Остаточное распыление в помещениях (IRS) является основой усилий по контролю переносчиков висцерального лейшманиоза (VL) в Индии. Мало что известно о влиянии контроля IRS на различные типы домохозяйств. Здесь мы оцениваем, имеет ли IRS с использованием инсектицидов одинаковый остаточный и интервенционный эффект для всех типов домохозяйств в деревне. Мы также разработали комбинированные пространственные карты риска и модели анализа плотности комаров на основе характеристик домохозяйств, чувствительности к пестицидам и статуса IRS для изучения пространственно-временного распределения переносчиков на микромасштабном уровне.
Исследование проводилось в двух деревнях блока Махнар в округе Вайшали штата Бихар. Была оценена борьба с переносчиками VL (P. argentipes) с помощью IRS с использованием двух инсектицидов [дихлордифенилтрихлорэтан (ДДТ 50%) и синтетические пиретроиды (СП 5%)]. Временная остаточная эффективность инсектицидов на различных типах стен была оценена с помощью метода конусного биоанализа, рекомендованного Всемирной организацией здравоохранения. Чувствительность местных чешуйниц к инсектицидам была исследована с помощью биоанализа in vitro. Плотность комаров до и после IRS в жилых помещениях и приютах для животных контролировалась с помощью световых ловушек, установленных Центрами по контролю и профилактике заболеваний с 18:00 до 6:00 утра. Наиболее подходящая модель для анализа плотности комаров была разработана с использованием множественного логистического регрессионного анализа. Для составления карты распределения чувствительности к переносчикам болезней по типу домохозяйств 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 демонстрируют высокую устойчивость к DDT, с уровнем смертности 49,1%. Сообщалось, что SP-IRS имеет 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 вонючих клопов из-за SP-IRS было больше между группами домохозяйств (т. е. распылители и дозорные), чем DDT-IRS. Объединенная пространственная карта риска показывает, что SP-IRS оказывает лучшее контрольное воздействие 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 IRS по контролю висцерального лейшманиоза в Бихаре, что может помочь в будущих усилиях по улучшению ситуации.
Висцеральный лейшманиоз (ВЛ), также известный как кала-азар, является эндемичным забытым тропическим трансмиссивным заболеванием, вызываемым простейшими паразитами рода Leishmania. На Индийском субконтиненте (ИС), где люди являются 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. Некоторые вспышки также были зарегистрированы в Мадхья-Прадеш (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, составляют более 70% от общего числа случаев в Индии каждый год [4]. Около 99 миллионов человек в регионе подвержены риску, при этом среднегодовая 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 в помещениях (IRS) в домах и приютах для животных [4, 5]. В качестве побочного эффекта противомалярийных кампаний IRS успешно контролировала VL в 1960-х годах с помощью дихлордифенилтрихлорэтана (ДДТ 50% WP, 1 г а.и./м2), а программный контроль успешно контролировал VL в 1977 и 1992 годах [5, 6]. Однако недавние исследования подтвердили, что креветки-серебристобрюхие развили широко распространенную 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 а.и./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. при эпидемическом уровне 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 их борьба с переносчиками 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 длилась несколько лет и превратилась в очаги [17]. Поэтому 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 этом исследовании оценивалась остаточная эффективность и эффект вмешательства DDT и SP-IRS на уровне домохозяйств в рамках Национальной программы по контролю за переносчиками VL в Бихаре, Индия. Дополнительными целями были разработка комбинированной пространственной карты риска и модели анализа плотности комаров на основе характеристик жилища, восприимчивости переносчиков инсектицидов и статуса IRS домохозяйства для изучения иерархии пространственно-временного распределения микромасштабных комаров.
Исследование проводилось в квартале Махнар округа Вайшали на северном берегу Ганга (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; ни одного случая 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 распределенные смешанные 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 (диапазон 736,5–1076,7 мм), относительная влажность воздуха 65±5% (диапазон 16–79%), среднемесячная температура 17,2–32,4°C. Самые теплые месяцы — май и июнь (температура 39–44°C), самые холодные — январь (7–22°C).
Карта исследуемой территории показывает расположение Бихара на карте Индии (a) и расположение округа Вайшали на карте Бихара (b). Блок Махнар (c) Для исследования были выбраны две деревни: Чакесо в качестве контрольного участка и Лавапур Махнар в качестве участка вмешательства.
В рамках Национальной программы по контролю за калаазаром Совет по здравоохранению Бихарского общества (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 был подготовлен микроплан действий Медицинским институтом имени Раджендры (RMRIMS; Бихар), Патна, дочерней компанией Индийского совета по медицинским исследованиям (ICMR; Нью-Дели). 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, которые непрерывно сообщали о случаях 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, которые внедряют первый раунд национального налогообложения, новые деревни также включены во второй раунд национального плана действий по налогообложению. В 2015 году в деревнях, где проводилось интервенционное исследование, было проведено два раунда IRS с использованием ДДТ (ДДТ 50% WP, 1 г а.и./м2). С 2016 года IRS проводится с использованием синтетических пиретроидов (SP; альфа-циперметрин 5% VP, 25 мг а.и./м2). Распыление проводилось с использованием насоса Hudson Xpert (13,4 л) с напорным экраном, клапаном переменного расхода (1,5 бар) и плоскоструйной насадкой 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 работой команды IRS. Омбудсмены вместе с командами IRS направляются во все домохозяйства, чтобы информировать и успокаивать глав домохозяйств о благотворном влиянии 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. IRS использовала центры заболеваний для предварительного вмешательства (т. е. за 2 недели до вмешательства; базовое обследование) и последующего вмешательства (т. е. за 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 вмешательства, 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 соломенные крыши (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 контрольной группы (домохозяйства в деревнях, где проводилась обработка IRS, 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, контрольной и контрольной) домохозяйства были отобраны из трех групп уровня риска (т. е. низкого, среднего и высокого; по два домохозяйства из каждого уровня риска), и были классифицированы характеристики риска HT (модули и структуры показаны в таблице 1 и таблице 2 соответственно) [29, 30]. Было отобрано 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 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, а пробирки были убиты с помощью ваты, смоченной в хлороформе. Серебристые москиты были разделены 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 законсервированы отдельно в 80% спирте. Плотность комаров на ловушку/ночь рассчитывалась по следующей формуле: общее количество собранных комаров/количество световых ловушек, установленных за ночь. Процентное изменение численности комаров (SFC) из-за IRS 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 контрольных/дозорных домохозяйств по IRS.
Результаты эффекта вмешательства, зафиксированные как отрицательные и положительные значения, указывают на уменьшение и увеличение SFC после IRS соответственно. Если SFC после IRS оставался таким же, как и исходный SFC, эффект вмешательства рассчитывался как ноль.
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 креветок-серебрянок (18–25 СП на группу) подвергались воздействию пестицидов, полученных из Universiti Sains Malaysia (USM, Малайзия; координируется Всемирной организацией здравоохранения), с использованием набора для тестирования чувствительности к пестицидам Всемирной организации здравоохранения [4,9, 33,34]. Каждый набор биопроб пестицидов тестировался восемь раз (четыре повторных теста, каждый из которых запускался одновременно с контролем). Контрольные тесты проводились с использованием бумаги, предварительно пропитанной ризеллой (для ДДТ) и силиконовым маслом (для СП), предоставленной USM. Через 60 минут воздействия комары помещались в пробирки ВОЗ и снабжались абсорбирующей ватой, смоченной 10%-ным раствором сахара. Наблюдалось количество комаров, убитых 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% указывает на возможную резистентность, требующую подтверждения, и <90% указывает на резистентность [33, 34]. Поскольку смертность в контрольной группе варьировалась от 0 до 5%, корректировка смертности не проводилась.
Оценивались биоэффективность и остаточное воздействие инсектицидов на местных термитов 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 дома было исключено из-за неровных стен. В каждом анализе использовалось 12 конусов во всех экспериментальных домах (четыре конуса на дом, по одному 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 некормленных самок комаров (10 на конус; собранных с контрольного участка с помощью аспиратора) были помещены в каждую пластиковую конусную камеру ВОЗ (по одному конусу на тип домохозяйства) в качестве контроля. После 30 минут воздействия осторожно удалите комаров из нее; коническая камера с помощью локтевого аспиратора и перенесите их в пробирки ВОЗ, содержащие 10% сахарный раствор для кормления. Окончательная смертность через 24 часа была зарегистрирована при температуре 27 ± 2°C и относительной влажности 80 ± 10%. Показатели смертности с баллами от 5% до 20% корректируются с использованием формулы Эбботта [27] следующим образом:
где P — скорректированная смертность, P1 — наблюдаемый процент смертности, а C — процент контрольной смертности. Испытания 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 геобазу данных, которая включает пограничные слои на уровне деревни, района, округа и штата. Все местоположения домохозяйств геотегируются с использованием точечных слоев ГИС на уровне деревни, а их атрибутивная информация связана и обновлена. На каждом участке 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 на основе средней площади домохозяйства 6 м2, мощность 2, фиксированное количество окружающих точек = 10, с использованием переменного радиуса поиска, фильтра нижних частот). и кубической свертки картографирования) пространственной интерполяции технологии [35]. Были созданы два типа тематических пространственных карт риска: тематические карты на основе HT и тематические карты чувствительности к переносчикам 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 переклассифицированы в общие классы предпочтений для различных уровней риска (т. е. высокий, средний и низкий/отсутствие риска). Затем каждый переклассифицированный растровый слой был умножен 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 в равной степени способствовали численности комаров (дополнительный файл 1: Таблица S2). Путем суммирования взвешенных тематических карт наложения создается и визуализируется на платформе ГИС окончательная составная карта риска. Окончательная карта рисков представлена и описана с использованием 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. Мы подготовили и выполнили слои ГИС и анализ с использованием ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA) для создания карт рисков.
Мы провели множественный регрессионный анализ для изучения комбинированного воздействия HT, ISV и IRSS (как описано в Таблице 1) на плотность комаров в доме (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 удалены из множественного регрессионного анализа. Для изучения взаимодействий термины взаимодействия для всех возможных комбинаций значимых переменных (найденных в одномерном анализе) были одновременно включены в множественный регрессионный анализ, а незначимые термины 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 были оценены с использованием корреляционного анализа между оценками риска домохозяйств и плотностью москитов (собранными из 6 контрольных домохозяйств и 6 интервенционных домохозяйств; за недели до и после внедрения IRS). Зоны пространственного риска были оценены с использованием среднего количества комаров, собранных из разных домохозяйств, и сравнены между группами риска (т. е. зонами низкого, среднего и высокого риска). В каждом раунде IRS 12 домохозяйств (4 домохозяйства в каждой из трех уровней зон риска; ночные сборы проводятся каждые 2, 4 и 12 недель после IRS) были случайным образом выбраны для сбора комаров с целью проверки комплексной карты риска. Те же данные о домохозяйствах (т. е. HT, VSI, IRSS и средняя плотность комаров) были использованы для проверки окончательной модели регрессии. Был проведен простой корреляционный анализ между полевыми наблюдениями и прогнозируемой моделью плотностью комаров в домохозяйствах.
Описательная статистика, такая как среднее, минимальное, максимальное, 95% доверительные интервалы (ДИ) и проценты, была рассчитана для обобщения энтомологических и связанных с IRS данных. Среднее количество/плотность и смертность серебряных клопов (остатки инсектицидного агента) с использованием параметрических тестов [парный выборочный t-тест (для нормально распределенных данных)] и непараметрических тестов (ранг знаков Уилкоксона) для сравнения эффективности между типами поверхностей в домах (т. е. BUU против CPLC, BUU против PMP и CPLC против PMP) тест для ненормально распределенных данных). Все анализы были выполнены с использованием программного обеспечения SPSS v.20 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США).
Был рассчитан охват домохозяйств в деревнях, где проводилось вмешательство, во время раундов IRS DDT и SP. Всего 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 вируса 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 вмешательства была полностью восприимчива к альфа-циперметрину (0,05%), поскольку средняя смертность, зарегистрированная в ходе испытания (24 часа), составила 100%. Наблюдаемый уровень нокдауна составил 85,9% (95% ДИ: 81,1–90,6%). Для ДДТ уровень нокдауна за 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 развилась полная устойчивость к ДДТ в месте вмешательства.
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 распыления 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 постоянно ниже 70% для всех типов стен во все временные точки после биопробы IRS. Средние экспериментальные показатели смертности для ДДТ и СП после 12 недель распыления составили 25,1% и 63,2% соответственно. три типа поверхности, самые высокие средние показатели смертности для ДДТ составили 61,1% (для PMP через 2 недели после IRS), 36,9% (для CPLC через 4 недели после IRS) и 28,9% (для CPLC через 4 недели после IRS). Минимальные показатели составляют 55% (для BUU, через 2 недели после IRS), 32,5% (для PMP, через 4 недели после IRS) и 20% (для PMP, 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 с течением времени, чем на поверхностях, обработанных CPLC и BUU.
Таблица 4 суммирует эффекты вмешательства (т. е. изменения численности комаров после IRS) раундов IRS на основе ДДТ и СП (дополнительный файл 1: Рисунок S1). Для DDT-IRS процентное сокращение численности серебристоногих жуков после интервала IRS составило 34,1% (через 2 недели), 25,9% (через 4 недели) и 14,1% (через 12 недель). Для SP-IRS темпы сокращения составили 90,5% (через 2 недели), 66,7% (через 4 недели) и 55,6% (через 12 недель). Наибольшее снижение численности серебристых креветок в контрольных домохозяйствах в отчетные периоды DDT и SP IRS составило 2,8% (через 2 недели) и 49,1% (через 2 недели) соответственно. В период SP-IRS снижение (до и после) численности белобрюхих фазанов было схожим в хозяйствах, где проводилось распыление (t(2) = – 9,09, P < 0,001), и в хозяйствах-дозорах (t(2) = – 1,29, P = 0,33). Выше по сравнению с DDT-IRS во все 3 временных интервала после IRS. Для обоих инсектицидов численность серебряных клопов увеличилась в хозяйствах-дозорах 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 фермах-дозорах было собрано 112 и 161 серебряная креветка соответственно.
Никаких существенных различий в плотности серебряных креветок не наблюдалось между группами домохозяйств (т. е. распыление против дозорных: t(2) = – 3,47, P = 0,07; распыление против контроля: t(2) = – 2,03 , P = 0,18; дозорные против контроля: в течение недель IRS после ДДТ, t(2) = − 0,59, P = 0,62). Напротив, существенные различия в плотности серебряных креветок наблюдались между группой распыления и контрольной группой (t(2) = – 11,28, P = 0,01) и между группой распыления и контрольной группой (t(2) = – 4, 42, P = 0,05). IRS через несколько недель после SP. Для SP-IRS существенных различий между семьями дозорных и контрольных не наблюдалось (t(2) = -0,48, P = 0,68). На рисунке 2 показаны средние плотности серебристобрюхих фазанов, наблюдаемые на фермах, полностью и частично обработанных колесами IRS. Не было никаких существенных различий в плотности полностью управляемых фазанов между полностью и частично управляемыми домохозяйствами (в среднем 7,3 и 2,7 на ловушку/ночь). DDT-IRS и SP-IRS соответственно), а некоторые домохозяйства были опрысканы 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 плотности серебристых креветок на полностью и частично опрыскиваемых фермах значительно различались между раундами SP и DDT IRS (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Расчетная средняя плотность серебристокрылых клопов в полностью и частично обработанных домохозяйствах в деревне 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 серебристой креветки до и через несколько недель после внедрения IRS (рис. 3, 4). . . Самый высокий балл риска для домохозяйств во время создания пространственной карты 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 «никакого 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 повторно их появят. Зона покрытия варьируется между зонами высокого (ДДТ 20,2%; СП 4,9%), среднего (ДДТ 22,3%; СП 4,6%) и низкого/отсутствия 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 СП-ИРС 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 СП-ИРС, и большая часть зоны (т. е. 53,6%) стала зоной низкого риска. В период DDT-IRS процент зон с высоким и низким риском, оцененных по объединенной карте риска, составил 35,5% (9498,1 км2) и 16,2% (4342,4 км2) соответственно. Плотности москитов, измеренные в обработанных и контрольных домохозяйствах до и через несколько недель после внедрения IRS, были нанесены на график и визуализированы на объединенной карте риска для каждого раунда IRS (т. е. DDT и SP) (рис. 3, 4). Было обнаружено хорошее соответствие между оценками риска домохозяйств и средней плотностью серебристых креветок, зарегистрированной до и после IRS (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, DDT Total после SP составил 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 был усилен в течение 4 недель после IRS. DDT-IRS оставался неэффективным для всех HT во все временные точки после внедрения IRS. Результаты полевой оценки области интегрированной карты риска обобщены в Таблице 5. Для раундов IRS средняя численность креветок-серебрянок и процент от 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. тех, которые были выбраны для сбора комаров) нанесено на карту и визуализировано в Дополнительном файле 1: Рисунок S2.
Три типа пространственных карт риска на основе ГИС (например, HT, IS и IRSS и комбинация HT, IS и IRSS) для определения зон риска появления щитников до и после обработки DDT-IRS в деревне Махнар, Лавапур, округ Вайшали (Бихар)
Три типа пространственных карт риска на основе ГИС (например, HT, IS и IRSS и комбинация HT, IS и IRSS) для определения зон риска распространения серебристо-пятнистой креветки (по сравнению с Харбангом)
Влияние DDT-(a, c, e, g, i) и SP-IRS (b, d, f, h, j) на различные уровни групп риска типа домохозяйства было рассчитано путем оценки «R2» между рисками домохозяйств. Оценка показателей домохозяйств и средней плотности P. argentipes за 2 недели до внедрения IRS и через 2, 4 и 12 недель после внедрения IRS в деревне Лавапур Махнар, округ Вайшали, 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 домохозяйстве. 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).
TR был исключен из окончательной модели, поскольку он был 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 проверки 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 VL в эндемичных штатах Индии к 2020 году [10]. С 2012 года Индия достигла значительного прогресса в снижении заболеваемости и смертности от VL [10]. Переход с ДДТ на СП в 2015 году стал серьезным изменением в истории IRS в Бихаре, Индия [38]. Чтобы понять пространственный риск VL и распространенность его переносчиков, было проведено несколько исследований на макроуровне. Однако, хотя пространственное распределение распространенности VL привлекло 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 IRS с использованием инсектицидов ДДТ и СП среди HT в рамках Национальной программы по контролю за переносчиками VL 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 принятие SP-IRS домохозяйствами было высоким во всех домохозяйствах, и что большинство домохозяйств были полностью обработаны. Результаты биопробы 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 остаточных эффектов важна для цикла программирования. Она определяет интервалы между раундами IRS, чтобы популяция оставалась защищенной до следующего распыления. Результаты биопробы конусов показали значительные различия в смертности между типами стеновых поверхностей 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 Silverleg, 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 «AI»), который составляет 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 распыления, за которым следуют поверхности BUU и PMP. Однако через две недели после IRS PMP зафиксировал самый высокий и второй по величине уровень смертности от DDT и SP 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 вызвана различными причинами, такими как состав химических веществ стены (повышенный pH, приводящий к быстрому разрушению некоторых пестицидов), скорость абсорбции (выше на почвенных стенах), наличие бактериального разложения и скорость деградации материалов стен, 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 сокращения 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 для обработанных домохозяйств 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 внедрения 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 было (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. распыленные против дозорных; распыленные против контрольных; дозорные против контрольных; полные против частичных). ). Две группы семей IRS и SP-IRS (т. е. дозорные против контрольных и полные против частичных). Однако существенные различия в плотности серебристых креветок между раундами ДДТ и SP-IRS наблюдались на частично и полностью распыленных 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 векторно-чувствительный инсектицид с самым высоким охватом IRS среди населения домохозяйств может иметь популяционный эффект на контроль комаров в домохозяйствах, которые не были распылены. Согласно результатам, SP имел лучший профилактический эффект против укусов комаров, чем DDT в первые дни после IRS. Кроме того, альфа-циперметрин относится к группе SP, имеет контактное раздражение и прямую токсичность для комаров и подходит для IRS [51, 52]. Это может быть одной из основных причин, по которой альфа-циперметрин оказывает минимальный эффект на аванпостах. Другое исследование [52] показало, что, хотя альфа-циперметрин продемонстрировал существующие ответы и высокие показатели нокдауна в лабораторных анализах и в хижинах, соединение не вызвало репеллентного ответа у комаров в контролируемых лабораторных условиях. cabin. 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%) Лавапур-Маханара находятся на самом высоком уровне риска появления и повторного появления москитов. Это, вероятно, главная причина, по которой Rawalpur Mahanar VL так популярен. Было обнаружено, что общие ISV и IRSS, а также окончательная объединенная карта риска дают более низкий процент областей 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%; оценки объединенной 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 (во время ИРС) и его применения;
Результаты оценки риска 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 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 неделе после внедрения IRS, значения за две недели до внедрения IRS и через 12 недель после внедрения IRS были почти одинаковыми; этот результат отражает значительное влияние воздействия SP-IRS на комаров, которое показало тенденцию к снижению с временным интервалом 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 серебристых 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 сочетании 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 использовались инструменты ГИС для картирования риска мест размножения переносчиков и пространственного распределения заболеваний на макроуровне [ 24 , 26 , 37 ].
Характеристики размещения и факторы риска для вмешательств на основе IRS были статистически оценены для использования в анализах плотности серебристых креветок. Хотя все шесть факторов (т. е. TF, TW, TR, DS, ISV и IRSS) были значительно связаны с местной численностью серебристых креветок в одномерных анализах, 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 исследуемой области подходят для мониторинга появления, восстановления и воспроизводства серебристых креветок. В ходе множественного регрессионного анализа TR не был признан значимым и поэтому не был выбран в окончательной модели. Окончательная модель была высокозначимой, с выбранными параметрами, объясняющими 89% плотности серебристых креветок. Результаты точности модели показали сильную корреляцию между прогнозируемой и наблюдаемой плотностью серебристых креветок. Наши результаты также подтверждают более ранние исследования, в которых обсуждались социально-экономические и жилищные факторы риска, связанные с распространенностью VL и пространственным распределением переносчика в сельском Бихаре [15, 29].
В этом исследовании мы не оценивали осаждение пестицидов на распыляемых 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, предполагаемая 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 территории 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 предоставить возможность выбора территорий для будущего строительства нового жилья (особенно выбор зон с низким уровнем риска). В целом, результаты этого исследования предоставляют разнообразную информацию, которая никогда ранее не изучалась на микроскопическом уровне. Самое главное, что пространственное представление карты риска деревни помогает идентифицировать и группировать 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 выработали устойчивость (т. е. обладают высокой устойчивостью) к ДДТ, и появление комаров наблюдалось сразу после 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 лучшего принятия сообществом 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 IRS не было достигнуто. Это исследование дает хорошую отправную точку для обсуждения, и его результаты требуют дальнейшего изучения для выявления реальных 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 определения зон риска для мониторинга появления и повторного появления песчаных масс до и после встреч IRS. Кроме того, пространственные карты риска обеспечивают всестороннее понимание масштабов и характера зон риска на разных уровнях, которые невозможно изучить с помощью традиционных полевых обследований и обычных методов сбора данных. Микропространственная информация о риске, собранная с помощью карт ГИС, может помочь ученым и исследователям общественного здравоохранения разрабатывать и внедрять новые стратегии контроля (т. е. 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: отчет о заседании Комитета экспертов Всемирной организации здравоохранения по борьбе с лейшманиозом. 2010. 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 контролю трансмиссивных заболеваний (NVBDCP). Ускорить программу уничтожения Кала-Азар. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Дата доступа: 17 апреля 2018 г.
Муниарадж М. При слабой надежде на искоренение кала-азара (висцерального лейшманиоза) к 2010 году, вспышки которого периодически происходят в Индии, следует ли винить меры по борьбе с переносчиками или коинфекцию вируса иммунодефицита человека или лечение? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Такур К.П. Новая стратегия искоренения кала-азара в сельском Бихаре. Индийский журнал медицинских исследований. 2007;126:447–51.
Время публикации: 20 мая 2024 г.