Остатъчните пръскания на закрито (IRS) са основният метод за борба с векторите на висцералната лайшманиоза (VL) в Индия. Малко се знае за въздействието на IRS контрола върху различните видове домакинства. Тук оценяваме дали IRS, използващ инсектициди, има еднакви остатъчни и интервенционни ефекти за всички видове домакинства в едно село. Също така разработихме комбинирани пространствени карти на риска и модели за анализ на плътността на комарите, базирани на характеристиките на домакинствата, чувствителността към пестициди и IRS статуса, за да изследваме пространствено-времевото разпределение на векторите на микромащабно ниво.
Проучването е проведено в две села от блок Махнар в област Вайшали в Бихар. Оценен е контролът на векторите на вируса на сребърните скариди (P. argentipes) чрез IRS, използвайки два инсектицида [дихлордифенилтрихлороетан (DDT 50%) и синтетични пиретроиди (SP 5%)]. Временната остатъчна ефективност на инсектицидите върху различни видове стени е оценена с помощта на метода на конусен биологичен анализ, както е препоръчано от Световната здравна организация. Чувствителността на местните сребърни рибки към инсектициди е изследвана с помощта на in vitro биологичен анализ. Гъстотата на комарите в жилища и приюти за животни преди и след IRS е наблюдавана с помощта на светлинни капани, инсталирани от Центровете за контрол на заболяванията, от 18:00 до 6:00 часа сутринта. Най-подходящият модел за анализ на плътността на комарите е разработен с помощта на множествен логистичен регресионен анализ. Използвана е ГИС-базирана технология за пространствен анализ, за да се картографира разпределението на чувствителността на векторните пестициди по тип домакинство, а IRS статусът на домакинствата е използван за обяснение на пространствено-времевото разпределение на сребърните скариди.
Сребърните комари са много чувствителни към SP (100%), но показват висока резистентност към DDT, със смъртност от 49,1%. Съобщава се, че SP-IRS има по-добро обществено приемане от DDT-IRS сред всички видове домакинства. Остатъчната ефективност варира в зависимост от различните стенни повърхности; нито един от инсектицидите не отговаря на препоръчителната продължителност на действие на IRS на Световната здравна организация. Във всички времеви точки след IRS, намаляването на вонящите буболечки поради SP-IRS е по-голямо между групите домакинства (т.е. пръскачки и часови), отколкото DDT-IRS. Комбинираната пространствена карта на риска показва, че SP-IRS има по-добър контролен ефект върху комарите от DDT-IRS във всички рискови зони от домакински тип. Многостепенният логистичен регресионен анализ идентифицира пет рискови фактора, които са силно свързани с гъстотата на сребърните скариди.
Резултатите ще осигурят по-добро разбиране на практиките на IRS (Данъчната служба на САЩ) за контрол на висцералната лайшманиоза в Бихар, което може да помогне за насочване на бъдещите усилия за подобряване на ситуацията.
Висцералната лайшманиоза (ВЛ), известна още като кала-азар, е ендемично пренебрегвано тропическо векторно заболяване, причинено от протозойни паразити от рода Leishmania. В Индийския субконтинент (ИС), където хората са единственият резервоарен гостоприемник, паразитът (т.е. Leishmania donovani) се предава на хората чрез ухапвания от заразени женски комари (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. В Индия ВЛ се среща предимно в четири централни и източни щата: Бихар, Джаркханд, Западна Бенгалия и Утар Прадеш. Някои огнища са докладвани и в Мадхя Прадеш (Централна Индия), Гуджарат (Западна Индия), Тамил Наду и Керала (Южна Индия), както и в субхималайските райони на Северна Индия, включително Химачал Прадеш и Джаму и Кашмир. 3]. Сред ендемичните щати Бихар е силно ендемичен, като 33 области са засегнати от ВЛ, което представлява повече от 70% от общия брой случаи в Индия всяка година [4]. Около 99 милиона души в региона са изложени на риск, със средна годишна честота от 6752 случая (2013-2017 г.).
В Бихар и други части на Индия, усилията за контрол на векторните болести (VB) разчитат на три основни стратегии: ранно откриване на случаи, ефективно лечение и контрол на векторите чрез пръскане с инсектициди на закрито (IRS) в домове и приюти за животни [4, 5]. Като страничен ефект от антималарийните кампании, IRS успешно контролира VL през 60-те години на миналия век, използвайки дихлордифенилтрихлороетан (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), а програмният контрол успешно контролира VL през 1977 и 1992 г. [5, 6]. Въпреки това, последните проучвания потвърдиха, че сребърнокоремите скариди са развили широко разпространена резистентност към DDT [4,7,8]. През 2015 г. Националната програма за контрол на векторните болести (NVBDCP, Ню Делхи) премина от DDT към синтетични пиретроиди (SP; алфа-циперметрин 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Световната здравна организация (СЗО) си е поставила за цел да елиминира вирусната инфекциозност (ВН) до 2020 г. (т.е. <1 случай на 10 000 души годишно на ниво улица/блок) [10]. Няколко проучвания показват, че IRS е по-ефективен от други методи за контрол на векторите при минимизиране на плътността на пясъчните мухи [11,12,13]. Скорошен модел също така прогнозира, че при условия на висока епидемия (т.е. ниво на епидемия преди контрол от 5/10 000), ефективен IRS, обхващащ 80% от домакинствата, би могъл да постигне целите за елиминиране от една до три години по-рано [14]. ВН засяга най-бедните селски общности в ендемични райони и контролът на векторите им разчита единствено на IRS, но остатъчното въздействие на тази контролна мярка върху различни видове домакинства никога не е било проучвано на място в интервенционни зони [15, 16]. Освен това, след интензивна работа за борба с ВН, епидемията в някои села продължи няколко години и се превърна в горещи точки [17]. Следователно е необходимо да се оцени остатъчното въздействие на IRS върху мониторинга на плътността на комарите в различни видове домакинства. Освен това, микромащабното геопространствено картографиране на риска ще помогне за по-доброто разбиране и контрол на популациите на комарите дори след интервенция. Географските информационни системи (ГИС) са комбинация от технологии за цифрово картографиране, които позволяват съхраняването, наслагването, манипулирането, анализа, извличането и визуализирането на различни набори от географски екологични и социално-демографски данни за различни цели [18, 19, 20]. Глобалната система за позициониране (GPS) се използва за изучаване на пространственото положение на компонентите на земната повърхност [21, 22]. Инструментите и техниките за пространствено моделиране, базирани на ГИС и GPS, са приложени към няколко епидемиологични аспекта, като например пространствена и времева оценка на заболяванията и прогнозиране на огнища, прилагане и оценка на стратегии за контрол, взаимодействия на патогени с фактори на околната среда и пространствено картографиране на риска. [20,23,24,25,26]. Информацията, събрана и получена от геопространствени карти на риска, може да улесни навременните и ефективни мерки за контрол.
Това проучване оцени остатъчната ефективност и ефект от интервенцията с DDT и SP-IRS на ниво домакинство в рамките на Националната програма за контрол на векторите на VL в Бихар, Индия. Допълнителни цели бяха разработването на комбинирана пространствена карта на риска и модел за анализ на плътността на комарите, базиран на характеристиките на жилището, чувствителността към инсектицидни вектори и статуса на IRS в домакинствата, за да се изследва йерархията на пространствено-времевото разпределение на микромащабните комари.
Проучването е проведено в блок Махнар в област Вайшали на северния бряг на Ганг (фиг. 1). Махнар е силно ендемичен район със средно 56,7 случая на висцерална инфекциозна болест годишно (170 случая през 2012-2014 г.), като годишната заболеваемост е 2,5–3,7 случая на 10 000 души население; Избрани са две села: Чакесо като контролен обект (фиг. 1d1; няма случаи на висцерална инфекциозна болест през последните пет години) и Лавапур Маханар като ендемичен обект (фиг. 1d2; силно ендемичен, с 5 или повече случая на 1000 души годишно през последните 5 години). Селата са избрани въз основа на три основни критерия: местоположение и достъпност (т.е. разположени на река с лесен достъп през цялата година), демографски характеристики и брой домакинства (т.е. поне 200 домакинства; Чакесо има 202 и 204 домакинства със среден размер на домакинството). 4,9 и 5,1 души) и съответно Лавапур Маханар) и тип домакинство (ТД) и характерът на тяхното разпределение (т.е. произволно разпределени смесени ТД). И двете изследвани села са разположени на 500 м от град Махнар и областната болница. Проучването показа, че жителите на изследваните села са участвали много активно в изследователските дейности. Къщите в учебното село [състоящи се от 1-2 спални с 1 прилежащ балкон, 1 кухня, 1 баня и 1 плевня (пристроена или самостоятелна)] се състоят от тухлени/калени стени и кирпичени подове, тухлени стени с вароциментова мазилка и циментови подове, неизмазани и небоядисани тухлени стени, глинени подове и сламен покрив. Целият регион Вайшали има влажен субтропичен климат с дъждовен сезон (юли до август) и сух сезон (ноември до декември). Средногодишните валежи са 720,4 мм (диапазон 736,5-1076,7 мм), относителната влажност е 65±5% (диапазон 16-79%), средната месечна температура е 17,2-32,4°C. Май и юни са най-топлите месеци (температурите са 39–44°C), докато януари е най-студеният (7–22°C).
Картата на изследваната област показва местоположението на Бихар на картата на Индия (а) и местоположението на област Вайшали на картата на Бихар (б). Блок Махнар (в) За изследването са избрани две села: Чакесо като контролен обект и Лавапур Махнар като интервенционен обект.
Като част от Националната програма за контрол на Калаазар, Здравният съвет на обществото на Бихар (SHSB) проведе два кръга годишни IRS през 2015 и 2016 г. (първи кръг, февруари-март; втори кръг, юни-юли)[4]. За да се осигури ефективно изпълнение на всички дейности по IRS, Медицинският институт „Раджендра Мемориал“ (RMRIMS; Бихар), Патна, дъщерно дружество на Индийския съвет за медицински изследвания (ICMR; Ню Делхи), изготви микроплан за действие. Селата с IRS бяха избрани въз основа на два основни критерия: история на случаи на VL и ретродермален кала-азар (RPKDL) в селото (т.е. села с 1 или повече случая през който и да е период от последните 3 години, включително годината на прилагане). , неендемични села около „горещи точки“ (т.е. села, които непрекъснато съобщават за случаи в продължение на ≥ 2 години или ≥ 2 случая на 1000 души) и нови ендемични села (няма случаи през последните 3 години) села през последната година от годината на прилагане, докладвана в [17]. Съседните села, които прилагат първия кръг на националното данъчно облагане, новите села също са включени във втория кръг на националния план за действие за данъчно облагане. През 2015 г. в селата, обхванати от интервенционното проучване, бяха проведени два кръга на IRS с използване на DDT (DDT 50% WP, 1 g ai/m2). От 2016 г. IRS се извършва с помощта на синтетични пиретроиди (SP; алфа-циперметрин 5% VP, 25 mg ai/m2). Пръскането е извършено с помощта на помпа Hudson Xpert (13,4 L) с филтър за налягане, клапан с променлив дебит (1,5 бара) и плоска дюза 8002 за порести повърхности [27]. ICMR-RMRIMS, Патна (Бихар) е наблюдавал IRS на ниво домакинство и село и е предоставял предварителна информация за IRS на селяните чрез микрофони през първите 1-2 дни. Всеки екип на IRS е оборудван с монитор (предоставен от RMRIMS) за наблюдение на работата на екипа на IRS. Омбудсманите, заедно с екипи на IRS, са разположени във всички домакинства, за да информират и успокоят главите на домакинствата относно благоприятните ефекти на IRS. По време на два кръга от проучвания на IRS, общото покритие на домакинствата в изследваните села достигна поне 80% [4]. Статусът на пръскане (т.е. без пръскане, частично пръскане и пълно пръскане; дефинирано в Допълнителен файл 1: Таблица S1) беше регистриран за всички домакинства в интервенционното село по време на двата кръга на IRS.
Проучването е проведено от юни 2015 г. до юли 2016 г. IRS използва центрове за наблюдение преди интервенцията (т.е. 2 седмици преди интервенцията; базово проучване) и след интервенцията (т.е. 2, 4 и 12 седмици след интервенцията; последващи проучвания), контрол на плътността и превенция на пясъчните мухи във всеки кръг на IRS. във всяко домакинство. Една нощ (т.е. от 18:00 до 6:00 часа) светлинен капан [28]. Светлинни капани са инсталирани в спални и приюти за животни. В селото, където е проведено интервенционното проучване, 48 домакинства са тествани за плътност на пясъчните мухи преди IRS (12 домакинства на ден в продължение на 4 последователни дни до деня преди деня на IRS). 12 са избрани за всяка от четирите основни групи домакинства (т.е. домакинства с обикновена глинена мазилка (PMP), циментова мазилка и варова облицовка (CPLC), домакинства с неизмазани и небоядисани тухлени покриви (BUU) и домакинства със сламен покрив (TH)). След това само 12 домакинства (от 48 домакинства преди IRS) бяха избрани да продължат да събират данни за гъстотата на комарите след срещата на IRS. Съгласно препоръките на СЗО, 6 домакинства бяха избрани от интервенционната група (домакинства, получаващи IRS лечение) и контролната група (домакинства в интервенционни села, собствениците, които са отказали разрешение от IRS) [28]. Сред контролната група (домакинства в съседни села, които не са преминали IRS поради липса на вирусна активност), само 6 домакинства бяха избрани за наблюдение на гъстотата на комарите преди и след две IRS сесии. За всичките три групи за наблюдение на гъстотата на комарите (т.е. интервенционна, контролна и контролна) домакинствата бяха избрани от три групи с ниво на риск (т.е. ниско, средно и високо; по две домакинства от всяко ниво на риск) и бяха класифицирани характеристиките на риска от HT (модулите и структурите са показани съответно в Таблица 1 и Таблица 2) [29, 30]. Бяха избрани по две домакинства на ниво на риск, за да се избегнат пристрастни оценки на гъстотата на комарите и сравнения между групите. В интервенционната група, гъстотата на комарите след IRS е била наблюдавана в два типа домакинства с IRS: напълно третирани (n = 3; 1 домакинство на ниво рискова група) и частично третирани (n = 3; 1 домакинство на ниво рискова група). ).рискова група).
Всички уловени на място комари, събрани в епруветки, бяха прехвърлени в лабораторията и епруветките бяха умъртвени с помощта на памучна вата, напоена с хлороформ. Сребърните пясъчни мухи бяха определени по пол и отделени от други насекоми и комари въз основа на морфологични характеристики, използвайки стандартни идентификационни кодове [31]. Всички мъжки и женски сребърни скариди след това бяха консервирани отделно в 80% алкохол. Плътността на комарите на капан/нощ беше изчислена по следната формула: общ брой събрани комари/брой поставени светлинни капани за нощ. Процентната промяна в числеността на комарите (SFC) поради IRS, използвайки DDT и SP, беше оценена по следната формула [32]:
където A е средната стойност на SFC за интервенционните домакинства по IRS, B е средната стойност на SFC за интервенционните домакинства по IRS, C е средната стойност на SFC за контролните/сентинелните домакинства по IRS, и D е средната стойност на SFC за контролните/сентинелните домакинства по IRS.
Резултатите от ефекта на интервенцията, записани като отрицателни и положителни стойности, показват съответно намаление и увеличение на SFC след IRS. Ако SFC след IRS остане същата като изходната SFC, ефектът на интервенцията се изчислява като нула.
Съгласно Схемата за оценка на пестицидите на Световната здравна организация (WHOPES), чувствителността на местните сребърнокраки скариди към пестицидите DDT и SP е оценена с помощта на стандартни in vitro биологични анализи [33]. Здрави и нехранени женски сребърнокраки скариди (18–25 кв.см. на група) са били изложени на пестициди, получени от Университета Сайнс Малайзия (USM, Малайзия; координирано от Световната здравна организация), използвайки комплекта за тестване на чувствителност към пестициди на Световната здравна организация [4,9, 33,34]. Всеки набор от биологични анализи на пестициди е тестван осем пъти (четири повторения на теста, всяко едновременно с контролния). Контролните тестове са проведени с помощта на хартия, предварително импрегнирана с ризела (за DDT) и силиконово масло (за SP), предоставени от USM. След 60 минути експозиция, комарите са поставени в епруветки на СЗО и са снабдени с абсорбиращ памук, напоен с 10% разтвор на захар. Наблюдавани са броят на убитите комари след 1 час и крайната смъртност след 24 часа. Състоянието на резистентност е описано съгласно насоките на Световната здравна организация: смъртност от 98–100% показва чувствителност, 90–98% показва възможна резистентност, изискваща потвърждение, и <90% показва резистентност [33, 34]. Тъй като смъртността в контролната група варира от 0 до 5%, не е извършена корекция за смъртност.
Биоефикасността и остатъчните ефекти на инсектицидите върху местните термити при полеви условия бяха оценени. В три интервенционни домакинства (по едно с обикновена глинена мазилка или PMP, циментова мазилка и варово покритие или CPLC, неизмазани и небоядисани тухли или BUU) на 2, 4 и 12 седмици след пръскането. Беше извършен стандартен биологичен анализ на СЗО върху конуси, съдържащи светлинни капани. [27, 32]. Отоплението на домакинствата беше изключено поради неравни стени. Във всеки анализ бяха използвани 12 конуса във всички експериментални домове (четири конуса на дом, по един за всеки тип повърхност на стената). Прикрепете конуси към всяка стена на стаята на различна височина: един на нивото на главата (от 1,7 до 1,8 м), два на нивото на талията (от 0,9 до 1 м) и един под коляното (от 0,3 до 0,5 м). Десет нехранени женски комара (10 на конус; събрани от контролен участък с помощта на аспиратор) бяха поставени във всяка пластмасова камера за конуси на СЗО (един конус на тип домакинство) като контроли. След 30 минути експозиция, внимателно отстранете комарите от коничната камера, използвайки лакътен аспиратор, и ги прехвърлете в епруветки на СЗО, съдържащи 10% разтвор на захар за хранене. Крайната смъртност след 24 часа е регистрирана при 27 ± 2°C и 80 ± 10% относителна влажност. Процентите на смъртност с резултати между 5% и 20% се коригират, използвайки формулата на Abbott [27], както следва:
където P е коригираната смъртност, P1 е наблюдаваният процент на смъртност, а C е процентът на смъртност в контролната група. Проучванията с контролна смъртност >20% бяха отхвърлени и проведени отново [27, 33].
В интервенционното село беше проведено цялостно проучване на домакинствата. GPS местоположението на всяко домакинство беше записано, заедно с неговия дизайн и вид материали, жилище и статус на интервенция. ГИС платформата е разработила цифрова геобаза данни, която включва гранични слоеве на ниво село, област, район и щат. Всички местоположения на домакинствата са геомаркирани с помощта на ГИС точкови слоеве на ниво село, а информацията за техните атрибути е свързана и актуализирана. На всяко домакинство рискът беше оценен въз основа на HT, чувствителност към инсектицидни вектори и IRS статус (Таблица 1) [11, 26, 29, 30]. Всички точки на местоположението на домакинствата след това бяха преобразувани в тематични карти, използвайки технология за пространствена интерполация с обратно претегляне на разстоянието (IDW; резолюция, базирана на средна площ на домакинството от 6 м2, степен 2, фиксиран брой околни точки = 10, използвайки променлив радиус на търсене, нискочестотен филтър) и кубично конволюционно картографиране [35]. Създадени бяха два вида тематични пространствени карти на риска: тематични карти, базирани на HT, и тематични карти за чувствителност към пестицидни вектори и IRS статус (ISV и IRSS). Двете тематични карти на риска бяха комбинирани с помощта на претеглен анализ на наслагване [36]. По време на този процес растерните слоеве бяха прекласифицирани в общи предпочитани класове за различни нива на риск (т.е. висок, среден и нисък/без риск). Всеки прекласифициран растерен слой беше умножен по присвоената му тежест въз основа на относителната важност на параметрите, които подкрепят числеността на комарите (въз основа на разпространението в изследваните села, местата за размножаване на комари и поведението на почивка и хранене) [26, 29]. , 30, 37]. И двете карти на риска бяха претеглени 50:50, тъй като те допринасяха еднакво за числеността на комарите (Допълнителен файл 1: Таблица S2). Чрез сумиране на претеглените тематични карти с наслагване се създава окончателна съставна карта на риска и се визуализира на ГИС платформата. Окончателната карта на риска е представена и описана по отношение на стойностите на Индекса на риска от пясъчни мухи (SFRI), изчислени по следната формула:
Във формулата P е стойността на индекса на риска, L е общата стойност на риска за местоположението на всяко домакинство, а H е най-високата стойност на риска за домакинство в изследваната област. Подготвихме и извършихме ГИС слоеве и анализ, използвайки ESRI ArcGIS v.9.3 (Редландс, Калифорния, САЩ), за да създадем карти на риска.
Проведохме множество регресионни анализи, за да изследваме комбинираните ефекти на HT, ISV и IRSS (както е описано в Таблица 1) върху гъстотата на комарите в къщите (n = 24). Характеристиките на жилищата и рисковите фактори, базирани на интервенцията на IRS, регистрирани в проучването, бяха третирани като обяснителни променливи, а гъстотата на комарите беше използвана като променлива на отговора. За всяка обяснителна променлива, свързана с гъстотата на пясъчните мухи, бяха извършени едновариантни регресионни анализи на Поасон. По време на едновариантния анализ, променливите, които не бяха значими и имаха P стойност по-голяма от 15%, бяха премахнати от множествения регресионен анализ. За да се изследват взаимодействията, членовете на взаимодействие за всички възможни комбинации от значими променливи (намерени в едновариантния анализ) бяха едновременно включени в множествения регресионен анализ, а незначимите членове бяха премахнати от модела поетапно, за да се създаде крайният модел.
Оценката на риска на ниво домакинство беше извършена по два начина: оценка на риска на ниво домакинство и комбинирана пространствена оценка на рисковите зони на карта. Оценките на риска на ниво домакинство бяха оценени с помощта на корелационен анализ между оценките на риска на домакинствата и гъстотата на пясъчните мухи (събрани от 6 контролни домакинства и 6 интервенционни домакинства; седмици преди и след прилагането на IRS). Пространствените рискови зони бяха оценени с помощта на средния брой комари, събрани от различни домакинства, и сравнени между рисковите групи (т.е. зони с нисък, среден и висок риск). Във всеки кръг на IRS, 12 домакинства (4 домакинства във всяко от трите нива на рискови зони; нощните събирания се провеждат на всеки 2, 4 и 12 седмици след IRS) бяха избрани на случаен принцип за събиране на комари, за да се тества подробната карта на риска. Същите данни за домакинствата (т.е. HT, VSI, IRSS и средна гъстота на комарите) бяха използвани за тестване на крайния регресионен модел. Беше проведен прост корелационен анализ между полевите наблюдения и прогнозираната от модела гъстота на комарите в домакинствата.
За обобщаване на ентомологични и IRS-свързани данни бяха изчислени описателни статистики като средна стойност, минимум, максимум, 95% доверителни интервали (ДИ) и проценти. Среден брой/плътност и смъртност на сребърни буболечки (остатъци от инсектицидни агенти) бяха използвани параметрични тестове [t-тест за сдвоени извадки (за нормално разпределени данни)] и непараметрични тестове (Wilcoxon signed rank) за сравняване на ефективността между типовете повърхности в домовете (т.е. BUU срещу CPLC, BUU срещу PMP и CPLC срещу PMP) тест за ненормално разпределени данни). Всички анализи бяха извършени с помощта на софтуера SPSS v.20 (SPSS Inc., Чикаго, Илинойс, САЩ).
Изчислено е покритието на домакинствата в интервенционните села по време на кръговете DDT и SP на IRS. Общо 205 домакинства са получили IRS във всеки кръг, включително 179 домакинства (87,3%) в кръга DDT и 194 домакинства (94,6%) в кръга SP за контрол на векторите на вируса на вилната инфекция. Делът на домакинствата, напълно третирани с пестициди, е по-висок по време на SP-IRS (86,3%), отколкото по време на DDT-IRS (52,7%). Броят на домакинствата, които са се отказали от IRS по време на DDT, е 26 (12,7%), а броят на домакинствата, които са се отказали от IRS по време на SP, е 11 (5,4%). По време на кръговете DDT и SP броят на регистрираните частично третирани домакинства е съответно 71 (34,6% от общия брой третирани домакинства) и 17 домакинства (8,3% от общия брой третирани домакинства).
Съгласно насоките на СЗО за резистентност към пестициди, популацията на сребърните скариди на мястото на интервенция е била напълно чувствителна към алфа-циперметрин (0,05%), като средната смъртност, отчетена по време на изпитването (24 часа), е била 100%. Наблюдаваният процент на унищожаване е бил 85,9% (95% CI: 81,1–90,6%). За DDT процентът на унищожаване на 24-ия час е бил 22,8% (95% CI: 11,5–34,1%), а средната смъртност при електронен тест е била 49,1% (95% CI: 41,9–56,3%). Резултатите показват, че сребърните скариди са развили пълна резистентност към DDT на мястото на интервенция.
В таблица 3 са обобщени резултатите от биоанализа на конуси за различни видове повърхности (различни интервали от време след IRS), третирани с DDT и SP. Нашите данни показват, че след 24 часа, и двата инсектицида (BUU срещу CPLC: t(2)= –6,42, P = 0,02; BUU срещу PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC срещу PMP: t(2)= 1,03, P = 0,41 (за DDT-IRS и BUU) CPLC: t(2)= −5,86, P = 0,03 и PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC и PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 и SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; смъртността намалява постоянно с течение на времето. За SP-IRS: 2 седмици след пръскането за всички видове стени (т.е. 95,6% общо) и 4 седмици след пръскането за Само стени с CPLC (т.е. 82,5). В DDT групата смъртността е била постоянно под 70% за всички видове стени във всички времеви точки след IRS биологичния анализ. Средните експериментални нива на смъртност за DDT и SP след 12 седмици пръскане са били съответно 25,1% и 63,2%. При три типа повърхности, най-високите средни нива на смъртност с DDT са били 61,1% (за PMP 2 седмици след IRS), 36,9% (за CPLC 4 седмици след IRS) и 28,9% (за CPLC 4 седмици след IRS). Минималните нива са 55% (за BUU, 2 седмици след IRS), 32,5% (за PMP, 4 седмици след IRS) и 20% (за PMP, 4 седмици след IRS); US IRS). За SP, най-високите средни нива на смъртност за всички типове повърхности са били 97,2% (за CPLC, 2 седмици след IRS), 82,5% (за CPLC, 4 седмици след IRS) и 67,5% (за CPLC, 4 седмици след IRS). 12 седмици след IRS). US IRS). седмици след IRS); най-ниските нива са били 94,4% (за BUU, 2 седмици след IRS), 75% (за PMP, 4 седмици след IRS) и 58,3% (за PMP, 12 седмици след IRS). И за двата инсектицида смъртността върху повърхности, третирани с PMP, е варирала по-бързо във времето, отколкото върху повърхности, третирани с CPLC и BUU.
Таблица 4 обобщава ефектите от интервенцията (т.е. промени в числеността на комарите след IRS) на IRS кръговете, базирани на DDT и SP (Допълнителен файл 1: Фигура S1). За DDT-IRS процентното намаление на сребърнокраките бръмбари след IRS интервала е било 34,1% (на 2 седмици), 25,9% (на 4 седмици) и 14,1% (на 12 седмици). За SP-IRS процентите на намаление са били 90,5% (на 2 седмици), 66,7% (на 4 седмици) и 55,6% (на 12 седмици). Най-големите спадове в числеността на сребърни скариди в контролните домакинства по време на отчетните периоди на DDT и SP IRS са били съответно 2,8% (на 2 седмици) и 49,1% (на 2 седмици). По време на периода SP-IRS, намаляването (преди и след) на белокоремните фазани е било сходно в пръскащите домакинства (t(2) = –9,09, P < 0,001) и контролните домакинства (t(2) = –1,29, P = 0,33). По-високо в сравнение с DDT-IRS и при трите времеви интервала след IRS. И при двата инсектицида, числеността на сребърни буболечки се е увеличила в контролните домакинства 12 седмици след IRS (т.е. съответно 3,6% и 9,9% за SP и DDT). По време на SP и DDT след срещите на IRS, от контролните ферми са събрани съответно 112 и 161 сребърни скариди.
Не са наблюдавани значителни разлики в гъстотата на сребърните скариди между групите домакинства (т.е. спрей срещу контролна група: t(2) = –3,47, P = 0,07; спрей срещу контролна група: t(2) = –2,03, P = 0,18; контролна група срещу контролна група: по време на IRS седмици след DDT, t(2) = −0,59, P = 0,62). За разлика от това, значителни разлики в гъстотата на сребърните скариди са наблюдавани между спрей групата и контролната група (t(2) = –11,28, P = 0,01) и между спрей групата и контролната група (t(2) = –4, 42, P = 0,05). IRS няколко седмици след SP. За SP-IRS не са наблюдавани значителни разлики между контролните и контролните семейства (t(2) = -0,48, P = 0,68). Фигура 2 показва средната гъстота на сребърнокоремите фазани, наблюдавана във ферми, третирани изцяло и частично с IRS колела. Няма съществени разлики в гъстотата на напълно управляваните фазани между напълно и частично управляваните домакинства (средно 7,3 и 2,7 на капан/нощувка). DDT-IRS и SP-IRS, съответно), а някои домакинства са били пръскани и с двата инсектицида (средно 7,5 и 4,4 на нощ за DDT-IRS и SP-IRS, съответно) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Въпреки това, гъстотата на сребърните скариди в напълно и частично пръскани ферми се различава значително между SP и DDT IRS кръговете (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Очаквана средна гъстота на сребърнокрили вонящи буболечки в напълно и частично третирани домакинства в село Маханар, Лавапур, през 2-те седмици преди IRS и 2, 4 и 12 седмици след IRS, DDT и SP кръговете.
Разработена е подробна пространствена карта на риска (село Лавапур Маханар; обща площ: 26 723 км2), за да се идентифицират зони с нисък, среден и висок пространствен риск, за да се наблюдава появата и повторната поява на сребърни скариди преди и няколко седмици след прилагането на IRS (фиг. 3, 4). ... Най-високият риск за домакинствата по време на създаването на пространствената карта на риска е оценен като „12“ (т.е. „8“ за HT-базирани карти на риска и „4“ за VSI- и IRSS-базирани карти на риска). Минималният изчислен риск е „нула“ или „няма риск“, с изключение на DDT-VSI и IRSS картите, които имат минимален резултат 1. HT-базираната карта на риска показва, че голяма площ (т.е. 19 994,3 км2; 74,8%) от село Лавапур Маханар е зона с висок риск, където жителите е най-вероятно да се срещнат и да се появят отново комари. Покритието на площта варира между зони с висок (DDT 20,2%; SP 4,9%), среден (DDT 22,3%; SP 4,6%) и нисък/без риск (DDT 57,5%; SP 90,5) %) (t (2) = 12,7, P < 0,05) между графиките на риска на DDT и SP-IS и IRSS (фиг. 3, 4). Разработената окончателна съставна карта на риска показа, че SP-IRS има по-добри защитни възможности от DDT-IRS във всички нива на HT рискови зони. Зоната с висок риск за HT е намалена до по-малко от 7% (1837,3 km2) след SP-IRS и по-голямата част от площта (т.е. 53,6%) става зона с нисък риск. По време на периода DDT-IRS, процентът на районите с висок и нисък риск, оценени от комбинираната карта на риска, е бил съответно 35,5% (9498,1 km2) и 16,2% (4342,4 km2). Гъстотата на пясъчните мухи, измерена в третираните и контролните домакинства преди и няколко седмици след прилагането на IRS, е нанесена на графика и визуализирана на комбинирана карта на риска за всеки кръг от IRS (т.е. DDT и SP) (фиг. 3, 4). Имаше добро съответствие между оценките за риск на домакинствата и средната гъстота на сребърните скариди, регистрирана преди и след IRS (фиг. 5). Стойностите на R2 (P < 0,05) от анализа на консистентността, изчислени от двата кръга на IRS, бяха: 0,78 2 седмици преди DDT, 0,81 2 седмици след DDT, 0,78 4 седмици след DDT, 0,83 след DDT-DDT 12 седмици, DDT Total след SP беше 0,85, 0,82 2 седмици преди SP, 0,38 2 седмици след SP, 0,56 4 седмици след SP, 0,81 12 седмици след SP и 0,79 2 седмици след SP като цяло (Допълнителен файл 1: Таблица S3). Резултатите показват, че ефектът от интервенцията SP-IRS върху всички HT е бил засилен в продължение на 4 седмици след IRS. DDT-IRS остана неефективен за всички HT във всички времеви точки след прилагането на IRS. Резултатите от полевата оценка на района с интегрирана карта на риска са обобщени в Таблица 5. За IRS кръговете средната численост на сребърнокоремите скариди и процентът на общата численост във високорисковите райони (т.е. >55%) са били по-високи, отколкото в нискорисковите и среднорисковите райони във всички времеви точки след IRS. Местоположението на ентомологичните семейства (т.е. тези, избрани за събиране на комари) е картографирано и визуализирано в Допълнителен файл 1: Фигура S2.
Три вида пространствени карти на риска, базирани на ГИС (т.е. HT, IS и IRSS и комбинация от HT, IS и IRSS), за идентифициране на зони с риск от вонящи насекоми преди и след DDT-IRS в село Махнар, Лавапур, област Вайшали (Бихар).
Три вида пространствени карти на риска, базирани на ГИС (т.е. HT, IS и IRSS и комбинация от HT, IS и IRSS), за идентифициране на рискови зони за сребърнопетниста скарида (в сравнение с Харбанг)
Въздействието на DDT-(a, c, e, g, i) и SP-IRS (b, d, f, h, j) върху различни нива на рискови групи по тип домакинства беше изчислено чрез оценка на „R2“ между рисковете за домакинствата. Оценка на показателите за домакинствата и средната гъстота на P. argentipes 2 седмици преди прилагането на IRS и 2, 4 и 12 седмици след прилагането на IRS в село Лавапур Махнар, област Вайшали, Бихар.
Таблица 6 обобщава резултатите от еднофакторния анализ на всички рискови фактори, влияещи върху гъстотата на люспите. Установено е, че всички рискови фактори (n = 6) са значително свързани с гъстотата на комарите в домакинствата. Наблюдавано е, че нивото на значимост на всички релевантни променливи води до P стойности по-малки от 0,15. По този начин всички обяснителни променливи са запазени за множествен регресионен анализ. Най-подходящата комбинация от крайния модел е създадена въз основа на пет рискови фактора: TF, TW, DS, ISV и IRSS. Таблица 7 изброява подробности за параметрите, избрани в крайния модел, както и коригирани коефициенти на вероятност, 95% доверителни интервали (CI) и P стойности. Крайният модел е силно значим, със стойност на R2 от 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001).
TR беше изключен от крайния модел, тъй като беше най-малко значим (P = 0,46) с другите обяснителни променливи. Разработеният модел беше използван за прогнозиране на гъстотата на пясъчните мухи въз основа на данни от 12 различни домакинства. Резултатите от валидирането показаха силна корелация между гъстотата на комарите, наблюдавана на терен, и гъстотата на комарите, предсказана от модела (r = 0,91, P < 0,001).
Целта е да се елиминира висцералната инфекциозна болест (ВЛ) от ендемичните щати на Индия до 2020 г. [10]. От 2012 г. насам Индия е постигнала значителен напредък в намаляването на честотата и смъртността от ВЛ [10]. Преминаването от ДДТ към SP през 2015 г. е основна промяна в историята на IRS в Бихар, Индия [38]. За да се разбере пространственият риск от ВЛ и изобилието от неговите вектори, са проведени няколко проучвания на макро ниво. Въпреки че пространственото разпределение на разпространението на ВЛ получава все по-голямо внимание в цялата страна, на микро ниво са проведени малко изследвания. Освен това, на микро ниво данните са по-малко последователни и по-трудни за анализ и разбиране. Доколкото ни е известно, това проучване е първият доклад, който оценява остатъчната ефикасност и интервенционния ефект на IRS, използващ инсектициди DDT и SP сред HT в рамките на Националната програма за контрол на векторите на ВЛ в Бихар (Индия). Това е и първият опит за разработване на пространствена карта на риска и модел за анализ на плътността на комарите, за да се разкрие пространствено-времевото разпределение на комарите в микромащаб при условия на интервенция на IRS.
Нашите резултати показаха, че приемането на SP-IRS от домакинствата е високо във всички домакинства и че повечето домакинства са били напълно обработени. Резултатите от биологичния анализ показаха, че сребърните пясъчни мухи в изследваното село са силно чувствителни към бета-циперметрин, но сравнително ниски към DDT. Средната смъртност на сребърните скариди от DDT е по-малка от 50%, което показва високо ниво на резистентност към DDT. Това е в съответствие с резултатите от предишни проучвания, проведени по различно време в различни села на ендемични за VL щати на Индия, включително Бихар [8,9,39,40]. В допълнение към чувствителността към пестициди, остатъчната ефективност на пестицидите и ефектите от интервенцията също са важна информация. Продължителността на остатъчните ефекти е важна за програмния цикъл. Тя определя интервалите между кръговете на IRS, така че популацията да остане защитена до следващото пръскане. Резултатите от конусен биологичен анализ разкриха значителни разлики в смъртността между типовете стенни повърхности в различни времеви точки след IRS. Смъртността върху третираните с DDT повърхности винаги е била под задоволителното ниво на СЗО (т.е. ≥80%), докато върху третираните с SP стени смъртността остава задоволителна до четвъртата седмица след IRS; От тези резултати става ясно, че въпреки че сребърнокраките скариди, открити в изследваната област, са много чувствителни към SP, остатъчната ефективност на SP варира в зависимост от HT. Подобно на DDT, SP също не отговаря на продължителността на ефективност, посочена в насоките на СЗО [41, 42]. Тази неефективност може да се дължи на лошо прилагане на IRS (т.е. движение на помпата с подходяща скорост, разстояние от стената, скорост на изпускане и размер на водните капчици и тяхното отлагане върху стената), както и на неразумно използване на пестициди (т.е. приготвяне на разтвор) [11,28,43]. Тъй като обаче това проучване е проведено под строг мониторинг и контрол, друга причина за неспазване на препоръчителния от Световната здравна организация срок на годност може да бъде качеството на SP (т.е. процентът на активната съставка или „AI“), която съставлява QC.
От трите типа повърхности, използвани за оценка на устойчивостта на пестициди, са наблюдавани значителни разлики в смъртността между BUU и CPLC за два пестицида. Друго ново откритие е, че CPLC показва по-добри остатъчни показатели в почти всички времеви интервали след пръскане, следвани от BUU и PMP повърхности. Въпреки това, две седмици след IRS, PMP регистрира най-високия и втория най-висок процент на смъртност съответно от DDT и SP. Този резултат показва, че пестицидът, отложен върху повърхността на PMP, не се задържа дълго време. Тази разлика в ефективността на пестицидните остатъци между типовете стени може да се дължи на различни причини, като например състава на химикалите на стената (повишено pH, което води до бързо разграждане на някои пестициди), скоростта на абсорбция (по-висока върху почвените стени), наличието на бактериално разлагане и скоростта на разграждане на материалите на стената, както и температурата и влажността [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Нашите резултати подкрепят няколко други проучвания върху остатъчната ефективност на третираните с инсектициди повърхности срещу различни вектори на болести [45, 46, 50, 51].
Оценките за намаляване на популацията от комари в третираните домакинства показват, че SP-IRS е по-ефективен от DDT-IRS в контролирането на комарите във всички интервали след IRS (P < 0,001). За кръговете SP-IRS и DDT-IRS, темповете на намаляване за третираните домакинства от 2 до 12 седмици са съответно 55,6-90,5% и 14,1-34,1%. Тези резултати също така показват, че значителни ефекти върху числеността на P. argentipes в контролните домакинства са наблюдавани в рамките на 4 седмици след прилагането на IRS; argentipes се е увеличил и в двата кръга на IRS 12 седмици след IRS; Въпреки това, не е имало значителна разлика в броя на комарите в контролните домакинства между двата кръга на IRS (P = 0,33). Резултатите от статистически анализи на гъстотата на сребърните скариди между групите домакинства във всеки кръг също не показват значителни разлики в DDT между всичките четири групи домакинства (т.е. пръскани спрямо контролни; пръскани спрямо контролни; контролни спрямо контролни; пълно спрямо частично). Две семейни групи IRS и SP-IRS (т.е. контролна група срещу контролна група и пълна група срещу частична група). Въпреки това, значителни разлики в гъстотата на сребърните скариди между DDT и SP-IRS циклите са наблюдавани в частично и напълно пръскани ферми. Това наблюдение, комбинирано с факта, че ефектите от интервенцията са изчислени многократно след IRS, предполага, че SP е ефективен за контрол на комарите в домове, които са частично или напълно третирани, но не са нетретирани. Въпреки че няма статистически значими разлики в броя на комарите в контролните къщи между DDT-IRS и SP IRS циклите, средният брой комари, събрани по време на DDT-IRS цикъла, е по-нисък в сравнение с SP-IRS цикъла. Количеството надвишава количеството. Този резултат предполага, че чувствителният към вектори инсектицид с най-високо IRS покритие сред домакинствата може да има популационен ефект върху контрола на комарите в домакинствата, които не са били пръскани. Според резултатите, SP е имал по-добър превантивен ефект срещу ухапвания от комари, отколкото DDT в първите дни след IRS. Освен това, алфа-циперметринът принадлежи към групата на SP, има контактно дразнене и директна токсичност за комарите и е подходящ за IRS [51, 52]. Това може да е една от основните причини, поради които алфа-циперметринът има минимален ефект в аванпостовете. Друго проучване [52] установи, че въпреки че алфа-циперметринът е демонстрирал съществуващи реакции и високи нива на потискане в лабораторни анализи и в колиби, съединението не е предизвикало репелентна реакция при комари при контролирани лабораторни условия. кабина. уебсайт.
В това проучване бяха разработени три вида пространствени карти на риска; Оценките на пространствения риск на ниво домакинство и на ниво район бяха оценени чрез полеви наблюдения на гъстотата на сребърнокраките скариди. Анализът на рисковите зони, базирани на HT, показа, че по-голямата част от селските райони (>78%) в Лавапур-Маханара са с най-високо ниво на риск от поява и повторна поява на пясъчни мухи. Това вероятно е основната причина, поради която VL Равалпур Маханар е толкова популярен. Установено е, че общите ISV и IRSS, както и окончателната комбинирана карта на риска, водят до по-нисък процент площи с висок риск по време на кръга SP-IRS (но не и кръга DDT-IRS). След SP-IRS, големи площи от зони с висок и умерен риск, базирани на GT, бяха превърнати в зони с нисък риск (т.е. 60,5%; оценки на комбинираната карта на риска), което е почти четири пъти по-ниско (16,2%) от DDT. – Ситуацията е на графиката на риска на портфолиото на IRS по-горе. Този резултат показва, че IRS е правилният избор за контрол на комарите, но степента на защита зависи от качеството на инсектицида, чувствителността (към целевия вектор), приемливостта (по време на IRS) и неговото приложение;
Резултатите от оценката на риска за домакинствата показаха добро съответствие (P < 0,05) между оценките на риска и гъстотата на сребърнокраките скариди, събрани от различни домакинства. Това предполага, че идентифицираните параметри на риска за домакинствата и техните категорични рискови оценки са подходящи за оценка на местното изобилие от сребърнокраки скариди. Стойността на R2 на анализа на споразумението за DDT след IRS беше ≥ 0,78, което беше равно или по-голямо от стойността преди IRS (т.е. 0,78). Резултатите показаха, че DDT-IRS е ефективен във всички HT рискови зони (т.е. висок, среден и нисък). За кръга SP-IRS установихме, че стойността на R2 се колебаеше през втората и четвъртата седмица след прилагането на IRS, стойностите две седмици преди прилагането на IRS и 12 седмици след прилагането на IRS бяха почти еднакви; Този резултат отразява значителния ефект от излагането на SP-IRS върху комарите, който показа тенденция на намаляване с интервала от време след IRS. Въздействието на SP-IRS беше подчертано и обсъдено в предишни глави.
Резултатите от полеви одит на рисковите зони на обединената карта показват, че по време на кръга на IRS най-голям брой сребърни скариди са събрани във високорискови зони (т.е. >55%), следвани от зони със среден и нисък риск. В обобщение, пространствената оценка на риска, базирана на ГИС, се е доказала като ефективен инструмент за вземане на решения за агрегиране на различни слоеве пространствени данни поотделно или в комбинация, за да се идентифицират рискови зони от пясъчни мухи. Разработената карта на риска предоставя цялостно разбиране на условията преди и след интервенцията (т.е. тип домакинство, статус на IRS и ефекти от интервенцията) в изследваната област, които изискват незабавни действия или подобрение, особено на микро ниво. Много популярна ситуация. Всъщност, няколко проучвания са използвали ГИС инструменти за картографиране на риска от места за размножаване на вектори и пространственото разпределение на болестите на макро ниво [24, 26, 37].
Характеристиките на жилищата и рисковите фактори за интервенции, базирани на IRS, бяха статистически оценени за използване в анализи на гъстотата на сребърните скариди. Въпреки че всичките шест фактора (т.е. TF, TW, TR, DS, ISV и IRSS) бяха значително свързани с местното изобилие на сребърни скариди в едновариантни анализи, само един от тях беше избран в крайния модел на множествена регресия от пет. Резултатите показват, че характеристиките на управлението в плен и интервенционните фактори на IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS и др. в изследваната област са подходящи за наблюдение на появата, възстановяването и размножаването на сребърните скариди. При множествения регресионен анализ TR не беше установен като значим и следователно не беше избран в крайния модел. Крайният модел беше силно значим, като избраните параметри обясняват 89% от гъстотата на сребърните скариди. Резултатите за точността на модела показаха силна корелация между прогнозираната и наблюдаваната гъстота на сребърните скариди. Нашите резултати също така подкрепят по-ранни проучвания, които обсъждаха социално-икономическите и жилищните рискови фактори, свързани с разпространението на VL и пространственото разпределение на вектора в селските райони на Бихар [15, 29].
В това проучване не оценихме отлагането на пестициди върху напръскани стени и качеството (т.е.) на пестицида, използван за IRS. Разликите в качеството и количеството на пестицидите могат да повлияят на смъртността на комарите и ефективността на интервенциите на IRS. По този начин, оценената смъртност сред типовете повърхности и ефектите от интервенцията сред домакинските групи може да се различават от действителните резултати. Като се вземат предвид тези точки, може да се планира ново проучване. Оценката на общата рискова площ (използвайки ГИС картографиране на риска) на изследваните села включва открити площи между селата, което влияе върху класификацията на рисковите зони (т.е. идентифициране на зони) и се простира до различни рискови зони; Това проучване обаче е проведено на микро ниво, така че свободните земи имат само незначително влияние върху класификацията на рисковите зони; Освен това, идентифицирането и оценката на различни рискови зони в рамките на общата площ на селото може да предостави възможност за избор на райони за бъдещо ново жилищно строителство (особено изборът на зони с нисък риск). Като цяло, резултатите от това проучване предоставят разнообразна информация, която никога преди не е била изследвана на микроскопично ниво. Най-важното е, че пространственото представяне на картата на риска на селото помага за идентифициране и групиране на домакинствата в различни рискови зони. В сравнение с традиционните наземни проучвания, този метод е прост, удобен, рентабилен и по-малко трудоемък, предоставяйки информация на вземащите решения.
Нашите резултати показват, че местните сребърни рибки в изследваното село са развили резистентност (т.е. са силно устойчиви) на DDT и поява на комари е наблюдавана веднага след IRS; Алфа-циперметринът изглежда е правилният избор за IRS контрол на VL векторите поради 100% смъртност и по-добрата ефикасност на интервенция срещу сребърни мухи, както и по-доброто му приемане от общността в сравнение с DDT-IRS. Установихме обаче, че смъртността на комарите по третираните с SP стени варира в зависимост от вида на повърхността; наблюдавана е слаба остатъчна ефикасност и не е постигнато препоръчителното време на СЗО след IRS. Това проучване предоставя добра отправна точка за дискусия и резултатите му изискват допълнително проучване, за да се идентифицират истинските коренни причини. Предсказващата точност на модела за анализ на плътността на пясъчните мухи показа, че комбинация от характеристики на жилищата, чувствителност на векторите към инсектициди и IRS статус може да се използва за оценка на плътността на пясъчните мухи в VL ендемични села в Бихар. Нашето проучване показва също, че комбинираното пространствено картографиране на риска, базирано на ГИС (макро ниво), може да бъде полезен инструмент за идентифициране на рискови зони за наблюдение на появата и повторната поява на пясъчни маси преди и след срещите на IRS. Освен това, пространствените карти на риска предоставят цялостно разбиране за обхвата и естеството на рисковите зони на различни нива, които не могат да бъдат проучени чрез традиционни теренни проучвания и конвенционални методи за събиране на данни. Микропространствената информация за риска, събрана чрез ГИС карти, може да помогне на учените и изследователите в областта на общественото здраве да разработят и приложат нови стратегии за контрол (т.е. единична интервенция или интегриран контрол на векторите), за да достигнат до различни групи домакинства в зависимост от естеството на нивата на риск. Освен това, картата на риска помага за оптимизиране на разпределението и използването на ресурсите за контрол в точното време и място, за да се подобри ефективността на програмата.
Световна здравна организация. Пренебрегвани тропически болести, скрити успехи, нови възможности. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Дата на достъп: 15 март 2014 г.
Световна здравна организация. Контрол на лайшманиозата: доклад от срещата на Експертния комитет на Световната здравна организация за контрол на лайшманиозата. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Дата на достъп: 19 март 2014 г.
Сингх С. Променящи се тенденции в епидемиологията, клиничната картина и диагностиката на коинфекция с лейшмания и ХИВ в Индия. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Национална програма за контрол на векторно пренасяните болести (NVBDCP). Ускоряване на програмата за унищожаване на Кала Азар. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Дата на достъп: 17 април 2018 г.
Муниарадж М. С малка надежда за премахване на кала-азар (висцерална лайшманиоза) до 2010 г., чиито огнища се появяват периодично в Индия, трябва ли да се обвиняват мерките за контрол на векторите или коинфекцията или лечението с вируса на човешката имунна недостатъчност? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Такур К. П. Нова стратегия за премахване на кала азар в селските райони на Бихар. Индийско списание за медицински изследвания. 2007;126:447–51.
Време на публикуване: 20 май 2024 г.