Kapalı alanda kalıntı ilaçlama (IRS), Hindistan'da viseral leishmaniasis (VL) vektör kontrol çalışmalarının temelini oluşturmaktadır. IRS kontrollerinin farklı hane tipleri üzerindeki etkisi hakkında çok az bilgi bulunmaktadır. Bu çalışmada, IRS'nin insektisit kullanımının bir köydeki tüm hane tipleri için aynı kalıntı ve müdahale etkilerine sahip olup olmadığını değerlendiriyoruz. Ayrıca, vektörlerin mikro ölçekteki zamansal ve mekansal dağılımını incelemek için hane özellikleri, pestisit duyarlılığı ve IRS durumuna dayalı birleşik mekansal risk haritaları ve sivrisinek yoğunluğu analiz modelleri geliştirdik.
Çalışma Bihar'ın Vaishali bölgesindeki Mahnar bloğundaki iki köyde yürütülmüştür. IRS ile iki insektisit [diklorodifeniltrikloroetan (DDT %50) ve sentetik piretrinler (SP %5)] kullanılarak VL vektörlerinin (P. argentipes) kontrolü değerlendirilmiştir. Farklı duvar tiplerindeki insektisitlerin zamansal kalıntı etkililiği, Dünya Sağlık Örgütü tarafından önerilen koni biyolojik deney yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Yerli gümüş böceklerinin insektisitlere duyarlılığı in vitro biyolojik deney kullanılarak incelenmiştir. Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri tarafından akşam 6'dan sabah 6'ya kadar kurulan ışık tuzakları kullanılarak konutlarda ve hayvan barınaklarında IRS öncesi ve sonrası sivrisinek yoğunlukları izlenmiştir. Sivrisinek yoğunluk analizi için en uygun model çoklu lojistik regresyon analizi kullanılarak geliştirilmiştir. Hane tipine göre vektör pestisit duyarlılığının dağılımını haritalamak için CBS tabanlı mekansal analiz teknolojisi kullanılmış ve gümüş karidesinin mekansal ve zamansal dağılımını açıklamak için hane IRS durumu kullanılmıştır.
Gümüş sivrisinekler SP'ye karşı çok hassastır (%100), ancak DDT'ye karşı yüksek direnç gösterirler ve ölüm oranı %49,1'dir. SP-IRS'nin tüm hane tipleri arasında DDT-IRS'den daha iyi bir halk kabulüne sahip olduğu bildirilmiştir. Kalıntı etkililik farklı duvar yüzeylerinde değişmiştir; böcek ilaçlarının hiçbiri Dünya Sağlık Örgütü'nün IRS tarafından önerilen etki süresini karşılamamıştır. IRS sonrası tüm zaman noktalarında, SP-IRS'ye bağlı koku böceği azalmaları hane grupları arasında (yani, püskürtücüler ve nöbetçiler) DDT-IRS'den daha fazlaydı. Birleştirilmiş mekansal risk haritası, SP-IRS'nin tüm hane tipi risk alanlarında DDT-IRS'den sivrisinekler üzerinde daha iyi bir kontrol etkisine sahip olduğunu göstermektedir. Çok düzeyli lojistik regresyon analizi, gümüş karides yoğunluğu ile güçlü bir şekilde ilişkili olan beş risk faktörü belirlemiştir.
Sonuçlar, IRS'nin Bihar'da viseral leishmaniasis'i kontrol altına alma uygulamalarının daha iyi anlaşılmasını sağlayacak ve bu durumun iyileştirilmesine yönelik gelecekteki çabalara rehberlik edebilecektir.
Visseral leishmaniasis (VL), kala-azar olarak da bilinir, Leishmania cinsinin protozoan parazitlerinin neden olduğu endemik, ihmal edilmiş tropikal vektör kaynaklı bir hastalıktır. İnsanların tek rezervuar konak olduğu Hindistan 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 eyaletinde bulunur: Bihar, Jharkhand, Batı Bengal ve Uttar Pradesh. Madhya Pradesh (Orta Hindistan), Gujarat (Batı Hindistan), Tamil Nadu ve Kerala'da (Güney Hindistan) ve Himachal Pradesh ve Jammu ve Keşmir dahil olmak üzere kuzey Hindistan'ın alt Himalaya bölgelerinde de bazı salgınlar bildirilmiştir. 3]. Salgın eyaletler arasında Bihar, VL'den etkilenen 33 ilçesiyle oldukça salgın bir eyalettir ve her yıl Hindistan'daki toplam vakaların %70'inden fazlasını oluşturmaktadır [4]. Bölgede yaklaşık 99 milyon kişi risk altındadır ve ortalama yıllık 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 kapalı alanda insektisit püskürtme (IRS) kullanılarak vektör kontrolü [ 4 , 5 ]. Sıtma karşıtı kampanyaların bir yan etkisi olarak, IRS 1960'larda diklorodifeniltrikloroetan (DDT %50 WP, 1 g ai/m2) kullanarak VL'yi başarıyla kontrol etti ve programlı kontrol 1977 ve 1992'de VL'yi başarıyla kontrol etti [ 5 , 6]. Bununla birlikte, son çalışmalar gümüş karınlı karidesin 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 piretrinlere (SP; alfa-sipermetrin %5 WP, 25 mg ai/m2) geçirdi [ 7, 9 ]. Dünya Sağlık Örgütü (WHO), 2020 yılına kadar VL'yi ortadan kaldırma hedefi koymuştur (yani sokak/mahalle düzeyinde yılda 10.000 kişi başına <1 vaka) [10]. Birkaç çalışma, IRS'nin kum sineği yoğunluklarını en aza indirmede diğer vektör kontrol yöntemlerinden daha etkili olduğunu göstermiştir [11,12,13]. Son zamanlardaki 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 önce ulaşabileceğini öngörmektedir [14]. VL, endemik bölgelerdeki en yoksul kırsal toplulukları etkiler ve vektör kontrolü yalnızca IRS'ye dayanır, ancak bu kontrol önleminin farklı hane tipleri üzerindeki kalıcı etkisi müdahale bölgelerinde hiçbir zaman sahada incelenmemiştir [15, 16]. Ayrıca, VL ile mücadele için yapılan yoğun çalışmalardan sonra, bazı köylerdeki salgın birkaç yıl sürdü ve sıcak noktalara dönüştü [17]. Bu nedenle, IRS'nin farklı hane türlerindeki sivrisinek yoğunluğu izleme üzerindeki kalıcı etkisinin değerlendirilmesi gereklidir. Ek olarak, mikro ölçekli coğrafi uzamsal risk haritalaması, müdahaleden sonra bile sivrisinek popülasyonlarını daha iyi anlamaya ve kontrol etmeye yardımcı olacaktır. Coğrafi bilgi sistemleri (CBS), çeşitli amaçlar için farklı coğrafi, çevresel ve sosyo-demografik veri kümelerinin depolanmasını, üst üste bindirilmesini, işlenmesini, analizini, alınmasını ve görselleştirilmesini sağlayan dijital haritalama teknolojilerinin bir birleşimidir [18, 19, 20]. Küresel konumlandırma sistemi (GPS), dünya yüzeyinin bileşenlerinin uzamsal konumunu incelemek için kullanılır [21, 22]. CBS 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 türetilen 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, mikro ölçekli sivrisineklerin zamansal ve mekânsal dağılım hiyerarşisini incelemek için konut özellikleri, insektisit vektör duyarlılığı ve hane halkı IRS durumuna dayalı birleşik bir mekânsal risk haritası ve sivrisinek yoğunluğu analiz modeli geliştirmekti.
Çalışma, Ganj'ın kuzey kıyısındaki Vaishali bölgesinin Mahnar bloğunda yürütülmüştür (Şekil 1). Makhnar, yılda ortalama 56,7 VL vakası (2012-2014'te 170 vaka) ile oldukça endemik bir bölgedir, yıllık insidans oranı 10.000 kişide 2,5-3,7 vakadır; İki köy seçildi: Kontrol alanı olarak Chakeso (Şekil 1d1; son beş yılda VL vakası yok) ve endemik alan olarak Lavapur Mahanar (Şekil 1d2; son 5 yılda 1000 kişide 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 kenarında yer almak), demografik özellikler ve hane sayısı (yani en az 200 hane; Chaqueso'da ortalama hane büyüklüğüne sahip 202 ve 204 hane bulunmaktadır). 4,9 ve 5,1 kişi) ve Lavapur Mahanar) ve hane tipi (HT) ve dağılımlarının niteliği (yani rastgele dağıtılmış karışık HT). Her iki çalışma köyü de Makhnar kasabasına ve ilçe hastanesine 500 m mesafede yer almaktadır. Çalışma, çalışma köylerindeki sakinlerin araştırma faaliyetlerine çok aktif bir şekilde katıldığını göstermiştir. Eğitim köyündeki evler [1-2 yatak odası, 1 bitişik balkon, 1 mutfak, 1 banyo ve 1 ahırdan (ekli veya ayrı) oluşan] tuğla/çamur duvarlar ve kerpiç zeminler, kireç çimento sıvalı tuğla duvarlar ve çimento zeminler, sıvasız ve boyasız tuğla duvarlar, kil zeminler ve sazdan çatıdan oluşmaktadır. Tüm Vaishali bölgesi, yağmurlu mevsim (Temmuz-Ağustos) ve kuru mevsim (Kasım-Aralık) olan nemli bir subtropikal iklime sahiptir. Yıllık ortalama yağış miktarı 720,4 mm (aralığı 736,5-1076,7 mm), bağıl nem %65±5 (aralığı %16-79), ortalama aylık sıcaklık 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 Bloğu (c) Çalışma için iki köy seçildi: Kontrol sahası olarak Chakeso ve müdahale sahası olarak Lavapur Makhnar.
Ulusal Kalaazar Kontrol Programı'nın bir parçası olarak, Bihar Toplum Sağlık Kurulu (SHSB), 2015 ve 2016 yıllarında iki tur yıllık IRS gerçekleştirdi (ilk tur, Şubat-Mart; ikinci tur, Haziran-Temmuz)[4]. Tüm IRS faaliyetlerinin etkili 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 hazırlandı. nodal enstitüsü. IRS köyleri iki ana kritere göre seçildi: köyde VL ve retrodermal kala-azar (RPKDL) vakalarının geçmişi (yani, uygulama yılı dahil olmak üzere son 3 yılda herhangi bir zaman diliminde 1 veya daha fazla vaka olan köyler). , “sıcak noktalar” etrafındaki endemik olmayan köyler (yani ≥ 2 yıldır sürekli olarak vaka bildiren veya 1000 kişide ≥ 2 vaka bildiren köyler) ve yeni endemik köyler (son 3 yılda vaka yok) [17]'de bildirilen uygulama yılının son yılında köyler. Ulusal vergilendirmenin ilk turunu uygulayan komşu köyler olarak, yeni köyler de ulusal vergi eylem planının ikinci turuna dahil edilmiştir. 2015 yılında, müdahale çalışması köylerinde DDT (DDT %50 WP, 1 g ai/m2) kullanan iki tur IRS yürütülmüştür. 2016'dan beri IRS, sentetik piretrinler (SP; alfa-sipermetrin %5 VP, 25 mg ai/m2) kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Püskürtme, basınç ekranlı bir Hudson Xpert pompası (13,4 L), değişken akış valfi (1,5 bar) ve gözenekli yüzeyler için 8002 düz jet nozulu kullanılarak gerçekleştirildi [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar), IRS'yi hane ve köy düzeyinde izledi ve ilk 1-2 gün içinde mikrofonlar aracılığıyla köylülere IRS hakkında ön bilgi sağladı. Her IRS ekibi, IRS ekibinin performansını izlemek için bir monitörle (RMRIMS tarafından sağlanır) donatılmıştır. Ombudsmanlar, IRS ekipleriyle birlikte, hane reislerini IRS'nin faydalı etkileri konusunda bilgilendirmek ve güvence vermek için tüm hanelere görevlendirilir. İki tur IRS anketi sırasında, çalışma köylerindeki genel hane kapsamı en az %80'e ulaştı [4]. Püskürtme durumu (yani, püskürtme yok, kısmi püskürtme ve tam püskürtme; Ek dosya 1: Tablo S1'de tanımlanmıştır) her iki IRS turunda da müdahale köyündeki tüm haneler için kaydedildi.
Çalışma Haziran 2015 ile Temmuz 2016 tarihleri arasında yürütülmüştür. IRS, her IRS turunda 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 kum sineği önleme için hastalık merkezlerini kullanmıştır. her hanede Bir gece (yani 18:00 ile 6:00 arasında) ışık tuzağı [28]. Işık tuzakları yatak odalarına ve hayvan barınaklarına yerleştirilmiştir. Müdahale çalışmasının yürütüldüğü köyde, 48 hane, IRS öncesinde kum sineği yoğunluğu açısından test edilmiştir (IRS gününden bir gün öncesine kadar 4 ardışık gün boyunca günde 12 hane). Dört ana hane grubunun her biri için 12 kişi seçilmiştir (yani düz kil sıvalı (PMP), çimento sıvalı ve kireç kaplamalı (CPLC) haneler, sıvasız ve boyasız tuğlalı (BUU) ve sazdan çatılı (TH) haneler). Daha sonra, IRS toplantısından sonra sivrisinek yoğunluğu verilerini toplamaya devam etmek üzere yalnızca 12 hane (48 IRS öncesi haneden) seçildi. DSÖ önerilerine göre, müdahale grubundan (IRS tedavisi gören haneler) ve sentinel grubundan (müdahale köylerindeki haneler, IRS iznini reddeden sahipler) 6 hane seçildi [28]. Kontrol grubu arasında (VL eksikliği nedeniyle IRS'ye girmeyen komşu köylerdeki haneler), iki IRS seansından önce ve sonra sivrisinek yoğunluklarını izlemek üzere yalnızca 6 hane seçildi. Üç sivrisinek yoğunluğu izleme grubunun tamamı için (yani müdahale, sentinel ve kontrol), 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 gösterilmektedir) [29, 30]. Önyargılı sivrisinek yoğunluğu tahminlerinden ve gruplar arasında karşılaştırmalardan kaçınmak için risk seviyesi başına iki hane seçildi. Müdahale grubunda, IRS sonrası sivrisinek yoğunlukları iki tür IRS hanesinde izlendi: tamamen tedavi edilen (n = 3; risk grubu düzeyi başına 1 hane) ve kısmen tedavi edilen (n = 3; risk grubu düzeyi başına 1 hane). ). risk grubu).
Sahada yakalanan tüm sivrisinekler test tüplerinde laboratuvara transfer edildi ve test tüpleri kloroforma batırılmış pamuk kullanılarak öldürüldü. Gümüş kum sinekleri cinsiyetlendirildi ve standart tanımlama kodları [31] kullanılarak morfolojik özelliklerine göre diğer böceklerden ve sivrisineklerden ayrıldı. Tüm erkek ve dişi gümüş karidesler daha sonra %80 alkolde ayrı ayrı konserve edildi. Gecelik tuzak başına sivrisinek yoğunluğu şu formül kullanılarak hesaplandı: toplanan toplam sivrisinek sayısı/gecelik kurulan ışık tuzaklarının sayısı. DDT ve SP kullanılarak IRS'den kaynaklanan sivrisinek bolluğundaki (SFC) yüzdelik değişim, şu formül kullanılarak tahmin edildi [32]:
Burada A, müdahale haneleri için temel ortalama SFC'dir, B, müdahale haneleri için IRS ortalama SFC'dir, C, kontrol/gözcü haneleri için temel ortalama SFC'dir ve D, IRS kontrol/gözcü haneleri için ortalama SFC'dir.
Negatif ve pozitif değerler olarak kaydedilen müdahale etkisi sonuçları, IRS sonrasında SFC'de sırasıyla bir azalma ve artış olduğunu göstermektedir. IRS sonrasında SFC, başlangıç SFC ile aynı kalırsa, müdahale etkisi sıfır olarak hesaplanmıştır.
Dünya Sağlık Örgütü Pestisit Değerlendirme Şemasına (WHOPES) göre, yerli gümüş bacaklı karidesin DDT ve SP pestisitlerine duyarlılığı standart in vitro biyolojik deneyler kullanılarak değerlendirildi [33]. Sağlıklı ve beslenmemiş dişi gümüş karidesler (grup başına 18-25 SF), Dünya Sağlık Örgütü Pestisit Hassasiyet Test Kiti kullanılarak Universiti Sains Malaysia'dan (USM, Malezya; Dünya Sağlık Örgütü tarafından koordine edilmektedir) elde edilen pestisitlere maruz bırakıldı [4,9, 33,34]. Her bir pestisit biyolojik deney seti sekiz kez test edildi (dört test tekrarı, her biri kontrol ile aynı anda çalıştırıldı). Kontrol testleri, USM tarafından sağlanan risella (DDT için) ve silikon yağı (SP için) ile önceden emdirilmiş kağıt kullanılarak gerçekleştirildi. 60 dakikalık maruziyetten sonra, sivrisinekler WHO tüplerine yerleştirildi ve %10 şeker çözeltisine batırılmış emici pamuk yünü sağlandı. 1 saat sonra öldürülen sivrisinek sayısı ve 24 saat sonra nihai ölüm oranı gözlemlendi. Direnç durumu, Dünya Sağlık Örgütü kılavuzlarına göre tanımlanmaktadır: %98-100 arası ölüm oranı duyarlılığı, %90-98 arası olası direnci ve %90'dan azı ise direnci gösterir [33, 34]. Kontrol grubundaki ölüm oranı %0 ile %5 arasında değiştiğinden, herhangi bir ölüm oranı ayarlaması yapılmamıştır.
Yerli termitler üzerinde böcek ilaçlarının biyolojik etkinliği ve kalıntı etkileri, tarla koşullarında değerlendirildi. Üç müdahale hanesinde (her birinde düz kil sıva veya PMP, çimento sıva ve kireç kaplama veya CPLC, sıvasız ve boyasız tuğla veya BUU bulunan) püskürtmeden 2, 4 ve 12 hafta sonra. Işık tuzakları içeren koniler üzerinde standart bir WHO biyolojik testi gerçekleştirildi. [27, 32] Ev ısıtması, eşit olmayan duvarlar nedeniyle hariç tutuldu. Her analizde, tüm deneysel evlerde 12 koni kullanıldı (ev başına dört koni, her duvar yüzey tipi için bir tane). Konileri odanın her duvarına farklı yüksekliklerde takın: 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). On adet beslenmemiş dişi sivrisinek (koni başına 10; kontrol alanından aspiratör kullanılarak toplanmış), her WHO plastik koni bölmesine (ev tipi başına bir koni) kontrol olarak yerleştirildi. 30 dakikalık maruziyetin ardından, sivrisinekleri dirsek aspiratörü kullanarak koni bölmesinden dikkatlice çıkarın ve beslenmeleri için %10 şeker solüsyonu içeren WHO tüplerine aktarın. 24 saat sonraki son ölüm oranı 27 ± 2°C ve %80 ± 10 bağıl nemde kaydedildi. %5 ile %20 arasındaki puanlara sahip ölüm oranları, Abbott formülü [27] kullanılarak aşağıdaki gibi ayarlanır:
Burada P düzeltilmiş ölüm oranı, P1 gözlenen ölüm oranı yüzdesi ve C kontrol ölüm oranı yüzdesidir. Kontrol ölüm oranı %20'den fazla olan denemeler atıldı ve yeniden yürütüldü [27, 33].
Müdahale köyünde kapsamlı bir hanehalkı anketi gerçekleştirildi. Her hanenin GPS konumu, tasarımı ve malzeme türü, konut ve müdahale durumu ile birlikte kaydedildi. CBS platformu, köy, ilçe, bölge ve eyalet düzeylerinde sınır katmanlarını içeren dijital bir coğrafi veritabanı geliştirdi. Tüm hanehalkı konumları, köy düzeyindeki CBS nokta katmanları kullanılarak coğrafi olarak etiketlendi ve öznitelik bilgileri birbirine bağlanıp güncellendi. Her hanehalkı konumunda risk, HT, insektisit vektör duyarlılığı ve IRS durumuna göre değerlendirildi (Tablo 1) [11, 26, 29, 30]. Daha sonra tüm hanehalkı konum noktaları, ters mesafe ağırlıklandırması (IDW; ortalama hanehalkı alanı 6 m2, güç 2, sabit sayıda çevreleyen nokta = 10, değişken arama yarıçapı, düşük geçiş filtresi kullanılarak çözünürlük) ve kübik evrişim haritalaması) mekansal enterpolasyon teknolojisi [35] kullanılarak tematik haritalara dönüştürüldü. İki tür tematik mekansal risk haritası oluşturuldu: HT tabanlı tematik haritalar ve pestisit vektör duyarlılığı ve IRS durumu (ISV ve IRSS) tematik haritaları. İki tematik risk haritası daha sonra ağırlıklı bindirme analizi kullanılarak birleştirildi [36]. Bu işlem sırasında, raster katmanları farklı risk seviyeleri (yani yüksek, orta ve düşük/hiç risk yok) için genel tercih sınıflarına yeniden sınıflandırıldı. Daha sonra yeniden sınıflandırılan her raster katmanı, sivrisinek bolluğunu destekleyen parametrelerin göreceli önemine göre kendisine atanan ağırlıkla çarpıldı (çalışma köylerindeki yaygınlık, sivrisinek üreme alanları ve dinlenme ve beslenme davranışlarına göre) [26, 29]. , 30, 37]. Her iki denek risk haritası da sivrisinek bolluğuna eşit katkıda bulundukları için 50:50 ağırlıklandırıldı (Ek dosya 1: Tablo S2). Ağırlıklı bindirme tematik haritalarının toplanmasıyla, nihai bir bileşik risk haritası oluşturulur ve GIS platformunda görselleştirilir. Son risk haritası, aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanan Kum Sineği Risk Endeksi (SFRI) değerleri açısından sunulmakta ve açıklanmaktadır:
Formülde, P risk endeksi değeri, L her hanenin konumu için genel risk değeri ve H çalışma alanındaki bir hane için en yüksek risk değeridir. Risk haritalarını oluşturmak için ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, ABD) kullanarak CBS katmanları hazırladık ve analiz ettik.
Ev sivrisinek yoğunlukları (n = 24) üzerinde HT, ISV ve IRSS'nin (Tablo 1'de açıklandığı gibi) birleşik etkilerini incelemek için çoklu regresyon analizleri gerçekleştirdik. Çalışmada kaydedilen IRS müdahalesine dayalı konut özellikleri ve risk faktörleri açıklayıcı değişkenler olarak ele alındı ve sivrisinek yoğunluğu yanıt değişkeni olarak kullanıldı. Kum sineği yoğunluğuyla ilişkili her bir açıklayıcı değişken için tek değişkenli Poisson regresyon analizleri gerçekleştirildi. Tek değişkenli analiz sırasında, anlamlı olmayan ve P değeri %15'ten büyük olan değişkenler çoklu regresyon analizinden çıkarıldı. Etkileşimleri incelemek için, anlamlı değişkenlerin tüm olası kombinasyonları için etkileşim terimleri (tek değişkenli analizde bulunur) çoklu regresyon analizine aynı anda dahil edildi ve anlamlı olmayan terimler, nihai modeli oluşturmak için modelden aşamalı bir şekilde çıkarıldı.
Hane halkı düzeyinde risk değerlendirmesi iki şekilde gerçekleştirildi: hane halkı düzeyinde risk değerlendirmesi ve risk alanlarının bir harita üzerinde birleştirilmiş mekansal değerlendirmesi. Hane halkı düzeyinde risk tahminleri, hane halkı risk tahminleri ile kum sineği yoğunlukları (6 bekçi hane halkı ve 6 müdahale hane halkından toplanan; IRS uygulamasından haftalar önce ve sonra) arasındaki korelasyon analizi kullanılarak tahmin edildi. Mekansal risk bölgeleri, farklı hane halklarından toplanan ortalama sivrisinek sayısı kullanılarak tahmin edildi ve risk grupları arasında karşılaştırıldı (yani düşük, orta ve yüksek riskli bölgeler). Her IRS turunda, kapsamlı risk haritasını test etmek için sivrisinek toplamak üzere 12 hane (üç risk bölgesi seviyesinin her birinde 4 hane halkı; gecelik toplamalar IRS'den sonra her 2, 4 ve 12 haftada bir gerçekleştirilir) rastgele seçildi. 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 gerçekleştirildi.
Entomolojik ve IRS ile ilgili verileri özetlemek için ortalama, minimum, maksimum, %95 güven aralıkları (GA) ve yüzdeler gibi tanımlayıcı istatistikler hesaplandı. Gümüş böceklerinin (böcek ilacı kalıntıları) ortalama sayısı/yoğunluğu ve ölüm oranı, parametrik testler [normal dağılımlı veriler için eşleştirilmiş örnekler t-testi] ve evlerdeki yüzey tipleri arasındaki etkinliği karşılaştırmak için parametrik olmayan testler (Wilcoxon işaretli sıralama) (yani, BUU ve CPLC, BUU ve PMP ve CPLC ve PMP) kullanılarak normal dağılımlı olmayan veriler için test edildi). Tüm analizler SPSS v.20 yazılımı (SPSS Inc., Chicago, IL, ABD) kullanılarak gerçekleştirildi.
IRS DDT ve SP turları sırasında müdahale köylerindeki hane halkı kapsamı hesaplandı. Her turda toplam 205 hane IRS aldı; bunlardan 179 hane (%87,3) DDT turunda ve 194 hane (%94,6) VL vektör kontrolü için SP turundaydı. Pestisitlerle tamamen tedavi edilen hanelerin oranı, SP-IRS sırasında (%86,3), DDT-IRS sırasında (%52,7) olduğundan daha yüksekti. DDT sırasında IRS'den çıkmayı tercih eden hane sayısı 26 (%12,7) ve SP sırasında IRS'den çıkmayı tercih eden hane sayısı 11 (%5,4) idi. DDT ve SP turları sırasında, kısmen tedavi edilen hane sayısı sırasıyla 71 (toplam tedavi edilen hanelerin %34,6'sı) ve 17 hane (%8,3) idi.
Dünya Sağlık Örgütü pestisit direnci kılavuzlarına göre, müdahale sahasındaki gümüş karides popülasyonu alfa-sipermetrine tamamen duyarlıydı (%0,05) ve deneme sırasında (24 saat) bildirilen ortalama ölüm oranı %100 idi. Gözlenen yok etme oranı %85,9 idi (%95 GA: %81,1-%90,6). DDT için, 24 saatte yok etme oranı %22,8 idi (%95 GA: %11,5-%34,1) ve ortalama elektronik test ölüm oranı %49,1 idi (%95 GA: %41,9-%56,3). Sonuçlar, gümüş ayaklıların müdahale sahasında DDT'ye karşı tam direnç geliştirdiğini göstermiştir.
Tablo 3'te DDT ve SP ile muamele edilmiş farklı tipteki yüzeylere ait (IRS'den sonra farklı zaman aralıklarında) konilerin biyoanaliz sonuçları özetlenmiştir. Verilerimiz, 24 saat sonra her iki insektisitin (BUU ve CPLC: t(2)= – 6.42, P = 0.02; BUU ve PMP: t(2) = 0.25, P = 0.83; CPLC ve PMP: 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: t(2) = 3.01, P = 0.10 ve SP: t(2) = 9.70, P = 0.01; ölüm oranlarının zamanla istikrarlı bir şekilde azaldığını gösterdi. SP-IRS için: tüm duvar tipleri için püskürtmeden 2 hafta sonra (yani %95,6 genel) ve sadece CPLC duvarları için püskürtmeden 4 hafta sonra (yani 82,5). DDT grubunda, IRS biyolojik deneyinden sonra tüm duvar tipleri için ölüm oranı sürekli olarak %70'in altındaydı. DDT ve SP için 12 haftalık püskürtmeden sonra 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 %55 (IRS'den 2 hafta sonra BUU için), %32,5 (IRS'den 4 hafta sonra PMP için) ve %20'dir (IRS'den 4 hafta sonra PMP için); ABD IRS). SP için, tüm yüzey tipleri için en yüksek ortalama ölüm oranları %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) olmuştur. IRS'den 12 hafta sonra). ABD IRS). IRS'den haftalar sonra); en düşük oranlar %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 muamele edilmiş yüzeylerdeki ölüm oranı, zaman aralıklarında CPLC ve BUU ile muamele edilmiş yüzeylere göre daha hızlı değişmiştir.
Tablo 4, DDT ve SP tabanlı IRS turlarının müdahale etkilerini (yani, sivrisinek bolluğundaki IRS sonrası değişiklikleri) özetlemektedir (Ek dosya 1: Şekil S1). DDT-IRS için, IRS aralığından sonra gümüş bacaklı böceklerdeki yüzdelik azalmalar %34,1 (2 haftada), %25,9 (4 haftada) ve %14,1 (12 haftada) olmuştur. SP-IRS için, azalma oranları %90,5 (2 haftada), %66,7 (4 haftada) ve %55,6 (12 haftada) olmuştur. DDT ve SP IRS bildirim dönemlerinde nöbetçi hanelerdeki gümüş karides bolluğundaki en büyük düşüşler sırasıyla %2,8 (2 haftada) ve %49,1 (2 haftada) olmuştur. SP-IRS döneminde, beyaz karınlı sülünlerin azalması (öncesi ve sonrası), ilaçlama yapılan hanelerde (t(2)= – 9.09, P < 0.001) ve nöbetçi hanelerde (t(2) = – 1.29, P = 0.33) benzerdi. IRS'den sonraki her 3 zaman aralığında DDT-IRS'ye kıyasla daha yüksekti. Her iki böcek ilacı için de, gümüş böceği bolluğu nöbetçi hanelerde IRS'den 12 hafta sonra arttı (yani, sırasıyla SP ve DDT için %3,6 ve %9,9). IRS toplantılarını izleyen SP ve DDT sırasında, nöbetçi çiftliklerden sırasıyla 112 ve 161 gümüş karides toplandı.
Hane grupları arasında gümüş karides yoğunluğunda önemli bir fark gözlenmedi (yani sprey vs. sentinel: t(2)= – 3.47, P = 0.07; sprey vs. kontrol: t(2) = – 2.03, P = 0.18; sentinel vs. kontrol: DDT'den sonraki IRS haftaları sırasında, t(2) = − 0.59, P = 0.62). Buna karşılık, sprey grubu ile kontrol grubu arasında (t(2) = – 11.28, P = 0.01) ve sprey grubu ile kontrol grubu arasında (t(2) = – 4, 42, P = 0.05) gümüş karides yoğunluğunda önemli farklar gözlendi. SP'den birkaç hafta sonra IRS. SP-IRS için, sentinel ve kontrol aileleri arasında önemli bir fark gözlenmedi (t(2)= -0.48, P = 0.68). Şekil 2, IRS çarklarıyla tamamen ve kısmen ilaçlanan çiftliklerde gözlemlenen ortalama gümüş karınlı sülün yoğunluklarını göstermektedir. Tamamen ve kısmen ilaçlanan haneler arasında tamamen yönetilen sülünlerin yoğunlukları açısından önemli bir fark görülmemiştir (tuzak başına gecelik ortalama 7,3 ve 2,7). Sırasıyla DDT-IRS ve SP-IRS) ve bazı hanelere her iki böcek ilacı da püskürtülmüştür (sırasıyla DDT-IRS ve SP-IRS için gecelik ortalama 7,5 ve 4,4) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Ancak, tamamen ve kısmen ilaçlanan çiftliklerdeki gümüş karides yoğunlukları, SP ve DDT IRS turları arasında önemli ölçüde farklılık göstermiştir (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Lavapur'daki Mahanar köyünde tam ve kısmen ilaçlanmış hanelerdeki gümüş kanatlı koku böceklerinin tahmini ortalama yoğunluğu, IRS'den önceki 2 hafta ve IRS, DDT ve SP turlarından sonraki 2, 4 ve 12 hafta boyunca.
IRS'nin uygulanmasından önce ve birkaç hafta sonra gümüş karidesin ortaya çıkışını ve yeniden ortaya çıkışını izlemek için düşük, orta ve yüksek mekansal risk bölgelerini belirlemek amacıyla kapsamlı bir mekansal risk haritası (Lavapur Mahanar köyü; toplam alan: 26.723 km2) geliştirilmiştir (Şekil 3, 4). Mekansal risk haritasının oluşturulması sırasında haneler için en yüksek risk puanı "12" olarak derecelendirilmiştir (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 dışında "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 alan olduğunu göstermiştir. Alan kapsamı, DDT ve SP-IS ve IRSS'nin risk grafikleri arasında yüksek (DDT %20,2; SP %4,9), orta (DDT %22,3; SP %4,6) ve düşük/hiç risksiz (DDT %57,5; SP %90,5) bölgeler (t (2) = 12,7, P < 0,05) arasında değişmektedir (Şekil 3, 4). Geliştirilen son bileşik risk haritası, SP-IRS'nin tüm HT risk alanlarında DDT-IRS'den daha iyi koruma yeteneklerine sahip olduğunu göstermiştir. SP-IRS'den sonra HT için yüksek riskli alan %7'nin altına (1837,3 km2) düşmüş ve alanın çoğu (%53,6) düşük riskli alan haline gelmiştir. DDT-IRS döneminde, birleşik risk haritasıyla 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, tedavi edilen ve nöbetçi hanelerde ölçülen kum sineği yoğunlukları, her bir IRS turu (yani DDT ve SP) için birleşik bir risk haritasına çizildi ve görselleştirildi (Şekil 3, 4). IRS öncesi ve sonrasında kaydedilen hane halkı risk puanları ile ortalama gümüş karides yoğunlukları arasında iyi bir uyum vardı (Şekil 5). IRS'nin iki turundan hesaplanan tutarlılık analizinin R2 değerleri (P < 0,05) şöyleydi: DDT'den 2 hafta önce 0,78, DDT'den 2 hafta sonra 0,81, DDT'den 4 hafta sonra 0,78, DDT-DDT 12 hafta sonra 0,83, SP'den sonra 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 turları için, yüksek riskli bölgelerdeki (yani, %55'ten fazla) ortalama gümüş karınlı karides bolluğu ve toplam bolluğun yüzdesi, IRS sonrası tüm zaman noktalarında düşük ve orta riskli bölgelere göre daha yüksekti. Entomolojik familyaların (yani sivrisinek toplama için seçilenlerin) konumları Ek dosya 1: Şekil S2'de haritalanmış ve görselleştirilmiştir.
Bihar'daki Vaishali bölgesi, Lavapur'daki Mahnar köyünde DDT-IRS öncesi ve sonrasında koku böceği risk alanlarını belirlemek için üç tür GIS tabanlı mekansal risk haritası (yani HT, IS ve IRSS ve HT, IS ve IRSS kombinasyonu)
Gümüş benekli karides risk alanlarını belirlemek için üç tür GIS tabanlı mekansal risk haritası (yani HT, IS ve IRSS ve HT, IS ve IRSS 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 halkı riskleri arasındaki "R2" tahminiyle hesaplanmıştır. Bihar, Vaishali bölgesi, Lavapur Mahnar köyünde IRS uygulamasından 2 hafta önce ve IRS uygulamasından 2, 4 ve 12 hafta sonra hane halkı 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) hane halkı sivrisinek yoğunluğu ile anlamlı şekilde ilişkili olduğu bulunmuştur. Tüm ilgili değişkenlerin anlamlılık düzeyinin 0,15'ten küçük P değerleri ürettiği gözlenmiştir. Bu nedenle, tüm açıklayıcı değişkenler çoklu regresyon analizi için tutulmuştur. Son modelin en uygun kombinasyonu beş risk faktörüne dayalı olarak oluşturulmuştur: TF, TW, DS, ISV ve IRSS. Tablo 7, son modelde seçilen parametrelerin ayrıntılarını, ayarlanmış olasılık oranlarını, %95 güven aralıklarını (CI) ve P değerlerini listeler. Son model, 0,89'luk bir R2 değeriyle (F(5)=27,9, P<0,001) oldukça anlamlıdır.
TR, diğer açıklayıcı değişkenlerle en az anlamlı olduğu için (P = 0,46) nihai modelden hariç tutulmuştur. Geliştirilen model, 12 farklı haneden alınan verilere dayanarak kum sineği yoğunluklarını tahmin etmek için kullanılmıştır. Doğrulama sonuçları, sahada gözlemlenen sivrisinek yoğunlukları ile model tarafından tahmin edilen sivrisinek yoğunlukları arasında güçlü bir korelasyon olduğunu göstermiştir (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 kaydetti [10]. 2015'te DDT'den SP'ye geçiş, Hindistan Bihar'daki IRS tarihinde büyük bir değişiklikti [38]. VL'nin mekansal riskini ve vektörlerinin bolluğunu anlamak için birkaç makro düzeyde çalışma yürütülmüştür. Ancak, VL yaygınlığının mekansal dağılımı ülke genelinde giderek daha fazla ilgi görse de, mikro düzeyde çok az araştırma yürütülmüştür. Dahası, mikro düzeyde veriler daha az tutarlıdır ve analiz edilmesi ve anlaşılması daha zordur. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, Bihar'daki (Hindistan) Ulusal VL Vektör Kontrol Programı kapsamında HT'ler arasında insektisit DDT ve SP kullanan IRS'nin kalıntı etkinliğini ve müdahale etkisini değerlendiren ilk rapordur. Bu aynı zamanda, IRS müdahale koşulları altında sivrisineklerin mikro ölçekteki mekansal ve zamansal dağılımını ortaya koymak için mekansal risk haritası ve sivrisinek yoğunluğu analiz modeli geliştirmeye yönelik ilk girişimdir.
Bulgularımız, hanelerin tamamında SP-IRS'nin hane halkı tarafından benimsenmesinin yüksek olduğunu ve hanelerin çoğunun tamamen işlemden geçirildiğini gösterdi. Biyolojik deney sonuçları, çalışma köyündeki gümüş kum sineklerinin beta-sipermetrine karşı oldukça hassas, ancak DDT'ye karşı oldukça düşük duyarlılığa sahip olduğunu gösterdi. Gümüş karideslerin DDT'den kaynaklanan ortalama ölüm oranı %50'den azdır ve bu da DDT'ye karşı yüksek bir direnç seviyesini gösterir. Bu, Bihar da dahil olmak üzere Hindistan'ın VL endemik eyaletlerindeki farklı köylerde farklı zamanlarda yürütülen önceki çalışmaların sonuçlarıyla tutarlıdır [8,9,39,40]. Pestisit duyarlılığına ek olarak, pestisitlerin kalıntı etkililiği ve müdahalenin etkileri de önemli bilgilerdir. Kalıntı etkilerin süresi, programlama döngüsü için önemlidir. IRS turları arasındaki aralıkları belirler, böylece popülasyon bir sonraki püskürtmeye kadar korunur. Koni biyolojik deney sonuçları, IRS'den sonra farklı zaman noktalarında duvar yüzeyi tipleri arasında ölüm oranında önemli farklılıklar olduğunu ortaya koydu. DDT ile muamele edilmiş yüzeylerde ölüm oranı her zaman WHO'nun tatmin edici seviyesinin altındaydı (yani ≥%80), oysa SP ile muamele edilmiş duvarlarda ölüm oranı IRS'den sonraki dördüncü haftaya kadar tatmin edici kaldı; Bu sonuçlardan, çalışma alanında bulunan gümüş bacaklı karideslerin SP'ye çok duyarlı olmasına rağmen, SP'nin artık etkinliğinin HT'ye bağlı olarak değiştiği açıktır. DDT gibi, SP de WHO yönergelerinde belirtilen etkinlik süresini karşılamamaktadır [41, 42]. Bu verimsizlik, IRS'nin kötü uygulanmasından (yani pompayı uygun hızda, duvardan uzakta, deşarj hızında ve su damlacıklarının boyutunda ve duvarda birikmelerinde hareket ettirmek) ve pestisitlerin akılsızca kullanılmasından (yani çözelti hazırlama) [11,28,43] kaynaklanıyor olabilir. Ancak, bu çalışma sıkı izleme ve kontrol altında yürütüldüğünden, Dünya Sağlık Örgütü'nün önerdiği son kullanma tarihine uyulmamasının bir başka nedeni, kalite kontrolünü oluşturan SP'nin kalitesi (yani, aktif bileşen yüzdesi veya "AI") olabilir.
Pestisit kalıcılığını değerlendirmek için kullanılan üç yüzey tipinden, iki pestisit için BUU ve CPLC arasında ölüm oranında önemli farklılıklar gözlendi. Bir diğer yeni bulgu ise, CPLC'nin püskürtmeden sonra neredeyse tüm zaman aralıklarında daha iyi kalıntı performansı göstermesi, bunu BUU ve PMP yüzeylerinin izlemesidir. Bununla birlikte, IRS'den iki hafta sonra, PMP sırasıyla DDT ve SP'den kaynaklanan en yüksek ve ikinci en yüksek ölüm oranlarını kaydetti. Bu sonuç, PMP yüzeyine biriken pestisitin uzun süre kalıcı olmadığını göstermektedir. Duvar tipleri arasındaki pestisit kalıntılarının etkililiğindeki bu fark, 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 ile sıcaklık ve nem gibi çeşitli nedenlere bağlı olabilir [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Bulgularımız, çeşitli hastalık vektörlerine karşı böcek ilacı uygulanmış yüzeylerin kalıcı etkinliğine ilişkin diğer çalışmaları desteklemektedir [45, 46, 50, 51].
İlaçlama yapılan hanelerde sivrisinek azalması tahminleri, SP-IRS'nin, IRS sonrası tüm aralıklarda sivrisinekleri kontrol etmede DDT-IRS'den daha etkili olduğunu göstermiştir (P < 0,001). SP-IRS ve DDT-IRS turları için, ilaçlama yapılan hanelerde 2 ila 12 hafta arasındaki düşüş oranları sırasıyla %55,6-90,5 ve %14,1-34,1 olmuştur. Bu sonuçlar ayrıca, IRS uygulamasından sonraki 4 hafta içinde nöbetçi hanelerde P. argentipes bolluğu üzerinde önemli etkiler gözlemlendiğini; argentipes'in IRS'den 12 hafta sonra her iki IRS turunda da arttığını; Ancak, nöbetçi hanelerdeki sivrisinek sayısında iki IRS turu arasında önemli bir fark görülmemiştir (P = 0,33). Gümüş karides yoğunluklarının her turdaki hane grupları arasındaki istatistiksel analizlerinden elde edilen sonuçlar, dört hane grubu arasında (yani, püskürtülmüş vs. sentinel; püskürtülmüş vs. kontrol; sentinel vs. kontrol; tam vs. kısmi). ). İki aile grubu IRS ve SP-IRS (yani, sentinel vs. kontrol ve tam vs. kısmi). Ancak, kısmen ve tamamen püskürtülmüş çiftliklerde DDT ve SP-IRS turları arasında gümüş karides yoğunluklarında önemli farklılıklar gözlemlendi. Bu gözlem, müdahale etkilerinin IRS'den sonra birçok kez hesaplanmış olması gerçeğiyle birleştiğinde, SP'nin kısmen veya tamamen ilaçlanmış, ancak ilaçlanmamış evlerde sivrisinek kontrolü için etkili olmadığını göstermektedir. Bununla birlikte, DDT-IRS ve SP IRS turları arasında sentinel evlerdeki sivrisinek sayısında istatistiksel olarak önemli bir fark olmamasına rağmen, DDT-IRS turu sırasında toplanan sivrisineklerin ortalama sayısı, SP-IRS turuna kıyasla daha düşüktü. Miktar, miktarı aşıyor. Bu sonuç, hane halkı nüfusu arasında en yüksek IRS kapsamına sahip vektör duyarlı insektisitin, ilaçlama yapılmayan hanelerde sivrisinek kontrolü üzerinde bir popülasyon etkisine sahip olabileceğini düşündürmektedir. Sonuçlara göre, SP, IRS'den sonraki ilk günlerde DDT'den daha iyi bir sivrisinek ısırıklarına karşı önleyici etkiye sahipti. Ek olarak, alfa-sipermetrin SP grubuna aittir, sivrisinekler için temas tahrişi ve doğrudan toksisiteye sahiptir ve IRS için uygundur [51, 52]. Bu, alfa-sipermetrinin karakollarda minimal etkiye sahip olmasının ana nedenlerinden biri olabilir. Başka bir çalışma [52], alfa-sipermetrinin laboratuvar deneylerinde ve kulübelerde mevcut tepkiler ve yüksek yok etme oranları göstermesine rağmen, bileşiğin kontrollü laboratuvar koşulları altında sivrisineklerde kovucu bir tepki üretmediğini bulmuştur. kabin. web sitesi.
Bu çalışmada, üç tür mekansal risk haritası geliştirilmiştir; Hane düzeyinde ve alan düzeyinde mekansal risk tahminleri, gümüş bacaklı karides yoğunluklarının saha gözlemleri yoluyla değerlendirilmiştir. HT'ye dayalı risk bölgelerinin analizi, Lavapur-Mahanara'nın köy alanlarının çoğunluğunun (%78'den fazla) kum sineği oluşumu ve yeniden ortaya çıkma riskinin en yüksek seviyede 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 turu sırasında (ancak DDT-IRS turunda değil) yüksek riskli alanlar altında daha düşük bir yüzde ürettiği bulunmuştur. SP-IRS'den sonra, GT'ye dayalı yüksek ve orta riskli bölgelerin geniş alanları düşük riskli bölgelere dönüştürülmüştür (yani %60,5; birleşik risk haritası tahminleri), bu DDT'den neredeyse dört kat daha düşüktür (%16,2). – Durum yukarıdaki IRS portföy risk grafiğindedir. Bu sonuç, sivrisinek kontrolünde IRS'nin doğru tercih olduğunu göstermektedir, ancak koruma derecesi insektisitin kalitesine, duyarlılığına (hedef vektöre), kabul edilebilirliğine (IRS zamanında) ve uygulanmasına bağlıdır;
Hane halkı risk değerlendirmesi sonuçları, farklı hanelerden toplanan gümüş bacaklı karideslerin yoğunluğu ile risk tahminleri arasında iyi bir uyum (P < 0,05) gösterdi. Bu, belirlenen hane halkı risk parametrelerinin ve kategorik risk puanlarının, gümüş karidesinin yerel bolluğunu tahmin etmek için oldukça uygun olduğunu göstermektedir. IRS sonrası DDT uyum analizinin R2 değeri ≥ 0,78 olup, IRS öncesi değere eşit veya daha büyüktü (yani, 0,78). Sonuçlar, DDT-IRS'nin tüm HT risk bölgelerinde (yani, yüksek, orta ve düşük) etkili olduğunu gösterdi. SP-IRS turu için, R2 değerinin IRS uygulamasından sonraki ikinci ve dördüncü haftalarda dalgalandığını, IRS uygulamasından iki hafta önce ve IRS uygulamasından 12 hafta sonra değerlerin neredeyse aynı olduğunu bulduk; bu sonuç, IRS'den sonraki zaman aralığıyla azalan bir eğilim gösteren SP-IRS maruziyetinin sivrisinekler üzerindeki önemli etkisini yansıtmaktadır. SP-IRS'nin etkisi önceki bölümlerde vurgulanmış ve tartışılmıştır.
Havuzlanmış haritanın risk bölgelerinin saha denetiminden elde edilen sonuçlar, IRS turu sırasında en yüksek sayıda gümüş karidesin yüksek riskli bölgelerde (yani, >%55) toplandığını, ardından orta ve düşük riskli bölgelerin geldiğini gösterdi. Özetle, GIS tabanlı mekansal risk değerlendirmesinin, kum sineği risk alanlarını belirlemek için farklı mekansal veri katmanlarını ayrı ayrı veya bir arada toplamak için etkili bir karar alma aracı olduğu kanıtlanmıştır. Geliştirilen risk haritası, özellikle mikro düzeyde acil eylem veya iyileştirme gerektiren çalışma alanındaki müdahale öncesi ve sonrası koşulların (yani, hane halkı tipi, IRS durumu ve müdahale etkileri) kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Çok popüler bir durum. Aslında, birkaç çalışma, vektör üreme alanlarının riskini ve hastalıkların makro düzeydeki mekansal dağılımını haritalamak için GIS araçlarını kullanmıştır [ 24 , 26 , 37 ].
IRS tabanlı müdahaleler için konut özellikleri ve risk faktörleri, gümüş karides yoğunluğu analizlerinde kullanılmak üzere istatistiksel olarak değerlendirildi. Altı faktörün tamamı (yani, TF, TW, TR, DS, ISV ve IRSS) tek değişkenli analizlerde yerel gümüş bacaklı karides bolluğuyla anlamlı şekilde ilişkili olmasına rağmen, son çoklu regresyon modelinde beş faktörden yalnızca biri seçildi. Sonuçlar, çalışma alanındaki IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS vb.'nin esaret yönetimi özellikleri ve müdahale faktörlerinin gümüş karidesin ortaya çıkışını, iyileşmesini ve üremesini izlemek için uygun olduğunu göstermektedir. Çoklu regresyon analizinde, TR anlamlı bulunmadı ve bu nedenle son modelde seçilmedi. Son model oldukça anlamlıydı ve seçilen parametreler gümüş bacaklı karides yoğunluğunun %89'unu açıklıyordu. Model doğruluğu sonuçları, öngörülen ve gözlemlenen gümüş karides yoğunlukları arasında güçlü bir korelasyon olduğunu gösterdi. Sonuçlarımız ayrıca, kırsal Bihar'da VL yaygınlığı ve vektörün mekansal dağılımı ile ilişkili sosyoekonomik ve konut risk faktörlerini tartışan önceki çalışmaları da desteklemektedir [15, 29].
Bu çalışmada, püskürtülen duvarlardaki pestisit birikimini ve IRS için kullanılan pestisitin kalitesini (yani) değerlendirmedik. Pestisit kalitesi ve miktarındaki değişiklikler sivrisinek ölüm oranını 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 risk altındaki toplam alanının (CBS risk haritalaması kullanılarak) değerlendirilmesi, köyler arasındaki açık alanları içerir ve bu da risk bölgelerinin sınıflandırılmasını (yani bölgelerin tanımlanmasını) etkiler ve farklı risk bölgelerine kadar uzanır; ancak, bu çalışma mikro düzeyde yürütülmüştür, bu nedenle boş arazilerin risk alanlarının sınıflandırılması üzerinde yalnızca küçük bir etkisi vardır; ayrıca, köyün toplam alanı içindeki farklı risk bölgelerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesi, gelecekte yeni konut inşaatı için alanların seçilmesine (özellikle düşük riskli bölgelerin seçimine) olanak sağlayabilir. Genel olarak, bu çalışmanın sonuçları daha önce mikroskobik düzeyde hiç çalışılmamış çeşitli bilgiler sunmaktadır. En önemlisi, köy risk haritasının mekansal temsili, geleneksel yer 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.
Bulgularımız, çalışma köyündeki yerli gümüş böceklerinin DDT'ye karşı direnç geliştirdiğini (yani, son derece dirençli olduklarını) ve sivrisinek çıkışının IRS'den hemen sonra gözlemlendiğini göstermektedir; Alfa-sipermetrin, %100 ölüm oranı ve gümüş sineklerine karşı daha iyi müdahale etkinliğinin yanı sıra DDT-IRS'ye kıyasla daha iyi toplum kabulü nedeniyle VL vektörlerinin IRS kontrolü için doğru seçim gibi görünmektedir. Ancak, SP ile muamele edilmiş duvarlarda sivrisinek ölüm oranının yüzey tipine bağlı olarak değiştiğini; düşük kalıntı etkililik gözlemlendiğini ve IRS'den sonra DSÖ tarafından önerilen süreye ulaşılamadığını bulduk. Bu çalışma, tartışma için iyi bir başlangıç noktası sağlamaktadır ve sonuçları gerçek kök nedenlerini belirlemek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç duymaktadır. Kum sineği yoğunluk analizi modelinin tahmini doğruluğu, barınma özellikleri, vektörlerin insektisit duyarlılığı ve IRS durumunun bir kombinasyonunun, Bihar'daki VL endemik köylerindeki kum sineği yoğunluklarını tahmin etmek için kullanılabileceğini göstermiştir. Çalışmamız ayrıca, birleşik GIS tabanlı mekansal risk haritalamasının (makro düzey), IRS toplantılarından önce ve sonra kum kütlelerinin ortaya çıkışını ve yeniden ortaya çıkışını izlemek için risk alanlarını belirlemek için yararlı bir araç olabileceğini göstermektedir. Ek olarak, mekansal risk haritaları, geleneksel saha araştırmaları ve geleneksel veri toplama yöntemleri ile 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 düzeylerinin doğasına bağlı olarak farklı hane gruplarına ulaşmak için yeni kontrol stratejileri (yani tek müdahale veya entegre vektör kontrolü) geliştirmelerine ve uygulamalarına yardımcı olabilir. Ek olarak, 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 Toplantısı 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 koenfeksiyonunun epidemiyolojisi, klinik sunumu ve tanısındaki değişen eğilimler. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Ulusal Vektör Kaynaklı Hastalık Kontrol Programı (NVBDCP). Kala Azar imha 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 salgınları görülen kala-azar (viseral leishmaniasis) hastalığının 2010 yılına kadar ortadan kaldırılma umudunun düşük olması nedeniyle, vektör kontrol önlemleri mi yoksa insan immün yetmezlik virüsü koenfeksiyonu veya tedavisi mi suçlanmalıdır? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP Kırsal Bihar'da kala azar'ı ortadan kaldırmak için yeni strateji. Hindistan Tıbbi Araştırma Dergisi. 2007;126:447–51.
Gönderim zamanı: 20 Mayıs 2024