-a (tj. postotak aktivnog sastojka ili „AI“) koji čini QC.
Od tri vrste površina korištene za procjenu postojanosti pesticida, uočene su značajne razlike u smrtnosti između BUU i CPLC za dva pesticida. Još jedno novo otkriće je da je CPLC pokazao bolju rezidualnu učinkovitost u gotovo svim vremenskim intervalima nakon prskanja, a zatim BUU i PMP površine. Međutim, dva tjedna nakon IRS-a, PMP je zabilježio najvišu i drugu najvišu stopu smrtnosti od DDT-a odnosno SP-a. Ovaj rezultat ukazuje na to da pesticid nataložen na površini PMP-a ne traje dugo. Ova razlika u učinkovitosti ostataka pesticida između vrsta zidova može biti posljedica različitih razloga, kao što su sastav kemikalija 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 podupiru nekoliko drugih studija o rezidualnoj učinkovitosti površina tretiranih insekticidima protiv različitih vektora bolesti [45, 46, 50, 51].
Procjene smanjenja broja komaraca u tretiranim kućanstvima pokazale su da je SP-IRS bio učinkovitiji od DDT-IRS u kontroli komaraca u svim intervalima nakon IRS-a (P < 0,001). Za runde SP-IRS i DDT-IRS, stope pada za tretirana kućanstva od 2 do 12 tjedana bile su 55,6-90,5% odnosno 14,1-34,1%. Ovi rezultati također su pokazali da su značajni učinci na brojnost P. argentipes u sentinel kućanstvima uočeni unutar 4 tjedna od provedbe IRS-a; argentipes se povećao u oba kruga IRS-a 12 tjedana nakon IRS-a; Međutim, nije bilo značajne razlike u broju komaraca u sentinel kućanstvima između dva kruga IRS-a (P = 0,33). Rezultati statističkih analiza gustoće srebrnih kozica između skupina kućanstava u svakom krugu također nisu pokazali značajne razlike u DDT-u u sve četiri skupine kućanstava (tj. prskano u odnosu na sentinel; prskano u odnosu na kontrolu; sentinel u odnosu na kontrolu; potpuno u odnosu na djelomično). Dvije obiteljske skupine IRS i SP-IRS (tj. sentinel vs. kontrola i potpuno vs. djelomično). Međutim, uočene su značajne razlike u gustoći srebrnih kozica između DDT i SP-IRS rundi na djelomično i potpuno poprskanim farmama. Ovo opažanje, u kombinaciji s činjenicom da su učinci intervencije izračunati više puta nakon IRS-a, sugerira da je SP učinkovit za suzbijanje komaraca u domovima koji su djelomično ili potpuno tretirani, ali ne i netretirani. Međutim, iako nije bilo statistički značajnih razlika u broju komaraca u sentinel kućanstvima između DDT-IRS i SP IRS rundi, prosječan broj komaraca prikupljenih tijekom DDT-IRS runde bio je niži u usporedbi s SP-IRS rundom. Količina premašuje količinu. Ovaj rezultat sugerira da insekticid osjetljiv na vektore s najvećom IRS pokrivenošću među populacijom kućanstava može imati populacijski učinak na suzbijanje komaraca u kućanstvima koja nisu poprskana. Prema rezultatima, SP je imao bolji preventivni učinak protiv uboda komaraca od DDT-a u prvim danima nakon IRS-a. Osim toga, alfa-cipermetrin pripada SP skupini, ima kontaktnu iritaciju i izravnu toksičnost za komarce te je prikladan za IRS [51, 52]. To bi mogao biti jedan od glavnih razloga zašto alfa-cipermetrin ima minimalan učinak u ispostavama. Druga studija [52] otkrila je da iako je alfa-cipermetrin pokazao postojeće odgovore i visoke stope suzbijanja u laboratorijskim testovima i u kolibama, spoj nije izazvao repelentni odgovor kod komaraca u kontroliranim laboratorijskim uvjetima. kabina. web stranica.
U ovoj studiji razvijene su tri vrste prostornih karata rizika; procjene prostornog rizika na razini kućanstva i područja procijenjene su terenskim promatranjima gustoće srebrnonogih kozica. Analiza zona rizika na temelju HT-a pokazala je da je većina seoskih područja (>78%) Lavapur-Mahanare na najvišoj razini rizika od pojave i ponovnog pojavljivanja pješčanih mušica. To je vjerojatno glavni razlog zašto je Rawalpur Mahanar VL toliko popularan. Utvrđeno je da ukupni ISV i IRSS, kao i konačna kombinirana karta rizika, daju niži postotak područja pod područjima visokog rizika tijekom SP-IRS runde (ali ne i DDT-IRS runde). Nakon SP-IRS-a, velika područja zona visokog i umjerenog rizika na temelju GT-a pretvorena su u zone niskog rizika (tj. 60,5%; procjene kombinirane karte rizika), što je gotovo četiri puta niže (16,2%) od DDT-a. – Situacija je na gornjem grafikonu rizika portfelja IRS-a. Ovaj rezultat ukazuje na to da je IRS pravi izbor za suzbijanje komaraca, ali stupanj zaštite ovisi o kvaliteti insekticida, osjetljivosti (na ciljani vektor), prihvatljivosti (u vrijeme IRS-a) i njegovoj primjeni;
Rezultati procjene rizika kućanstva pokazali su dobro slaganje (P < 0,05) između procjena rizika i gustoće srebrnonogih kozica prikupljenih iz različitih kućanstava. To sugerira da su identificirani parametri rizika kućanstva 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 krug SP-IRS-a otkrili smo da je vrijednost R2 fluktuirala u drugom i četvrtom tjednu nakon implementacije IRS-a, vrijednosti dva tjedna prije implementacije IRS-a i 12 tjedana 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 raspravljen u prethodnim poglavljima.
Rezultati terenske revizije zona rizika na združenoj karti pokazali su da je tijekom IRS kruga najveći broj srebrnih kozica prikupljen u zonama visokog rizika (tj. >55%), a slijede zone srednjeg i niskog rizika. Ukratko, prostorna procjena rizika temeljena na GIS-u pokazala se kao učinkovit alat za donošenje odluka za agregiranje različitih slojeva prostornih podataka pojedinačno ili u kombinaciji kako bi se identificirala područja rizika od pješčanih mušica. Razvijena karta rizika pruža sveobuhvatno razumijevanje uvjeta prije i poslije intervencije (tj. vrsta kućanstva, IRS status i učinci intervencije) u području istraživanja koji zahtijevaju hitnu akciju ili poboljšanje, posebno na mikro razini. Vrlo popularna situacija. Zapravo, nekoliko studija koristilo je GIS alate za mapiranje rizika od mjesta razmnožavanja vektora i prostorne distribucije bolesti na makro razini [24, 26, 37].
Karakteristike smještaja i faktori rizika za intervencije temeljene 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 prikladni 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 točnosti modela pokazali su snažnu korelaciju između predviđene i opažene gustoće srebrnih kozica. Naši rezultati također podržavaju ranije studije koje su raspravljale o socioekonomskim i faktorima rizika smještaja povezanim s prevalencijom VL i prostornom distribucijom vektora u ruralnom Biharu [15, 29].
U ovoj studiji nismo procijenili taloženje pesticida na poprskanim zidovima i kvalitetu (tj.) pesticida korištenog za IRS. Varijacije u kvaliteti i količini pesticida mogu utjecati na smrtnost komaraca i učinkovitost IRS intervencija. Stoga se procijenjena smrtnost među vrstama površina i učinci intervencije među kućanstvima mogu razlikovati od stvarnih rezultata. Uzimajući u obzir ove točke, može se planirati nova studija. Procjena ukupne površine u riziku (korištenjem GIS mapiranja rizika) proučavanih sela uključuje otvorena područja između sela, što utječe na klasifikaciju zona rizika (tj. identifikaciju zona) i proteže se na različite zone rizika; Međutim, ova studija provedena je na mikro razini, tako da neizgrađeno zemljište ima samo manji utjecaj na klasifikaciju područja rizika; Osim toga, identificiranje 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 mikroskopskoj razini. Najvažnije je da prostorni prikaz karte rizika sela pomaže u identificiranju i grupiranju kućanstava u različitim područjima rizika. U usporedbi s tradicionalnim terenskim istraživanjima, ova metoda je jednostavna, praktična, isplativa i manje radno intenzivna, pružajući informacije donositeljima odluka.
Naši rezultati pokazuju da su domaće srebrne ribice u proučavanom selu razvile otpornost (tj. vrlo su otporne) na DDT, a pojava komaraca uočena je odmah nakon IRS-a; čini se da je alfa-cipermetrin pravi izbor za IRS kontrolu vektora VL zbog svoje 100%-tne smrtnosti i bolje učinkovitosti intervencije protiv srebrnih mušica, kao i boljeg prihvaćanja u zajednici u usporedbi s DDT-IRS-om. Međutim, otkrili smo da je smrtnost komaraca na zidovima tretiranim SP-om varirala ovisno o vrsti površine; uočena je slaba rezidualna učinkovitost i nije postignuto preporučeno vrijeme WHO-a nakon IRS-a. Ova studija pruža dobru početnu točku za raspravu, a njezini rezultati zahtijevaju daljnja istraživanja kako bi se utvrdili pravi uzroci. Prediktivna točnost modela analize gustoće pješčanih mušica pokazala je da se kombinacija karakteristika smještaja, osjetljivosti vektora na insekticide i statusa IRS-a može koristiti za procjenu gustoće pješčanih mušica u endemskim selima VL u Biharu. Naša studija također pokazuje da kombinirano prostorno mapiranje rizika temeljeno na GIS-u (makro razina) može biti koristan alat za identificiranje područja rizika za praćenje pojave i ponovnog pojavljivanja pješčanih masa prije i nakon sastanaka IRS-a. Osim toga, prostorne karte rizika pružaju sveobuhvatno razumijevanje opsega i prirode područja rizika na različitim razinama, što se ne može proučavati tradicionalnim terenskim istraživanjima i konvencionalnim metodama prikupljanja podataka. Mikroprostorne informacije o riziku prikupljene putem GIS karata mogu pomoći znanstvenicima i istraživačima javnog zdravstva da razviju i provedu nove strategije kontrole (tj. pojedinačnu intervenciju ili integriranu kontrolu vektora) kako bi dosegli različite skupine kućanstava ovisno o prirodi razina rizika. Osim toga, karta rizika pomaže u optimizaciji raspodjele i korištenja resursa kontrole u pravo vrijeme i na pravom mjestu kako bi se poboljšala učinkovitost 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. ožujka 2014.
Svjetska zdravstvena organizacija. Kontrola lišmanijaze: izvješće 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. ožujka 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. travnja 2018.
Muniaraj M. S obzirom na malu nadu da će se do 2010. iskorijeniti kala-azar (visceralna lišmanijaza), čije se epidemije periodično javljaju u Indiji, treba li za to kriviti mjere suzbijanja vektora ili koinfekciju ili liječenje virusom humane imunodeficijencije? Topparasitol. 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. svibnja 2024.