Siseruumides jääkpritsimine (IRS) on vistseraalse leišmaniaasi (VL) vektorite tõrje alustala Indias. IRS-i tõrje mõjust erinevat tüüpi leibkondadele on vähe teada. Selles uuringus hindame, kas insektitsiididega IRS-il on sama jääk- ja sekkumismõju igat tüüpi leibkondadele külas. Samuti töötasime välja kombineeritud ruumilised riskikaardid ja sääskede tiheduse analüüsi mudelid, mis põhinevad leibkondade omadustel, pestitsiiditundlikkusel ja IRS-i staatusel, et uurida vektorite ruumilist ja ajalist jaotust mikrotasandil.
Uuring viidi läbi Bihari osariigis Vaishali ringkonnas Mahnari kvartali kahes külas. Hinnati VL-vektorite (P. argentipes) tõrjet IRS-i abil, kasutades kahte insektitsiidi [diklorodifenüültrikloroetaan (DDT 50%) ja sünteetilised püretroidid (SP 5%)]. Insektitsiidide ajalist jääk-efektiivsust erinevat tüüpi seintel hinnati koonuse biotesti meetodil, nagu soovitab Maailma Terviseorganisatsioon. Kohalike hõbekalade tundlikkust insektitsiidide suhtes uuriti in vitro biotesti abil. Sääskede tihedust elumajades ja loomade varjupaikades enne ja pärast IRS-i jälgiti haiguste tõrje ja ennetamise keskuste poolt kella 18.00–6.00 paigaldatavate valguslõksude abil. Sääskede tiheduse analüüsi jaoks kõige sobivam mudel töötati välja mitmekordse logistilise regressioonianalüüsi abil. GIS-põhist ruumianalüüsi tehnoloogiat kasutati vektori pestitsiiditundlikkuse jaotuse kaardistamiseks leibkonna tüübi järgi ja leibkonna IRS-staatust kasutati hõbekrevettide ajalises ruumilises jaotuses selgitamiseks.
Hõbesääsed on SP suhtes väga tundlikud (100%), kuid näitavad üles kõrget resistentsust DDT suhtes, suremus on 49,1%. SP-IRS-il oli teatatud paremast avalikkuse omaksvõtust kui DDT-IRS-il kõigis leibkondades. Jääkefektiivsus varieerus erinevate seinapindade lõikes; ükski insektitsiididest ei vastanud Maailma Terviseorganisatsiooni IRS-i soovitatud toimeajale. Kõigil IRS-i järgsetel ajahetkedel oli SP-IRS-i tõttu haisulutikate vähenemine suurem leibkondade rühmade (st pihustajad ja sentinelid) vahel kui DDT-IRS-il. Kombineeritud ruumiline riskikaart näitab, et SP-IRS-il on kõigis leibkondade riskipiirkondades sääskede suhtes parem tõrjeefekt kui DDT-IRS-il. Mitmetasandiline logistiline regressioonanalüüs tuvastas viis riskitegurit, mis olid tugevalt seotud hõbekrevettide tihedusega.
Tulemused annavad parema arusaama IRS-i praktikast vistseraalse leishmaniaasi tõrjeks Bihari osariigis, mis võib aidata suunata tulevasi jõupingutusi olukorra parandamiseks.
Vistseraalne leišmaniaas (VL), tuntud ka kui kala-asar, on endeemiline tähelepanuta jäetud troopiline vektoriaalne haigus, mida põhjustavad Leishmania perekonna algloomade parasiidid. India subkontinendil (IS), kus inimesed on ainsad reservuaarperemehed, kandub parasiit (st Leishmania donovani) inimestele nakatunud emaste sääskede (Phlebotomus argentipes) hammustuste kaudu [1, 2]. Indias leidub VL-i peamiselt neljas kesk- ja idaosas: Bihar, Jharkhand, Lääne-Bengalis ja Uttar Pradeshis. Mõningaid puhanguid on teatatud ka Madhya Pradeshis (Kesk-India), Gujaratis (Lääne-India), Tamil Nadus ja Keralas (Lõuna-India), samuti Põhja-India subhimaalaja piirkondades, sealhulgas Himachal Pradeshis ning Jammu ja Kashmiris. 3]. Endeemiliste osariikide hulgas on Bihar väga endeemiline, kusjuures 33 VL-i mõjutatud piirkonda moodustavad üle 70% India igal aastal esinevatest juhtudest [4]. Piirkonnas on ohus umbes 99 miljonit inimest, kusjuures keskmine aastane esinemissagedus on 6752 juhtumit (2013–2017).
Bihari osariigis ja mujal Indias tuginevad viirusetõrje jõupingutused kolmele peamisele strateegiale: varajane juhtumite avastamine, efektiivne ravi ja vektorite tõrje siseruumides insektitsiidipritsimise (IRS) abil kodudes ja loomade varjupaikades [4, 5]. Malaariavastaste kampaaniate kõrvalmõjuna tõrjus IRS edukalt viirusetõrjet 1960. aastatel diklorodifenüültrikloroetaani (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) abil ning programmiline tõrje tõrjus edukalt viirusetõrjet aastatel 1977 ja 1992 [5, 6]. Hiljutised uuringud on aga kinnitanud, et hõbekõhuga krevetid on välja arendanud laialdase resistentsuse DDT suhtes [4,7,8]. 2015. aastal vahetas riiklik vektorite kaudu levivate haiguste tõrje programm (NVBDCP, New Delhi) IRS-i DDT-lt sünteetiliste püretroidide (SP; alfa-tsüpermetriin 5% WP, 25 mg ai/m2) vastu [7, 9]. Maailma Terviseorganisatsioon (WHO) on seadnud eesmärgiks viirusliivakuse (VL) likvideerimise 2020. aastaks (st <1 juhtum 10 000 inimese kohta aastas tänava/kvartali tasandil) [10]. Mitmed uuringud on näidanud, et IRS on moskiitode tiheduse minimeerimisel tõhusam kui teised vektorite tõrje meetodid [11, 12, 13]. Hiljutine mudel ennustab ka, et kõrge epideemia korral (st tõrje-eelne epideemia määr 5/10 000) võiks efektiivne IRS, mis hõlmab 80% leibkondadest, saavutada likvideerimise eesmärgid üks kuni kolm aastat varem [14]. VL mõjutab endeemiliste piirkondade vaeseimaid maapiirkondi ja nende vektorite tõrje tugineb ainult IRS-ile, kuid selle tõrjemeetme jääkmõju erinevat tüüpi leibkondadele pole sekkumispiirkondades kunagi välitöödel uuritud [15, 16]. Lisaks kestis epideemia pärast intensiivset tööd VL-i vastu võitlemiseks mõnes külas mitu aastat ja muutus leviku tõkestamiseks [17]. Seetõttu on vaja hinnata IRS-i jääkmõju sääskede tiheduse jälgimisele erinevat tüüpi leibkondades. Lisaks aitab mikroskaala georuumiline riskikaardistamine sääskede populatsioone paremini mõista ja kontrollida isegi pärast sekkumist. Geograafilised infosüsteemid (GIS) on digitaalsete kaardistamistehnoloogiate kombinatsioon, mis võimaldab erinevate geograafiliste, keskkonnaalaste ja sotsiaal-demograafiliste andmete kogumite salvestamist, ülekandmist, manipuleerimist, analüüsimist, otsimist ja visualiseerimist erinevatel eesmärkidel [18, 19, 20]. . Globaalset positsioneerimissüsteemi (GPS) kasutatakse maapinna komponentide ruumilise asukoha uurimiseks [21, 22]. GIS-i ja GPS-põhiseid ruumilise modelleerimise tööriistu ja tehnikaid on rakendatud mitmete epidemioloogiliste aspektide puhul, nagu haiguste ruumiline ja ajaline hindamine ja puhangute prognoosimine, tõrjestrateegiate rakendamine ja hindamine, patogeenide interaktsioon keskkonnateguritega ning ruumiline riskikaardistamine [20, 23, 24, 25, 26]. Georuumilistelt riskikaartidelt kogutud ja saadud teave võib hõlbustada õigeaegseid ja tõhusaid tõrjemeetmeid.
See uuring hindas DDT ja SP-IRS sekkumise jääkefektiivsust ja -mõju leibkonna tasandil Bihari osariigis Indias riikliku viirusvektorite tõrje programmi raames. Lisaeesmärkideks oli töötada välja kombineeritud ruumiline riskikaart ja sääskede tiheduse analüüsi mudel, mis põhineb eluruumide omadustel, insektitsiidivektorite vastuvõtlikkusel ja leibkonna IRS-staatusel, et uurida mikroskaalasääskede ajalis-ruumilise leviku hierarhiat.
Uuring viidi läbi Vaishali rajooni Mahnari kvartalis Gangese jõe põhjakaldal (joonis 1). Makhnar on väga endeemiline piirkond, kus keskmiselt esineb 56,7 viiruskoormuse juhtu aastas (170 juhtu aastatel 2012–2014), aastane esinemissagedus on 2,5–3,7 juhtu 10 000 elaniku kohta; valiti kaks küla: Chakeso kontrollpaigaks (joonis 1d1; viimase viie aasta jooksul pole viiruskoormuse juhtumeid olnud) ja Lavapur Mahanar endeemiliseks kohaks (joonis 1d2; väga endeemiline, 5 või enam juhtu 1000 inimese kohta aastas). Külad valiti kolme peamise kriteeriumi alusel: asukoht ja ligipääsetavus (st asub jõe ääres, kuhu on aastaringselt lihtne juurdepääs), demograafilised näitajad ja leibkondade arv (st vähemalt 200 leibkonda; Chaquesos on vastavalt 202 ja 204 leibkonda keskmise suurusega leibkondadega). Vastavalt 4,9 ja 5,1 inimest) ja Lavapur Mahanar) ning leibkonna tüüp (HT) ja nende jaotuse olemus (st juhuslikult jaotunud segatud HT). Mõlemad uuringukülad asuvad Makhnari linnast ja rajoonihaiglast 500 m raadiuses. Uuring näitas, et uuringukülade elanikud osalesid uurimistegevuses väga aktiivselt. Koolitusküla majad [koosnevad 1-2 magamistoast koos 1 rõduga, 1 köögist, 1 vannitoast ja 1 laudast (lisatud või eraldiseisev)] koosnevad tellis-/mudaseintest ja savipõrandatest, lubjatsemendikrohviga telliskiviseintest ja tsemendipõrandatest, krohvimata ja värvimata telliskiviseintest, savipõrandatest ja õlgkatusega. Kogu Vaishali piirkonnas on niiske subtroopiline kliima vihmaperioodiga (juulist augustini) ja kuivaperioodiga (novembrist detsembrini). Aasta keskmine sademete hulk on 720,4 mm (vahemik 736,5–1076,7 mm), suhteline õhuniiskus 65±5% (vahemik 16–79%), keskmine kuutemperatuur 17,2–32,4 °C. Mai ja juuni on kõige soojemad kuud (temperatuur 39–44 °C), jaanuar aga kõige külmem (7–22 °C).
Uuringuala kaart näitab Bihari asukohta India kaardil (a) ja Vaishali ringkonna asukohta Bihari kaardil (b). Makhnari kvartal (c) Uuringuks valiti kaks küla: kontrollpaigaks Chakeso ja sekkumispaigaks Lavapur Makhnar.
Riikliku Kalaasari tõrjeprogrammi raames viis Bihari Ühingu Terviseamet (SHSB) aastatel 2015 ja 2016 läbi kaks iga-aastast IRS-i vooru (esimene voor veebruar-märts; teine voor juuni-juuli) [4]. Kõigi IRS-i tegevuste tõhusa rakendamise tagamiseks on Patnas asuv Rajendra Memoriaalmeditsiiniinstituut (RMRIMS; Bihar), mis on India Meditsiiniuuringute Nõukogu (ICMR; New Delhi) tütarettevõte, koostanud mikrotegevuskava. IRS-i külad valiti välja kahe peamise kriteeriumi alusel: VL-i ja retrodermaalse kala-asari (RPKDL) juhtumite ajalugu külas (st külad, kus on viimase 3 aasta jooksul, sealhulgas rakendamise aasta, esinenud 1 või enam juhtumit), mitteendeemsed külad „kuumade kohtade” ümbruses (st külad, kus on pidevalt teatatud juhtumitest ≥ 2 aastat või ≥ 2 juhtumit 1000 inimese kohta) ja uued endeemilised külad (viimase 3 aasta jooksul pole juhtumeid) rakendusaasta viimasel aastal, nagu on teatatud artiklis [17]. Naaberkülad, mis rakendavad riikliku maksustamise esimest vooru, kaasatakse ka uued külad riikliku maksustamise tegevuskava teise vooru. 2015. aastal viidi sekkumisuuringu külades läbi kaks IRS-vooru, kasutades DDT-d (DDT 50% WP, 1 g ai/m2). Alates 2016. aastast on IRS-i läbi viidud sünteetiliste püretroididega (SP; alfa-tsüpermetriin 5% VP, 25 mg ai/m2). Pihustamine viidi läbi Hudson Xpert pumbaga (13,4 l), millel oli rõhusõel, muudetava vooluga ventiil (1,5 baari) ja 8002 lameda joa otsik poorsete pindade jaoks [27]. ICMR-RMRIMS Patnast (Bihar) jälgis IRS-i leibkondade ja külade tasandil ning andis külaelanikele esimese 1-2 päeva jooksul mikrofonide kaudu esialgset teavet IRS-i kohta. Igal IRS-meeskonnal on monitor (RMRIMS-i poolt pakutav), et jälgida IRS-meeskonna tulemuslikkust. Ombudsmanid koos IRS-i meeskondadega saadetakse kõikidesse leibkondadesse, et teavitada leibkondade peasid IRS-i kasulikest mõjudest ja neid nende osas rahustada. IRS-i küsitluste kahe vooru jooksul ulatus leibkondade üldine hõlmatus uuringukülades vähemalt 80%-ni [4]. Pritsimise staatus (st pritsimata, osaline pritsimine ja täielik pritsimine; määratletud lisafailis 1: tabel S1) registreeriti kõigi sekkumisküla leibkondade kohta IRS-i mõlema vooru ajal.
Uuring viidi läbi juunist 2015 kuni juulini 2016. IRS kasutas igas IRS-voorus haiguskeskusi sekkumiseelseks (st 2 nädalat enne sekkumist; baasuuring) ja sekkumisjärgseks (st 2, 4 ja 12 nädalat pärast sekkumist; järelkontrolli uuringud) jälgimiseks, tiheduse kontrollimiseks ja liivakärbeste ennetamiseks. Igas leibkonnas üks öö (st kella 18.00-st 6.00-ni) valguslõks [28]. Valguslõksud on paigaldatud magamistubadesse ja loomade varjualustesse. Külas, kus sekkumisuuring läbi viidi, testiti enne IRS-i liivakärbeste tihedust 48 leibkonnas (12 leibkonda päevas 4 järjestikuse päeva jooksul kuni IRS-päeva eelõhtuni). Igast neljast peamisest leibkondade rühmast (st tavalise savikrohviga (PMP), tsemendikrohvi ja lubikattega (CPLC) leibkonnad, krohvimata ja värvimata telliskivikattega (BUU) ja õlgkatusega (TH) leibkonnad) valiti 12 leibkonda. Seejärel valiti pärast IRS-i kohtumist sääskede tiheduse andmete kogumise jätkamiseks ainult 12 leibkonda (48-st IRS-i eelsest leibkonnast). WHO soovituste kohaselt valiti sekkumisrühmast (IRS-ravi saavad leibkonnad) ja kontrollrühmast (sekkumiskülade leibkonnad, need omanikud, kes keeldusid IRS-i loast) 6 leibkonda [28]. Kontrollrühmast (naaberkülade leibkonnad, mis ei läbinud IRS-i viiruskoormuse puudumise tõttu) valiti ainult 6 leibkonda sääskede tiheduse jälgimiseks enne ja pärast kahte IRS-i seanssi. Kõigi kolme sääskede tiheduse jälgimisrühma (st sekkumis-, kontroll- ja kontrollrühm) jaoks valiti leibkonnad kolmest riskitaseme rühmast (st madal, keskmine ja kõrge; kaks leibkonda igast riskitasemest) ja klassifitseeriti HT riski omadused (moodulid ja struktuurid on esitatud vastavalt tabelites 1 ja 2) [29, 30]. Iga riskitaseme kohta valiti kaks leibkonda, et vältida kallutatud sääskede tiheduse hinnanguid ja rühmadevahelisi võrdlusi. Sekkumisrühmas jälgiti IRS-i järgset sääskede tihedust kahte tüüpi IRS-i leibkondades: täielikult töödeldud (n = 3; 1 leibkond riskirühma taseme kohta) ja osaliselt töödeldud (n = 3; 1 leibkond riskirühma taseme kohta). ). riskirühm).
Kõik katseklaasidesse kogutud põllult püütud sääsed viidi laborisse ja katseklaasid hukati kloroformis leotatud vatitupsuga. Hõbedased liivakärbsed määrati soo järgi ja eraldati teistest putukatest ja sääskedest morfoloogiliste tunnuste põhjal, kasutades standardseid identifitseerimiskoode [31]. Seejärel konserveeriti kõik isased ja emased hõbekrevetid eraldi 80% alkoholis. Sääskede tihedus püünise/öö kohta arvutati järgmise valemi abil: kogutud sääskede koguarv / öö kohta seatud valguslõksude arv. Sääskede arvukuse (SFC) protsentuaalne muutus IRS-i tõttu, kasutades DDT-d ja SP-d, hinnati järgmise valemi abil [32]:
kus A on sekkumisleibkondade keskmine SFC baasjoonel, B on sekkumisleibkondade IRS-i keskmine SFC, C on kontroll-/sentinel-leibkondade keskmine SFC baasjoonel ja D on IRS-i kontroll-/sentinel-leibkondade keskmine SFC.
Sekkumise mõju tulemused, mis on registreeritud negatiivsete ja positiivsete väärtustena, näitavad vastavalt SFC vähenemist ja suurenemist pärast IRS-i. Kui SFC pärast IRS-i jäi samaks kui algtaseme SFC, arvutati sekkumise mõju nulliks.
Maailma Terviseorganisatsiooni pestitsiidide hindamisskeemi (WHOPES) kohaselt hinnati kohalike hõbejalg-krevettide tundlikkust pestitsiidide DDT ja SP suhtes standardsete in vitro biotestide abil [33]. Terved ja söötmata emased hõbekrevetid (18–25 SF rühma kohta) puututi kokku Universiti Sains Malaysia'st (USM, Malaisia; koordineerib Maailma Terviseorganisatsioon) saadud pestitsiididega, kasutades Maailma Terviseorganisatsiooni pestitsiiditundlikkuse testikomplekti [4,9, 33,34]. Iga pestitsiidide biotestide komplekti testiti kaheksa korda (neli testi kordust, igaüks samaaegselt kontrollkatsega). Kontrolltestid viidi läbi, kasutades USM-i poolt tarnitud risella (DDT jaoks) ja silikoonõli (SP jaoks) eelnevalt immutatud paberit. Pärast 60-minutilist kokkupuudet pandi sääsed WHO katseklaasidesse ja varustati 10% suhkrulahuses leotatud imava vatiga. Jälgiti 1 tunni pärast surnud sääskede arvu ja 24 tunni pärast lõplikku suremust. Resistentsuse staatust kirjeldatakse vastavalt Maailma Terviseorganisatsiooni suunistele: suremus 98–100% näitab vastuvõtlikkust, 90–98% näitab võimalikku resistentsust, mis vajab kinnitamist, ja <90% näitab resistentsust [33, 34]. Kuna suremus kontrollrühmas oli vahemikus 0–5%, siis suremuse järgi korrigeerimist ei tehtud.
Hinnati insektitsiidide biotõhusust ja jääkmõjusid kohalikele termiitidele välitingimustes. Kolmes sekkumismajapidamises (üks tavalise savikrohviga või PMP, üks tsemendikrohvi ja lubjakattega või CPLC, üks krohvimata ja värvimata telliskiviga või BUU) 2, 4 ja 12 nädalat pärast pritsimist viidi läbi WHO standardne bioanalüüs valguslõksusid sisaldavate koonustega. [27, 32]. Majapidamiste küte jäeti ebaühtlaste seinte tõttu välja. Igas analüüsis kasutati kõigis katsemajades 12 koonust (neli koonust majapidamise kohta, üks iga seina pinnatüübi kohta). Kinnitage koonused ruumi igale seinale erinevatel kõrgustel: üks pea kõrgusele (1,7–1,8 m), kaks vöökoha kõrgusele (0,9–1 m) ja üks põlve allapoole (0,3–0,5 m). Igasse WHO plastkoonuse kambrisse (üks koonus majapidamise tüübi kohta) paigutati kontrollina kümme toitmata emast sääske (10 koonuse kohta; kogutud kontrolllapilt aspiraatori abil). Pärast 30-minutilist kokkupuudet eemaldage sääsed ettevaatlikult sellest; koonilisse kambrisse küünarnuki aspiraatori abil ja viia need WHO katseklaasidesse, mis sisaldavad 10% suhkrulahust söötmiseks. Lõplik suremus 24 tunni pärast registreeriti temperatuuril 27 ± 2 °C ja suhtelise õhuniiskuse 80 ± 10% juures. Suremuse määrad vahemikus 5% kuni 20% korrigeeriti Abbotti valemi [27] abil järgmiselt:
kus P on korrigeeritud suremus, P1 on vaadeldud suremuse protsent ja C on kontrollrühma suremuse protsent. Uuringud, mille kontrollrühma suremus oli >20%, jäeti kõrvale ja tehti uuesti [27, 33].
Sekkumiskülas viidi läbi põhjalik leibkonnauuring. Iga leibkonna GPS-asukoht registreeriti koos selle ehitus- ja materjalitüübi, eluruumi ja sekkumisstaatusega. GIS-platvorm on välja töötanud digitaalse geoandmebaasi, mis sisaldab piirikihte küla, piirkonna, ringkonna ja osariigi tasandil. Kõik leibkondade asukohad on geosildistatud küla tasandi GIS-punktkihtide abil ning nende atribuutide teave on lingitud ja ajakohastatud. Igas leibkonna asukohas hinnati riski HT, insektitsiidivektorite tundlikkuse ja IRS-i staatuse põhjal (tabel 1) [11, 26, 29, 30]. Seejärel teisendati kõik leibkondade asukohapunktid temaatilisteks kaartideks, kasutades pöördvõrdelist kauguse kaalumist (IDW; resolutsioon põhineb leibkonna keskmisel pindalal 6 m2, võimsus 2, fikseeritud ümbritsevate punktide arv = 10, kasutades muutuvat otsinguraadiust, madalpääsfiltrit) ja kuupmeetrilist konvolutsioonikaardistamist [35]. Loodi kahte tüüpi temaatilisi ruumilisi riskikaarte: HT-põhised temaatilised kaardid ja pestitsiidivektorite tundlikkuse ning IRS-i staatuse (ISV ja IRSS) temaatilised kaardid. Seejärel ühendati kaks temaatilist riskikaarti kaalutud katteanalüüsi abil [36]. Selle protsessi käigus klassifitseeriti rasterkihid ümber üldisteks eelistusklassideks vastavalt erinevatele riskitasemetele (st kõrge, keskmine ja madal/riskita). Seejärel korrutati iga ümberklassifitseeritud rasterkiht sellele määratud kaaluga, mis põhines sääskede arvukust toetavate parameetrite suhtelisel tähtsusel (lähtudes levimusest uuringukülades, sääskede sigimispaikades ning puhke- ja toitumiskäitumises) [26, 29]. , 30, 37]. Mõlemale uuritavale riskikaardile määrati kaal 50:50, kuna need panustasid sääskede arvukusesse võrdselt (lisafail 1: tabel S2). Kaalutud katteteemaliste kaartide summeerimise teel luuakse lõplik liitriskikaart ja visualiseeritakse see GIS-platvormil. Lõplik riskikaart esitatakse ja kirjeldatakse liivakärbse riskiindeksi (SFRI) väärtuste abil, mis arvutatakse järgmise valemi abil:
Valemis on P riskiindeksi väärtus, L on iga leibkonna asukoha üldine riskiväärtus ja H on leibkonna kõrgeim riskiväärtus uuringupiirkonnas. Riskikaartide loomiseks valmistasime ette ja teostasime GIS-kihid ja analüüsi, kasutades ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA).
HT, ISV ja IRSS-i (nagu on kirjeldatud tabelis 1) kombineeritud mõjude uurimiseks sääskede arvukusele kodus (n = 24) viisime läbi mitmekordse regressioonanalüüsi. Uuringus registreeritud IRS-sekkumisel põhinevaid eluruumide omadusi ja riskitegureid käsitleti selgitavate muutujatena ning sääskede arvukust kasutati vastusmuutujana. Iga liivakärbeste arvukusega seotud selgitava muutuja kohta viidi läbi ühemuutuja Poissoni regressioonanalüüs. Ühemuutuja analüüsi käigus eemaldati mitmekordsest regressioonanalüüsist muutujad, mis ei olnud olulised ja mille P-väärtus oli suurem kui 15%. Interaktsioonide uurimiseks kaasati mitmekordsesse regressioonanalüüsi samaaegselt kõigi võimalike oluliste muutujate kombinatsioonide (leidusid ühemuutuja analüüsis) interaktsiooniterminid ja mitteolulised terminid eemaldati mudelist järk-järgult, et luua lõplik mudel.
Leibkonna tasandi riskihindamine viidi läbi kahel viisil: leibkonna tasandi riskihindamine ja riskipiirkondade kombineeritud ruumiline hindamine kaardil. Leibkonna tasandi riskihinnanguid hinnati, kasutades korrelatsioonianalüüsi leibkonna riskihinnangute ja liivakärbeste tiheduse vahel (kogutud 6 sentinel-leibkonnast ja 6 sekkumisleibkonnast; nädalad enne ja pärast IRS-i rakendamist). Ruumilisi riskitsoone hinnati, kasutades erinevatest leibkondadest kogutud sääskede keskmist arvu ja neid võrreldi riskirühmade vahel (st madala, keskmise ja kõrge riskiga tsoonid). Igas IRS-i voorus valiti juhuslikult 12 leibkonda (4 leibkonda igas kolmes riskitsooni tasemes; öiseid kogumisi viiakse läbi iga 2, 4 ja 12 nädala järel pärast IRS-i) sääskede kogumiseks, et testida terviklikku riskikaarti. Lõpliku regressioonimudeli testimiseks kasutati samu leibkonna andmeid (st HT, VSI, IRSS ja keskmine sääskede tihedus). Välivaatluste ja mudeli abil ennustatud leibkonna sääskede tiheduse vahel viidi läbi lihtne korrelatsioonianalüüs.
Entomoloogiliste ja IRS-iga seotud andmete kokkuvõtmiseks arvutati kirjeldavad statistikad, nagu keskmine, miinimum, maksimum, 95% usaldusvahemikud (CI) ja protsendid. Hõbeputukate (insektitsiidide jääkide) keskmine arv/tihedus ja suremus, kasutades parameetrilisi teste [paarisvalimide t-test (normaalselt jaotatud andmete puhul)] ja mitteparameetrilisi teste (Wilcoxoni astakukood), et võrrelda kodude pinnatüüpide efektiivsust (iee, BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP ja CPLC vs. PMP) test mittenormaalselt jaotatud andmete puhul). Kõik analüüsid viidi läbi SPSS v.20 tarkvara abil (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).
Arvutati sekkumiskülade leibkondade hõlmatus IRS-i DDT ja SP voorude ajal. Kokku sai igas voorus IRS-i 205 leibkonda, sealhulgas 179 leibkonda (87,3%) DDT voorus ja 194 leibkonda (94,6%) SP voorus VL-vektorite tõrjeks. Pestitsiididega täielikult töödeldud leibkondade osakaal oli SP-IRS-i ajal suurem (86,3%) kui DDT-IRS-i ajal (52,7%). Leibkondade arv, kes loobusid IRS-ist DDT ajal, oli 26 (12,7%) ja leibkondade arv, kes loobusid IRS-ist SP ajal, oli 11 (5,4%). DDT ja SP voorude ajal registreeriti osaliselt töödeldud leibkondi vastavalt 71 (34,6% kõigist töödeldud leibkondadest) ja 17 leibkonda (8,3% kõigist töödeldud leibkondadest).
WHO pestitsiidiresistentsuse suuniste kohaselt oli hõbekrevettide populatsioon sekkumiskohas alfa-tsüpermetriini suhtes täielikult vastuvõtlik (0,05%), kuna katse ajal (24 tundi) teatatud keskmine suremus oli 100%. Täheldatud allakäigu määr oli 85,9% (95% CI: 81,1–90,6%). DDT puhul oli allakäigu määr 24 tunni möödudes 22,8% (95% CI: 11,5–34,1%) ja keskmine elektroonilise testi suremus oli 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%). Tulemused näitasid, et hõbejalg-krevettidel tekkis sekkumiskohas täielik resistentsus DDT suhtes.
Tabelis 3 on kokku võetud DDT ja SP-ga töödeldud erinevat tüüpi pindade (erinevad ajavahemikud pärast IRS-i) koonuste bioanalüüsi tulemused. Meie andmed näitasid, et 24 tunni pärast olid mõlemad insektitsiidid (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 (DDT-IRS ja BUU puhul) CPLC: t(2) = –5,86, P = 0,03 ja PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC ja PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 ja SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; suremus vähenes aja jooksul pidevalt. SP-IRS puhul: 2 nädalat pärast pritsimist kõigi seinatüüpide puhul (st 95,6% kokku) ja 4 nädalat pärast pritsimist kõigi seinatüüpide puhul Ainult CPLC seinad (st 82,5). DDT rühmas oli suremus kõigi seinatüüpide puhul kõigil ajahetkedel pärast IRS-i biotesti püsivalt alla 70%. DDT ja SP keskmised eksperimentaalsed suremuse määrad pärast 12-nädalast pihustamist olid vastavalt 25,1% ja 63,2%. Kolme pinnatüübi puhul olid kõrgeimad keskmised suremuse määrad DDT puhul 61,1% (PMP puhul 2 nädalat pärast IRS-i), 36,9% (CPLC puhul 4 nädalat pärast IRS-i) ja 28,9% (CPLC puhul 4 nädalat pärast IRS-i). Minimaalsed määrad on 55% (BUU puhul 2 nädalat pärast IRS-i), 32,5% (PMP puhul 4 nädalat pärast IRS-i) ja 20% (PMP puhul 4 nädalat pärast IRS-i; USA IRS). SP puhul olid kõrgeimad keskmised suremuse määrad kõikide pinnatüüpide puhul 97,2% (CPLC puhul 2 nädalat pärast IRS-i), 82,5% (CPLC puhul 4 nädalat pärast IRS-i) ja 67,5% (CPLC puhul 4 nädalat pärast IRS-i). US IRS). nädalat pärast IRS-i); madalaimad määrad olid 94,4% (BUU puhul 2 nädalat pärast IRS-i), 75% (PMP puhul 4 nädalat pärast IRS-i) ja 58,3% (PMP puhul 12 nädalat pärast IRS-i). Mõlema insektitsiidi puhul varieerus suremus PMP-ga töödeldud pindadel ajavahemike jooksul kiiremini kui CPLC ja BUU-ga töödeldud pindadel.
Tabel 4 võtab kokku DDT- ja SP-põhiste IRS-voorude sekkumismõjud (st sääskede arvukuse muutused pärast IRS-i) (lisafail 1: joonis S1). DDT-IRS-i puhul oli hõbejalgsete mardikate arvukuse vähenemine pärast IRS-intervalli 34,1% (2 nädala pärast), 25,9% (4 nädala pärast) ja 14,1% (12 nädala pärast). SP-IRS-i puhul olid vähenemise määrad 90,5% (2 nädala pärast), 66,7% (4 nädala pärast) ja 55,6% (12 nädala pärast). Suurim hõbekrevettide arvukuse vähenemine sentinellmajapidamistes DDT ja SP IRS-i aruandlusperioodidel oli vastavalt 2,8% (2 nädala pärast) ja 49,1% (2 nädala pärast). SP-IRS perioodil oli valgekõhuliste faasanite arvukuse vähenemine (enne ja pärast) sarnane pritsimisega tegelevates majapidamistes (t(2) = –9,09, P < 0,001) ja sentinell-majapidamistes (t(2) = –1,29, P = 0,33). Võrreldes DDT-IRS-iga oli see suurem kõigil kolmel ajavahemikul pärast IRS-i. Mõlema insektitsiidi puhul suurenes hõbeputukate arvukus sentinell-majapidamistes 12 nädalat pärast IRS-i (st vastavalt 3,6% ja 9,9% SP ja DDT puhul). SP ja DDT ajal pärast IRS-i koosolekuid koguti sentinell-farmidest vastavalt 112 ja 161 hõbekrevetti.
Hõbedaste krevettide tiheduses ei täheldatud leibkondade rühmade vahel olulisi erinevusi (st pritsitud vs. sentinell: t(2) = –3,47, P = 0,07; pritsitud vs. kontroll: t(2) = –2,03, P = 0,18; sentinell vs. kontroll: IRS-i nädalate jooksul pärast DDT-d, t(2) = –0,59, P = 0,62). Seevastu täheldati hõbedate krevettide tiheduses olulisi erinevusi pritsitud ja kontrollrühma vahel (t(2) = –11,28, P = 0,01) ning pritsitud ja kontrollrühma vahel (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS paar nädalat pärast SP. SP-IRS-i puhul ei täheldatud sentinell- ja kontrollperede vahel olulisi erinevusi (t(2) = -0,48, P = 0,68). Joonis 2 näitab hõbekõhufaasanite keskmist asustustihedust farmides, mida on täielikult ja osaliselt töödeldud IRS-ratastega. Täielikult ja osaliselt majandatud faasanite asustustiheduses ei olnud olulisi erinevusi täielikult majandatud ja osaliselt majandatud majapidamiste vahel (keskmiselt 7,3 ja 2,7 isendit püünise kohta öö kohta). DDT-IRS ja SP-IRS puhul ei olnud olulisi erinevusi ning mõnda majapidamist pritsiti mõlema insektitsiidiga (keskmiselt 7,5 ja 4,4 isendit öö kohta vastavalt DDT-IRS ja SP-IRS puhul) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Hõbekrevettide asustustihedus erines aga täielikult ja osaliselt pritsitud farmides SP ja DDT IRS voorude vahel oluliselt (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Hõbetiivaliste haisulutikate hinnanguline keskmine tihedus täielikult ja osaliselt töödeldud leibkondades Mahanari külas Lavapuris 2 nädalat enne IRS-i ning 2, 4 ja 12 nädalat pärast IRS-i, DDT- ja SP-voorusid.
Hõbedase kreveti tekkimise ja taaselustaatuse jälgimiseks enne ja mitu nädalat pärast IRS-i rakendamist töötati välja põhjalik ruumiline riskikaart (Lavapur Mahanari küla; kogupindala: 26 723 km2) madala, keskmise ja kõrge ruumilise riskiga tsoonide kindlakstegemiseks (joonis 3, 4). ... Ruumilise riskikaardi koostamise ajal hinnati leibkondade kõrgeimaks riskiskooriks „12“ (st „8“ HT-põhiste riskikaartide puhul ja „4“ VSI- ja IRSS-põhiste riskikaartide puhul). Minimaalne arvutatud riskiskoor on „null“ või „risk puudub“, välja arvatud DDT-VSI ja IRSS-kaartide puhul, mille minimaalne skoor on 1. HT-põhine riskikaart näitas, et suur osa Lavapur Mahanari külast (st 19 994,3 km2; 74,8%) on kõrge riskiga piirkond, kus elanikud puutuvad kõige tõenäolisemalt kokku sääskedega ja võivad nendega uuesti kokku puutuda. DDT, SP-ISi ja IRSSi riskigraafikute vahel varieerub ala hõlmatus kõrge (DDT 20,2%; SP 4,9%), keskmise (DDT 22,3%; SP 4,6%) ja madala/riskita (DDT 57,5%; SP 90,5) tsooni vahel (t(2) = 12,7, P < 0,05) (joonis 3, 4). Lõplik koostatud liitriskikaart näitas, et SP-IRS-il olid paremad kaitsevõimed kui DDT-IRS-il kõigil kõrge riskiga piirkondade tasemetel. Kõrge riskiga ala vähenes pärast SP-IRS-i vähem kui 7%-ni (1837,3 km2) ja suurem osa piirkonnast (st 53,6%) muutus madala riskiga piirkonnaks. DDT-IRS perioodil oli kombineeritud riskikaardil hinnatud kõrge ja madala riskiga alade osakaal vastavalt 35,5% (9498,1 km2) ja 16,2% (4342,4 km2). Enne IRS-i rakendamist ja mitu nädalat pärast seda töödeldud ja sentinel-leibkondades mõõdetud liivakärbeste tihedus joonistati ja visualiseeriti kombineeritud riskikaardil iga IRS-i vooru (st DDT ja SP) kohta (joonis 3, 4). Leibkondade riskiskooride ja enne ja pärast IRS-i registreeritud hõbekrevettide keskmise tiheduse vahel oli hea kooskõla (joonis 5). Kahe IRS-vooru põhjal arvutatud järjepidevusanalüüsi R2 väärtused (P < 0,05) olid järgmised: 0,78 2 nädalat enne DDT-d, 0,81 2 nädalat pärast DDT-d, 0,78 4 nädalat pärast DDT-d, 0,83 pärast DDT-DDT-d 12 nädalat, DDT kokku pärast SP oli 0,85, 0,82 2 nädalat enne SP-d, 0,38 2 nädalat pärast SP-d, 0,56 4 nädalat pärast SP-d, 0,81 12 nädalat pärast SP-d ja 0,79 2 nädalat pärast SP-d kokku (lisafail 1: tabel S3). Tulemused näitasid, et SP-IRS-i sekkumise mõju kõigile HT-dele suurenes 4 nädala jooksul pärast IRS-i. DDT-IRS jäi kõigi HT-de puhul pärast IRS-i rakendamist kõigil ajahetkedel ebaefektiivseks. Integreeritud riskikaardi ala välihindamise tulemused on kokku võetud tabelis 5. IRS-i voorude puhul oli hõbekõhukrevettide keskmine arvukus ja osakaal koguarvukusest kõrge riskiga piirkondades (st >55%) kõigil IRS-järgsetel ajahetkedel suurem kui madala ja keskmise riskiga piirkondades. Entomoloogiliste perekondade (st sääskede kogumiseks valitud perekondade) asukohad on kaardistatud ja visualiseeritud lisafailis 1: joonis S2.
Kolme tüüpi GIS-põhised ruumilised riskikaardid (st HT, IS ja IRSS ning HT, IS ja IRSS kombinatsioon) haisulutikate riskialade kindlakstegemiseks enne ja pärast DDT-IRS-i Mahnari külas Lavapuris, Vaishali ringkonnas (Bihari osariigis).
Kolme tüüpi GIS-põhiseid ruumilise riski kaarte (st HT, IS ja IRSS ning HT, IS ja IRSS kombinatsioon) hõbetäpikkrevettide riskialade tuvastamiseks (võrreldes Kharbangiga)
DDT-(a, c, e, g, i) ja SP-IRS-i (b, d, f, h, j) mõju erinevatele leibkonnatüübi riskirühmadele arvutati, hinnates leibkonna riskide vahelist „R2“. Leibkonna näitajate ja P. argentipese keskmise tiheduse hindamine 2 nädalat enne IRS-i rakendamist ning 2, 4 ja 12 nädalat pärast IRS-i rakendamist Lavapur Mahnari külas Vaishali ringkonnas Bihari osariigis.
Tabel 6 võtab kokku kõigi helveste tihedust mõjutavate riskitegurite ühemuutujalise analüüsi tulemused. Kõik riskitegurid (n = 6) leiti olevat oluliselt seotud leibkondade sääskede tihedusega. Täheldati, et kõigi asjakohaste muutujate olulisuse tase andis P-väärtused alla 0,15. Seega säilitati kõik selgitavad muutujad mitmekordse regressioonianalüüsi jaoks. Lõpliku mudeli kõige sobivam kombinatsioon loodi viie riskiteguri põhjal: TF, TW, DS, ISV ja IRSS. Tabelis 7 on loetletud lõppmudelis valitud parameetrite üksikasjad, samuti korrigeeritud koefitsiendid, 95% usaldusvahemikud (CI) ja P-väärtused. Lõplik mudel on väga oluline, R2 väärtusega 0,89 (F(5) = 27,9, P < 0,001).
TR jäeti lõplikust mudelist välja, kuna see oli teiste selgitavate muutujatega võrreldes kõige vähem oluline (P = 0,46). Väljatöötatud mudelit kasutati moskiitkärbeste tiheduse ennustamiseks 12 erineva leibkonna andmete põhjal. Valideerimistulemused näitasid tugevat korrelatsiooni põllul täheldatud sääskede tiheduse ja mudeli abil ennustatud sääskede tiheduse vahel (r = 0,91, P < 0,001).
Eesmärk on likvideerida viirusvihma (VL) India endeemilistest osariikidest aastaks 2020 [10]. Alates 2012. aastast on India teinud märkimisväärseid edusamme VL-i esinemissageduse ja suremuse vähendamisel [10]. Üleminek DDT-lt SP-le 2015. aastal oli suur muutus IRS-i ajaloos Bihari osariigis Indias [38]. VL-i ruumilise riski ja selle vektorite arvukuse mõistmiseks on läbi viidud mitu makrotasandi uuringut. Kuigi VL-i levimuse ruumiline jaotus on pälvinud üha suuremat tähelepanu kogu riigis, on mikrotasandil tehtud vähe uuringuid. Lisaks on mikrotasandil andmed vähem järjepidevad ning neid on raskem analüüsida ja mõista. Meie teada on see uuring esimene aruanne, mis hindab IRS-i jääkide efektiivsust ja sekkumise mõju insektitsiidide DDT ja SP kasutamisel HT-de seas Bihari (India) riikliku VL-i vektorite tõrje programmi raames. See on ka esimene katse töötada välja ruumiline riskikaart ja sääskede tiheduse analüüsi mudel, et paljastada sääskede ruumiline ja ajalisjaotus mikrotasandil IRS-i sekkumise tingimustes.
Meie tulemused näitasid, et SP-IRS-i omaksvõtt oli kõigis leibkondades kõrge ja et enamik leibkondi olid täielikult töödeldud. Biotesti tulemused näitasid, et uuringukülas olid hõbe liivakärbsed beeta-tsüpermetriini suhtes väga tundlikud, kuid DDT suhtes üsna madalad. Hõbekrevettide keskmine suremus DDT suhtes on alla 50%, mis näitab kõrget resistentsuse taset DDT suhtes. See on kooskõlas varasemate uuringute tulemustega, mis viidi läbi erinevatel aegadel India VL-endeemiliste osariikide, sealhulgas Bihari, eri külades [8,9,39,40]. Lisaks pestitsiiditundlikkusele on oluline teave ka pestitsiidide jääkide efektiivsus ja sekkumise mõjud. Jääkmõjude kestus on programmeerimistsükli jaoks oluline. See määrab IRS-i voorude vahelised intervallid, nii et populatsioon jääb kaitstuks kuni järgmise pritsimiseni. Koonuste biotesti tulemused näitasid olulisi erinevusi suremuses seinapindade tüüpide vahel erinevatel ajahetkedel pärast IRS-i. Suremus DDT-ga töödeldud pindadel oli alati alla WHO rahuldava taseme (st ≥80%), samas kui SP-ga töödeldud seintel püsis suremus rahuldavana kuni neljanda nädalani pärast IRS-i; Nendest tulemustest on selge, et kuigi uuringupiirkonnas leitud hõbejalg-krevetid on SP suhtes väga tundlikud, varieerub SP jääkefektiivsus sõltuvalt HT-st. Nagu DDT, ei vasta ka SP WHO suunistes [41, 42] määratletud efektiivsuse kestusele. See ebaefektiivsus võib olla tingitud IRS-i ebaõigest rakendamisest (st pumba liigutamine sobiva kiirusega, kaugus seinast, väljalaskekiirus ja veepiiskade suurus ning nende ladestumine seinale), samuti pestitsiidide ebamõistlikust kasutamisest (st lahuse valmistamine) [11, 28, 43]. Kuna see uuring viidi läbi range järelevalve ja kontrolli all, võib Maailma Terviseorganisatsiooni soovitatud kõlblikkusaja mittetäitmise teine põhjus olla kvaliteedikontrolli moodustava SP kvaliteet (st toimeaine või „AI“ protsent).
Kolmest pestitsiidide püsivuse hindamiseks kasutatud pinnatüübist täheldati BUU ja CPLC vahel olulisi suremuse erinevusi kahe pestitsiidi puhul. Teine uus leid on see, et CPLC näitas paremat jääkide efektiivsust peaaegu kõigis ajavahemikes pärast pritsimist, millele järgnesid BUU ja PMP pinnad. Kaks nädalat pärast IRS-i registreeriti aga PMP-l vastavalt kõrgeim ja teine kõrgeim suremus DDT ja SP puhul. See tulemus näitab, et PMP pinnale ladestunud pestitsiid ei püsi pikka aega. See pestitsiidijääkide efektiivsuse erinevus seinatüüpide vahel võib olla tingitud mitmetest põhjustest, näiteks seinakemikaalide koostisest (kõrgem pH põhjustab mõnede pestitsiidide kiiret lagunemist), imendumiskiirusest (kõrgem mullaseintel), bakterite lagunemise kättesaadavusest ja seinamaterjalide lagunemiskiirusest, samuti temperatuurist ja niiskusest [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Meie tulemused toetavad mitmeid teisi uuringuid insektitsiidiga töödeldud pindade jääkide efektiivsuse kohta erinevate haigusvektorite vastu [45, 46, 50, 51].
Sääskede arvukuse vähenemise hinnangud töödeldud leibkondades näitasid, et SP-IRS oli sääskede tõrjes kõigil IRS-i järgsetel intervallidel efektiivsem kui DDT-IRS (P < 0,001). SP-IRS-i ja DDT-IRS-i voorude puhul oli töödeldud leibkondade arvukuse vähenemise määr 2–12 nädala jooksul vastavalt 55,6–90,5% ja 14,1–34,1%. Need tulemused näitasid ka, et P. argentipes'i arvukusele sentinell-leibkondades täheldati olulist mõju 4 nädala jooksul pärast IRS-i rakendamist; argentipes'i arvukus suurenes mõlemas IRS-i voorus 12 nädalat pärast IRS-i; Siiski ei olnud kahe IRS-i vooru vahel sentinell-leibkondades sääskede arvukuses olulist erinevust (P = 0,33). Hõbedaste krevettide tiheduse statistilise analüüsi tulemused leibkondade rühmade vahel igas voorus ei näidanud samuti olulisi erinevusi DDT-s kõigis neljas leibkonnarühmas (st pritsitud vs. sentinell; pritsitud vs. kontroll; sentinell vs. kontroll; täielik vs. osaline). Kaks perekonda: IRS ja SP-IRS (st sentinel- vs. kontroll ja täielik vs. osaline). Siiski täheldati hõbekrevettide tiheduse olulisi erinevusi DDT ja SP-IRS voorude vahel osaliselt ja täielikult pritsitud farmides. See tähelepanek koos asjaoluga, et sekkumise mõju arvutati mitu korda pärast IRS-i, viitab sellele, et SP on efektiivne sääskede tõrjeks kodudes, mis on osaliselt või täielikult töödeldud, kuid mitte töötlemata. Kuigi DDT-IRS ja SP IRS voorude vahel ei olnud sääskede arvus sentinel-majades statistiliselt olulisi erinevusi, oli DDT-IRS vooru ajal kogutud sääskede keskmine arv SP-IRS vooruga võrreldes madalam. Kogus ületab koguse. See tulemus viitab sellele, et vektoritundlik insektitsiid, millel on leibkondade seas suurim IRS-i levik, võib avaldada populatsiooni mõju sääskede tõrjele leibkondades, mida ei pritsitud. Tulemuste kohaselt oli SP-l esimestel päevadel pärast IRS-i parem ennetav toime sääsehammustuste vastu kui DDT-l. Lisaks kuulub alfa-tsüpermetriin SP-rühma, millel on sääskedele kontaktne ärritus ja otsene toksilisus ning mis sobib IRS-i raviks [51, 52]. See võib olla üks peamisi põhjuseid, miks alfa-tsüpermetriinil on eelpostides minimaalne mõju. Teises uuringus [52] leiti, et kuigi alfa-tsüpermetriin näitas laborikatsetes ja onnides olemasolevaid reaktsioone ja kõrget vaigistavat toimet, ei tekitanud ühend sääskedel kontrollitud laboritingimustes tõrjuvat vastust. kämping. veebisait.
Selles uuringus töötati välja kolme tüüpi ruumilisi riskikaarte; leibkonna ja piirkonna tasandi ruumilisi riskihinnanguid hinnati hõbejalg-krevettide tiheduse välivaatluste kaudu. HT-l põhinev riskitsoonide analüüs näitas, et enamikul Lavapur-Mahanara külapiirkondadest (>78%) on liivakärbse esinemise ja taasilmumise risk kõrgeim. See on ilmselt peamine põhjus, miks Rawalpur Mahanari VL on nii populaarne. Leiti, et üldine ISV ja IRSS, samuti lõplik kombineeritud riskikaart, andsid SP-IRS-vooru ajal (kuid mitte DDT-IRS-voorus) kõrge riskiga alade protsendi madalamaks. Pärast SP-IRS-i muudeti suured GT-l põhinevad kõrge ja mõõduka riskiga tsoonide alad madala riskiga tsoonideks (st 60,5%; kombineeritud riskikaardi hinnangud), mis on peaaegu neli korda madalam (16,2%) kui DDT-l. – Olukord on näidatud ülaltoodud IRS-i portfelli riskidiagrammil. See tulemus näitab, et IRS on sääskede tõrjeks õige valik, kuid kaitse aste sõltub insektitsiidi kvaliteedist, tundlikkusest (sihtmärgiks oleva vektori suhtes), vastuvõetavusest (IRS-i ajal) ja selle kasutamisest;
Kodumajapidamiste riskihindamise tulemused näitasid head vastavust (P < 0,05) riskihinnangute ja erinevatest majapidamistest kogutud hõbejalg-krevettide tiheduse vahel. See viitab sellele, et tuvastatud majapidamiste riskiparameetrid ja nende kategoorilised riskiskoorid sobivad hästi hõbekrevettide kohaliku arvukuse hindamiseks. IRS-i järgse DDT vastavusanalüüsi R2 väärtus oli ≥ 0,78, mis oli võrdne või suurem kui IRS-i eelne väärtus (st 0,78). Tulemused näitasid, et DDT-IRS oli efektiivne kõigis kõrge riskiga tsoonides (st kõrge, keskmise ja madala). SP-IRS-vooru puhul leidsime, et R2 väärtus kõikus teisel ja neljandal nädalal pärast IRS-i rakendamist, väärtused kaks nädalat enne IRS-i rakendamist ja 12 nädalat pärast IRS-i rakendamist olid peaaegu samad; see tulemus peegeldab SP-IRS-iga kokkupuute olulist mõju sääskedele, mis näitas IRS-i järgse ajaintervalliga vähenevat trendi. SP-IRS-i mõju on eelmistes peatükkides esile tõstetud ja käsitletud.
Ühendatud kaardi riskitsoonide väliauditi tulemused näitasid, et IRS-vooru ajal koguti kõige rohkem hõbekrevette kõrge riskiga tsoonides (st >55%), millele järgnesid keskmise ja madala riskiga tsoonid. Kokkuvõttes on GIS-põhine ruumiline riskihindamine osutunud tõhusaks otsustusvahendiks erinevate ruumiandmete kihtide koondamiseks nii eraldi kui ka kombinatsioonis, et tuvastada liivikärbse riskialasid. Välja töötatud riskikaart annab põhjaliku ülevaate sekkumiseelsetest ja -järgsetest tingimustest (st leibkonna tüüp, IRS-i staatus ja sekkumise mõjud) uuringupiirkonnas, mis vajavad kohest tegutsemist või parandamist, eriti mikrotasandil. Väga populaarne olukord. Tegelikult on mitmed uuringud kasutanud GIS-tööriistu vektorite paljunemiskohtade riski ja haiguste ruumilise leviku kaardistamiseks makrotasandil [24, 26, 37].
Hõbedase kreveti tiheduse analüüsimiseks hinnati statistiliselt IRS-põhiste sekkumiste pidamise omadusi ja riskitegureid. Kuigi kõik kuus tegurit (st TF, TW, TR, DS, ISV ja IRSS) olid ühemuutuja analüüsides oluliselt seotud hõbejalg-krevettide kohaliku arvukusega, valiti lõplikus mitmekordse regressioonimudelis neist viiest ainult üks. Tulemused näitavad, et IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS jne vangistuses majandamise omadused ja sekkumistegurid uuringupiirkonnas sobivad hõbedase kreveti tekkimise, taastumise ja paljunemise jälgimiseks. Mitmekordses regressioonianalüüsis ei leitud TR-i oluliseks ja seetõttu seda lõplikus mudelis ei valitud. Lõplik mudel oli väga oluline, kusjuures valitud parameetrid selgitasid 89% hõbejalg-krevettide tihedusest. Mudeli täpsuse tulemused näitasid tugevat korrelatsiooni ennustatud ja vaadeldava hõbedase kreveti tiheduse vahel. Meie tulemused toetavad ka varasemaid uuringuid, mis käsitlesid sotsiaalmajanduslikke ja pidamise riskitegureid, mis on seotud viiruse levimuse ja vektori ruumilise levikuga Bihari maapiirkondades [15, 29].
Selles uuringus ei hinnanud me pestitsiidide sadestumist pritsitud seintele ega IRS-is kasutatava pestitsiidi kvaliteeti (st). Pestitsiidide kvaliteedi ja koguse erinevused võivad mõjutada sääskede suremust ja IRS-sekkumiste tõhusust. Seega võib hinnanguline suremus pinnatüüpide vahel ja sekkumiste mõju leibkondade rühmade vahel tegelikest tulemustest erineda. Neid punkte arvesse võttes saab planeerida uue uuringu. Uuringukülade riskiala kogupindala hindamine (GIS-i riskikaardistamise abil) hõlmab küladevahelisi avatud alasid, mis mõjutab riskitsoonide klassifitseerimist (st tsoonide tuvastamist) ja laieneb erinevatele riskitsoonidele; see uuring viidi aga läbi mikrotasandil, seega on vabal maal riskialade klassifitseerimisele vaid väike mõju; lisaks võib küla kogupindala piires erinevate riskitsoonide tuvastamine ja hindamine anda võimaluse valida alasid tulevaste uute elamute ehitamiseks (eriti madala riskiga tsoonide valimine). Üldiselt annavad selle uuringu tulemused mitmekesist teavet, mida pole varem mikroskoopilisel tasandil uuritud. Kõige olulisem on see, et küla riskikaardi ruumiline esitus aitab tuvastada ja grupeerida erinevates riskipiirkondades asuvaid leibkondi, võrreldes traditsiooniliste maapealsete uuringutega on see meetod lihtne, mugav, kulutõhus ja vähem töömahukas, pakkudes otsustajatele teavet.
Meie tulemused näitavad, et uuringuküla kohalikud hõbekalad on välja arendanud resistentsuse (st on väga resistentsed) DDT suhtes ja sääskede ilmumist täheldati kohe pärast IRS-i; alfa-tsüpermetriin näib olevat õige valik viirusnakkuste vektorite IRS-i tõrjeks tänu oma 100% suremuse ja parema sekkumise efektiivsuse hõbekärbeste vastu, samuti paremale kogukonna aktsepteerimisele võrreldes DDT-IRS-iga. Siiski leidsime, et sääskede suremus SP-ga töödeldud seintel varieerus sõltuvalt pinnatüübist; täheldati nõrka jääktõhusust ja WHO soovitatud aega pärast IRS-i ei saavutatud. See uuring annab hea lähtepunkti aruteluks ja selle tulemused vajavad edasist uurimist, et välja selgitada tegelikud algpõhjused. Liivakärbeste tiheduse analüüsi mudeli ennustustäpsus näitas, et Bihari VL-i endeemilistes külades saab liivakärbeste tiheduse hindamiseks kasutada pidamisomaduste, vektorite insektitsiiditundlikkuse ja IRS-i staatuse kombinatsiooni. Meie uuring näitab ka, et GIS-põhine ruumilise riski kaardistamine (makrotasandil) võib olla kasulik vahend riskipiirkondade kindlakstegemiseks, et jälgida liivamasside tekkimist ja taasilmumist enne ja pärast IRS-i kohtumisi. Lisaks annavad ruumilised riskikaardid tervikliku ülevaate riskipiirkondade ulatusest ja olemusest eri tasemetel, mida ei saa uurida traditsiooniliste väliuuringute ja tavapäraste andmekogumismeetodite abil. GIS-kaartide abil kogutud mikroruumiline riskiteave aitab teadlastel ja rahvatervise uurijatel välja töötada ja rakendada uusi tõrjestrateegiaid (nt ühekordne sekkumine või integreeritud vektoritõrje), et jõuda erinevate leibkondade rühmadeni olenevalt riskitasemete olemusest. Lisaks aitab riskikaart optimeerida tõrjeressursside jaotust ja kasutamist õigel ajal ja õiges kohas, et parandada programmi tõhusust.
Maailma Terviseorganisatsioon. Tähelepanuta jäetud troopilised haigused, varjatud edusammud, uued võimalused. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Juurdepääsu kuupäev: 15. märts 2014.
Maailma Terviseorganisatsioon. Leishmaniaasi tõrje: Maailma Terviseorganisatsiooni leishmaniaasi tõrje ekspertkomitee koosoleku aruanne. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Juurdepääsu kuupäev: 19. märts 2014.
Singh S. Leishmania ja HIV-koinfektsiooni epidemioloogia, kliinilise esituse ja diagnoosimise muutuvad trendid Indias. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Riiklik vektorhaiguste tõrje programm (NVBDCP). Kala Azari hävitamise programmi kiirendamine. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Juurdepääsu kuupäev: 17. aprill 2018.
Muniaraj M. Kuna lootus kala-azari (vistseraalse leišmaniaasi) likvideerimiseks aastaks 2010 on väike, mille puhanguid Indias perioodiliselt esineb, kas süüdistada tuleks vektorite tõrjemeetmeid või inimese immuunpuudulikkuse viiruse koinfektsiooni või ravi? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP. Uus strateegia kala azari likvideerimiseks Bihari maapiirkondades. Indian Journal of Medical Research. 2007;126:447–51.
Postituse aeg: 20. mai 2024