Kapalı alanda kalıntı ilaçlama (IRS), Hindistan'daki visseral leishmaniasis (VL) vektör kontrol çabalarının temel dayanağıdır. IRS kontrollerinin farklı hane tipleri üzerindeki etkisi hakkında çok az şey bilinmektedir. Burada, IRS'nin böcek ilacı kullanmasının bir köydeki tüm hane tipleri için aynı kalıntı ve müdahale etkilerine sahip olup olmadığını değerlendiriyoruz. Ayrıca, vektörlerin mikroskobik düzeydeki mekansal ve zamansal 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. Dünya Sağlık Örgütü tarafından önerilen koni biyolojik deney yöntemi kullanılarak farklı duvar tiplerindeki insektisitlerin zamansal kalıntı etkililiği değerlendirilmiştir. Yerel gümüş böceklerinin insektisitlere duyarlılığı in vitro biyolojik deney kullanılarak incelenmiştir. Hastalık Kontrol Merkezleri tarafından akşam 6:00'dan sabah 6:00'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. Vektör pestisit duyarlılığının hanehalkı tipine göre dağılımını haritalamak için CBS tabanlı mekansal analiz teknolojisi kullanılmış ve hanehalkı IRS durumu gümüş karidesinin mekansal ve zamansal dağılımını açıklamak için kullanılmıştır.
Gümüş sivrisinekler SP'ye karşı çok hassastır (%100), ancak DDT'ye karşı yüksek direnç gösterir ve %49,1'lik bir ölüm oranına sahiptir. 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 kontrolündeki 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 konakçı 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 ilçe ile Hindistan'daki toplam vakaların her yıl %70'inden fazlasını oluşturan oldukça salgın bir eyalettir [4]. Bölgede yaklaşık 99 milyon kişi 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 kapalı alanda böcek ilacı 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]. Ancak, son çalışmalar gümüş karınlı karidesin DDT'ye karşı yaygın bir 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 hedefini belirlemiştir (yani, sokak/mahalle düzeyinde yılda 10.000 kişide <1 vaka) [10]. Birkaç çalışma, IRS'nin kum sineği yoğunluğunu 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 daha erken ulaşabileceğini öngörmektedir [14]. VL, salgın bölgelerdeki en yoksul kırsal toplulukları etkiler ve bu toplulukların vektör kontrolü yalnızca IRS'ye dayanır, ancak bu kontrol önleminin farklı hane tipleri üzerindeki kalıcı etkisi müdahale alanlarında hiçbir zaman sahada incelenmemiştir [15, 16]. Ayrıca, VL ile mücadele için yapılan yoğun çalışmalardan sonra, bazı köylerdeki salgın birkaç yıl sürmüş ve sıcak noktalara dönüşmüştür [17]. Bu nedenle, IRS'nin farklı hane tiplerindeki sivrisinek yoğunluğu izleme üzerindeki kalıntı etkisinin değerlendirilmesi gereklidir. Ek olarak, mikro ölçekli coğrafi 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 kombinasyonudur [18, 19, 20]. Küresel konumlandırma sistemi (GPS), dünya yüzeyinin bileşenlerinin mekansal konumunu incelemek için kullanılır [21, 22]. CBS ve GPS tabanlı mekansal modelleme araçları ve teknikleri, mekansal ve zamansal hastalık değerlendirmesi ve salgın tahmini, kontrol stratejilerinin uygulanması ve değerlendirilmesi, patojenlerin çevresel faktörlerle etkileşimleri ve mekansal risk haritalaması gibi çeşitli epidemiyolojik yönlere uygulanmıştır [20,23,24,25,26]. Coğrafi risk haritalarından toplanan ve türetilen bilgiler, zamanında ve etkili kontrol önlemlerini kolaylaştırabilir.
Bu çalışma, Hindistan Bihar'daki Ulusal VL Vektör Kontrol Programı kapsamında hane düzeyinde DDT ve SP-IRS müdahalesinin kalıntı etkinliğini ve etkisini değerlendirdi. Ek hedefler, mikro ölçekli sivrisineklerin mekansal ve zamansal dağılım hiyerarşisini incelemek için konut özellikleri, insektisit vektör duyarlılığı ve hane IRS durumuna dayalı birleşik bir mekansal 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 oldukça endemik, yılda 1000 kişide 5 veya daha fazla vaka). Köyler üç ana kritere göre seçildi: konum ve erişilebilirlik (yani yıl boyunca kolay erişime sahip bir nehir üzerinde 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 doğası (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 bölgesinde yağmurlu mevsim (Temmuz-Ağustos) ve kurak mevsim (Kasım-Aralık) olan nemli bir subtropikal iklim vardır. 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 soğuktur (7-22 °C).
Çalışma alanının haritası, Hindistan haritasında Bihar'ın yerini (a) ve Bihar haritasında Vaishali bölgesinin yerini (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, son 3 yılda herhangi bir zaman diliminde, uygulama yılı dahil, 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, ulusal vergilendirme eylem planının ikinci turuna da yeni köyler dahil edilmiştir. 2015 yılında, müdahale çalışması köylerinde DDT (DDT %50 WP, 1 g ai/m2) kullanan iki tur IRS yürütülmüştür. 2016'dan bu yana, IRS sentetik piretrinler (SP; alfa-sipermetrin %5 VP, 25 mg ai/m2) kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Spreyleme, 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 hakkında bilgilendirmek ve güvence vermek için tüm hanelere görevlendirilir. İki tur IRS anketi sırasında, çalışma köylerindeki genel hane kapsamı en az %80'e ulaştı [4]. Spreyleme durumu (yani, spreyleme yok, kısmi spreyleme ve tam spreyleme; Ek dosya 1: Tablo S1'de tanımlanmıştır) IRS'nin her iki turunda 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 araştırma) ve müdahale sonrası (yani müdahaleden 2, 4 ve 12 hafta sonra; takip araştırmaları) izleme, yoğunluk kontrolü ve kum sineği önleme için hastalık merkezlerini kullanmıştır. her hanede Bir gece (yani 18:00-6:00 arası) ışık tuzağı [28]. Yatak odalarına ve hayvan barınaklarına ışık tuzakları yerleştirilmiştir. Müdahale çalışmasının yürütüldüğü köyde, 48 hane IRS'den önce kum sineği yoğunluğu açısından test edilmiştir (IRS gününden önceki güne 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 tuğla (BUU) ve hasır 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 grubu 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]. Sivrisinek yoğunluğu tahminlerinin ve gruplar arasındaki karşılaştırmaların önyargılı olmasından 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).
Test tüplerinde toplanan tüm tarladan yakalanan sivrisinekler laboratuvara transfer edildi ve test tüpleri kloroforma batırılmış pamuk yünü kullanılarak öldürüldü. Gümüş kum sinekleri cinsiyetlendirildi ve standart tanımlama kodları [31] kullanılarak morfolojik özelliklere göre diğer böceklerden ve sivrisineklerden ayrıldı. Daha sonra tüm erkek ve dişi gümüş karidesler %80 alkolde ayrı ayrı konserve edildi. Gece başına tuzak başına sivrisinek yoğunluğu aşağıdaki formül kullanılarak hesaplandı: toplanan toplam sivrisinek sayısı/gece başına kurulan ışık tuzaklarının sayısı. DDT ve SP kullanılarak IRS'den kaynaklanan sivrisinek bolluğundaki (SFC) yüzdelik değişim aşağıdaki formül kullanılarak tahmin edildi [32]:
Burada A müdahale haneleri için başlangıç ortalama SFC'dir, B müdahale haneleri için IRS ortalama SFC'dir, C kontrol/koruyucu haneleri için başlangıç ortalama SFC'dir ve D IRS kontrol/koruyucu haneleri için ortalama SFC'dir.
Negatif ve pozitif değerler olarak kaydedilen müdahale etkisi sonuçları, sırasıyla IRS'den sonra SFC'de bir azalma ve artış olduğunu göstermektedir. IRS'den sonra SFC, başlangıç SFC'siyle 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 Duyarlılık 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 solüsyonuna 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'lük ölüm oranı duyarlılığı, %90-98'lik ölüm oranı onay gerektiren olası direnci ve %90'dan azı direnci gösterir [33, 34]. Kontrol grubundaki ölüm oranı %0 ila %5 arasında değiştiğinden, herhangi bir ölüm oranı ayarlaması yapılmamıştır.
Yerel termitler üzerinde böcek ilaçlarının biyolojik etkinliği ve kalıntı etkileri, saha 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] belirlendi. Ev ısıtması, düzensiz 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 beslenmemiş dişi sivrisinek (koni başına 10; bir aspiratör kullanılarak bir kontrol alanından toplandı) her WHO plastik koni haznesine (ev tipi başına bir koni) kontrol olarak yerleştirildi. 30 dakikalık maruziyetten sonra sivrisinekleri dikkatlice çıkarın; dirsek aspiratörü kullanarak konik hazneyi açın ve beslenme için %10 şeker solüsyonu içeren WHO tüplerine aktarın. 24 saat sonra 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 oranıdır, P1 gözlenen ölüm oranıdır ve C kontrol ölüm oranıdır. Kontrol ölüm oranı %20'den fazla olan denemeler atıldı ve yeniden yürütüldü [27, 33].
Müdahale köyünde kapsamlı bir hanehalkı anketi yapıldı. 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 bağlandı ve güncellendi. Her hanehalkı sitesinde risk, HT, insektisit vektör duyarlılığı ve IRS durumuna göre değerlendirildi (Tablo 1) [11, 26, 29, 30]. Daha sonra tüm hanehalkı konum noktaları, ters mesafe ağırlıklandırma (IDW; ortalama hanehalkı alanı 6 m2, güç 2, sabit sayıda çevreleyen nokta = 10, değişken arama yarıçapı, düşük geçiş filtresi kullanılarak çözünürlük) kullanılarak tematik haritalara dönüştürüldü. ve kübik evrişim haritalaması) mekansal enterpolasyon teknolojisi [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 kaplama 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 yaygınlığa, sivrisinek üreme alanlarına ve dinlenme ve beslenme davranışına 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 kaplama tematik haritaları toplayarak, 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 haritaları oluşturmak için ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, ABD) kullanarak GIS katmanlarını hazırladık ve analiz ettik.
HT, ISV ve IRSS'nin (Tablo 1'de açıklandığı gibi) ev sivrisinek yoğunlukları (n = 24) üzerindeki birleşik etkilerini incelemek için çoklu regresyon analizleri yürüttük. 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 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) aynı anda çoklu regresyon analizine dahil edildi ve anlamlı olmayan terimler, nihai modeli oluşturmak için modelden kademeli bir şekilde çıkarıldı.
Hane düzeyinde risk değerlendirmesi iki şekilde gerçekleştirildi: hane düzeyinde risk değerlendirmesi ve bir harita üzerinde risk alanlarının birleştirilmiş mekansal değerlendirmesi. Hane düzeyinde risk tahminleri, hane risk tahminleri ile kum sineği yoğunlukları (6 nöbetçi hane ve 6 müdahale hanesinden toplanan; IRS uygulamasından haftalar önce ve sonra) arasındaki korelasyon analizi kullanılarak tahmin edildi. Mekansal risk bölgeleri, farklı hanelerden toplanan sivrisineklerin ortalama sayısı kullanılarak tahmin edildi ve risk grupları arasında karşılaştırıldı (yani düşük, orta ve yüksek risk bölgeleri). Her IRS turunda, kapsamlı risk haritasını test etmek için sivrisinek toplamak üzere 12 hane (üç risk bölgesi seviyesinin her birinde 4 hane; gecelik toplamalar IRS'den sonra her 2, 4 ve 12 haftada bir gerçekleştirilir) rastgele seçildi. Aynı hane verileri (yani HT, VSI, IRSS ve ortalama sivrisinek yoğunluğu) nihai regresyon modelini test etmek için kullanıldı. Saha gözlemleri ile model tarafından tahmin edilen hane sivrisinek yoğunlukları arasında basit bir korelasyon analizi gerçekleştirildi.
Ortalama, minimum, maksimum, %95 güven aralıkları (GA) ve yüzdeler gibi tanımlayıcı istatistikler, entomolojik ve IRS ile ilgili verileri özetlemek için hesaplandı. Gümüş böceklerinin (böcek öldürücü madde kalıntıları) ortalama sayısı/yoğunluğu ve ölüm oranı, parametrik testler [eşleştirilmiş örnekler t-testi (normal dağılımlı veriler için)] ve evlerdeki yüzey tipleri arasındaki etkinliği karşılaştırmak için parametrik olmayan testler (Wilcoxon işaretli rütbe) kullanılarak (yani, BUU ile CPLC, BUU ile PMP ve CPLC ile PMP) normal dağılımlı olmayan veriler için test). 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 seçen hane sayısı 26 (%12,7) ve SP sırasında IRS'den çıkmayı seçen hane sayısı 11 (%5,4) idi. DDT ve SP turları sırasında, kısmen tedavi edilen kayıtlı hane sayısı sırasıyla 71 (toplam tedavi edilen hanelerin %34,6'sı) ve 17 hane (%8,3) idi.
DSÖ pestisit direnci yönergelerine göre, müdahale sahasındaki gümüş karides popülasyonu alfa-sipermetrin'e (0,05%) tamamen duyarlıydı çünkü deneme sırasında (24 saat) bildirilen ortalama ölüm oranı %100'dü. Gözlemlenen devre dışı bırakma oranı %85,9'du (95% CI: 81,1–90,6%). DDT için, 24 saatte devre dışı bırakma oranı %22,8'di (95% CI: 11,5–34,1%) ve ortalama elektronik test ölüm oranı %49,1'di (95% CI: 41,9–56,3%). Sonuçlar, gümüş ayakların müdahale sahasında DDT'ye karşı tam direnç geliştirdiğini gösterdi.
Tablo 3'te DDT ve SP ile muamele edilmiş farklı tipteki yüzeylerdeki (IRS'den sonra farklı zaman aralıklarında) konilerin biyoanaliz sonuçları özetlenmiştir. Verilerimiz, 24 saat sonra her iki insektisitin de (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 zaman noktalarında 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 raporlama dönemlerinde nöbetçi hanelerde 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, SP ve DDT için sırasıyla %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 tekerlekleriyle tamamen ve kısmen tedavi edilen çiftliklerde gözlemlenen ortalama gümüş karınlı sülün yoğunluklarını göstermektedir. Tamamen ve kısmen yönetilen haneler arasında tamamen yönetilen sülünlerin yoğunluklarında önemli bir fark yoktu (tuzak başına ortalama 7,3 ve 2,7/gece). Sırasıyla DDT-IRS ve SP-IRS) ve bazı hanelere her iki böcek ilacı da püskürtüldü (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 püskürtülen çiftliklerdeki gümüş karides yoğunlukları SP ve DDT IRS turları arasında önemli ölçüde farklılık gösterdi (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 kontrollerinden sonraki 2, 4 ve 12 hafta boyunca.
IRS'nin uygulanmasından önce ve birkaç hafta sonra gümüş karidesin ortaya çıkışını ve yeniden canlanmasını 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 bir alan olduğunu göstermiştir. Alan kapsamı yüksek (DDT %20,2; SP %4,9), orta (DDT %22,3; SP %4,6) ve düşük/hiç risk yok (DDT %57,5; SP %90,5) bölgeler (t (2) = 12,7, P < 0,05) arasında DDT ve SP-IS ve IRSS'nin risk grafikleri 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 haritası tarafından 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'den önce ve sonra 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 genel olarak 2 hafta sonra 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 alanlardaki (yani, >%55) ortalama gümüş karınlı karides bolluğu ve toplam bolluğun yüzdesi, IRS sonrası tüm zaman noktalarında düşük ve orta riskli alanlardan daha yüksekti. Entomolojik ailelerin konumları (yani sivrisinek toplama için seçilenler) Ek dosya 1'de haritalanmış ve görselleştirilmiştir: Şekil S2.
Mahnar köyü, Lavapur, Vaishali bölgesinde (Bihar) DDT-IRS öncesi ve sonrasında kokuşmuş böcek 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 seviyeleri üzerindeki etkisi, hane riskleri arasındaki "R2" tahmin edilerek hesaplandı. IRS uygulamasından 2 hafta önce ve IRS uygulamasından 2, 4 ve 12 hafta sonra Lavapur Mahnar köyünde, Vaishali bölgesinde, Bihar'da 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) hanehalkı sivrisinek yoğunluğu ile anlamlı şekilde ilişkili olduğu bulunmuştur. Tüm ilgili değişkenlerin anlamlılık düzeyinin 0,15'ten küçük P değerleri ürettiği görülmüştür. 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 (P = 0,46) olduğu için son modelden hariç tutuldu. Geliştirilen model, 12 farklı haneden alınan 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]. Hindistan, 2012'den bu yana 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 böcek ilaçları 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, hanehalklarının SP-IRS'yi benimsemesinin tüm hanelerde yüksek olduğunu ve hanehalklarının çoğunun tamamen işlendiğini gösterdi. Biyolojik deney sonuçları, çalışma köyündeki gümüş kum sineklerinin beta-sipermetrin'e karşı oldukça hassas, ancak DDT'ye karşı oldukça düşük olduğunu gösterdi. Gümüş karideslerin DDT'den kaynaklanan ortalama ölüm oranı %50'den azdır ve bu da DDT'ye karşı yüksek düzeyde bir direnç olduğunu gösterir. Bu, Hindistan'ın VL'nin endemik olduğu Bihar [8,9,39,40] da dahil olmak üzere farklı köylerinde farklı zamanlarda yürütülen önceki çalışmaların sonuçlarıyla tutarlıdır. Pestisit duyarlılığına ek olarak, pestisitlerin kalıntı etkinliği 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 önemli ölüm oranları farklılıkları ortaya koydu. DDT ile muamele edilmiş yüzeylerdeki ölüm oranı her zaman WHO'nun tatmin edici seviyesinin altında olmuştur (yani ≥ %80), oysa SP ile muamele edilmiş duvarlarda ölüm oranı IRS'den sonraki dördüncü haftaya kadar tatmin edici kalmıştır; Bu sonuçlardan, çalışma alanında bulunan gümüş bacaklı karideslerin SP'ye karşı çok hassas olmalarına rağmen, SP'nin kalıcı 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 pompanın uygun hızda, duvardan uzakta, deşarj hızında ve su damlacıklarının boyutunda ve duvarda birikmelerinde hareket ettirilmesi) 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 de QC'yi oluşturan SP'nin kalitesi (yani, aktif bileşen yüzdesi veya "AI") olabilir.
Pestisit kalıcılığını değerlendirmek için kullanılan üç yüzey tipinden, BUU ve CPLC arasında iki pestisit için ölüm oranında önemli farklılıklar gözlendi. Bir diğer yeni bulgu ise CPLC'nin püskürtmeden sonra hemen hemen tüm zaman aralıklarında daha iyi kalıntı performansı göstermesi, bunu BUU ve PMP yüzeylerinin izlemesidir. Ancak 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 etkinliğindeki 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 bozulma oranı, sıcaklık ve nem gibi çeşitli nedenlerden kaynaklanıyor olabilir [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Bulgularımız, çeşitli hastalık vektörlerine karşı insektisit uygulanmış yüzeylerin kalıcı etkinliğine ilişkin diğer çalışmaları desteklemektedir [45, 46, 50, 51].
Tedavi edilen evlerde sivrisinek azalması tahminleri, SP-IRS'nin tüm IRS sonrası aralıklarda sivrisinekleri kontrol etmede DDT-IRS'den daha etkili olduğunu göstermiştir (P < 0,001). SP-IRS ve DDT-IRS turları için, tedavi edilen evlerdeki 2 ila 12 hafta arasındaki düşüş oranları sırasıyla %55,6-90,5 ve %14,1-34,1 olmuştur. Bu sonuçlar ayrıca, P. argentipes'in nöbetçi evlerdeki bolluğu üzerinde IRS uygulamasından sonraki 4 hafta içinde önemli etkiler gözlemlendiğini; argentipes'in IRS'den 12 hafta sonra her iki IRS turunda da arttığını; Ancak, nöbetçi evlerdeki sivrisinek sayısında iki IRS turu arasında önemli bir fark yoktu (P = 0,33). Her turdaki hane grupları arasındaki gümüş karides yoğunluklarının istatistiksel analizlerinden elde edilen sonuçlar, dört hane grubu arasında (yani, püskürtülmüş vs. sentinel; püskürtülmüş vs. kontrol; sentinel vs. kontrol; tam vs. kısmi) DDT'de anlamlı bir fark olmadığını gösterdi. 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 anlamlı farklar gözlemlendi. Bu gözlem, müdahale etkilerinin IRS'den sonra birkaç kez hesaplanmış olması gerçeğiyle birleştiğinde, SP'nin kısmen veya tamamen tedavi edilmiş, ancak tedavi edilmemiş evlerde sivrisinek kontrolü için etkili olduğunu göstermektedir. Ancak, DDT-IRS ve SP IRS turları arasında sentinel evlerdeki sivrisinek sayısında istatistiksel olarak anlamlı 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 nüfus etkisi 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 devre dışı bırakma oranları göstermesine rağmen, bileşiğin kontrollü laboratuvar koşulları altında sivrisineklerde kovucu bir tepki üretmediğini bulmuştur. kabin. web sitesi.
Bu çalışmada, üç tür mekansal risk haritası geliştirildi; Hane düzeyinde ve alan düzeyinde mekansal risk tahminleri, gümüş bacaklı karides yoğunluklarının saha gözlemleri yoluyla değerlendirildi. HT'ye dayalı risk bölgelerinin analizi, Lavapur-Mahanara'nın köy alanlarının çoğunun (%78'den fazla) kum sineği oluşumu ve yeniden ortaya çıkma riskinin en yüksek seviyede olduğunu gösterdi. 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 bulundu. SP-IRS'den sonra, GT'ye dayalı yüksek ve orta riskli bölgelerin geniş alanları düşük riskli bölgelere dönüştürüldü (yani %60,5; birleşik risk haritası tahminleri), bu da DDT'den neredeyse dört kat daha düşüktür (%16,2). – Durum yukarıdaki IRS portföy risk grafiğindedir. Bu sonuç, IRS'nin sivrisinek kontrolünde doğru tercih olduğunu göstermektedir, ancak koruma derecesi insektisitin kalitesine, duyarlılığına (hedef vektöre), kabul edilebilirliğine (IRS zamanında) ve uygulanmasına bağlıdır;
Hanehalkı risk değerlendirmesi sonuçları, risk tahminleri ile farklı hanelerden toplanan gümüş bacaklı karideslerin yoğunluğu arasında iyi bir uyum (P < 0,05) gösterdi. Bu, belirlenen hanehalkı risk parametrelerinin ve bunların kategorik risk puanlarının, gümüş karidesinin yerel bolluğunu tahmin etmek için çok 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 hemen hemen 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.
Birleştirilmiş haritanın risk bölgelerinin saha denetiminden elde edilen sonuçlar, IRS turu sırasında en yüksek sayıda gümüş karidesinin yüksek riskli bölgelerde (yani, >%55) toplandığını, ardından orta ve düşük riskli bölgelerin geldiğini gösterdi. Özetle, CBS 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 koşullar (yani, hane tipi, IRS durumu ve müdahale etkileri) hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar. Çok popüler bir durum. Aslında, birkaç çalışma vektör üreme alanlarının riskini ve hastalıkların mekansal dağılımını makro düzeyde haritalamak için CBS 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 önemli ölçüde ilişkili olmasına rağmen, son çoklu regresyon modelinde beş faktörden yalnızca biri seçildi. Sonuçlar, çalışma alanındaki IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS vb.'nin esaret altında yönetim özellikleri ve müdahale faktörlerinin gümüş karidesinin ortaya çıkışını, kurtarılmasını 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 oranı ve hane grupları arasındaki müdahale etkileri gerçek sonuçlardan farklı olabilir. Bu noktaları hesaba katarak yeni bir çalışma planlanabilir. Çalışma köylerinin risk altındaki toplam alanının değerlendirilmesi (GIS risk haritalaması kullanılarak), köyler arasındaki açık alanları içerir, bu da risk bölgelerinin sınıflandırılmasını (yani bölgelerin tanımlanmasını) etkiler ve farklı risk bölgelerine kadar uzanır; Ancak, bu çalışma mikro düzeyde yürütülmüştür, bu nedenle boş arazinin 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 seçilmesi (özellikle düşük riskli bölgelerin seçilmesi) için bir fırsat sağlayabilir. Genel olarak, bu çalışmanın sonuçları daha önce mikroskobik düzeyde hiç incelenmemiş çeşitli bilgiler sunmaktadır. En önemlisi, köy risk haritasının mekansal temsili, farklı risk alanlarındaki hanelerin belirlenmesine ve gruplandırılmasına yardımcı olur; geleneksel yer araştırmalarına kıyasla bu yöntem basit, kullanışlı, uygun maliyetli ve daha az emek yoğun olup karar vericilere bilgi sağlar.
Bulgularımız, çalışma köyündeki yerel gümüş böceklerinin DDT'ye karşı direnç geliştirdiğini (yani, son derece dirençli olduğunu) 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 tedavi edilen duvarlardaki sivrisinek ölüm oranının yüzey tipine bağlı olarak değiştiğini bulduk; zayıf kalıntı etkinlik gözlemlendi ve IRS'den sonra WHO tarafından önerilen süreye ulaşılamadı. Bu çalışma, tartışma için iyi bir başlangıç noktası sağlamaktadır ve sonuçları gerçek temel nedenleri belirlemek için daha fazla çalışma gerektirmektedir. 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 iyileştirmek 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 Taşınan 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 kaldırılması konusunda çok az umut varken, 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.
Yayınlanma zamanı: 20-Mayıs-2024