Залишкове обприскування в приміщеннях (IRS) є основою боротьби з переносником вісцерального лейшманіозу (VL) в Індії.Мало відомо про вплив податкового контролю на різні типи домогосподарств.Тут ми оцінюємо, чи має IRS з використанням інсектицидів однакові залишкові та інтервенційні ефекти для всіх типів домогосподарств у селі.Ми також розробили об’єднані просторові карти ризику та моделі аналізу щільності комарів на основі характеристик домогосподарства, чутливості до пестицидів і статусу IRS для вивчення просторово-часового розподілу векторів на мікрорівні.
Дослідження проводилося в двох селах кварталу Махнар в районі Вайшалі в Біхарі.Оцінювали контроль переносників VL (P. argentipes) за допомогою ІРС із застосуванням двох інсектицидів [дихлордифенілтрихлоретану (ДДТ 50%) та синтетичних піретроїдів (СП 5%)].Часову залишкову ефективність інсектицидів на різних типах стін оцінювали за допомогою методу конусного біотесту згідно з рекомендаціями Всесвітньої організації охорони здоров’я.Чутливість місцевої товстолобика до інсектицидів перевіряли за допомогою біотесту in vitro.Щільність комарів до та після IRS у помешканнях і притулках для тварин спостерігали за допомогою світлових пасток, встановлених Центрами контролю за захворюваннями з 18:00 до 6:00 ранку. Найкращу модель для аналізу щільності комарів було розроблено за допомогою множинної логістичної регресії. аналіз.Технологія просторового аналізу на основі ГІС була використана для картографування розподілу переносників чутливості до пестицидів за типом домогосподарства, а статус домогосподарства IRS використовувався для пояснення просторово-часового розподілу сріблястих креветок.
Сріблясті комарі дуже чутливі до СП (100%), але виявляють високу стійкість до ДДТ із смертністю 49,1%.Повідомлялося, що SP-IRS має краще схвалення громадськості, ніж DDT-IRS серед усіх типів домогосподарств.Залишкова ефективність різна для різних поверхонь стін;жоден з інсектицидів не відповідав рекомендованій IRS Всесвітньої організації охорони здоров'я тривалості дії.У всі моменти часу після IRS зменшення кількості смердючих клопів завдяки SP-IRS було більшим між групами домогосподарств (тобто обприскувачі та дозорні), ніж DDT-IRS.Комбінована просторова карта ризиків показує, що SP-IRS має кращий контроль над комарами, ніж DDT-IRS у всіх зонах ризику домашнього типу.Багаторівневий логістичний регресійний аналіз виявив п'ять факторів ризику, які були тісно пов'язані з щільністю сріблястих креветок.
Результати забезпечать краще розуміння практики IRS у боротьбі з вісцеральним лейшманіозом у Біхарі, що може допомогти в подальших зусиллях щодо покращення ситуації.
Вісцеральний лейшманіоз (VL), також відомий як кала-азар, є ендемічною занедбаною тропічною трансмісивною хворобою, що спричинюється найпростішими паразитами роду Leishmania.На Індійському субконтиненті (IS), де людина є єдиним резервуаром-господарем, паразит (тобто Leishmania donovani) передається людині через укуси інфікованих самок комарів (Phlebotomus argentipes) [1, 2].В Індії VL переважно зустрічається в чотирьох центральних і східних штатах: Біхар, Джаркханд, Західна Бенгалія та Уттар-Прадеш.Деякі спалахи також були зареєстровані в Мадх'я-Прадеш (Центральна Індія), Гуджараті (Західна Індія), Таміл Наду і Кералі (Південна Індія), а також у субгімалайських районах північної Індії, включаючи Гімачал-Прадеш і Джамму і Кашмір.3].Серед ендемічних штатів Біхар є високоендемічним, у 33 районах, уражених ВЛ, припадає понад 70% загальних випадків в Індії щороку [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 по боротьбі з VL покладаються на три основні стратегії: раннє виявлення випадків, ефективне лікування та контроль переносників за допомогою внутрішнього розпилення інсектицидів (IRS) у будинках і притулках для тварин [4, 5].Як побічний ефект протималярійних кампаній IRS успішно контролював VL у 1960-х роках за допомогою дихлордифенілтрихлоретану (DDT 50% WP, 1 г ai/m2), а програмний контроль успішно контролював VL у 1977 та 1992 роках [5, 6].Однак нещодавні дослідження підтвердили, що креветки срібночереві розвинули широку стійкість до ДДТ [4,7,8].У 2015 році Національна програма контролю за хворобами, що передаються переносниками (NVBDCP, Нью-Делі) перевела IRS з ДДТ на синтетичні піретроїди (SP; альфа-циперметрин 5% WP, 25 мг ai/м2) [7, 9].Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) поставила за мету ліквідацію ВЛ до 2020 року (тобто <1 випадок на 10 000 осіб на рік на рівні вулиці/кварталу) [10].Декілька досліджень показали, що IRS є більш ефективним, ніж інші методи боротьби з переносниками, щодо мінімізації щільності піщаної мухи [11,12,13].Недавня модель також передбачає, що в умовах високої епідемії (тобто рівень епідемії до контролю 5/10 000) ефективний IRS, який охоплює 80% домогосподарств, може досягти цілей елімінації на один-три роки раніше [14].VL впливає на найбідніші бідні сільські громади в ендемічних районах, і їхня боротьба з переносниками покладається виключно на 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 по боротьбі з ВЛ епідемія в окремих селах тривала кілька років і перетворилася на гарячі точки [17].Тому необхідно оцінити залишковий вплив ДІВ на моніторинг щільності комарів у різних типах домогосподарств.Крім того, мікромасштабне картографування геопросторових ризиків допоможе краще зрозуміти та контролювати популяції комарів навіть після втручання.Географічні інформаційні системи (ГІС) являють собою комбінацію технологій цифрового картографування, які дозволяють зберігати, накладати, маніпулювати, аналізувати, витягувати та візуалізувати різні набори географічних екологічних і соціально-демографічних даних для різних цілей [18, 19, 20]..Для дослідження просторового положення компонентів земної поверхні використовується система глобального позиціонування (GPS) [21, 22].Інструменти та методи просторового моделювання на основі ГІС та GPS були застосовані до кількох епідеміологічних аспектів, таких як просторова та часова оцінка захворювань і прогнозування спалахів, впровадження та оцінка стратегій контролю, взаємодія патогенів із 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.
Це дослідження оцінювало залишкову ефективність і ефект втручання ДДТ і SP-IRS на рівні домогосподарств в рамках Національної програми боротьби з переносниками ВЛ в Біхарі, Індія.Додаткові цілі полягали в тому, щоб розробити об’єднану просторову карту ризику та модель аналізу щільності комарів на основі характеристик проживання, сприйнятливості переносників інсектицидів і статусу домашнього ІРС для вивчення ієрархії просторово-часового розподілу мікромасштабних комарів.
Дослідження проводилося в блоці Махнар району Вайшалі на північному березі Гангу (рис. 1).Махнар є високоендемічним районом, у середньому 56,7 випадків ВЛ на рік (170 випадків у 2012-2014 рр.), щорічна захворюваність 2,5–3,7 випадків на 10 тис. населення;Було обрано два села: Чакесо як контрольне місце (рис. 1d1; жодного випадку ВЛ за останні п’ять років) і Лавапур Маханар як ендемічний район (рис. 1d2; високоендемічний, з 5 або більше випадками на 1000 осіб на рік ).за останні 5 років).Села були відібрані за трьома основними критеріями: місце розташування та доступність (тобто розташовані на річці з легким доступом протягом усього року), демографічні характеристики та кількість домогосподарств (тобто щонайменше 200 домогосподарств; у Чакесо 202 та 204 домогосподарства із середнім розміром домогосподарств) .4,9 і 5,1 особи) і Лавапур Маханар відповідно) і тип домогосподарства (HT) і характер їх розподілу (тобто випадково розподілений змішаний HT).Обидва досліджувані селища розташовані в межах 500 м від м. Махнар та районної лікарні.Дослідження показало, що мешканці досліджуваних сіл дуже активно залучалися до дослідницької діяльності.Будинки в навчальному селі [що складаються з 1-2 спалень з 1 приєднаним балконом, 1 кухні, 1 ванної кімнати та 1 сараю (прибудованого або окремого)] складаються з цегляних/глинобитних стін і глинобитних підлог, цегляних стін з вапняно-цементною штукатуркою.і цементні підлоги, неоштукатурені та нефарбовані цегляні стіни, глиняні підлоги та солом’яний дах.Весь регіон Вайшалі має вологий субтропічний клімат із сезоном дощів (з липня по серпень) і сухим сезоном (з листопада по 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°С.Травень і червень — найтепліші місяці (температура 39–44 °C), а січень — найхолодніший (7–22 °C).
На карті досліджуваної території показано розташування Біхару на карті Індії (а) та розташування району Вайшалі на карті Біхару (б).Блок Махнар (c) Для дослідження було обрано два села: Чакесо як контрольне місце та Лавапур Махнар як місце втручання.
У рамках Національної програми контролю за Калаазаром Рада охорони здоров’я Біхарського товариства (SHSB) провела два раунди щорічних IRS протягом 2015 та 2016 років (перший раунд, лютий-березень; другий раунд, червень-липень)[4].Щоб забезпечити ефективне впровадження всіх заходів IRS, Меморіальний медичний інститут Раджендра (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: історії випадків ВЛ та ретродермального кала-азару (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, які безперервно повідомляли про випадки захворювання протягом ≥ 2 років або ≥ 2 випадків на 1000 осіб) і нові ендемічні села (жодних випадків за останні 3 роки) села в останній рік рік реалізації, про який повідомляється в [17].Сусідні села, які впроваджують перший раунд національного оподаткування, нові села також включені до другого раунду національного плану дій з оподаткування.У 2015 році було проведено два раунди ДІВ з використанням ДДТ (ДДТ 50% WP, 1 г а.і./м2) у досліджуваних селах.З 2016 р. ІРС проводять із застосуванням синтетичних піретроїдів (СП; альфа-циперметрин 5% ВП, 25 мг а.і./м2).Обприскування проводили за допомогою насоса Hudson Xpert (13,4 л) з екраном тиску, клапаном із змінним потоком (1,5 бар) і плоскоструминним соплом 8002 для пористих поверхонь [27].ICMR-RMRIMS, Патна (Біхар) проводив моніторинг IRS на рівні домогосподарств і села та надавав попередню інформацію про IRS селянам через мікрофони протягом перших 1-2 днів.Кожна команда IRS оснащена монітором (надається RMRIMS) для моніторингу роботи команди IRS.Уповноважені з прав людини разом із командами IRS направляються в усі домогосподарства, щоб інформувати та запевняти голів домогосподарств про благотворний вплив IRS.Під час двох раундів досліджень 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) було зафіксовано для всіх домогосподарств у селі втручання під час обох раундів IRS.
Дослідження проводилося з червня 2015 по липень 2016. IRS використовувало центри захворювання для попереднього втручання (тобто 2 тижні до втручання; базове опитування) і після втручання (тобто 2, 4 і 12 тижнів після втручання; подальші обстеження) моніторинг, контроль щільності та профілактика піщаної мухи в кожному раунді IRS.у кожній родині Одна ніч (тобто з 18:00 до 6:00) світлова пастка [28].У спальнях і притулках для тварин встановлені світлові пастки.У селі, де було проведено інтервенційне дослідження, 48 домогосподарств було перевірено на щільність піщаної мухи 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), домогосподарства з цементною штукатуркою та вапняним покриттям (CPLC), домогосподарства з цегляною неоштукатуреною та нефарбованою (BUU) домогосподарства з солом’яним дахом (TH).Після цього лише 12 домогосподарств (із 48 домогосподарств до IRS) було відібрано для продовження збору даних про щільність комарів після засідання IRS.Згідно з рекомендаціями ВООЗ, було відібрано 6 домогосподарств із групи втручання (домогосподарства, які отримували лікування ДІВ) та дозорної групи (домогосподарства в селах втручання, ті власники, які відмовилися від дозволу ДІВ) [28].Серед контрольної групи (домогосподарства в сусідніх селах, які не проходили ДІВ через відсутність ВЛ), лише 6 домогосподарств були відібрані для моніторингу щільності комарів до та після двох сеансів ІІВ.Для всіх трьох груп моніторингу щільності комарів (тобто інтервенційна, дозорна та контрольна) домогосподарства були відібрані з трьох груп рівня ризику (тобто низький, середній та високий; по два домогосподарства від кожного рівня ризику), а характеристики ризику HT були класифіковані (модулі та структури 1 і 2 відповідно) [29, 30].Для кожного рівня ризику було вибрано по два домогосподарства, щоб уникнути необ’єктивних оцінок щільності комарів і порівнянь між групами.У групі втручання спостерігали за щільністю комарів після IRS у двох типах домогосподарств з 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, спійманих у польових умовах, зібраних у пробірки, передали в лабораторію, а пробірки знищили ватою, змоченою хлороформом.Сріблястих москітів визначали за статтю та відокремлювали від інших комах і комарів на основі морфологічних характеристик із використанням стандартних ідентифікаційних кодів [31].Потім усіх самців і самок сріблястих креветок консервували окремо у 80% спирті.Щільність комарів на пастку за ніч розраховували за такою формулою: загальна кількість зібраних комарів/кількість світлових пасток, встановлених за ніч.Відсоткову зміну чисельності комарів (SFC) через ДІС з використанням ДДТ і СП оцінювали за такою формулою [32]:
де A – базове середнє значення SFC для домогосподарств із втручанням, B – середнє значення SFC за IRS для домогосподарств із втручанням, C – базове середнє значення SFC для контрольних/контрольних домогосподарств, а D – середнє значення SFC для домогосподарств із контролю/дозорного контролю.
Результати ефекту втручання, зареєстровані як негативні та позитивні значення, вказують на зменшення та збільшення SFC після IRS відповідно.Якщо SFC після IRS залишався таким же, як базовий SFC, ефект втручання розраховувався як нуль.
Відповідно до Схеми оцінки пестицидів Всесвітньої організації охорони здоров’я (WHOPES), чутливість місцевих креветок сріблястоніжних до пестицидів DDT і SP була оцінена за допомогою стандартних біотестів in vitro [33].Здорові та негодовані самки сріблястої креветки (18–25 SF на групу) були піддані впливу пестицидів, отриманих з Universiti Sains Malaysia (USM, Малайзія; координується Всесвітньою організацією охорони здоров’я) за допомогою тестового набору Всесвітньої організації охорони здоров’я на чутливість до пестицидів [4, 9, 33]. ,34].Кожен набір біологічних аналізів пестицидів тестували вісім разів (чотири повтори тесту, кожну з яких проводили одночасно з контролем).Контрольні випробування проводили з використанням паперу, попередньо просоченого риселлою (для ДДТ) і силіконовою олією (для SP), наданої USM.Через 60 хвилин експозиції комарів поміщали в пробірки ВООЗ і забезпечували абсорбуючою ватою, змоченою в 10% розчині цукру.Спостерігали кількість загиблих комарів через 1 годину та остаточну смертність через 24 години.Статус резистентності описується згідно з рекомендаціями Всесвітньої організації охорони здоров’я: смертність 98–100% вказує на сприйнятливість, 90–98% вказує на можливу резистентність, що потребує підтвердження, і <90% вказує на резистентність [33, 34].Оскільки смертність у контрольній групі становила від 0 до 5%, коригування смертності не проводилося.
Було оцінено біоефективність і залишкову дію інсектицидів на місцевих термітів у польових умовах.У трьох домогосподарствах (по одному з простою 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.Стандартний біологічний аналіз ВООЗ проводили на конусах, що містять світлові пастки.встановлено [27, 32].Через нерівності стін було виключено опалення дому.У кожному аналізі було використано 12 конусів у всіх експериментальних будинках (по 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) і один нижче коліна (від 0,3 до 0,5 м).Десять негодованих самок комарів (10 на конус; зібрані з контрольної ділянки за допомогою аспіратора) поміщали в кожну пластикову конусну камеру ВООЗ (по одній колбці на тип домогосподарства) як контрольні.Після 30-хвилинного впливу обережно видаліть з нього комарів;конічну камеру за допомогою ліктьового аспіратора та перенесіть їх у пробірки ВООЗ, що містять 10% розчин цукру для годування.Кінцеву смертність через 24 години реєстрували при 27 ± 2°C і відносній вологості 80 ± 10%.Показники смертності від 5% до 20% коригуються за формулою Еббота [27] таким чином:
де P — скоригована смертність, P1 — спостережуваний відсоток смертності, а C — контрольний відсоток смертності.Дослідження з контрольною смертністю >20% були відкинуті та проведені повторно [27, 33].
В інтервенційному селі було проведено комплексне обстеження домогосподарств.GPS-місцезнаходження кожного домогосподарства було записано разом із його конструкцією та типом матеріалу, житлом і статусом втручання.ГІС-платформа розробила цифрову базу геоданих, яка включає прикордонні шари на рівні села, району, району та штату.Усі місця розташування домогосподарств позначаються геотегами з використанням шарів точок ГІС на рівні села, а інформація про їхні атрибути зв’язується та оновлюється.На кожному ділянці домогосподарства оцінювали ризик на основі HT, чутливості переносника інсектицидів та статусу IRS (табл. 1) [11, 26, 29, 30].Усі точки розташування домогосподарств потім були перетворені в тематичні карти за допомогою зворотного зважування відстані (IDW; роздільна здатність заснована на середній площі домогосподарства 6 м2, потужність 2, фіксована кількість оточуючих точок = 10, використовуючи змінний радіус пошуку, фільтр низьких частот).і відображення кубічної згортки) технологія просторової інтерполяції [35].Було створено два типи тематичних просторових карт ризиків: тематичні карти на основі HT та тематичні карти чутливості переносника пестицидів і статусу IRS (ISV та IRSS).Потім дві тематичні карти ризиків були об’єднані за допомогою зваженого аналізу накладання [36].Під час цього процесу растрові шари були перекласифіковані в загальні класи переваг для різних рівнів ризику (тобто високий, середній і низький/без ризику).Потім кожен перекласифікований растровий шар був помножений на вагу, присвоєну йому на основі відносної важливості параметрів, які підтримують чисельність комарів (на основі поширеності в досліджуваних селах, місць розмноження комарів, поведінки під час відпочинку та годування) [26, 29]., 30, 37].Обидві карти ризику суб’єкта були зважені 50:50, оскільки вони однаково сприяли чисельності комарів (Додатковий файл 1: Таблиця S2).Шляхом підсумовування зважених накладених тематичних карт створюється остаточна зведена карта ризиків, яка візуалізується на платформі ГІС.Остаточна карта ризиків представлена та описана за допомогою значень індексу ризику піщаної мухи (SFRI), розрахованих за такою формулою:
У формулі P – значення індексу ризику, L – загальне значення ризику для кожного домогосподарства, а H – найвище значення ризику для домогосподарства в досліджуваному регіоні.Ми підготували та виконали ГІС-шари та аналіз за допомогою ESRI ArcGIS v.9.3 (Редлендс, Каліфорнія, США) для створення карт ризиків.
Ми провели множинний регресійний аналіз, щоб дослідити комбінований вплив HT, ISV та IRSS (як описано в таблиці 1) на щільність домашніх комарів (n = 24).Характеристики житла та фактори ризику, засновані на втручанні IRS, зареєстровані в дослідженні, розглядалися як пояснювальні змінні, а щільність комарів використовувалася як змінна відповіді.Однофакторний регресійний аналіз Пуассона проводився для кожної пояснювальної змінної, пов’язаної з щільністю піска.Під час однофакторного аналізу змінні, які не були значущими та мали значення P більше 15%, були вилучені з множинного регресійного аналізу.Щоб дослідити взаємодію, умови взаємодії для всіх можливих комбінацій значущих змінних (виявлених в однофакторному аналізі) були одночасно включені в множинний регресійний аналіз, а незначущі умови були поетапно видалені з моделі для створення остаточної моделі.
Оцінка ризику на рівні домогосподарства проводилася двома способами: оцінка ризику на рівні домогосподарства та комбінована просторова оцінка зон ризику на карті.Оцінки ризику на рівні домогосподарства були оцінені за допомогою кореляційного аналізу між оцінками ризику домогосподарства та щільністю піщаних мух (зібрано з 6 дозорних домогосподарств і 6 домогосподарств, де проводилося втручання; тижні до та після впровадження IRS).Просторові зони ризику були оцінені за допомогою середньої кількості комарів, зібраних у різних домогосподарствах, і порівнювалися між групами ризику (тобто зони низького, середнього та високого ризику).У кожному раунді IRS 12 домогосподарств (по 4 домогосподарства в кожній із трьох зон ризику; нічні збори проводяться кожні 2, 4 і 12 тижнів після IRS) були випадковим чином відібрані для збору комарів для тестування комплексної карти ризику.Ті самі дані домогосподарства (тобто HT, VSI, IRSS і середня щільність комарів) були використані для тестування остаточної регресійної моделі.Було проведено простий кореляційний аналіз між польовими спостереженнями та прогнозованою за допомогою моделі щільністю домашніх комарів.
Описові статистичні дані, такі як середнє, мінімальне, максимальне, 95% довірчі інтервали (ДІ) і відсотки, були розраховані для узагальнення ентомологічних даних і даних, пов’язаних з IRS.Середня кількість/щільність і смертність сріблястих клопів (залишки інсектицидного агента) з використанням параметричних тестів [t-критерій парних зразків (для нормально розподілених даних)] і непараметричних тестів (ранг зі знаком Вілкоксона) для порівняння ефективності різних типів поверхонь у будинках (тобто , BUU проти CPLC, BUU проти PMP та CPLC проти PMP) тест для ненормально розподілених даних).Усі аналізи проводили за допомогою програмного забезпечення SPSS v.20 (SPSS Inc., Чикаго, Іллінойс, США).
Було розраховано охоплення домогосподарств в інтервенційних селах під час раундів IRS DDT та SP.Загалом 205 домогосподарств отримали IRS у кожному раунді, у тому числі 179 домогосподарств (87,3%) у раунді DDT та 194 домогосподарства (94,6%) у раунді SP для боротьби з переносником VL.Частка домогосподарств, які повністю обробили пестицидами, була вищою під час SP-IRS (86,3%), ніж під час ДДТ-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 зареєстрованих домогосподарств, які пройшли часткове лікування, становила 71 (34,6% від загальної кількості домогосподарств, які пройшли лікування) та 17 домогосподарств (8,3% від загальної кількості домогосподарств, які пройшли лікування), відповідно.
Відповідно до рекомендацій ВООЗ щодо стійкості до пестицидів, популяція сріблястих креветок у місці втручання була повністю сприйнятлива до альфа-циперметрину (0,05%), оскільки середня смертність, зареєстрована під час випробування (24 години), становила 100%.Спостережувана частота нокдауну становила 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 від електронного тесту становила 49,1% (95% ДІ: 41,9–56,3%).Результати показали, що срібноногі розвинули повну стійкість до ДДТ у місці втручання.
У таблиці Таблиця 3 підсумовує результати біоаналізу конусів для різних типів поверхонь (різні проміжки часу після ІРС), оброблених ДДТ та СП.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 і BUU) CPLC: t(2)= − 5,86, P = 0,03 і PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC і PMP: t (2) = 3,01, P = 0,10 і SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; рівень смертності стабільно знижувався з часом для SP-IRS: 2 тижні після розпилення для всіх типів стін (тобто 95,6% загалом). і через 4 тижні після обприскування тільки для стінок (тобто 82,5 у групі ДДТ) смертність була стабільно нижчою за 70% для всіх типів стінок після біологічного аналізу IRS тижні обприскування становили 25,1% і 63,2% відповідно, найвищі середні показники смертності з ДДТ становили 61,1% (для PMP через 2 тижні після IRS), 36,9% (для CPLC через 4 тижні після IRS) і 28,9% ( для CPLC через 4 тижні після IRS).IRS США).Для SP найвищі середні показники смертності для всіх типів поверхні становили 97,2% (для CPLC, 2 тижні після IRS), 82,5% (для CPLC, 4 тижні після IRS) і 67,5% (для CPLC, 4 тижні після IRS).12 тижнів після IRS).IRS США).тижнів після IRS);найнижчі показники становили 94,4% (для BUU, 2 тижні після IRS), 75% (для PMP, 4 тижні після IRS) і 58,3% (для PMP, 12 тижнів після IRS).Для обох інсектицидів смертність на поверхнях, оброблених PMP, змінювалася швидше протягом інтервалів часу, ніж на поверхнях, оброблених CPLC і BUU.
У таблиці 4 узагальнено наслідки втручання (тобто зміни чисельності комарів після IRS) раундів IRS на основі ДДТ і SP (додатковий файл 1: малюнок S1).Для ДДТ-ІРС відсоткове зменшення кількості жуків-сріблястиків після інтервалу ІРС становило 34,1% (через 2 тижні), 25,9% (через 4 тижні) і 14,1% (через 12 тижнів).Для SP-IRS показники зниження становили 90,5% (через 2 тижні), 66,7% (через 4 тижні) і 55,6% (через 12 тижнів).Найбільше зниження чисельності сріблястих креветок у дозорних домогосподарствах протягом звітних періодів DDT і SP IRS становило 2,8% (через 2 тижні) і 49,1% (через 2 тижні), відповідно.Протягом періоду SP-IRS зниження (до та після) чисельності білочеревих фазанів було подібним у господарствах обприскування (t(2)= – 9,09, P < 0,001) та дозорних господарствах (t(2) = – 1,29, P = 0,33).Вищий порівняно з DDT-IRS на всіх 3 часових інтервалах після IRS.Для обох інсектицидів чисельність срібних клопів збільшилася в дозорних домогосподарствах через 12 тижнів після IRS (тобто 3,6% і 9,9% для SP і DDT відповідно).Під час SP і DDT після зустрічей IRS було зібрано 112 і 161 сріблясту креветку з дозорних ферм відповідно.
Не спостерігалося суттєвих відмінностей у щільності сріблястих креветок між групами домогосподарств (тобто спрей проти контрольної: t(2)= – 3,47, P = 0,07; спрей проти контрольної: t(2) = – 2,03, P = 0,18; контрольна проти контрольної : протягом тижнів IRS після ДДТ, t(2) = − 0,59, P = 0,62).Навпаки, значні відмінності в щільності сріблястих креветок спостерігалися між групою спрею та контрольною групою (t(2) = – 11,28, P = 0,01) і між групою спрею та контрольною групою (t(2) = –4, 42, P = 0,05).IRS через кілька тижнів після SP.Для SP-IRS не спостерігалося істотних відмінностей між дозорними та контрольними сім’ями (t(2)= -0,48, P = 0,68).На малюнку 2 показано середню щільність сріблясточеревих фазанів, що спостерігалася на фермах, повністю та частково оброблених колесами IRS.Не було суттєвих відмінностей у щільності повністю керованих фазанів між повністю та частково керованими домогосподарствами (середнє значення 7,3 та 2,7 на пастку/ніч).DDT-IRS та SP-IRS відповідно), а деякі домогосподарства обприскували обома інсектицидами (середнє значення 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 у повністю та частково оброблених фермах суттєво відрізнялася між циклами SP та DDT IRS (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Розрахункова середня щільність сріблястокрилих смердючих клопів у повністю та частково оброблених домогосподарствах у селі Маханар, Лавапур, протягом 2 тижнів до IRS та 2, 4 та 12 тижнів після раундів IRS, DDT та SP.
Комплексну карту просторового ризику (село Лавапур Маханар; загальна площа: 26 723 км2) було розроблено для визначення зон низького, середнього та високого просторового ризику для моніторингу появи та відродження сріблястих креветок до та через кілька тижнів після впровадження IRS (рис. 3). , 4)...Найвищий показник ризику для домогосподарств під час створення просторової карти ризику був оцінений як «12» (тобто «8» для карт ризиків на основі HT та «4» для карт ризиків на основі VSI та IRSS).Мінімальна розрахована оцінка ризику – «нуль» або «без ризику», за винятком карт DDT-VSI та IRSS, які мають мінімальну оцінку 1. Карта ризиків на основі HT показала, що велика площа (тобто 19 994,3 км2; 74,8%) Лавапура Село Маханар є зоною високого ризику, де жителі найімовірніше зустрінуться з комарами та знову з’являться.Покриття території варіюється між зонами високого (DDT 20,2%; SP 4,9%), середнього (DDT 22,3%; SP 4,6%) і низького/без ризику (DDT 57,5%; SP 90,5) %) ( t (2) = 12,7, P < 0,05) між графіками ризику ДДТ та СП-ІС та IRSS (рис. 3, 4).Розроблена остаточна зведена карта ризиків показала, що SP-IRS має кращі захисні можливості, ніж DDT-IRS, на всіх рівнях зон ризику HT.Зона високого ризику для HT була зменшена 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 територій з високим і низьким рівнем ризику, оцінених за комбінованою картою ризику, становив 35,5% (9498,1 км2) і 16,2% (4342,4 км2) відповідно.Щільність піщаної мухи, виміряна в оброблених і дозорних домогосподарствах до та через кілька тижнів після впровадження IRS, була нанесена та візуалізована на комбінованій карті ризиків для кожного раунду IRS (тобто ДДТ та SP) (рис. 3, 4).Існувала хороша відповідність між показниками ризику домогосподарства та середньою щільністю сріблястих креветок, зареєстрованими до та після IRS (рис. 5).Значення R2 (P <0,05) аналізу консистенції, розрахованого за двома раундами IRS, становили: 0,78 за 2 тижні до ДДТ, 0,81 через 2 тижні після ДДТ, 0,78 через 4 тижні після ДДТ, 0,83 після ДДТ-ДДТ 12 тижнів, ДДТ Загальний показник після СП становив 0,85, 0,82 за 2 тижні до СП, 0,38 через 2 тижні після СП, 0,56 через 4 тижні після СП, 0,81 через 12 тижнів після СП і 0,79 через 2 тижні після СП в цілому (додатковий файл 1: таблиця S3).Результати показали, що ефект втручання SP-IRS на всі HT був посилений протягом 4 тижнів після IRS.DDT-IRS залишався неефективним для всіх HT у всі моменти часу після впровадження IRS.Результати польової оцінки території інтегрованої карти ризику підсумовані в таблиці 5. Для раундів IRS середня чисельність креветок та відсоток загальної чисельності в зонах високого ризику (тобто >55%) були вищими, ніж у низько- та зони середнього ризику в усі моменти часу після IRS.Розташування ентомологічних родин (тобто тих, що вибрані для збору комарів) нанесено на карту та візуалізовано в Додатковому файлі 1: Рисунок S2.
Три типи просторових карт ризиків на основі ГІС (тобто HT, IS та IRSS та комбінація HT, IS та IRSS) для визначення зон ризику смердючих клопів до та після DDT-IRS у селі Махнар, Лавапур, район Вайшалі (Біхар)
Три типи карт просторових ризиків на основі ГІС (тобто HT, IS та IRSS і комбінація HT, IS та IRSS) для визначення зон ризику для сріблясто-плямистих креветок (порівняно з Kharbang)
Вплив ДДТ-(a, c, e, g, i) та SP-IRS (b, d, f, h, j) на різні рівні груп ризику типу домогосподарства було розраховано шляхом оцінки «R2» між ризиками домогосподарств .Оцінка показників домашнього господарства 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, район Вайшалі, Біхар
Таблиця 6 підсумовує результати однофакторного аналізу всіх факторів ризику, що впливають на щільність пластівців.Було встановлено, що всі фактори ризику (n = 6) суттєво пов’язані з щільністю комарів у домашніх умовах.Було помічено, що рівень значущості всіх відповідних змінних дає значення P менше 0,15.Таким чином, усі пояснювальні змінні були збережені для множинного регресійного аналізу.Найкраще поєднання остаточної моделі було створено на основі п’яти факторів ризику: TF, TW, DS, ISV та IRSS.У таблиці 7 наведено деталі параметрів, вибраних у остаточній моделі, а також скориговані коефіцієнти шансів, 95% довірчі інтервали (ДІ) і значення P.Остаточна модель є високозначущою, зі значенням R2 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001).
TR був виключений з остаточної моделі, оскільки він був найменш значущим (P = 0,46) з іншими пояснювальними змінними.Розроблена модель була використана для прогнозування щільності піщаної мухи на основі даних з 12 різних домогосподарств.Результати валідації показали сильну кореляцію між щільністю комарів, що спостерігалася в полі, та щільністю комарів, передбаченою моделлю (r = 0,91, P < 0,001).
Метою є ліквідація VL з ендемічних штатів Індії до 2020 року [10].З 2012 року Індія досягла значного прогресу в зниженні захворюваності та смертності від ВЛ [10].Перехід від DDT до SP у 2015 році став серйозною зміною в історії IRS у Біхарі, Індія [38].Щоб зрозуміти просторовий ризик VL та велику кількість його векторів, було проведено кілька досліджень на макрорівні.Однак, незважаючи на те, що просторовому розподілу поширеності ВЛ приділяється все більше уваги по всій країні, мало досліджень було проведено на мікрорівні.Крім того, на мікрорівні дані менш послідовні, їх складніше проаналізувати та зрозуміти.Наскільки нам відомо, це дослідження є першим звітом для оцінки залишкової ефективності та ефекту втручання IRS з використанням інсектицидів DDT і SP серед HT в рамках Національної програми боротьби з переносниками VL у Біхарі (Індія).Це також перша спроба розробити просторову карту ризику та модель аналізу щільності комарів, щоб виявити просторово-часовий розподіл комарів на мікромасштабі в умовах втручання IRS.
Наші результати показали, що впровадження SP-IRS домогосподарствами було високим у всіх домогосподарствах і що більшість домогосподарств були повністю оброблені.Результати біологічного аналізу показали, що сріблясті мухи в досліджуваному селі були дуже чутливі до бета-циперметрину, але досить низько до ДДТ.Середній рівень смертності сріблястих 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 ВЛ-ендемічних штатів Індії, включаючи Біхар [8,9,39,40].Крім чутливості до пестицидів, важливою інформацією також є залишкова ефективність пестицидів і наслідки втручання.Для циклу програмування важлива тривалість залишкових ефектів.Він визначає інтервали між раундами IRS, щоб популяція залишалася захищеною до наступного обприскування.Результати конічного біотесту виявили значні відмінності в смертності між типами поверхонь стінок у різні моменти часу після IRS.Смертність на поверхнях, оброблених ДДТ, завжди була нижче задовільного рівня ВООЗ (тобто ≥80%), тоді як на стінах, оброблених SP, смертність залишалася задовільною до четвертого тижня після IRS;З цих результатів стає зрозуміло, що хоча сріблястоногі креветки, знайдені в досліджуваній зоні, дуже чутливі до SP, залишкова ефективність SP змінюється залежно від HT.Як і ДДТ, СП також не відповідає тривалості ефективності, визначеній у рекомендаціях ВООЗ [41, 42].Ця неефективність може бути наслідком поганого впровадження IRS (тобто переміщення насоса з відповідною швидкістю, відстанню до стіни, швидкістю викиду та розміром крапель води та їх осіданням на стіні), а також нерозумним використанням пестицидів (тобто приготування розчину) [11,28,43].Однак, оскільки це дослідження проводилося під суворим моніторингом і контролем, ще однією причиною недотримання рекомендованого Всесвітньою організацією охорони здоров’я терміну придатності може бути якість SP (тобто відсоток активного інгредієнта або «AI»), який становить QC.
З трьох типів поверхні, які використовуються для оцінки стійкості пестицидів, спостерігалися значні відмінності в смертності між BUU та CPLC для двох пестицидів.Іншим новим відкриттям є те, що CPLC показав кращу залишкову продуктивність майже у всіх інтервалах часу після розпилення, а потім поверхонь BUU та PMP.Проте, через два тижні після IRS, PMP зафіксував найвищий і другий найвищий рівень смертності від ДДТ і SP відповідно.Цей результат свідчить про те, що пестицид, осідлий на поверхні PMP, не зберігається протягом тривалого часу.Ця різниця в ефективності залишків пестицидів між типами стінок може бути зумовлена різними причинами, такими як склад хімікатів стінки (підвищення рН, що спричиняє швидке розщеплення деяких пестицидів), швидкість поглинання (вища на стінках ґрунту), доступність бактеріального розкладання та швидкості деградації стінових матеріалів, а також температури та вологості [44, 45, 46, 47, 48, 49].Наші результати підтверджують кілька інших досліджень щодо залишкової ефективності оброблених інсектицидами поверхонь проти різних переносників хвороб [45, 46, 50, 51].
Оцінки зменшення чисельності комарів у оброблених домогосподарствах показали, що SP-IRS був більш ефективним, ніж DDT-IRS, у боротьбі з комарами в усіх інтервалах після IRS (P < 0,001).Для раундів SP-IRS і DDT-IRS темпи зниження для домогосподарств, які отримували лікування від 2 до 12 тижнів, становили 55,6-90,5% і 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;argentipes збільшився в обох раундах IRS через 12 тижнів після IRS;Однак не було істотної різниці в кількості комарів у дозорних домогосподарствах між двома раундами IRS (P = 0,33).Результати статистичних аналізів щільності сріблястих креветок між групами домогосподарств у кожному раунді також не показали суттєвих відмінностей у ДДТ у всіх чотирьох групах домогосподарств (тобто обприсковані проти дозорної; обприскані проти контрольної; дозорні проти контрольної; повна проти часткової).).Дві сімейні групи IRS і SP-IRS (тобто дозорна проти контрольної та повна проти часткової).Однак значні відмінності в щільності сріблястих креветок між раундами ДДТ і SP-IRS спостерігалися на фермах з частковим і повним обприскуванням.Це спостереження в поєднанні з тим фактом, що ефект втручання обчислювався кілька разів після IRS, свідчить про те, що SP є ефективним для боротьби з комарами в будинках, які частково або повністю оброблені, але не без лікування.Однак, хоча не було статистично значущих відмінностей у кількості комарів у дозорних будиночках між раундами DDT-IRS та SP IRS, середня кількість комарів, зібрана під час раунду DDT-IRS, була нижчою порівняно з раундом SP-IRS..Кількість перевищує кількість.Цей результат свідчить про те, що чутливий до переносників інсектицид із найвищим охопленням IRS серед домогосподарств може мати популяційний вплив на контроль комарів у домогосподарствах, які не обприскувалися.Згідно з результатами, СП мав кращий профілактичний ефект проти укусів комарів, ніж ДДТ у перші дні після ІРС.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 на форпостах.Інше дослідження [52] виявило, що, хоча альфа-циперметрин продемонстрував наявні відповіді та високі показники нокдауну в лабораторних аналізах і в хатинах, сполука не викликала репелентної реакції у комарів у контрольованих лабораторних умовах.каюта.веб-сайт.
У цьому дослідженні було розроблено три типи карт просторових ризиків;Оцінки просторового ризику на рівні домогосподарства та території оцінювали шляхом польових спостережень за щільністю сріблястоногих креветок.Аналіз зон ризику на основі HT показав, що більшість сільських територій (>78%) Лавапур-Маханара мають найвищий рівень ризику появи та повторної появи москитів.Це, мабуть, основна причина, чому Rawalpur Mahanar VL настільки популярний.Було виявлено, що загальні ISV і IRSS, а також остаточна об’єднана карта ризиків дають менший відсоток територій під зонами високого ризику під час раунду SP-IRS (але не раунду DDT-IRS).Після SP-IRS великі території зон високого та помірного ризику на основі GT були перетворені в зони низького ризику (тобто 60,5%; комбінована оцінка карти ризику), що майже в чотири рази нижче (16,2%), ніж ДДТ.– Ситуація наведена вище на діаграмі портфельних ризиків IRS.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 (під час IRS) та його застосування;
Результати оцінки ризику домогосподарства показали хорошу відповідність (P < 0,05) між оцінками ризику та щільністю креветок, зібраних у різних домогосподарствах.Це свідчить про те, що ідентифіковані параметри ризику домогосподарства та їх категоричні показники ризику добре підходять для оцінки місцевої чисельності сріблястих креветок.Значення R2 аналізу узгодження DDT після IRS було ≥ 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 високого, середнього та низького).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 продемонстрував тенденцію до зменшення з інтервалом часу після IRS.Вплив SP-IRS було висвітлено та обговорено в попередніх розділах.
Результати польового аудиту зон ризику зведеної карти показали, що під час раунду IRS найбільшу кількість сріблястих креветок було зібрано в зонах високого ризику (тобто >55%), за якими йдуть зони середнього та низького ризику.Підводячи підсумок, можна сказати, що оцінка просторового ризику на основі ГІС виявилася ефективним інструментом прийняття рішень для агрегування різних рівнів просторових даних окремо або в комбінації для визначення зон ризику піщаної мухи.Розроблена карта ризиків забезпечує всебічне розуміння умов до та після втручання (тобто тип домогосподарства, статус IRS та наслідки втручання) у досліджуваній території, які потребують негайних дій або покращення, особливо на мікрорівні.Дуже популярна ситуація.Насправді кілька досліджень використовували інструменти ГІС для картографування ризику місць розмноження переносників і просторового розподілу захворювань на макрорівні [24, 26, 37].
Характеристики утримання та фактори ризику для втручання на основі IRS були статистично оцінені для використання в аналізі щільності сріблястих креветок.Незважаючи на те, що всі шість факторів (тобто TF, TW, TR, DS, ISV та IRSS) були значною мірою пов’язані з місцевою чисельністю сріблястоногих креветок в однофакторному аналізі, лише один із них був обраний у остаточній 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 зоні підходять для моніторингу появи, відновлення та розмноження сріблястих креветок.У множинному регресійному аналізі TR не було визнано значущим і тому не було обрано в остаточній моделі.Остаточна модель була дуже важливою, вибрані параметри пояснювали 89% щільності сріблястоногих 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 і просторовим розподілом вектора в сільській місцевості Біхару [15, 29].
У цьому дослідженні ми не оцінювали осадження пестицидів на обприсканих стінах і якість (тобто) пестициду, що використовується для IRS.Різниця в якості та кількості пестицидів може вплинути на смертність комарів і ефективність втручання IRS.Таким чином, оцінена смертність серед типів поверхні та вплив втручання серед груп домогосподарств можуть відрізнятися від фактичних результатів.Беручи до уваги ці моменти, можна спланувати нове дослідження.Оцінка загальної зони ризику (з використанням карти ризиків ГІС) досліджуваних сіл включає відкриті території між селами, що впливає на класифікацію зон ризику (тобто визначення зон) і поширюється на різні зони ризику;Однак це дослідження проводилося на мікрорівні, тому вільні землі мають лише незначний вплив на класифікацію зон ризику;Крім того, виявлення та оцінка різних зон ризику в межах загальної площі села може дати можливість вибрати території для майбутнього нового житлового будівництва (особливо вибір зон низького ризику).Загалом, результати цього дослідження надають різноманітну інформацію, яку раніше ніколи не вивчали на мікроскопічному рівні.Найважливіше те, що просторове представлення карти ризиків села допомагає ідентифікувати та згрупувати домогосподарства в різних зонах ризику. У порівнянні з традиційними наземними обстеженнями, цей метод є простим, зручним, економічно ефективним і менш трудомістким, надає інформацію особам, які приймають рішення.
Наші результати показують, що місцеві товстолобики в досліджуваному селі розвинули резистентність (тобто дуже стійкі) до ДДТ, і поява комарів спостерігалася відразу після IRS;Альфа-циперметрин є правильним вибором для боротьби з векторами VL за допомогою IRS завдяки його 100% смертності та кращій ефективності втручання проти товстолобика, а також його кращому прийняттю суспільством порівняно з DDT-IRS.Проте ми виявили, що смертність комарів на стінах, оброблених SP, змінюється залежно від типу поверхні;спостерігалася низька залишкова ефективність і не було досягнуто рекомендованого ВООЗ часу після IRS.Це дослідження є хорошою відправною точкою для обговорення, а його результати потребують подальшого вивчення для визначення справжніх першопричин.Прогностична точність моделі аналізу щільності піщаної мухи показала, що поєднання характеристик житла, чутливості векторів до інсектицидів і статусу IRS можна використовувати для оцінки щільності піщаної мухи в ендемічних селах VL в Біхарі.Наше дослідження також показує, що комбіноване картографування просторового ризику на основі ГІС (макрорівень) може бути корисним інструментом для визначення зон ризику для моніторингу появи та повторного появи піщаних мас до та після зустрічей IRS.Крім того, просторові карти ризиків забезпечують повне розуміння масштабів і характеру зон ризику на різних рівнях, які неможливо вивчити за допомогою традиційних польових досліджень і звичайних методів збору даних.Мікропросторова інформація про ризики, зібрана за допомогою карт ГІС, може допомогти вченим і дослідникам у сфері охорони здоров’я розробити та впровадити нові стратегії контролю (тобто єдине втручання або інтегрований контроль переносників) для охоплення різних груп домогосподарств залежно від природи рівнів ризику.Крім того, карта ризиків допомагає оптимізувати розподіл і використання ресурсів контролю в 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 звернення: 15 березня 2014 р
Всесвітня організація охорони здоров’я.Боротьба з лейшманіозом: звіт засідання Комітету експертів 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 звернення: 19 березня 2014 р
Сінгх С. Зміна тенденцій в епідеміології, клінічних проявах і діагностиці лейшманії та коінфекції ВІЛ в Індії.Int J Inf Dis.2014;29:103–12.
Національна програма контролю за переносними хворобами (NVBDCP).Прискорити програму знищення Кала Азара.2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf.Дата доступу: 17.04.2018
Muniaraj M. З малою надією викорінити кала-азар (вісцеральний лейшманіоз) до 2010 року, спалахи якого періодично відбуваються в Індії, чи варто звинувачувати заходи боротьби з переносниками чи коінфекцію або лікування вірусом імунодефіциту людини?Топпаразитол.2014;4:10-9.
Thakur KP Нова стратегія викорінення kala azar у сільській місцевості Біхару.Індійський журнал медичних досліджень.2007;126:447–51.
Час публікації: 20 травня 2024 р