Die Innenraum-Residual-Sprühbehandlung (IRS) ist die wichtigste Maßnahme zur Kontrolle des Vektors Viszerale Leishmaniose (VL) in Indien. Über die Auswirkungen der IRS-Kontrolle auf verschiedene Haushaltstypen ist wenig bekannt. Hier untersuchen wir, ob die IRS mit Insektiziden für alle Haushaltstypen eines Dorfes die gleichen Residual- und Interventionseffekte hat. Wir entwickelten außerdem kombinierte räumliche Risikokarten und Modelle zur Analyse der Mückendichte basierend auf Haushaltsmerkmalen, Pestizidempfindlichkeit und IRS-Status, um die räumlich-zeitliche Verteilung der Vektoren auf Mikroebene zu untersuchen.
Die Studie wurde in zwei Dörfern des Mahnar-Blocks im Distrikt Vaishali in Bihar durchgeführt. Die Kontrolle von VL-Vektoren (P. argentipes) durch IRS unter Verwendung von zwei Insektiziden [Dichlordiphenyltrichlorethan (DDT 50 %) und synthetische Pyrethroide (SP 5 %)] wurde bewertet. Die zeitlich verbleibende Wirksamkeit von Insektiziden auf verschiedenen Arten von Wänden wurde mithilfe der von der Weltgesundheitsorganisation empfohlenen Kegel-Bioassay-Methode bewertet. Die Empfindlichkeit einheimischer Silberfischchen gegenüber Insektiziden wurde mithilfe eines In-vitro-Bioassays untersucht. Vor und nach der IRS wurde die Mückendichte in Wohnhäusern und Tierunterkünften mithilfe von Lichtfallen überwacht, die von den Centers for Disease Control und Centers for Disease Control von 18:00 bis 6:00 Uhr aufgestellt wurden. Das am besten passende Modell zur Analyse der Mückendichte wurde mithilfe einer multiplen logistischen Regressionsanalyse entwickelt. Eine auf GIS basierende räumliche Analysetechnologie wurde verwendet, um die Verteilung der Vektorpestizidempfindlichkeit nach Haushaltstyp abzubilden, und der IRS-Status des Haushalts wurde verwendet, um die räumlich-zeitliche Verteilung der Silbergarnelen zu erklären.
Silbermücken reagieren sehr empfindlich auf SP (100 %), zeigen jedoch eine hohe Resistenz gegen DDT mit einer Sterblichkeitsrate von 49,1 %. SP-IRS wird in allen Haushaltstypen angeblich besser akzeptiert als DDT-IRS. Die Restwirksamkeit variierte je nach Wandoberfläche; keines der Insektizide erreichte die von der Weltgesundheitsorganisation IRS empfohlene Wirkungsdauer. Zu allen Zeitpunkten nach IRS war die Reduzierung der Strauchwanzen durch SP-IRS zwischen den Haushaltsgruppen (d. h. Sprüher und Wächter) größer als durch DDT-IRS. Die kombinierte räumliche Risikokarte zeigt, dass SP-IRS in allen Risikobereichen des Haushaltstyps eine bessere Bekämpfungswirkung auf Mücken hat als DDT-IRS. Eine mehrstufige logistische Regressionsanalyse identifizierte fünf Risikofaktoren, die stark mit der Silbergarnelendichte verbunden waren.
Die Ergebnisse werden zu einem besseren Verständnis der IRS-Praktiken bei der Bekämpfung der viszeralen Leishmaniose in Bihar beitragen und können als Orientierung für künftige Bemühungen zur Verbesserung der Situation dienen.
Viszerale Leishmaniose (VL), auch Kala-Azar genannt, ist eine endemische, vernachlässigte, durch Vektoren übertragene tropische Krankheit, die durch protozoische Parasiten der Gattung Leishmania verursacht wird. Auf dem indischen Subkontinent (IS), wo der Mensch der einzige Reservoirwirt ist, wird der Parasit (d. h. Leishmania donovani) durch den Stich infizierter weiblicher Mücken (Phlebotomus argentipes) auf den Menschen übertragen [1, 2]. In Indien kommt VL vor allem in vier zentralen und östlichen Bundesstaaten vor: Bihar, Jharkhand, Westbengalen und Uttar Pradesh. Einige Ausbrüche wurden auch in Madhya Pradesh (Zentralindien), Gujarat (Westindien), Tamil Nadu und Kerala (Südindien) sowie in den subhimalayaartigen Gebieten Nordindiens, einschließlich Himachal Pradesh und Jammu und Kaschmir, gemeldet. Unter den endemischen Bundesstaaten ist Bihar hochgradig endemisch. In 33 Distrikten ist VL betroffen, was mehr als 70 % aller jährlichen Fälle in Indien ausmacht [4]. Etwa 99 Millionen Menschen in der Region sind gefährdet, mit einer durchschnittlichen jährlichen Inzidenz von 6.752 Fällen (2013-2017).
In Bihar und anderen Teilen Indiens basieren die Bemühungen zur Bekämpfung von VL auf drei Hauptstrategien: Früherkennung, wirksame Behandlung und Vektorkontrolle durch Insektizidspritzen in Innenräumen (IRS) in Häusern und Tierheimen [4, 5]. Als Nebeneffekt der Antimalariakampagnen konnte VL in den 1960er Jahren durch das IRS erfolgreich mit Dichlordiphenyltrichlorethan (DDT 50 % WP, 1 g ai/m2) und 1977 und 1992 durch programmatische Kontrolle erfolgreich kontrolliert werden [5, 6]. Neuere Studien haben jedoch bestätigt, dass Silberbauchgarnelen eine weit verbreitete Resistenz gegen DDT entwickelt haben [4,7,8]. Im Jahr 2015 stellte das National Vector Borne Disease Control Program (NVBDCP, Neu-Delhi) das IRS von DDT auf synthetische Pyrethroide (SP; Alpha-Cypermethrin 5 % WP, 25 mg ai/m2) um [7, 9]. Die Weltgesundheitsorganisation (WHO) hat sich zum Ziel gesetzt, VL bis 2020 zu eliminieren (d. h. <1 Fall pro 10.000 Personen pro Jahr auf Straßen-/Blockebene) [10]. Mehrere Studien haben gezeigt, dass IRS bei der Minimierung der Sandfliegendichte wirksamer ist als andere Methoden der Vektorkontrolle [11,12,13]. Ein aktuelles Modell sagt außerdem voraus, dass in Umgebungen mit hoher Epidemie (d. h. einer Epidemierate vor der Kontrolle von 5/10.000) ein wirksames IRS, das 80 % der Haushalte abdeckt, die Eliminierungsziele ein bis drei Jahre früher erreichen könnte [14]. VL betrifft die ärmsten ländlichen Gemeinden in endemischen Gebieten und ihre Vektorkontrolle beruht ausschließlich auf IRS, aber die verbleibenden Auswirkungen dieser Kontrollmaßnahme auf verschiedene Arten von Haushalten wurden in Interventionsgebieten nie vor Ort untersucht [15, 16]. Darüber hinaus dauerte die Epidemie in einigen Dörfern nach intensiven Bemühungen zur Bekämpfung von VL mehrere Jahre an und entwickelte sich zu Hotspots [17]. Daher ist es notwendig, die verbleibenden Auswirkungen von IRS auf die Überwachung der Mückendichte in verschiedenen Haushaltstypen zu bewerten. Darüber hinaus wird eine mikroräumliche Risikokartierung im Mikromaßstab dazu beitragen, Mückenpopulationen auch nach Interventionen besser zu verstehen und zu kontrollieren. Geografische Informationssysteme (GIS) sind eine Kombination digitaler Kartierungstechnologien, die die Speicherung, Überlagerung, Bearbeitung, Analyse, Abfrage und Visualisierung verschiedener Sätze geografischer, umweltbezogener und soziodemografischer Daten für verschiedene Zwecke ermöglichen [18, 19, 20]. Das Global Positioning System (GPS) wird verwendet, um die räumliche Position von Komponenten der Erdoberfläche zu untersuchen [21, 22]. GIS- und GPS-basierte räumliche Modellierungstools und -techniken wurden auf mehrere epidemiologische Aspekte angewendet, wie z. B. räumliche und zeitliche Krankheitsbewertung und Ausbruchsprognose, Implementierung und Bewertung von Kontrollstrategien, Wechselwirkungen von Krankheitserregern mit Umweltfaktoren und räumliche Risikokartierung. [20,23,24,25,26]. Aus georäumlichen Risikokarten gesammelte und abgeleitete Informationen können zeitnahe und wirksame Kontrollmaßnahmen erleichtern.
Diese Studie untersuchte die verbleibende Wirksamkeit und Wirkung von DDT- und SP-IRS-Interventionen auf Haushaltsebene im Rahmen des Nationalen VL-Vektorkontrollprogramms in Bihar, Indien. Weitere Ziele waren die Entwicklung einer kombinierten räumlichen Risikokarte und eines Modells zur Analyse der Mückendichte basierend auf Wohnmerkmalen, der Anfälligkeit für Insektizidvektoren und dem IRS-Status des Haushalts, um die Hierarchie der räumlich-zeitlichen Verteilung von Mikromücken zu untersuchen.
Die Studie wurde im Mahnar-Block des Distrikts Vaishali am Nordufer des Ganges durchgeführt (Abb. 1). Makhnar ist ein hochendemisches Gebiet mit durchschnittlich 56,7 VL-Fällen pro Jahr (170 Fälle in den Jahren 2012–2014), die jährliche Inzidenzrate beträgt 2,5–3,7 Fälle pro 10.000 Einwohner; zwei Dörfer wurden ausgewählt: Chakeso als Kontrollgebiet (Abb. 1d1; keine VL-Fälle in den letzten fünf Jahren) und Lavapur Mahanar als endemisches Gebiet (Abb. 1d2; hochendemisch, mit 5 oder mehr Fällen pro 1000 Einwohner pro Jahr in den letzten 5 Jahren). Die Dörfer wurden anhand von drei Hauptkriterien ausgewählt: Lage und Erreichbarkeit (d. h. an einem Fluss gelegen mit einfachem Zugang das ganze Jahr über), demografische Merkmale und Anzahl der Haushalte (d. h. mindestens 200 Haushalte; Chaqueso hat 202 und 204 Haushalte mit durchschnittlicher Haushaltsgröße). 4,9 und 5,1 Personen) und Lavapur Mahanar jeweils) und Haushaltstyp (HT) und die Art ihrer Verteilung (d. h. zufällig verteilter gemischter HT). Beide Studiendörfer liegen im Umkreis von 500 m um die Stadt Makhnar und das Bezirkskrankenhaus. Die Studie hat gezeigt, dass die Bewohner der Studiendörfer sehr aktiv an den Forschungsaktivitäten beteiligt waren. Die Häuser im Lehrdorf [bestehend aus 1–2 Schlafzimmern mit 1 angeschlossenem Balkon, 1 Küche, 1 Badezimmer und 1 Scheune (angebaut oder freistehend)] bestehen aus Ziegel-/Lehmwänden und Lehmböden, Ziegelwänden mit Kalkzementputz und Zementböden, unverputzten und unbemalten Ziegelwänden, Lehmböden und einem Strohdach. Die gesamte Region Vaishali hat ein feuchtes subtropisches Klima mit einer Regenzeit (Juli bis August) und einer Trockenzeit (November bis Dezember). Die durchschnittliche jährliche Niederschlagsmenge beträgt 720,4 mm (Bereich 736,5–1076,7 mm), die relative Luftfeuchtigkeit 65 ± 5 % (Bereich 16–79 %), die durchschnittliche Monatstemperatur 17,2–32,4 °C. Mai und Juni sind die wärmsten Monate (Temperaturen 39–44 °C), während der Januar der kälteste ist (7–22 °C).
Die Karte des Untersuchungsgebiets zeigt die Lage von Bihar auf der Karte von Indien (a) und die Lage des Distrikts Vaishali auf der Karte von Bihar (b). Makhnar-Block (c) Für die Studie wurden zwei Dörfer ausgewählt: Chakeso als Kontrollort und Lavapur Makhnar als Interventionsort.
Im Rahmen des Nationalen Kalaazar-Kontrollprogramms führte das Bihar Society Health Board (SHSB) 2015 und 2016 zwei Runden jährlicher IRS durch (erste Runde Februar-März; zweite Runde Juni-Juli)[4]. Um eine wirksame Umsetzung aller IRS-Aktivitäten zu gewährleisten, wurde vom Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; Bihar), Patna, einer Tochtergesellschaft des Indian Council of Medical Research (ICMR; Neu-Delhi), ein Mikroaktionsplan erstellt. Die IRS-Dörfer wurden nach zwei Hauptkriterien ausgewählt: der Vorgeschichte von VL- und retrodermalen Kala-Azar-Fällen (RPKDL) im Dorf (d. h. Dörfer mit einem oder mehreren Fällen während eines beliebigen Zeitraums in den letzten drei Jahren, einschließlich des Jahres der Umsetzung). , nicht-endemische Dörfer um „Hotspots“ (d. h. Dörfer, die seit ≥ 2 Jahren kontinuierlich Fälle gemeldet haben oder ≥ 2 Fälle pro 1000 Personen) und neue endemische Dörfer (keine Fälle in den letzten 3 Jahren) Dörfer im letzten Jahr des Umsetzungsjahres, berichtet in [17]. Nachbardörfer, die die erste Runde der nationalen Besteuerung umsetzen, sowie neue Dörfer sind auch in der zweiten Runde des nationalen Besteuerungsaktionsplans enthalten. Im Jahr 2015 wurden in den Dörfern der Interventionsstudie zwei Runden IRS mit DDT (DDT 50 % WP, 1 g ai/m2) durchgeführt. Seit 2016 wird IRS mit synthetischen Pyrethroiden (SP; Alpha-Cypermethrin 5 % VP, 25 mg ai/m2) durchgeführt. Das Besprühen erfolgte mit einer Hudson Xpert-Pumpe (13,4 l) mit Drucksieb, variablem Durchflussventil (1,5 bar) und einer 8002-Flachstrahldüse für poröse Oberflächen [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar), überwachte das IRS auf Haushalts- und Dorfebene und stellte den Dorfbewohnern innerhalb der ersten 1–2 Tage vorläufige Informationen zum IRS über Mikrofone zur Verfügung. Jedes IRS-Team ist mit einem Monitor (bereitgestellt von RMRIMS) ausgestattet, um die Leistung des IRS-Teams zu überwachen. Ombudsleute werden zusammen mit IRS-Teams in alle Haushalte entsandt, um die Haushaltsvorstände über die positiven Auswirkungen des IRS zu informieren und zu beruhigen. Während zwei Runden von IRS-Erhebungen erreichte die Gesamtabdeckung der Haushalte in den Studiendörfern mindestens 80 % [4]. Der Sprühstatus (d. h. kein Sprühen, teilweises Sprühen und vollständiges Sprühen; definiert in Zusatzdatei 1: Tabelle S1) wurde während beider IRS-Runden für alle Haushalte im Interventionsdorf aufgezeichnet.
Die Studie wurde von Juni 2015 bis Juli 2016 durchgeführt. Das IRS nutzte Krankheitszentren für die Überwachung vor (d. h. 2 Wochen vor der Intervention; Basiserhebung) und nach der Intervention (d. h. 2, 4 und 12 Wochen nach der Intervention; Folgeerhebungen) in jeder IRS-Runde, zur Dichtekontrolle und Sandfliegenprävention. In jedem Haushalt wurde eine Lichtfalle für eine Nacht (d. h. von 18:00 bis 6:00 Uhr) aufgestellt [28]. In Schlafzimmern und Tierunterkünften wurden Lichtfallen installiert. In dem Dorf, in dem die Interventionsstudie durchgeführt wurde, wurden 48 Haushalte vor der IRS auf Sandfliegendichte getestet (12 Haushalte pro Tag an 4 aufeinanderfolgenden Tagen bis zum Tag vor dem IRS-Tag). 12 wurden für jede der vier Hauptgruppen von Haushalten ausgewählt (d. h. Haushalte mit einfachem Lehmputz (PMP), Haushalte mit Zementputz und Kalkverkleidung (CPLC), Haushalte mit unverputztem und unbemaltem Ziegelstein (BUU) und Haushalte mit Strohdächern (TH). Anschließend wurden nur 12 Haushalte (von 48 Haushalten vor der IRS-Behandlung) ausgewählt, um nach der IRS-Sitzung weiterhin Daten zur Mückendichte zu erheben. Entsprechend den Empfehlungen der WHO wurden 6 Haushalte aus der Interventionsgruppe (Haushalte mit IRS-Behandlung) und der Sentinel-Gruppe (Haushalte in Interventionsdörfern, deren Eigentümer die IRS-Genehmigung verweigerten) ausgewählt [28]. Aus der Kontrollgruppe (Haushalte in Nachbardörfern, die wegen fehlender VL keiner IRS unterzogen wurden) wurden nur 6 Haushalte ausgewählt, um die Mückendichte vor und nach zwei IRS-Sitzungen zu überwachen. Für alle drei Gruppen zur Überwachung der Mückendichte (Intervention, Sentinel und Kontrolle) wurden Haushalte aus drei Risikostufengruppen (niedrig, mittel und hoch; zwei Haushalte aus jeder Risikostufe) ausgewählt und die HT-Risikomerkmale klassifiziert (Module und Strukturen sind in Tabelle 1 bzw. Tabelle 2 dargestellt) [29, 30]. Es wurden zwei Haushalte pro Risikostufe ausgewählt, um verzerrte Schätzungen der Mückendichte und Vergleiche zwischen den Gruppen zu vermeiden. In der Interventionsgruppe wurde die Mückendichte nach der IRS in zwei Arten von IRS-Haushalten überwacht: vollständig behandelt (n = 3; 1 Haushalt pro Risikogruppenstufe) und teilweise behandelt (n = 3; 1 Haushalt pro Risikogruppenstufe). Risikogruppe).
Alle im Freiland gefangenen und in Reagenzgläsern gesammelten Mücken wurden ins Labor gebracht und die Reagenzgläser mit in Chloroform getränkter Watte abgetötet. Silberne Sandfliegen wurden anhand morphologischer Merkmale mittels Standard-Identifikationscodes geschlechtlich bestimmt und von anderen Insekten und Mücken getrennt [31]. Alle männlichen und weiblichen Silbergarnelen wurden anschließend getrennt in 80%igem Alkohol eingelegt. Die Mückendichte pro Falle/Nacht wurde nach folgender Formel berechnet: Gesamtzahl der gesammelten Mücken/Anzahl der pro Nacht aufgestellten Lichtfallen. Die prozentuale Veränderung der Mückendichte (SFC) durch IRS mit DDT und SP wurde nach folgender Formel geschätzt [32]:
wobei A der durchschnittliche SFC der Basislinie für Interventionshaushalte, B der durchschnittliche SFC der IRS für Interventionshaushalte, C der durchschnittliche SFC der Basislinie für Kontroll-/Sentinel-Haushalte und D der durchschnittliche SFC für Kontroll-/Sentinel-Haushalte des IRS ist.
Die Ergebnisse des Interventionseffekts, aufgezeichnet als negative und positive Werte, weisen auf eine Abnahme bzw. Zunahme des SFC nach IRS hin. Wenn der SFC nach IRS gleich dem Basis-SFC blieb, wurde der Interventionseffekt mit Null berechnet.
Entsprechend dem Pestizid-Bewertungsschema der Weltgesundheitsorganisation (WHOPES) wurde die Empfindlichkeit einheimischer Silberbeingarnelen gegenüber den Pestiziden DDT und SP mittels standardmäßiger In-vitro-Bioassays bewertet [33]. Gesunde und ungefütterte weibliche Silbergarnelen (18–25 SF pro Gruppe) wurden Pestiziden ausgesetzt, die von der Universiti Sains Malaysia (USM, Malaysia; koordiniert von der Weltgesundheitsorganisation) bezogen wurden, wobei das Pestizid-Empfindlichkeitstestkit der Weltgesundheitsorganisation verwendet wurde [4,9, 33,34]. Jeder Satz von Pestizid-Bioassays wurde achtmal getestet (vier Testreplikate, jedes gleichzeitig mit der Kontrolle durchgeführt). Kontrolltests wurden mit von der USM bereitgestelltem, mit Risella (für DDT) und Silikonöl (für SP) vorimprägniertem Papier durchgeführt. Nach 60-minütiger Exposition wurden Mücken in WHO-Röhrchen gesetzt und mit saugfähiger Watte versehen, die in einer 10%igen Zuckerlösung getränkt war. Die Zahl der nach 1 Stunde getöteten Mücken und die endgültige Sterblichkeit nach 24 Stunden wurden beobachtet. Der Resistenzstatus wird gemäß den Richtlinien der Weltgesundheitsorganisation beschrieben: Eine Mortalität von 98–100 % weist auf eine Anfälligkeit hin, 90–98 % auf eine mögliche Resistenz, die einer Bestätigung bedarf, und <90 % auf eine Resistenz [33, 34]. Da die Mortalität in der Kontrollgruppe zwischen 0 und 5 % lag, wurde keine Mortalitätsadjustierung vorgenommen.
Die Biowirksamkeit und die Restwirkung von Insektiziden auf einheimische Termiten unter Feldbedingungen wurden bewertet. In drei Interventionshaushalten (jeweils einer mit einfachem Lehmputz oder PMP, Zementputz und Kalkbeschichtung oder CPLC, unverputztem und unbemaltem Ziegel oder BUU) 2, 4 und 12 Wochen nach dem Besprühen. Ein Standard-WHO-Bioassay wurde an Kegeln durchgeführt, die Lichtfallen enthielten. [27, 32] Eine Beheizung des Haushalts wurde aufgrund unebener Wände ausgeschlossen. In jeder Analyse wurden 12 Kegel in allen Versuchshäusern verwendet (vier Kegel pro Haus, einer für jeden Wandoberflächentyp). Befestigen Sie an jeder Wand des Raums Kegel in unterschiedlicher Höhe: einer auf Kopfhöhe (von 1,7 bis 1,8 m), zwei auf Hüfthöhe (von 0,9 bis 1 m) und einer unterhalb des Knies (von 0,3 bis 0,5 m). Zehn ungefütterte weibliche Mücken (10 pro Kegel; gesammelt von einem Kontrollfeld mit einem Aspirator) wurden als Kontrollen in jede WHO-Kunststoffkegelkammer (ein Kegel pro Haushaltstyp) gesetzt. Nach 30-minütiger Exposition wurden die Mücken vorsichtig mit einem Winkelaspirator aus der Kegelkammer entfernt und zur Fütterung in WHO-Röhrchen mit 10%iger Zuckerlösung überführt. Die endgültige Mortalität nach 24 Stunden wurde bei 27 ± 2 °C und 80 ± 10 % relativer Luftfeuchtigkeit ermittelt. Mortalitätsraten mit Werten zwischen 5 % und 20 % werden mithilfe der Abbott-Formel [27] wie folgt angepasst:
Dabei ist P die adjustierte Mortalität, P1 die beobachtete Mortalität in Prozent und C die Kontrollmortalität in Prozent. Studien mit einer Kontrollmortalität von >20% wurden verworfen und erneut durchgeführt [27, 33].
Im Interventionsdorf wurde eine umfassende Haushaltsbefragung durchgeführt. Der GPS-Standort jedes Haushalts wurde zusammen mit seiner Bauweise und Materialart, seiner Wohnung und seinem Interventionsstatus aufgezeichnet. Die GIS-Plattform hat eine digitale Geodatenbank entwickelt, die Grenzebenen auf Dorf-, Bezirks-, Distrikt- und Staatsebene enthält. Alle Haushaltsstandorte werden mithilfe von GIS-Punktebenen auf Dorfebene mit Geotags versehen und ihre Attributinformationen werden verknüpft und aktualisiert. An jedem Haushaltsstandort wurde das Risiko basierend auf HT, Insektizid-Vektorempfindlichkeit und IRS-Status bewertet (Tabelle 1) [11, 26, 29, 30]. Alle Haushaltsstandortpunkte wurden dann mithilfe der räumlichen Interpolationstechnologie Inverse Distance Weighting (IDW; Auflösung basierend auf einer durchschnittlichen Haushaltsfläche von 6 m2, Potenz 2, feste Anzahl umgebender Punkte = 10, unter Verwendung eines variablen Suchradius, Tiefpassfilters) und Cubic Convolution Mapping in thematische Karten umgewandelt [35]. Es wurden zwei Arten von thematischen räumlichen Risikokarten erstellt: HT-basierte thematische Karten und thematische Karten zur Pestizid-Vektorempfindlichkeit und zum IRS-Status (ISV und IRSS). Die beiden thematischen Risikokarten wurden anschließend mittels gewichteter Overlay-Analyse kombiniert [36]. Dabei wurden die Rasterebenen in allgemeine Präferenzklassen für unterschiedliche Risikostufen (hohes, mittleres und geringes/kein Risiko) umklassifiziert. Jede neu klassifizierte Rasterebene wurde anschließend mit der ihr zugewiesenen Gewichtung multipliziert, die auf der relativen Bedeutung von Parametern basiert, die die Mückenhäufigkeit unterstützen (basierend auf der Prävalenz in den untersuchten Dörfern, den Brutstätten der Mücken sowie dem Ruhe- und Fressverhalten) [26, 29, 30, 37]. Beide Risikokarten wurden im Verhältnis 50:50 gewichtet, da sie gleichermaßen zur Mückenhäufigkeit beitrugen (Zusatzdatei 1: Tabelle S2). Durch Summieren der gewichteten Overlay-Themenkarten wurde eine endgültige zusammengesetzte Risikokarte erstellt und auf der GIS-Plattform visualisiert. Die endgültige Risikokarte wird anhand der Werte des Sand Fly Risk Index (SFRI) dargestellt und beschrieben, die mit der folgenden Formel berechnet wurden:
In der Formel ist P der Risikoindexwert, L der Gesamtrisikowert für den Standort jedes Haushalts und H der höchste Risikowert für einen Haushalt im Untersuchungsgebiet. Wir haben GIS-Ebenen und -Analysen mit ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA) vorbereitet und durchgeführt, um Risikokarten zu erstellen.
Wir haben multiple Regressionsanalysen durchgeführt, um die kombinierten Auswirkungen von HT, ISV und IRSS (wie in Tabelle 1 beschrieben) auf die Mückendichte in Häusern zu untersuchen (n = 24). Die in der Studie erfassten Wohneigenschaften und Risikofaktoren auf Grundlage der IRS-Intervention wurden als erklärende Variablen behandelt, und die Mückendichte wurde als Antwortvariable verwendet. Für jede erklärende Variable im Zusammenhang mit der Sandfliegendichte wurden univariate Poisson-Regressionsanalysen durchgeführt. Bei der univariaten Analyse wurden Variablen, die nicht signifikant waren und einen P-Wert über 15 % aufwiesen, aus der multiplen Regressionsanalyse entfernt. Um die Wechselwirkungen zu untersuchen, wurden Interaktionsterme für alle möglichen Kombinationen signifikanter Variablen (die in der univariaten Analyse gefunden wurden) gleichzeitig in die multiple Regressionsanalyse aufgenommen, und nicht signifikante Terme wurden schrittweise aus dem Modell entfernt, um das endgültige Modell zu erstellen.
Die Risikobewertung auf Haushaltsebene wurde auf zwei Arten durchgeführt: Risikobewertung auf Haushaltsebene und kombinierte räumliche Bewertung von Risikobereichen auf einer Karte. Risikoschätzungen auf Haushaltsebene wurden anhand einer Korrelationsanalyse zwischen Haushaltsrisikoschätzungen und Sandfliegendichte (gesammelt in 6 Sentinel-Haushalten und 6 Interventionshaushalten; Wochen vor und nach der IRS-Implementierung) geschätzt. Räumliche Risikozonen wurden anhand der durchschnittlichen Zahl von in verschiedenen Haushalten gesammelten Mücken geschätzt und zwischen Risikogruppen (d. h. Zonen mit niedrigem, mittlerem und hohem Risiko) verglichen. In jeder IRS-Runde wurden 12 Haushalte (4 Haushalte in jeder der drei Risikozonenstufen; nächtliche Sammlungen werden alle 2, 4 und 12 Wochen nach der IRS durchgeführt) nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um Mücken zu sammeln und die umfassende Risikokarte zu testen. Dieselben Haushaltsdaten (d. h. HT, VSI, IRSS und mittlere Mückendichte) wurden zum Testen des endgültigen Regressionsmodells verwendet. Es wurde eine einfache Korrelationsanalyse zwischen Feldbeobachtungen und vom Modell vorhergesagten Mückendichten in Haushalten durchgeführt.
Beschreibende Statistiken wie Mittelwert, Minimum, Maximum, 95 %-Konfidenzintervalle (CI) und Prozentsätze wurden berechnet, um entomologische und IRS-bezogene Daten zusammenzufassen. Durchschnittliche Anzahl/Dichte und Mortalität von Silberwanzen (Rückstände von Insektiziden) unter Verwendung parametrischer Tests [t-Test für gepaarte Stichproben (für normalverteilte Daten)] und nichtparametrischer Tests (Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test), um die Wirksamkeit zwischen Oberflächentypen in Häusern zu vergleichen (d. h. BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP und CPLC vs. PMP)-Test für nicht normalverteilte Daten). Alle Analysen wurden mit der Software SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) durchgeführt.
Die Haushaltsabdeckung in Interventionsdörfern während der IRS-DDT- und SP-Runden wurde berechnet. Insgesamt erhielten 205 Haushalte in jeder Runde IRS, darunter 179 Haushalte (87,3 %) in der DDT-Runde und 194 Haushalte (94,6 %) in der SP-Runde zur VL-Vektorkontrolle. Der Anteil der vollständig mit Pestiziden behandelten Haushalte war während der SP-IRS (86,3 %) höher als während der DDT-IRS (52,7 %). Die Zahl der Haushalte, die während der DDT auf IRS verzichteten, betrug 26 (12,7 %) und die Zahl der Haushalte, die während der SP auf IRS verzichteten, betrug 11 (5,4 %). Während der DDT- und SP-Runden wurden 71 (34,6 % aller behandelten Haushalte) bzw. 17 (8,3 % aller behandelten Haushalte) teilweise behandelte Haushalte registriert.
Gemäß den WHO-Richtlinien zur Pestizidresistenz war die Silbergarnelenpopulation am Interventionsstandort vollständig empfindlich gegenüber Alpha-Cypermethrin (0,05 %), da die durchschnittliche Mortalität während des Versuchs (24 Stunden) 100 % betrug. Die beobachtete Knockdown-Rate lag bei 85,9 % (95 % KI: 81,1–90,6 %). Für DDT betrug die Knockdown-Rate nach 24 Stunden 22,8 % (95 % KI: 11,5–34,1 %), und die durchschnittliche Mortalität durch elektronischen Test lag bei 49,1 % (95 % KI: 41,9–56,3 %). Die Ergebnisse zeigten, dass die Silberfüßer am Interventionsstandort eine vollständige Resistenz gegen DDT entwickelten.
In Tabelle 3 sind die Ergebnisse der Bioanalyse von Zapfen für verschiedene Arten von Oberflächen (unterschiedliche Zeitintervalle nach IRS) zusammengefasst, die mit DDT und SP behandelt wurden. Unsere Daten zeigten, dass nach 24 Stunden beide Insektizide (BUU vs. CPLC: t(2)= – 6,42, P = 0,02; BUU vs. PMP: t(2) = 0,25, P = 0,83; CPLC vs. PMP: t(2)= 1,03, P = 0,41 (für DDT-IRS und BUU) CPLC: t(2)= − 5,86, P = 0,03 und PMP: t(2) = 1,42, P = 0,29; IRS, CPLC und PMP: t(2) = 3,01, P = 0,10 und SP: t(2) = 9,70, P = 0,01; die Sterblichkeitsraten sanken mit der Zeit stetig. Für SP-IRS: 2 Wochen nach dem Sprühen für alle Wandtypen (d. h. 95,6 % insgesamt) und 4 Wochen nur für CPLC-Wände nach dem Besprühen (d. h. 82,5). In der DDT-Gruppe lag die Mortalität zu allen Zeitpunkten nach dem IRS-Bioassay für alle Wandtypen durchgängig unter 70 %. Die durchschnittlichen experimentellen Mortalitätsraten für DDT und SP nach 12-wöchigem Besprühen betrugen 25,1 % bzw. 63,2 %. Bei den drei Oberflächentypen waren die höchsten mittleren Mortalitätsraten mit DDT 61,1 % (für PMP 2 Wochen nach IRS), 36,9 % (für CPLC 4 Wochen nach IRS) und 28,9 % (für CPLC 4 Wochen nach IRS). Die Mindestraten betragen 55 % (für BUU, 2 Wochen nach IRS), 32,5 % (für PMP, 4 Wochen nach IRS) und 20 % (für PMP, 4 Wochen nach IRS); US IRS). Für SP betrugen die höchsten mittleren Mortalitätsraten für alle Oberflächentypen 97,2 % (für CPLC, 2 Wochen nach IRS), 82,5 % (für CPLC, 4 Wochen nach IRS) und 67,5 % (für CPLC, 4 Wochen nach IRS). 12 Wochen nach IRS). US IRS). Wochen nach IRS); die niedrigsten Raten betrugen 94,4 % (für BUU, 2 Wochen nach IRS), 75 % (für PMP, 4 Wochen nach IRS) und 58,3 % (für PMP, 12 Wochen nach IRS). Bei beiden Insektiziden variierte die Mortalität auf mit PMP behandelten Oberflächen im Laufe der Zeit schneller als auf mit CPLC und BUU behandelten Oberflächen.
Tabelle 4 fasst die Interventionseffekte (d. h. Änderungen der Mückenpopulation nach IRS) der DDT- und SP-basierten IRS-Runden zusammen (Zusatzdatei 1: Abbildung S1). Bei DDT-IRS betrugen die prozentualen Reduktionen der Silberbeinkäfer nach dem IRS-Intervall 34,1 % (nach 2 Wochen), 25,9 % (nach 4 Wochen) und 14,1 % (nach 12 Wochen). Bei SP-IRS lagen die Reduktionsraten bei 90,5 % (nach 2 Wochen), 66,7 % (nach 4 Wochen) und 55,6 % (nach 12 Wochen). Die stärksten Rückgänge der Silbergarnelenpopulation in den Sentinel-Haushalten während der DDT- und SP-IRS-Berichtszeiträume betrugen 2,8 % (nach 2 Wochen) bzw. 49,1 % (nach 2 Wochen). Während des SP-IRS-Zeitraums war der Rückgang (vorher und nachher) der Weißbauchfasane in den besprühten Haushalten (t(2)= – 9,09, P < 0,001) und den Sentinel-Haushalten (t(2) = – 1,29, P = 0,33) ähnlich. Höher als bei DDT-IRS in allen 3 Zeitintervallen nach IRS. Bei beiden Insektiziden nahm die Silberwanzenhäufigkeit in den Sentinel-Haushalten 12 Wochen nach IRS zu (d. h. 3,6 % und 9,9 % für SP und DDT). Während der SP- und DDT-Sitzungen nach IRS wurden 112 bzw. 161 Silbergarnelen von Sentinel-Farmen gesammelt.
Es wurden keine signifikanten Unterschiede in der Dichte der Silbergarnelen zwischen den Haushaltsgruppen beobachtet (d. h. Spray vs. Sentinel: t(2) = – 3,47, P = 0,07; Spray vs. Kontrolle: t(2) = – 2,03, P = 0,18; Sentinel vs. Kontrolle: während IRS Wochen nach DDT, t(2) = − 0,59, P = 0,62). Im Gegensatz dazu wurden signifikante Unterschiede in der Dichte der Silbergarnelen zwischen der Spraygruppe und der Kontrollgruppe (t(2) = – 11,28, P = 0,01) und zwischen der Spraygruppe und der Kontrollgruppe (t(2) = – 4, 42, P = 0,05) beobachtet. IRS einige Wochen nach SP. Für SP-IRS wurden keine signifikanten Unterschiede zwischen Sentinel- und Kontrollfamilien beobachtet (t(2) = -0,48, P = 0,68). Abbildung 2 zeigt die durchschnittliche Dichte des Silberbauchfasans, die auf Farmen beobachtet wurde, die vollständig und teilweise mit IRS-Rädern behandelt wurden. Es gab keine signifikanten Unterschiede in der Dichte der vollständig verwalteten Fasanen zwischen vollständig und teilweise verwalteten Haushalten (durchschnittlich 7,3 und 2,7 pro Falle/Nacht). DDT-IRS und SP-IRS), und einige Haushalte wurden mit beiden Insektiziden besprüht (durchschnittlich 7,5 und 4,4 pro Nacht für DDT-IRS und SP-IRS) (t(2) ≤ 1,0, P > 0,2). Die Dichte der Silbergarnelen in vollständig und teilweise besprühten Farmen unterschieden sich jedoch signifikant zwischen den SP- und DDT-IRS-Runden (t(2) ≥ 4,54, P ≤ 0,05).
Geschätzte mittlere Dichte von Silberflügel-Stinkwanzen in vollständig und teilweise behandelten Haushalten im Dorf Mahanar, Lavapur, während der 2 Wochen vor IRS und 2, 4 und 12 Wochen nach den IRS-, DDT- und SP-Runden.
Es wurde eine umfassende räumliche Risikokarte (Dorf Lavapur Mahanar; Gesamtfläche: 26.723 km2) entwickelt, um Zonen mit geringem, mittlerem und hohem räumlichen Risiko zu identifizieren und das Auftreten und Wiederauftreten von Silbergarnelen vor und mehrere Wochen nach der Implementierung des IRS zu überwachen (Abb. 3, 4). ... Der höchste Risikowert für Haushalte während der Erstellung der räumlichen Risikokarte wurde mit „12“ bewertet (d. h. „8“ für HT-basierte Risikokarten und „4“ für VSI- und IRSS-basierte Risikokarten). Der niedrigste berechnete Risikowert ist „null“ oder „kein Risiko“, mit Ausnahme von DDT-VSI- und IRSS-Karten, bei denen der Mindestwert 1 beträgt. Die HT-basierte Risikokarte hat gezeigt, dass ein großer Bereich (d. h. 19.994,3 km2; 74,8 %) des Dorfes Lavapur Mahanar ein Hochrisikogebiet ist, in dem die Bewohner am wahrscheinlichsten auf Mücken treffen und diese wieder auftauchen. Die Flächenabdeckung variiert zwischen Zonen mit hohem (DDT 20,2 %; SP 4,9 %), mittlerem (DDT 22,3 %; SP 4,6 %) und geringem/keinem Risiko (DDT 57,5 %; SP 90,5 %) ( t (2) = 12,7, P < 0,05) zwischen den Risikodiagrammen von DDT und SP-IS und IRSS (Abb. 3, 4). Die endgültige erstellte zusammengesetzte Risikokarte zeigte, dass SP-IRS über bessere Schutzfähigkeiten als DDT-IRS über alle Ebenen der HT-Risikogebiete hinweg verfügte. Das Gebiet mit hohem HT-Risiko wurde nach SP-IRS auf weniger als 7 % (1837,3 km2) reduziert und der größte Teil des Gebiets (d. h. 53,6 %) wurde zu einem Gebiet mit geringem Risiko. Während des DDT-IRS-Zeitraums betrug der Anteil der in der kombinierten Risikokarte bewerteten Gebiete mit hohem und niedrigem Risiko 35,5 % (9498,1 km²) bzw. 16,2 % (4342,4 km²). Die in behandelten Haushalten und Sentinel-Haushalten vor und mehrere Wochen nach der IRS-Implementierung gemessenen Sandfliegendichten wurden für jede IRS-Runde (d. h. DDT und SP) auf einer kombinierten Risikokarte dargestellt und visualisiert (Abb. 3, 4). Es bestand eine gute Übereinstimmung zwischen den Risikobewertungen der Haushalte und den durchschnittlichen Silbergarnelendichten, die vor und nach der IRS-Implementierung aufgezeichnet wurden (Abb. 5). Die R2-Werte (P < 0,05) der Konsistenzanalyse, berechnet aus den beiden IRS-Runden, waren: 0,78 2 Wochen vor DDT, 0,81 2 Wochen nach DDT, 0,78 4 Wochen nach DDT, 0,83 nach DDT-DDT 12 Wochen, DDT gesamt nach SP war 0,85, 0,82 2 Wochen vor SP, 0,38 2 Wochen nach SP, 0,56 4 Wochen nach SP, 0,81 12 Wochen nach SP und 0,79 2 Wochen nach SP insgesamt (Zusatzdatei 1: Tabelle S3). Die Ergebnisse zeigten, dass die Wirkung der SP-IRS-Intervention auf alle HTs in den 4 Wochen nach IRS verstärkt wurde. DDT-IRS blieb für alle HTs zu allen Zeitpunkten nach der IRS-Implementierung wirkungslos. Die Ergebnisse der Felduntersuchung des integrierten Risikokartengebiets sind in Tabelle 5 zusammengefasst. Für die IRS-Runden war die durchschnittliche Häufigkeit der Silberbauchgarnelen und ihr Anteil an der Gesamthäufigkeit in Hochrisikogebieten (d. h. > 55 %) zu allen Zeitpunkten nach der IRS höher als in Niedrig- und Mittelrisikogebieten. Die Standorte der entomologischen Familien (d. h. der für die Mückensammlung ausgewählten) sind in der Zusatzdatei 1: Abbildung S2 kartiert und visualisiert.
Drei Arten von GIS-basierten räumlichen Risikokarten (d. h. HT, IS und IRSS und eine Kombination aus HT, IS und IRSS) zur Identifizierung von Stinkwanzen-Risikogebieten vor und nach DDT-IRS im Dorf Mahnar, Lavapur, Distrikt Vaishali (Bihar)
Drei Arten von GIS-basierten räumlichen Risikokarten (d. h. HT, IS und IRSS und eine Kombination aus HT, IS und IRSS) zur Identifizierung von Risikogebieten für die Silberfleckgarnele (im Vergleich zu Kharbang)
Die Auswirkungen von DDT-(a, c, e, g, i) und SP-IRS (b, d, f, h, j) auf verschiedene Risikogruppen des Haushaltstyps wurden durch Schätzung des „R2“ zwischen den Haushaltsrisiken berechnet. Schätzung der Haushaltsindikatoren und der durchschnittlichen Dichte von P. argentipes 2 Wochen vor der IRS-Implementierung und 2, 4 und 12 Wochen nach der IRS-Implementierung im Dorf Lavapur Mahnar, Distrikt Vaishali, Bihar
Tabelle 6 fasst die Ergebnisse der univariaten Analyse aller Risikofaktoren zusammen, die die Flockendichte beeinflussen. Alle Risikofaktoren (n = 6) erwiesen sich als signifikant mit der Mückendichte in Haushalten verbunden. Es wurde beobachtet, dass das Signifikanzniveau aller relevanten Variablen P-Werte unter 0,15 ergab. Daher wurden alle erklärenden Variablen für die multiple Regressionsanalyse beibehalten. Die am besten passende Kombination des endgültigen Modells wurde basierend auf fünf Risikofaktoren erstellt: TF, TW, DS, ISV und IRSS. Tabelle 7 listet Details der im endgültigen Modell ausgewählten Parameter sowie adjustierte Odds Ratios, 95%-Konfidenzintervalle (CIs) und P-Werte auf. Das endgültige Modell ist mit einem R2-Wert von 0,89 (F(5)=27,9, P<0,001) hochsignifikant.
TR wurde aus dem endgültigen Modell ausgeschlossen, da es im Vergleich zu den anderen erklärenden Variablen am wenigsten signifikant war (P = 0,46). Das entwickelte Modell wurde verwendet, um Sandfliegendichten anhand von Daten aus 12 verschiedenen Haushalten vorherzusagen. Die Validierungsergebnisse zeigten eine starke Korrelation zwischen den im Feld beobachteten Mückendichten und den vom Modell vorhergesagten Mückendichten (r = 0,91, P < 0,001).
Das Ziel besteht darin, VL bis 2020 aus den endemischen Bundesstaaten Indiens zu eliminieren [10]. Seit 2012 hat Indien erhebliche Fortschritte bei der Reduzierung der Inzidenz und Mortalität von VL gemacht [10]. Die Umstellung von DDT auf SP im Jahr 2015 war ein bedeutender Wandel in der Geschichte von IRS in Bihar, Indien [38]. Um das räumliche Risiko von VL und die Häufigkeit seiner Vektoren zu verstehen, wurden mehrere Studien auf Makroebene durchgeführt. Obwohl die räumliche Verteilung der VL-Prävalenz im ganzen Land zunehmend Aufmerksamkeit erhält, wurde auf Mikroebene wenig geforscht. Darüber hinaus sind die Daten auf Mikroebene weniger konsistent und schwieriger zu analysieren und zu verstehen. Unseres Wissens ist diese Studie der erste Bericht, der die Restwirksamkeit und Interventionswirkung von IRS unter Verwendung der Insektizide DDT und SP unter HTs im Rahmen des National VL Vector Control Program in Bihar (Indien) bewertet. Dies ist auch der erste Versuch, eine räumliche Risikokarte und ein Modell zur Analyse der Mückendichte zu entwickeln, um die räumlich-zeitliche Verteilung von Mücken auf Mikroebene unter IRS-Interventionsbedingungen aufzuzeigen.
Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Akzeptanz von SP-IRS in allen Haushalten hoch war und dass die meisten Haushalte vollständig vorbehandelt waren. Die Bioassay-Ergebnisse zeigten, dass die Silbernen Sandfliegen im Studiendorf hochempfindlich auf Beta-Cypermethrin, aber eher niedrig auf DDT reagierten. Die durchschnittliche Sterblichkeitsrate der Silbergarnelen durch DDT liegt unter 50 %, was auf eine hohe Resistenz gegen DDT hindeutet. Dies steht im Einklang mit den Ergebnissen vorheriger Studien, die zu verschiedenen Zeiten in verschiedenen Dörfern in VL-endemischen Bundesstaaten Indiens, einschließlich Bihar, durchgeführt wurden [8,9,39,40]. Neben der Pestizidempfindlichkeit sind auch die Restwirksamkeit der Pestizide und die Auswirkungen der Intervention wichtige Informationen. Die Dauer der Restwirkung ist für den Programmierungszyklus wichtig. Sie bestimmt die Intervalle zwischen den IRS-Runden, sodass die Population bis zum nächsten Sprühen geschützt bleibt. Die Ergebnisse des Kegel-Bioassays enthüllten signifikante Unterschiede in der Sterblichkeit zwischen Wandoberflächentypen zu verschiedenen Zeitpunkten nach IRS. Die Sterblichkeit auf mit DDT behandelten Oberflächen lag immer unter dem von der WHO zufriedenstellenden Niveau (d. h. ≥ 80 %), während die Sterblichkeit auf mit SP behandelten Wänden bis zur vierten Woche nach der IRS zufriedenstellend blieb; Aus diesen Ergebnissen geht klar hervor, dass die im Untersuchungsgebiet gefundenen Silberbeingarnelen zwar sehr empfindlich auf SP reagieren, die Restwirksamkeit von SP jedoch je nach HT variiert. Wie DDT erreicht auch SP nicht die in den WHO-Richtlinien angegebene Wirksamkeitsdauer [41, 42]. Diese Ineffizienz kann auf eine mangelhafte Implementierung der IRS (d. h. Bewegen der Pumpe mit der richtigen Geschwindigkeit, Entfernung von der Wand, Fördermenge und Größe der Wassertropfen und deren Ablagerung an der Wand) sowie auf einen unüberlegten Einsatz von Pestiziden (d. h. Lösungsvorbereitung) zurückzuführen sein [11, 28, 43]. Da diese Studie jedoch unter strenger Überwachung und Kontrolle durchgeführt wurde, könnte ein weiterer Grund für die Nichteinhaltung des von der Weltgesundheitsorganisation empfohlenen Verfallsdatums die Qualität der SP (d. h. der Prozentsatz des Wirkstoffs oder „AI“) sein, aus dem die Qualitätskontrolle besteht.
Bei den drei zur Bewertung der Pestizidpersistenz verwendeten Oberflächentypen wurden für zwei Pestizide signifikante Unterschiede in der Mortalität zwischen BUU und CPLC beobachtet. Eine weitere neue Erkenntnis ist, dass CPLC in fast allen Zeitintervallen nach dem Besprühen eine bessere Restleistung zeigte, gefolgt von BUU- und PMP-Oberflächen. Zwei Wochen nach IRS wurde jedoch bei PMP die höchste und zweithöchste Mortalitätsrate durch DDT bzw. SP verzeichnet. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass das auf der Oberfläche von PMP abgelagerte Pestizid nicht lange bestehen bleibt. Dieser Unterschied in der Wirksamkeit von Pestizidrückständen zwischen den Wandtypen kann verschiedene Gründe haben, wie z. B. die Zusammensetzung der Wandchemikalien (erhöhter pH-Wert führt zu einem schnellen Abbau einiger Pestizide), die Absorptionsrate (höher bei Erdwänden), die Verfügbarkeit bakterieller Zersetzung und die Abbaurate der Wandmaterialien sowie Temperatur und Feuchtigkeit [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Unsere Ergebnisse stützen mehrere andere Studien zur Restwirksamkeit von mit Insektiziden behandelten Oberflächen gegen verschiedene Krankheitsüberträger [45, 46, 50, 51].
Schätzungen der Mückenreduktion in behandelten Haushalten zeigten, dass SP-IRS in allen Zeiträumen nach IRS wirksamer bei der Mückenkontrolle war als DDT-IRS (P < 0,001). Für die SP-IRS- und DDT-IRS-Runden lagen die Rückgangsraten für behandelte Haushalte nach 2 bis 12 Wochen bei 55,6–90,5 % bzw. 14,1–34,1 %. Diese Ergebnisse zeigten auch, dass innerhalb von 4 Wochen nach der IRS-Implementierung signifikante Auswirkungen auf die Häufigkeit von P. argentipes in Sentinel-Haushalten beobachtet wurden; 12 Wochen nach IRS nahm die Anzahl der argentipes in beiden IRS-Runden zu; Es gab jedoch keinen signifikanten Unterschied in der Anzahl der Mücken in Sentinel-Haushalten zwischen den beiden IRS-Runden (P = 0,33). Ergebnisse aus statistischen Analysen der Silbergarnelendichte zwischen den Haushaltsgruppen in jeder Runde zeigten ebenfalls keine signifikanten Unterschiede in der DDT-Behandlung über alle vier Haushaltsgruppen hinweg (d. h. besprüht vs. Sentinel; besprüht vs. Kontrolle; Sentinel vs. Kontrolle; vollständig vs. teilweise). Zwei Haushaltsgruppen: IRS und SP-IRS (d. h. Sentinel vs. Kontrolle und vollständig vs. teilweise). Es wurden jedoch signifikante Unterschiede in der Silbergarnelendichte zwischen den DDT- und SP-IRS-Runden in teilweise und vollständig besprühten Farmen beobachtet. Diese Beobachtung, zusammen mit der Tatsache, dass die Interventionseffekte nach IRS mehrfach berechnet wurden, weist darauf hin, dass SP zur Mückenbekämpfung in teilweise oder vollständig behandelten, aber nicht in unbehandelten Haushalten wirksam ist. Obwohl es zwischen den DDT-IRS- und SP-IRS-Runden keine statistisch signifikanten Unterschiede in der Mückenzahl in Sentinel-Häusern gab, war die durchschnittliche Zahl der während der DDT-IRS-Runde gesammelten Mücken geringer als in der SP-IRS-Runde. Dieses Ergebnis weist darauf hin, dass das vektorsensitive Insektizid mit der höchsten IRS-Abdeckung innerhalb der Haushaltsbevölkerung einen populationsbezogenen Effekt auf die Mückenkontrolle in nicht besprühten Haushalten haben könnte. Den Ergebnissen zufolge hatte SP in den ersten Tagen nach IRS eine bessere vorbeugende Wirkung gegen Mückenstiche als DDT. Zudem gehört Alpha-Cypermethrin zur SP-Gruppe, wirkt kontaktreizend und direkt toxisch auf Mücken und ist für IRS geeignet [51, 52]. Dies könnte einer der Hauptgründe dafür sein, dass Alpha-Cypermethrin in Außenposten nur eine minimale Wirkung hat. Eine andere Studie [52] ergab, dass Alpha-Cypermethrin zwar in Laborversuchen und in Hütten bestehende Reaktionen und hohe Knockdown-Raten zeigte, die Verbindung unter kontrollierten Laborbedingungen jedoch keine abstoßende Reaktion bei Mücken hervorrief. cabin. website.
In dieser Studie wurden drei Arten räumlicher Risikokarten entwickelt; räumliche Risikoschätzungen auf Haushalts- und Gebietsebene wurden durch Feldbeobachtungen der Dichte der Silberbeingarnele ermittelt. Die Analyse der Risikozonen auf Basis von HT zeigte, dass in den meisten Dorfgebieten (> 78 %) von Lavapur-Mahanara das höchste Risiko für das Auftreten und Wiederauftreten von Sandfliegen besteht. Dies ist wahrscheinlich der Hauptgrund, warum Rawalpur Mahanar VL so beliebt ist. Es wurde festgestellt, dass die gesamten ISV und IRSS sowie die endgültige kombinierte Risikokarte während der SP-IRS-Runde (aber nicht während der DDT-IRS-Runde) einen geringeren Prozentsatz von Gebieten mit hohem Risiko ergaben. Nach SP-IRS wurden große Gebiete mit hohem und mittlerem Risiko auf Basis von GT in Zonen mit niedrigem Risiko umgewandelt (d. h. 60,5 %; kombinierte Risikokartenschätzungen), was fast viermal niedriger ist (16,2 %) als DDT. – Die Situation ist im obigen IRS-Portfolio-Risikodiagramm dargestellt. Dieses Ergebnis zeigt, dass IRS die richtige Wahl zur Mückenbekämpfung ist, der Grad des Schutzes jedoch von der Qualität des Insektizids, seiner Empfindlichkeit (gegenüber dem Zielvektor), seiner Akzeptanz (zum Zeitpunkt des IRS) und seiner Anwendung abhängt;
Die Ergebnisse der Risikobewertung für Haushalte zeigten eine gute Übereinstimmung (P < 0,05) zwischen den Risikoschätzungen und der Dichte der in verschiedenen Haushalten gesammelten Silberbeingarnelen. Dies deutet darauf hin, dass die identifizierten Haushaltsrisikoparameter und ihre kategorischen Risikobewertungen gut geeignet sind, um die lokale Häufigkeit von Silbergarnelen abzuschätzen. Der R2-Wert der DDT-Übereinstimmungsanalyse nach IRS betrug ≥ 0,78 und war damit gleich oder größer als der Wert vor IRS (d. h. 0,78). Die Ergebnisse zeigten, dass DDT-IRS in allen HT-Risikozonen (d. h. hoch, mittel und niedrig) wirksam war. Für die SP-IRS-Runde stellten wir fest, dass der R2-Wert in der zweiten und vierten Woche nach IRS-Implementierung schwankte, während die Werte zwei Wochen vor und 12 Wochen nach IRS-Implementierung nahezu gleich waren; dieses Ergebnis spiegelt die signifikante Wirkung der SP-IRS-Exposition auf Mücken wider, die mit zunehmendem Zeitintervall nach IRS einen abnehmenden Trend zeigte. Die Auswirkungen von SP-IRS wurden in den vorhergehenden Kapiteln hervorgehoben und diskutiert.
Ergebnisse einer Feldprüfung der Risikozonen der zusammengefassten Karte zeigten, dass während der IRS-Runde die meisten Silbergarnelen in Hochrisikozonen (d. h. > 55 %) gesammelt wurden, gefolgt von Zonen mit mittlerem und niedrigem Risiko. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die GIS-basierte räumliche Risikobewertung sich als wirksames Entscheidungsinstrument erwiesen hat, um verschiedene Ebenen räumlicher Daten einzeln oder in Kombination zu aggregieren und so Sandfliegen-Risikogebiete zu identifizieren. Die entwickelte Risikokarte bietet ein umfassendes Verständnis der Bedingungen vor und nach der Intervention (d. h. Haushaltstyp, IRS-Status und Interventionseffekte) im Untersuchungsgebiet, die sofortiges Handeln oder Verbesserungen erfordern, insbesondere auf Mikroebene. Eine sehr häufige Situation. Tatsächlich wurden in mehreren Studien GIS-Tools verwendet, um das Risiko von Vektorbrutstätten und die räumliche Verteilung von Krankheiten auf Makroebene abzubilden [ 24 , 26 , 37 ].
Haltungsmerkmale und Risikofaktoren für IRS-basierte Interventionen wurden statistisch ausgewertet, um sie in Analysen der Silbergarnelendichte zu verwenden. Obwohl alle sechs Faktoren (TF, TW, TR, DS, ISV und IRSS) in univariaten Analysen signifikant mit der lokalen Häufigkeit von Silbergarnelen assoziiert waren, wurde im finalen multiplen Regressionsmodell nur einer von fünf ausgewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Haltungsmerkmale und Interventionsfaktoren IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS usw. im Untersuchungsgebiet geeignet sind, um das Auftauchen, die Erholung und die Reproduktion von Silbergarnelen zu überwachen. In der multiplen Regressionsanalyse erwies sich TR als nicht signifikant und wurde daher im finalen Modell nicht ausgewählt. Das finale Modell war hoch signifikant, wobei die ausgewählten Parameter 89 % der Silbergarnelendichte erklärten. Die Ergebnisse zur Modellgenauigkeit zeigten eine starke Korrelation zwischen vorhergesagter und beobachteter Silbergarnelendichte. Unsere Ergebnisse stützen zudem frühere Studien, in denen sozioökonomische und Haltungsrisikofaktoren im Zusammenhang mit der VL-Prävalenz und der räumlichen Verteilung des Vektors im ländlichen Bihar diskutiert wurden [15, 29].
In dieser Studie haben wir weder die Pestizidablagerung auf besprühten Wänden noch die Qualität (d. h.) der für die IRS verwendeten Pestizide bewertet. Schwankungen in Qualität und Quantität der Pestizide können die Mückensterblichkeit und die Wirksamkeit von IRS-Interventionen beeinflussen. Daher können die geschätzte Sterblichkeit je nach Oberflächentyp und die Interventionseffekte je nach Haushaltsgruppe von den tatsächlichen Ergebnissen abweichen. Unter Berücksichtigung dieser Punkte kann eine neue Studie geplant werden. Die Bewertung des gesamten Risikogebiets (mittels GIS-Risikokartierung) der untersuchten Dörfer umfasst offene Flächen zwischen Dörfern, was die Klassifizierung der Risikozonen (d. h. die Identifizierung von Zonen) beeinflusst und sich auf verschiedene Risikozonen erstreckt; diese Studie wurde jedoch auf Mikroebene durchgeführt, sodass unbebautes Land nur einen geringen Einfluss auf die Klassifizierung der Risikogebiete hat; Darüber hinaus kann die Identifizierung und Bewertung verschiedener Risikozonen innerhalb des Gesamtgebiets eines Dorfes die Möglichkeit bieten, Gebiete für zukünftigen Wohnungsneubau auszuwählen (insbesondere die Auswahl von Zonen mit geringem Risiko). Insgesamt liefern die Ergebnisse dieser Studie eine Vielzahl von Informationen, die noch nie zuvor auf mikroskopischer Ebene untersucht wurden. Am wichtigsten ist, dass die räumliche Darstellung der Dorfrisikokarte dabei hilft, Haushalte in unterschiedlichen Risikogebieten zu identifizieren und zu gruppieren. Im Vergleich zu herkömmlichen Bodenuntersuchungen ist diese Methode einfach, bequem, kostengünstig und weniger arbeitsintensiv und liefert Entscheidungsträgern Informationen.
Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die einheimischen Silberfischchen im untersuchten Dorf eine Resistenz (d. h. eine hohe Resistenz) gegen DDT entwickelt haben und unmittelbar nach der IRS ein Auftreten von Mücken beobachtet wurde. Alpha-Cypermethrin scheint aufgrund seiner 100-prozentigen Mortalität und besseren Interventionswirksamkeit gegen Silberfliegen sowie seiner höheren Akzeptanz in der Bevölkerung im Vergleich zu DDT-IRS die richtige Wahl für die IRS-Bekämpfung von VL-Vektoren zu sein. Wir stellten jedoch fest, dass die Mückensterblichkeit an mit SP behandelten Wänden je nach Oberflächentyp variierte; die Restwirksamkeit war gering, und die von der WHO empfohlene Zeitspanne nach der IRS wurde nicht erreicht. Diese Studie bietet einen guten Ausgangspunkt für Diskussionen, und ihre Ergebnisse erfordern weitere Untersuchungen, um die wahren Ursachen zu identifizieren. Die Vorhersagegenauigkeit des Sandfliegendichte-Analysemodells zeigte, dass eine Kombination aus Wohneigenschaften, Insektizidempfindlichkeit der Vektoren und IRS-Status zur Schätzung der Sandfliegendichte in VL-endemischen Dörfern in Bihar verwendet werden kann. Unsere Studie zeigt auch, dass eine kombinierte GIS-basierte räumliche Risikokartierung (Makroebene) ein nützliches Instrument zur Identifizierung von Risikogebieten sein kann, um das Auftreten und Wiederauftreten von Sandmassen vor und nach IRS-Sitzungen zu überwachen. Darüber hinaus ermöglichen räumliche Risikokarten ein umfassendes Verständnis des Ausmaßes und der Art von Risikogebieten auf verschiedenen Ebenen, die mit herkömmlichen Feldstudien und Datenerhebungsmethoden nicht untersucht werden können. Mikroräumliche Risikoinformationen, die durch GIS-Karten gesammelt werden, können Wissenschaftlern und Forschern im Bereich der öffentlichen Gesundheit dabei helfen, neue Kontrollstrategien (z. B. Einzelinterventionen oder integrierte Vektorkontrolle) zu entwickeln und umzusetzen, um je nach Art der Risikostufen unterschiedliche Gruppen von Haushalten zu erreichen. Darüber hinaus hilft die Risikokarte dabei, die Zuweisung und Nutzung von Kontrollressourcen zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort zu optimieren, um die Programmwirksamkeit zu verbessern.
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Veröffentlichungszeit: 20. Mai 2024