İç mekan kalıcı ilaçlama (IRS), Hindistan'da viseral leishmaniasis (VL) vektör kontrol çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. IRS kontrollerinin farklı hane tipleri üzerindeki etkisi hakkında çok az şey bilinmektedir. Burada, böcek ilaçları kullanılarak yapılan IRS'nin bir köydeki tüm hane tipleri için aynı kalıcı ve müdahale etkilerine sahip olup olmadığını değerlendiriyoruz. Ayrıca, mikro ölçekte vektörlerin mekansal ve zamansal dağılımını incelemek için hane özellikleri, pestisit duyarlılığı ve IRS durumuna dayalı olarak birleştirilmiş mekansal risk haritaları ve sivrisinek yoğunluğu analiz modelleri geliştirdik.
Çalışma, Bihar'ın Vaishali bölgesindeki Mahnar bloğunun iki köyünde gerçekleştirildi. İki insektisit [diklorodifeniltrikloroetan (DDT %50) ve sentetik piretroidler (SP %5)] kullanılarak yapılan iç mekan ilaçlaması (IRS) ile VL vektörlerinin (P. argentipes) kontrolü değerlendirildi. İnsektisitlerin farklı duvar tiplerindeki zamansal kalıcılık etkinliği, Dünya Sağlık Örgütü tarafından önerilen koni biyolojik test yöntemi kullanılarak değerlendirildi. Yerli gümüş balıklarının insektisitlere duyarlılığı, in vitro biyolojik test kullanılarak incelendi. Konutlarda ve hayvan barınaklarında IRS öncesi ve sonrası sivrisinek yoğunlukları, Hastalık Kontrol Merkezleri tarafından kurulan ışık tuzakları kullanılarak akşam 18:00 ile sabah 06:00 saatleri arasında izlendi. Sivrisinek yoğunluğu analizi için en uygun model, çoklu lojistik regresyon analizi kullanılarak geliştirildi. Vektör pestisit duyarlılığının hane tipi bazında dağılımını haritalamak için CBS tabanlı mekansal analiz teknolojisi kullanıldı ve hane IRS durumu, gümüş karideslerinin mekansal ve zamansal dağılımını açıklamak için kullanıldı.
Gümüş sivrisinekler SP'ye karşı çok hassastır (%100), ancak DDT'ye karşı yüksek direnç gösterir ve ölüm oranı %49,1'dir. SP-IRS'nin, tüm hane tipleri arasında DDT-IRS'ye göre daha iyi halk kabulü gördüğü bildirilmiştir. Kalıcı etki farklı duvar yüzeylerinde değişiklik göstermiştir; hiçbir böcek ilacı Dünya Sağlık Örgütü'nün IRS için önerdiği etki süresini karşılamamıştır. Tüm IRS sonrası zaman noktalarında, SP-IRS'ye bağlı koku böceği azalması, hane grupları (yani, ilaçlama yapanlar ve gözlemciler) arasında DDT-IRS'ye göre daha fazla olmuştur. Birleşik mekansal risk haritası, SP-IRS'nin tüm hane tipi risk alanlarında DDT-IRS'ye göre sivrisinekler üzerinde daha iyi bir kontrol etkisine sahip olduğunu göstermektedir. Çok düzeyli lojistik regresyon analizi, gümüş karides yoğunluğuyla güçlü bir şekilde ilişkili beş risk faktörünü belirlemiştir.
Bu sonuçlar, Bihar'da viseral leishmaniasis'in kontrolünde kullanılan IRS uygulamaları hakkında daha iyi bir anlayış sağlayacak ve bu da durumun iyileştirilmesi için gelecekteki çabalara rehberlik etmeye yardımcı olabilir.
Viseral leishmaniasis (VL), kala-azar olarak da bilinen, Leishmania cinsi protozoan parazitlerin neden olduğu, endemik, ihmal edilmiş tropikal vektör kaynaklı bir hastalıktır. İnsanların tek rezervuar konakçı olduğu Hint alt kıtasında (IS), parazit (yani Leishmania donovani), enfekte dişi sivrisineklerin (Phlebotomus argentipes) ısırıkları yoluyla insanlara bulaşır [1, 2]. Hindistan'da VL, ağırlıklı olarak dört orta ve doğu eyalette bulunur: Bihar, Jharkhand, Batı Bengal ve Uttar Pradesh. Bazı salgınlar ayrıca Madhya Pradesh (Orta Hindistan), Gujarat (Batı Hindistan), Tamil Nadu ve Kerala (Güney Hindistan) ile Himachal Pradesh ve Jammu ve Keşmir dahil olmak üzere kuzey Hindistan'ın Himalayalar altı bölgelerinde de bildirilmiştir. 3]. Endemik eyaletler arasında Bihar, VL'den etkilenen 33 ilçesiyle Hindistan'daki toplam vakaların %70'inden fazlasını oluşturan yüksek oranda endemik bir eyalettir [4]. Bölgede yaklaşık 99 milyon insan risk altındadır ve yıllık ortalama vaka sayısı 6.752'dir (2013-2017).
Bihar ve Hindistan'ın diğer bölgelerinde, VL kontrol çabaları üç ana stratejiye dayanmaktadır: erken vaka tespiti, etkili tedavi ve evlerde ve hayvan barınaklarında iç mekan insektisit püskürtmesi (IRS) kullanılarak vektör kontrolü [ 4 , 5 ]. Sıtma karşıtı kampanyaların bir yan etkisi olarak, IRS, 1960'larda diklorodifeniltrikloroetan (DDT %50 WP, 1 g aktif madde/m2) kullanılarak VL'yi başarıyla kontrol altına aldı ve programlı kontrol 1977 ve 1992'de VL'yi başarıyla kontrol altına aldı [5 , 6 ]. Bununla birlikte, son çalışmalar gümüş karınlı karideslerin DDT'ye karşı yaygın direnç geliştirdiğini doğruladı [4,7,8]. 2015 yılında, Ulusal Vektör Kaynaklı Hastalık Kontrol Programı (NVBDCP, Yeni Delhi), IRS'yi DDT'den sentetik piretroidlere (SP; alfa-sipermetrin %5 WP, 25 mg aktif madde/m2) geçirdi [7, 9 ]. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), 2020 yılına kadar VL'yi ortadan kaldırmayı hedeflemiştir (yani sokak/blok düzeyinde yılda 10.000 kişide <1 vaka) [10]. Birçok çalışma, IRS'nin kum sineği yoğunluğunu en aza indirmede diğer vektör kontrol yöntemlerinden daha etkili olduğunu göstermiştir [11,12,13]. Yakın zamanda yapılan bir model ayrıca, yüksek salgın ortamlarında (yani kontrol öncesi salgın oranı 5/10.000), hanelerin %80'ini kapsayan etkili bir IRS'nin ortadan kaldırma hedeflerine bir ila üç yıl daha erken ulaşabileceğini öngörmektedir [14]. VL, endemik bölgelerdeki en yoksul kırsal toplulukları etkiler ve vektör kontrolü yalnızca IRS'ye dayanır, ancak bu kontrol önleminin farklı hane türleri üzerindeki kalıcı etkisi müdahale alanlarında sahada hiç incelenmemiştir [15, 16]. Ayrıca, VL ile mücadele için yoğun çalışmalardan sonra, bazı köylerdeki salgın birkaç yıl sürdü ve sıcak noktalara dönüştü [17]. Bu nedenle, farklı hane tiplerinde IRS'nin sivrisinek yoğunluğu izlemesi üzerindeki kalıcı etkisinin değerlendirilmesi gereklidir. Ek olarak, mikro ölçekli jeo-uzamsal risk haritalaması, müdahaleden sonra bile sivrisinek popülasyonlarını daha iyi anlamaya ve kontrol etmeye yardımcı olacaktır. Coğrafi bilgi sistemleri (GIS), çeşitli amaçlar için farklı coğrafi, çevresel ve sosyo-demografik veri kümelerinin depolanmasını, üst üste bindirilmesini, manipülasyonunu, analizini, alınmasını ve görselleştirilmesini sağlayan dijital haritalama teknolojilerinin bir kombinasyonudur [18, 19, 20]. Küresel konumlandırma sistemi (GPS), yeryüzünün bileşenlerinin uzamsal konumunu incelemek için kullanılır [21, 22]. GIS ve GPS tabanlı uzamsal modelleme araçları ve teknikleri, uzamsal ve zamansal hastalık değerlendirmesi ve salgın tahmini, kontrol stratejilerinin uygulanması ve değerlendirilmesi, patojenlerin çevresel faktörlerle etkileşimleri ve uzamsal risk haritalaması gibi çeşitli epidemiyolojik yönlere uygulanmıştır [20, 23, 24, 25, 26]. Jeo-uzamsal risk haritalarından toplanan ve elde edilen bilgiler, zamanında ve etkili kontrol önlemlerini kolaylaştırabilir.
Bu çalışma, Hindistan'ın Bihar eyaletindeki Ulusal VL Vektör Kontrol Programı kapsamında hane halkı düzeyinde DDT ve SP-IRS müdahalesinin kalıcı etkinliğini ve etkisini değerlendirmiştir. Ek amaçlar arasında, mikro ölçekli sivrisineklerin mekansal ve zamansal dağılım hiyerarşisini incelemek için konut özelliklerine, insektisit vektör duyarlılığına ve hane halkı IRS durumuna dayalı birleşik bir mekansal risk haritası ve sivrisinek yoğunluğu analiz modeli geliştirmek yer almıştır.
Çalışma, Ganga'nın kuzey kıyısındaki Vaishali bölgesinin Mahnar bloğunda gerçekleştirildi (Şekil 1). Mahnar, yılda ortalama 56,7 VL vakası (2012-2014'te 170 vaka) ile oldukça endemik bir bölgedir; yıllık insidans oranı 10.000 nüfus başına 2,5-3,7 vakadır. İki köy seçildi: Kontrol bölgesi olarak Chakeso (Şekil 1d1; son beş yılda VL vakası yok) ve endemik bölge olarak Lavapur Mahanar (Şekil 1d2; yılda 1000 kişi başına 5 veya daha fazla vaka ile oldukça endemik). Köyler üç ana kritere göre seçildi: konum ve erişilebilirlik (yani yıl boyunca kolay erişime sahip bir nehir üzerinde yer alması), demografik özellikler ve hane sayısı (yani en az 200 hane; Chakeso'da ortalama hane büyüklüğüne sahip 202 ve 204 hane bulunmaktadır). Çalışmada, hane halkı sayısı (sırasıyla 4,9 ve 5,1 kişi) ve hane tipi (HT) ve dağılımlarının niteliği (yani rastgele dağılmış karışık HT) incelenmiştir. Her iki çalışma köyü de Makhnar kasabasına ve ilçe hastanesine 500 m mesafede yer almaktadır. Çalışma, çalışma köylerinin sakinlerinin araştırma faaliyetlerine çok aktif bir şekilde katıldığını göstermiştir. Eğitim köyündeki evler [1-2 yatak odası, 1 bitişik balkon, 1 mutfak, 1 banyo ve 1 ahır (bitişik veya ayrı)] tuğla/kerpiç duvarlar ve kerpiç zeminler, kireç çimento sıvalı tuğla duvarlar ve çimento zeminler, sıvasız ve boyasız tuğla duvarlar, kil zeminler ve sazdan çatıdan oluşmaktadır. Vaishali bölgesinin tamamı, yağışlı bir mevsim (Temmuz-Ağustos) ve kuru bir mevsim (Kasım-Aralık) ile nemli subtropikal bir iklime sahiptir. Yıllık ortalama yağış miktarı 720,4 mm (aralık 736,5-1076,7 mm), bağıl nem %65±5 (aralık %16-79), ortalama aylık sıcaklık ise 17,2-32,4°C'dir. Mayıs ve Haziran en sıcak aylardır (sıcaklıklar 39–44 °C), Ocak ise en soğuk aydır (7–22 °C).
Çalışma alanının haritası, Hindistan haritasında Bihar'ın konumunu (a) ve Bihar haritasında Vaishali bölgesinin konumunu (b) göstermektedir. Makhnar Blok (c) Çalışma için iki köy seçilmiştir: Kontrol bölgesi olarak Chakeso ve müdahale bölgesi olarak Lavapur Makhnar.
Ulusal Kalaazar Kontrol Programı kapsamında, Bihar Toplum Sağlık Kurulu (SHSB), 2015 ve 2016 yıllarında iki tur yıllık IRS uygulaması gerçekleştirdi (birinci tur, Şubat-Mart; ikinci tur, Haziran-Temmuz)[4]. Tüm IRS faaliyetlerinin etkin bir şekilde uygulanmasını sağlamak için, Hindistan Tıbbi Araştırma Konseyi'nin (ICMR; Yeni Delhi) bir yan kuruluşu olan Rajendra Memorial Tıp Enstitüsü (RMRIMS; Bihar), Patna tarafından bir mikro eylem planı hazırlanmıştır. IRS köyleri iki ana kritere göre seçilmiştir: köyde VL ve retrodermal kala-azar (RPKDL) vakalarının geçmişi (yani, uygulama yılı da dahil olmak üzere son 3 yıldaki herhangi bir dönemde 1 veya daha fazla vaka bulunan köyler). “Sıcak noktalar” çevresindeki endemik olmayan köyler (yani ≥ 2 yıl boyunca sürekli olarak vaka bildiren veya 1000 kişide ≥ 2 vaka bildiren köyler) ve yeni endemik köyler (son 3 yılda vaka bildirmeyen) [17]'de bildirilen uygulama yılının son yılındaki köyler. Ulusal vergilendirmenin ilk turunu uygulayan komşu köyler ve yeni köyler, ulusal vergilendirme eylem planının ikinci turuna da dahil edilmiştir. 2015 yılında, müdahale çalışması köylerinde DDT (DDT %50 WP, 1 g aktif madde/m2) kullanılarak iki tur IRS yapılmıştır. 2016 yılından itibaren IRS, sentetik piretroidler (SP; alfa-siypermethrin %5 VP, 25 mg aktif madde/m2) kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Püskürtme işlemi, basınç ekranı, değişken akış valfi (1,5 bar) ve gözenekli yüzeyler için 8002 düz jet nozulu bulunan bir Hudson Xpert pompa (13,4 L) kullanılarak gerçekleştirildi [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar), hane ve köy düzeyinde IRS'yi izledi ve ilk 1-2 gün içinde mikrofonlar aracılığıyla köylülere IRS hakkında ön bilgiler verdi. Her IRS ekibi, IRS ekibinin performansını izlemek için bir monitör (RMRIMS tarafından sağlandı) ile donatılmıştır. Ombudsmanlar, IRS ekipleriyle birlikte, hane reislerini IRS'nin faydalı etkileri konusunda bilgilendirmek ve güvence vermek için tüm hanelere görevlendirildi. İki tur IRS araştırması sırasında, çalışma köylerindeki genel hane kapsamı en az %80'e ulaştı [4]. Müdahale köyündeki tüm haneler için her iki IRS turunda da püskürtme durumu (yani, püskürtme yok, kısmi püskürtme ve tam püskürtme; Ek Dosya 1: Tablo S1'de tanımlanmıştır) kaydedildi.
Çalışma Haziran 2015 ile Temmuz 2016 arasında yürütüldü. IRS, müdahale öncesi (yani müdahaleden 2 hafta önce; temel anket) ve müdahale sonrası (yani müdahaleden 2, 4 ve 12 hafta sonra; takip anketleri) izleme, yoğunluk kontrolü ve her IRS turunda kum sineği önleme için hastalık merkezlerini kullandı. Her hanede bir gece (yani 18:00 ile 06:00 arası) ışık tuzağı [28]. Işık tuzakları yatak odalarına ve hayvan barınaklarına yerleştirildi. Müdahale çalışmasının yürütüldüğü köyde, IRS'den önce 48 hanede kum sineği yoğunluğu test edildi (IRS gününden önceki güne kadar 4 gün boyunca günde 12 hane). Dört ana hane grubunun her birinden 12 hane seçildi (yani düz kil sıva (PMP), çimento sıva ve kireç kaplama (CPLC) haneleri, sıvasız ve boyasız tuğla (BUU) ve saz çatılı (TH) haneler). Bundan sonra, IRS toplantısından sonra sivrisinek yoğunluğu verilerini toplamaya devam etmek için (IRS öncesi 48 haneden) sadece 12 hane seçildi. DSÖ önerilerine göre, müdahale grubundan (IRS tedavisi alan haneler) ve gözlem grubundan (müdahale köylerindeki haneler, IRS iznini reddeden hane sahipleri) 6 hane seçildi [28]. Kontrol grubundan (VL eksikliği nedeniyle IRS uygulanmayan komşu köylerdeki haneler), iki IRS seansından önce ve sonra sivrisinek yoğunluklarını izlemek için sadece 6 hane seçildi. Her üç sivrisinek yoğunluğu izleme grubu (yani müdahale, gözlem ve kontrol) için, haneler üç risk seviyesi grubundan (yani düşük, orta ve yüksek; her risk seviyesinden iki hane) seçildi ve HT risk özellikleri sınıflandırıldı (modüller ve yapılar sırasıyla Tablo 1 ve Tablo 2'de gösterilmiştir) [29, 30]. Gruplar arasında önyargılı sivrisinek yoğunluğu tahminlerini ve karşılaştırmalarını önlemek için her risk seviyesinden iki hane seçildi. Müdahale grubunda, IRS sonrası sivrisinek yoğunlukları iki tür IRS uygulanan hanede izlendi: tamamen ilaçlanmış (n = 3; risk grubu seviyesi başına 1 hane) ve kısmen ilaçlanmış (n = 3; risk grubu seviyesi başına 1 hane).
Test tüplerinde toplanan tüm saha yakalanmış sivrisinekler laboratuvara transfer edildi ve test tüpleri kloroforma batırılmış pamuk kullanılarak öldürüldü. Gümüş kum sinekleri, standart tanımlama kodları [31] kullanılarak morfolojik özelliklere göre cinsiyetlendirildi ve diğer böceklerden ve sivrisineklerden ayrıldı. Daha sonra tüm erkek ve dişi gümüş karidesler ayrı ayrı %80 alkolde konserve edildi. Tuzak başına/gece sivrisinek yoğunluğu aşağıdaki formül kullanılarak hesaplandı: toplanan toplam sivrisinek sayısı/gece kurulan ışık tuzaklarının sayısı. DDT ve SP kullanılarak yapılan IRS'ye bağlı sivrisinek bolluğundaki yüzde değişim (SFC) aşağıdaki formül kullanılarak tahmin edildi [32]:
Burada A, müdahale uygulanan hanehalkları için temel ortalama SFC'yi, B, müdahale uygulanan hanehalkları için IRS ortalama SFC'yi, C, kontrol/gözlem hanehalkları için temel ortalama SFC'yi ve D, IRS kontrol/gözlem hanehalkları için ortalama SFC'yi temsil etmektedir.
Negatif ve pozitif değerler olarak kaydedilen müdahale etkisi sonuçları, IRS sonrasında SFC'de sırasıyla azalma ve artışı göstermektedir. IRS sonrasında SFC, başlangıçtaki SFC ile aynı kalırsa, müdahale etkisi sıfır olarak hesaplanmıştır.
Dünya Sağlık Örgütü Pestisit Değerlendirme Şeması'na (WHOPES) göre, yerli gümüşbacaklı karideslerin DDT ve SP pestisitlerine duyarlılığı, standart in vitro biyolojik testler kullanılarak değerlendirilmiştir [33]. Sağlıklı ve beslenmemiş dişi gümüşbacaklı karidesler (grup başına 18-25 SF), Dünya Sağlık Örgütü Pestisit Duyarlılık Test Kiti [4,9, 33,34] kullanılarak Universiti Sains Malaysia'dan (USM, Malezya; Dünya Sağlık Örgütü tarafından koordine edilen) elde edilen pestisitlere maruz bırakılmıştır. Her bir pestisit biyolojik test seti sekiz kez test edilmiştir (dört test tekrarı, her biri kontrol ile eş zamanlı olarak çalıştırılmıştır). Kontrol testleri, USM tarafından sağlanan risella (DDT için) ve silikon yağı (SP için) ile önceden emdirilmiş kağıt kullanılarak gerçekleştirilmiştir. 60 dakika maruz kaldıktan sonra, sivrisinekler WHO tüplerine yerleştirilmiş ve %10'luk şeker çözeltisine batırılmış emici pamuk verilmiştir. 1 saat sonra öldürülen sivrisinek sayısı ve 24 saat sonraki nihai ölüm oranı gözlemlenmiştir. Direnç durumu, Dünya Sağlık Örgütü yönergelerine göre tanımlanmıştır: %98-100 ölüm oranı duyarlılığı, %90-98 olası direnci (teyit gerektiren) ve %90'dan az ölüm oranı direnci gösterir [33, 34]. Kontrol grubundaki ölüm oranı %0 ile %5 arasında değiştiği için, ölüm oranına ilişkin herhangi bir düzeltme yapılmamıştır.
Alan koşullarında yerli termitler üzerindeki insektisitlerin biyolojik etkinliği ve kalıcı etkileri değerlendirildi. Üç müdahale evinde (her biri düz kil sıva veya PMP, çimento sıva ve kireç kaplama veya CPLC, sıvasız ve boyasız tuğla veya BUU olan birer ev) püskürtmeden 2, 4 ve 12 hafta sonra. Işık tuzakları içeren koniler üzerinde standart bir WHO biyolojik testi yapıldı. [27, 32]. Düzensiz duvarlar nedeniyle ev ısıtması hariç tutuldu. Her analizde, tüm deneysel evlerde 12 koni kullanıldı (ev başına dört koni, her duvar yüzey tipi için bir tane). Koniler odanın her duvarına farklı yüksekliklerde takıldı: biri baş hizasında (1,7 ila 1,8 m), ikisi bel hizasında (0,9 ila 1 m) ve biri dizin altında (0,3 ila 0,5 m). Her bir WHO plastik koni odasına (hane tipi başına bir koni) kontrol olarak on beslenmemiş dişi sivrisinek (koni başına 10; bir aspiratör kullanılarak kontrol parselinden toplanmıştır) yerleştirildi. 30 dakika maruz kaldıktan sonra, sivrisinekler dirsekli bir aspiratör kullanılarak koni odasından dikkatlice çıkarıldı ve beslenmeleri için %10 şeker çözeltisi içeren WHO tüplerine aktarıldı. 24 saat sonraki nihai ölüm oranı 27 ± 2°C ve %80 ± 10 bağıl nemde kaydedildi. %5 ile %20 arasında puan alan ölüm oranları, Abbott formülü [27] kullanılarak aşağıdaki gibi ayarlandı:
Burada P, düzeltilmiş ölüm oranı, P1, gözlemlenen ölüm yüzdesi ve C, kontrol ölüm yüzdesidir. Kontrol ölüm oranı >%20 olan denemeler atıldı ve yeniden çalıştırıldı [27, 33].
Müdahale köyünde kapsamlı bir hane halkı araştırması yapıldı. Her hanenin GPS konumu, tasarım ve malzeme türü, konut ve müdahale durumuyla birlikte kaydedildi. GIS platformu, köy, ilçe, bölge ve eyalet düzeylerinde sınır katmanlarını içeren dijital bir coğrafi veritabanı geliştirdi. Tüm hane konumları, köy düzeyindeki GIS nokta katmanları kullanılarak coğrafi olarak etiketlendi ve öznitelik bilgileri bağlandı ve güncellendi. Her hane yerinde, HT, insektisit vektör duyarlılığı ve IRS durumu (Tablo 1) [11, 26, 29, 30] temelinde risk değerlendirildi. Daha sonra tüm hane konum noktaları, ters mesafe ağırlıklandırma (IDW; çözünürlük 6 m2'lik ortalama hane alanı, 2. kuvvet, sabit çevre noktası sayısı = 10, değişken arama yarıçapı, düşük geçiş filtresi ve kübik evrişim haritalama) mekansal enterpolasyon teknolojisi kullanılarak tematik haritalara dönüştürüldü [35]. İki tür tematik mekansal risk haritası oluşturuldu: HT tabanlı tematik haritalar ve pestisit vektör duyarlılığı ve IRS durumu (ISV ve IRSS) tematik haritaları. Daha sonra iki tematik risk haritası, ağırlıklı üst üste bindirme analizi kullanılarak birleştirildi [36]. Bu işlem sırasında, raster katmanları farklı risk seviyeleri için genel tercih sınıflarına yeniden sınıflandırıldı (yani, yüksek, orta ve düşük/risk yok). Yeniden sınıflandırılan her raster katmanı, sivrisinek bolluğunu destekleyen parametrelerin göreceli önemine (çalışma köylerindeki yaygınlık, sivrisinek üreme alanları ve dinlenme ve beslenme davranışına dayanarak) atanan ağırlıkla çarpıldı [26, 29, 30, 37]. Her iki konu risk haritası da sivrisinek bolluğuna eşit katkıda bulundukları için 50:50 oranında ağırlıklandırıldı (Ek dosya 1: Tablo S2). Ağırlıklı üst üste bindirme tematik haritalarının toplanmasıyla, nihai bir bileşik risk haritası oluşturuldu ve GIS platformunda görselleştirildi. Son risk haritası, aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanan Kum Sineği Risk Endeksi (SFRI) değerleri cinsinden sunulmakta ve açıklanmaktadır:
Formülde P, risk endeksi değerini, L, her hanehalkının bulunduğu yer için genel risk değerini ve H, çalışma alanındaki bir hanehalkı için en yüksek risk değerini temsil etmektedir. Risk haritaları oluşturmak için ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, ABD) kullanarak GIS katmanları hazırladık ve analizler gerçekleştirdik.
HT, ISV ve IRSS'nin (Tablo 1'de açıklandığı gibi) ev sivrisineği yoğunlukları üzerindeki birleşik etkilerini incelemek için çoklu regresyon analizleri gerçekleştirdik (n = 24). Çalışmada kaydedilen IRS müdahalesine dayalı konut özellikleri ve risk faktörleri açıklayıcı değişkenler olarak, sivrisinek yoğunluğu ise yanıt değişkeni olarak kullanıldı. Kum sineği yoğunluğu ile ilişkili her bir açıklayıcı değişken için tek değişkenli Poisson regresyon analizleri yapıldı. Tek değişkenli analiz sırasında, anlamlı olmayan ve P değeri %15'ten büyük olan değişkenler çoklu regresyon analizinden çıkarıldı. Etkileşimleri incelemek için, anlamlı değişkenlerin (tek değişkenli analizde bulunan) tüm olası kombinasyonları için etkileşim terimleri eş zamanlı olarak çoklu regresyon analizine dahil edildi ve anlamlı olmayan terimler, nihai modeli oluşturmak için adım adım modelden çıkarıldı.
Hane halkı düzeyinde risk değerlendirmesi iki şekilde gerçekleştirildi: hane halkı düzeyinde risk değerlendirmesi ve harita üzerinde risk alanlarının birleşik mekansal değerlendirmesi. Hane halkı düzeyindeki risk tahminleri, hane halkı risk tahminleri ile kum sineği yoğunlukları (6 gözlem hanesinden ve 6 müdahale hanesinden toplanan; IRS uygulamasından haftalar önce ve sonra) arasındaki korelasyon analizi kullanılarak tahmin edildi. Mekansal risk bölgeleri, farklı hanelerden toplanan ortalama sivrisinek sayısı kullanılarak tahmin edildi ve risk grupları (yani düşük, orta ve yüksek risk bölgeleri) arasında karşılaştırıldı. Her IRS turunda, kapsamlı risk haritasını test etmek için rastgele 12 hane (üç risk bölgesi seviyesinin her birinde 4 hane; gece toplama işlemleri IRS'den sonra 2, 4 ve 12 haftada bir gerçekleştirilir) seçilerek sivrisinek toplandı. Aynı hane halkı verileri (yani HT, VSI, IRSS ve ortalama sivrisinek yoğunluğu) nihai regresyon modelini test etmek için kullanıldı. Saha gözlemleri ile model tarafından tahmin edilen hane halkı sivrisinek yoğunlukları arasında basit bir korelasyon analizi yapıldı.
Entomolojik ve IRS ile ilgili verileri özetlemek için ortalama, minimum, maksimum, %95 güven aralıkları (GA) ve yüzdeler gibi tanımlayıcı istatistikler hesaplandı. Gümüş böceklerinin (böcek öldürücü madde kalıntıları) ortalama sayısı/yoğunluğu ve ölüm oranı, parametrik testler [normal dağılımlı veriler için eşleştirilmiş örneklem t-testi] ve evlerdeki yüzey tipleri arasındaki etkinliği karşılaştırmak için parametrik olmayan testler (Wilcoxon işaretli sıralama testi) kullanılarak analiz edildi (yani, BUU ile CPLC, BUU ile PMP ve CPLC ile PMP, normal dağılımlı olmayan veriler için). Tüm analizler SPSS v.20 yazılımı (SPSS Inc., Chicago, IL, ABD) kullanılarak gerçekleştirildi.
DDT ve SP uygulamaları sırasında müdahale köylerindeki hane halkı kapsama oranı hesaplandı. Her iki uygulamada da toplam 205 hane halkı ilaçlama aldı; bunlardan 179 hane (%87,3) DDT uygulamasında ve 194 hane (%94,6) SP uygulamasında VL vektör kontrolü için ilaçlandı. İlaçlama yapılan hane halkı oranı, SP-IRS uygulamasında (%86,3) DDT-IRS uygulamasına (%52,7) göre daha yüksekti. DDT uygulamasında ilaçlamadan vazgeçen hane halkı sayısı 26 (%12,7), SP uygulamasında ise 11 (%5,4) idi. DDT ve SP uygulamalarında kısmen ilaçlanan hane halkı sayısı sırasıyla 71 (toplam ilaçlanan hane halkının %34,6'sı) ve 17 (toplam ilaçlanan hane halkının %8,3'ü) olarak kaydedildi.
DSÖ pestisit direnci kılavuzlarına göre, müdahale bölgesindeki gümüş karides popülasyonu, deneme süresince (24 saat) bildirilen ortalama ölüm oranı %100 olduğundan, alfa-sipermetrine (%0,05) tamamen duyarlıydı. Gözlemlenen bayılma oranı %85,9 ( %95 CI: %81,1–%90,6) idi. DDT için 24 saatte bayılma oranı %22,8 (%95 CI: %11,5–%34,1) ve ortalama elektronik test ölüm oranı %49,1 (%95 CI: %41,9–%56,3) idi. Sonuçlar, gümüş karideslerin müdahale bölgesinde DDT'ye karşı tam direnç geliştirdiğini gösterdi.
Tablo 3'te, DDT ve SP ile işlem görmüş farklı yüzey tipleri için (IRS uygulamasından sonra farklı zaman aralıklarında) konilerin biyolojik analiz sonuçları özetlenmiştir. Verilerimiz, 24 saat sonra her iki insektisit için de (BUU ile CPLC karşılaştırması: t(2)= – 6,42, P = 0,02; BUU ile PMP karşılaştırması: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC ile PMP karşılaştırması: t(2)= 1,03, P = 0,41 (DDT-IRS ve BUU için) CPLC: t(2)= − 5,86, P = 0,03 ve PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC ve PMP karşılaştırması: t(2) = 3,01, P = 0,10 ve SP karşılaştırması: t(2) = 9,70, P = 0,01); ölüm oranlarının zamanla sürekli olarak azaldığını gösterdi. SP-IRS için: tüm duvar tipleri için püskürtmeden 2 hafta sonra (yani Genel olarak %95,6 ve sadece CPLC duvarları için püskürtmeden 4 hafta sonra (yani %82,5). DDT grubunda, IRS biyolojik testinden sonraki tüm zaman noktalarında tüm duvar tipleri için ölüm oranı sürekli olarak %70'in altında kaldı. 12 haftalık püskürtmeden sonra DDT ve SP için ortalama deneysel ölüm oranları sırasıyla %25,1 ve %63,2 idi. Üç yüzey tipinde, DDT ile en yüksek ortalama ölüm oranları %61,1 (IRS'den 2 hafta sonra PMP için), %36,9 (IRS'den 4 hafta sonra CPLC için) ve %28,9 (IRS'den 4 hafta sonra CPLC için) idi. Minimum oranlar ise %55 (IRS'den 2 hafta sonra BUU için), %32,5 (IRS'den 4 hafta sonra PMP için) ve %20 (IRS'den 4 hafta sonra PMP için) idi (ABD IRS). SP için, tüm yüzey tipleri için en yüksek ortalama ölüm oranları sırasıyla %97,2 (CPLC için, IRS'den 2 hafta sonra), %82,5 (CPLC için, IRS'den 4 hafta sonra) ve %67,5 (CPLC için, IRS'den 4 hafta sonra) ve %58,3 (PMP için, IRS'den 12 hafta sonra) olmuştur. En düşük oranlar ise sırasıyla %94,4 (BUU için, IRS'den 2 hafta sonra), %75 (PMP için, IRS'den 4 hafta sonra) ve %58,3 (PMP için, IRS'den 12 hafta sonra) olmuştur. Her iki insektisit için de, PMP ile işlem görmüş yüzeylerdeki ölüm oranı, CPLC ve BUU ile işlem görmüş yüzeylere göre zaman aralıklarında daha hızlı değişmiştir.
Tablo 4, DDT ve SP bazlı IRS uygulamalarının müdahale etkilerini (yani, IRS sonrası sivrisinek sayısındaki değişiklikleri) özetlemektedir (Ek dosya 1: Şekil S1). DDT-IRS için, IRS aralığından sonra gümüş bacaklı böceklerdeki azalma yüzdeleri sırasıyla %34,1 (2. haftada), %25,9 (4. haftada) ve %14,1 (12. haftada) olmuştur. SP-IRS için azalma oranları ise %90,5 (2. haftada), %66,7 (4. haftada) ve %55,6 (12. haftada) olmuştur. DDT ve SP IRS raporlama dönemlerinde gözlem yapılan hanelerde gümüş karides sayısındaki en büyük düşüşler sırasıyla %2,8 (2. haftada) ve %49,1 (2. haftada) olmuştur. SP-IRS dönemi boyunca, ilaçlama yapılan hanelerde (t(2)= – 9,09, P < 0,001) ve gözlem yapılan hanelerde (t(2) = – 1,29, P = 0,33) beyaz karınlı sülünlerin azalması (öncesi ve sonrası) benzerdi. IRS'den sonraki 3 zaman aralığının tamamında DDT-IRS'ye kıyasla daha yüksekti. Her iki insektisit için de, IRS'den 12 hafta sonra gözlem yapılan hanelerde gümüş böceği bolluğu arttı (yani, SP ve DDT için sırasıyla %3,6 ve %9,9). IRS'yi takip eden SP ve DDT toplantılarında, gözlem çiftliklerinden sırasıyla 112 ve 161 gümüş karides toplandı.
Ev grupları arasında gümüş karides yoğunluğunda anlamlı bir fark gözlemlenmedi (yani püskürtme grubu ile kontrol grubu arasında: t(2)= – 3,47, P = 0,07; püskürtme grubu ile kontrol grubu arasında: t(2) = – 2,03, P = 0,18; kontrol grubu ile kontrol grubu arasında: DDT uygulamasından sonraki IRS haftalarında, t(2) = − 0,59, P = 0,62). Buna karşılık, püskürtme grubu ile kontrol grubu arasında (t(2) = – 11,28, P = 0,01) ve püskürtme grubu ile kontrol grubu arasında (t(2) = – 4,42, P = 0,05) gümüş karides yoğunluğunda anlamlı farklılıklar gözlemlendi. SP uygulamasından birkaç hafta sonra IRS yapıldı. SP-IRS için, kontrol ve kontrol aileleri arasında anlamlı bir fark gözlemlenmedi (t(2)= -0,48, P = 0,68). Şekil 2, IRS tekerlekleriyle tamamen ve kısmen ilaçlanmış çiftliklerde gözlemlenen ortalama gümüş karınlı sülün yoğunluklarını göstermektedir. Tamamen ve kısmen ilaçlanmış çiftliklerdeki sülün yoğunluklarında, tamamen ve kısmen ilaçlanmış çiftlikler arasında anlamlı bir fark yoktu (sırasıyla tuzak başına ortalama 7,3 ve 2,7). Bazı çiftliklere her iki böcek ilacı da püskürtülmüştü (sırasıyla DDT-IRS ve SP-IRS için gece başına ortalama 7,5 ve 4,4) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Bununla birlikte, tamamen ve kısmen ilaçlanmış çiftliklerdeki gümüş karides yoğunlukları, SP ve DDT IRS uygulamaları arasında anlamlı farklılık gösterdi (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Lavapur'daki Mahanar köyünde, IRS uygulamasından önceki 2 hafta ve IRS, DDT ve SP uygulamalarından sonraki 2, 4 ve 12. haftalarda, tamamen ve kısmen ilaçlanmış hanelerde gümüş kanatlı koku böceklerinin tahmini ortalama yoğunluğu.
Kapsamlı bir mekansal risk haritası (Lavapur Mahanar köyü; toplam alan: 26.723 km2), IRS uygulamasından önce ve birkaç hafta sonra gümüş karideslerin ortaya çıkışını ve yeniden çoğalmasını izlemek için düşük, orta ve yüksek mekansal risk bölgelerini belirlemek amacıyla geliştirilmiştir (Şekil 3, 4). ... Mekansal risk haritasının oluşturulması sırasında haneler için en yüksek risk puanı "12" olarak değerlendirilmiştir (yani, HT tabanlı risk haritaları için "8" ve VSI ve IRSS tabanlı risk haritaları için "4"). Hesaplanan minimum risk puanı, minimum puanı 1 olan DDT-VSI ve IRSS haritaları hariç, "sıfır" veya "risk yok"tur. HT tabanlı risk haritası, Lavapur Mahanar köyünün geniş bir alanının (yani 19.994,3 km2; %74,8) sakinlerinin sivrisineklerle karşılaşma ve yeniden ortaya çıkma olasılığının en yüksek olduğu yüksek riskli bir alan olduğunu göstermiştir. DDT ve SP-IS ile IRSS'nin risk grafikleri arasında alan kapsamı yüksek (%20,2; SP %4,9), orta (%22,3; SP %4,6) ve düşük/risksiz (%57,5; SP %90,5) bölgeler arasında değişmektedir (t(2) = 12,7, P < 0,05) (Şekil 3, 4). Geliştirilen nihai bileşik risk haritası, SP-IRS'nin tüm HT risk alanlarında DDT-IRS'den daha iyi koruyucu yeteneklere sahip olduğunu göstermiştir. SP-IRS'den sonra HT için yüksek risk alanı %7'nin altına (1837,3 km2) düşmüş ve alanın büyük bir kısmı (%53,6) düşük risk alanı haline gelmiştir. DDT-IRS dönemi boyunca, birleşik risk haritası ile değerlendirilen yüksek ve düşük riskli alanların yüzdesi sırasıyla %35,5 (9498,1 km²) ve %16,2 (4342,4 km²) idi. IRS uygulamasından önce ve birkaç hafta sonra, ilaçlanmış ve gözlem yapılan hanelerde ölçülen kum sineği yoğunlukları, her bir IRS turu (yani DDT ve SP) için birleşik risk haritasında çizildi ve görselleştirildi (Şekil 3, 4). Hane risk puanları ile IRS öncesi ve sonrası kaydedilen ortalama gümüş karides yoğunlukları arasında iyi bir uyum vardı (Şekil 5). İki IRS turundan hesaplanan tutarlılık analizinin R2 değerleri (P < 0,05) şu şekildeydi: DDT'den 2 hafta önce 0,78, DDT'den 2 hafta sonra 0,81, DDT'den 4 hafta sonra 0,78, DDT'den 12 hafta sonra 0,83; SP sonrası toplam DDT 0,85, SP'den 2 hafta önce 0,82, SP'den 2 hafta sonra 0,38, SP'den 4 hafta sonra 0,56, SP'den 12 hafta sonra 0,81 ve SP'den 2 hafta sonra genel olarak 0,79 (Ek dosya 1: Tablo S3). Sonuçlar, SP-IRS müdahalesinin tüm HT'ler üzerindeki etkisinin IRS'yi takip eden 4 hafta boyunca arttığını gösterdi. DDT-IRS, IRS uygulamasından sonraki tüm zaman noktalarında tüm HT'ler için etkisiz kaldı. Entegre risk haritası alanının saha değerlendirmesinin sonuçları Tablo 5'te özetlenmiştir. IRS uygulamaları için, yüksek riskli alanlarda (yani >%55) ortalama gümüş karınlı karides bolluğu ve toplam bolluk yüzdesi, IRS sonrası tüm zaman noktalarında düşük ve orta riskli alanlara göre daha yüksekti. Entomolojik ailelerin (yani sivrisinek toplama için seçilenlerin) konumları Ek Dosya 1: Şekil S2'de haritalandırılmış ve görselleştirilmiştir.
Bihar eyaletinin Vaishali ilçesine bağlı Lavapur'daki Mahnar köyünde DDT-IRS uygulaması öncesi ve sonrası koku böceği risk alanlarını belirlemek için üç tip GIS tabanlı mekansal risk haritası (yani HT, IS ve IRSS ve HT, IS ve IRSS'nin kombinasyonu) kullanılmıştır.
Gümüş benekli karides risk alanlarını belirlemek için kullanılan üç tip GIS tabanlı mekansal risk haritası (yani HT, IS ve IRSS ve HT, IS ve IRSS'nin kombinasyonu) (Kharbang ile karşılaştırıldığında)
DDT-(a, c, e, g, i) ve SP-IRS'nin (b, d, f, h, j) farklı hane tipi risk grupları üzerindeki etkisi, hane riskleri arasındaki "R2" tahmin edilerek hesaplandı. Bihar, Vaishali bölgesindeki Lavapur Mahnar köyünde, IRS uygulamasından 2 hafta önce ve IRS uygulamasından 2, 4 ve 12 hafta sonra hane göstergelerinin ve P. argentipes'in ortalama yoğunluğunun tahmini.
Tablo 6, pul yoğunluğunu etkileyen tüm risk faktörlerinin tek değişkenli analizinin sonuçlarını özetlemektedir. Tüm risk faktörlerinin (n = 6) ev içi sivrisinek yoğunluğu ile anlamlı derecede ilişkili olduğu bulunmuştur. Tüm ilgili değişkenlerin anlamlılık düzeyinin 0,15'ten küçük P değerleri ürettiği gözlemlenmiştir. Bu nedenle, tüm açıklayıcı değişkenler çoklu regresyon analizi için korunmuştur. Son modelin en iyi uyum sağlayan kombinasyonu, beş risk faktörüne dayanarak oluşturulmuştur: TF, TW, DS, ISV ve IRSS. Tablo 7, son modelde seçilen parametrelerin ayrıntılarını, ayrıca ayarlanmış olasılık oranlarını, %95 güven aralıklarını (GA) ve P değerlerini listelemektedir. Son model, 0,89'luk bir R2 değeriyle (F(5)=27,9, P<0,001) oldukça anlamlıdır.
TR, diğer açıklayıcı değişkenlerle en düşük anlamlılığa sahip olduğu için (P = 0,46) nihai modelden çıkarıldı. Geliştirilen model, 12 farklı haneden elde edilen verilere dayanarak kum sineği yoğunluklarını tahmin etmek için kullanıldı. Doğrulama sonuçları, sahada gözlemlenen sivrisinek yoğunlukları ile model tarafından tahmin edilen sivrisinek yoğunlukları arasında güçlü bir korelasyon olduğunu gösterdi (r = 0,91, P < 0,001).
Amaç, 2020 yılına kadar Hindistan'ın endemik eyaletlerinden VL'yi ortadan kaldırmaktır [10]. 2012'den beri Hindistan, VL'nin görülme sıklığını ve ölüm oranını azaltmada önemli ilerleme kaydetmiştir [10]. 2015 yılında DDT'den SP'ye geçiş, Hindistan'ın Bihar eyaletinde IRS'nin tarihinde önemli bir değişiklikti [38]. VL'nin mekansal riskini ve vektörlerinin bolluğunu anlamak için çeşitli makro düzeyde çalışmalar yapılmıştır. Bununla birlikte, VL yaygınlığının mekansal dağılımı ülke genelinde giderek daha fazla ilgi görmesine rağmen, mikro düzeyde çok az araştırma yapılmıştır. Dahası, mikro düzeyde veriler daha az tutarlıdır ve analiz edilmesi ve anlaşılması daha zordur. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, Bihar'da (Hindistan) Ulusal VL Vektör Kontrol Programı kapsamında HT'ler arasında DDT ve SP insektisitleri kullanılarak yapılan IRS'nin kalıcı etkinliğini ve müdahale etkisini değerlendiren ilk rapordur. Bu aynı zamanda, IRS müdahalesi koşulları altında mikro ölçekte sivrisineklerin mekansal ve zamansal dağılımını ortaya çıkarmak için mekansal risk haritası ve sivrisinek yoğunluğu analiz modeli geliştirmeye yönelik ilk girişimdir.
Sonuçlarımız, tüm hanelerde SP-IRS'nin benimsenme oranının yüksek olduğunu ve çoğu hanenin tamamen işlemden geçtiğini gösterdi. Biyoanaliz sonuçları, çalışma köyündeki gümüş kum sineklerinin beta-siypermethrine karşı oldukça hassas, ancak DDT'ye karşı oldukça düşük hassasiyete sahip olduğunu gösterdi. Gümüş karideslerin DDT'den kaynaklanan ortalama ölüm oranı %50'den azdır ve bu da DDT'ye karşı yüksek bir direnç seviyesini göstermektedir. Bu, Bihar dahil olmak üzere Hindistan'ın VL endemik eyaletlerinin farklı köylerinde farklı zamanlarda yapılan önceki çalışmaların sonuçlarıyla tutarlıdır [8,9,39,40]. Pestisit duyarlılığına ek olarak, pestisitlerin kalıcı etkinliği ve müdahalenin etkileri de önemli bilgilerdir. Kalıcı etkilerin süresi, programlama döngüsü için önemlidir. Popülasyonun bir sonraki püskürtmeye kadar korunması için IRS turları arasındaki aralıkları belirler. Koni biyoanaliz sonuçları, IRS'den sonra farklı zaman noktalarında duvar yüzey tipleri arasında ölüm oranlarında önemli farklılıklar olduğunu ortaya koymuştur. DDT ile işlem görmüş yüzeylerdeki ölüm oranı her zaman DSÖ'nün tatmin edici seviyesinin (yani ≥%80) altında kalırken, SP ile işlem görmüş duvarlarda ölüm oranı IRS'den sonraki dördüncü haftaya kadar tatmin edici seviyede kaldı; Bu sonuçlardan, çalışma alanında bulunan gümüş bacaklı karideslerin SP'ye karşı çok hassas olmasına rağmen, SP'nin kalıcı etkinliğinin HT'ye bağlı olarak değiştiği açıktır. DDT gibi, SP de DSÖ kılavuzlarında belirtilen etkililik süresini karşılamamaktadır [41, 42]. Bu verimsizlik, IRS'nin kötü uygulanmasından (yani pompanın uygun hızda hareket ettirilmesi, duvardan uzaklık, deşarj hızı ve su damlacıklarının boyutu ve bunların duvara çökelmesi) ve pestisitlerin akıllıca kullanılmamasından (yani çözelti hazırlama) kaynaklanabilir [11,28,43]. Bununla birlikte, bu çalışma sıkı bir izleme ve kontrol altında yürütüldüğünden, Dünya Sağlık Örgütü'nün önerdiği son kullanma tarihini karşılamamanın bir diğer nedeni de, kalite kontrolünü oluşturan SP'nin kalitesi (yani aktif bileşen yüzdesi veya "AI") olabilir.
Pestisit kalıcılığını değerlendirmek için kullanılan üç yüzey tipinden ikisinde BUU ve CPLC arasında ölüm oranlarında önemli farklılıklar gözlemlendi. Bir diğer yeni bulgu ise, CPLC'nin püskürtmeden sonraki neredeyse tüm zaman aralıklarında BUU ve PMP yüzeylerini takip ederek daha iyi kalıntı performansı göstermesidir. Bununla birlikte, IRS'den iki hafta sonra, PMP, sırasıyla DDT ve SP'den en yüksek ve ikinci en yüksek ölüm oranlarını kaydetti. Bu sonuç, PMP yüzeyine çökelen pestisitin uzun süre kalıcı olmadığını göstermektedir. Duvar tipleri arasındaki pestisit kalıntılarının etkinliğindeki bu farklılık, duvar kimyasallarının bileşimi (bazı pestisitlerin hızla parçalanmasına neden olan artan pH), emilim oranı (toprak duvarlarda daha yüksek), bakteriyel ayrışmanın mevcudiyeti ve duvar malzemelerinin bozunma oranı, ayrıca sıcaklık ve nem gibi çeşitli nedenlerden kaynaklanabilir [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Sonuçlarımız, çeşitli hastalık vektörlerine karşı insektisit ile işlem görmüş yüzeylerin kalıcı etkinliğine ilişkin diğer birçok çalışmayı desteklemektedir [45, 46, 50, 51].
İlaçlama yapılan hanelerde sivrisinek sayısındaki azalmaya ilişkin tahminler, SP-IRS'nin tüm IRS sonrası aralıklarda sivrisinek kontrolünde DDT-IRS'den daha etkili olduğunu göstermiştir (P < 0.001). SP-IRS ve DDT-IRS uygulamaları için, ilaçlama yapılan hanelerde 2 ila 12 hafta arasındaki azalma oranları sırasıyla %55,6-90,5 ve %14,1-34,1 olmuştur. Bu sonuçlar ayrıca, IRS uygulamasından sonraki 4 hafta içinde gözlem yapılan hanelerde P. argentipes bolluğunda önemli etkiler gözlemlendiğini göstermiştir; argentipes, IRS'den 12 hafta sonra her iki IRS uygulamasında da artmıştır; ancak, iki IRS uygulaması arasında gözlem yapılan hanelerdeki sivrisinek sayısında anlamlı bir fark bulunmamıştır (P = 0.33). Her turda hane grupları arasındaki gümüş karides yoğunluklarının istatistiksel analizlerinden elde edilen sonuçlar, dört hane grubunun tamamında (yani, ilaçlanmış vs. gözlem; ilaçlanmış vs. kontrol; gözlem vs. kontrol; tam vs. kısmi) DDT'de anlamlı bir fark olmadığını göstermiştir. İki aile grubu IRS ve SP-IRS (yani, gözlem vs. kontrol ve tam vs. kısmi) arasında da anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Bununla birlikte, kısmen ve tamamen ilaçlanmış çiftliklerde DDT ve SP-IRS turları arasında gümüş karides yoğunluklarında anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Bu gözlem, müdahale etkilerinin IRS'den sonra birden fazla kez hesaplandığı gerçeğiyle birleştiğinde, SP'nin kısmen veya tamamen ilaçlanmış evlerde sivrisinek kontrolü için etkili olduğunu, ancak ilaçlanmamış evlerde etkili olmadığını göstermektedir. Bununla birlikte, DDT-IRS ve SP IRS turları arasında gözlem evlerindeki sivrisinek sayısında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmamasına rağmen, DDT-IRS turunda toplanan ortalama sivrisinek sayısı SP-IRS turuna göre daha düşüktür. Miktar miktarı aşıyor. Bu sonuç, hane halkı arasında en yüksek IRS kapsamına sahip vektör duyarlı insektisitin, ilaçlama yapılmayan hanelerde sivrisinek kontrolü üzerinde popülasyon etkisi olabileceğini düşündürmektedir. Sonuçlara göre, SP, IRS'den sonraki ilk günlerde DDT'den daha iyi bir sivrisinek ısırığı önleyici etkiye sahipti. Ayrıca, alfa-siypermethrin SP grubuna aittir, sivrisinekler üzerinde temas tahrişine ve doğrudan toksisiteye sahiptir ve IRS için uygundur [51, 52]. Bu, alfa-siypermethrin'in karakollarda minimal etkiye sahip olmasının ana nedenlerinden biri olabilir. Başka bir çalışma [52], alfa-siypermethrin'in laboratuvar deneylerinde ve kulübelerde mevcut tepkiler ve yüksek ani etki oranları gösterdiğini, ancak bileşiğin kontrollü laboratuvar koşullarında sivrisineklerde itici bir tepki üretmediğini bulmuştur.
Bu çalışmada üç tip mekansal risk haritası geliştirilmiştir; hane düzeyinde ve alan düzeyinde mekansal risk tahminleri, gümüşbacaklı karides yoğunluklarının saha gözlemleri yoluyla değerlendirilmiştir. HT'ye dayalı risk bölgelerinin analizi, Lavapur-Mahanara'nın köy alanlarının çoğunluğunun (>%78) kum sineği oluşumu ve yeniden ortaya çıkması açısından en yüksek risk seviyesinde olduğunu göstermiştir. Bu muhtemelen Rawalpur Mahanar VL'nin bu kadar popüler olmasının ana nedenidir. Genel ISV ve IRSS'nin yanı sıra nihai birleşik risk haritasının, SP-IRS turunda (ancak DDT-IRS turunda değil) yüksek riskli alanlar altındaki alanların yüzdesinin daha düşük olduğu bulunmuştur. SP-IRS'den sonra, GT'ye dayalı yüksek ve orta riskli bölgelerin büyük alanları düşük riskli bölgelere dönüştürülmüştür (yani %60,5; birleşik risk haritası tahminleri), bu da DDT'ye göre neredeyse dört kat daha düşüktür (%16,2). – Durum yukarıdaki IRS portföy risk grafiğinde gösterilmiştir. Bu sonuç, IRS'nin sivrisinek kontrolü için doğru seçim olduğunu, ancak koruma derecesinin insektisit kalitesine, duyarlılığına (hedef vektöre karşı), kabul edilebilirliğine (IRS uygulandığı sırada) ve uygulama şekline bağlı olduğunu göstermektedir;
Hane halkı risk değerlendirme sonuçları, risk tahminleri ile farklı hanelerden toplanan gümüşbacaklı karides yoğunluğu arasında iyi bir uyum (P < 0,05) gösterdi. Bu, belirlenen hane halkı risk parametrelerinin ve kategorik risk puanlarının, gümüşbacaklı karidesin yerel bolluğunu tahmin etmek için oldukça uygun olduğunu göstermektedir. IRS sonrası DDT uyum analizinin R2 değeri ≥ 0,78 olup, IRS öncesi değere (yani 0,78) eşit veya ondan daha büyüktür. Sonuçlar, DDT-IRS'nin tüm HT risk bölgelerinde (yani yüksek, orta ve düşük) etkili olduğunu göstermiştir. SP-IRS uygulaması için, IRS uygulamasından sonraki ikinci ve dördüncü haftalarda R2 değerinin dalgalandığını, IRS uygulamasından iki hafta önce ve 12 hafta sonraki değerlerin neredeyse aynı olduğunu bulduk; bu sonuç, IRS'den sonraki zaman aralığıyla azalan bir eğilim gösteren sivrisinekler üzerindeki SP-IRS maruziyetinin önemli etkisini yansıtmaktadır. SP-IRS'nin etkisi önceki bölümlerde vurgulanmış ve tartışılmıştır.
Havuzlanmış haritanın risk bölgelerinin saha denetiminden elde edilen sonuçlar, IRS uygulaması sırasında en yüksek sayıda gümüş karidesin yüksek riskli bölgelerde (yani >%55) toplandığını, bunu orta ve düşük riskli bölgelerin izlediğini göstermiştir. Özetle, GIS tabanlı mekansal risk değerlendirmesi, kum sineği risk alanlarını belirlemek için farklı mekansal veri katmanlarını ayrı ayrı veya birlikte bir araya getirmede etkili bir karar verme aracı olduğunu kanıtlamıştır. Geliştirilen risk haritası, özellikle mikro düzeyde acil eylem veya iyileştirme gerektiren çalışma alanındaki müdahale öncesi ve sonrası koşulların (yani hane tipi, IRS durumu ve müdahale etkileri) kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Çok yaygın bir durum. Aslında, birçok çalışma, vektör üreme alanlarının riskini ve hastalıkların mekansal dağılımını makro düzeyde haritalamak için GIS araçlarını kullanmıştır [ 24 , 26 , 37 ].
Gümüş karides yoğunluğu analizlerinde kullanılmak üzere, IRS tabanlı müdahaleler için barınma özellikleri ve risk faktörleri istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Altı faktörün (yani TF, TW, TR, DS, ISV ve IRSS) tamamı tek değişkenli analizlerde gümüş karidesin yerel bolluğu ile anlamlı şekilde ilişkili olmasına rağmen, beş faktörden yalnızca biri nihai çoklu regresyon modeline seçilmiştir. Sonuçlar, çalışma alanındaki esaret altındaki yönetim özellikleri ve IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS vb. müdahale faktörlerinin gümüş karidesin ortaya çıkışı, iyileşmesi ve üremesinin izlenmesi için uygun olduğunu göstermektedir. Çoklu regresyon analizinde TR anlamlı bulunmamış ve bu nedenle nihai modele seçilmemiştir. Nihai model oldukça anlamlı olup, seçilen parametreler gümüş karides yoğunluğunun %89'unu açıklamaktadır. Model doğruluğu sonuçları, tahmin edilen ve gözlemlenen gümüş karides yoğunlukları arasında güçlü bir korelasyon göstermiştir. Sonuçlarımız ayrıca, kırsal Bihar'da VL yaygınlığı ve vektörün mekansal dağılımı ile ilişkili sosyoekonomik ve barınma risk faktörlerini tartışan önceki çalışmaları da desteklemektedir [15, 29].
Bu çalışmada, püskürtülen duvarlardaki pestisit birikimini ve IRS için kullanılan pestisitin kalitesini (yani kalitesini) değerlendirmedik. Pestisit kalitesi ve miktarındaki farklılıklar, sivrisinek ölümlerini ve IRS müdahalelerinin etkinliğini etkileyebilir. Bu nedenle, yüzey tipleri arasındaki tahmini ölüm oranları ve hane grupları arasındaki müdahale etkileri, gerçek sonuçlardan farklı olabilir. Bu noktalar dikkate alınarak yeni bir çalışma planlanabilir. Çalışma köylerinin toplam risk altındaki alanının (GIS risk haritalaması kullanılarak) değerlendirilmesi, köyler arasındaki açık alanları da içerir; bu da risk bölgelerinin sınıflandırılmasını (yani bölgelerin belirlenmesini) etkiler ve farklı risk bölgelerine yayılır; ancak bu çalışma mikro düzeyde yapıldığından, boş arazi risk alanlarının sınıflandırılması üzerinde yalnızca küçük bir etkiye sahiptir; ayrıca, köyün toplam alanı içindeki farklı risk bölgelerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesi, gelecekteki yeni konut inşaatı için alan seçimi (özellikle düşük riskli bölgelerin seçimi) için bir fırsat sağlayabilir. Genel olarak, bu çalışmanın sonuçları, daha önce mikro düzeyde hiç incelenmemiş çeşitli bilgiler sağlamaktadır. En önemlisi, köy risk haritasının mekânsal gösterimi, geleneksel arazi araştırmalarına kıyasla farklı risk alanlarındaki haneleri belirlemeye ve gruplandırmaya yardımcı olur; bu yöntem basit, kullanışlı, uygun maliyetli ve daha az emek yoğun olup karar vericilere bilgi sağlar.
Sonuçlarımız, çalışma köyündeki yerli gümüş böceklerinin DDT'ye karşı direnç geliştirdiğini (yani, yüksek derecede dirençli olduğunu) ve IRS'den hemen sonra sivrisineklerin ortaya çıktığını göstermektedir; Alfa-siypermethrin, %100 ölüm oranı ve gümüş böceklerine karşı daha iyi müdahale etkinliği ile DDT-IRS'ye kıyasla daha iyi topluluk kabulü nedeniyle VL vektörlerinin IRS kontrolü için doğru seçim gibi görünmektedir. Bununla birlikte, SP ile işlem görmüş duvarlardaki sivrisinek ölüm oranının yüzey tipine bağlı olarak değiştiğini, düşük kalıcı etkinlik gözlemlendiğini ve DSÖ tarafından önerilen IRS sonrası sürenin elde edilemediğini bulduk. Bu çalışma, tartışma için iyi bir başlangıç noktası sağlamaktadır ve sonuçlarının gerçek kök nedenlerini belirlemek için daha fazla çalışma gerektirdiği görülmektedir. Kum sineği yoğunluğu analiz modelinin tahmin doğruluğu, konut özellikleri, vektörlerin insektisit duyarlılığı ve IRS durumunun bir kombinasyonunun, Bihar'daki VL endemik köylerinde kum sineği yoğunluklarını tahmin etmek için kullanılabileceğini göstermiştir. Çalışmamız ayrıca, GIS tabanlı mekansal risk haritalamasının (makro düzey) entegre edilmesinin, IRS uygulamalarından önce ve sonra kum kütlelerinin ortaya çıkışını ve yeniden ortaya çıkışını izlemek için risk alanlarını belirlemede yararlı bir araç olabileceğini göstermektedir. Ek olarak, mekansal risk haritaları, geleneksel saha araştırmaları ve geleneksel veri toplama yöntemleriyle incelenemeyen farklı düzeylerdeki risk alanlarının kapsamı ve doğası hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar. GIS haritaları aracılığıyla toplanan mikro mekansal risk bilgileri, bilim insanlarının ve halk sağlığı araştırmacılarının, risk seviyelerinin doğasına bağlı olarak farklı hane gruplarına ulaşmak için yeni kontrol stratejileri (örneğin tek müdahale veya entegre vektör kontrolü) geliştirmelerine ve uygulamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, risk haritası, program etkinliğini artırmak için kontrol kaynaklarının doğru zamanda ve yerde tahsisini ve kullanımını optimize etmeye yardımcı olur.
Dünya Sağlık Örgütü. İhmal edilen tropikal hastalıklar, gizli başarılar, yeni fırsatlar. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Erişim tarihi: 15 Mart 2014
Dünya Sağlık Örgütü. Leishmaniasis Kontrolü: Dünya Sağlık Örgütü Leishmaniasis Kontrolü Uzman Komitesi Toplantı Raporu. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Erişim tarihi: 19 Mart 2014
Singh S. Hindistan'da leishmania ve HIV eş enfeksiyonunun epidemiyolojisi, klinik prezentasyonu ve tanısında değişen eğilimler. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Ulusal Vektör Kaynaklı Hastalık Kontrol Programı (NVBDCP). Kala Azar yok etme programını hızlandırın. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Erişim tarihi: 17 Nisan 2018
Muniaraj M. Hindistan'da periyodik olarak salgınlar gösteren kala-azar (viseral leishmaniasis) hastalığının 2010 yılına kadar ortadan kaldırılması umudu azken, vektör kontrol önlemleri mi, insan immün yetmezlik virüsü (HIV) eş enfeksiyonu mu yoksa tedavi mi suçlanmalı? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP, Kırsal Bihar'da kala azar hastalığını ortadan kaldırmak için yeni strateji. Hindistan Tıp Araştırmaları Dergisi. 2007;126:447–51.
Yayın tarihi: 20 Mayıs 2024