Остаточное распыление инсектицидов в помещениях (ОВП) является основой борьбы с переносчиками висцерального лейшманиоза (ВЛ) в Индии. О влиянии ОВП на различные типы домохозяйств известно мало. В данной работе мы оцениваем, оказывает ли ОВП с использованием инсектицидов одинаковый остаточный и лечебный эффект для всех типов домохозяйств в деревне. Мы также разработали комбинированные карты пространственного риска и модели анализа плотности популяции комаров на основе характеристик домохозяйств, чувствительности к пестицидам и статуса ОВП для изучения пространственно-временного распределения переносчиков на микроуровне.
Исследование проводилось в двух деревнях блока Махнар в округе Вайшали штата Бихар. Оценивалась эффективность борьбы с переносчиками вируса лейкоза (P. argentipes) методом ИРС с использованием двух инсектицидов [дихлордифенилтрихлорэтан (ДДТ 50%) и синтетические пиретроиды (СП 5%)]. Временная остаточная эффективность инсектицидов на различных типах стен оценивалась с помощью метода конусного биоанализа, рекомендованного Всемирной организацией здравоохранения. Чувствительность местной чешуйницы к инсектицидам исследовалась с помощью биоанализа in vitro. Плотность комаров до и после ИРС в жилых домах и приютах для животных контролировалась с помощью световых ловушек, установленных Центрами по контролю и профилактике заболеваний с 18:00 до 6:00 утра. Наилучшая модель для анализа плотности комаров была разработана с использованием множественного логистического регрессионного анализа. Для составления карты распределения чувствительности к переносчикам болезней по типу домохозяйства использовалась технология пространственного анализа на основе ГИС, а для объяснения пространственно-временного распределения серебристой креветки использовался статус домохозяйства по уровню чувствительности к переносчикам болезней.
Серебристые комары очень чувствительны к SP (100%), но показывают высокую устойчивость к DDT, с уровнем смертности 49,1%. Сообщалось, что SP-IRS получил лучшее общественное признание, чем DDT-IRS среди всех типов домохозяйств. Остаточная эффективность различалась в зависимости от поверхности стен; ни один из инсектицидов не соответствовал рекомендуемой Всемирной организацией здравоохранения продолжительности действия IRS. Во все временные точки после IRS сокращение численности щитников благодаря SP-IRS было больше между группами домохозяйств (т. е. опрыскивателями и сторожами), чем DDT-IRS. Объединенная пространственная карта риска показывает, что SP-IRS оказывает лучший контрольный эффект на комаров, чем DDT-IRS во всех зонах риска типа домохозяйства. Многоуровневый логистический регрессионный анализ выявил пять факторов риска, которые были тесно связаны с плотностью серебристых креветок.
Результаты позволят лучше понять методы работы IRS по контролю висцерального лейшманиоза в Бихаре, что может помочь в определении направлений будущих усилий по улучшению ситуации.
Висцеральный лейшманиоз (ВЛ), также известный как кала-азар, является эндемичным малоизученным тропическим трансмиссивным заболеванием, вызываемым простейшими паразитами рода Leishmania. На Индийском субконтиненте (ИС), где человек является единственным резервуарным хозяином, паразит (т. е. Leishmania donovani) передается человеку через укусы инфицированных самок комаров (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. В Индии ВЛ преимущественно встречается в четырех центральных и восточных штатах: Бихар, Джаркханд, Западная Бенгалия и Уттар-Прадеш. Отдельные вспышки также были зарегистрированы в Мадхья-Прадеше (Центральная Индия), Гуджарате (Западная Индия), Тамил Наду и Керале (Южная Индия), а также в субгималайских районах северной Индии, включая Химачал-Прадеш и Джамму и Кашмир. 3]. Среди эндемичных штатов Бихар является высокоэндемичным: 33 района, затронутые ВЛ, ежегодно регистрируют более 70% всех случаев заболевания в Индии [4]. Около 99 миллионов человек в регионе подвержены риску заболевания, а средняя годовая заболеваемость составляет 6752 случая (2013–2017).
В Бихаре и других частях Индии усилия по контролю VL основаны на трех основных стратегиях: раннее выявление случаев, эффективное лечение и борьба с переносчиками с помощью распыления инсектицидов внутри помещений (IRS) в домах и приютах для животных [4, 5]. В качестве побочного эффекта противомалярийных кампаний IRS успешно контролировала VL в 1960-х годах, используя дихлордифенилтрихлорэтан (ДДТ 50% WP, 1 г д.в./м2), а программный контроль успешно контролировал VL в 1977 и 1992 годах [5, 6]. Однако недавние исследования подтвердили, что у креветок-серебристых развилась широко распространенная устойчивость к ДДТ [4,7,8]. В 2015 году Национальная программа по контролю за трансмиссивными заболеваниями (NVBDCP, Нью-Дели) переключила IRS с ДДТ на синтетические пиретроиды (SP; альфа-циперметрин 5% WP, 25 мг д.в./м2) [7, 9]. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) поставила цель ликвидировать ВЛ к 2020 году (т. е. <1 случая на 10 000 человек в год на уровне улицы/квартала) [10]. Несколько исследований показали, что ИРС более эффективен, чем другие методы борьбы с переносчиками, в минимизации плотности москитов [11,12,13]. Недавняя модель также предсказывает, что в условиях высокой эпидемии (т. е. уровень эпидемии до контроля 5/10 000), эффективная ИРС, охватывающая 80% домохозяйств, может достичь целей ликвидации на один-три года раньше [14]. ВЛ поражает беднейшие сельские общины в эндемичных районах, и борьба с переносчиками в них основана исключительно на ИРС, но остаточное воздействие этой меры контроля на различные типы домохозяйств никогда не изучалось в полевых условиях в районах вмешательства [15, 16]. Кроме того, после интенсивной работы по борьбе с ВЛ эпидемия в некоторых деревнях продолжалась несколько лет и превратилась в очаги [17]. Следовательно, необходимо оценить остаточное воздействие IRS на мониторинг плотности комаров в различных типах домохозяйств. Кроме того, микромасштабное геопространственное картирование риска поможет лучше понимать и контролировать популяции комаров даже после вмешательства. Географические информационные системы (ГИС) представляют собой комбинацию технологий цифрового картирования, которые позволяют хранить, накладывать, обрабатывать, анализировать, извлекать и визуализировать различные наборы географических экологических и социально-демографических данных для различных целей [18, 19, 20]. Глобальная система позиционирования (GPS) используется для изучения пространственного положения компонентов земной поверхности [21, 22]. Инструменты и методы пространственного моделирования на основе ГИС и GPS были применены к нескольким эпидемиологическим аспектам, таким как пространственная и временная оценка заболеваний и прогнозирование вспышек, реализация и оценка стратегий контроля, взаимодействие патогенов с факторами окружающей среды и пространственное картирование риска. [20,23,24,25,26]. Информация, собранная и полученная с помощью геопространственных карт рисков, может способствовать принятию своевременных и эффективных мер контроля.
В данном исследовании оценивалась остаточная эффективность и воздействие ДДТ и SP-IRS на уровне домохозяйств в рамках Национальной программы по борьбе с переносчиками вируса лейкоза в Бихаре, Индия. Дополнительными целями были разработка комбинированной карты пространственного риска и модели анализа плотности популяции комаров на основе характеристик жилищ, восприимчивости к переносчикам инсектицидов и наличия в домохозяйствах IRS для изучения иерархии пространственно-временного распределения микромасштабных комаров.
Исследование проводилось в квартале Махнар округа Вайшали на северном берегу Ганги (рис. 1). Махнар является высокоэндемичным районом, в среднем 56,7 случаев ВЛ в год (170 случаев в 2012-2014 гг.), годовой уровень заболеваемости составляет 2,5-3,7 случая на 10 000 населения; Были выбраны две деревни: Чакесо в качестве контрольного участка (рис. 1d1; нет случаев ВЛ за последние пять лет) и Лавапур Маханар в качестве эндемичного участка (рис. 1d2; высокоэндемичный, с 5 или более случаями на 1000 человек в год). за последние 5 лет). Деревни были выбраны на основе трех основных критериев: местоположение и доступность (т. е. расположение на реке с легким доступом круглый год), демографические характеристики и количество домохозяйств (т. е. не менее 200 домохозяйств; в Чакесо 202 и 204 домохозяйства со средним размером домохозяйства). 4,9 и 5,1 человек) и Лавапур Маханар соответственно) и тип домохозяйства (HT) и характер их распределения (т. е. случайно распределенное смешанное HT). Обе исследуемые деревни расположены в пределах 500 м от города Махнар и районной больницы. Исследование показало, что жители исследуемых деревень были очень активно вовлечены в исследовательскую деятельность. Дома в учебной деревне [состоящие из 1-2 спален с 1 пристроенным балконом, 1 кухни, 1 ванной комнаты и 1 амбара (пристроенного или отдельно стоящего)] состоят из кирпичных/глинобитных стен и саманных полов, кирпичных стен с известково-цементной штукатуркой и цементных полов, неоштукатуренных и неокрашенных кирпичных стен, глиняных полов и соломенной крыши. Весь регион Вайшали имеет влажный субтропический климат с сезоном дождей (с июля по август) и сухим сезоном (с ноября по декабрь). Среднегодовое количество осадков составляет 720,4 мм (в пределах 736,5–1076,7 мм), относительная влажность воздуха 65±5% (в пределах 16–79%), среднемесячная температура 17,2–32,4°C. Самые тёплые месяцы — май и июнь (температура 39–44°C), самые холодные — январь (7–22°C).
Карта исследуемой территории показывает расположение штата Бихар на карте Индии (a) и расположение округа Вайшали на карте штата Бихар (b). Блок Махнар (c). Для исследования были выбраны две деревни: Чакесо в качестве контрольного участка и Лавапур Махнар в качестве места вмешательства.
В рамках Национальной программы по контролю за калаазаром Совет по здравоохранению общества Бихара (SHSB) провел два раунда ежегодной IRS в 2015 и 2016 годах (первый раунд, февраль-март; второй раунд, июнь-июль)[4]. Для обеспечения эффективной реализации всех мероприятий IRS Мемориальный медицинский институт Раджендры (RMRIMS; Бихар), Патна, дочерняя компания Индийского совета по медицинским исследованиям (ICMR; Нью-Дели), подготовил микроплан действий. узловой институт. Деревни IRS были выбраны на основе двух основных критериев: история случаев ВЛ и ретродермального кала-азара (RPKDL) в деревне (т. е. деревни с 1 или более случаями в течение любого периода времени за последние 3 года, включая год внедрения). , неэндемичные деревни вокруг «горячих точек» (т. е. деревни, в которых непрерывно регистрируются случаи в течение ≥ 2 лет или ≥ 2 случаев на 1000 человек) и новые эндемичные деревни (ни одного случая за последние 3 года) деревни в последний год года внедрения, о котором сообщается в [17]. Соседние деревни, в которых реализуется первый раунд национального налогообложения, новые деревни также включены во второй раунд национального плана действий по налогообложению. В 2015 году в деревнях, где проводились интервенционные исследования, было проведено два раунда IRS с использованием ДДТ (ДДТ 50% WP, 1 г д.в./м2). С 2016 года IRS проводится с использованием синтетических пиретроидов (SP; альфа-циперметрин 5% VP, 25 мг д.в./м2). Распыление проводилось с использованием насоса Hudson Xpert (13,4 л) с напорным экраном, клапаном переменного расхода (1,5 бар) и плоскоструйным соплом 8002 для пористых поверхностей [27]. ICMR-RMRIMS, Патна (Бихар) контролировал IRS на уровне домохозяйств и деревень и предоставлял предварительную информацию об IRS жителям деревень через микрофоны в течение первых 1-2 дней. Каждая команда IRS оснащена монитором (предоставленным RMRIMS) для контроля за эффективностью работы команды IRS. Омбудсмены вместе с командами IRS направляются во все домохозяйства, чтобы информировать и успокаивать глав домохозяйств о благотворном эффекте IRS. В ходе двух раундов обследований IRS общий охват домохозяйств в исследуемых деревнях достиг не менее 80% [4]. Статус распыления (т. е. отсутствие распыления, частичное распыление и полное распыление; определено в Дополнительном файле 1: Таблица S1) регистрировался для всех домохозяйств в интервенционной деревне во время обоих раундов IRS.
Исследование проводилось с июня 2015 года по июль 2016 года. Служба внутренних доходов использовала центры заболеваний для мониторинга до вмешательства (т. е. за 2 недели до вмешательства; базовое обследование) и после вмешательства (т. е. через 2, 4 и 12 недель после вмешательства; последующие обследования), контроля плотности и профилактики москитов в каждом раунде IRS. в каждом домохозяйстве Одна ночь (т. е. с 18:00 до 6:00) световая ловушка [28]. Световые ловушки были установлены в спальнях и приютах для животных. В деревне, где проводилось исследование с вмешательством, 48 домохозяйств были проверены на плотность москитов до IRS (12 домохозяйств в день в течение 4 последовательных дней вплоть до дня перед днем IRS). Было отобрано 12 для каждой из четырех основных групп домохозяйств (т. е. домохозяйства с простой глиняной штукатуркой (PMP), цементной штукатуркой и известковой облицовкой (CPLC), кирпичные неоштукатуренные и неокрашенные (BUU) и домохозяйства с соломенной крышей (TH)). После этого только 12 домохозяйств (из 48 домохозяйств до IRS) были отобраны для продолжения сбора данных о плотности комаров после встречи IRS. Согласно рекомендациям ВОЗ, 6 домохозяйств были отобраны из группы вмешательства (домохозяйства, получающие обработку IRS) и дозорной группы (домохозяйства в деревнях, где проводилось вмешательство, те владельцы, которые отказались от разрешения IRS) [28]. Среди контрольной группы (домохозяйства в соседних деревнях, которые не прошли IRS из-за отсутствия VL) только 6 домохозяйств были отобраны для мониторинга плотности комаров до и после двух сеансов IRS. Для всех трех групп мониторинга плотности комаров (т. е. вмешательства, дозорной и контрольной) домохозяйства были отобраны из трех групп по уровню риска (т. е. низкого, среднего и высокого; по два домохозяйства от каждого уровня риска), и характеристики риска HT были классифицированы (модули и структуры показаны в таблице 1 и таблице 2 соответственно) [29, 30]. Было выбрано по два домохозяйства на уровень риска, чтобы избежать смещенных оценок плотности комаров и сравнений между группами. В группе вмешательства плотность комаров после IRS контролировалась в двух типах домохозяйств, прошедших IRS: полностью обработанных (n = 3; 1 домохозяйство на уровень группы риска) и частично обработанных (n = 3; 1 домохозяйство на уровень группы риска). . группа риска).
Все пойманные в полевых условиях комары, собранные в пробирки, были перенесены в лабораторию, где пробирки были уничтожены ватой, смоченной хлороформом. Серебристые москиты были определены по полу и отделены от других насекомых и комаров на основе морфологических характеристик с использованием стандартных идентификационных кодов [31]. Все самцы и самки серебристых креветок затем были отдельно законсервированы в 80% спирте. Плотность комаров на ловушку/ночь рассчитывалась по следующей формуле: общее количество пойманных комаров/количество световых ловушек, установленных за ночь. Процентное изменение численности комаров (SFC) под воздействием ИРС с использованием ДДТ и СП оценивалось по следующей формуле [32]:
где A — базовое среднее значение SFC для домохозяйств, подвергшихся вмешательству, B — среднее значение SFC по IRS для домохозяйств, подвергшихся вмешательству, C — базовое среднее значение SFC для контрольных/дозорных домохозяйств, а D — среднее значение SFC для домохозяйств, подвергшихся вмешательству, IRS.
Результаты эффекта вмешательства, зафиксированные как отрицательные и положительные значения, указывают на снижение и увеличение SFC после IRS соответственно. Если SFC после IRS оставался на уровне исходного SFC, эффект вмешательства считался равным нулю.
Согласно Схеме оценки пестицидов Всемирной организации здравоохранения (WHOPES), чувствительность местных креветок-серебрянок к пестицидам ДДТ и СП оценивалась с помощью стандартных биопроб in vitro [33]. Здоровые и голодные самки серебряных креветок (18–25 SF на группу) подвергались воздействию пестицидов, полученных из Universiti Sains Malaysia (USM, Малайзия; координируется Всемирной организацией здравоохранения), с использованием набора для определения чувствительности к пестицидам Всемирной организации здравоохранения [4,9, 33,34]. Каждый набор биопроб пестицидов тестировался восемь раз (четыре повторных теста, каждый проводился одновременно с контролем). Контрольные тесты проводились с использованием бумаги, предварительно пропитанной риселлой (для ДДТ) и силиконовым маслом (для СП), предоставленной USM. Через 60 минут воздействия комаров помещали в пробирки ВОЗ и снабжали гигроскопической ватой, смоченной 10% раствором сахара. Наблюдалось количество комаров, погибших через 1 час, и окончательная смертность через 24 часа. Статус резистентности описывается в соответствии с рекомендациями Всемирной организации здравоохранения: смертность 98–100% указывает на восприимчивость, 90–98% — на возможную резистентность, требующую подтверждения, и <90% — на резистентность [33, 34]. Поскольку смертность в контрольной группе варьировалась от 0 до 5%, корректировка по смертности не проводилась.
Биоэффективность и остаточные эффекты инсектицидов на местных термитах были оценены в полевых условиях. В трех интервенционных домохозяйствах (по одному с простой глиняной штукатуркой или PMP, цементной штукатуркой и известковым покрытием или CPLC, неоштукатуренным и неокрашенным кирпичом или BUU) через 2, 4 и 12 недель после распыления. Был проведен стандартный биоанализ ВОЗ на конусах, содержащих световые ловушки. установлено [27, 32]. Отопление домохозяйства было исключено из-за неровных стен. В каждом анализе использовалось 12 конусов во всех экспериментальных домах (четыре конуса на дом, один для каждого типа поверхности стены). Прикрепите конусы к каждой стене комнаты на разной высоте: один на уровне головы (от 1,7 до 1,8 м), два на уровне талии (от 0,9 до 1 м) и один ниже колена (от 0,3 до 0,5 м). Десять голодных самок комаров (по 10 на конус; собранных на контрольном участке с помощью аспиратора) были помещены в каждую пластиковую камеру с конусом ВОЗ (по одному конусу на тип домохозяйства) в качестве контроля. Через 30 минут воздействия комаров осторожно извлекли из камеры с помощью локтевого аспиратора и переместили в пробирки ВОЗ, содержащие 10% раствор сахара для кормления. Окончательная смертность через 24 часа регистрировалась при температуре 27 ± 2 °C и относительной влажности 80 ± 10%. Показатели смертности от 5% до 20% корректировались с помощью формулы Эбботта [27] следующим образом:
где P — скорректированная смертность, P1 — наблюдаемый процент смертности, а C — процент смертности в контрольной группе. Исследования с контрольной смертностью >20% были отброшены и проведены повторно [27, 33].
В деревне, где проводилось вмешательство, было проведено комплексное обследование домохозяйств. Местоположение каждого домохозяйства по GPS регистрировалось вместе с его дизайном и типом материала, жилищем и статусом вмешательства. Платформа ГИС разработала цифровую базу геоданных, которая включает граничные слои на уровне деревни, района, округа и штата. Все местоположения домохозяйств геотегированы с использованием точечных слоев ГИС на уровне деревни, а их атрибутивная информация связана и обновляется. На участке каждого домохозяйства риск оценивался на основе HT, восприимчивости к переносчикам инсектицидов и статуса IRS (таблица 1) [11, 26, 29, 30]. Затем все точки местоположения домохозяйств были преобразованы в тематические карты с использованием обратного взвешивания расстояний (IDW; разрешение основано на средней площади домохозяйства 6 м2, мощность 2, фиксированное количество окружающих точек = 10, использование переменного радиуса поиска, фильтра нижних частот). и картографирования кубической свертки) пространственной интерполяции технологии [35]. Были созданы два типа тематических пространственных карт риска: тематические карты на основе HT и тематические карты чувствительности переносчиков пестицидов и статуса IRS (ISV и IRSS). Затем две тематические карты риска были объединены с использованием анализа взвешенного наложения [36]. В ходе этого процесса растровые слои были реклассифицированы в общие классы предпочтений для различных уровней риска (т. е. высокий, средний и низкий/отсутствие риска). Затем каждый реклассифицированный растровый слой умножался на вес, присвоенный ему на основе относительной важности параметров, которые поддерживают численность комаров (на основе распространенности в исследуемых деревнях, мест размножения комаров и поведения отдыха и питания) [26, 29]. , 30, 37]. Обе карты риска субъектов были взвешены 50:50, поскольку они вносили равный вклад в численность комаров (Дополнительный файл 1: Таблица S2). Путем суммирования взвешенных тематических карт наложения создается окончательная составная карта риска, которая визуализируется на платформе ГИС. Окончательная карта рисков представлена и описана с учетом значений индекса риска москитов (SFRI), рассчитанных по следующей формуле:
В формуле P — значение индекса риска, L — общее значение риска для местоположения каждого домохозяйства, а H — максимальное значение риска для домохозяйства в исследуемой области. Для создания карт рисков мы подготовили и выполнили ГИС-слои и анализ с использованием ESRI ArcGIS v.9.3 (Редлендс, Калифорния, США).
Мы провели множественный регрессионный анализ для изучения комбинированного воздействия HT, ISV и IRSS (как описано в Таблице 1) на плотность комаров в домах (n = 24). Характеристики жилья и факторы риска, основанные на вмешательстве IRS, зафиксированные в исследовании, рассматривались как объясняющие переменные, а плотность комаров использовалась в качестве переменной отклика. Одномерный регрессионный анализ Пуассона был выполнен для каждой объясняющей переменной, связанной с плотностью москитов. В ходе одномерного анализа переменные, которые не были значимыми и имели значение P больше 15%, были исключены из множественного регрессионного анализа. Для изучения взаимодействий члены взаимодействия для всех возможных комбинаций значимых переменных (найденных в одномерном анализе) были одновременно включены в множественный регрессионный анализ, а незначимые члены были удалены из модели поэтапно для создания окончательной модели.
Оценка риска на уровне домохозяйств проводилась двумя способами: оценка риска на уровне домохозяйств и комбинированная пространственная оценка зон риска на карте. Оценки риска на уровне домохозяйств проводились с использованием корреляционного анализа между оценками риска домохозяйств и плотностью москитов (полученными из 6 дозорных домохозяйств и 6 домохозяйств, участвующих в интервенции; за несколько недель до и после внедрения IRS). Пространственные зоны риска оценивались с использованием среднего количества комаров, собранных из разных домохозяйств, и сравнивались между группами риска (т. е. зонами низкого, среднего и высокого риска). В каждом раунде IRS для сбора комаров с целью проверки комплексной карты риска случайным образом выбирались 12 домохозяйств (по 4 домохозяйства в каждой из трех уровней зон риска; ежевечерние сборы проводятся каждые 2, 4 и 12 недель после IRS). Те же данные по домохозяйствам (т. е. HT, VSI, IRSS и средняя плотность комаров) использовались для проверки окончательной регрессионной модели. Был проведен простой корреляционный анализ между полевыми наблюдениями и плотностью комаров в домохозяйствах, предсказанной моделью.
Описательная статистика, такая как среднее, минимальное, максимальное, 95% доверительные интервалы (ДИ) и проценты, была рассчитана для обобщения энтомологических данных и данных, связанных с инсектицидами. Средняя численность/плотность и смертность серебристых клопов (остатки инсектицидного средства) были рассчитаны с использованием параметрических тестов [t-критерий для парных выборок (для нормально распределенных данных)] и непараметрических тестов (ранг знаков Уилкоксона) для сравнения эффективности различных типов поверхностей в домах (например, BUU против CPLC, BUU против PMP и CPLC против PMP) для данных с ненормальным распределением). Все анализы были выполнены с использованием программного обеспечения SPSS v.20 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США).
Был рассчитан охват домохозяйств в деревнях, где проводилась интервенция, во время раундов IRS DDT и SP. В общей сложности 205 домохозяйств получили IRS в каждом раунде, включая 179 домохозяйств (87,3%) в раунде DDT и 194 домохозяйства (94,6%) в раунде SP для борьбы с переносчиками вирусного лейкоза. Доля домохозяйств, полностью обработанных пестицидами, была выше во время SP-IRS (86,3%), чем во время DDT-IRS (52,7%). Количество домохозяйств, отказавшихся от IRS во время DDT, составило 26 (12,7%), а количество домохозяйств, отказавшихся от IRS во время SP, составило 11 (5,4%). Во время раундов DDT и SP количество зарегистрированных частично обработанных домохозяйств составило 71 (34,6% от общего числа обработанных домохозяйств) и 17 домохозяйств (8,3% от общего числа обработанных домохозяйств) соответственно.
Согласно рекомендациям ВОЗ по устойчивости к пестицидам, популяция серебристых креветок в месте проведения эксперимента была полностью восприимчива к альфа-циперметрину (0,05%), поскольку средняя смертность, зарегистрированная в ходе эксперимента (24 часа), составила 100%. Наблюдаемый уровень нокдауна составил 85,9% (95% ДИ: 81,1–90,6%). Для ДДТ уровень нокдауна через 24 часа составил 22,8% (95% ДИ: 11,5–34,1%), а средняя смертность по результатам электронного теста составила 49,1% (95% ДИ: 41,9–56,3%). Результаты показали, что у серебристоногих креветок в месте проведения эксперимента выработалась полная устойчивость к ДДТ.
В таблице 3 обобщены результаты биоанализа шишек для разных типов поверхностей (разные временные интервалы после ИРС), обработанных ДДТ и СП. Наши данные показали, что через 24 часа оба инсектицида (BUU против CPLC: t(2) = – 6,42, P = 0,02; BUU против PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC против PMP: t(2) = 1,03, P = 0,41 (для DDT-IRS и BUU) CPLC: t(2) = − 5,86, P = 0,03 и PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC и PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 и SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; показатели смертности неуклонно снижались с течением времени. Для SP-IRS: через 2 недели после опрыскивания для всех типов стен (т. е. 95,6% в целом) и через 4 недели после распыления только для стен CPLC (т. е. 82,5). В группе ДДТ смертность была стабильно ниже 70% для всех типов стен во все временные точки после биотеста IRS. Средние экспериментальные показатели смертности для ДДТ и СП после 12 недель распыления составили 25,1% и 63,2% соответственно. Для трех типов поверхностей самые высокие средние показатели смертности при использовании ДДТ составили 61,1% (для ПМП через 2 недели после IRS), 36,9% (для ППЛК через 4 недели после IRS) и 28,9% (для ППЛК через 4 недели после IRS). Минимальные показатели составляют 55% (для БУУ, через 2 недели после IRS), 32,5% (для ПМП, через 4 недели после IRS) и 20% (для ПМП, через 4 недели после IRS); US IRS). Для SP самые высокие средние показатели смертности для всех типов поверхностей составили 97,2% (для CPLC, 2 недели после IRS), 82,5% (для CPLC, 4 недели после IRS) и 67,5% (для CPLC, 4 недели после IRS). 12 недель после IRS). US IRS). недель после IRS); самые низкие показатели составили 94,4% (для BUU, 2 недели после IRS), 75% (для PMP, 4 недели после IRS) и 58,3% (для PMP, 12 недель после IRS). Для обоих инсектицидов смертность на поверхностях, обработанных PMP, изменялась быстрее во времени, чем на поверхностях, обработанных CPLC и BUU.
В таблице 4 суммированы результаты вмешательства (т.е. изменения численности комаров после обработки) раундов обработки на основе ДДТ и СП (дополнительный файл 1: рисунок S1). Для ДДТ-СП процентное снижение численности серебристоногих жуков после интервала обработки на основе СП составило 34,1% (через 2 недели), 25,9% (через 4 недели) и 14,1% (через 12 недель). Для СП-СП темпы снижения составили 90,5% (через 2 недели), 66,7% (через 4 недели) и 55,6% (через 12 недель). Наибольшее снижение численности серебристой креветки в контрольных домохозяйствах в периоды обработки на основе ДДТ и СП составило 2,8% (через 2 недели) и 49,1% (через 2 недели) соответственно. В период проведения SP-IRS снижение численности белобрюхих фазанов (до и после) было схожим в хозяйствах, где проводились обработки (t(2) = –9,09, P < 0,001), и в хозяйствах, где проводились контрольные обработки (t(2) = –1,29, P = 0,33). Результаты были выше, чем в случае с DDT-IRS, во все три временных интервала после IRS. При применении обоих инсектицидов численность серебристых клопов увеличилась в хозяйствах, где проводились контрольные обработки, через 12 недель после IRS (т.е. на 3,6% и 9,9% для SP и DDT соответственно). Во время SP и DDT после встреч IRS на контрольных фермах было собрано 112 и 161 серебристая креветка соответственно.
Никаких существенных различий в плотности серебристых креветок не наблюдалось между группами домохозяйств (т. е. спрей против дозорного: t(2) = – 3,47, P = 0,07; спрей против контроля: t(2) = – 2,03, P = 0,18; дозорный против контроля: во время IRS недель после DDT, t(2) = − 0,59, P = 0,62). Напротив, существенные различия в плотности серебристых креветок наблюдались между группой спрей и контрольной группой (t(2) = – 11,28, P = 0,01) и между группой спрей и контрольной группой (t(2) = – 4, 42, P = 0,05). IRS через несколько недель после SP. Для SP-IRS существенных различий между дозорными и контрольными семьями не наблюдалось (t(2) = -0,48, P = 0,68). На рисунке 2 показана средняя плотность серебристых фазанов, наблюдавшаяся на фермах, полностью и частично обработанных колесами IRS. Существенных различий в плотности фазанов на полностью контролируемых фермах между полностью и частично контролируемыми домохозяйствами не наблюдалось (в среднем 7,3 и 2,7 на ловушку/ночь). DDT-IRS и SP-IRS соответственно), а некоторые домохозяйства были обработаны обоими инсектицидами (в среднем 7,5 и 4,4 за ночь для DDT-IRS и SP-IRS соответственно) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Однако плотность серебристых креветок на полностью и частично обработанных фермах значительно различалась между раундами SP и DDT IRS (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Расчетная средняя плотность серебристокрылых клопов в полностью и частично обработанных домохозяйствах деревни Маханар, Лавапур, в течение 2 недель до обработки IRS и 2, 4 и 12 недель после обработок IRS, DDT и SP.
Была разработана комплексная пространственная карта риска (деревня Лавапур Маханар; общая площадь: 26 723 км2) для определения зон низкого, среднего и высокого пространственного риска для мониторинга появления и повторного появления серебряной креветки до и в течение нескольких недель после внедрения IRS (рис. 3, 4). . . Наивысший балл риска для домохозяйств во время создания карты пространственного риска был оценен как «12» (т. е. «8» для карт риска на основе HT и «4» для карт риска на основе VSI и IRSS). Минимальный расчетный балл риска составляет «ноль» или «нет риска», за исключением карт DDT-VSI и IRSS, которые имеют минимальный балл 1. Карта риска на основе HT показала, что большая территория (т. е. 19 994,3 км2; 74,8%) деревни Лавапур Маханар является зоной высокого риска, где жители с наибольшей вероятностью столкнутся с комарами и их повторным появлением. Площадь покрытия варьируется между зонами высокого (ДДТ 20,2%; СП 4,9%), среднего (ДДТ 22,3%; СП 4,6%) и низкого/нулевого риска (ДДТ 57,5%; СП 90,5) %) (t (2) = 12,7, P < 0,05) между графиками риска ДДТ и СП-ИС и ИРСС (рис. 3, 4). Окончательная разработанная составная карта риска показала, что ИП-ИС обладает лучшими защитными возможностями, чем ДДТ-ИРС на всех уровнях зон риска ИТ. Зона высокого риска для ИТ сократилась до менее 7% (1837,3 км2) после ИП-ИС, и большая часть территории (т. е. 53,6%) стала зоной низкого риска. В период применения ДДТ-ИРС доля территорий с высоким и низким уровнем риска, оцененная по комбинированной карте риска, составила 35,5% (9498,1 км²) и 16,2% (4342,4 км²) соответственно. Плотность москитов, измеренная в домохозяйствах, подвергшихся воздействию, и в контрольных домохозяйствах до и через несколько недель после применения ИРС, была нанесена на комбинированную карту риска для каждого раунда ИРС (т.е. ДДТ и СП) (рис. 3, 4). Было обнаружено хорошее соответствие между оценками риска домохозяйств и средней плотностью серебристых креветок, зарегистрированной до и после ИРС (рис. 5). Значения R2 (P < 0,05) анализа согласованности, рассчитанные по двум раундам IRS, составили: 0,78 за 2 недели до DDT, 0,81 за 2 недели после DDT, 0,78 за 4 недели после DDT, 0,83 за 12 недель DDT-DDT, общее количество DDT после SP составило 0,85, 0,82 за 2 недели до SP, 0,38 за 2 недели после SP, 0,56 за 4 недели после SP, 0,81 за 12 недель после SP и 0,79 за 2 недели после SP в целом (Дополнительный файл 1: Таблица S3). Результаты показали, что эффект вмешательства SP-IRS на все HT усилился в течение 4 недель после IRS. DDT-IRS оставался неэффективным для всех HT во все временные точки после внедрения IRS. Результаты полевой оценки территории, охваченной комплексной картой риска, обобщены в таблице 5. В ходе раундов IRS средняя численность креветок-серохвостов и их доля в общей численности в зонах высокого риска (т.е. >55%) были выше, чем в зонах низкого и среднего риска во все временные точки после IRS. Местоположение энтомологических семейств (т.е. выбранных для сбора комаров) отображено на карте и визуализировано в дополнительном файле 1: рисунок S2.
Три типа пространственных карт риска на основе ГИС (т. е. HT, IS и IRSS и комбинация HT, IS и IRSS) для определения зон риска заражения клопами до и после применения ДДТ-IRS в деревне Махнар, Лавапур, округ Вайшали (Бихар)
Три типа пространственных карт риска на основе ГИС (т. е. HT, IS и IRSS и комбинация HT, IS и IRSS) для определения зон риска распространения серебристо-пятнистой креветки (по сравнению с Харбангом)
Влияние ДДТ-(a, c, e, g, i) и SP-IRS (b, d, f, h, j) на различные уровни риска в группах домохозяйств рассчитывалось путем оценки коэффициента R2 между рисками в домохозяйствах. Оценка показателей домохозяйств и средней плотности популяции P. argentipes за 2 недели до применения IRS и через 2, 4 и 12 недель после применения IRS в деревне Лавапур Махнар, округ Вайшали, штат Бихар.
Таблица 6 суммирует результаты одномерного анализа всех факторов риска, влияющих на плотность хлопьев. Было обнаружено, что все факторы риска (n = 6) значимо связаны с плотностью комаров в домохозяйствах. Было отмечено, что уровень значимости всех соответствующих переменных дал значения P менее 0,15. Таким образом, все объясняющие переменные были сохранены для множественного регрессионного анализа. Наиболее подходящая комбинация окончательной модели была создана на основе пяти факторов риска: TF, TW, DS, ISV и IRSS. Таблица 7 содержит подробную информацию о параметрах, выбранных в окончательной модели, а также скорректированные отношения шансов, 95% доверительные интервалы (ДИ) и значения P. Окончательная модель является высокозначимой со значением R2 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001).
Параметр TR был исключен из финальной модели, поскольку он оказался наименее значимым (P = 0,46) по сравнению с другими объясняющими переменными. Разработанная модель использовалась для прогнозирования плотности москитов на основе данных из 12 различных домохозяйств. Результаты валидации показали сильную корреляцию между плотностью комаров, наблюдаемой в полевых условиях, и плотностью комаров, предсказанной моделью (r = 0,91, P < 0,001).
Цель состоит в том, чтобы ликвидировать ВЛ в эндемичных штатах Индии к 2020 году [10]. С 2012 года Индия добилась значительного прогресса в снижении заболеваемости и смертности от ВЛ [10]. Переход с ДДТ на СП в 2015 году стал серьезным изменением в истории ИРЛ в Бихаре, Индия [38]. Чтобы понять пространственный риск ВЛ и обилие его переносчиков, было проведено несколько исследований на макроуровне. Однако, несмотря на то, что пространственное распределение распространенности ВЛ получило все большее внимание по всей стране, на микроуровне было проведено мало исследований. Более того, на микроуровне данные менее последовательны и их сложнее анализировать и понимать. Насколько нам известно, это исследование является первым отчетом по оценке остаточной эффективности и эффекта вмешательства ИРЛ с использованием инсектицидов ДДТ и СП среди HT в рамках Национальной программы по контролю за переносчиками ВЛ в Бихаре (Индия). Это также первая попытка разработать пространственную карту риска и модель анализа плотности комаров для выявления пространственно-временного распределения комаров в микромасштабе в условиях вмешательства IRS.
Наши результаты показали, что применение SP-IRS было высоким во всех домохозяйствах, и что большинство домохозяйств были полностью обработаны. Результаты биоанализа показали, что серебристые москиты в исследуемой деревне были высокочувствительны к бета-циперметрину, но довольно низко к ДДТ. Средний уровень смертности серебристых креветок от ДДТ составляет менее 50%, что указывает на высокий уровень устойчивости к ДДТ. Это согласуется с результатами предыдущих исследований, проведенных в разное время в разных деревнях эндемичных по ВЛ штатов Индии, включая Бихар [8,9,39,40]. Помимо чувствительности к пестицидам, остаточная эффективность пестицидов и эффекты вмешательства также являются важной информацией. Длительность остаточного эффекта важна для цикла программирования. Она определяет интервалы между раундами IRS, чтобы популяция оставалась защищенной до следующего опрыскивания. Результаты биоанализа конусов выявили значительные различия в смертности между типами поверхностей стен в разные моменты времени после IRS. Смертность на обработанных ДДТ поверхностях всегда была ниже удовлетворительного уровня ВОЗ (т. е. ≥80%), тогда как на обработанных СП стенах смертность оставалась удовлетворительной до четвертой недели после ИРС; Из этих результатов ясно, что хотя креветки-серебрянки, обнаруженные в исследуемой области, очень чувствительны к СП, остаточная эффективность СП варьируется в зависимости от HT. Как и ДДТ, СП также не соответствует продолжительности эффективности, указанной в рекомендациях ВОЗ [41, 42]. Эта неэффективность может быть связана с плохой реализацией ИРС (т. е. перемещением насоса с соответствующей скоростью, расстоянием от стены, скоростью сброса и размером капель воды и их осаждением на стене), а также неразумным использованием пестицидов (т. е. приготовлением раствора) [11,28,43]. Однако, поскольку это исследование проводилось под строгим мониторингом и контролем, еще одной причиной несоблюдения рекомендуемого Всемирной организацией здравоохранения срока годности могло быть качество СП (т. е. процент активного ингредиента или «ДВ»), входящего в состав КК.
Из трех типов поверхностей, используемых для оценки стойкости пестицидов, значительные различия в смертности наблюдались между BUU и CPLC для двух пестицидов. Еще одним новым открытием является то, что CPLC показал лучшую остаточную эффективность почти во всех временных интервалах после опрыскивания, за которыми следуют поверхности BUU и PMP. Однако через две недели после IRS на PMP был зарегистрирован самый высокий и второй по величине уровень смертности от ДДТ и СП соответственно. Этот результат указывает на то, что пестицид, нанесенный на поверхность PMP, не сохраняется в течение длительного времени. Эта разница в эффективности остатков пестицидов между типами стен может быть обусловлена рядом причин, таких как состав химических веществ стены (повышенный pH приводит к быстрому разложению некоторых пестицидов), скорость абсорбции (выше на грунтовых стенах), наличие бактериального разложения и скорость деградации материалов стены, а также температура и влажность [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Наши результаты подтверждают результаты нескольких других исследований остаточной эффективности обработанных инсектицидами поверхностей против различных переносчиков болезней [45, 46, 50, 51].
Оценки снижения численности комаров в обработанных домохозяйствах показали, что SP-IRS был более эффективен, чем DDT-IRS, в борьбе с комарами на всех интервалах после IRS (P < 0,001). Для раундов SP-IRS и DDT-IRS темпы снижения численности комаров в обработанных домохозяйствах от 2 до 12 недель составили 55,6–90,5% и 14,1–34,1% соответственно. Эти результаты также показали, что значительное влияние на численность P. argentipes в контрольных домохозяйствах наблюдалось в течение 4 недель после проведения IRS; численность argentipes увеличилась в обоих раундах IRS через 12 недель после IRS; однако существенной разницы в численности комаров в контрольных домохозяйствах между двумя раундами IRS не наблюдалось (P = 0,33). Результаты статистического анализа плотности серебристых креветок между группами домохозяйств в каждом раунде также не показали существенных различий в ДДТ во всех четырех группах домохозяйств (т. е. распыляемые против дозорных; распыляемые против контрольных; дозорные против контрольных; полные против частичных). ). Две семейные группы IRS и SP-IRS (т. е. дозорные против контрольных и полные против частичных). Тем не менее, существенные различия в плотности серебристых креветок между раундами ДДТ и SP-IRS наблюдались на частично и полностью обработанных фермах. Это наблюдение, в сочетании с тем фактом, что эффекты вмешательства рассчитывались несколько раз после IRS, предполагает, что SP эффективен для борьбы с комарами в домах, которые частично или полностью обработаны, но не необработаны. Однако, хотя не было статистически значимых различий в количестве комаров в дозорных домах между раундами DDT-IRS и SP IRS, среднее количество комаров, собранных во время раунда DDT-IRS, было ниже по сравнению с раундом SP-IRS. .Количество превышает количество. Этот результат предполагает, что инсектицид, чувствительный к переносчикам, с самым высоким охватом ОРС среди населения домохозяйств может оказывать популяционное воздействие на контроль комаров в домохозяйствах, которые не были обработаны. Согласно результатам, СП оказывал лучшее профилактическое действие против укусов комаров, чем ДДТ в первые дни после ОРС. Кроме того, альфа-циперметрин относится к группе СП, обладает контактным раздражением и прямой токсичностью для комаров и подходит для ОРС [51, 52]. Это может быть одной из основных причин, по которым альфа-циперметрин оказывает минимальный эффект в аванпостах. Другое исследование [52] показало, что, хотя альфа-циперметрин продемонстрировал существующие ответы и высокие показатели нокдауна в лабораторных анализах и в хижинах, это соединение не вызывало репеллентного ответа у комаров в контролируемых лабораторных условиях. cab. website.
В этом исследовании были разработаны три типа пространственных карт риска; Оценки пространственного риска на уровне домохозяйств и на уровне области были оценены с помощью полевых наблюдений за плотностью креветок-серебрянок. Анализ зон риска на основе HT показал, что большинство сельских районов (>78%) Лавапура-Маханара находятся на самом высоком уровне риска появления и повторного появления москитов. Вероятно, это главная причина, по которой карта риска Равалпур-Маханар так популярна. Было обнаружено, что общие ISV и IRSS, а также окончательная объединенная карта риска дают более низкий процент территорий, находящихся под областями высокого риска во время раунда SP-IRS (но не раунда DDT-IRS). После SP-IRS большие области зон высокого и умеренного риска на основе GT были преобразованы в зоны низкого риска (т. е. 60,5%; объединенные оценки карты риска), что почти в четыре раза ниже (16,2%), чем DDT. - Ситуация представлена на диаграмме риска портфеля IRS выше. Этот результат свидетельствует о том, что ИРС является правильным выбором для борьбы с комарами, но степень защиты зависит от качества инсектицида, чувствительности (к целевому переносчику), приемлемости (на момент применения ИРС) и его применения;
Результаты оценки риска для домохозяйств показали хорошее согласие (P < 0,05) между оценками риска и плотностью креветок-серебрянок, собранных в разных домохозяйствах. Это говорит о том, что выявленные параметры риска для домохозяйств и их категориальные оценки риска хорошо подходят для оценки локальной численности креветок-серебрянок. Значение R2 анализа согласия DDT после IRS составило ≥ 0,78, что было равно или больше значения до IRS (т. е. 0,78). Результаты показали, что DDT-IRS был эффективен во всех зонах риска HT (т. е. высокой, средней и низкой). Для раунда SP-IRS мы обнаружили, что значение R2 колебалось на второй и четвертой неделях после внедрения IRS, значения за две недели до внедрения IRS и через 12 недель после внедрения IRS были практически одинаковыми; Этот результат отражает значительный эффект воздействия SP-IRS на комаров, который показал тенденцию к снижению с течением времени после IRS. Влияние SP-IRS было подчеркнуто и обсуждено в предыдущих главах.
Результаты полевого аудита зон риска объединенной карты показали, что во время раунда IRS наибольшее количество серебряных креветок было собрано в зонах высокого риска (т. е. >55%), за которыми следовали зоны среднего и низкого риска. Подводя итог, можно сказать, что пространственная оценка риска на основе ГИС оказалась эффективным инструментом принятия решений для агрегирования различных слоев пространственных данных по отдельности или в комбинации для выявления зон риска москитов. Разработанная карта риска обеспечивает всестороннее понимание условий до и после вмешательства (т. е. типа домохозяйства, статуса IRS и эффектов вмешательства) в исследуемой области, которые требуют немедленных действий или улучшений, особенно на микроуровне. Очень популярная ситуация. Фактически, в нескольких исследованиях инструменты ГИС использовались для картирования риска мест размножения переносчиков и пространственного распределения заболеваний на макроуровне [ 24 , 26 , 37 ].
Характеристики жилищных условий и факторы риска для вмешательств на основе IRS были статистически оценены для использования в анализе плотности популяции серебристой креветки. Хотя все шесть факторов (т. е. TF, TW, TR, DS, ISV и IRSS) были достоверно связаны с локальной численностью серебристой креветки в однофакторном анализе, только один из них был выбран в окончательной модели множественной регрессии из пяти. Результаты показывают, что характеристики управления неволей и факторы вмешательства IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS и т. д. в исследуемом районе подходят для мониторинга появления, восстановления и размножения серебристой креветки. В множественном регрессионном анализе TR не был признан значимым и поэтому не был выбран в окончательной модели. Окончательная модель оказалась высокозначимой, с выбранными параметрами, объясняющими 89% плотности популяции серебристой креветки. Результаты оценки точности модели показали сильную корреляцию между прогнозируемой и наблюдаемой плотностью популяции серебристой креветки. Наши результаты также подтверждают результаты более ранних исследований, в которых обсуждались социально-экономические и жилищные факторы риска, связанные с распространенностью вируса лейкоза и пространственным распределением переносчика в сельской местности Бихара [15, 29].
В этом исследовании мы не оценивали осаждение пестицидов на обработанных стенах и качество (т.е.) пестицида, используемого для IRS. Изменения в качестве и количестве пестицидов могут влиять на смертность комаров и эффективность вмешательств IRS. Таким образом, расчетная смертность среди типов поверхностей и эффекты вмешательства среди групп домохозяйств могут отличаться от фактических результатов. Принимая во внимание эти моменты, можно запланировать новое исследование. Оценка общей площади риска (с использованием картирования риска ГИС) исследуемых деревень включает открытые пространства между деревнями, что влияет на классификацию зон риска (т.е. идентификацию зон) и распространяется на различные зоны риска; Однако это исследование проводилось на микроуровне, поэтому пустующие земли оказывают лишь незначительное влияние на классификацию зон риска; Кроме того, выявление и оценка различных зон риска в пределах общей площади деревни может дать возможность выбрать районы для будущего строительства нового жилья (особенно выбор зон с низким уровнем риска). В целом, результаты этого исследования предоставляют разнообразную информацию, которая ранее никогда не изучалась на микроскопическом уровне. Что самое важное, пространственное представление карты риска деревни помогает выявить и сгруппировать домохозяйства в различных зонах риска; по сравнению с традиционными наземными обследованиями этот метод прост, удобен, экономически эффективен и менее трудоемок, предоставляя информацию лицам, принимающим решения.
Наши результаты показывают, что местные чешуйницы в исследуемой деревне развили резистентность (т. е. обладают высокой устойчивостью) к ДДТ, и вылет комаров наблюдался сразу после обработки IRS; Альфа-циперметрин, по-видимому, является правильным выбором для контроля IRS переносчиков VL из-за его 100% смертности и лучшей эффективности вмешательства против чешуйниц, а также его лучшей приемлемости для населения по сравнению с DDT-IRS. Однако мы обнаружили, что смертность комаров на обработанных SP стенах варьировалась в зависимости от типа поверхности; наблюдалась низкая остаточная эффективность, и рекомендуемое ВОЗ время после обработки IRS не было достигнуто. Это исследование служит хорошей отправной точкой для обсуждения, и его результаты требуют дальнейшего изучения для выявления истинных первопричин. Прогностическая точность модели анализа плотности москитов показала, что сочетание характеристик жилья, чувствительности переносчиков к инсектицидам и статуса IRS можно использовать для оценки плотности москитов в эндемичных по VL деревнях в Бихаре. Наше исследование также показывает, что комбинированное пространственное картирование риска на основе ГИС (макроуровень) может быть полезным инструментом для выявления зон риска для мониторинга появления и повторного появления песчаных масс до и после заседаний IRS. Кроме того, карты пространственного риска дают всестороннее понимание степени и характера зон риска на разных уровнях, которые невозможно изучить с помощью традиционных полевых исследований и обычных методов сбора данных. Микропространственная информация о риске, собранная с помощью карт ГИС, может помочь ученым и исследователям в области общественного здравоохранения разрабатывать и внедрять новые стратегии контроля (например, единовременное вмешательство или комплексный контроль переносчиков) для охвата различных групп домохозяйств в зависимости от характера уровней риска. Кроме того, карта риска помогает оптимизировать распределение и использование ресурсов контроля в нужное время и в нужном месте для повышения эффективности программы.
Всемирная организация здравоохранения. Забытые тропические болезни, скрытые успехи, новые возможности. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Дата обращения: 15 марта 2014 г.
Всемирная организация здравоохранения. Борьба с лейшманиозом: доклад заседания Комитета экспертов Всемирной организации здравоохранения по борьбе с лейшманиозом. 2010 г. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Дата обращения: 19 марта 2014 г.
Сингх С. Изменение тенденций в эпидемиологии, клинической картине и диагностике лейшманиоза и коинфекции ВИЧ в Индии. Int J Inf Dis. 2014;29:103–112.
Национальная программа по борьбе с трансмиссивными заболеваниями (NVBDCP). Ускорить программу уничтожения популяции Кала-Азар. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Дата доступа: 17 апреля 2018 г.
Муниарадж М. Учитывая маловероятность искоренения кала-азара (висцерального лейшманиоза) к 2010 году, вспышки которого периодически происходят в Индии, следует ли винить меры по борьбе с переносчиками или коинфекцию вирусом иммунодефицита человека или лечение? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Такур К.П. Новая стратегия искоренения кала-азара в сельских районах Бихара. Индийский журнал медицинских исследований. 2007;126:447–51.
Время публикации: 20 мая 2024 г.