Atlieku izsmidzināšana iekštelpās (IRS) ir galvenais viscerālās leišmaniozes (VL) pārnēsātāju kontroles pasākums Indijā.Ir maz zināms par IRS kontroles ietekmi uz dažāda veida mājsaimniecībām.Šeit mēs novērtējam, vai IRS, kas izmanto insekticīdus, ir vienāda atlikušā un intervences ietekme uz visu veidu mājsaimniecībām ciematā.Mēs arī izstrādājām kombinētās telpiskās riska kartes un moskītu blīvuma analīzes modeļus, pamatojoties uz mājsaimniecības īpašībām, pesticīdu jutīgumu un IRS statusu, lai pārbaudītu vektoru telpisko un laika sadalījumu mikromērogā.
Pētījums tika veikts divos Mahnar bloka ciematos Bihāras Vaishali rajonā.Tika novērtēta VL vektoru (P. argentipes) kontrole ar IRS, izmantojot divus insekticīdus [dihlordifeniltrihloretānu (DDT 50%) un sintētiskos piretroīdus (SP 5%)].Insekticīdu īslaicīgā atlikuma efektivitāte uz dažāda veida sienām tika novērtēta, izmantojot konusa biotesta metodi, kā ieteikusi Pasaules Veselības organizācija.Vietējo sudrabzivju jutība pret insekticīdiem tika pārbaudīta, izmantojot in vitro biotestu.Moskītu blīvums pirms un pēc IRS dzīvesvietās un dzīvnieku patversmēs tika uzraudzīts, izmantojot Slimību kontroles centra uzstādītos gaismas slazdus no pulksten 18:00 līdz 6:00. Vispiemērotākais moskītu blīvuma analīzes modelis tika izstrādāts, izmantojot vairāku loģistikas regresiju. analīze.Uz ĢIS balstīta telpiskās analīzes tehnoloģija tika izmantota, lai kartētu vektoru pesticīdu jutīguma sadalījumu pēc mājsaimniecības veida, un mājsaimniecības IRS statuss tika izmantots, lai izskaidrotu sudraba garneļu sadalījumu telpā un laikā.
Sudraba odi ir ļoti jutīgi pret SP (100%), taču tiem ir augsta izturība pret DDT, mirstības rādītājs ir 49,1%.Tika ziņots, ka SP-IRS sabiedrība ir labāk akceptējusi nekā DDT-IRS visu veidu mājsaimniecībās.Atlikušā efektivitāte dažādās sienu virsmās bija atšķirīga;neviens no insekticīdiem neatbilda Pasaules Veselības organizācijas IRS ieteiktajam darbības ilgumam.Visos laika punktos pēc IRS smirdēšanas kļūdu samazinājums SP-IRS dēļ starp mājsaimniecību grupām (ti, smidzinātājiem un uzraugiem) bija lielāks nekā DDT-IRS.Apvienotā telpiskā riska karte parāda, ka SP-IRS ir labāka kontroles ietekme uz odiem nekā DDT-IRS visās mājsaimniecības riska zonās.Daudzlīmeņu loģistikas 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 var palīdzēt virzīt turpmākos centienus uzlabot situāciju.
Viscerālā leišmanioze (VL), kas pazīstama arī kā kala-azar, ir endēmiska novārtā atstāta tropisko vektoru pārnēsāta slimība, ko izraisa Leishmania ģints vienšūņi.Indijas subkontinentā (IS), kur cilvēki ir vienīgais rezervuāra saimnieks, parazīts (ti, Leishmania donovani) tiek pārnests uz cilvēkiem ar inficētu odu (Phlebotomus argentipes) kodumiem [1, 2].Indijā VL pārsvarā sastopams četros centrālajos un austrumu štatos: Bihārā, Džarkhandā, Rietumbengālijā un Utar Pradešā.Ir ziņots arī par dažiem uzliesmojumiem Madhja Pradešā (Centrālā Indija), Gudžaratā (Rietumindijā), Tamilnādu un Keralā (Dienvidindijā), kā arī Indijas ziemeļu daļās Himalaju apgabalos, tostarp Himačal Pradešā un Džammu un Kašmirā.3].Starp endēmiskajiem štatiem Bihāra ir ļoti endēmiska, un 33 apgabali, kurus skārusi VL, katru gadu veido vairāk nekā 70% no visiem gadījumiem Indijā [4].Apmēram 99 miljoni cilvēku reģionā ir pakļauti riskam, un vidējais saslimstības līmenis gadā ir 6752 gadījumi (2013-2017).
Bihārā un citās Indijas daļās VL kontroles centieni balstās uz trim galvenajām stratēģijām: agrīna gadījumu atklāšana, efektīva ārstēšana un vektoru kontrole, izmantojot iekštelpu insekticīdu izsmidzināšanu (IRS) mājās un dzīvnieku patversmēs [4, 5].Kā pretmalārijas kampaņu blakusparādība IRS veiksmīgi kontrolēja VL 1960. gados, izmantojot dihlordifeniltrihloretānu (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), un programmatiskā kontrole veiksmīgi kontrolēja VL 1977. un 1992. gadā [5, 6].Tomēr jaunākie pētījumi ir apstiprinājuši, ka sudraba garneles ir attīstījušas plašu rezistenci pret DDT [4,7,8].2015. gadā Nacionālā vektoru pārnēsāto slimību kontroles programma (NVBDCP, Ņūdeli) nomainīja IRS no DDT uz sintētiskajiem piretroīdiem (SP; alfa-cipermetrīns 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9].Pasaules Veselības organizācija (PVO) ir izvirzījusi mērķi līdz 2020. gadam likvidēt VL (ti, <1 gadījums uz 10 000 cilvēku gadā ielu/kvartālu līmenī) [10].Vairāki pētījumi ir parādījuši, ka IRS ir efektīvāks par citām vektoru kontroles metodēm, lai samazinātu smilšu mušu blīvumu [11,12,13].Nesenais modelis arī paredz, ka augsta epidēmijas apstākļos (ti, pirmskontroles epidēmijas rādītājs 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 nekad nav pētīta laukā intervences apgabalos [15, 16].Turklāt pēc intensīva darba VL apkarošanā epidēmija atsevišķos ciemos ilga vairākus gadus un pārvērtās par karstajiem punktiem [17].Tāpēc ir nepieciešams novērtēt IRS atlikušo ietekmi uz moskītu blīvuma uzraudzību dažāda veida mājsaimniecībās.Turklāt mikromēroga ģeotelpiskā riska kartēšana palīdzēs labāk izprast un kontrolēt moskītu populācijas pat pēc iejaukšanās.Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (GIS) ir digitālo kartēšanas tehnoloģiju kombinācija, kas ļauj uzglabāt, pārklāt, manipulēt, analizēt, izgūt un vizualizēt dažādas ģeogrāfiskās vides un sociāli demogrāfisko datu kopas dažādiem mērķiem [18, 19, 20]..Globālās pozicionēšanas sistēma (GPS) tiek izmantota, lai pētītu zemes virsmas komponentu telpisko stāvokli [21, 22].Uz ĢIS un GPS balstītas telpiskās modelēšanas rīki un paņēmieni ir piemēroti vairākiem epidemioloģiskiem aspektiem, piemēram, telpiskā un laika slimību novērtēšanai un uzliesmojumu prognozēšanai, kontroles stratēģiju īstenošanai un novērtēšanai, patogēnu mijiedarbībai ar vides faktoriem un telpiskā riska kartēšanai.[20,23,24,25,26].Informācija, kas savākta un iegūta no ģeotelpiskā riska kartēm, var veicināt savlaicīgus un efektīvus kontroles pasākumus.
Šajā pētījumā tika novērtēta DDT un SP-IRS iejaukšanās atlikušā efektivitāte un ietekme mājsaimniecību līmenī saskaņā ar Nacionālo VL vektoru kontroles programmu Biharā, Indijā.Papildu mērķi bija izstrādāt kombinētu telpiskā riska karti un moskītu blīvuma analīzes modeli, pamatojoties uz mājokļa īpašībām, insekticīdu vektora jutību un mājsaimniecības IRS statusu, lai pārbaudītu mikromēroga odu telpiskā un laika sadalījuma hierarhiju.
Pētījums tika veikts Vaišali rajona Mahnar kvartālā Gangas ziemeļu krastā (1. att.).Makhnar ir ļoti endēmisks apgabals, ar vidēji 56,7 gadījumiem VL gadā (170 gadījumi 2012.-2014.gadā), gada saslimstības rādītājs ir 2,5-3,7 gadījumi uz 10 000 iedzīvotāju;Tika atlasīti divi ciemi: Chakeso kā kontroles vieta (1. d1. att.; pēdējos piecos gados nav VL gadījumu) un Lavapur Mahanar kā endēmiska vieta (1. d2. att.; ļoti endēmisks, ar 5 vai vairāk gadījumiem uz 1000 cilvēkiem gadā ).pēdējo 5 gadu laikā).Ciemi tika atlasīti, pamatojoties uz trim galvenajiem kritērijiem: atrašanās vieta un sasniedzamība (ti, atrodas pie upes ar vieglu piekļuvi visu gadu), demogrāfiskie raksturlielumi un mājsaimniecību skaits (ti, vismaz 200 mājsaimniecības; Čakeso ir 202 un 204 mājsaimniecības ar vidējo mājsaimniecības lielumu) .4,9 un 5,1 personas) un attiecīgi Lavapur Mahanar) un mājsaimniecības veidu (HT) un to izplatības veidu (ti, nejauši sadalīta jaukta HT).Abi studiju ciemati atrodas 500 m attālumā no Makhnar pilsētas un rajona slimnīcas.Pētījums parādīja, ka studiju ciematu iedzīvotāji ļoti aktīvi iesaistījās pētnieciskajā darbībā.Mājas mācību ciematā [sastāv no 1-2 guļamistabām ar 1 pievienotu balkonu, 1 virtuves, 1 vannas istabas un 1 klēts (piebūvēta vai atdalīta)] sastāv no ķieģeļu/dubļu sienām un Adobe grīdām, ķieģeļu sienām ar kaļķa cementa apmetumu.un cementa grīdas, neapmestas un nekrāsotas ķieģeļu sienas, māla grīdas un salmu jumts.Visā Vaishali reģionā ir mitrs subtropu klimats ar lietus sezonu (no jūlija līdz augustam) un sauso sezonu (no novembra līdz decembrim).Gada vidējais nokrišņu daudzums ir 720,4 mm (diapazons 736,5-1076,7 mm), relatīvais mitrums 65±5% (diapazons 16-79%), mēneša vidējā temperatūra 17,2-32,4°C.Maijs un jūnijs ir siltākie mēneši (temperatūra 39–44 °C), savukārt janvāris ir aukstākais (7–22 °C).
Pētījuma apgabala karte parāda Bihāras atrašanās vietu Indijas kartē (a) un Vaišali rajona atrašanās vietu Biharas kartē (b).Makhnar Block (c) Pētījumam tika izvēlēti divi ciemati: Chakeso kā kontroles vieta un Lavapur Makhnar kā intervences vieta.
Kā daļu no Nacionālās Kalaazar kontroles programmas Bihar Society Health Board (SHSB) veica divas ikgadējās IRS kārtas 2015. un 2016. gadā (pirmā kārta no februāra līdz martam; otrā kārta, no jūnija līdz jūlijā)[4].Lai nodrošinātu efektīvu visu IRS darbību īstenošanu, Indijas Medicīnas pētījumu padomes (ICMR; Ņūdeli) meitasuzņēmums Patna Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; Bihar) ir sagatavojis mikro rīcības plānu.mezglu institūts.IRS ciemati tika atlasīti, pamatojoties uz diviem galvenajiem kritērijiem: VL un retrodermālās kala-azar (RPKDL) gadījumu vēsture ciematā (ti, ciemi ar 1 vai vairāk gadījumiem jebkurā laika periodā pēdējos 3 gados, ieskaitot ieviešanas gadu )., neendēmiski ciemati ap “karstajiem punktiem” (ti, ciemi, kuros pastāvīgi ziņots par saslimšanas gadījumiem ≥ 2 gadus vai ≥ 2 gadījumi uz 1000 cilvēkiem) un jauni endēmiski ciemi (pēdējos 3 gados nav gadījumu) ciemi pēdējā gada laikā. īstenošanas gads, kas ziņots [17].Kaimiņciemi, kas īsteno valsts nodokļu pirmo kārtu, jaunie ciemi ir iekļauti arī valsts nodokļu pasākumu plāna otrajā kārtā.2015. gadā intervences pētījumu ciematos 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 plakano strūklas sprauslu porainām virsmām [27].ICMR-RMRIMS, Patna (Bihāra) uzraudzīja IRS mājsaimniecību un ciematu līmenī un pirmo 1–2 dienu laikā sniedza provizorisku informāciju par IRS ciema iedzīvotājiem, izmantojot mikrofonus.Katra IRS komanda ir aprīkota ar monitoru (nodrošina RMRIMS), lai uzraudzītu IRS komandas darbību.Visās mājsaimniecībās tiek nosūtīti ombudi kopā ar IRS komandām, lai informētu un pārliecinātu mājsaimniecību vadītājus par IRS labvēlīgo ietekmi.Divu IRS aptauju laikā kopējais mājsaimniecību pārklājums studiju ciematos sasniedza vismaz 80% [4].Izsmidzināšanas statuss (ti, bez izsmidzināšanas, daļēja izsmidzināšana un pilnīga izsmidzināšana; definēts 1. papildu failā: S1 tabula) tika reģistrēts visām mājsaimniecībām intervences ciematā abās IRS kārtās.
Pētījums tika veikts no 2015. gada jūnija līdz 2016. gada jūlijam. IRS izmantoja slimību centrus pirms iejaukšanās (ti, 2 nedēļas pirms iejaukšanās; sākotnējā aptauja) un pēc iejaukšanās (ti, 2, 4 un 12 nedēļas pēc iejaukšanās; pēcpārbaudes) monitorings, blīvuma kontrole un smilšu mušu novēršana katrā IRS kārtā.katrā mājsaimniecībā Vienas nakts (ti, no 18:00 līdz 6:00) gaismas slazds [28].Guļamistabās un dzīvnieku patversmēs uzstādīti gaismas slazdi.Ciematā, kurā tika veikts intervences pētījums, 48 mājsaimniecībām tika pārbaudīts smilšu mušu blīvums pirms IRS (12 mājsaimniecības dienā 4 dienas pēc kārtas līdz dienai pirms IRS dienas).12 tika atlasīti katrai no četrām galvenajām mājsaimniecību grupām (ti, māla apmetuma (PMP), cementa apmetuma un kaļķa apšuvuma (CPLC) mājsaimniecības, neapmestas un nekrāsotas ķieģeļu (BUU) un salmu jumtu (TH) mājsaimniecības).Pēc tam tikai 12 mājsaimniecības (no 48 mājsaimniecībām pirms IRS) tika atlasītas, lai pēc IRS sanāksmes turpinātu vākt datus par moskītu blīvumu.Saskaņā ar PVO ieteikumiem no intervences grupas (mājsaimniecības, kas saņem IRS ārstēšanu) un sarggrupas (mājsaimniecības intervences ciematos, īpašnieki, kas atteicās saņemt IRS atļauju) tika atlasītas 6 mājsaimniecības [28].No kontroles grupas (mājsaimniecības kaimiņu ciematos, kurām netika veikta IRS VL trūkuma dēļ) tika atlasītas tikai 6 mājsaimniecības, lai uzraudzītu moskītu blīvumu pirms un pēc divām IRS sesijām.Visām trim moskītu blīvuma monitoringa grupām (ti, intervences, sardzes un kontroles) mājsaimniecības tika atlasītas no trim riska līmeņa grupām (ti, zems, vidējs un augsts; divas mājsaimniecības no katra riska līmeņa) un HT riska pazīmes tika klasificētas (moduļi un struktūras ir parādīts attiecīgi 1. un 2. tabulā) [29, 30].Katram riska līmenim tika atlasītas divas mājsaimniecības, lai izvairītos no neobjektīviem moskītu blīvuma aprēķiniem un grupu salīdzinājumiem.Intervences grupā moskītu blīvums pēc IRS tika uzraudzīts divu veidu IRS mājsaimniecībās: pilnībā ārstētas (n = 3; 1 mājsaimniecība katras riska grupas līmenī) un daļēji ārstētas (n = 3; 1 mājsaimniecība katrā riska grupas līmenī).).riska grupa).
Visi uz lauka noķertie odi, kas savākti mēģenēs, tika pārvietoti uz laboratoriju, un mēģenes tika nogalinātas, izmantojot hloroformā samērcētu vati.Sudraba smilšu mušas tika noteiktas pēc dzimuma un atdalītas no citiem kukaiņiem un odiem, pamatojoties uz morfoloģiskajām īpašībām, izmantojot standarta identifikācijas kodus [31].Visas vīriešu un sieviešu sudraba garneles tika konservētas atsevišķi 80% spirtā.Moskītu blīvums uz vienu slazdu/nakti tika aprēķināts, izmantojot šādu formulu: kopējais savākto odu skaits/naktī izlikto gaismas slazdu skaits.Procentuālās izmaiņas moskītu pārpilnībā (SFC), ko izraisa IRS, izmantojot DDT un SP, tika novērtētas, izmantojot šādu formulu [32]:
kur A ir sākotnējā vidējā SFC intervences mājsaimniecībām, B ir IRS vidējais SFC intervences mājsaimniecībām, C ir bāzes vidējais SFC kontroles/sarga mājsaimniecībām un D ir vidējais SFC IRS kontroles/sarga mājsaimniecībām.
Intervences efekta rezultāti, kas reģistrēti kā negatīvas un pozitīvas vērtības, norāda attiecīgi SFC samazināšanos un palielināšanos pēc IRS.Ja SFC pēc IRS palika tāds pats kā sākotnējā SFC, intervences efekts tika aprēķināts kā nulle.
Saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas pesticīdu novērtēšanas shēmu (WHOPES) vietējo sudrabkāja garneļu jutība pret pesticīdiem DDT un SP tika novērtēta, izmantojot standarta in vitro biopārbaudes [33].Veselas un nebarotas sudraba 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 jutības testa komplektu [4,9, 33 ,34].Katrs pesticīdu biotestu komplekts tika pārbaudīts astoņas reizes (četri testa atkārtojumi, katrs tika veikts vienlaikus ar kontroli).Kontroles testi tika veikti, izmantojot USM nodrošināto papīru, kas iepriekš piesūcināts ar rosella (DDT) un silikona eļļu (SP).Pēc 60 minūšu ilgas iedarbības odi tika ievietoti PVO mēģenēs un nodrošināti ar absorbējošu vati, kas samērcēta 10% cukura šķīdumā.Tika novērots nogalināto odu skaits pēc 1 stundas un galīgā mirstība pēc 24 stundām.Rezistences statuss ir aprakstīts saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas vadlīnijām: mirstība 98–100% norāda uz uzņēmību, 90–98% norāda uz iespējamu rezistenci, kam nepieciešams apstiprinājums, un <90% norāda uz rezistenci [33, 34].Tā kā mirstība kontroles grupā bija no 0 līdz 5%, mirstības korekcija netika veikta.
Tika novērtēta insekticīdu bioefektivitāte un atlikušā ietekme uz vietējiem termītiem lauka apstākļos.Trīs intervences mājsaimniecībās (katrā 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 biotests tika veikts ar konusiem, kas satur gaismas slazdus.izveidota [27, 32].Mājsaimniecības apkure tika izslēgta nelīdzenu sienu dēļ.Katrā analīzē visās eksperimentālajās mājās tika izmantoti 12 konusi (četri konusi katrā mājā, viens katram sienas virsmas veidam).Katrai telpas sienai piestipriniet konusus dažādos augstumos: vienu galvas līmenī (no 1,7 līdz 1,8 m), divus vidukļa līmenī (no 0,9 līdz 1 m) un vienu zem ceļgaliem (no 0,3 līdz 0,5 m).Katrā PVO plastmasas konusa kamerā (viens konuss katram mājsaimniecības tipam) tika ievietotas desmit nebarotas odu mātītes (10 uz konusu; savāktas no kontroles parauglaukuma, izmantojot aspiratoru).Pēc 30 minūšu iedarbības uzmanīgi noņemiet no tā odus;konusveida kamerā, izmantojot elkoņa aspiratoru, un pārnes tos PVO 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 punktu skaitu no 5% līdz 20% tiek koriģēti, izmantojot Abbott formulu [27] šādi:
kur P ir koriģētā mirstība, P1 ir novērotā mirstības procentuālā daļa un C ir kontroles mirstības procentuālā daļa.Izmēģinājumi ar kontroles mirstību >20% tika izmesti un atkārtoti [27, 33].
Intervences ciematā tika veikta visaptveroša mājsaimniecības aptauja.Tika reģistrēta katras mājsaimniecības GPS atrašanās vieta kopā ar tās dizainu un materiāla veidu, mājokli un iejaukšanās statusu.ĢIS platforma ir izstrādājusi digitālu ģeodatu bāzi, kas ietver robežu slāņus ciema, rajona, rajona un valsts līmenī.Visām mājsaimniecību atrašanās vietām ir ģeogrāfiskās atzīmes, izmantojot ciema līmeņa ĢIS punktu slāņus, un to atribūtu informācija ir saistīta un atjaunināta.Katrā mājsaimniecības vietā risks tika novērtēts, pamatojoties uz HT, insekticīdu vektora jutību un IRS statusu (1. tabula) [11, 26, 29, 30].Pēc tam visi mājsaimniecības atrašanās vietas punkti tika pārveidoti tematiskajās kartēs, izmantojot apgriezto attāluma svērumu (IDW; izšķirtspēja, pamatojoties uz vidējo mājsaimniecības platību 6 m2, jauda 2, fiksēts apkārtējo punktu skaits = 10, izmantojot mainīgu meklēšanas rādiusu, zemas caurlaidības filtru).un kubiskās konvolūcijas kartēšana) telpiskās interpolācijas tehnoloģija [35].Tika izveidotas divu veidu tematiskās telpiskā riska kartes: uz HT balstītas tematiskās kartes un pesticīdu vektoru jutības un IRS statusa (ISV un IRSS) tematiskās kartes.Pēc tam abas tematiskās riska kartes tika apvienotas, izmantojot svērto pārklājuma analīzi [36].Šī procesa laikā rastra slāņi tika pārklasificēti vispārējās priekšrocību klasēs dažādiem riska līmeņiem (ti, augsts, vidējs un zems/bez riska).Katrs pārklasificētais rastra slānis pēc tam tika reizināts ar tam piešķirto svaru, pamatojoties uz to parametru relatīvo nozīmi, kas atbalsta moskītu pārpilnību (pamatojoties uz izplatību pētītajos ciematos, moskītu vairošanās vietās un atpūtas un barošanās uzvedību) [26, 29]., 30, 37].Abas subjekta riska kartes tika novērtētas ar 50:50, jo tās vienādi veicināja moskītu pārpilnību (1. papildu fails: S2 tabula).Summējot svērtās pārklājuma tematiskās kartes, tiek izveidota galīgā saliktā riska karte, kas vizualizēta ĢIS platformā.Galīgā riska karte ir parādīta un aprakstīta smilšu mušu riska indeksa (SFRI) vērtībās, kas aprēķinātas, izmantojot šādu formulu:
Formulā P ir riska indeksa vērtība, L ir kopējā riska vērtība katras mājsaimniecības atrašanās vietai, un H ir augstākā riska vērtība mājsaimniecībai pētāmajā teritorijā.Mēs sagatavojām un veicām ĢIS slāņus un analīzi, izmantojot ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, ASV), lai izveidotu riska kartes.
Mēs veicām vairākas regresijas analīzes, lai pārbaudītu HT, ISV un IRSS (kā aprakstīts 1. tabulā) kombinēto ietekmi uz mājas moskītu blīvumu (n = 24).Mājokļu īpašības un riska faktori, pamatojoties uz pētījumā reģistrēto IRS iejaukšanos, tika uzskatīti par skaidrojošiem mainīgajiem, un kā atbildes mainīgais tika izmantots moskītu blīvums.Katram skaidrojošajam mainīgajam, kas saistīts ar smilšu mušu blīvumu, tika veiktas vienfaktoru Puasona regresijas analīzes.Vienfaktoru analīzes laikā no daudzkārtējās regresijas analīzes tika izņemti mainīgie, kas nebija nozīmīgi un kuru P vērtība bija lielāka par 15%.Lai pārbaudītu mijiedarbību, mijiedarbības termini visām iespējamām nozīmīgo mainīgo kombinācijām (atrodamas viendimensiju analīzē) tika vienlaikus iekļauti vairāku regresijas analīzē, un nenozīmīgie termini tika pakāpeniski izņemti no modeļa, lai izveidotu galīgo modeli.
Mājsaimniecības līmeņa riska novērtējums tika veikts divos veidos: mājsaimniecības līmeņa riska novērtējums un kombinētais riska zonu telpiskais novērtējums kartē.Mājsaimniecības līmeņa riska aplēses tika aplēstas, izmantojot korelācijas analīzi starp mājsaimniecību riska aplēsēm un smilšu mušu blīvumu (ievācot no 6 uzraugu mājsaimniecībām un 6 intervences mājsaimniecībām; nedēļas pirms un pēc IRS ieviešanas).Telpiskās riska zonas tika novērtētas, izmantojot vidējo no dažādām mājsaimniecībām savākto odu skaitu un salīdzinot riska grupas (ti, zema, vidēja un augsta riska zonas).Katrā IRS kārtā tika nejauši izvēlētas 12 mājsaimniecības (4 mājsaimniecības katrā no trim riska zonām; nakts vākšanas tiek veiktas ik pēc 2, 4 un 12 nedēļām pēc IRS), lai savāktu odus, lai pārbaudītu visaptverošo riska karti.Tie paši mājsaimniecības dati (ti, HT, VSI, IRSS un vidējais moskītu blīvums) tika izmantoti, lai pārbaudītu galīgo regresijas modeli.Tika veikta vienkārša korelācijas analīze starp lauka novērojumiem un modelī paredzēto mājsaimniecības moskītu blīvumu.
Lai apkopotu entomoloģiskos un ar IRS saistītos datus, tika aprēķināta aprakstošā statistika, piemēram, vidējais, minimālais, maksimālais, 95% ticamības intervāls (TI) un procenti.Sudraba kukaiņu (insekticīdu atlieku) vidējais skaits/blīvums un mirstība, izmantojot parametriskos testus [pāru paraugu t-tests (parasti sadalītiem datiem)] un neparametriskos testus (Wilcoxon signed rank), lai salīdzinātu efektivitāti starp dažādu virsmu veidiem mājās (t.i. , BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP un CPLC pret PMP) tests neparasti izplatītiem datiem).Visas analīzes tika veiktas, izmantojot SPSS v.20 programmatūru (SPSS Inc., Čikāga, IL, ASV).
Tika aprēķināts mājsaimniecības pārklājums intervences ciematos IRS DDT un SP kārtās.Katrā kārtā IRS kopumā saņēma 205 mājsaimniecības, tajā skaitā 179 mājsaimniecības (87,3%) DDT kārtā un 194 mājsaimniecības (94,6%) SP kārtā VL pārnēsātāju kontrolei.Ar pesticīdiem pilnībā apstrādāto mājsaimniecību īpatsvars SP-IRS laikā bija lielāks (86,3%) nekā DDT-IRS laikā (52,7%).Mājsaimniecību skaits, kuras DDT laikā atteicās no IRS, bija 26 (12,7%), un mājsaimniecību skaits, kuras SP laikā atteicās no IRS, bija 11 (5,4%).DDT un SP kārtās tika reģistrēts attiecīgi 71 (34,6% no ārstēto mājsaimniecību kopskaita) un 17 mājsaimniecības (8,3% no ārstēto mājsaimniecību kopskaita).
Saskaņā ar PVO pesticīdu rezistences vadlīnijām sudraba garneļu populācija intervences vietā bija pilnībā uzņēmīga pret alfa-cipermetrīnu (0,05%), jo vidējā mirstība, par kuru ziņots izmēģinājuma laikā (24 stundas), bija 100%.Novērotais notriekšanas rādītājs bija 85,9% (95% TI: 81,1–90,6%).DDT gadījumā notriekšanas 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 sudrabpēdas attīstīja pilnīgu rezistenci pret DDT intervences vietā.
3. tabulā ir apkopoti konusu bioanalīzes rezultāti dažāda veida 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 vs. 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 pastāvīgi samazinājās attiecībā uz SP-IRS: 2 nedēļas pēc izsmidzināšanas visiem sienu veidiem (ti, kopumā 95,6%). un 4 nedēļas pēc izsmidzināšanas tikai CPLC sienām (ti, 82,5). DDT grupā mirstība vienmēr bija zemāka par 70% visos laika punktos pēc IRS biotesta. Vidējais eksperimentālais mirstības līmenis DDT un SP pēc 12 izsmidzināšanas nedēļās bija attiecīgi 25,1% un 63,2%, augstākais vidējais mirstības līmenis 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 Minimālās likmes 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 augstākais vidējais mirstības līmenis visiem virsmas veidiem bija 97,2% (CPLC, 2 nedēļas pēc IRS), 82,5% (CPLC, 4 nedēļas pēc IRS) un 67,5% (CPLC, 4 nedēļas pēc IRS).12 nedēļas pēc IRS).ASV IRS).nedēļas pēc IRS);zemākie rādītāji bija 94,4% (BUU gadījumā 2 nedēļas pēc IRS), 75% (PMP, 4 nedēļas pēc IRS) un 58,3% (PMP, 12 nedēļas pēc IRS).Abiem insekticīdiem mirstība uz virsmām, kas apstrādātas ar PMP, laika intervālos mainījās straujāk nekā uz virsmām, kas apstrādātas ar CPLC un BUU.
4. tabulā ir apkopoti iejaukšanās efekti (ti, pēc IRS izmaiņas moskītu pārpilnībā) uz DDT un SP balstītām IRS kārtām (1. papildu fails: S1 attēls).Attiecībā uz DDT-IRS sudrabkājaino vaboļu procentuālais samazinājums pēc IRS intervāla bija 34,1% (pēc 2 nedēļām), 25,9% (pēc 4 nedēļām) un 14,1% (pēc 12 nedēļām).Attiecībā uz SP-IRS samazinājuma rādītāji bija 90,5% (pēc 2 nedēļām), 66,7% (pēc 4 nedēļām) un 55,6% (pēc 12 nedēļām).Lielākais sudraba garneļu skaita samazinājums uzraugu mājsaimniecībās DDT un SP IRS pārskata periodos bija attiecīgi 2,8% (pēc 2 nedēļām) un 49,1% (pēc 2 nedēļām).SP-IRS periodā baltvēderfazānu samazinājums (pirms un pēc) bija līdzīgs miglošanas mājsaimniecībās (t(2)= – 9,09, P < 0,001) un kontrolsaimniecībās (t(2) = – 1,29, P = 0,33).Augstāks salīdzinājumā ar DDT-IRS visos 3 laika intervālos pēc IRS.Abiem insekticīdiem sudraba kukaiņu pārpilnība palielinājās uzraugu mājsaimniecībās 12 nedēļas pēc IRS (ti, attiecīgi 3,6% un 9,9% SP un DDT).SP un DDT laikā pēc IRS sanāksmēm no sargaudzētavām tika savākta attiecīgi 112 un 161 sudraba garnele.
Netika novērotas būtiskas atšķirības sudraba garneļu blīvumā starp mājsaimniecību grupām (ti, aerosols pret kontrolgrupu: t(2)= – 3,47, P = 0,07; izsmidzināšana pret kontroli: t(2) = – 2,03, P = 0,18; sargs pret kontroli. : IRS nedēļu laikā pēc DDT, t(2) = – 0,59, P = 0,62).Turpretim ievērojamas atšķirības sudraba garneļu blīvumā tika novērotas starp izsmidzināšanas grupu un kontroles grupu (t(2) = – 11,28, P = 0,01) un starp izsmidzināšanas grupu un kontroles grupu (t(2) = – 4, 42, P = 0,05).IRS dažas nedēļas pēc SP.Attiecībā uz SP-IRS netika novērotas būtiskas atšķirības starp kontrolgrupām un kontroles ģimenēm (t(2) = -0,48, P = 0,68).2. attēlā parādīts vidējais sudrabvēdera fazānu blīvums, kas novērots saimniecībās, kas pilnībā un daļēji apstrādātas ar IRS riteņiem.Nebija būtisku atšķirību pilnībā apsaimniekotu fazānu blīvumā starp pilnībā un daļēji apsaimniekotām mājsaimniecībām (vidēji 7,3 un 2,7 uz slazdu/nakts).Attiecīgi DDT-IRS un SP-IRS), un dažas mājsaimniecības tika apsmidzinātas ar abiem insekticīdiem (vidēji 7,5 un 4,4 par nakti attiecīgi DDT-IRS un SP-IRS) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2).Tomēr sudraba garneļu blīvums pilnībā un daļēji apsmidzinātajās saimniecībās būtiski atšķīrās starp SP un DDT IRS kārtām (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Aprēķinātais vidējais sudrabspārnu blakšu blīvums pilnībā un daļēji ārstētās mājsaimniecībās Mahanar 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 noteiktu zema, vidēja un augsta telpiskā riska zonas, lai uzraudzītu sudraba garneļu rašanos un atdzimšanu pirms un vairākas nedēļas pēc IRS ieviešanas (3. att. , 4)...Augstākais riska rādītājs mājsaimniecībām telpiskās riska kartes izveides laikā tika novērtēts ar “12” (ti, “8” uz HT balstītām riska kartēm un “4” uz VSI un IRSS riska kartēm).Minimālais aprēķinātais riska rādītājs ir “nulle” vai “bez riska”, izņemot DDT-VSI un IRSS kartes, kuru minimālais punktu skaits ir 1. Riska karte, kuras pamatā ir HT, parādīja, ka liela teritorija (ti, 19 994,3 km2; 74,8%) Lavapur. Mahanar ciems ir augsta riska apgabals, kurā iedzīvotāji, visticamāk, sastopas un atkārtoti izplatās odiem.Teritorijas 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) starp DDT un SP-IS un IRSS riska grafikiem (3., 4. att.).Izstrādātā galīgā saliktā riska karte parādīja, ka SP-IRS bija labākas aizsardzības spējas nekā DDT-IRS visos HT riska zonu līmeņos.Augsta riska zona HT tika samazināta līdz mazāk nekā 7% (1837,3 km2) pēc SP-IRS, un lielākā daļa teritorijas (ti, 53,6%) kļuva par zema riska zonu.DDT-IRS periodā augsta un zema riska zonu procentuālais daudzums, kas novērtēts kombinētajā riska kartē, bija attiecīgi 35,5% (9498,1 km2) un 16,2% (4342,4 km2).Smilšu mušu blīvums, kas tika izmērīts apstrādātajās un uzraugāmajās mājsaimniecībās pirms un vairākas nedēļas pēc IRS ieviešanas, tika attēlots un vizualizēts kombinētā riska kartē katrai IRS kārtai (ti, DDT un SP) (3., 4. att.).Bija laba saskaņa starp mājsaimniecību riska rādītājiem un vidējo sudraba garneļu blīvumu, kas reģistrēts pirms un pēc IRS (5. attēls).Konsekvences analīzes R2 vērtības (P < 0,05), kas aprēķinātas no divām IRS kārtām, bija: 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 Kopējais rādītājs 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. papildu fails: S3 tabula).Rezultāti parādīja, ka SP-IRS iejaukšanās ietekme uz visiem HT tika pastiprināta 4 nedēļu laikā pēc IRS.DDT-IRS palika neefektīvs visiem 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 procentuālā daļa no kopējās sastopamības augsta riska apgabalos (ti, >55%) bija augstāki nekā zema un vidēja riska zonas visos laika punktos pēc IRS.Entomoloģisko ģimeņu (ti, moskītu savākšanai atlasīto) atrašanās vietas ir kartētas un vizualizētas 1. papildu failā: S2 attēls.
Trīs veidu telpiskās riska kartes, kuru pamatā ir ĢIS (ti, HT, IS un IRSS un HT, IS un IRSS kombinācija), lai identificētu smirdīgo kukaiņu riska zonas pirms un pēc DDT-IRS Mahnar ciemā, Lavapurā, Vaišali apgabalā (Bihāra)
Trīs veidu uz ĢIS balstītas telpiskās riska kartes (ti, HT, IS un IRSS un HT, IS un IRSS kombinācija), lai identificētu sudrabraibās garneļu riska zonas (salīdzinājumā ar Harbangu)
DDT-(a, c, e, g, i) un SP-IRS (b, d, f, h, j) ietekme uz dažāda līmeņa mājsaimniecības tipa riska grupām tika aprēķināta, novērtējot “R2” starp mājsaimniecības 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 ciemā, Vaishali rajonā, Biharā
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 moskītu blīvumu.Tika novērots, ka visu attiecīgo mainīgo lielumu nozīmīguma līmenis radīja P vērtības, kas mazākas par 0,15.Tādējādi visi skaidrojošie mainīgie tika saglabāti vairākkārtējai regresijas analīzei.Vispiemērotākā galīgā modeļa kombinācija tika izveidota, pamatojoties uz pieciem riska faktoriem: TF, TW, DS, ISV un IRSS.7. tabulā ir norādīta informācija par galīgajā modelī atlasītajiem parametriem, kā arī koriģētās izredžu attiecības, 95% ticamības intervāli (CI) un P vērtības.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) ar citiem skaidrojošajiem mainīgajiem.Izstrādātais modelis tika izmantots, lai prognozētu smilšu mušu blīvumu, pamatojoties uz datiem no 12 dažādām mājsaimniecībām.Validācijas rezultāti uzrādīja spēcīgu korelāciju starp odu blīvumu, kas novērots uz lauka, un odu blīvumu, ko prognozēja modelis (r = 0,91, P < 0,001).
Mērķis ir līdz 2020. gadam likvidēt VL no endēmiskajiem Indijas štatiem [10].Kopš 2012. gada Indija ir panākusi ievērojamu progresu VL saslimstības un mirstības samazināšanā [10].Pāreja no DDT uz SP 2015. gadā bija lielas pārmaiņas IRS vēsturē Bihārā, Indijā [38].Lai izprastu VL telpisko risku un tā 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 ir zināms, šis pētījums ir pirmais ziņojums, kurā novērtēta IRS atlikušā efektivitāte un iejaukšanās ietekme, izmantojot insekticīdus DDT un SP starp HT saskaņā ar Nacionālo VL vektoru kontroles programmu Bihārā (Indijā).Šis ir arī pirmais mēģinājums izstrādāt telpiskā riska karti un moskītu blīvuma analīzes modeli, lai atklātu odu spatiotemporālo sadalījumu mikromērogā IRS iejaukšanās apstākļos.
Mūsu rezultāti parādīja, ka SP-IRS mājsaimniecībās tika pieņemts augsts visās mājsaimniecībās un ka lielākā daļa mājsaimniecību bija pilnībā apstrādātas.Bioloģiskās analīzes rezultāti parādīja, ka sudraba smilšu mušas pētījuma ciematā bija ļoti jutīgas pret beta-cipermetrīnu, bet diezgan zemas pret DDT.Vidējais sudraba garneļu mirstības līmenis no DDT ir mazāks par 50%, kas liecina par augstu rezistences līmeni pret DDT.Tas atbilst iepriekšējo pētījumu rezultātiem, kas dažādos laikos veikti dažādos Indijas VL endēmisko štatu ciematos, tostarp Bihārā [8, 9, 39, 40].Papildus jutīgumam pret pesticīdiem svarīga informācija ir arī pesticīdu atlikuma efektivitāte un iejaukšanās ietekme.Programmēšanas ciklam svarīgs ir atlikušo efektu ilgums.Tas nosaka intervālus starp IRS kārtām, lai iedzīvotāji būtu aizsargāti līdz nākamajai izsmidzināšanai.Konusa biotesta rezultāti atklāja būtiskas mirstības atšķirības starp sienu virsmu veidiem dažādos laika punktos pēc IRS.Mirstība uz virsmām, kas apstrādātas ar DDT, vienmēr bija zemāka par PVO apmierinošo līmeni (ti, ≥80%), savukārt uz sienām, kas apstrādātas ar SP, mirstība saglabājās apmierinoša līdz ceturtajai nedēļai pēc IRS;No šiem rezultātiem ir skaidrs, ka, lai gan pētītajā apgabalā atrastās sudrabkājas garneles ir ļoti jutīgas pret SP, SP atlikušā efektivitāte atšķiras atkarībā no HT.Tāpat kā DDT, arī SP neatbilst efektivitātes ilgumam, kas noteikts PVO vadlīnijās [41, 42].Šīs neefektivitātes iemesls var būt slikta IRS ieviešana (ti, sūkņa pārvietošana ar atbilstošu ātrumu, attālums no sienas, izplūdes ātrums un ūdens pilienu izmērs un to nogulsnēšanās uz sienas), kā arī nesaprātīga pesticīdu lietošana (t. šķīduma pagatavošana) [11,28,43].Tomēr, tā kā šis pētījums tika veikts stingrā uzraudzībā un kontrolē, vēl viens iemesls, kāpēc nav ievērots Pasaules Veselības organizācijas ieteiktais derīguma termiņš, varētu būt SP kvalitāte (ti, aktīvās sastāvdaļas procentuālais daudzums jeb “AI”), kas veido QC.
No trim virsmas veidiem, ko izmantoja, lai novērtētu pesticīdu noturību, diviem pesticīdiem tika novērotas būtiskas mirstības atšķirības starp BUU un CPLC.Vēl viens jauns atklājums ir tāds, ka CPLC uzrādīja labāku atlikušo 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 nogulsnēts uz PMP virsmas, ilgstoši nepastāv.Šo pesticīdu atlieku efektivitātes atšķirību starp sienu veidiem var izraisīt dažādi iemesli, piemēram, sienu ķīmisko vielu sastāvs (paaugstināts pH, kas izraisa dažu pesticīdu ātru sadalīšanos), absorbcijas ātrums (augstāks uz augsnes sienām), pieejamība. baktēriju sadalīšanās un sienu materiālu noārdīšanās ātrums, kā arī temperatūra un mitrums [44, 45, 46, 47, 48, 49].Mūsu rezultāti apstiprina vairākus citus pētījumus par ar insekticīdiem apstrādātu virsmu atlikušo efektivitāti pret dažādiem slimību pārnēsātājiem [45, 46, 50, 51].
Aplēses par moskītu skaita samazināšanos ārstētajās mājsaimniecībās parādīja, ka SP-IRS bija efektīvāks par DDT-IRS, kontrolējot odus visos intervālos pēc IRS (P < 0,001).SP-IRS un DDT-IRS kārtās samazināšanās rādītāji ārstētajām mājsaimniecībām no 2 līdz 12 nedēļām bija attiecīgi 55,6-90,5% un 14,1-34,1%.Šie rezultāti arī parādīja, ka nozīmīga ietekme uz P. argentipes pārpilnību sargsaimniecībās tika novērota 4 nedēļu laikā pēc IRS ieviešanas;argentipes pieauga abās IRS kārtās 12 nedēļas pēc IRS;Tomēr starp abām IRS kārtām nebija būtiskas atšķirības moskītu skaitā uzraugu mājsaimniecībās (P = 0, 33).Sudraba garneļu blīvuma statistiskās analīzes rezultāti starp mājsaimniecību grupām katrā kārtā arī neliecināja par būtiskām DDT atšķirībām visās četrās mājsaimniecību grupās (ti, izsmidzināts pret kontrolgrupu; izsmidzināts pret kontroli; sargs pret kontroli; pilnīgs vai daļējs).).Divas ģimenes grupas IRS un SP-IRS (ti, sargs pret kontroli un pilns pret daļēju).Tomēr daļēji un pilnībā izsmidzinātajās saimniecībās tika novērotas būtiskas atšķirības sudraba garneļu blīvumā starp DDT un SP-IRS kārtām.Šis novērojums apvienojumā ar faktu, ka iejaukšanās ietekme tika aprēķināta vairākas reizes pēc IRS, liecina, ka SP ir efektīva moskītu kontrolei mājās, kas ir daļēji vai pilnībā apstrādātas, bet nav neapstrādātas.Tomēr, lai gan starp DDT-IRS un SP IRS kārtām nebija statistiski nozīmīgu atšķirību odu skaitā sargmājās, vidējais DDT-IRS kārtas laikā savākto odu skaits bija mazāks, salīdzinot ar SP-IRS kārtu..Daudzums pārsniedz daudzumu.Šis rezultāts liecina, ka pret vektoru jutīgais insekticīds ar vislielāko IRS pārklājumu mājsaimniecību iedzīvotāju vidū var ietekmēt odu kontroli mājsaimniecībās, kuras netika izsmidzinātas.Saskaņā ar rezultātiem SP pirmajās dienās pēc IRS bija labāka profilaktiskā iedarbība pret moskītu kodumiem nekā DDT.Turklāt alfa-cipermetrīns pieder pie SP grupas, tam ir kontakta kairinājums un tieša toksicitāte pret odiem, un tas ir piemērots IRS [51, 52].Tas var būt viens no galvenajiem iemesliem, kāpēc alfa-cipermetrīnam priekšposteņos ir minimāla ietekme.Citā pētījumā [52] atklājās, ka, lai gan alfa-cipermetrīns laboratorijas pārbaudēs un būdās uzrādīja esošās atbildes reakcijas un augstu notriekšanas līmeni, kontrolētos laboratorijas apstākļos savienojums neizraisīja odu atbaidīšanas reakciju.salonā.tīmekļa vietne.
Šajā pētījumā tika izstrādātas trīs veidu telpiskā riska kartes;Mājsaimniecības līmeņa un apgabala līmeņa telpiskā riska aplēses tika novērtētas, veicot lauka novērojumus par sudrabkāju garneļu blīvumu.Riska zonu analīze, pamatojoties uz HT, parādīja, ka lielākajā daļā Lavapur-Mahanara ciematu apgabalu (>78%) ir visaugstākais smilšu mušu rašanās un atkārtotas parādīšanās risks.Tas, iespējams, ir galvenais iemesls, kāpēc Rawalpur Mahanar VL ir tik populārs.Tika konstatēts, ka kopējā ISV un IRSS, kā arī galīgā kombinētā riska karte SP-IRS kārtā (bet ne DDT-IRS kārtā) rada mazāku to apgabalu procentuālo daļu, kas atrodas zem augsta riska zonām.Pēc SP-IRS lielas augsta un vidēja riska zonas, pamatojoties uz GT, tika pārveidotas par zema riska zonām (ti, 60,5%; kombinētās riska kartes aplēses), kas ir gandrīz četras reizes mazāks (16,2%) nekā DDT.– Situācija ir norādīta iepriekš IRS portfeļa riska diagrammā.Šis rezultāts norāda, ka IRS ir pareizā izvēle moskītu apkarošanai, taču aizsardzības pakāpe ir atkarīga no insekticīda kvalitātes, jutības (pret mērķa vektoru), pieņemamības (IRS laikā) un tā pielietojuma;
Mājsaimniecības riska novērtējuma rezultāti uzrādīja labu sakritību (P <0,05) starp riska aplēsēm un no dažādām mājsaimniecībām savākto sudrabkāja garneļu blīvumu.Tas liek domāt, ka identificētie mājsaimniecības riska parametri un to kategoriskā riska rādītāji ir labi piemēroti, lai novērtētu sudraba garneļu vietējo pārpilnību.Pēc IRS DDT vienošanās analīzes R2 vērtība bija ≥ 0,78, kas bija vienāda ar vērtību pirms IRS vai lielāka par to (ti, 0,78).Rezultāti parādīja, ka DDT-IRS bija efektīva visās HT riska zonās (ti, augsta, vidēja un zema).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 samazināšanās tendenci ar laika intervālu pēc IRS.SP-IRS ietekme ir izcelta un apspriesta iepriekšējās nodaļās.
Apvienotās kartes riska zonu lauka audita rezultāti parādīja, ka IRS kārtas laikā vislielākais sudraba garneļu skaits tika savākts augsta riska zonās (ti, >55%), kam sekoja vidēja un zema riska zonas.Rezumējot, uz ĢIS balstīts telpiskā riska novērtējums ir izrādījies efektīvs lēmumu pieņemšanas instruments 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 iejaukšanās (ti, mājsaimniecības veidu, IRS statusu un iejaukšanās ietekmi) pētījuma teritorijā, kas prasa tūlītēju rīcību vai uzlabojumus, īpaši mikrolīmenī.Ļoti populāra situācija.Faktiski vairākos pētījumos ir izmantoti ĢIS rīki, lai kartētu vektoru vairošanās vietu risku un slimību telpisko izplatību makro līmenī [24, 26, 37].
Mājokļu īpašības un riska faktori uz IRS balstītām intervencēm tika statistiski novērtēti izmantošanai sudraba garneļu blīvuma analīzēs.Lai gan viendimensiju analīzēs visi seši faktori (ti, TF, TW, TR, DS, ISV un IRSS) bija nozīmīgi saistīti ar sudrabkāju garneļu vietējo pārpilnību, tikai viens no tiem tika izvēlēts galīgajā daudzkārtējās regresijas modelī no pieciem.Rezultāti liecina, ka IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS uc nebrīvē esošās pārvaldības īpašības un intervences faktori pētījuma teritorijā ir piemēroti sudraba garneļu rašanās, atjaunošanās un vairošanās uzraudzībai.Daudzkārtējas regresijas analīzē TR netika konstatēts kā nozīmīgs un tāpēc galīgajā modelī netika izvēlēts.Galīgais modelis bija ļoti nozīmīgs, un atlasītie parametri izskaidroja 89% no sudrabkājas garneļu blīvuma.Modeļa precizitātes rezultāti parādīja spēcīgu korelāciju starp prognozēto un novēroto sudraba garneļu blīvumu.Mūsu rezultāti atbalsta arī iepriekšējos pētījumus, kuros tika apspriesti sociālekonomiskie un mājokļu riska faktori, kas saistīti ar VL izplatību un vektora telpisko sadalījumu Bihāras laukos [15, 29].
Šajā pētījumā mēs nenovērtējām pesticīdu nogulsnēšanos uz izsmidzinātajām sienām un IRS izmantotā pesticīda kvalitāti (ti).Pesticīdu kvalitātes un daudzuma atšķirības var ietekmēt moskītu mirstību un IRS iejaukšanās efektivitāti.Tādējādi aplēstā mirstība starp virsmas veidiem un intervences ietekme mājsaimniecību grupās var atšķirties no faktiskajiem rezultātiem.Ņemot vērā šos punktus, var plānot jaunu pētījumu.Pētījumu ciemu kopējās riska platības novērtējums (izmantojot ĢIS riska kartēšanu) ietver atklātās teritorijas starp ciemiem, kas ietekmē riska zonu klasifikāciju (ti, zonu noteikšanu) un attiecas uz dažādām riska zonām;Taču šis pētījums tika veikts mikrolīmenī, tāpēc brīvai zemei ir tikai neliela ietekme uz riska zonu klasifikāciju;Turklāt dažādu riska zonu noteikšana 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 nekad agrāk nav pētīta mikroskopiskā līmenī.Būtiskākais ir tas, ka ciemata riska kartes telpiskais attēlojums palīdz identificēt un grupēt mājsaimniecības dažādās riska zonās, salīdzinot ar tradicionālajiem zemes apsekojumiem, šī metode ir vienkārša, ērta, izmaksu ziņā efektīva un mazāk darbietilpīga, sniedzot informāciju lēmumu pieņēmējiem.
Mūsu rezultāti liecina, ka vietējās sudrabzivs pētījuma ciematā ir attīstījušas rezistenci (ti, ir ļoti izturīgas) pret DDT, un odu parādīšanās tika novērota tūlīt pēc IRS;Šķiet, ka alfa-cipermetrīns ir pareizā izvēle VL vektoru IRS kontrolei, jo tā mirstība ir 100% un tā ir labāka iejaukšanās pret sudrabmušām, kā arī tā ir labāk pieņemta sabiedrībā, salīdzinot ar DDT-IRS.Tomēr mēs atklājām, ka moskītu mirstība uz sienām, kas apstrādātas ar SP, mainījās atkarībā no virsmas veida;tika novērota slikta atlikušā efektivitāte, un PVO ieteiktais laiks pēc IRS netika sasniegts.Šis pētījums ir labs sākumpunkts diskusijām, un tā rezultāti prasa turpmāku izpēti, lai noteiktu patiesos pamatcēloņus.Smilšu mušu blīvuma analīzes modeļa paredzamā precizitāte parādīja, ka, lai novērtētu smilšu mušu blīvumu VL endēmiskajos ciemos Bihārā, var izmantot mājokļu īpašību, vektoru jutīguma pret insekticīdiem un IRS statusa kombināciju.Mūsu pētījums arī parāda, ka kombinēta uz ĢIS balstīta telpiskā riska kartēšana (makrolīmenis) var būt noderīgs instruments riska zonu noteikšanai, lai uzraudzītu smilšu masu rašanos 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 izpētīt, izmantojot tradicionālos lauka apsekojumus un parastās datu vākšanas metodes.Mikrotelpiskā riska informācija, kas savākta, izmantojot ĢIS kartes, var palīdzēt zinātniekiem un sabiedrības veselības pētniekiem izstrādāt un ieviest jaunas kontroles stratēģijas (ti, vienotu iejaukšanos vai integrētu vektoru kontroli), lai sasniegtu dažādas mājsaimniecību grupas atkarībā no riska līmeņu veida.Turklāt riska karte palīdz optimizēt kontroles resursu piešķiršanu un izmantošanu īstajā laikā un vietā, lai uzlabotu programmas efektivitāti.
Pasaules Veselības organizācija.Novārtā atstātas tropiskās slimības, slēpti 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 Leišmaniozes kontroles ekspertu komitejas 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 leišmanijas un HIV koinfekcijas epidemioloģijā, klīniskajā prezentācijā un diagnostikā Indijā.Int J Inf Dis.2014;29:103–12.
Valsts vektora pārnēsāto slimību kontroles programma (NVBDCP).Paātriniet 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. Ja ir maz cerību līdz 2010. gadam izskaust kala-azar (viscerālo leišmaniozi), kuras uzliesmojumi periodiski notiek Indijā, vai vainojami vektoru kontroles pasākumi vai cilvēka imūndeficīta vīrusa inficēšanās vai ārstēšana?Topparazitols.2014;4:10-9.
Thakur KP Jauna stratēģija kala azar izskaušanai Bihāras laukos.Indijas Medicīnas pētījumu žurnāls.2007;126:447–51.
Publicēšanas laiks: 20.-20.2024