Залишкове обприскування в приміщеннях (ЗЗВ) є основою зусиль боротьби з переносниками вісцерального лейшманіозу (ВЛ) в Індії. Мало що відомо про вплив заходів контролю ЗЗВ на різні типи домогосподарств. Тут ми оцінюємо, чи має ЗЗВ з використанням інсектицидів однакові залишкові та інтервенційні ефекти для всіх типів домогосподарств у селі. Ми також розробили комбіновані просторові карти ризику та моделі аналізу щільності комарів на основі характеристик домогосподарств, чутливості до пестицидів та статусу ЗЗВ для вивчення просторово-часового розподілу переносників на мікромасштабному рівні.
Дослідження було проведено у двох селах кварталу Махнар в окрузі Вайшалі штату Біхар. Було оцінено контроль переносників ВЛ (P. argentipes) за допомогою IRS з використанням двох інсектицидів [дихлордифенілтрихлоретану (ДДТ 50%) та синтетичних піретроїдів (SP 5%)]. Часову залишкову ефективність інсектицидів на різних типах стін оцінювали за допомогою методу конусного біоаналізу, рекомендованого Всесвітньою організацією охорони здоров'я. Чутливість місцевої лусочниці до інсектицидів досліджували за допомогою біоаналізу in vitro. Щільність комарів у житлових будинках та притулках для тварин до та після IRS контролювали за допомогою світлових пасток, встановлених Центрами контролю та профілактики захворювань, з 18:00 до 6:00 ранку. Найкраще підходящу модель для аналізу щільності комарів було розроблено за допомогою множинного логістичного регресійного аналізу. Для картографування розподілу чутливості переносників до пестицидів за типом домогосподарства використовували технологію просторового аналізу на основі ГІС, а для пояснення просторово-часового розподілу сріблястої креветки за IRS використовували статус IRS домогосподарства.
Срібні комарі дуже чутливі до SP (100%), але демонструють високу стійкість до DDT, з рівнем смертності 49,1%. Повідомлялося, що SP-IRS мав кращу сприйнятливість громадськості, ніж DDT-IRS, серед усіх типів домогосподарств. Залишкова ефективність варіювалася залежно від поверхні стін; жоден з інсектицидів не відповідав рекомендованій IRS тривалості дії Всесвітньої організації охорони здоров'я. У всі моменти часу після IRS скорочення кількості смердів-клопів завдяки SP-IRS було більшим між групами домогосподарств (тобто розпилювачами та вартовими), ніж завдяки DDT-IRS. Комбінована просторова карта ризику показує, що SP-IRS має кращий контрольний ефект на комарів, ніж DDT-IRS, у всіх зонах ризику типів домогосподарств. Багаторівневий логістичний регресійний аналіз виявив п'ять факторів ризику, які були тісно пов'язані з щільністю срібних креветок.
Результати забезпечать краще розуміння практики Податкової служби США (IRS) щодо боротьби з вісцеральним лейшманіозом у Біхарі, що може допомогти в майбутніх зусиллях щодо покращення ситуації.
Вісцеральний лейшманіоз (ВЛ), також відомий як кала-азар, – це ендемічна занедбана тропічна трансмісивна хвороба, що спричиняється найпростішими паразитами роду Leishmania. На Індійському субконтиненті (ІС), де людина є єдиним резервуаром-господарем, паразит (тобто Leishmania donovani) передається людині через укуси інфікованих самок комарів (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. В Індії ВЛ переважно зустрічається у чотирьох центральних та східних штатах: Біхар, Джаркханд, Західна Бенгалія та Уттар-Прадеш. Деякі спалахи також були зареєстровані в Мадх'я-Прадеш (Центральна Індія), Гуджараті (Західна Індія), Тамілнаду та Кералі (Південна Індія), а також у субгімалайських районах північної Індії, включаючи Хімачал-Прадеш та Джамму і Кашмір. 3]. Серед ендемічних штатів Біхар є високоендемічним, де 33 райони уражені ВЛ, на які щороку припадає понад 70% від загальної кількості випадків в Індії [4]. Близько 99 мільйонів людей у регіоні перебувають у групі ризику, із середньорічною захворюваністю 6752 випадки (2013-2017).
У Біхарі та інших частинах Індії зусилля щодо боротьби з трансмісивними захворюваннями спираються на три основні стратегії: раннє виявлення випадків, ефективне лікування та боротьба з переносниками за допомогою обприскування інсектицидами в приміщеннях (IRS) у будинках та притулках для тварин [4, 5]. Як побічний ефект протималярійних кампаній, IRS успішно контролювала VL у 1960-х роках за допомогою дихлордифенілтрихлоретану (DDT 50% WP, 1 г д.р./м2), а програмний контроль успішно контролював VL у 1977 та 1992 роках [5, 6]. Однак нещодавні дослідження підтвердили, що срібночереві креветки розвинули широку стійкість до ДДТ [4,7,8]. У 2015 році Національна програма боротьби з трансмісивними захворюваннями (NVBDCP, Нью-Делі) перейшла з ДДТ на синтетичні піретроїди (SP; альфа-циперметрин 5% WP, 25 мг д.р./м2) у рамках IRS [7, 9]. Всесвітня організація охорони здоров'я (ВООЗ) поставила за мету ліквідувати вісцеральну інфекцію (ВС) до 2020 року (тобто <1 випадок на 10 000 осіб на рік на рівні вулиці/кварталу) [10]. Кілька досліджень показали, що IRS є ефективнішим за інші методи боротьби з переносниками інфекції у мінімізації щільності москітів [11,12,13]. Нещодавня модель також передбачає, що в умовах високої епідемії (тобто доконтрольний рівень епідемії 5/10 000), ефективна IRS, що охоплює 80% домогосподарств, може досягти цілей ліквідації на один-три роки раніше [14]. ВС вражає найбідніші сільські громади в ендемічних районах, і їхній контроль над переносниками інфекції залежить виключно від IRS, але залишковий вплив цього заходу контролю на різні типи домогосподарств ніколи не вивчався на місцях у зонах втручання [15, 16]. Крім того, після інтенсивної роботи з боротьби з ВС епідемія в деяких селах тривала кілька років і перетворилася на гарячі точки [17]. Тому необхідно оцінити залишковий вплив IRS на моніторинг щільності комарів у різних типах домогосподарств. Крім того, мікромасштабне геопросторове картографування ризиків допоможе краще зрозуміти та контролювати популяції комарів навіть після втручання. Географічні інформаційні системи (ГІС) – це поєднання технологій цифрового картографування, які дозволяють зберігати, накладати, маніпулювати, аналізувати, отримувати та візуалізувати різні набори географічних екологічних та соціально-демографічних даних для різних цілей [18, 19, 20]. Глобальна система позиціонування (GPS) використовується для вивчення просторового положення компонентів земної поверхні [21, 22]. Інструменти та методи просторового моделювання на основі ГІС та GPS застосовувалися до кількох епідеміологічних аспектів, таких як просторова та часова оцінка захворювань та прогнозування спалахів, впровадження та оцінка стратегій контролю, взаємодія патогенів з факторами навколишнього середовища та просторове картографування ризиків. [20,23,24,25,26]. Інформація, зібрана та отримана з геопросторових карт ризиків, може сприяти своєчасним та ефективним заходам контролю.
У цьому дослідженні оцінювалася залишкова ефективність та ефект втручання DDT та SP-IRS на рівні домогосподарств в рамках Національної програми боротьби з переносниками вірусу віспи (VL) у Біхарі, Індія. Додатковими цілями були розробка комбінованої карти просторового ризику та моделі аналізу щільності комарів на основі характеристик житла, сприйнятливості переносників інсектицидів та статусу IRS домогосподарств для вивчення ієрархії просторово-часового розподілу комарів мікромасштабу.
Дослідження було проведено в кварталі Махнар району Вайшалі на північному березі Гангу (рис. 1). Махнар є високоендемічним районом із середнім показником 56,7 випадків вісцерального гепатиту на рік (170 випадків у 2012-2014 роках), річний рівень захворюваності становить 2,5–3,7 випадків на 10 000 населення; Було обрано два села: Чакесо як контрольний участок (рис. 1d1; жодних випадків вісцерального гепатиту за останні п'ять років) та Лавапур-Маханар як ендемічний участок (рис. 1d2; високоендемічний, з 5 або більше випадками на 1000 осіб на рік протягом останніх 5 років). Села були відібрані на основі трьох основних критеріїв: розташування та доступність (тобто розташовані на річці з легким доступом цілий рік), демографічні характеристики та кількість домогосподарств (тобто щонайменше 200 домогосподарств; Чакесо має 202 та 204 домогосподарства із середнім розміром домогосподарства). 4,9 та 5,1 особи) та Лавапур Маханар відповідно) та тип домогосподарства (ТД) та характер їх розподілу (тобто випадково розподілені змішані ТД). Обидва досліджувані села розташовані в межах 500 м від міста Махнар та районної лікарні. Дослідження показало, що мешканці досліджуваних сіл брали дуже активну участь у дослідницькій діяльності. Будинки в навчальному селищі [що складаються з 1-2 спалень з 1 прибудованим балконом, 1 кухні, 1 ванної кімнати та 1 сараю (прибудованого або окремого)] складаються з цегляних/глиняних стін та саманних підлог, цегляних стін з вапняно-цементною штукатуркою та цементними підлогами, неоштукатурених та нефарбованих цегляних стін, глиняних підлог та солом'яного даху. Весь регіон Вайшалі має вологий субтропічний клімат з сезоном дощів (липень-серпень) та сухим сезоном (листопад-грудень). Середньорічна кількість опадів становить 720,4 мм (діапазон 736,5–1076,7 мм), відносна вологість повітря 65±5% (діапазон 16–79%), середньомісячна температура 17,2–32,4°C. Травень і червень – найтепліші місяці (температура 39–44 °C), тоді як січень – найхолодніший (7–22 °C).
На карті досліджуваної території показано розташування штату Біхар на карті Індії (a) та розташування району Вайшалі на карті штату Біхар (b). Блок Махнар (c) Для дослідження було обрано два села: Чакесо як контрольну ділянку та Лавапур-Махнар як ділянку втручання.
В рамках Національної програми контролю за калаазар, Рада охорони здоров'я товариства Біхара (SHSB) провела два раунди щорічного IRS протягом 2015 та 2016 років (перший раунд, лютий-березень; другий раунд, червень-липень)[4]. Для забезпечення ефективного впровадження всіх заходів IRS, Медичний інститут імені Раджендри (RMRIMS; Біхар), Патна, дочірня компанія Індійської ради медичних досліджень (ICMR; Нью-Делі), підготував мікроплан дій. вузловий інститут. Села IRS були відібрані на основі двох основних критеріїв: історія випадків VL та ретродермального кала-азара (RPKDL) у селі (тобто села з 1 або більше випадками протягом будь-якого періоду часу за останні 3 роки, включаючи рік впровадження), неендемічні села навколо «гарячих точок» (тобто села, в яких постійно реєструвалися випадки протягом ≥ 2 років або ≥ 2 випадки на 1000 осіб) та нові ендемічні села (відсутність випадків за останні 3 роки) села в останній рік року впровадження, про який повідомлялося в [17]. Сусідні села, які впроваджують перший раунд національного оподаткування, нові села також включені до другого раунду плану дій щодо національного оподаткування. У 2015 році в селах, що досліджувалися втручанням, було проведено два раунди IRS з використанням ДДТ (ДДТ 50% WP, 1 г д.р./м2). З 2016 року IRS проводиться з використанням синтетичних піретроїдів (SP; альфа-циперметрин 5% VP, 25 мг д.р./м2). Обприскування проводилося за допомогою насоса Hudson Xpert (13,4 л) з екраном тиску, клапаном змінної витрати (1,5 бар) та плоскоструминною насадкою 8002 для пористих поверхонь [27]. ICMR-RMRIMS, Патна (Біхар), контролювала IRS на рівні домогосподарств та сіл і надавала попередню інформацію про IRS селянам через мікрофони протягом перших 1-2 днів. Кожна команда IRS оснащена монітором (наданим RMRIMS) для контролю роботи команди IRS. Омбудсмени разом із командами IRS працюють у всіх домогосподарствах, щоб інформувати та запевняти голів домогосподарств щодо позитивного впливу IRS. Протягом двох раундів опитувань IRS загальне охоплення домогосподарств у досліджуваних селах досягло щонайменше 80% [4]. Статус обприскування (тобто відсутність обприскування, часткове обприскування та повне обприскування; визначено в Додатковому файлі 1: Таблиця S1) був зареєстрований для всіх домогосподарств у селі, де проводилося втручання, протягом обох раундів IRS.
Дослідження проводилося з червня 2015 року по липень 2016 року. Податкова служба США (IRS) використовувала центри захворювань для моніторингу, контролю щільності та профілактики москітних шкідників до втручання (тобто за 2 тижні до втручання; базове обстеження) та після втручання (тобто через 2, 4 та 12 тижнів після втручання; подальші обстеження) у кожному раунді IRS. Одна ніч (тобто з 18:00 до 6:00) зі світловою пасткою [28]. Світлові пастки були встановлені в спальнях та притулках для тварин. У селі, де проводилося дослідження втручання, 48 домогосподарств було перевірено на щільність москітних шкідників перед IRS (12 домогосподарств на день протягом 4 днів поспіль до дня перед днем IRS). 12 було відібрано для кожної з чотирьох основних груп домогосподарств (тобто домогосподарства з простою глиняною штукатуркою (PMP), цементною штукатуркою та вапняним облицюванням (CPLC), цегляними неоштукатуреними та нефарбованими (BUU) та домогосподарствами з солом'яним дахом (TH)). Після цього лише 12 домогосподарств (з 48 домогосподарств до IRS) було відібрано для продовження збору даних про щільність комарів після засідання IRS. Згідно з рекомендаціями ВООЗ, 6 домогосподарств було відібрано з групи втручання (домогосподарства, які отримують лікування IRS) та контрольної групи (домогосподарства в селах втручання, ті власники, які відмовилися від дозволу IRS) [28]. Серед контрольної групи (домогосподарства в сусідніх селах, які не пройшли IRS через відсутність льотного навантаження) було відібрано лише 6 домогосподарств для моніторингу щільності комарів до та після двох сеансів IRS. Для всіх трьох груп моніторингу щільності комарів (тобто втручання, дозорної та контрольної) домогосподарства були відібрані з трьох груп рівня ризику (тобто низького, середнього та високого; по два домогосподарства з кожного рівня ризику), а також були класифіковані характеристики ризику HT (модулі та структури наведені в таблиці 1 та таблиці 2 відповідно) [29, 30]. Було відібрано два домогосподарства на кожен рівень ризику, щоб уникнути упереджених оцінок щільності комарів та порівнянь між групами. У групі втручання щільність комарів після введення IRS контролювалася у двох типах домогосподарств IRS: повністю оброблених (n = 3; 1 домогосподарство на рівень групи ризику) та частково оброблених (n = 3; 1 домогосподарство на рівень групи ризику). (група ризику).
Усіх комарів, виловлених у польових умовах, зібраних у пробірки, було передано до лабораторії, а пробірки було знищено за допомогою вати, змоченої в хлороформі. Срібних мошок визначали стать та відокремлювали від інших комах і комарів на основі морфологічних характеристик, використовуючи стандартні ідентифікаційні коди [31]. Потім усіх самців і самок сріблястих креветок окремо консервували у 80% спирті. Щільність комарів на пастку/ніч розраховували за такою формулою: загальна кількість зібраних комарів/кількість встановлених світлових пасток за ніч. Відсоткова зміна чисельності комарів (SFC) внаслідок IRS з використанням DDT та SP оцінювали за такою формулою [32]:
де A – базове середнє значення SFC для домогосподарств втручання, B – середнє значення SFC за IRS для домогосподарств втручання, C – базове середнє значення SFC для контрольних/дозорних домогосподарств, а D – середнє значення SFC для домогосподарств контрольної/дозорної групи IRS.
Результати ефекту втручання, записані як негативні та позитивні значення, вказують на зменшення та збільшення SFC після IRS відповідно. Якщо SFC після IRS залишався таким самим, як базовий SFC, ефект втручання розраховувався як нуль.
Згідно зі Схемою оцінки пестицидів Всесвітньої організації охорони здоров'я (WHOPES), чутливість місцевих сріблястоногих креветок до пестицидів DDT та SP оцінювали за допомогою стандартних біоаналізів in vitro [33]. Здорових та негодованих самок сріблястих креветок (18–25 кв.см на групу) піддавали впливу пестицидів, отриманих від Університету Сайнс Малайзія (USM, Малайзія; координується Всесвітньою організацією охорони здоров'я), використовуючи набір для тестування чутливості до пестицидів Всесвітньої організації охорони здоров'я [4,9, 33,34]. Кожен набір біоаналізів на пестициди тестували вісім разів (чотири повторності тесту, кожна з яких проводилася одночасно з контролем). Контрольні тести проводили з використанням паперу, попередньо просоченого ризеллою (для DDT) та силіконовою олією (для SP), наданих USM. Після 60 хвилин впливу комарів поміщали в пробірки ВООЗ та забезпечували абсорбуючою ватою, змоченою 10% розчином цукру. Спостерігали кількість комарів, убитих через 1 годину, та остаточну смертність через 24 години. Статус резистентності описується відповідно до рекомендацій Всесвітньої організації охорони здоров'я: смертність 98–100% вказує на сприйнятливість, 90–98% вказує на можливу резистентність, що потребує підтвердження, а <90% вказує на резистентність [33, 34]. Оскільки смертність у контрольній групі коливалася від 0 до 5%, коригування на смертність не проводилося.
Було проведено оцінку біоефективності та залишкової дії інсектицидів на місцевих термітів у польових умовах. У трьох інтервенційних домогосподарствах (по одному зі звичайною глиняною штукатуркою або PMP, цементною штукатуркою та вапняним покриттям або CPLC, неоштукатуреною та нефарбованою цеглою або BUU) через 2, 4 та 12 тижнів після обприскування. Було проведено стандартний біологічний аналіз ВООЗ на конусах, що містять світлові пастки. [27, 32]. Опалення домогосподарств було виключено через нерівні стіни. У кожному аналізі у всіх експериментальних будинках використовувалося 12 конусів (чотири конуси на будинок, по одному для кожного типу поверхні стіни). Прикріпіть конуси до кожної стіни кімнати на різній висоті: один на рівні голови (від 1,7 до 1,8 м), два на рівні талії (від 0,9 до 1 м) та один нижче коліна (від 0,3 до 0,5 м). Десять негодованих самок комарів (10 на конус; зібраних з контрольної ділянки за допомогою аспіратора) помістили в кожну камеру з пластиковим конусом ВООЗ (один конус на тип домогосподарства) як контрольні. Після 30 хвилин експозиції обережно видаліть комарів з конічної камери за допомогою ліктьового аспіратора та перенесіть їх у пробірки ВООЗ, що містять 10% розчин цукру для годування. Остаточну смертність через 24 години реєстрували при температурі 27 ± 2°C та відносній вологості 80 ± 10%. Показники смертності з оцінками від 5% до 20% коригують за формулою Ебботта [27] наступним чином:
де P – скоригована смертність, P1 – спостережуваний відсоток смертності, а C – відсоток смертності в контрольній групі. Дослідження з контрольною смертністю >20% були відхилені та проведені повторно [27, 33].
У селі, де брали участь домогосподарства, було проведено комплексне опитування домогосподарств. Було зафіксовано GPS-локацію кожного домогосподарства разом з його типом конструкції та матеріалу, житлом та статусом втручання. ГІС-платформа розробила цифрову геобазу даних, яка включає граничні шари на рівні села, району, округу та штату. Усі розташування домогосподарств геотегуються за допомогою точкових шарів ГІС на рівні села, а їх атрибутивна інформація пов'язана та оновлюється. На кожному місці розташування домогосподарства ризик оцінювався на основі HT, чутливості до переносників інсектицидів та статусу IRS (Таблиця 1) [11, 26, 29, 30]. Потім усі точки розташування домогосподарств були перетворені на тематичні карти за допомогою технології оберненого зважування відстаней (IDW; роздільна здатність базується на середній площі домогосподарства 6 м2, степень 2, фіксована кількість навколишніх точок = 10, з використанням змінного радіуса пошуку, фільтра низьких частот) та кубічного згорткового картографування) просторової інтерполяції [35]. Було створено два типи тематичних просторових карт ризику: тематичні карти на основі HT та тематичні карти чутливості до переносників пестицидів та статусу IRS (ISV та IRSS). Дві тематичні карти ризику потім були об'єднані за допомогою зваженого аналізу накладання [36]. Під час цього процесу растрові шари були перекласифіковані на загальні класи переваг для різних рівнів ризику (тобто високий, середній та низький/без ризику). Кожен перекласифікований растровий шар потім був помножений на вагу, призначену йому, на основі відносної важливості параметрів, що підтверджують чисельність комарів (на основі поширеності в досліджуваних селах, місць розмноження комарів, а також поведінки відпочинку та годування) [26, 29]. , 30, 37]. Обидві карти ризику були зважені 50:50, оскільки вони однаково впливали на чисельність комарів (Додатковий файл 1: Таблиця S2). Підсумовуючи зважені тематичні карти накладання, створюється остаточна складена карта ризику та візуалізується на ГІС-платформі. Остаточна карта ризику представлена та описана з точки зору значень Індексу ризику москітних мух (SFRI), розрахованих за такою формулою:
У формулі P – це значення індексу ризику, L – загальне значення ризику для місцезнаходження кожного домогосподарства, а H – найвище значення ризику для домогосподарства в досліджуваній області. Ми підготували та виконали шари ГІС та аналіз за допомогою ESRI ArcGIS версії 9.3 (Редлендс, Каліфорнія, США) для створення карт ризиків.
Ми провели багатофакторний регресійний аналіз, щоб дослідити комбінований вплив HT, ISV та IRSS (як описано в Таблиці 1) на щільність комарів у будинках (n = 24). Характеристики житла та фактори ризику, засновані на втручанні IRS, зареєстрованих у дослідженні, розглядалися як пояснювальні змінні, а щільність комарів використовувалася як змінна відповіді. Для кожної пояснювальної змінної, пов'язаної з щільністю москітів, було проведено однофакторний пуассонівський регресійний аналіз. Під час однофакторного аналізу змінні, які не були значущими та мали значення P більше 15%, були видалені з множинного регресійного аналізу. Для дослідження взаємодій, члени взаємодії для всіх можливих комбінацій значущих змінних (знайдених в однофакторному аналізі) були одночасно включені до множинного регресійного аналізу, а незначущі члени були видалені з моделі поетапно для створення остаточної моделі.
Оцінку ризику на рівні домогосподарства проводили двома способами: оцінку ризику на рівні домогосподарства та комбіновану просторову оцінку зон ризику на карті. Оцінки ризику на рівні домогосподарства були розраховані за допомогою кореляційного аналізу між оцінками ризику домогосподарств та щільністю москітів (зібраних з 6 контрольних домогосподарств та 6 інтервенційних домогосподарств; за тижні до та після впровадження IRS). Просторові зони ризику були оцінені за допомогою середньої кількості комарів, зібраних з різних домогосподарств, та порівняних між групами ризику (тобто зони низького, середнього та високого ризику). У кожному раунді IRS 12 домогосподарств (по 4 домогосподарства на кожному з трьох рівнів зон ризику; нічні збори проводяться кожні 2, 4 та 12 тижнів після IRS) були випадковим чином відібрані для збору комарів для тестування комплексної карти ризику. Для тестування остаточної регресійної моделі використовувалися ті самі дані домогосподарств (тобто HT, VSI, IRSS та середня щільність комарів). Був проведений простий кореляційний аналіз між польовими спостереженнями та прогнозованою моделлю щільністю комарів у домогосподарствах.
Для узагальнення ентомологічних даних та даних, пов'язаних з IRS, було розраховано описову статистику, таку як середнє значення, мінімум, максимум, 95% довірчі інтервали (ДІ) та відсотки. Середня кількість/щільність та смертність сріблястих клопів (залишки інсектицидних засобів) визначалися за допомогою параметричних тестів [t-тест парних вибірок (для нормально розподілених даних)] та непараметричних тестів (знаковий ранг Вілкоксона) для порівняння ефективності різних типів поверхонь у будинках (тобто тест BUU проти CPLC, BUU проти PMP та CPLC проти PMP) для ненормально розподілених даних). Всі аналізи проводилися за допомогою програмного забезпечення SPSS версії 20 (SPSS Inc., Чикаго, Іллінойс, США).
Було розраховано охоплення домогосподарств у селах, що зазнали втручання, під час раундів DDT та SP IRS. Загалом 205 домогосподарств отримали IRS у кожному раунді, включаючи 179 домогосподарств (87,3%) у раунді DDT та 194 домогосподарства (94,6%) у раунді SP для боротьби з переносниками VL. Частка домогосподарств, повністю оброблених пестицидами, була вищою під час SP-IRS (86,3%), ніж під час DDT-IRS (52,7%). Кількість домогосподарств, які відмовилися від IRS під час DDT, становила 26 (12,7%), а кількість домогосподарств, які відмовилися від IRS під час SP, становила 11 (5,4%). Під час раундів DDT та SP кількість частково оброблених домогосподарств зареєстрована становила 71 (34,6% від загальної кількості оброблених домогосподарств) та 17 домогосподарств (8,3% від загальної кількості оброблених домогосподарств) відповідно.
Згідно з рекомендаціями ВООЗ щодо стійкості до пестицидів, популяція сріблястих креветок у місці втручання була повністю чутливою до альфа-циперметрину (0,05%), оскільки середня смертність, зареєстрована протягом випробування (24 години), становила 100%. Спостережуваний рівень нокдауну становив 85,9% (95% ДІ: 81,1–90,6%). Для ДДТ рівень нокдауну через 24 години становив 22,8% (95% ДІ: 11,5–34,1%), а середня смертність за даними електронного тесту становила 49,1% (95% ДІ: 41,9–56,3%). Результати показали, що сріблясті креветки розвинули повну стійкість до ДДТ у місці втручання.
У таблиці 3 зведено результати біоаналізу конусів для різних типів поверхонь (різні інтервали часу після IRS), оброблених ДДТ та SP. Наші дані показали, що через 24 години обидва інсектициди (BUU проти CPLC: t(2) = –6,42, P = 0,02; BUU проти PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC проти PMP: t(2) = 1,03, P = 0,41 (для DDT-IRS та BUU) CPLC: t(2) = −5,86, P = 0,03 та PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC та PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 та SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; показники смертності постійно знижувалися з часом. Для SP-IRS: через 2 тижні після обприскування для всіх типів стін (тобто 95,6% загалом) та через 4 тижні після обприскування для Тільки стінки CPLC (тобто 82,5). У групі DDT смертність була стабільно нижчою за 70% для всіх типів стінок у всі моменти часу після біоаналізу IRS. Середні експериментальні показники смертності для DDT та SP після 12 тижнів обприскування становили 25,1% та 63,2% відповідно. Для трьох типів поверхонь найвищі середні показники смертності з DDT становили 61,1% (для PMP через 2 тижні після IRS), 36,9% (для CPLC через 4 тижні після IRS) та 28,9% (для CPLC через 4 тижні після IRS). Мінімальні показники становлять 55% (для BUU через 2 тижні після IRS), 32,5% (для PMP через 4 тижні після IRS) та 20% (для PMP через 4 тижні після IRS); IRS США). Для SP найвищі середні показники смертності для всіх типів поверхонь становили 97,2% (для CPLC, через 2 тижні після IRS), 82,5% (для CPLC, через 4 тижні після IRS) та 67,5% (для CPLC, через 4 тижні після IRS). 12 тижнів після IRS). IRS США). тижнів після IRS); найнижчі показники становили 94,4% (для BUU, через 2 тижні після IRS), 75% (для PMP, через 4 тижні після IRS) та 58,3% (для PMP, через 12 тижнів після IRS). Для обох інсектицидів смертність на поверхнях, оброблених PMP, змінювалася швидше з часовими інтервалами, ніж на поверхнях, оброблених CPLC та BUU.
У таблиці 4 підсумовано ефекти втручання (тобто зміни чисельності комарів після IRS) раундів IRS на основі DDT та SP (Додатковий файл 1: Рисунок S1). Для DDT-IRS відсоткове скорочення чисельності сріблястоногих жуків після інтервалу IRS становило 34,1% (через 2 тижні), 25,9% (через 4 тижні) та 14,1% (через 12 тижнів). Для SP-IRS показники скорочення становили 90,5% (через 2 тижні), 66,7% (через 4 тижні) та 55,6% (через 12 тижнів). Найбільше скорочення чисельності сріблястих креветок у дозорних домогосподарствах протягом звітних періодів DDT та SP IRS становило 2,8% (через 2 тижні) та 49,1% (через 2 тижні) відповідно. Протягом періоду SP-IRS зниження популяції білочеревих фазанів (до та після) було подібним у господарствах, де проводилося обприскування (t(2) = –9,09, P < 0,001), та дозорних господарствах (t(2) = –1,29, P = 0,33). Це було вище порівняно з DDT-IRS у всі 3 часові інтервали після IRS. Для обох інсектицидів чисельність сріблястого клопа збільшилася у дозорних господарствах через 12 тижнів після IRS (тобто на 3,6% та 9,9% для SP та DDT відповідно). Під час SP та DDT після зустрічей IRS з дозорних ферм було зібрано 112 та 161 срібну креветку відповідно.
Не спостерігалося суттєвих відмінностей у щільності сріблястих креветок між групами домогосподарств (тобто група з обприскуванням та контрольна група: t(2) = –3,47, P = 0,07; група з обприскуванням та контрольна група: t(2) = –2,03, P = 0,18; група з обприскування та контрольна група: протягом тижнів IRS після DDT, t(2) = −0,59, P = 0,62). Навпаки, суттєві відмінності у щільності сріблястих креветок спостерігалися між групою з обприскуванням та контрольною групою (t(2) = –11,28, P = 0,01) та між групою з обприскуванням та контрольною групою (t(2) = –4,42, P = 0,05). IRS через кілька тижнів після SP. Для SP-IRS суттєвих відмінностей між групами з обприскуванням та контрольною групою не спостерігалося (t(2) = -0,48, P = 0,68). На рисунку 2 показано середню щільність сріблясточеревих фазанів, що спостерігалася на фермах, повністю та частково оброблених колесами IRS. Не було виявлено суттєвих відмінностей у щільності повністю контрольованих фазанів між повністю та частково обробленими господарствами (в середньому 7,3 та 2,7 на пастку/ніч). DDT-IRS та SP-IRS відповідно), а деякі господарства обприскували обома інсектицидами (в середньому 7,5 та 4,4 на ніч для DDT-IRS та SP-IRS відповідно) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Однак щільність сріблястих креветок на повністю та частково оброблених фермах суттєво відрізнялася між раундами SP та DDT IRS (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Орієнтовна середня щільність сріблястокрилих клопів-смердюків у повністю та частково оброблених домогосподарствах у селі Маханар, Лавапур, протягом 2 тижнів до раундів IRS, DDT та SP.
Було розроблено комплексну просторову карту ризику (село Лавапур Маханар; загальна площа: 26 723 км2) для визначення зон низького, середнього та високого просторового ризику з метою моніторингу появи та повторної появи сріблястої креветки до та через кілька тижнів після впровадження IRS (рис. 3, 4). ... Найвищий бал ризику для домогосподарств під час створення просторової карти ризику був оцінений як «12» (тобто «8» для карт ризику на основі HT та «4» для карт ризику на основі VSI та IRSS). Мінімальний розрахований бал ризику становить «нуль» або «відсутність ризику», за винятком карт DDT-VSI та IRSS, які мають мінімальний бал 1. Карта ризику на основі HT показала, що велика площа (тобто 19 994,3 км2; 74,8%) села Лавапур Маханар є зоною високого ризику, де мешканці найімовірніше зіткнуться з комарами та знову з'являться. Площа покриття варіюється між зонами високого (DDT 20,2%; SP 4,9%), середнього (DDT 22,3%; SP 4,6%) та низького/відсутнього ризику (DDT 57,5%; SP 90,5) %) (t (2) = 12,7, P < 0,05) між графіками ризику DDT та SP-IS та IRSS (рис. 3, 4). Розроблена остаточна складена карта ризику показала, що SP-IRS мала кращі захисні можливості, ніж DDT-IRS, на всіх рівнях ризику HT. Площа високого ризику HT скоротилася до менш ніж 7% (1837,3 км2) після SP-IRS, і більша частина території (тобто 53,6%) стала зоною низького ризику. Протягом періоду DDT-IRS відсоток районів з високим та низьким рівнем ризику, оцінених за допомогою об'єднаної карти ризику, становив 35,5% (9498,1 км2) та 16,2% (4342,4 км2) відповідно. Щільність москітних мух, виміряна в оброблених та дозорних домогосподарствах до та через кілька тижнів після впровадження IRS, була нанесена на графік та візуалізована на об'єднаній карті ризику для кожного раунду IRS (тобто DDT та SP) (рис. 3, 4). Спостерігалася хороша відповідність між показниками ризику домогосподарств та середньою щільністю сріблястої креветки, зафіксованою до та після IRS (рис. 5). Значення R2 (P < 0,05) аналізу узгодженості, розраховані за двома раундами IRS, становили: 0,78 за 2 тижні до ДДТ, 0,81 за 2 тижні після ДДТ, 0,78 за 4 тижні після ДДТ, 0,83 після ДДТ-ДДТ 12 тижнів, загальний ДДТ після SP становив 0,85, 0,82 за 2 тижні до SP, 0,38 за 2 тижні після SP, 0,56 за 4 тижні після SP, 0,81 за 12 тижнів після SP та 0,79 за 2 тижні після SP загалом (Додатковий файл 1: Таблиця S3). Результати показали, що ефект втручання SP-IRS на всі HT посилювався протягом 4 тижнів після IRS. DDT-IRS залишався неефективним для всіх HT у всі моменти часу після впровадження IRS. Результати польової оцінки області інтегрованої карти ризику зведені в Таблиці 5. Для раундів IRS середня чисельність срібночеревих креветок та відсоток загальної чисельності в районах високого ризику (тобто >55%) були вищими, ніж у районах низького та середнього ризику в усі моменти часу після IRS. Розташування ентомологічних родин (тобто тих, що відібрані для збору комарів) нанесено на карту та візуалізовано в Додатковому файлі 1: Рисунок S2.
Три типи просторових карт ризику на основі ГІС (тобто HT, IS та IRSS, а також комбінація HT, IS та IRSS) для визначення зон ризику зараження клопами-смердючими до та після DDT-IRS у селі Махнар, Лавапур, округ Вайшалі (Біхар).
Три типи просторових карт ризику на основі ГІС (тобто HT, IS та IRSS, а також комбінація HT, IS та IRSS) для визначення зон ризику щодо сріблястоплямистої креветки (порівняно з Харбангом)
Вплив DDT-(a, c, e, g, i) та SP-IRS (b, d, f, h, j) на різні рівні груп ризику типів домогосподарств було розраховано шляхом оцінки «R2» між ризиками домогосподарств. Оцінка показників домогосподарств та середньої щільності P. argentipes за 2 тижні до впровадження IRS та через 2, 4 та 12 тижнів після впровадження IRS у селі Лавапур Махнар, округ Вайшалі, штат Біхар.
У таблиці 6 підсумовано результати однофакторного аналізу всіх факторів ризику, що впливають на щільність лусочок комарів. Було виявлено, що всі фактори ризику (n = 6) суттєво пов'язані з щільністю комарів у домогосподарствах. Було помічено, що рівень значущості всіх відповідних змінних призвів до значень P менше 0,15. Таким чином, усі пояснювальні змінні були збережені для множинного регресійного аналізу. Найкраще підходяща комбінація кінцевої моделі була створена на основі п'яти факторів ризику: TF, TW, DS, ISV та IRSS. У таблиці 7 наведено детальну інформацію про параметри, вибрані в кінцевій моделі, а також скориговані відношення шансів, 95% довірчі інтервали (ДІ) та значення P. Кінцева модель є високозначущою, зі значенням R2 0,89 (F(5) = 27,9, P < 0,001).
TR було виключено з остаточної моделі, оскільки воно було найменш значущим (P = 0,46) з іншими пояснювальними змінними. Розроблену модель було використано для прогнозування щільності москітів на основі даних з 12 різних домогосподарств. Результати валідації показали сильну кореляцію між щільністю комарів, що спостерігалася в польових умовах, та щільністю комарів, передбаченою моделлю (r = 0,91, P < 0,001).
Мета полягає в тому, щоб до 2020 року повністю ліквідувати вірусний лейкоз (ВЛ) в ендемічних штатах Індії [10]. З 2012 року Індія досягла значного прогресу в зниженні захворюваності та смертності від ВЛ [10]. Перехід від ДДТ до спеціалізованого штаму (SP) у 2015 році став важливою зміною в історії системного контролю за вірусом ВЛ (IRS) у Біхарі, Індія [38]. Щоб зрозуміти просторовий ризик ВЛ та чисельність його переносників, було проведено кілька досліджень на макрорівні. Однак, хоча просторовому розподілу поширеності ВЛ приділяється все більша увага по всій країні, на мікрорівні було проведено мало досліджень. Більше того, на мікрорівні дані менш узгоджені та їх важче аналізувати та розуміти. Наскільки нам відомо, це дослідження є першим звітом, який оцінює залишкову ефективність та ефект втручання IRS з використанням інсектицидів ДДТ та спеціалізованого штаму (IRS) серед хірургів-терапевтів (HT) в рамках Національної програми боротьби з переносниками ВЛ у Біхарі (Індія). Це також перша спроба розробити просторову карту ризику та модель аналізу щільності комарів, щоб виявити просторово-часовий розподіл комарів на мікрорівні за умов втручання IRS.
Наші результати показали, що впровадження SP-IRS у домогосподарствах було високим у всіх домогосподарствах, і що більшість домогосподарств пройшли повну обробку. Результати біоаналізу показали, що срібні москіти в досліджуваному селі були дуже чутливими до бета-циперметрину, але досить низькими до ДДТ. Середній рівень смертності срібних креветок від ДДТ становить менше 50%, що свідчить про високий рівень стійкості до ДДТ. Це узгоджується з результатами попередніх досліджень, проведених у різний час у різних селах ендемічних щодо ВЛ штатів Індії, включаючи Біхар [8,9,39,40]. Окрім чутливості до пестицидів, важливою інформацією також є залишкова ефективність пестицидів та ефекти втручання. Тривалість залишкових ефектів важлива для циклу програмування. Вона визначає інтервали між раундами IRS, щоб популяція залишалася захищеною до наступного обприскування. Результати конусного біоаналізу виявили значні відмінності в смертності між типами поверхонь стін у різні моменти часу після IRS. Смертність на поверхнях, оброблених ДДТ, завжди була нижчою за задовільний рівень ВООЗ (тобто ≥80%), тоді як на стінах, оброблених SP, смертність залишалася задовільною до четвертого тижня після IRS; З цих результатів видно, що хоча сріблястоногі креветки, знайдені в досліджуваній зоні, дуже чутливі до SP, залишкова ефективність SP варіюється залежно від HT. Як і DDT, SP також не відповідає тривалості ефективності, зазначеній у рекомендаціях ВООЗ [41, 42]. Ця неефективність може бути пов'язана з неналежним впровадженням IRS (тобто переміщенням насоса з відповідною швидкістю, відстанню від стіни, швидкістю скидання та розміром крапель води та їх осадженням на стінці), а також нерозумним використанням пестицидів (тобто приготуванням розчину) [11,28,43]. Однак, оскільки це дослідження проводилося під суворим моніторингом та контролем, ще однією причиною недотримання рекомендованого Всесвітньою організацією охорони здоров'я терміну придатності може бути якість SP (тобто відсоток активного інгредієнта або «AI»), що становить контроль якості.
З трьох типів поверхонь, що використовувалися для оцінки стійкості пестицидів, спостерігалися значні відмінності в смертності між BUU та CPLC для двох пестицидів. Ще одним новим відкриттям є те, що CPLC показав кращу залишкову ефективність майже у всіх часових інтервалах після обприскування, а потім поверхні BUU та PMP. Однак через два тижні після IRS PMP зафіксував найвищий та другий за величиною показники смертності від DDT та SP відповідно. Цей результат вказує на те, що пестицид, нанесений на поверхню PMP, не зберігається протягом тривалого часу. Ця різниця в ефективності залишків пестицидів між типами стінок може бути пов'язана з різними причинами, такими як склад хімічних речовин стінок (підвищений pH призводить до швидкого розкладання деяких пестицидів), швидкість поглинання (вища на ґрунтових стінках), наявність бактеріального розкладання та швидкість деградації матеріалів стінок, а також температура та вологість [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Наші результати підтверджують кілька інших досліджень щодо залишкової ефективності поверхонь, оброблених інсектицидами, проти різних переносників хвороб [45, 46, 50, 51].
Оцінки зменшення чисельності комарів в оброблених домогосподарствах показали, що SP-IRS був ефективнішим, ніж DDT-IRS, у боротьбі з комарами протягом усіх інтервалів після IRS (P < 0,001). Для раундів SP-IRS та DDT-IRS темпи зниження для оброблених домогосподарств з 2 до 12 тижнів становили 55,6-90,5% та 14,1-34,1% відповідно. Ці результати також показали, що значний вплив на чисельність P. argentipes у дозорних домогосподарствах спостерігався протягом 4 тижнів після впровадження IRS; чисельність argentipes збільшувалася в обох раундах IRS через 12 тижнів після IRS; Однак, суттєвої різниці в кількості комарів у дозорних домогосподарствах між двома раундами IRS не було (P = 0,33). Результати статистичного аналізу щільності сріблястої креветки між групами домогосподарств у кожному раунді також не показали суттєвих відмінностей у DDT між усіма чотирма групами домогосподарств (тобто, обприскана проти дозорної; обприскана проти контрольної; дозорна проти контрольної; повна проти часткової). Дві групи сімейств IRS та SP-IRS (тобто дозорна група проти контрольної групи та повна проти часткової). Однак значні відмінності в щільності срібних креветок між раундами DDT та SP-IRS спостерігалися на частково та повністю оброблених фермах. Це спостереження, у поєднанні з тим фактом, що ефекти втручання розраховувалися кілька разів після IRS, свідчить про те, що SP ефективний для боротьби з комарами в будинках, які частково або повністю оброблені, але не оброблені. Однак, хоча не було статистично значущих відмінностей у кількості комарів у дозорних будинках між раундами DDT-IRS та SP IRS, середня кількість комарів, зібраних під час раунду DDT-IRS, була нижчою порівняно з раундом SP-IRS. Кількість перевищує кількість. Цей результат свідчить про те, що інсектицид, чутливий до переносників, з найвищим охопленням IRS серед населення домогосподарств може мати популяційний вплив на боротьбу з комарами в домогосподарствах, які не обприскувалися. Згідно з результатами, SP мав кращий профілактичний ефект проти укусів комарів, ніж DDT, у перші дні після IRS. Крім того, альфа-циперметрин належить до групи SP, має контактне подразнення та пряму токсичність для комарів і підходить для IRS [51, 52]. Це може бути однією з головних причин, чому альфа-циперметрин має мінімальний ефект у заставних місцях. Інше дослідження [52] показало, що хоча альфа-циперметрин продемонстрував існуючі реакції та високі показники знищення комарів у лабораторних дослідженнях та в хатинах, сполука не викликала репелентної реакції у комарів у контрольованих лабораторних умовах. cabin. веб-сайт.
У цьому дослідженні було розроблено три типи просторових карт ризику; просторові оцінки ризику на рівні домогосподарств та на рівні території були оцінені за допомогою польових спостережень за щільністю креветок сріблястоногих. Аналіз зон ризику на основі HT показав, що більшість сільських районів (>78%) Лавапур-Маханара мають найвищий рівень ризику появи та повторної появи мошок. Це, ймовірно, головна причина популярності вул. Равалпур-Маханар. Було виявлено, що загальний ISV та IRSS, а також остаточна комбінована карта ризику, показали нижчий відсоток площ у зонах високого ризику під час раунду SP-IRS (але не раунду DDT-IRS). Після SP-IRS великі площі зон високого та помірного ризику на основі GT були перетворені на зони низького ризику (тобто 60,5%; оцінки комбінованої карти ризику), що майже в чотири рази нижче (16,2%), ніж DDT. – Ситуація наведена на діаграмі ризику портфеля IRS вище. Цей результат вказує на те, що IRS є правильним вибором для боротьби з комарами, але ступінь захисту залежить від якості інсектициду, чутливості (до цільового переносника), прийнятності (на момент IRS) та його застосування;
Результати оцінки ризику домогосподарств показали добру узгодженість (P < 0,05) між оцінками ризику та щільністю сріблястоногих креветок, зібраних з різних домогосподарств. Це свідчить про те, що визначені параметри ризику домогосподарств та їх категоріальні оцінки ризику добре підходять для оцінки місцевої чисельності сріблястих креветок. Значення R2 аналізу узгодженості DDT після IRS становило ≥ 0,78, що дорівнювало або перевищувало значення до IRS (тобто 0,78). Результати показали, що DDT-IRS був ефективним у всіх зонах ризику HT (тобто високому, середньому та низькому). Для раунду SP-IRS ми виявили, що значення R2 коливалося протягом другого та четвертого тижнів після впровадження IRS, значення за два тижні до впровадження IRS та через 12 тижнів після впровадження IRS були майже однаковими; цей результат відображає значний вплив впливу SP-IRS на комарів, який демонстрував тенденцію до зниження з часовим інтервалом після IRS. Вплив SP-IRS був виділений та обговорений у попередніх розділах.
Результати польового аудиту зон ризику на об'єднаній карті показали, що під час раунду IRS найбільша кількість срібних креветок була зібрана в зонах високого ризику (тобто >55%), далі йдуть зони середнього та низького ризику. Таким чином, просторова оцінка ризику на основі ГІС виявилася ефективним інструментом прийняття рішень для агрегації різних шарів просторових даних окремо або в поєднанні для визначення зон ризику москітних мух. Розроблена карта ризику забезпечує повне розуміння умов до та після втручання (тобто типу домогосподарства, статусу IRS та наслідків втручання) у досліджуваній області, які потребують негайних дій або покращення, особливо на мікрорівні. Дуже популярна ситуація. Фактично, у кількох дослідженнях використовувалися інструменти ГІС для картографування ризику місць розмноження переносників та просторового розподілу хвороб на макрорівні [24, 26, 37].
Характеристики житла та фактори ризику для втручань на основі IRS були статистично оцінені для використання в аналізі щільності сріблястих креветок. Хоча всі шість факторів (тобто TF, TW, TR, DS, ISV та IRSS) були суттєво пов'язані з місцевою чисельністю сріблястих креветок в одновимірному аналізі, лише один з них був обраний у кінцевій моделі множинної регресії з п'яти. Результати показують, що характеристики управління в неволі та фактори втручання IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS тощо в досліджуваній області підходять для моніторингу появи, відновлення та розмноження сріблястих креветок. У множинному регресійному аналізі TR не виявився значущим і тому не був обраний у кінцевій моделі. Кінцева модель була дуже значущою, причому обрані параметри пояснювали 89% щільності сріблястих креветок. Результати точності моделі показали сильну кореляцію між прогнозованою та спостережуваною щільністю сріблястих креветок. Наші результати також підтверджують попередні дослідження, в яких обговорювалися соціально-економічні та житлові фактори ризику, пов'язані з поширеністю VL та просторовим розподілом переносника у сільській місцевості Біхару [15, 29].
У цьому дослідженні ми не оцінювали відкладення пестицидів на оброблених обприсками стінах та якість (тобто) пестициду, що використовується для IRS. Різниця в якості та кількості пестицидів може впливати на смертність комарів та ефективність втручань IRS. Таким чином, оціночна смертність серед типів поверхонь та вплив втручання серед груп домогосподарств можуть відрізнятися від фактичних результатів. Беручи до уваги ці моменти, можна запланувати нове дослідження. Оцінка загальної площі ризику (за допомогою картографування ризиків ГІС) досліджуваних сіл включає відкриті ділянки між селами, що впливає на класифікацію зон ризику (тобто ідентифікацію зон) та поширюється на різні зони ризику; Однак це дослідження проводилося на мікрорівні, тому незабудовані землі мають лише незначний вплив на класифікацію зон ризику; Крім того, визначення та оцінка різних зон ризику в межах загальної площі села може дати можливість вибрати райони для майбутнього будівництва нового житла (особливо вибір зон низького ризику). Загалом, результати цього дослідження надають різноманітну інформацію, яка ніколи раніше не вивчалася на мікроскопічному рівні. Найголовніше, що просторове представлення карти ризику села допомагає ідентифікувати та групувати домогосподарства в різних зонах ризику. Порівняно з традиційними наземними обстеженнями, цей метод є простим, зручним, економічно ефективним та менш трудомістким, надаючи інформацію особам, що приймають рішення.
Наші результати показують, що місцеві лусочниці в досліджуваному селі розвинули стійкість (тобто мають високу стійкість) до ДДТ, і поява комарів спостерігалася одразу після IRS; Альфа-циперметрин, здається, є правильним вибором для контролю IRS переносників вірусного лімфатичного міхура завдяки його 100% смертності та кращій ефективності втручання проти лусочниць, а також кращому прийняттю громадою порівняно з DDT-IRS. Однак ми виявили, що смертність комарів на стінах, оброблених полімерним засобом, варіювалася залежно від типу поверхні; спостерігалася низька залишкова ефективність, і рекомендований ВООЗ час після IRS не був досягнутий. Це дослідження є гарною відправною точкою для обговорення, і його результати потребують подальшого вивчення для виявлення справжніх першопричин. Прогностична точність моделі аналізу щільності москітів показала, що поєднання характеристик житла, чутливості переносників до інсектицидів та статусу IRS може бути використано для оцінки щільності москітів в ендемічних для вірусного лімфатичного міхура селах Біхара в Наше дослідження також показує, що комбіноване просторове картографування ризиків на основі ГІС (макрогівень) може бути корисним інструментом для виявлення зон ризику для моніторингу появи та повторної появи піщаних мас до та після зустрічей IRS. Крім того, просторові карти ризиків забезпечують всебічне розуміння масштабів та характеру зон ризику на різних рівнях, які неможливо вивчити за допомогою традиційних польових досліджень та звичайних методів збору даних. Мікропросторова інформація про ризик, зібрана за допомогою ГІС-карт, може допомогти вченим та дослідникам у галузі охорони здоров'я розробити та впровадити нові стратегії контролю (тобто одноразове втручання або інтегрований контроль переносників) для охоплення різних груп домогосподарств залежно від характеру рівнів ризику. Крім того, карта ризиків допомагає оптимізувати розподіл та використання ресурсів контролю у потрібний час і в потрібному місці для підвищення ефективності програми.
Всесвітня організація охорони здоров'я. Забуті тропічні хвороби, приховані успіхи, нові можливості. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Дата доступу: 15 березня 2014 року.
Всесвітня організація охорони здоров'я. Боротьба з лейшманіозом: звіт про засідання Експертного комітету Всесвітньої організації охорони здоров'я з боротьби з лейшманіозом. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Дата доступу: 19 березня 2014 року
Сінгх С. Зміна тенденцій в епідеміології, клінічній картині та діагностиці коінфекції лейшманії та ВІЛ в Індії. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Національна програма боротьби з трансмісивними хворобами (NVBDCP). Прискорення програми знищення Кала Азар. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Дата доступу: 17 квітня 2018 року
Муніарадж М. З огляду на малу надію на викорінення кала-азар (вісцерального лейшманіозу) до 2010 року, спалахи якого періодично трапляються в Індії, чи слід звинувачувати заходи боротьби з переносниками або коінфекцію чи лікування вірусу імунодефіциту людини? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Такур К.П. Нова стратегія викорінення кала азар у сільській місцевості Біхару. Індійський журнал медичних досліджень. 2007;126:447–51.
Час публікації: 20 травня 2024 р.