A beltéri maradék permetezés (IRS) a zsigeri leishmaniasis (VL) vektor elleni védekezési erőfeszítéseinek alappillére Indiában.Keveset tudunk az IRS-ellenőrzések különböző típusú háztartásokra gyakorolt hatásáról.Itt azt értékeljük, hogy a rovarirtó szereket használó IRS ugyanazokkal a maradvány- és beavatkozási hatásokkal rendelkezik-e egy falu összes háztartásában.Kombinált térbeli kockázati térképeket és szúnyogsűrűség-elemzési modelleket is kidolgoztunk a háztartás jellemzői, a peszticid-érzékenység és az IRS-státusz alapján, hogy a vektorok térbeli és időbeli eloszlását mikroskálás szinten vizsgáljuk.
A vizsgálatot a bihari Vaishali kerületben található Mahnar blokk két falujában végezték.Kiértékeltük a VL vektorok (P. argentipes) IRS-sel történő védekezését két rovarirtó szer [diklór-difenil-triklór-etán (DDT 50%) és szintetikus piretroidok (SP 5%)] alkalmazásával.Az inszekticidek időbeli maradék hatásosságát különböző típusú falakon az Egészségügyi Világszervezet által javasolt kúpos biológiai vizsgálati módszerrel értékelték.A natív ezüsthal inszekticidekkel szembeni érzékenységét in vitro biológiai vizsgálattal vizsgáltuk.Az IRS előtti és utáni szúnyogsűrűséget a lakóhelyeken és az állatmenhelyeken a Betegségvédelmi Központ által telepített fénycsapdákkal figyelték 18:00 és 6:00 óra között. elemzés.GIS-alapú térelemző technológiát alkalmaztak a vektor peszticid-érzékenység háztartástípusonkénti megoszlásának feltérképezésére, a háztartási IRS-státusz pedig az ezüstrákok térbeli és időbeli eloszlásának magyarázatára.
Az ezüstszúnyogok nagyon érzékenyek az SP-re (100%), de nagy ellenállást mutatnak a DDT-vel szemben, a halálozási arány 49,1%.A jelentések szerint az SP-IRS a lakosság körében jobban elfogadott, mint a DDT-IRS minden típusú háztartásban.A maradék hatékonyság a különböző falfelületeken változott;egyik rovarirtó sem érte el az Egészségügyi Világszervezet IRS által javasolt hatástartamát.Az IRS utáni összes időpontban az SP-IRS miatti bűzhibák csökkenése nagyobb volt a háztartási csoportok (azaz permetezők és őrszemek) között, mint a DDT-IRS esetében.A kombinált területi kockázati térkép azt mutatja, hogy az SP-IRS jobb szúnyogcsökkentő hatással bír, mint a DDT-IRS minden háztartási típusú kockázati területen.A többszintű logisztikus regressziós elemzés öt kockázati tényezőt azonosított, amelyek szorosan összefüggtek az ezüstrák sűrűségével.
Az eredmények jobb megértést adnak az IRS-nek a bihari zsigeri leishmaniasis kezelésében alkalmazott gyakorlatáról, ami segíthet a helyzet javítására irányuló jövőbeni erőfeszítésekben.
A zsigeri leishmaniasis (VL), más néven kala-azar, egy endémiás, elhanyagolt trópusi vektor által terjesztett betegség, amelyet a Leishmania nemzetségbe tartozó protozoon paraziták okoznak.Az indiai szubkontinensen (IS), ahol az ember az egyetlen rezervoár gazda, a parazita (azaz Leishmania donovani) fertőzött nőstény szúnyogok (Phlebotomus argentipes) csípésén keresztül jut át az emberre [1, 2].Indiában a VL túlnyomórészt négy középső és keleti államban található: Bihar, Jharkhand, Nyugat-Bengál és Uttar Pradesh.Néhány járványkitörést Madhya Pradeshben (Közép-India), Gujaratban (Nyugat-India), Tamil Naduban és Keralában (Dél-India), valamint Észak-India szub-Himalája területein is jelentettek, beleértve Himachal Pradesh-t, valamint Dzsammut és Kasmírt.3].Az endemikus államok közül Bihar erősen endémiás, 33 VL által érintett körzetben, amelyek az összes indiai eset több mint 70%-át teszik ki évente [4].A régióban körülbelül 99 millió ember van veszélyben, átlagos éves incidenciája 6752 (2013-2017).
Biharban és India más részein a VL-ellenőrzési erőfeszítések három fő stratégián alapulnak: az esetek korai felismerése, a hatékony kezelés és a vektorok elleni védekezés otthoni és állatmenhelyeken belüli inszekticid permetezés (IRS) segítségével [4, 5].A maláriaellenes kampányok mellékhatásaként az 1960-as években az IRS sikeresen szabályozta a VL-t diklór-difenil-triklór-etán segítségével (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), a programozott kontroll pedig sikeresen szabályozta a VL-t 1977-ben és 1992-ben [5, 6].A közelmúltban végzett vizsgálatok azonban megerősítették, hogy az ezüsthasú garnélák széles körben ellenállnak a DDT-vel szemben [4,7,8].2015-ben a National Vector Borne Disease Control Program (NVBDCP, New Delhi) az IRS-t DDT-ről szintetikus piretroidokra (SP; alfa-cipermetrin 5% WP, 25 mg ai/m2) váltotta [7, 9].Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) azt a célt tűzte ki, hogy 2020-ra felszámolja a VL-t (azaz utcai/tömbszinten évente 10 000 emberre számítva <1 eset) [10].Számos tanulmány kimutatta, hogy az IRS hatékonyabb, mint más vektorszabályozási módszerek a homoklégy sűrűségének minimalizálásában [11,12,13].Egy újabb modell azt is előrevetíti, hogy magas járványhelyzetben (azaz 5/10 000-es prekontroll járványarány) egy hatékony, a háztartások 80%-át lefedő IRS egy-három évvel korábban elérheti az eliminációs célokat [14].A VL a legszegényebb vidéki közösségeket érinti az endémiás területeken, és a vektorok elleni védekezésük kizárólag az IRS-re támaszkodik, de ennek a kontroll intézkedésnek a különböző típusú háztartásokra gyakorolt maradék hatását a beavatkozási területeken soha nem vizsgálták terepen [15, 16].Ezen túlmenően, a VL leküzdésére irányuló intenzív munka után néhány faluban a járvány több évig tartott, és forró pontokká változott [17].Ezért szükséges értékelni az IRS fennmaradó hatását a szúnyogsűrűség monitorozására a különböző típusú háztartásokban.Ezen túlmenően a mikroméretű térinformatikai kockázattérképezés segít a szúnyogpopulációk jobb megértésében és ellenőrzésében még a beavatkozás után is.A földrajzi információs rendszerek (GIS) olyan digitális térképészeti technológiák kombinációja, amelyek lehetővé teszik különböző földrajzi környezeti és társadalmi-demográfiai adatok tárolását, átfedését, manipulálását, elemzését, visszakeresését és megjelenítését különféle célokra [18, 19, 20]..A globális helymeghatározó rendszer (GPS) a földfelszín összetevőinek térbeli helyzetének tanulmányozására szolgál [21, 22].A térinformatikai és GPS-alapú térmodellező eszközöket és technikákat számos epidemiológiai vonatkozásban alkalmazták, mint például a térbeli és időbeli betegségek felmérése és járvány-előrejelzése, védekezési stratégiák megvalósítása és értékelése, a kórokozók kölcsönhatása a környezeti tényezőkkel, valamint a területi kockázatok feltérképezése.[20,23,24,25,26].A térinformatikai kockázati térképekből összegyűjtött és azokból származó információk elősegíthetik az időben történő és hatékony ellenőrzési intézkedéseket.
Ez a tanulmány a DDT és az SP-IRS háztartási szintű beavatkozásának fennmaradó hatékonyságát és hatását értékelte a Nemzeti VL vektorkontroll program keretében az indiai Biharban.További célkitűzések voltak egy kombinált térbeli kockázati térkép és szúnyogsűrűség-elemzési modell kidolgozása, amely a lakás jellemzői, a rovarirtó vektorok érzékenysége és a háztartási IRS-státusz alapján vizsgálja a mikroméretű szúnyogok térbeli és időbeli eloszlásának hierarchiáját.
A vizsgálatot a Ganga északi partján fekvő Vaishali kerület Mahnar tömbjében végezték (1. ábra).Makhnar erősen endémiás terület, évente átlagosan 56,7 eset fordul elő VL-ben (2012-2014-ben 170 eset), az éves előfordulási arány 2,5-3,7 eset 10 000 lakosonként;Két falut választottak ki: Chakesót kontrollhelynek (1d1. ábra; nem volt VL-es eset az elmúlt öt évben) és Lavapur Mahanart endemikus helynek (1d2. ábra; erősen endemikus, 1000 főre évente 5 vagy több eset fordul elő) ).az elmúlt 5 évben).A falvakat három fő szempont alapján választották ki: elhelyezkedés és megközelíthetőség (azaz egész évben könnyen megközelíthető folyóparton), demográfiai jellemzők és a háztartások száma (azaz legalább 200 háztartás; Chaquesóban 202 és 204 átlagos háztartásmérettel rendelkező háztartás van) .4,9 és 5,1 fő) és Lavapur Mahanar) és a háztartás típusa (HT), valamint eloszlásuk jellege (azaz véletlenszerűen elosztott vegyes HT).Mindkét tanulófalu Makhnar városától és a körzeti kórháztól 500 m-en belül található.A tanulmány kimutatta, hogy a tanulófalvak lakói nagyon aktívan részt vettek a kutatási tevékenységekben.A gyakorlófalu házai [1-2 hálószoba 1 hozzátartozó erkéllyel, 1 konyha, 1 fürdőszoba és 1 pajta (mellékelt vagy különálló)] tégla/sárfalakból és vályogpadlóból, mészcement vakolatú téglafalakból állnak.és cementpadló, vakolatlan és festetlen téglafalak, agyagpadló és nádtető.Az egész Vaishali régióban nedves szubtrópusi éghajlat uralkodik, esős évszakkal (júliustól augusztusig) és száraz évszakkal (novembertől decemberig).Az átlagos évi csapadék 720,4 mm (736,5-1076,7 mm), relatív páratartalom 65±5% (16-79%), havi középhőmérséklet 17,2-32,4°C.Május és június a legmelegebb hónap (hőmérséklet 39-44 °C), míg január a leghidegebb (7-22 °C).
A vizsgált terület térképén India térképén Bihar (a), Bihar (b) térképén Vaishali körzet elhelyezkedése látható.Makhnar Block (c) A vizsgálathoz két falut választottak ki: Chakesót az ellenőrző helynek és Lavapur Makhnart a beavatkozási helyszínnek.
A Nemzeti Kalaazár Ellenőrzési Program részeként a Bihari Társaság Egészségügyi Tanácsa (SHSB) 2015-ben és 2016-ban két éves IRS-t hajtott végre (első forduló február-március; második forduló június-július)[4].Az összes IRS-tevékenység hatékony végrehajtása érdekében mikro-akciótervet készített a patnai Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; Bihar), az Indiai Orvosi Kutatási Tanács (ICMR; Újdelhi) leányvállalata.csomóponti intézet.Az IRS falvakat két fő kritérium alapján választották ki: a VL és a retrodermális kala-azar (RPKDL) előfordulásának története a faluban (azaz olyan falvak, ahol az elmúlt 3 év bármely időszakában 1 vagy több eset fordult elő, beleértve a végrehajtás évét is. )., nem endémiás falvak a „forró pontok” körül (azaz olyan falvak, amelyek ≥ 2 éve folyamatosan jelentettek megbetegedést vagy ≥ 2 esetet 1000 lakosonként) és új endemikus falvak (nincs eset az elmúlt 3 évben) falvak az év utolsó évében [17]-ben jelentett végrehajtási év.Az országos adózás első fordulóját végrehajtó szomszédos falvak, új falvak is szerepelnek a nemzeti adózási akcióterv második fordulójában.2015-ben két IRS-t végeztek DDT-vel (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) az intervenciós vizsgálati falvakban.2016 óta az IRS-t szintetikus piretroidokkal (SP; alfa-cipermetrin 5% VP, 25 mg ai/m2) végzik.A permetezést Hudson Xpert szivattyúval (13,4 L), nyomásszűrővel, változtatható áramlású szeleppel (1,5 bar) és 8002 lapos sugárfúvókával végezték porózus felületekhez [27].Az ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) háztartási és falusi szinten figyelte az IRS-t, és az első 1-2 napon belül mikrofonokon keresztül előzetes tájékoztatást adott az IRS-ről a falubelieknek.Minden IRS-csapat fel van szerelve egy monitorral (az RMRIMS-től), hogy figyelemmel kísérje az IRS-csapat teljesítményét.Az ombudsmanokat és az IRS-csapatokat minden háztartásba kiküldik, hogy tájékoztassák és megnyugtassák a háztartásfőket az IRS jótékony hatásairól.Az IRS-felmérés két fordulója során a vizsgált falvakban a háztartások teljes lefedettsége elérte a legalább 80%-ot [4].A permetezési állapotot (azaz nem permetezés, részleges permetezés és teljes permetezés; az 1. kiegészítő fájlban: S1 táblázat definiálva) rögzítették a beavatkozási falu összes háztartásában az IRS mindkét fordulójában.
A vizsgálatot 2015 júniusa és 2016 júliusa között végezték. Az IRS betegségközpontokat használt a beavatkozás előtti (azaz 2 héttel a beavatkozás előtt; kiindulási felmérés) és a beavatkozás utáni (azaz 2, 4 és 12 héttel a beavatkozás után); nyomon követési felmérések) monitorozás, sűrűségszabályozás és homoklégy megelőzése minden IRS körben.minden háztartásban Egy éjszaka (azaz 18:00 és 6:00 között) fénycsapda [28].A hálószobákban és az állatmenhelyekben fénycsapdákat helyeztek el.Abban a faluban, ahol a beavatkozási vizsgálatot végezték, 48 háztartásban tesztelték a homoklégy sűrűségét az IRS előtt (12 háztartás naponta 4 egymást követő napon az IRS napját megelőző napig).A háztartások négy fő csoportjába (azaz sima agyagvakolat (PMP), cementvakolat és mészburkolatú (CPLC) háztartások, tégla vakolatlan és festetlen (BUU) és nádtetős (TH) háztartások közül 12-t választottak ki.Ezt követően csak 12 háztartást (az IRS előtti 48 háztartásból) választottak ki, hogy az IRS értekezletét követően folytassák a szúnyogsűrűségre vonatkozó adatok gyűjtését.A WHO ajánlása szerint 6 háztartást választottak ki az intervenciós csoportból (IRS-kezelésben részesülő háztartások) és az őrscsoportból (intervenciós falvak háztartásai, azok a tulajdonosok, akik megtagadták az IRS engedélyét) [28].A kontrollcsoportból (a szomszédos falvak háztartásai, amelyek nem estek át IRS-en a VL hiánya miatt) mindössze 6 háztartást választottak ki a szúnyogsűrűség monitorozására két IRS-ülés előtt és után.Mindhárom szúnyogsűrűség-monitoring csoporthoz (azaz beavatkozás, őrszem és kontroll) három kockázati szintű csoportból (azaz alacsony, közepes és magas; minden kockázati szintből két háztartás) választottuk ki a háztartásokat, és osztályoztuk a HT kockázati jellemzőit (modulok és struktúrák táblázatban, illetve a 2. táblázatban látható) [29, 30].Kockázati szintenként két háztartást választottunk ki, hogy elkerüljük az elfogult szúnyogsűrűség-becsléseket és a csoportok közötti összehasonlítást.Az intervenciós csoportban az IRS utáni szúnyogsűrűséget kétféle IRS háztartásban követték nyomon: teljes körűen kezeltek (n = 3; kockázati csoport szintenként 1 háztartás) és részlegesen kezeltek (n = 3; kockázati csoportonként 1 háztartás).).kockázati csoport).
Az összes kémcsövekbe gyűjtött, szabadföldön fogott szúnyogot átvittük a laboratóriumba, és a kémcsöveket kloroformba áztatott vattával elpusztítottuk.Az ezüst homoklegyeket a morfológiai jellemzők alapján standard azonosító kódok segítségével ivarozták és különítették el más rovaroktól és szúnyogoktól [31].Ezután az összes hím és nőstény ezüstgarnélát külön-külön 80%-os alkoholban befőzték.A csapdánként/éjszakánkénti szúnyogsűrűséget a következő képlettel számítottuk ki: összes begyűjtött szúnyogok száma/éjszakánként kihelyezett fénycsapdák száma.A szúnyogszám (SFC) százalékos változását az IRS miatt DDT és SP alkalmazásával a következő képlettel becsülték meg [32]:
ahol A az intervenciós háztartások átlagos SFC-je, B az intervenciós háztartások IRS átlagos SFC-je, C az ellenőrző/őrsháztartások átlagos SFC-je, és D az IRS-ellenőrző/őrsháztartású háztartások átlagos SFC-je.
Az intervenciós hatás eredménye negatív és pozitív értékként rögzítve az SFC csökkenését, illetve növekedését jelzi az IRS után.Ha az SFC az IRS után ugyanaz maradt, mint az alapvonal SFC, akkor a beavatkozás hatását nullának számítottuk.
Az Egészségügyi Világszervezet peszticidértékelési rendszere (WHOPES) szerint a natív ezüstlábú garnélarák érzékenységét a DDT és SP peszticidekre standard in vitro biológiai tesztekkel mérték [33].Az egészséges és nem táplált nőstény ezüstgarnélákat (csoportonként 18–25 SF) az Universiti Sains Malaysia-tól (USM, Malajzia; az Egészségügyi Világszervezet koordinálásával) beszerzett peszticideknek tették ki az Egészségügyi Világszervezet peszticidérzékenységi tesztkészletével [4,9, 33 ,34].A peszticid biológiai tesztek mindegyik sorozatát nyolcszor teszteltük (négy ismétlésben, mindegyiket a kontrollal egyidejűleg futtatva).A kontrollvizsgálatokat az USM által biztosított rosella (DDT-hez) és szilikonolajjal (SP-hez) előzetesen impregnált papírral végeztük.60 perces expozíció után a szúnyogokat WHO-csövekbe helyezték, és 10%-os cukoroldatba áztatott nedvszívó vattával látták el.Megfigyelték az 1 óra elteltével elpusztult szúnyogok számát és 24 óra elteltével a végső mortalitást.A rezisztencia státuszát az Egészségügyi Világszervezet irányelvei szerint írják le: a 98–100%-os mortalitás az érzékenységet, a 90–98% a lehetséges, megerősítést igénylő rezisztenciát, a <90% pedig a rezisztenciát [33, 34].Mivel a kontrollcsoport mortalitása 0 és 5% között mozgott, nem végeztünk mortalitási korrekciót.
Felmérték az inszekticidek biohatékonyságát és maradványhatásait az őshonos termeszekre szántóföldi körülmények között.Három beavatkozási háztartásban (egy-egy sima agyagvakolattal vagy PMP-vel, cementvakolattal és mészbevonattal vagy CPLC-vel, vakolatlan és festetlen téglával vagy BUU-val) a permetezés után 2, 4 és 12 héttel.Standard WHO biológiai vizsgálatot végeztek fénycsapdákat tartalmazó kúpokon.megállapított [27, 32].A háztartási fűtést a falak egyenetlensége miatt kizárták.Mindegyik elemzésben 12 kúpot használtunk az összes kísérleti otthonban (otthononként négy kúpot, minden falfelülettípushoz egyet).Rögzítsen kúpot a szoba minden falához különböző magasságban: egyet fejmagasságban (1,7-1,8 m-ig), kettőt derékmagasságban (0,9-1 m-ig) és egyet a térd alatt (0,3-0,5 m-ig).Tíz nem etetett nőstény szúnyogot (kúponként 10; kontroll parcelláról gyűjtöttünk szívókészülékkel) minden egyes WHO műanyag kúpos kamrába (háztartási típusonként egy kúp) helyeztünk kontrollként.30 perces expozíció után óvatosan távolítsa el a szúnyogokat;kúpos kamrába könyöki aspirátort használva, és 10%-os cukoroldatot tartalmazó WHO-csövekbe helyezzük etetés céljából.A végső mortalitást 24 óra elteltével 27 ± 2°C-on és 80 ± 10% relatív páratartalom mellett regisztráltuk.Az 5% és 20% közötti pontszámú halálozási arányokat az Abbott-képlet [27] segítségével korrigálják az alábbiak szerint:
ahol P a korrigált mortalitás, P1 a megfigyelt mortalitási százalék, C pedig a kontroll mortalitási százalék.A 20%-nál nagyobb kontrollhalálozási arányú kísérleteket elvetettük, és megismételtük [27, 33].
Az intervenciós faluban átfogó háztartási felmérést végeztek.Az egyes háztartások GPS-helyzetét rögzítettük, a tervezéssel és az anyagtípussal, a lakással és a beavatkozási állapottal együtt.A térinformatikai platform egy digitális geoadatbázist fejlesztett ki, amely határrétegeket tartalmaz falu, kerület, kerület és állam szintjén.Minden háztartás helye földrajzi címkével van ellátva faluszintű térinformatikai pontrétegekkel, és attribútum-információik összekapcsolva és frissítve vannak.Minden háztartásban a kockázatot a HT, az inszekticid vektorok érzékenysége és az IRS státusza alapján értékelték (1. táblázat) [11, 26, 29, 30].Ezután az összes háztartási helypontot tematikus térképekké alakították át fordított távolságsúlyozással (IDW; felbontás 6 m2 átlagos háztartási terület alapján, teljesítmény 2, a környező pontok rögzített száma = 10, változó keresési sugár, aluláteresztő szűrő használatával).és köbös konvolúciós térképezés) térbeli interpolációs technológia [35].Kétféle tematikus területi kockázati térképet készítettek: HT-alapú tematikus térképeket, valamint növényvédőszer-vektor-érzékenységi és IRS-státusz (ISV és IRSS) tematikus térképeket.A két tematikus kockázati térképet ezt követően súlyozott átfedésanalízissel kombinálták [36].A folyamat során a raszteres rétegeket általános preferenciaosztályokba soroltuk át a különböző kockázati szintekhez (azaz magas, közepes és alacsony/nincs kockázat).Ezután minden egyes átsorolt raszterréteget megszoroztak a hozzárendelt súllyal a szúnyogszámot támogató paraméterek relatív fontossága alapján (a vizsgált falvakban, a szúnyogszaporodási helyeken, valamint a pihenési és táplálkozási viselkedés alapján) [26, 29]., 30, 37].Mindkét alany kockázati térképét 50:50 arányban súlyoztuk, mivel egyenlő mértékben járultak hozzá a szúnyogok előfordulásához (1. további fájl: S2 táblázat).A súlyozott átfedő tematikus térképek összegzésével létrejön egy végső összetett kockázati térkép, amely a térinformatikai platformon láthatóvá válik.A végső kockázati térkép bemutatása és leírása a homoklégy kockázati index (SFRI) értékei alapján történik, amelyeket a következő képlettel számítanak ki:
A képletben P a kockázati index értéke, L az egyes háztartások elhelyezkedésének összesített kockázati értéke, H pedig a vizsgált területen lévő háztartás legmagasabb kockázati értéke.GIS rétegeket és elemzéseket készítettünk és végeztünk az ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA) segítségével kockázati térképek készítéséhez.
Több regressziós elemzést végeztünk, hogy megvizsgáljuk a HT, ISV és IRSS (az 1. táblázatban leírtak szerint) együttes hatását a házi szúnyogsűrűségre (n = 24).A vizsgálatban rögzített IRS-beavatkozáson alapuló lakhatási jellemzőket és kockázati tényezőket magyarázó változóként kezeltük, válaszváltozóként a szúnyogsűrűséget használtuk.Egyváltozós Poisson regressziós elemzéseket végeztünk minden, a homoklégy sűrűségéhez kapcsolódó magyarázó változóra.Az egyváltozós analízis során a nem szignifikáns és 15%-nál nagyobb P-értékkel rendelkező változókat eltávolítottuk a többszörös regressziós elemzésből.Az interakciók vizsgálatához a szignifikáns változók összes lehetséges kombinációjához tartozó interakciós kifejezéseket (amelyek az egyváltozós elemzésben megtalálhatók) egyidejűleg bevonták a többszörös regressziós elemzésbe, és a nem szignifikáns kifejezéseket lépésenként eltávolították a modellből a végső modell létrehozásához.
A háztartási szintű kockázatértékelés kétféle módon történt: háztartási szintű kockázatértékelés és a kockázati területek térképen történő kombinált térbeli felmérése.A háztartási szintű kockázatbecsléseket a háztartási kockázati becslések és a homoklégy-sűrűség közötti korrelációs elemzés segítségével becsülték meg (6 őrháztartásból és 6 intervenciós háztartásból gyűjtöttük; héttel az IRS bevezetése előtt és után).A területi kockázati zónákat a különböző háztartásokból begyűjtött szúnyogok átlagos számának felhasználásával becsülték meg, és összehasonlították a kockázati csoportok (azaz alacsony, közepes és magas kockázatú zónák) között.Minden egyes IRS-körben 12 háztartást (4 háztartást a kockázati zóna három szintjén; az IRS után 2, 4 és 12 hetente végeznek éjszakai gyűjtést) véletlenszerűen választottak ki, hogy szúnyogokat gyűjtsenek az átfogó kockázati térkép tesztelése céljából.Ugyanazokat a háztartási adatokat (azaz HT, VSI, IRSS és átlagos szúnyogsűrűség) használtuk a végső regressziós modell teszteléséhez.Egy egyszerű korrelációs elemzést végeztünk a terepi megfigyelések és a modell által előre jelzett háztartási szúnyogsűrűség között.
A rovartani és az IRS-hez kapcsolódó adatok összegzésére olyan leíró statisztikákat számoltunk ki, mint az átlag, minimum, maximum, 95%-os konfidencia intervallumok (CI) és százalékok.Az ezüst poloskák (rovarölő szer maradványok) átlagos száma/sűrűsége és mortalitása parametrikus tesztek [páros minták t-tesztje (normál eloszlású adatokhoz)] és nem paraméteres tesztek (Wilcoxon előjelű rang) segítségével az otthoni felülettípusok hatékonyságának összehasonlítására (pl. , BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP és CPLC vs. PMP) teszt a nem normál eloszlású adatokhoz).Minden elemzést az SPSS v.20 szoftverrel (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) végeztünk.
Kiszámították a háztartási lefedettséget az intervenciós falvakban az IRS DDT és SP körei során.Minden körben összesen 205 háztartás kapott IRS-t, ebből 179 háztartás (87,3%) a DDT-körben és 194 háztartás (94,6%) az SP-körben a VL vektorkontroll miatt.A peszticidekkel teljesen kezelt háztartások aránya magasabb volt az SP-IRS során (86,3%), mint a DDT-IRS során (52,7%).A DDT alatt 26 (12,7%), az SP alatt pedig 11 (5,4%) háztartások száma lépett le az IRS-ről.A DDT és SP körök során a részben kezelt háztartások száma 71 (az összes kezelt háztartás 34,6%-a), illetve 17 háztartás (az összes kezelt háztartás 8,3%-a) volt.
A WHO peszticidekkel szembeni rezisztenciára vonatkozó irányelvei szerint a beavatkozás helyén az ezüstrák populáció teljes mértékben érzékeny volt az alfa-cipermetrinre (0,05%), mivel a vizsgálat során (24 óra) jelentett átlagos mortalitás 100% volt.A megfigyelt leütési arány 85,9% volt (95% CI: 81,1–90,6%).A DDT esetében a 24 órás leütési arány 22,8% (95% CI: 11,5–34,1%), az átlagos elektronikus teszt mortalitása pedig 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%).Az eredmények azt mutatták, hogy az ezüstlábok teljes rezisztenciát fejlesztettek ki a DDT-vel szemben a beavatkozás helyén.
A 3. táblázat összefoglalja a kúpok bioanalízisének eredményeit DDT-vel és SP-vel kezelt különböző típusú felületeken (különböző időintervallumok az IRS után).Adataink azt mutatták, hogy 24 óra elteltével mindkét rovarölő szer (BUU vs. CPLC: t(2)= – 6,42, P = 0,02; BUU vs. PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC vs PMP: t( 2) = 1,03, P = 0,41 (DDT-IRS és BUU esetén) CPLC: t(2) = -5,86, P = 0,03 és PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29 IRS, CPLC és PMP: t (2) = 3,01, P = 0,10 és SP: t(2) = 9,70, P = 0,01. és 4 héttel a permetezés után csak a CPLC-falak esetében (azaz 82,5). hetes permetezési arány 25,1% és 63,2% volt három felülettípus esetén, a legmagasabb átlagos mortalitási arány DDT-vel 61,1% (PMP esetén 2 héttel az IRS után), 36,9% (CPLC esetén 4 héttel az IRS után) és 28,9% (. a CPLC esetében 4 héttel az IRS után A minimális arány 55% (BUU esetén 2 héttel az IRS után), 32,5% (PMP esetén 4 héttel az IRS után) és 20% (PMP esetén 4 héttel az IRS után).US IRS).Az SP esetében a legmagasabb átlagos mortalitási arány minden felülettípus esetében 97,2% (CPLC esetén 2 héttel IRS után), 82,5% (CPLC esetén 4 héttel IRS után) és 67,5% (CPLC esetén 4 héttel IRS után).12 héttel az IRS után).US IRS).héttel az IRS után);a legalacsonyabb arány 94,4% volt (BUU esetében 2 héttel az IRS után), 75% (PMP esetén 4 héttel az IRS után) és 58,3% (PMP esetén 12 héttel az IRS után).Mindkét rovarirtó szer esetében a mortalitás a PMP-vel kezelt felületeken gyorsabban változott az időközönként, mint a CPLC-vel és BUU-val kezelt felületeken.
A 4. táblázat összefoglalja a DDT- és SP-alapú IRS-körök beavatkozási hatásait (azaz a szúnyogok számának IRS utáni változásait) (1. további fájl: S1. ábra).A DDT-IRS esetében az ezüstlábú bogarak százalékos csökkenése az IRS-intervallum után 34,1% (2 hétnél), 25,9% (4 hétnél) és 14,1% (12 hétnél).Az SP-IRS esetében a csökkenési arány 90,5% (2 hétnél), 66,7% (4 hétnél) és 55,6% (12 hétnél).A DDT és SP IRS jelentési időszak alatt az ezüst garnélarák mennyiségének legnagyobb csökkenése az őrszem-háztartásokban 2,8% (2 hétnél), illetve 49,1% (2 héten belül).Az SP-IRS időszakban a fehérhasú fácánok csökkenése (előtte és utána) hasonló volt a permetező háztartásokban (t(2)= – 9,09, P < 0,001) és az őrszem háztartásokban (t(2) = – 1,29, P = 0,33).Magasabb a DDT-IRS-hez képest az IRS után mindhárom időintervallumban.Mindkét rovarirtó szer esetében az ezüstpoloska abundanciája nőtt az őrszem-háztartásokban 12 héttel az IRS után (azaz 3,6% és 9,9% SP és DDT esetében).Az IRS üléseit követő SP és DDT során 112, illetve 161 ezüst garnélarákot gyűjtöttek be az őrszemfarmokról.
Nem figyeltek meg szignifikáns különbséget az ezüst garnélarák sűrűségében a háztartási csoportok között (azaz permet vs őrszem: t(2)= – 3,47, P = 0,07; permet vs kontroll: t(2) = – 2,03, P = 0,18; őrszem vs. kontroll : a DDT utáni IRS hetekben t(2) = -0,59, P = 0,62).Ezzel szemben szignifikáns különbségek voltak az ezüstrák sűrűségében a permetezett csoport és a kontrollcsoport között (t(2) = –11,28, P = 0,01), valamint a permetezőcsoport és a kontrollcsoport között (t(2) = –4, 42, P=0,05).Az IRS néhány héttel az SP után.Az SP-IRS esetében nem figyeltek meg szignifikáns különbséget az őrszem és a kontrollcsaládok között (t(2)= -0,48, P = 0,68).A 2. ábra az ezüsthasú fácánok átlagos sűrűségét mutatja az IRS kerekekkel teljesen és részben kezelt gazdaságokban.Nem volt szignifikáns különbség a teljesen kezelt fácánok sűrűségében a teljesen és részben kezelt háztartások között (átlag 7,3 és 2,7 per csapda/éjszaka).DDT-IRS és SP-IRS), és néhány háztartást mindkét rovarölő szerrel permeteztek (átlag 7,5 és 4,4 éjszakánként a DDT-IRS és SP-IRS esetében) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2).Azonban a teljesen és részben permetezett gazdaságokban az ezüst garnélarák sűrűsége szignifikánsan különbözött az SP és DDT IRS körökben (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Az ezüstszárnyú büdös poloskák becsült átlagos sűrűsége a teljesen és részben kezelt háztartásokban Mahanar faluban, Lavapurban, az IRS előtti 2 hétben, valamint az IRS, DDT és SP körök után 2, 4 és 12 héttel.
Átfogó területi kockázati térképet (Lavapur Mahanar falu; teljes terület: 26 723 km2) dolgoztak ki az alacsony, közepes és magas területi kockázatú zónák azonosítására, hogy nyomon kövessék az ezüstrákok megjelenését és újjáéledését az IRS bevezetése előtt és néhány héttel azután (3. ábra). , 4)...A területi kockázati térkép elkészítése során a háztartások legmagasabb kockázati pontszámát „12”-re értékelték (azaz „8” a HT-alapú kockázati térképek és „4” a VSI- és IRSS-alapú kockázati térképek esetében).A minimális kiszámított kockázati pontszám „nulla” vagy „nincs kockázat”, kivéve a DDT-VSI és IRSS térképeket, amelyek minimális pontszáma 1. A HT alapú kockázati térkép azt mutatta, hogy Lavapur nagy területe (azaz 19 994,3 km2; 74,8%) Mahanar falu nagy kockázatú terület, ahol a lakosok a legvalószínűbb, hogy találkoznak és újból megjelennek szúnyogokkal.A terület lefedettsége magas (DDT 20,2%; SP 4,9%), közepes (DDT 22,3%; SP 4,6%) és alacsony/nincs kockázatú (DDT 57,5%; SP 90,5) zóna között változik (t (2) = 12,7, P < 0,05) a DDT és az SP-IS és az IRSS kockázati grafikonjai között (3., 4. ábra).A kidolgozott végső összetett kockázati térkép azt mutatta, hogy az SP-IRS jobb védelmi képességekkel rendelkezik, mint a DDT-IRS a HT kockázati területek minden szintjén.A HT magas kockázatú területe 7% alá csökkent (1837,3 km2) az SP-IRS után, és a terület nagy része (azaz 53,6%) alacsony kockázatú területté vált.A DDT-IRS időszakban a magas és alacsony kockázatú területek aránya a kombinált kockázati térkép alapján 35,5% (9498,1 km2), illetve 16,2% (4342,4 km2) volt.A kezelt és őrzős háztartásokban az IRS bevezetése előtt és néhány héttel mért homoklégy-sűrűséget az IRS (azaz DDT és SP) egyes fordulóira kombinált kockázati térképen ábrázoltuk (3., 4. ábra).Jó egyezés mutatkozott a háztartási kockázati pontszámok és az IRS előtti és utáni átlagos ezüstrák-sűrűség között (5. ábra).Az IRS két fordulójából számított konzisztenciaelemzés R2 értékei (P < 0,05) a következők voltak: 0,78 2 héttel a DDT előtt, 0,81 2 héttel DDT után, 0,78 4 héttel DDT után, 0,83 DDT-DDT után 12 héttel, DDT Az SP után összesen 0,85, 0,82 2 héttel SP, 0,38 2 héttel SP után, 0,56 4 héttel SP után, 0,81 12 héttel SP után és 0,79 2 héttel SP után összességében (1. további fájl: S3 táblázat).Az eredmények azt mutatták, hogy az SP-IRS beavatkozás hatása az összes HT-ra fokozódott az IRS-t követő 4 hét során.A DDT-IRS az IRS bevezetése után minden időpontban hatástalan maradt az összes HT esetében.Az integrált kockázati térkép terület terepi értékelésének eredményeit az 5. táblázat foglalja össze. Az IRS-körülmények esetében az ezüsthasú garnélarák átlagos abundanciája és a teljes abundancia százaléka a magas kockázatú területeken (azaz >55%) magasabb volt, mint az alacsony, ill. közepes kockázatú területek az IRS utáni összes időpontban.Az entomológiai családok (azaz a szúnyoggyûjtés céljára kiválasztottak) elhelyezkedését az 1. kiegészítõ fájl: S2 ábra térképezi fel és jeleníti meg.
Háromféle GIS alapú térbeli kockázati térkép (azaz HT, IS és IRSS, valamint a HT, IS és IRSS kombinációja) a büdös poloskák kockázati területeinek azonosítására a DDT-IRS előtt és után Mahnar faluban, Lavapurban, Vaishali körzetben (Bihar)
Háromféle GIS-alapú térbeli kockázati térkép (azaz HT, IS és IRSS, valamint a HT, IS és IRSS kombinációja) az ezüstfoltos garnélarák kockázati területeinek azonosítására (Kharbanghoz képest)
A DDT-(a, c, e, g, i) és az SP-IRS (b, d, f, h, j) hatását a háztartási típusú kockázati csoportok különböző szintjeire a háztartási kockázatok közötti „R2” becslésével számítottuk ki. .A háztartási mutatók és a P. argentipes átlagos sűrűségének becslése 2 héttel az IRS bevezetése előtt, valamint 2, 4 és 12 héttel az IRS bevezetése után Lavapur Mahnar faluban, Vaishali körzetben, Biharban
A 6. táblázat a pelyhesűrűséget befolyásoló kockázati tényezők egyváltozós elemzésének eredményeit foglalja össze.Az összes kockázati tényező (n = 6) szignifikánsan összefügg a háztartási szúnyogsűrűséggel.Megfigyelték, hogy az összes releváns változó szignifikanciaszintje 0,15-nél kisebb P-értéket eredményezett.Így az összes magyarázó változót megtartottuk a többszörös regressziós elemzéshez.A végső modell legmegfelelőbb kombinációját öt kockázati tényező alapján hozták létre: TF, TW, DS, ISV és IRSS.A 7. táblázat felsorolja a végső modellben kiválasztott paraméterek részleteit, valamint a korrigált esélyhányadosokat, a 95%-os konfidencia intervallumokat (CI) és a P értékeket.A végső modell rendkívül szignifikáns, R2 értéke 0,89 (F(5)=27 ,9, P<0,001).
A TR-t kizártuk a végső modellből, mert ez volt a legkevésbé szignifikáns (P = 0,46) a többi magyarázó változóval együtt.A kidolgozott modellt 12 különböző háztartás adatai alapján használták a homoklégy sűrűségének előrejelzésére.A validálási eredmények erős korrelációt mutattak a terepen megfigyelt szúnyogsűrűség és a modell által előre jelzett szúnyogsűrűség között (r = 0,91, P < 0,001).
A cél az, hogy 2020-ra kiküszöböljék a VL-t India endémiás államaiból [10].2012 óta India jelentős előrelépést tett a VL előfordulásának és halálozásának csökkentésében [10].A DDT-ről az SP-re 2015-ben történt átállás jelentős változást jelentett az indiai bihari IRS történetében [38].A VL térbeli kockázatának és vektorai bőségességének megértésére számos makroszintű vizsgálatot végeztek.Bár a VL prevalenciájának területi megoszlása országszerte egyre nagyobb figyelmet kapott, mikroszinten kevés kutatást végeztek.Ezenkívül mikroszinten az adatok kevésbé konzisztensek, és nehezebben elemezhetők és megérthetők.Legjobb tudomásunk szerint ez a tanulmány az első olyan jelentés, amely az IRS reziduális hatékonyságát és intervenciós hatását értékeli a DDT és SP rovarirtó szerekkel a HT-k körében a bihari (India) Nemzeti VL vektorkontroll program keretében.Ez egyben az első kísérlet egy olyan térbeli kockázati térkép és szúnyogsűrűség-elemzési modell kidolgozására, amely feltárja a szúnyogok térbeli és időbeli eloszlását mikroskálán az IRS beavatkozási körülményei között.
Eredményeink azt mutatták, hogy az SP-IRS háztartási elfogadása minden háztartásban magas volt, és a legtöbb háztartás teljesen feldolgozott volt.A biológiai vizsgálati eredmények azt mutatták, hogy a vizsgált faluban az ezüsthomok legyek nagyon érzékenyek a béta-cipermetrinre, de meglehetősen alacsonyak a DDT-re.A DDT-vel szembeni ezüstrákok átlagos mortalitási aránya kevesebb, mint 50%, ami a DDT-vel szembeni magas szintű rezisztenciát jelzi.Ez összhangban van a korábbi tanulmányok eredményeivel, amelyeket különböző időpontokban végeztek India VL-endémiás államainak különböző falvaiban, beleértve Bihart is [8,9,39,40].A növényvédőszer-érzékenység mellett fontos információ a peszticidek maradék hatékonysága és a beavatkozás hatásai is.A visszamaradó hatások időtartama fontos a programozási ciklus szempontjából.Meghatározza az IRS körök közötti intervallumokat, hogy a lakosság védett maradjon a következő permetezésig.A kúp bioassay eredményei szignifikáns különbségeket tártak fel a mortalitásban a falfelület típusok között az IRS után különböző időpontokban.A DDT-vel kezelt felületeken a mortalitás mindig a WHO kielégítő szint alatt volt (vagyis ≥80%), míg az SP-vel kezelt falakon a mortalitás az IRS-t követő negyedik hétig kielégítő maradt;Ezekből az eredményekből világos, hogy bár a vizsgált területen talált ezüstlábú garnélarák nagyon érzékenyek az SP-re, az SP maradék hatékonysága a HT-tól függően változik.A DDT-hez hasonlóan az SP sem felel meg a WHO irányelveiben [41, 42] meghatározott hatékonysági időtartamnak.Ennek az eredménytelenségnek az oka lehet az IRS nem megfelelő végrehajtása (azaz a szivattyú megfelelő sebességgel történő mozgatása, a faltól való távolság, a vízcseppek kibocsátási sebessége és mérete, valamint a falon való lerakódása), valamint a növényvédő szerek nem okszerű használata (pl. oldatkészítés) [11,28,43].Mivel azonban ezt a vizsgálatot szigorú megfigyelés és ellenőrzés mellett végezték, az Egészségügyi Világszervezet által javasolt lejárati dátum be nem tartásának másik oka lehet a minőségellenőrzést alkotó SP minősége (azaz a hatóanyag százalékos aránya vagy „AI”).
A peszticidek perzisztenciájának értékelésére használt három felülettípus közül két peszticid esetében szignifikáns különbségeket figyeltek meg a mortalitásban a BUU és a CPLC között.Egy másik új eredmény, hogy a CPLC jobb maradék teljesítményt mutatott szinte minden időintervallumban a permetezés után, majd a BUU és PMP felületeken.Két héttel az IRS után azonban a PMP regisztrálta a legmagasabb, illetve a második legmagasabb halálozási arányt a DDT és az SP miatt.Ez az eredmény azt jelzi, hogy a PMP felületén lerakódott peszticid nem marad fenn hosszú ideig.Ez a különbség a növényvédőszer-maradványok faltípusok közötti hatékonyságában számos okból adódhat, mint például a fal vegyszereinek összetétele (megnövekedett pH, ami miatt egyes peszticidek gyorsan lebomlanak), a felszívódási sebesség (magasabb a talajfalakon), a rendelkezésre állás. a bakteriális bomlás és a falanyagok lebomlásának sebessége, valamint a hőmérséklet és a páratartalom [44, 45, 46, 47, 48, 49].Eredményeink több más tanulmányt is alátámasztanak, amelyek a rovarirtó szerrel kezelt felületek reziduális hatékonyságáról szólnak a különböző betegségvektorok ellen [45, 46, 50, 51].
A szúnyogcsökkentő becslések a kezelt háztartásokban azt mutatták, hogy az SP-IRS hatékonyabb volt, mint a DDT-IRS a szúnyogok elleni védekezésben az IRS utáni összes intervallumban (P < 0,001).Az SP-IRS és DDT-IRS körökben a 2-12 hetes kezelt háztartások esetében a csökkenés mértéke 55,6-90,5%, illetve 14,1-34,1% volt.Ezek az eredmények azt is kimutatták, hogy az IRS bevezetését követő 4 héten belül jelentős hatásokat figyeltek meg a P. argentipes abundanciájára az őrháztartásokban;argentipes nőtt az IRS mindkét fordulójában 12 héttel az IRS után;Ugyanakkor nem volt szignifikáns különbség a szúnyogok számában az őrszem háztartásokban az IRS két köre között (P = 0,33).A háztartási csoportok közötti ezüstgarnéla-sűrűség statisztikai elemzéséből származó eredmények az egyes körökben szintén nem mutattak szignifikáns különbséget a DDT-ben mind a négy háztartási csoportban (azaz permetezett vs. őrszem; permetezett vs. kontroll; őrszem vs. kontroll; teljes vs. részleges).).Két családi csoport IRS és SP-IRS (azaz őrszem kontra kontroll és teljes vs. részleges).A részlegesen és teljesen permetezett gazdaságokban azonban jelentős különbségek voltak az ezüstgarnéla-sűrűségben a DDT és az SP-IRS körök között.Ez a megfigyelés, valamint az a tény, hogy a beavatkozási hatásokat többször is kiszámították az IRS után, azt sugallja, hogy az SP hatékony a szúnyoggyérítésben olyan otthonokban, amelyeket részben vagy teljesen kezeltek, de nem kezeltek.Bár a DDT-IRS és az SP IRS körök között nem volt statisztikailag szignifikáns különbség az őrszemházakban lévő szúnyogok számában, a DDT-IRS kör során begyűjtött szúnyogok átlagos száma alacsonyabb volt az SP-IRS körhöz képest..A mennyiség meghaladja a mennyiséget.Ez az eredmény azt sugallja, hogy a vektor-érzékeny rovarirtó, amely a legmagasabb IRS-lefedettséggel rendelkezik a háztartások populációjában, hatással lehet a szúnyoggyérítésre azokban a háztartásokban, amelyeket nem permeteztek.Az eredmények szerint az SP jobb megelőző hatást fejtett ki a szúnyogcsípés ellen, mint a DDT az IRS utáni első napokban.Ezenkívül az alfa-cipermetrin az SP csoportba tartozik, kontaktirritációt és közvetlen toxicitást okoz a szúnyogokra, és alkalmas az IRS-re [51, 52].Ez lehet az egyik fő oka annak, hogy az alfa-cipermetrin minimális hatást fejt ki az előőrsökben.Egy másik tanulmány [52] azt találta, hogy bár az alfa-cipermetrin meglévő válaszokat és magas leütési arányt mutatott ki laboratóriumi vizsgálatokban és kunyhókban, a vegyület nem váltott ki riasztó választ a szúnyogokban ellenőrzött laboratóriumi körülmények között.kabin.weboldal.
Ebben a tanulmányban háromféle területi kockázati térképet fejlesztettek ki;A háztartási és területi szintű területi kockázati becsléseket az ezüstlábú garnélarák-sűrűség helyszíni megfigyeléseivel értékelték.A kockázati zónák HT alapján történő elemzése azt mutatta, hogy Lavapur-Mahanara falusi területeinek többsége (>78%) a legmagasabb a homoklégy előfordulásának és újbóli megjelenésének kockázata.Valószínűleg ez a fő oka annak, hogy a Rawalpur Mahanar VL olyan népszerű.A teljes ISV és IRSS, valamint a végső kombinált kockázati térképről azt találták, hogy az SP-IRS fordulóban (de nem a DDT-IRS fordulóban) a magas kockázatú területek alatti területek alacsonyabb százalékát eredményezték.Az SP-IRS után a GT alapján a magas és közepes kockázatú zónák nagy területeit alacsony kockázatú zónákká alakították át (azaz 60,5%; kombinált kockázati térkép becslések), ami majdnem négyszer alacsonyabb (16,2%), mint a DDT.– A helyzet a fenti IRS portfóliókockázati diagramon látható.Ez az eredmény azt jelzi, hogy az IRS a megfelelő választás a szúnyoggyérítéshez, de a védelem mértéke függ a rovarirtó szer minőségétől, az érzékenységtől (a célvektorral szemben), az elfogadhatóságtól (az IRS idején) és az alkalmazásától;
A háztartási kockázatértékelés eredményei jó egyezést mutattak (P < 0,05) a kockázatbecslések és a különböző háztartásokból gyűjtött ezüstlábú garnélarák sűrűsége között.Ez azt sugallja, hogy az azonosított háztartási kockázati paraméterek és azok kategorikus kockázati pontszámai alkalmasak az ezüstrák helyi mennyiségének becslésére.Az IRS utáni DDT megállapodás elemzésének R2 értéke ≥ 0,78 volt, ami egyenlő vagy nagyobb volt az IRS előtti értékkel (azaz 0,78).Az eredmények azt mutatták, hogy a DDT-IRS minden HT kockázati zónában (azaz magas, közepes és alacsony) hatékony volt.Az SP-IRS kör esetében azt találtuk, hogy az R2 értéke az IRS bevezetése utáni második és negyedik hétben ingadozott, az IRS bevezetése előtti két héttel és az IRS bevezetése utáni 12 héttel közel azonos értékek voltak;Ez az eredmény az SP-IRS expozíció szúnyogokra gyakorolt jelentős hatását tükrözi, amely az IRS utáni időközönként csökkenő tendenciát mutatott.Az SP-IRS hatását a korábbi fejezetekben kiemeltük és tárgyaltuk.
Az összevont térkép kockázati zónáinak helyszíni ellenőrzésének eredményei azt mutatták, hogy az IRS-kör során a legtöbb ezüstrákot a magas kockázatú zónákban (azaz >55%) gyűjtötték be, ezt követték a közepes és alacsony kockázatú zónák.Összefoglalva, a térinformatikai alapú területi kockázatértékelés hatékony döntéshozatali eszköznek bizonyult a különböző területi adatok rétegeinek egyenként vagy kombinációban történő aggregálására a homoki légy által veszélyeztetett területek azonosítására.A kidolgozott kockázati térkép átfogó képet ad a vizsgálati területen a beavatkozás előtti és utáni állapotokról (azaz a háztartás típusa, az IRS állapota és a beavatkozás hatásai), amelyek azonnali intézkedést vagy fejlesztést igényelnek, különösen mikroszinten.Nagyon népszerű helyzet.Valójában több tanulmány is használt térinformatikai eszközöket a vektorok szaporodási helyeinek kockázatának és a betegségek térbeli eloszlásának makroszintű feltérképezésére [24, 26, 37].
Az IRS-alapú beavatkozások elhelyezési jellemzőit és kockázati tényezőit statisztikailag értékelték az ezüstgarnéla-sűrűség-elemzések során.Bár az egyváltozós elemzésekben mind a hat faktor (azaz TF, TW, TR, DS, ISV és IRSS) szignifikánsan összefüggésben volt az ezüstlábú garnélarák lokális abundanciájával, az ötből csak egyet választottak ki az utolsó többszörös regressziós modellben.Az eredmények azt mutatják, hogy a vizsgált területen az IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS stb. fogságban történő kezelési jellemzői és beavatkozási tényezői alkalmasak az ezüstrákok kelésének, felépülésének és szaporodásának monitorozására.A többszörös regressziós elemzés során a TR nem bizonyult szignifikánsnak, ezért nem választották ki a végső modellben.A végső modell nagyon szignifikáns volt, a kiválasztott paraméterek az ezüstlábú garnélarák sűrűségének 89%-át magyarázták.A modell pontossági eredményei erős korrelációt mutattak a megjósolt és a megfigyelt ezüstgarnéla-sűrűség között.Eredményeink alátámasztják azokat a korábbi tanulmányokat is, amelyek a VL prevalenciájával és a vektorok térbeli eloszlásával összefüggő társadalmi-gazdasági és lakhatási kockázati tényezőket tárgyalták Bihar vidéki térségében [15, 29].
Ebben a tanulmányban nem értékeltük a permetezett falakon történő peszticid lerakódást és az IRS-hez használt peszticid minőségét (azaz).A peszticidek minőségének és mennyiségének változásai befolyásolhatják a szúnyogpusztulást és az IRS-beavatkozások hatékonyságát.Így a felülettípusok becsült mortalitása és a háztartási csoportok beavatkozási hatásai eltérhetnek a tényleges eredményektől.Ezeket a szempontokat figyelembe véve új vizsgálatot lehet tervezni.A vizsgált falvak összes veszélyeztetett területének felmérése (térinformatikai kockázati térképezéssel) a falvak közötti nyílt területeket is magában foglalja, ami befolyásolja a kockázati zónák besorolását (azaz a zónák azonosítását), és kiterjed a különböző kockázati zónákra;Ez a vizsgálat azonban mikroszinten készült, így az üres területek csak csekély hatással vannak a veszélyeztetett területek besorolására;Ezen túlmenően a falu teljes területén belüli különböző kockázati zónák azonosítása és felmérése lehetőséget adhat a jövőbeni új lakásépítések területeinek kiválasztására (különösen az alacsony kockázatú zónák kiválasztására).Összességében ennek a tanulmánynak az eredményei sokféle információt szolgáltatnak, amelyeket korábban soha nem vizsgáltak mikroszkopikus szinten.A legfontosabb, hogy a falusi kockázati térkép térbeli ábrázolása segít azonosítani és csoportosítani a különböző kockázati területeken lévő háztartásokat, a hagyományos talajfelméréshez képest ez a módszer egyszerű, kényelmes, költséghatékony és kevésbé munkaigényes, információval szolgál a döntéshozók számára.
Eredményeink azt mutatják, hogy a vizsgált faluban az őshonos ezüsthalak rezisztensek (azaz erősen ellenállóak) a DDT-vel szemben, és a szúnyogok megjelenését közvetlenül az IRS után figyelték meg;Úgy tűnik, hogy az alfa-cipermetrin a megfelelő választás a VL vektorok IRS-ellenőrzésére, 100%-os mortalitása és jobb beavatkozási hatékonysága miatt az ezüstlegyekkel szemben, valamint a DDT-IRS-hez képest jobb közösségi elfogadottsága miatt.Azonban azt találtuk, hogy a szúnyogpusztulás az SP-vel kezelt falakon a felület típusától függően változott;gyenge maradék hatékonyságot figyeltek meg, és a WHO által javasolt idő az IRS után nem teljesült.Ez a tanulmány jó kiindulópontot ad a vitához, és eredményei további tanulmányozást igényelnek a valódi kiváltó okok azonosításához.A homoklégy-sűrűség-elemzési modell prediktív pontossága azt mutatta, hogy a tartási jellemzők, a vektorok inszekticid érzékenysége és az IRS-státusz kombinációja felhasználható a homoklégy sűrűségének becslésére Bihar VL endemikus falvaiban.Tanulmányunk azt is mutatja, hogy a kombinált térinformatikai alapú térbeli kockázati feltérképezés (makrószint) hasznos eszköz lehet a kockázati területek azonosítására, amellyel nyomon követhető a homoktömegek megjelenése és újbóli megjelenése az IRS ülések előtt és után.Ezen túlmenően a területi kockázati térképek átfogó megértést adnak a különböző szintű kockázati területek kiterjedéséről és jellegéről, amelyek hagyományos terepi felmérésekkel és hagyományos adatgyűjtési módszerekkel nem vizsgálhatók.A térinformatikai térképeken keresztül gyűjtött mikrotérbeli kockázati információk segíthetnek a tudósoknak és közegészségügyi kutatóknak új ellenőrzési stratégiák kidolgozásában és megvalósításában (azaz egyszeri beavatkozás vagy integrált vektorkontroll), amelyek a kockázati szintek természetétől függően a háztartások különböző csoportjait érhetik el.Ezenkívül a kockázati térkép segít optimalizálni az ellenőrzési erőforrások megfelelő időben és helyen történő elosztását és felhasználását a program hatékonyságának javítása érdekében.
Egészségügyi Világszervezet.Elhanyagolt trópusi betegségek, rejtett sikerek, új lehetőségek.2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf.Hozzáférés dátuma: 2014. március 15
Egészségügyi Világszervezet.Leishmaniasis elleni védekezés: Jelentés az Egészségügyi Világszervezet Leishmaniasis Elleni Szakértői Bizottságának üléséről.2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf.Hozzáférés dátuma: 2014. március 19
Singh S. Változó trendek a leishmania és a HIV társfertőzés epidemiológiájában, klinikai bemutatásában és diagnosztizálásában Indiában.Int J Inf Dis.2014;29:103–12.
Nemzeti Vektoros Borne Disease Control Program (NVBDCP).Gyorsítsa fel a Kala Azar megsemmisítő programot.2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf.Hozzáférés dátuma: 2018. április 17
Muniaraj M. Ha nincs remény arra, hogy 2010-re felszámolják a kala-azart (zsigeri leishmaniasis), amely időszakonként kitör Indiában, a vektor-ellenőrzési intézkedéseket vagy az emberi immunhiány vírus együttes fertőzését vagy kezelését kell okolni?Topparazitol.2014;4:10-9.
Thakur KP Új stratégia a kala azar felszámolására Bihar vidékén.Indian Journal of Medical Research.2007;126:447–51.
Feladás időpontja: 2024. május 20