Atlikušo pesticīdu izsmidzināšana telpās (IRS) ir viscerālās leišmaniozes (VL) pārnēsātāju kontroles centienu pamatā Indijā. Maz ir zināms par IRS kontroles ietekmi uz dažāda veida mājsaimniecībām. Šeit mēs izvērtējam, vai IRS, izmantojot insekticīdus, rada vienādu atlikumu un intervences ietekmi uz visu veidu mājsaimniecībām ciematā. Mēs arī izstrādājām kombinētas telpiskās riska kartes un odu blīvuma analīzes modeļus, kuru pamatā ir mājsaimniecību raksturlielumi, pesticīdu jutība un IRS statuss, lai pārbaudītu pārnēsātāju telpiski-laicīgo sadalījumu mikroskalas līmenī.
Pētījums tika veikts divos Mahnara kvartāla ciematos Bihāras štata Vaišali rajonā. Tika novērtēta VL vektoru (P. argentipes) kontrole ar IRS, izmantojot divus insekticīdus [dihlordifeniltrihloretānu (DDT 50%) un sintētiskos piretroīdus (SP 5%)]. Insekticīdu atlikušā efektivitāte laikā uz dažāda veida sienām tika novērtēta, izmantojot konusa bioanalīzes metodi, kā iesaka Pasaules Veselības organizācija. Vietējo sudrabzivtiņu jutība pret insekticīdiem tika pārbaudīta, izmantojot in vitro bioanalīzes metodi. Odu blīvums pirms un pēc IRS dzīvojamās mājās un dzīvnieku patversmēs tika uzraudzīts, izmantojot gaismas slazdus, ko no plkst. 18:00 līdz 6:00 uzstādīja Slimību kontroles un profilakses centri. Vispiemērotākais odu blīvuma analīzes modelis tika izstrādāts, izmantojot daudzkārtēju loģistiskās regresijas analīzi. ĢIS balstīta telpiskās analīzes tehnoloģija tika izmantota, lai kartētu vektoru pesticīdu jutības sadalījumu pa mājsaimniecību tipiem, un mājsaimniecību IRS statuss tika izmantots, lai izskaidrotu sudrabgarneļu telpiski-laicīgo sadalījumu.
Sudraba odi ir ļoti jutīgi pret SP (100%), bet uzrāda augstu rezistenci pret DDT, mirstības līmenis ir 49,1%. Tika ziņots, ka SP-IRS sabiedrības atzinība ir labāka nekā DDT-IRS visu veidu mājsaimniecībās. Atlikušā efektivitāte atšķīrās atkarībā no sienu virsmām; neviens no insekticīdiem neatbilda Pasaules Veselības organizācijas IRS ieteiktajam darbības ilgumam. Visos laika punktos pēc IRS lietošanas SP-IRS izraisītais smirdīgo blakšu samazinājums bija lielāks starp mājsaimniecību grupām (t.i., smidzinātājiem un kontrolputniem) nekā DDT-IRS. Apvienotā telpiskā riska karte parāda, ka SP-IRS ir labāka odu kontroles ietekme nekā DDT-IRS visās mājsaimniecību tipa riska zonās. Daudzlīmeņu loģistiskās regresijas analīze identificēja piecus riska faktorus, kas bija cieši saistīti ar sudraba garneļu blīvumu.
Rezultāti sniegs labāku izpratni par IRS praksi viscerālās leišmaniozes kontrolē Bihārā, kas varētu palīdzēt virzīt turpmākos centienus uzlabot situāciju.
Viscerālā leišmanioze (VL), kas pazīstama arī kā kala-azar, ir endēmiska, novārtā atstāta tropu vektoru pārnēsāta slimība, ko izraisa Leishmania ģints protozoju parazīti. Indijas subkontinentā (IS), kur cilvēki ir vienīgais rezervuāra saimnieks, parazīts (t. i., Leishmania donovani) cilvēkiem tiek pārnests ar inficētu odu mātīšu (Phlebotomus argentipes) kodumiem [1, 2]. Indijā VL galvenokārt ir sastopama četros centrālajos un austrumu štatos: Bihārā, Džhārkhandā, Rietumbengālē un Utarpradēšā. Daži uzliesmojumi ir ziņoti arī Madhja Pradēšā (Centrālajā Indijā), Gudžaratā (Rietumindijā), Tamilnādā un Keralā (Dienvidindijā), kā arī Indijas ziemeļu subhimalaju apgabalos, tostarp Himačala Pradēšā un Džammu un Kašmirā. 3]. Starp endēmiskajiem štatiem Bihāra ir ļoti endēmiska, un 33 rajonos VL ir skarta, un tie veido vairāk nekā 70 % no kopējā gadījumu skaita Indijā katru gadu [4]. Aptuveni 99 miljoni cilvēku reģionā ir pakļauti riskam, un vidējais gada saslimstības rādītājs ir 6752 gadījumi (2013.–2017. gadā).
Bihārā un citās Indijas daļās VL kontroles centieni balstās uz trim galvenajām stratēģijām: agrīnu gadījumu atklāšanu, efektīvu ārstēšanu un vektoru kontroli, izmantojot iekštelpu insekticīdu izsmidzināšanu (IRS) mājās un dzīvnieku patversmēs [4, 5]. Kā pretmalārijas kampaņu blakusparādība IRS veiksmīgi kontrolēja VL 20. gs. sešdesmitajos gados, izmantojot dihlordifeniltrihloretānu (DDT 50 % WP, 1 g ai/m2), un programmatiska kontrole veiksmīgi kontrolēja VL 1977. un 1992. gadā [5, 6]. Tomēr jaunākie pētījumi ir apstiprinājuši, ka sudrabvēdera garnelēm ir izveidojusies plaša rezistence pret DDT [4,7,8]. 2015. gadā Nacionālā vektoru pārnēsātu slimību kontroles programma (NVBDCP, Ņūdeli) nomainīja IRS no DDT uz sintētiskiem piretroīdiem (SP; alfa-cipermetrīns 5 % WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Pasaules Veselības organizācija (PVO) ir izvirzījusi mērķi līdz 2020. gadam izskaust vīrusa pārpalikumu (VL) (t.i., <1 gadījums uz 10 000 cilvēkiem gadā ielu/kvartālu līmenī) [10]. Vairāki pētījumi liecina, ka IRS ir efektīvāka nekā citas vektoru kontroles metodes smilšu mušu blīvuma samazināšanā [11,12,13]. Nesen izstrādāts modelis arī prognozē, ka augstas epidēmijas apstākļos (t.i., pirms kontroles epidēmijas līmenis 5/10 000) efektīva IRS, kas aptver 80 % mājsaimniecību, varētu sasniegt likvidēšanas mērķus vienu līdz trīs gadus agrāk [14]. VL ietekmē nabadzīgākās lauku kopienas endēmiskajos apgabalos, un to vektoru kontrole balstās tikai uz IRS, taču šī kontroles pasākuma atlikušā ietekme uz dažāda veida mājsaimniecībām intervences apgabalos nekad nav pētīta praksē [15, 16]. Turklāt pēc intensīva darba VL apkarošanā epidēmija dažos ciematos ilga vairākus gadus un pārvērtās par karstajiem punktiem [17]. Tāpēc ir jānovērtē IRS atlikušā ietekme uz odu blīvuma monitoringu dažāda veida mājsaimniecībās. Turklāt mikromēroga ģeotelpiskā riska kartēšana palīdzēs labāk izprast un kontrolēt odu populācijas pat pēc iejaukšanās. Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) ir digitālās kartēšanas tehnoloģiju kombinācija, kas ļauj uzglabāt, pārklāt, manipulēt, analizēt, izgūt un vizualizēt dažādus ģeogrāfisko vides un sociāli demogrāfisko datu kopumus dažādiem mērķiem [18, 19, 20]. . Globālā pozicionēšanas sistēma (GPS) tiek izmantota, lai pētītu Zemes virsmas komponentu telpisko novietojumu [21, 22]. ĢIS un GPS balstīti telpiskās modelēšanas rīki un metodes ir pielietotas vairākiem epidemioloģiskiem aspektiem, piemēram, slimību novērtēšanai telpiskā un laika ziņā un uzliesmojumu prognozēšanai, kontroles stratēģiju ieviešanai un novērtēšanai, patogēnu mijiedarbībai ar vides faktoriem un telpiskajai riska kartēšanai. [20,23,24,25,26]. No ģeotelpiskajām riska kartēm apkopotā un iegūtā informācija var veicināt savlaicīgus un efektīvus kontroles pasākumus.
Šajā pētījumā tika novērtēta DDT un SP-IRS intervences atlikušā efektivitāte un ietekme mājsaimniecību līmenī saskaņā ar Nacionālo VL vektoru kontroles programmu Bihārā, Indijā. Papildu mērķi bija izstrādāt kombinētu telpisko riska karti un odu blīvuma analīzes modeli, pamatojoties uz mājokļa īpašībām, insekticīdu vektoru uzņēmību un mājsaimniecības IRS statusu, lai pārbaudītu mikroskopisko odu telpiski-laicīgo izplatību.
Pētījums tika veikts Vaišali rajona Mahnaras kvartālā Gangas ziemeļu krastā (1. att.). Mahnara ir ļoti endēmiska teritorija ar vidēji 56,7 VL gadījumiem gadā (170 gadījumi 2012.–2014. gadā), gada saslimstības līmenis ir 2,5–3,7 gadījumi uz 10 000 iedzīvotāju; Tika izvēlēti divi ciemati: Čakeso kā kontroles vieta (1.d1. att.; pēdējo piecu gadu laikā nav bijis VL gadījumu) un Lavapur Mahanar kā endēmiska vieta (1.d2. att.; ļoti endēmiska, ar 5 vai vairāk gadījumiem uz 1000 iedzīvotājiem gadā). Ciemi tika izvēlēti, pamatojoties uz trim galvenajiem kritērijiem: atrašanās vieta un pieejamība (t.i., atrodas pie upes ar ērtu piekļuvi visu gadu), demogrāfiskās īpašības un mājsaimniecību skaits (t.i., vismaz 200 mājsaimniecības; Čakeso ir 202 un 204 mājsaimniecības ar vidējo mājsaimniecības lielumu). (attiecīgi 4,9 un 5,1 persona) un Lavapur Mahanar) un mājsaimniecības tipu (HT) un to izplatības raksturu (t. i., nejauši sadalīts jaukts HT). Abi pētījuma ciemati atrodas 500 m attālumā no Makhnaras pilsētas un rajona slimnīcas. Pētījums parādīja, ka pētījuma ciematu iedzīvotāji ļoti aktīvi iesaistījās pētniecības aktivitātēs. Mācību ciemata mājas [kas sastāv no 1–2 guļamistabām ar 1 pievienotu balkonu, 1 virtuves, 1 vannas istabas un 1 šķūņa (pievienota vai atsevišķa)] sastāv no ķieģeļu/māla sienām un māla grīdām, ķieģeļu sienām ar kaļķa cementa apmetumu un cementa grīdām, neapmestas un nekrāsotas ķieģeļu sienas, māla grīdām un niedru jumta. Visā Vaišali reģionā valda mitrs subtropu klimats ar lietus sezonu (no jūlija līdz augustam) un sauso sezonu (no novembra līdz decembrim). Vidējais gada nokrišņu daudzums ir 720,4 mm (robežās no 736,5 līdz 1076,7 mm), relatīvais mitrums 65±5% (robežās no 16 līdz 79%), vidējā mēneša temperatūra 17,2–32,4°C. Maijs un jūnijs ir siltākie mēneši (temperatūra 39–44°C), savukārt janvāris ir visaukstākais (7–22°C).
Pētījuma apgabala kartē ir parādīta Bihāras atrašanās vieta Indijas kartē (a) un Vaišali rajona atrašanās vieta Bihāras kartē (b). Makhnaras kvartāls (c) Pētījumam tika izvēlēti divi ciemati: Čakeso kā kontroles vieta un Lavapur Makhnar kā intervences vieta.
Nacionālās Kalaazar kontroles programmas ietvaros Bihāras Sabiedrības veselības pārvalde (SHSB) 2015. un 2016. gadā veica divas ikgadējās IRS kārtas (pirmā kārta, februāris–marts; otrā kārta, jūnijs–jūlijs) [4]. Lai nodrošinātu visu IRS darbību efektīvu īstenošanu, Radžendras memoriālais medicīnas institūts (RMRIMS; Bihāra), Patna, kas ir Indijas Medicīnas pētījumu padomes (ICMR; Ņūdeli) meitasuzņēmums, ir sagatavojis mikrorīcības plānu. IRS ciemati tika atlasīti, pamatojoties uz diviem galvenajiem kritērijiem: VL un retrodermālā kalaazara (RPKDL) gadījumu vēsture ciematā (t.i., ciemati ar 1 vai vairākiem gadījumiem jebkurā laika periodā pēdējo 3 gadu laikā, ieskaitot ieviešanas gadu), neendēmiski ciemati ap “karstajiem punktiem” (t.i., ciemati, kuros nepārtraukti ziņots par gadījumiem ≥ 2 gadus vai ≥ 2 gadījumi uz 1000 iedzīvotājiem) un jauni endēmiski ciemati (pēdējo 3 gadu laikā nav gadījumu), ciemati pēdējā ieviešanas gada gadā, par kuriem ziņots [17]. Blakus esošie ciemi, kas īsteno pirmo valsts nodokļu kārtu, jauni ciemi ir iekļauti arī valsts nodokļu rīcības plāna otrajā kārtā. 2015. gadā intervences pētījuma ciemos tika veiktas divas IRS kārtas, izmantojot DDT (DDT 50% WP, 1 g ai/m2). Kopš 2016. gada IRS tiek veikta, izmantojot sintētiskos piretroīdus (SP; alfa-cipermetrīns 5% VP, 25 mg ai/m2). Izsmidzināšana tika veikta, izmantojot Hudson Xpert sūkni (13,4 l) ar spiediena sietu, mainīgas plūsmas vārstu (1,5 bar) un 8002 plakanās strūklas uzgali porainām virsmām [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihāra), uzraudzīja IRS mājsaimniecību un ciemu līmenī un sniedza ciema iedzīvotājiem sākotnējo informāciju par IRS, izmantojot mikrofonus, pirmo 1-2 dienu laikā. Katra IRS komanda ir aprīkota ar monitoru (ko nodrošina RMRIMS), lai uzraudzītu IRS komandas sniegumu. Ombudsmeni kopā ar IRS komandām tiek izvietoti visās mājsaimniecībās, lai informētu un pārliecinātu mājsaimniecību vadītājus par IRS labvēlīgo ietekmi. Divu IRS aptauju kārtās kopējais mājsaimniecību aptvērums pētījuma ciematos sasniedza vismaz 80% [4]. Abās IRS aptauju kārtās visām mājsaimniecībām intervences ciematā tika reģistrēts smidzināšanas statuss (t. i., bez smidzināšanas, daļēja smidzināšana un pilnīga smidzināšana; definēts 1. papildfailā: S1. tabulā).
Pētījums tika veikts no 2015. gada jūnija līdz 2016. gada jūlijam. IRS izmantoja slimību centrus pirmsintervences (t. i., 2 nedēļas pirms intervences; sākotnējā apsekojuma) un pēcintervences (t. i., 2, 4 un 12 nedēļas pēc intervences; turpmākās apsekošanas) uzraudzībai, blīvuma kontrolei un smilšu mušu profilaksei katrā IRS kārtā. Katrā mājsaimniecībā vienu nakti (t. i., no plkst. 18:00 līdz 6:00) gaismas slazds [28]. Gaismas slazdi ir uzstādīti guļamistabās un dzīvnieku patversmēs. Ciematā, kurā tika veikts intervences pētījums, 48 mājsaimniecībās pirms IRS tika pārbaudīts smilšu mušu blīvums (12 mājsaimniecības dienā 4 dienas pēc kārtas līdz dienai pirms IRS dienas). 12 mājsaimniecības tika atlasītas katrā no četrām galvenajām mājsaimniecību grupām (t. i., mājsaimniecības ar vienkāršu māla apmetumu (PMP), cementa apmetuma un kaļķa apšuvuma (CPLC) mājsaimniecības, neapmestas un nekrāsotas ķieģeļu sienas (BUU) un niedru jumta (TH) mājsaimniecības). Pēc tam tikai 12 mājsaimniecības (no 48 mājsaimniecībām pirms IRS) tika atlasītas, lai turpinātu vākt datus par odu blīvumu pēc IRS sanāksmes. Saskaņā ar PVO ieteikumiem no intervences grupas (mājsaimniecības, kas saņēma IRS ārstēšanu) un kontrolgrupas (mājsaimniecības intervences ciematos, tie īpašnieki, kas atteicās no IRS atļaujas) tika atlasītas 6 mājsaimniecības [28]. No kontroles grupas (mājsaimniecības kaimiņu ciematos, kurām netika veikta IRS VL trūkuma dēļ) tikai 6 mājsaimniecības tika atlasītas, lai uzraudzītu odu blīvumu pirms un pēc divām IRS sesijām. Visām trim odu blīvuma uzraudzības grupām (t. i., intervences, kontrolgrupas un kontroles) mājsaimniecības tika atlasītas no trim riska līmeņu grupām (t. i., zema, vidēja un augsta; divas mājsaimniecības no katra riska līmeņa), un tika klasificētas HT riska īpašības (moduļi un struktūras ir parādītas attiecīgi 1. tabulā un 2. tabulā) [29, 30]. Lai izvairītos no neobjektīviem odu blīvuma aprēķiniem un salīdzinājumiem starp grupām, tika atlasītas divas mājsaimniecības katrā riska līmenī. Intervences grupā odu blīvums pēc IRS tika uzraudzīts divu veidu IRS mājsaimniecībās: pilnībā apstrādātās (n = 3; 1 mājsaimniecība katrā riska grupas līmenī) un daļēji apstrādātās (n = 3; 1 mājsaimniecība katrā riska grupas līmenī). riska grupa).
Visi laukā noķertie odi, kas savākti mēģenēs, tika pārvietoti uz laboratoriju, un mēģenes tika nogalinātas, izmantojot hloroformā samērcētu vates tamponu. Sudrabmušām tika noteikts dzimums un atdalītas no citiem kukaiņiem un odiem, pamatojoties uz morfoloģiskajām īpašībām, izmantojot standarta identifikācijas kodus [31]. Pēc tam visas sudraba garneļu tēviņu un mātīšu kārtas tika atsevišķi konservētas 80% spirtā. Odu blīvums vienā slazdā/nakti tika aprēķināts, izmantojot šādu formulu: kopējais savākto odu skaits/gaismas slazdu skaits, kas uzstādīti vienā naktī. Odu daudzuma (SFC) procentuālās izmaiņas IRS dēļ, izmantojot DDT un SP, tika aprēķinātas, izmantojot šādu formulu [32]:
kur A ir intervences mājsaimniecību sākotnējā vidējā SFC vērtība, B ir intervences mājsaimniecību IRS vidējā SFC vērtība, C ir kontroles/kontroles mājsaimniecību sākotnējā vidējā SFC vērtība un D ir IRS kontroles/kontroles mājsaimniecību vidējā SFC vērtība.
Intervences efekta rezultāti, kas reģistrēti kā negatīvas un pozitīvas vērtības, norāda attiecīgi uz SFC samazināšanos un palielināšanos pēc IRS. Ja SFC pēc IRS saglabājās tāds pats kā sākotnējā SFC, intervences efekts tika aprēķināts kā nulle.
Saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas pesticīdu novērtēšanas shēmu (WHOPES) vietējo sudrabkāju garneļu jutība pret pesticīdiem DDT un SP tika novērtēta, izmantojot standarta in vitro biotestus [33]. Veselīgas un nebarotas sudrabkāju garneļu mātītes (18–25 SF katrā grupā) tika pakļautas pesticīdiem, kas iegūti no Universiti Sains Malaysia (USM, Malaizija; koordinē Pasaules Veselības organizācija), izmantojot Pasaules Veselības organizācijas pesticīdu jutīguma testa komplektu [4,9, 33,34]. Katrs pesticīdu biotestu komplekts tika pārbaudīts astoņas reizes (četri testa atkārtojumi, katrs vienlaicīgi ar kontroli). Kontroles testi tika veikti, izmantojot papīru, kas iepriekš piesūcināts ar rizellu (DDT) un silikona eļļu (SP), ko nodrošināja USM. Pēc 60 minūšu iedarbības odi tika ievietoti WHO mēģenēs un nodrošināti ar absorbējošu vates tamponu, kas samērcēts 10% cukura šķīdumā. Tika novērots pēc 1 stundas nogalināto odu skaits un galīgā mirstība pēc 24 stundām. Rezistences statuss tiek aprakstīts saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas vadlīnijām: mirstība 98–100% norāda uz uzņēmību, 90–98% norāda uz iespējamu rezistenci, kas jāapstiprina, un <90% norāda uz rezistenci [33, 34]. Tā kā mirstība kontroles grupā svārstījās no 0 līdz 5%, mirstības korekcija netika veikta.
Tika novērtēta insekticīdu bioefektivitāte un atlikušā ietekme uz vietējiem termītiem lauka apstākļos. Trīs intervences mājsaimniecībās (pa vienai ar vienkāršu māla apmetumu vai PMP, cementa apmetumu un kaļķa pārklājumu vai CPLC, neapmestu un nekrāsotu ķieģeļu vai BUU) 2, 4 un 12 nedēļas pēc izsmidzināšanas. Standarta PVO bioanalīze tika veikta ar konusiem, kas saturēja gaismas slazdus. izveidots [27, 32]. Mājsaimniecības apkure tika izslēgta nelīdzenu sienu dēļ. Katrā analīzē visās eksperimentālajās mājās tika izmantoti 12 konusi (četri konusi uz māju, pa vienam katram sienas virsmas tipam). Pie katras istabas sienas dažādos augstumos piestipriniet konusus: vienu galvas līmenī (no 1,7 līdz 1,8 m), divus vidukļa līmenī (no 0,9 līdz 1 m) un vienu zem ceļa (no 0,3 līdz 0,5 m). Katrā PVO plastmasas konusa kamerā (viens konuss uz mājsaimniecības tipu) kā kontroles tika ievietotas desmit nebarotas odu mātītes (10 uz konusu; savāktas no kontroles parauglaukuma, izmantojot aspiratoru). Pēc 30 minūšu iedarbības uzmanīgi izņemiet no tās odus; koniskā kamerā, izmantojot elkoņa aspiratoru, un pārvietojiet tos WHO mēģenēs, kas satur 10% cukura šķīdumu barošanai. Galīgā mirstība pēc 24 stundām tika reģistrēta 27 ± 2°C temperatūrā un 80 ± 10% relatīvajā mitrumā. Mirstības rādītāji ar rezultātu no 5% līdz 20% tiek koriģēti, izmantojot Abota formulu [27] šādi:
kur P ir koriģētā mirstība, P1 ir novērotā mirstības procentuālā daļa un C ir kontroles grupas mirstības procentuālā daļa. Pētījumi ar kontroles grupas mirstību >20% tika atmesti un atkārtoti veikti [27, 33].
Intervences ciematā tika veikta visaptveroša mājsaimniecību apsekošana. Katras mājsaimniecības GPS atrašanās vieta tika reģistrēta kopā ar tās projektēšanas un materiālu tipu, mājokli un intervences statusu. ĢIS platforma ir izstrādājusi digitālu ģeodatubāzi, kas ietver robežslāņus ciemata, rajona, rajona un štata līmenī. Visas mājsaimniecību atrašanās vietas ir ģeogrāfiski marķētas, izmantojot ciemata līmeņa ĢIS punktu slāņus, un to atribūtu informācija ir saistīta un atjaunināta. Katrā mājsaimniecības vietā risks tika novērtēts, pamatojoties uz HT, insekticīdu vektoru jutību un IRS statusu (1. tabula) [11, 26, 29, 30]. Pēc tam visi mājsaimniecību atrašanās vietas punkti tika pārveidoti tematiskās kartēs, izmantojot apgrieztās attāluma svēršanas (IDW; izšķirtspēja, pamatojoties uz vidējo mājsaimniecības platību 6 m2, jauda 2, fiksēts apkārtējo punktu skaits = 10, izmantojot mainīgu meklēšanas rādiusu, zemfrekvences filtru) un kubiskās konvolūcijas kartēšanas telpiskās interpolācijas tehnoloģiju [35]. Tika izveidotas divu veidu tematiskās telpiskās riska kartes: uz HT balstītas tematiskās kartes un pesticīdu vektoru jutības un IRS statusa (ISV un IRSS) tematiskās kartes. Abas tematiskās riska kartes pēc tam tika apvienotas, izmantojot svērto pārklājuma analīzi [36]. Šī procesa laikā rastra slāņi tika pārklasificēti vispārējās preferences klasēs dažādiem riska līmeņiem (t. i., augsts, vidējs un zems/bez riska). Katrs pārklasificētais rastra slānis pēc tam tika reizināts ar tam piešķirto svaru, pamatojoties uz parametru relatīvo nozīmi, kas atbalsta odu pārpilnību (pamatojoties uz izplatību pētījuma ciematos, odu vairošanās vietām un atpūtas un barošanās paradumiem) [26, 29]. , 30, 37]. Abas subjektīvās riska kartes tika svērtas 50:50, jo tās vienādi ietekmēja odu pārpilnību (1. papildfails: S2. tabula). Apkopojot svērtās pārklājuma tematiskās kartes, tiek izveidota galīgā saliktā riska karte un vizualizēta ĢIS platformā. Galīgā riska karte tiek attēlota un aprakstīta smilšu mušu riska indeksa (SFRI) vērtību izteiksmē, kas aprēķinātas, izmantojot šādu formulu:
Formulā P ir riska indeksa vērtība, L ir kopējā riska vērtība katrai mājsaimniecības atrašanās vietai un H ir augstākā riska vērtība mājsaimniecībai pētījuma apgabalā. Mēs sagatavojām un veicām ĢIS slāņus un analīzi, izmantojot ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlendsa, Kalifornija, ASV), lai izveidotu riska kartes.
Veicām daudzkārtējas regresijas analīzes, lai pārbaudītu HT, ISV un IRSS kombinēto ietekmi (kā aprakstīts 1. tabulā) uz mājas odu blīvumu (n = 24). Mājokļu raksturojums un riska faktori, kas balstīti uz pētījumā reģistrēto IRS intervenci, tika uzskatīti par skaidrojošajiem mainīgajiem, un odu blīvums tika izmantots kā atbildes reakcijas mainīgais. Katram skaidrojošajam mainīgajam, kas saistīts ar smilšu mušu blīvumu, tika veikta vienfaktora Puasona regresijas analīze. Vienfaktora analīzes laikā no daudzfaktoru regresijas analīzes tika izņemti mainīgie, kas nebija nozīmīgi un kuru P vērtība bija lielāka par 15%. Lai pārbaudītu mijiedarbību, daudzfaktoru regresijas analīzē vienlaikus tika iekļauti mijiedarbības termini visām iespējamām nozīmīgo mainīgo kombinācijām (atrodamas vienfaktora analīzē), un nenozīmīgi termini tika pakāpeniski noņemti no modeļa, lai izveidotu galīgo modeli.
Mājsaimniecību līmeņa riska novērtējums tika veikts divos veidos: mājsaimniecību līmeņa riska novērtējums un apvienots riska zonu telpiskais novērtējums kartē. Mājsaimniecību līmeņa riska aplēses tika aprēķinātas, izmantojot korelācijas analīzi starp mājsaimniecību riska aplēsēm un smilšu mušu blīvumu (apkopoti no 6 kontrolmājsaimniecībām un 6 intervences mājsaimniecībām; nedēļas pirms un pēc IRS ieviešanas). Telpiskās riska zonas tika aprēķinātas, izmantojot vidējo odu skaitu, kas savākts no dažādām mājsaimniecībām, un salīdzinātas starp riska grupām (t. i., zema, vidēja un augsta riska zonas). Katrā IRS kārtā 12 mājsaimniecības (4 mājsaimniecības katrā no trim riska zonu līmeņiem; nakts savākšanas tiek veiktas ik pēc 2, 4 un 12 nedēļām pēc IRS) tika nejauši izvēlētas, lai savāktu odus visaptverošās riska kartes pārbaudei. Tie paši mājsaimniecību dati (t. i., HT, VSI, IRSS un vidējais odu blīvums) tika izmantoti, lai pārbaudītu galīgo regresijas modeli. Tika veikta vienkārša korelācijas analīze starp lauka novērojumiem un modeļa prognozēto mājsaimniecību odu blīvumu.
Lai apkopotu entomoloģiskos un ar IRS saistītos datus, tika aprēķināti aprakstošie statistikas dati, piemēram, vidējais, minimālais, maksimālais, 95 % ticamības intervāls (TI) un procenti. Sudrabblakšu (insekticīdu līdzekļu atlieku) vidējais skaits/blīvums un mirstība, izmantojot parametriskos testus [pāru paraugu t-tests (normāli sadalītiem datiem)] un neparametriskos testus (Vilkoksona zīmes rangs), lai salīdzinātu efektivitāti starp virsmu tipiem mājās (iee, BUU pret CPLC, BUU pret PMP un CPLC pret PMP) tests datiem bez normāli sadalīta). Visas analīzes tika veiktas, izmantojot SPSS v.20 programmatūru (SPSS Inc., Čikāga, IL, ASV).
Tika aprēķināts mājsaimniecību pārklājums intervences ciematos IRS DDT un SP kārtu laikā. Katrā kārtā IRS saņēma kopumā 205 mājsaimniecības, tostarp 179 mājsaimniecības (87,3%) DDT kārtā un 194 mājsaimniecības (94,6%) SP kārtā VL vektoru kontrolei. Pilnībā ar pesticīdiem apstrādāto mājsaimniecību īpatsvars SP-IRS laikā bija lielāks (86,3%) nekā DDT-IRS laikā (52,7%). Mājsaimniecību skaits, kas atteicās no IRS DDT laikā, bija 26 (12,7%), un mājsaimniecību skaits, kas atteicās no IRS SP laikā, bija 11 (5,4%). DDT un SP kārtu laikā daļēji apstrādāto mājsaimniecību skaits bija attiecīgi 71 (34,6% no kopējā apstrādāto mājsaimniecību skaita) un 17 mājsaimniecības (8,3% no kopējā apstrādāto mājsaimniecību skaita).
Saskaņā ar PVO pesticīdu rezistences vadlīnijām sudraba garneļu populācija intervences vietā bija pilnībā uzņēmīga pret alfa-cipermetrīnu (0,05%), jo vidējā ziņotā mirstība izmēģinājuma laikā (24 stundas) bija 100%. Novērotais rezistences mazināšanās rādītājs bija 85,9% (95% TI: 81,1–90,6%). DDT gadījumā rezistences mazināšanās rādītājs 24 stundu laikā bija 22,8% (95% TI: 11,5–34,1%), un vidējā elektroniskā testa mirstība bija 49,1% (95% TI: 41,9–56,3%). Rezultāti parādīja, ka sudrabainajām garnelēm intervences vietā attīstījās pilnīga rezistence pret DDT.
3. tabulā ir apkopoti konusu bioanalīzes rezultāti dažādu veidu virsmām (dažādi laika intervāli pēc IRS), kas apstrādātas ar DDT un SP. Mūsu dati parādīja, ka pēc 24 stundām abi insekticīdi (BUU pret CPLC: t(2) = –6,42, P = 0,02; BUU pret PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC pret PMP: t(2) = 1,03, P = 0,41 (DDT-IRS un BUU) CPLC: t(2) = −5,86, P = 0,03 un PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC un PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 un SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; mirstības rādītāji laika gaitā vienmērīgi samazinājās. SP-IRS: 2 nedēļas pēc izsmidzināšanas visiem sienu tipiem (t.i., kopumā 95,6%) un 4 nedēļas pēc izsmidzināšanas visiem... tikai CPLC sienas (t. i., 82,5). DDT grupā mirstība visiem sienu tipiem visos laika punktos pēc IRS bioanalīzes bija pastāvīgi zem 70 %. Vidējie eksperimentālie mirstības rādītāji DDT un SP pēc 12 nedēļu izsmidzināšanas bija attiecīgi 25,1 % un 63,2 %. Visiem trim virsmu tipiem visaugstākie vidējie mirstības rādītāji ar DDT bija 61,1 % (PMP 2 nedēļas pēc IRS), 36,9 % (CPLC 4 nedēļas pēc IRS) un 28,9 % (CPLC 4 nedēļas pēc IRS). Minimālie rādītāji ir 55 % (BUU, 2 nedēļas pēc IRS), 32,5 % (PMP, 4 nedēļas pēc IRS) un 20 % (PMP, 4 nedēļas pēc IRS; ASV IRS). Attiecībā uz SP visaugstākie vidējie mirstības rādītāji visiem virsmu tipiem bija 97,2 % (CPLC gadījumā, 2 nedēļas pēc IRS), 82,5 % (CPLC gadījumā, 4 nedēļas pēc IRS) un 67,5 % (CPLC gadījumā, 4 nedēļas pēc IRS). ASV IRS). nedēļas pēc IRS); zemākie rādītāji bija 94,4 % (BUU gadījumā, 2 nedēļas pēc IRS), 75 % (PMP gadījumā, 4 nedēļas pēc IRS) un 58,3 % (PMP gadījumā, 12 nedēļas pēc IRS). Abiem insekticīdiem mirstība uz ar PMP apstrādātām virsmām laika intervālos mainījās straujāk nekā uz ar CPLC un BUU apstrādātām virsmām.
4. tabulā ir apkopota DDT un SP balstītu IRS kārtu intervences ietekme (t. i., odu skaita izmaiņas pēc IRS) (1. papildfails: S1. attēls). DDT-IRS gadījumā sudrabkāju vaboļu skaita samazinājums procentos pēc IRS intervāla bija 34,1 % (pēc 2 nedēļām), 25,9 % (pēc 4 nedēļām) un 14,1 % (pēc 12 nedēļām). SP-IRS gadījumā samazinājuma rādītāji bija 90,5 % (pēc 2 nedēļām), 66,7 % (pēc 4 nedēļām) un 55,6 % (pēc 12 nedēļām). Lielākais sudrabgarneļu skaita samazinājums kontrolmājsaimniecībās DDT un SP IRS ziņošanas periodos bija attiecīgi 2,8 % (pēc 2 nedēļām) un 49,1 % (pēc 2 nedēļām). SP-IRS periodā baltvēdera fazānu skaita samazināšanās (pirms un pēc) bija līdzīga gan mājsaimniecībās, kurās tika veikta smidzināšana (t(2) = – 9,09, P < 0,001), gan kontrolmājsaimniecībās (t(2) = – 1,29, P = 0,33). Visos 3 laika intervālos pēc IRS tas bija augstāks salīdzinājumā ar DDT-IRS. Abu insekticīdu gadījumā sudraba blakšu daudzums kontrolmājsaimniecībās palielinājās 12 nedēļas pēc IRS (t.i., attiecīgi 3,6% un 9,9% SP un DDT gadījumā). SP un DDT laikā pēc IRS sanāksmēm no kontrolsaimniecībām tika savāktas attiecīgi 112 un 161 sudraba garnele.
Starp mājsaimniecību grupām netika novērotas būtiskas atšķirības sudraba garneļu blīvumā (t.i., smidzināšana pret kontrolgrupu: t(2) = –3,47, P = 0,07; smidzināšana pret kontroli: t(2) = –2,03, P = 0,18; kontrolgrupa pret kontroli: IRS nedēļās pēc DDT, t(2) = −0,59, P = 0,62). Turpretī būtiskas atšķirības sudraba garneļu blīvumā tika novērotas starp smidzināšanas grupu un kontroles grupu (t(2) = –11,28, P = 0,01) un starp smidzināšanas grupu un kontroles grupu (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS dažas nedēļas pēc SP. SP-IRS netika novērotas būtiskas atšķirības starp kontrolgrupas un kontroles ģimenēm (t(2) = -0,48, P = 0,68). 2. attēlā parādīts vidējais sudraba vēdera fazānu blīvums, kas novērots saimniecībās, kuras pilnībā un daļēji apstrādātas ar IRS riteņiem. Pilnībā pārvaldītu fazānu blīvumā nebija būtisku atšķirību starp pilnībā un daļēji pārvaldītām mājsaimniecībām (vidēji 7,3 un 2,7 uz slazdu/nakti). DDT-IRS un SP-IRS attiecīgi), un dažas mājsaimniecības tika apsmidzinātas ar abiem insekticīdiem (vidēji 7,5 un 4,4 uz nakti DDT-IRS un SP-IRS attiecīgi) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Tomēr sudraba garneļu blīvums pilnībā un daļēji apsmidzinātās saimniecībās būtiski atšķīrās starp SP un DDT IRS kārtām (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Sudrabspārnu blakšu vidējā blīvuma aplēse pilnībā un daļēji apstrādātās mājsaimniecībās Mahanaras ciematā, Lavapurā, 2 nedēļas pirms IRS un 2, 4 un 12 nedēļas pēc IRS, DDT un SP kārtām.
Tika izstrādāta visaptveroša telpiskā riska karte (Lavapur Mahanar ciems; kopējā platība: 26 723 km2), lai identificētu zema, vidēja un augsta telpiskā riska zonas, lai uzraudzītu sudraba garneļu parādīšanos un atdzimšanu pirms un vairākas nedēļas pēc IRS ieviešanas (3., 4. att.). . . Augstākais riska rādītājs mājsaimniecībām telpiskā riska kartes izveides laikā tika novērtēts kā “12” (t. i., “8” HT balstītām riska kartēm un “4” VSI un IRSS balstītām riska kartēm). Minimālais aprēķinātais riska rādītājs ir “nulle” vai “nav riska”, izņemot DDT-VSI un IRSS kartes, kurām minimālais vērtējums ir 1. HT balstītā riska karte parādīja, ka liela Lavapur Mahanar ciema platība (t. i., 19 994,3 km2; 74,8 %) ir augsta riska zona, kur iedzīvotāji, visticamāk, sastapsies ar odiem un atkal parādīsies. DDT, SP-IS un IRSS riska grafikos apgabala pārklājums svārstās no augsta (DDT 20,2 %; SP 4,9 %), vidēja (DDT 22,3 %; SP 4,6 %) un zema/bez riska (DDT 57,5 %; SP 90,5 %) zonām (t(2) = 12,7, P < 0,05) (3., 4. att.). Izstrādātā galīgā saliktā riska karte parādīja, ka SP-IRS visos HT riska apgabalu līmeņos bija labākas aizsardzības spējas nekā DDT-IRS. Pēc SP-IRS augsta riska apgabals HT samazinājās līdz mazāk nekā 7 % (1837,3 km2), un lielākā daļa apgabala (t. i., 53,6 %) kļuva par zema riska apgabalu. DDT-IRS periodā kombinētajā riska kartē novērtēto augsta un zema riska apgabalu procentuālā daļa bija attiecīgi 35,5 % (9498,1 km2) un 16,2 % (4342,4 km2). Smilšu mušu blīvums, kas izmērīts apstrādātajās un kontrolmājsaimniecībās pirms un vairākas nedēļas pēc IRS ieviešanas, tika attēlots un vizualizēts kombinētajā riska kartē katrai IRS kārtai (t. i., DDT un SP) (3., 4. att.). Pastāvēja laba atbilstība starp mājsaimniecību riska rādītājiem un vidējo sudraba garneļu blīvumu, kas reģistrēts pirms un pēc IRS (5. att.). No divām IRS kārtām aprēķinātās konsekvences analīzes R2 vērtības (P < 0,05) bija šādas: 0,78 2 nedēļas pirms DDT, 0,81 2 nedēļas pēc DDT, 0,78 4 nedēļas pēc DDT, 0,83 pēc DDT-DDT 12 nedēļas, DDT kopā pēc SP bija 0,85, 0,82 2 nedēļas pirms SP, 0,38 2 nedēļas pēc SP, 0,56 4 nedēļas pēc SP, 0,81 12 nedēļas pēc SP un 0,79 2 nedēļas pēc SP kopumā (1. papildfails: S3 tabula). Rezultāti parādīja, ka SP-IRS intervences ietekme uz visām HT uzlabojās 4 nedēļu laikā pēc IRS. DDT-IRS palika neefektīva visām HT visos laika punktos pēc IRS ieviešanas. Integrētās riska kartes apgabala lauka novērtējuma rezultāti ir apkopoti 5. tabulā. IRS kārtās vidējais sudrabvēdera garneļu daudzums un kopējā daudzuma procentuālā daļa augsta riska apgabalos (t. i., >55 %) bija augstāka nekā zema un vidēja riska apgabalos visos laika punktos pēc IRS. Entomoloģisko dzimtu (t. i., to, kas atlasītas odu savākšanai) atrašanās vietas ir kartētas un vizualizētas 1. papildfailā: S2. attēls.
Trīs veidu uz ĢIS balstītas telpiskā riska kartes (t. i., HT, IS un IRSS, kā arī HT, IS un IRSS kombinācija), lai noteiktu blakšu riska zonas pirms un pēc DDT-IRS Mahnaras ciematā, Lavapurā, Vaišali rajonā (Bihāra).
Trīs veidu ĢIS balstīti telpiskā riska kartes (t. i., HT, IS un IRSS, kā arī HT, IS un IRSS kombinācija), lai noteiktu sudrabaini plankumaino garneļu riska zonas (salīdzinājumā ar Harbangu).
DDT-(a, c, e, g, i) un SP-IRS (b, d, f, h, j) ietekme uz dažādiem mājsaimniecību tipa riska grupu līmeņiem tika aprēķināta, novērtējot “R2” starp mājsaimniecību riskiem. Mājsaimniecību rādītāju un P. argentipes vidējā blīvuma novērtējums 2 nedēļas pirms IRS ieviešanas un 2, 4 un 12 nedēļas pēc IRS ieviešanas Lavapur Mahnar ciematā, Vaišali rajonā, Bihārā.
6. tabulā ir apkopoti visu pārslu blīvumu ietekmējošo riska faktoru vienfaktoru analīzes rezultāti. Tika konstatēts, ka visi riska faktori (n = 6) ir būtiski saistīti ar mājsaimniecības odu blīvumu. Tika novērots, ka visu būtisko mainīgo nozīmīguma līmenis radīja P vērtības, kas mazākas par 0,15. Tādējādi visi skaidrojošie mainīgie tika saglabāti daudzkārtējai regresijas analīzei. Galīgā modeļa vispiemērotākā kombinācija tika izveidota, pamatojoties uz pieciem riska faktoriem: TF, TW, DS, ISV un IRSS. 7. tabulā ir sniegta detalizēta informācija par galīgajā modelī izvēlētajiem parametriem, kā arī koriģētajām izredžu attiecībām, 95 % ticamības intervāliem (TI) un P vērtībām. Galīgais modelis ir ļoti nozīmīgs, ar R2 vērtību 0,89 (F(5) = 27,9, P < 0,001).
TR tika izslēgts no galīgā modeļa, jo tas bija vismazāk nozīmīgs (P = 0,46) kopā ar citiem skaidrojošajiem mainīgajiem. Izstrādātais modelis tika izmantots, lai prognozētu smilšu mušu blīvumu, pamatojoties uz datiem no 12 dažādām mājsaimniecībām. Validācijas rezultāti parādīja spēcīgu korelāciju starp odu blīvumu, kas novērots laukā, un odu blīvumu, ko prognozēja modelis (r = 0,91, P < 0,001).
Mērķis ir līdz 2020. gadam izskaust vīrusinfekcijas (VL) endēmiskajos Indijas štatos [10]. Kopš 2012. gada Indija ir panākusi ievērojamu progresu VL saslimstības un mirstības samazināšanā [10]. Pāreja no DDT uz SP 2015. gadā bija būtiska pārmaiņa IRS vēsturē Bihārā, Indijā [38]. Lai izprastu VL telpisko risku un tās vektoru pārpilnību, ir veikti vairāki makrolīmeņa pētījumi. Tomēr, lai gan VL izplatības telpiskajam sadalījumam visā valstī tiek pievērsta arvien lielāka uzmanība, mikrolīmenī ir veikts maz pētījumu. Turklāt mikrolīmenī dati ir mazāk konsekventi un grūtāk analizējami un saprotami. Cik mums zināms, šis pētījums ir pirmais ziņojums, kurā novērtēta IRS atlikušā efektivitāte un intervences efekts, izmantojot insekticīdus DDT un SP starp HT saskaņā ar Nacionālo VL vektoru kontroles programmu Bihārā (Indija). Šis ir arī pirmais mēģinājums izstrādāt telpiskā riska karti un odu blīvuma analīzes modeli, lai atklātu odu telpiski-laicīgu sadalījumu mikroskopiskā līmenī IRS intervences apstākļos.
Mūsu rezultāti parādīja, ka SP-IRS ieviešana mājsaimniecībās bija augsta visās mājsaimniecībās un ka lielākā daļa mājsaimniecību tika pilnībā pārstrādātas. Bioanalīzes rezultāti parādīja, ka sudraba smilšu mušiņas pētījuma ciematā bija ļoti jutīgas pret beta-cipermetrīnu, bet diezgan zemas pret DDT. Sudraba garneļu vidējais mirstības līmenis no DDT ir mazāks par 50%, kas norāda uz augstu rezistences līmeni pret DDT. Tas atbilst iepriekšējo pētījumu rezultātiem, kas veikti dažādos laikos dažādos Indijas VL endēmisko štatu, tostarp Bihāras, ciematos [8,9,39,40]. Papildus pesticīdu jutīgumam svarīga informācija ir arī pesticīdu atlikušā efektivitāte un intervences ietekme. Atlikušo efektu ilgums ir svarīgs programmēšanas ciklam. Tas nosaka intervālus starp IRS kārtām, lai populācija paliktu aizsargāta līdz nākamajai smidzināšanai. Konusa bioanalīzes rezultāti atklāja būtiskas atšķirības mirstībā starp sienu virsmu tipiem dažādos laika punktos pēc IRS. Mirstība uz DDT apstrādātām virsmām vienmēr bija zem PVO apmierinošā līmeņa (t.i., ≥80%), savukārt uz SP apstrādātām sienām mirstība saglabājās apmierinoša līdz ceturtajai nedēļai pēc IRS; No šiem rezultātiem ir skaidrs, ka, lai gan pētījuma apgabalā sastopamās sudrabkājas garneles ir ļoti jutīgas pret SP, SP atlikušā efektivitāte mainās atkarībā no HT. Tāpat kā DDT, arī SP neatbilst PVO vadlīnijās noteiktajam efektivitātes ilgumam [41, 42]. Šī neefektivitāte var būt saistīta ar IRS sliktu ieviešanu (t. i., sūkņa pārvietošanu ar atbilstošu ātrumu, attālumu no sienas, izplūdes ātrumu un ūdens pilienu izmēru un to nogulsnēšanos uz sienas), kā arī ar pesticīdu neapdomīgu lietošanu (t. i., šķīduma sagatavošanu) [11,28,43]. Tomēr, tā kā šis pētījums tika veikts stingrā uzraudzībā un kontrolē, vēl viens iemesls Pasaules Veselības organizācijas ieteiktā derīguma termiņa neievērošanai varētu būt SP kvalitāte (t. i., aktīvās vielas jeb “AI” procentuālā daļa), kas veido kvalitātes kontroli.
No trim virsmu tipiem, kas tika izmantoti pesticīdu noturības novērtēšanai, tika novērotas būtiskas mirstības atšķirības starp BUU un CPLC diviem pesticīdiem. Vēl viens jauns atklājums ir tas, ka CPLC uzrādīja labāku atlikumu veiktspēju gandrīz visos laika intervālos pēc izsmidzināšanas, kam sekoja BUU un PMP virsmas. Tomēr divas nedēļas pēc IRS PMP reģistrēja attiecīgi augstāko un otro augstāko mirstības līmeni no DDT un SP. Šis rezultāts norāda, ka pesticīds, kas nogulsnējies uz PMP virsmas, nesaglabājas ilgu laiku. Šī pesticīdu atlieku efektivitātes atšķirība starp sienu tipiem var būt saistīta ar dažādiem iemesliem, piemēram, sienu ķīmisko vielu sastāvu (paaugstināts pH līmenis izraisa dažu pesticīdu ātru sadalīšanos), absorbcijas ātrumu (augstāks uz augsnes sienām), baktēriju sadalīšanās pieejamību un sienu materiālu degradācijas ātrumu, kā arī temperatūru un mitrumu [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Mūsu rezultāti apstiprina vairākus citus pētījumus par ar insekticīdiem apstrādātu virsmu atlikumu efektivitāti pret dažādiem slimību pārnēsātājiem [45, 46, 50, 51].
Odu skaita samazināšanās aplēses apstrādātajās mājsaimniecībās liecināja, ka SP-IRS bija efektīvāks par DDT-IRS odu kontrolē visos intervālos pēc IRS ieviešanas (P < 0,001). SP-IRS un DDT-IRS kārtās apstrādātajās mājsaimniecībās odu skaita samazināšanās tempi no 2 līdz 12 nedēļām bija attiecīgi 55,6–90,5% un 14,1–34,1%. Šie rezultāti arī parādīja, ka būtiska ietekme uz P. argentipes daudzumu kontrolmājsaimniecībās tika novērota 4 nedēļu laikā pēc IRS ieviešanas; argentipes daudzums palielinājās abās IRS kārtās 12 nedēļas pēc IRS; tomēr starp abām IRS kārtām nebija būtiskas atšķirības odu skaitā kontrolmājsaimniecībās (P = 0,33). Sudrabgarneļu blīvuma statistiskās analīzes rezultāti starp mājsaimniecību grupām katrā kārtā arī neuzrādīja būtiskas atšķirības DDT visās četrās mājsaimniecību grupās (t.i., apsmidzinātās mājsaimniecības salīdzinājumā ar kontrolgrupu; apsmidzinātās mājsaimniecības salīdzinājumā ar kontroli; kontrolgrupas salīdzinājumā ar kontroli; pilnīgas mājsaimniecības salīdzinājumā ar daļēju mājsaimniecību grupu). Divas ģimeņu grupas: IRS un SP-IRS (t. i., kontrolputnu un kontroles un pilnīgas un daļējas). Tomēr daļēji un pilnībā apsmidzinātās saimniecībās tika novērotas būtiskas atšķirības sudraba garneļu blīvumā starp DDT un SP-IRS kārtām. Šis novērojums apvienojumā ar faktu, ka intervences efekti tika aprēķināti vairākas reizes pēc IRS, liecina, ka SP ir efektīvs odu apkarošanai mājās, kas ir daļēji vai pilnībā apstrādātas, bet ne neapstrādātas. Tomēr, lai gan nebija statistiski nozīmīgu atšķirību odu skaitā kontrolputnu mājās starp DDT-IRS un SP IRS kārtām, vidējais odu skaits, kas savākts DDT-IRS kārtas laikā, bija mazāks salīdzinājumā ar SP-IRS kārtu. Daudzums pārsniedz daudzumu. Šis rezultāts liecina, ka vektorjutīgajam insekticīdam ar visaugstāko IRS pārklājumu mājsaimniecību populācijā var būt populācijas ietekme uz odu apkarošanu mājsaimniecībās, kas netika apsmidzinātas. Saskaņā ar rezultātiem SP pirmajās dienās pēc IRS bija labāka preventīva iedarbība pret odu kodumiem nekā DDT. Turklāt alfa-cipermetrīns pieder pie SP grupas, tam piemīt kontakta kairinājums un tieša toksicitāte odiem, un tas ir piemērots IRS ārstēšanai [51, 52]. Tas varētu būt viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc alfa-cipermetrīnam ir minimāla iedarbība ārpustelpu novietnēs. Citā pētījumā [52] tika atklāts, ka, lai gan alfa-cipermetrīns uzrādīja esošas reakcijas un augstu inhibēšanas līmeni laboratorijas testos un būdās, savienojums neizraisīja atbaidošu reakciju odiem kontrolētos laboratorijas apstākļos. kabīne. tīmekļa vietne.
Šajā pētījumā tika izstrādātas trīs telpiskā riska kartes; Mājsaimniecību līmeņa un apgabala līmeņa telpiskā riska aplēses tika novērtētas, veicot sudrabkāja garneļu blīvuma novērojumus laukā. Riska zonu analīze, pamatojoties uz HT, parādīja, ka lielākajā daļā Lavapur-Mahanara ciematu teritoriju (>78%) ir visaugstākais smilšu mušu sastopamības un atkārtotas parādīšanās risks. Tas, iespējams, ir galvenais iemesls, kāpēc Ravalpuras Mahanaras VL ir tik populārs. Tika konstatēts, ka kopējā ISV un IRSS, kā arī galīgā kombinētā riska karte SP-IRS kārtas laikā (bet ne DDT-IRS kārtas laikā) rada zemāku augsta riska zonu procentuālo daļu. Pēc SP-IRS lielas augsta un vidēja riska zonu teritorijas, pamatojoties uz GT, tika pārveidotas par zema riska zonām (t. i., 60,5 %; kombinētās riska kartes aplēses), kas ir gandrīz četras reizes zemāk (16,2 %) nekā DDT. – Situācija ir redzama iepriekš redzamajā IRS portfeļa riska diagrammā. Šis rezultāts norāda, ka IRS ir pareizā izvēle odu apkarošanai, taču aizsardzības pakāpe ir atkarīga no insekticīda kvalitātes, jutības (pret mērķa vektoru), pieņemamības (IRS laikā) un tā lietošanas;
Mājsaimniecību riska novērtējuma rezultāti uzrādīja labu atbilstību (P < 0,05) starp riska aplēsēm un no dažādām mājsaimniecībām savākto sudrabkāju garneļu blīvumu. Tas liecina, ka identificētie mājsaimniecību riska parametri un to kategoriskie riska rādītāji ir labi piemēroti sudrabgarneļu vietējās pārpilnības novērtēšanai. DDT atbilstības analīzes R2 vērtība pēc IRS bija ≥ 0,78, kas bija vienāda vai lielāka par vērtību pirms IRS (t. i., 0,78). Rezultāti parādīja, ka DDT-IRS bija efektīvs visās HT riska zonās (t. i., augstā, vidējā un zemā). SP-IRS kārtā mēs atklājām, ka R2 vērtība svārstījās otrajā un ceturtajā nedēļā pēc IRS ieviešanas, vērtības divas nedēļas pirms IRS ieviešanas un 12 nedēļas pēc IRS ieviešanas bija gandrīz vienādas; šis rezultāts atspoguļo SP-IRS iedarbības būtisko ietekmi uz odiem, kas uzrādīja lejupejošu tendenci ar laika intervālu pēc IRS ieviešanas. SP-IRS ietekme ir izcelta un apspriesta iepriekšējās nodaļās.
Apkopotās kartes riska zonu lauka audita rezultāti parādīja, ka IRS kārtas laikā vislielākais sudraba garneļu skaits tika savākts augsta riska zonās (t. i., >55 %), kam sekoja vidēja un zema riska zonas. Rezumējot, uz ĢIS balstīta telpiskā riska novērtēšana ir pierādījusi sevi kā efektīvu lēmumu pieņemšanas rīku dažādu telpisko datu slāņu apkopošanai atsevišķi vai kombinācijā, lai identificētu smilšu mušu riska zonas. Izstrādātā riska karte sniedz visaptverošu izpratni par apstākļiem pirms un pēc intervences (t. i., mājsaimniecības tipu, IRS statusu un intervences ietekmi) pētījuma zonā, kuriem nepieciešama tūlītēja rīcība vai uzlabojumi, īpaši mikrolīmenī. Ļoti populāra situācija. Faktiski vairākos pētījumos ir izmantoti ĢIS rīki, lai kartētu vektoru vairošanās vietu risku un slimību telpisko izplatību makrolīmenī [24, 26, 37].
Sudrabgarneļu blīvuma analīzēs tika statistiski novērtēti mājokļu raksturlielumi un riska faktori, kas ietekmē uz IRS balstītas intervences. Lai gan visi seši faktori (t. i., TF, TW, TR, DS, ISV un IRSS) vienfaktoru analīzēs bija nozīmīgi saistīti ar sudrabgarneļu vietējo pārpilnību, galīgajā daudzfaktoru regresijas modelī no pieciem tika izvēlēts tikai viens no tiem. Rezultāti liecina, ka pētījuma apgabalā nebrīvē turēto putnu pārvaldības raksturlielumi un intervences faktori IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS utt. ir piemēroti sudraba garneļu parādīšanās, atjaunošanās un vairošanās uzraudzībai. Daudzfaktoru regresijas analīzē TR netika atzīts par nozīmīgu, tāpēc tas netika izvēlēts galīgajā modelī. Galīgais modelis bija ļoti nozīmīgs, un izvēlētie parametri izskaidroja 89 % no sudrabgarneļu blīvuma. Modeļa precizitātes rezultāti uzrādīja spēcīgu korelāciju starp prognozēto un novēroto sudrabgarneļu blīvumu. Mūsu rezultāti apstiprina arī agrākus pētījumus, kuros tika apspriesti sociālekonomiskie un mājokļu riska faktori, kas saistīti ar VL izplatību un vektora telpisko izplatību Bihāras laukos [15, 29].
Šajā pētījumā mēs nevērtējām pesticīdu nogulsnēšanos uz apsmidzinātām sienām un IRS izmantotā pesticīda kvalitāti (t.i.). Pesticīdu kvalitātes un daudzuma atšķirības var ietekmēt odu mirstību un IRS intervenču efektivitāti. Tādējādi aprēķinātā mirstība starp virsmu tipiem un intervences ietekme uz mājsaimniecību grupām var atšķirties no faktiskajiem rezultātiem. Ņemot vērā šos punktus, var plānot jaunu pētījumu. Pētāmo ciematu kopējās riska platības novērtējums (izmantojot ĢIS riska kartēšanu) ietver atklātas teritorijas starp ciematiem, kas ietekmē riska zonu klasifikāciju (t.i., zonu noteikšanu) un attiecas uz dažādām riska zonām; tomēr šis pētījums tika veikts mikro līmenī, tāpēc brīvai zemei ir tikai neliela ietekme uz riska zonu klasifikāciju; turklāt dažādu riska zonu identificēšana un novērtēšana ciemata kopējā platībā var sniegt iespēju izvēlēties teritorijas turpmākai jaunu mājokļu būvniecībai (īpaši zema riska zonu izvēlei). Kopumā šī pētījuma rezultāti sniedz daudzveidīgu informāciju, kas iepriekš nekad nav pētīta mikroskopiskā līmenī. Vissvarīgākais ir tas, ka ciematu riska kartes telpiskais attēlojums palīdz identificēt un grupēt mājsaimniecības dažādās riska zonās, salīdzinot ar tradicionālajām zemes uzmērīšanām, šī metode ir vienkārša, ērta, izmaksu ziņā efektīva un mazāk darbietilpīga, sniedzot informāciju lēmumu pieņēmējiem.
Mūsu rezultāti liecina, ka vietējām sudrabzivīm pētījuma ciematā ir izveidojusies rezistence (t. i., tās ir ļoti izturīgas) pret DDT, un odu parādīšanās tika novērota tūlīt pēc IRS; alfa-cipermetrīns šķiet pareizā izvēle VL vektoru kontrolei ar IRS, pateicoties tā 100 % mirstībai un labākai intervences efektivitātei pret sudrabmušām, kā arī labākai sabiedrības pieņemšanai salīdzinājumā ar DDT-IRS. Tomēr mēs atklājām, ka odu mirstība uz SP apstrādātām sienām atšķīrās atkarībā no virsmas veida; tika novērota slikta atlikušā efektivitāte un netika sasniegts PVO ieteiktais laiks pēc IRS. Šis pētījums sniedz labu sākumpunktu diskusijai, un tā rezultāti prasa turpmākus pētījumus, lai noteiktu patiesos pamatcēloņus. Smilšu mušu blīvuma analīzes modeļa prognozēšanas precizitāte parādīja, ka mājokļu raksturlielumu, vektoru insekticīdu jutības un IRS statusa kombināciju var izmantot, lai novērtētu smilšu mušu blīvumu VL endēmiskajos ciematos Bihārā. Mūsu pētījums arī parāda, ka kombinēta uz ĢIS balstīta telpiskā riska kartēšana (makro līmenī) var būt noderīgs instruments riska zonu identificēšanai, lai uzraudzītu smilšu masu parādīšanos un atkārtotu parādīšanos pirms un pēc IRS sanāksmēm. Turklāt telpiskās riska kartes sniedz visaptverošu izpratni par riska zonu apjomu un raksturu dažādos līmeņos, ko nevar pētīt, izmantojot tradicionālās lauka apsekošanas un parastās datu vākšanas metodes. Mikrotelpiskā riska informācija, kas apkopota, izmantojot ĢIS kartes, var palīdzēt zinātniekiem un sabiedrības veselības pētniekiem izstrādāt un ieviest jaunas kontroles stratēģijas (piemēram, vienas intervences vai integrētas vektoru kontroles), lai sasniegtu dažādas mājsaimniecību grupas atkarībā no riska līmeņu rakstura. Turklāt riska karte palīdz optimizēt kontroles resursu sadali un izmantošanu pareizajā laikā un vietā, lai uzlabotu programmas efektivitāti.
Pasaules Veselības organizācija. Novārtā atstātas tropiskās slimības, slēptie panākumi, jaunas iespējas. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Piekļuves datums: 2014. gada 15. marts.
Pasaules Veselības organizācija. Leišmaniozes kontrole: Pasaules Veselības organizācijas ekspertu komitejas leišmaniozes kontroles sanāksmes ziņojums. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Piekļuves datums: 2014. gada 19. marts.
Singh S. Mainīgās tendences leišmānijas un HIV koinfekcijas epidemioloģijā, klīniskajā attēlojumā un diagnostikā Indijā. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Nacionālā vektoru pārnēsātu slimību kontroles programma (NVBDCP). Paātrināt Kala Azar iznīcināšanas programmu. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Piekļuves datums: 2018. gada 17. aprīlis.
Muniaraj M. Tā kā cerības līdz 2010. gadam izskaust kala-azar (viscerālo leišmaniozi), kuras uzliesmojumi periodiski notiek Indijā, ir mazas, vai vainojami ir vektoru kontroles pasākumi vai cilvēka imūndeficīta vīrusa koinfekcija vai ārstēšana? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP Jauna stratēģija kala azar izskaušanai Bihāras laukos. Indian Journal of Medical Research. 2007;126:447–51.
Publicēšanas laiks: 2024. gada 20. maijs