საყოფაცხოვრებო ტიპისა და ინსექტიციდების ეფექტურობის კომბინირებული ზემოქმედების შეფასება კალააზარის ვექტორების კონტროლზე შენობაში ნარჩენი შესხურების გამოყენებით: შემთხვევის შესწავლა ჩრდილოეთ ბიჰარში, ინდოეთი. პარაზიტები და ვექტორები |

შიდა სივრცეში ნარჩენი შესხურება (IRS) ინდოეთში ვისცერული ლეიშმანიოზის (VL) ვექტორების კონტროლის ძალისხმევის მთავარი საყრდენია. IRS კონტროლის სხვადასხვა ტიპის ოჯახებზე გავლენის შესახებ ცოტა რამ არის ცნობილი. აქ ჩვენ ვაფასებთ, აქვს თუ არა ინსექტიციდების გამოყენებით IRS-ს იგივე ნარჩენი და ჩარევის ეფექტები სოფლის ყველა ტიპის ოჯახზე. ჩვენ ასევე შევიმუშავეთ კომბინირებული სივრცითი რისკის რუკები და კოღოების სიმკვრივის ანალიზის მოდელები, რომლებიც დაფუძნებულია ოჯახების მახასიათებლებზე, პესტიციდების მიმართ მგრძნობელობასა და IRS სტატუსზე, რათა შევისწავლოთ ვექტორების სივრცულ-დროითი განაწილება მიკრომასშტაბის დონეზე.
კვლევა ჩატარდა ბიჰარის ვაიშალის რაიონში, მაჰნარის ბლოკის ორ სოფელში. შეფასდა VL ვექტორების (P. argentipes) კონტროლი IRS-ის მეშვეობით ორი ინსექტიციდის [დიქლორდიფენილტრიქლორეთან (DDT 50%) და სინთეზური პირეტროიდების (SP 5%)] გამოყენებით. სხვადასხვა ტიპის კედლებზე ინსექტიციდების დროებითი ნარჩენი ეფექტურობა შეფასდა ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის მიერ რეკომენდებული კონუსის ბიოანალიზის მეთოდით. ​​ადგილობრივი ვერცხლისფერი თევზის მგრძნობელობა ინსექტიციდების მიმართ შემოწმდა in vitro ბიოანალიზის გამოყენებით. საცხოვრებელ სახლებსა და ცხოველთა თავშესაფრებში IRS-მდე და მის შემდეგ კოღოების სიმჭიდროვე კონტროლდებოდა დაავადებათა კონტროლის ცენტრების მიერ დამონტაჟებული სინათლის ხაფანგების გამოყენებით საღამოს 6:00 საათიდან დილის 6:00 საათამდე. კოღოების სიმჭიდროვის ანალიზისთვის ყველაზე შესაფერისი მოდელი შემუშავდა მრავლობითი ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის გამოყენებით. GIS-ზე დაფუძნებული სივრცითი ანალიზის ტექნოლოგია გამოყენებული იქნა ვექტორული პესტიციდების მგრძნობელობის განაწილების დასადგენად სახლის ტიპის მიხედვით, ხოლო სახლის IRS სტატუსი გამოყენებული იქნა ვერცხლისფერი კრევეტების სივრცულ-დროითი განაწილების ასახსნელად.
ვერცხლისფერი კოღოები ძალიან მგრძნობიარენი არიან SP-ის მიმართ (100%), მაგრამ ავლენენ მაღალ მდგრადობას DDT-ის მიმართ, სიკვდილიანობის მაჩვენებლით 49.1%. როგორც აღნიშნულია, SP-IRS-ს საზოგადოების მხრიდან უკეთესი მოწონება აქვს ყველა ტიპის ოჯახებში, ვიდრე DDT-IRS-ს. ნარჩენი ეფექტურობა განსხვავდებოდა კედლის სხვადასხვა ზედაპირზე; არცერთი ინსექტიციდი არ აკმაყოფილებდა ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის IRS-ის მიერ რეკომენდებულ მოქმედების ხანგრძლივობას. IRS-ის შემდგომ ყველა დროის მონაკვეთში, SP-IRS-ის გამო სუნიანი მწერების შემცირება უფრო მეტი იყო ოჯახების ჯგუფებს შორის (ანუ, შემსხურებლები და მორიგეები), ვიდრე DDT-IRS-ის. კომბინირებული სივრცითი რისკის რუკა აჩვენებს, რომ SP-IRS-ს უკეთესი კონტროლის ეფექტი აქვს კოღოებზე, ვიდრე DDT-IRS-ს ყველა ტიპის რისკის ზონაში. მრავალდონიანი ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზით გამოვლენილია ხუთი რისკ-ფაქტორი, რომლებიც მჭიდრო კავშირშია ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივესთან.
შედეგები ხელს შეუწყობს ბიჰარში ვისცერული ლეიშმანიოზის კონტროლის IRS პრაქტიკის უკეთ გაგებას, რაც შესაძლოა, სიტუაციის გაუმჯობესების სამომავლო ძალისხმევის წარმართვას შეუწყოს ხელი.
ვისცერული ლეიშმანიოზი (VL), ასევე ცნობილი როგორც კალა-აზარი, არის ენდემური, უგულებელყოფილი ტროპიკული ვექტორული დაავადება, რომელიც გამოწვეულია Leishmania-ს გვარის პროტოზოული პარაზიტებით. ინდოეთის სუბკონტინენტზე (IS), სადაც ადამიანები ერთადერთი რეზერვუარის მასპინძელია, პარაზიტი (ანუ Leishmania donovani) ადამიანებს ინფიცირებული მდედრი კოღოების (Phlebotomus argentipes) ნაკბენით გადაეცემა [1, 2]. ინდოეთში, VL უპირატესად ოთხ ცენტრალურ და აღმოსავლეთ შტატში გვხვდება: ბიჰარი, ჯარხანდი, დასავლეთ ბენგალი და უტარ-პრადეში. ზოგიერთი აფეთქება ასევე დაფიქსირდა მადჰია-პრადეშიში (ცენტრალური ინდოეთი), გუჯარათში (დასავლეთ ინდოეთი), ტამილნადუსა და კერალაში (სამხრეთ ინდოეთი), ასევე ჩრდილოეთ ინდოეთის სუბჰიმალაის რაიონებში, მათ შორის ჰიმაჩალ-პრადეშისა და ჯამუ-ქაშმირის შტატებში. 3]. ენდემურ შტატებს შორის, ბიჰარი მაღალი ენდემურობით ხასიათდება, VL-ით დაზარალებული 33 რაიონით, რაც ყოველწლიურად ინდოეთში შემთხვევების 70%-ზე მეტს შეადგენს [4]. რეგიონში დაახლოებით 99 მილიონი ადამიანი რისკის ქვეშაა, საშუალო წლიური შემთხვევებით 6,752 შემთხვევა (2013-2017 წწ.).
ბიჰარსა და ინდოეთის სხვა ნაწილებში, ვექტორებით გადამდები დაავადებების კონტროლის ძალისხმევა სამ ძირითად სტრატეგიას ეფუძნება: შემთხვევების ადრეული გამოვლენა, ეფექტური მკურნალობა და ვექტორების კონტროლი სახლებსა და ცხოველთა თავშესაფრებში ინსექტიციდებით შესხურების (IRS) გამოყენებით [4, 5]. ანტიმალარიული კამპანიების გვერდითი ეფექტის სახით, IRS-მა წარმატებით გააკონტროლა ვექტორები 1960-იან წლებში დიქლორდიფენილტრიქლორეთანის (DDT 50% WP, 1 გ ai/m2) გამოყენებით, ხოლო პროგრამული კონტროლის შედეგად წარმატებით გაკონტროლდა ვექტორები 1977 და 1992 წლებში [5, 6]. თუმცა, ბოლოდროინდელმა კვლევებმა დაადასტურა, რომ ვერცხლისფერმუცლიან კრევეტებს განუვითარდათ ფართოდ გავრცელებული წინააღმდეგობა DDT-ს მიმართ [4,7,8]. 2015 წელს, ვექტორებით გადამდები დაავადებების კონტროლის ეროვნულმა პროგრამამ (NVBDCP, ნიუ დელი) IRS DDT-დან სინთეზურ პირეტროიდებზე (SP; ალფა-ციპერმეთრინი 5% WP, 25 მგ ai/m2) გადაიტანა [7, 9]. ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციამ (WHO) დაისახა მიზანი, რომ 2020 წლისთვის ხმელეთის კოღოს ელიმინაცია მოხდეს (ანუ <1 შემთხვევა 10,000 ადამიანზე წელიწადში ქუჩის/კვარტლის დონეზე) [10]. რამდენიმე კვლევამ აჩვენა, რომ ხმელეთის კოღოს ელიმინაციის სხვა მეთოდები უფრო ეფექტურია, ვიდრე ვექტორების კონტროლის სხვა მეთოდები [11,12,13]. ბოლოდროინდელი მოდელი ასევე პროგნოზირებს, რომ მაღალი ეპიდემიის პირობებში (ანუ, კონტროლის წინა ეპიდემიის მაჩვენებელი 5/10,000), ეფექტური ხმელეთის კოღოს ელიმინაციის სისტემა, რომელიც მოიცავს ოჯახების 80%-ს, შეიძლება მიაღწიოს ელიმინაციის მიზნებს ერთიდან სამ წლამდე [14]. ხმელეთი კოღოს ელიმინაციის სისტემა გავლენას ახდენს ენდემურ რეგიონებში არსებულ უღარიბეს ღარიბ სოფლის თემებზე და მათი ვექტორების კონტროლი მხოლოდ ხმელეთის კოღოს ...ოების კოღოების ლოკალიზაციას გულისხმობს, თუმცა, ამ კონტროლის ღონისძიების ნარჩენი გავლენა სხვადასხვა ტიპის ოჯახებზე არასდროს შესწავლილა [15, 16]. გარდა ამისა, ხმელეთის კოღოს კოღოს კოღოს კოღოს კოღოს კოღოს კოღოს კოღოს კოღოების ლოკალიზაციაზე ინტენსიური მუშაობის შემდეგ, ზოგიერთ სოფელში ეპიდემია რამდენიმე წელი გაგრძელდა და ცხელ წერტილებად იქცა [17]. ამიტომ, აუცილებელია შეფასდეს ხმელეთის კოღოს ელიმინაციის კოღოს კოღოს მონიტორინგზე სხვადასხვა ტიპის ოჯახებში. გარდა ამისა, მიკრომასშტაბიანი გეოსივრცითი რისკის რუკების შექმნა ხელს შეუწყობს კოღოების პოპულაციების უკეთ გაგებას და კონტროლს ჩარევის შემდეგაც კი. გეოგრაფიული საინფორმაციო სისტემები (GIS) ციფრული რუკების ტექნოლოგიების კომბინაციაა, რომელიც საშუალებას იძლევა გეოგრაფიული გარემოსდაცვითი და სოციალურ-დემოგრაფიული მონაცემების სხვადასხვა ნაკრების შენახვის, გადაფარვის, მანიპულირების, ანალიზის, მოძიებისა და ვიზუალიზაციის სხვადასხვა მიზნით [18, 19, 20]. გლობალური პოზიციონირების სისტემა (GPS) გამოიყენება დედამიწის ზედაპირის კომპონენტების სივრცითი პოზიციის შესასწავლად [21, 22]. GIS და GPS-ზე დაფუძნებული სივრცითი მოდელირების ინსტრუმენტები და ტექნიკა გამოიყენება რამდენიმე ეპიდემიოლოგიური ასპექტისთვის, როგორიცაა სივრცითი და დროითი დაავადებების შეფასება და აფეთქებების პროგნოზირება, კონტროლის სტრატეგიების განხორციელება და შეფასება, პათოგენების ურთიერთქმედება გარემო ფაქტორებთან და სივრცითი რისკის რუკების შექმნა. [20,23,24,25,26]. გეოსივრცითი რისკის რუკებიდან შეგროვებული და მიღებული ინფორმაცია ხელს უწყობს დროულ და ეფექტურ კონტროლის ზომებს.
ამ კვლევამ შეაფასა DDT-სა და SP-IRS ინტერვენციის ნარჩენი ეფექტურობა და ეფექტი ბიჰარში, ინდოეთის შტატში, VL ვექტორების კონტროლის ეროვნული პროგრამის ფარგლებში. დამატებითი მიზნები იყო სივრცითი რისკის რუკისა და კოღოების სიმკვრივის ანალიზის კომბინირებული მოდელის შემუშავება საცხოვრებელი ადგილის მახასიათებლების, ინსექტიციდების ვექტორების მგრძნობელობისა და ოჯახის IRS სტატუსის საფუძველზე, რათა შესწავლილიყო მიკრომასშტაბიანი კოღოების სივრცე-დროითი განაწილების იერარქია.
კვლევა ჩატარდა ვაიშალის რაიონის მაჰნარის ბლოკში, განგის ჩრდილოეთ სანაპიროზე (სურ. 1). მახნარი მაღალი ენდემურობის მქონე ტერიტორიაა, სადაც წელიწადში საშუალოდ 56.7 შემთხვევა ფიქსირდება (170 შემთხვევა 2012-2014 წლებში), წლიური შემთხვევების მაჩვენებელი 10,000 მოსახლეზე 2.5–3.7 შემთხვევაა; შეირჩა ორი სოფელი: ჩაკესო, როგორც საკონტროლო ადგილი (სურ. 1დ1; ბოლო ხუთი წლის განმავლობაში ვილიზმთან დაკავშირებული შემთხვევები არ დაფიქსირებულა) და ლავაპურ მაჰანარი, როგორც ენდემური ადგილი (სურ. 1დ2; მაღალი ენდემურობის მქონე ტერიტორია, ბოლო 5 წლის განმავლობაში 1000 მოსახლეზე 5 ან მეტი შემთხვევით). სოფლები შეირჩა სამი ძირითადი კრიტერიუმის საფუძველზე: მდებარეობა და ხელმისაწვდომობა (ანუ მდებარეობა მდინარეზე, სადაც მთელი წლის განმავლობაში ადვილად მისადგომია), დემოგრაფიული მახასიათებლები და ოჯახების რაოდენობა (ანუ მინიმუმ 200 ოჯახი; ჩაკესოს ჰყავს 202 და 204 ოჯახი საშუალო ზომის ოჯახით). (შესაბამისად, 4.9 და 5.1 ადამიანი) და ლავაპურ მაჰანარი) და ოჯახის ტიპი (HT) და მათი განაწილების ხასიათი (ანუ შემთხვევით განაწილებული შერეული HT). ორივე საკვლევი სოფელი მდებარეობს მახნარის ქალაქიდან და რაიონული საავადმყოფოდან 500 მეტრის რადიუსში. კვლევამ აჩვენა, რომ საკვლევი სოფლების მაცხოვრებლები ძალიან აქტიურად იყვნენ ჩართულნი კვლევით საქმიანობაში. სასწავლო სოფელში სახლები [რომლებიც შედგება 1-2 საძინებლისგან 1 მიმაგრებული აივნით, 1 სამზარეულოსგან, 1 აბაზანისგან და 1 ბეღლისგან (მიმაგრებული ან ცალკე მდგომი)] შედგება აგურის/თიხის კედლებისა და თიხის იატაკისგან, კირისა და ცემენტის თაბაშირის აგურის კედლებისგან და ცემენტის იატაკისგან, შეულესავი და შეუღებავი აგურის კედლებისგან, თიხის იატაკიდან და ჩალის სახურავიდან. მთელ ვაიშალის რეგიონს აქვს ნოტიო სუბტროპიკული კლიმატი წვიმიანი სეზონით (ივლისიდან აგვისტომდე) და მშრალი სეზონით (ნოემბრიდან დეკემბრამდე). საშუალო წლიური ნალექი 720,4 მმ-ია (დიაპაზონი 736,5-1076,7 მმ), ფარდობითი ტენიანობა 65±5% (დიაპაზონი 16-79%), საშუალო თვიური ტემპერატურა 17,2-32,4°C. ყველაზე თბილი თვეებია მაისი და ივნისი (ტემპერატურა 39–44 °C), ხოლო ყველაზე ცივი იანვარი (7–22 °C).
კვლევის არეალის რუკაზე ინდოეთის რუკაზე (ა) და ბიჰარის რუკაზე (ბ) ნაჩვენებია ბიჰარის მდებარეობა და ვაიშალის რაიონის მდებარეობა. მახნარის ბლოკი (გ) კვლევისთვის შეირჩა ორი სოფელი: ჩაკესო, როგორც საკონტროლო ადგილი და ლავაპურ მახნარი, როგორც ჩარევის ადგილი.
კალააზარის ეროვნული კონტროლის პროგრამის ფარგლებში, ბიჰარის საზოგადოების ჯანდაცვის საბჭომ (SHSB) 2015 და 2016 წლებში ჩაატარა ყოველწლიური IRS-ის ორი რაუნდი (პირველი რაუნდი, თებერვალი-მარტი; მეორე რაუნდი, ივნისი-ივლისი)[4]. IRS-ის ყველა აქტივობის ეფექტური განხორციელების უზრუნველსაყოფად, რაჯენდრას მემორიალური სამედიცინო ინსტიტუტის (RMRIMS; ბიჰარი) მიერ, პატნაში, რომელიც ინდოეთის სამედიცინო კვლევების საბჭოს (ICMR; ნიუ დელი) შვილობილი კომპანიაა, მომზადდა მიკრო-სამოქმედო გეგმა. IRS-ის სოფლები შეირჩა ორი ძირითადი კრიტერიუმის საფუძველზე: სოფელში VL-ის და რეტროდერმული კალა-აზარის (RPKDL) შემთხვევების ისტორია (ანუ სოფლები, სადაც ბოლო 3 წლის განმავლობაში ნებისმიერ პერიოდში, განხორციელების წლის ჩათვლით, 1 ან მეტი შემთხვევა იყო), არაენდემური სოფლები „ცხელი წერტილების“ გარშემო (ანუ სოფლები, სადაც შემთხვევები უწყვეტად ≥ 2 წლის განმავლობაში ან ≥ 2 შემთხვევა 1000 ადამიანზე) და ახალი ენდემური სოფლები (ბოლო 3 წლის განმავლობაში შემთხვევები არ დაფიქსირებულა) [17]-ში მოხსენებული განხორციელების წლის ბოლო წელს. ეროვნული დაბეგვრის პირველი რაუნდის განმახორციელებელი მეზობელი სოფლებისა და ახალი სოფლების ეროვნული დაბეგვრის სამოქმედო გეგმის მეორე რაუნდში ასევე შედიან ახალი სოფლები. 2015 წელს ინტერვენციული კვლევის სოფლებში ჩატარდა IRS-ის ორი რაუნდი DDT-ის (DDT 50% WP, 1 გ ai/m2) გამოყენებით. 2016 წლიდან IRS ტარდება სინთეზური პირეტროიდების (SP; ალფა-ციპერმეტრინი 5% VP, 25 მგ ai/m2) გამოყენებით. შესხურება ხორციელდებოდა Hudson Xpert ტუმბოს (13.4 ლ) გამოყენებით წნევის ეკრანით, ცვლადი ნაკადის სარქველით (1.5 ბარი) და ფოროვანი ზედაპირებისთვის განკუთვნილი 8002 ბრტყელი ჭავლური საქშენით [27]. ICMR-RMRIMS, პატნა (ბიჰარი) აკვირდებოდა IRS-ს საყოფაცხოვრებო და სოფლის დონეზე და პირველი 1-2 დღის განმავლობაში მიკროფონების საშუალებით სოფლის მაცხოვრებლებს აწვდიდა წინასწარ ინფორმაციას IRS-ის შესახებ. IRS-ის თითოეული გუნდი აღჭურვილია მონიტორით (RMRIMS-ის მიერ მოწოდებული), რათა აკონტროლოს IRS-ის გუნდის მუშაობა. ომბუდსმენები, IRS-ის ჯგუფებთან ერთად, ყველა ოჯახთან არიან განლაგებულნი, რათა ოჯახის უფროსებს IRS-ის სასარგებლო ეფექტების შესახებ აცნობონ და დაარწმუნონ. IRS-ის კვლევების ორი რაუნდის განმავლობაში, კვლევის მონაწილე სოფლებში ოჯახების საერთო დაფარვამ მინიმუმ 80%-ს მიაღწია [4]. შესხურების სტატუსი (ანუ შესხურების არარსებობა, ნაწილობრივი შესხურება და სრული შესხურება; განსაზღვრულია დამატებით ფაილ 1-ში: ცხრილი S1) დაფიქსირდა ინტერვენციული სოფლის ყველა ოჯახისთვის IRS-ის ორივე რაუნდის განმავლობაში.
კვლევა ჩატარდა 2015 წლის ივნისიდან 2016 წლის ივლისამდე. IRS-მა გამოიყენა დაავადებათა ცენტრები ინტერვენციამდელი (ანუ ინტერვენციამდე 2 კვირა; საბაზისო კვლევა) და ინტერვენციის შემდგომი (ანუ ინტერვენციიდან 2, 4 და 12 კვირა; შემდგომი კვლევები) მონიტორინგისთვის, სიმჭიდროვის კონტროლისა და ქვიშის ბუზების პრევენციისთვის IRS-ის თითოეულ რაუნდში თითოეულ ოჯახში. ერთი ღამე (ანუ 18:00 საათიდან 6:00 საათამდე) სინათლის ხაფანგები [28]. სინათლის ხაფანგები დამონტაჟდა საძინებლებსა და ცხოველთა თავშესაფრებში. სოფელში, სადაც ინტერვენციული კვლევა ჩატარდა, IRS-მდე 48 ოჯახს ჩაუტარდა ტესტირება ქვიშის ბუზების სიმჭიდროვეზე (12 ოჯახი დღეში ზედიზედ 4 დღის განმავლობაში IRS-ის დღემდე). შეირჩა 12 ოჯახი ოჯახების ოთხი ძირითადი ჯგუფიდან თითოეულისთვის (ანუ უბრალო თიხის თაბაშირის (PMP), ცემენტის თაბაშირისა და კირის მოპირკეთების (CPLC) ოჯახები, აგურის შეუღებავი და შეუღებავი (BUU) და ჩალის სახურავის (TH) ოჯახები). ამის შემდეგ, IRS-ის შეხვედრის შემდეგ კოღოების სიმჭიდროვის შესახებ მონაცემების შეგროვების გასაგრძელებლად მხოლოდ 12 ოჯახი (IRS-მდელი 48 ოჯახიდან) შეირჩა. ჯანმო-ს რეკომენდაციების თანახმად, ინტერვენციის ჯგუფიდან (IRS მკურნალობის მიმღები ოჯახები) და სენტინელური ჯგუფიდან (ინტერვენციის სოფლებში მცხოვრები ოჯახები, ის მესაკუთრეები, რომლებმაც უარი თქვეს IRS-ის ნებართვაზე) 6 ოჯახი შეირჩა [28]. საკონტროლო ჯგუფში (მეზობელ სოფლებში მცხოვრები ოჯახები, რომლებმაც VL-ის არარსებობის გამო IRS არ გაიარეს), მხოლოდ 6 ოჯახი შეირჩა კოღოების სიმჭიდროვის მონიტორინგისთვის IRS-ის ორ სესიამდე და მის შემდეგ. კოღოების სიმჭიდროვის მონიტორინგის სამივე ჯგუფისთვის (ანუ ინტერვენცია, სენტინელური და საკონტროლო), ოჯახები შეირჩა სამი რისკის დონის ჯგუფიდან (ანუ დაბალი, საშუალო და მაღალი; ორი ოჯახი თითოეული რისკის დონიდან) და HT რისკის მახასიათებლები კლასიფიცირებული იქნა (მოდულები და სტრუქტურები ნაჩვენებია შესაბამისად ცხრილ 1-სა და ცხრილ 2-ში) [29, 30]. რისკის თითოეული დონისთვის შეირჩა ორი ოჯახი, რათა თავიდან აცილებულიყო კოღოების სიმჭიდროვის მიკერძოებული შეფასებები და ჯგუფებს შორის შედარებები. ინტერვენციის ჯგუფში, IRS-ის შემდგომი კოღოების სიმჭიდროვე კონტროლდებოდა IRS-ის ორი ტიპის ოჯახებში: სრულად დამუშავებულ (n = 3; 1 ოჯახი რისკის ჯგუფის დონეზე) და ნაწილობრივ დამუშავებულ (n = 3; 1 ოჯახი რისკის ჯგუფის დონეზე). ). რისკის ჯგუფი).
საცდელ მილებში შეგროვებული ყველა მინდორში დაჭერილი კოღო ლაბორატორიაში გადაიტანეს და საცდელი მილები ქლოროფორმში დასველებული ბამბით გაანადგურეს. ვერცხლისფერი ქვიშის ბუზები სქესით განისაზღვრა და სხვა მწერებისა და კოღოებისგან გამოეყო მორფოლოგიური მახასიათებლების საფუძველზე სტანდარტული საიდენტიფიკაციო კოდების გამოყენებით [31]. შემდეგ ყველა მამრი და მდედრი ვერცხლისფერი კრევეტი ცალ-ცალკე დაკონსერვდა 80%-იან სპირტში. კოღოების სიმჭიდროვე ხაფანგში/ღამეში გამოითვალა შემდეგი ფორმულით: შეგროვებული კოღოების საერთო რაოდენობა/ღამეში დამონტაჟებული სინათლის ხაფანგების რაოდენობა. კოღოების სიმრავლის პროცენტული ცვლილება (SFC) DDT-სა და SP-ის გამოყენებით IRS-ის გამო შეფასდა შემდეგი ფორმულის გამოყენებით [32]:
სადაც A არის ინტერვენციული ოჯახების საბაზისო საშუალო SFC, B არის ინტერვენციული ოჯახების IRS საშუალო SFC, C არის საკონტროლო/სანტინელური ოჯახების საბაზისო საშუალო SFC და D არის IRS კონტროლის/სანტინელური ოჯახების საშუალო SFC.
ინტერვენციის ეფექტის შედეგები, რომლებიც ჩაწერილია უარყოფითი და დადებითი მნიშვნელობების სახით, მიუთითებს SFC-ის შემცირებაზე და ზრდაზე IRS-ის შემდეგ, შესაბამისად. თუ IRS-ის შემდეგ SFC იგივე დარჩა, რაც საწყის SFC-ს, ინტერვენციის ეფექტი გამოითვალა ნულის ტოლი.
ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის პესტიციდების შეფასების სქემის (WHOPES) მიხედვით, ადგილობრივი ვერცხლისფერფეხა კრევეტების მგრძნობელობა პესტიციდების DDT-სა და SP-ის მიმართ შეფასდა სტანდარტული in vitro ბიოანალიზების გამოყენებით [33]. ჯანმრთელი და გამოუკვებილი დედალი ვერცხლისფერფეხა კრევეტები (18–25 SF ჯგუფში) დაექვემდებარა მალაიზიის უნივერსიტეტის საინსის (USM, მალაიზია; კოორდინირებულია ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის მიერ) მიერ მოპოვებული პესტიციდების ზემოქმედების ქვეშ, ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის პესტიციდების მგრძნობელობის ტესტის ნაკრების გამოყენებით [4,9, 33,34]. პესტიციდების ბიოანალიზების თითოეული ნაკრები რვაჯერ გამოიცადა (ოთხი ტესტის გამეორება, თითოეული ერთდროულად ჩატარდა საკონტროლო ჯგუფთან). საკონტროლო ტესტები ჩატარდა USM-ის მიერ მოწოდებული რიზელათი (DDT-სთვის) და სილიკონის ზეთით (SP-სთვის) წინასწარ გაჟღენთილი ქაღალდის გამოყენებით. 60 წუთიანი ზემოქმედების შემდეგ, კოღოები მოათავსეს ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის მილებში და მიაწოდეს 10%-იანი შაქრის ხსნარში დასველებული შთამნთქმელი ბამბა. დაფიქსირდა 1 საათის შემდეგ დაღუპული კოღოების რაოდენობა და 24 საათის შემდეგ საბოლოო სიკვდილიანობა. რეზისტენტობის სტატუსი აღწერილია ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის სახელმძღვანელო პრინციპების შესაბამისად: 98–100%-იანი სიკვდილიანობა მიუთითებს მგრძნობელობაზე, 90–98% მიუთითებს შესაძლო რეზისტენტობაზე, რომელიც დადასტურებას საჭიროებს, ხოლო <90% მიუთითებს რეზისტენტობაზე [33, 34]. რადგან საკონტროლო ჯგუფში სიკვდილიანობა 0-დან 5%-მდე მერყეობდა, სიკვდილიანობის კორექტირება არ განხორციელებულა.
ინსექტიციდების ბიოეფექტურობა და ნარჩენი ეფექტები ადგილობრივ ტერმიტებზე საველე პირობებში შეფასდა. სამ ინტერვენციულ ოჯახში (თითოეულში ჩვეულებრივი თიხის თაბაშირით ან PMP-ით, ცემენტის თაბაშირით და კირის საფარით ან CPLC-ით, შეულესავი და შეუღებავი აგურით ან BUU-თი) შესხურებიდან 2, 4 და 12 კვირის შემდეგ. სინათლის ხაფანგების შემცველ კონუსებზე ჩატარდა WHO-ს სტანდარტული ბიოანალიზი, რომელიც დადგენილია [27, 32]. სახლის გათბობა გამოირიცხა არათანაბარი კედლების გამო. თითოეულ ანალიზში, ექსპერიმენტულ ყველა სახლში გამოყენებული იქნა 12 კონუსი (ოთხი კონუსი თითო სახლში, თითო კედლის ზედაპირის თითოეული ტიპისთვის). კონუსები მიამაგრეთ ოთახის თითოეულ კედელზე სხვადასხვა სიმაღლეზე: ერთი თავის დონეზე (1.7-დან 1.8 მ-მდე), ორი წელის დონეზე (0.9-დან 1 მ-მდე) და ერთი მუხლს ქვემოთ (0.3-დან 0.5 მ-მდე). ათი გამოუკვებილი მდედრი კოღო (10 თითო კონუსზე; შეგროვდა საკონტროლო ნაკვეთიდან ასპირატორის გამოყენებით) მოათავსეს WHO-ს თითოეულ პლასტმასის კონუსის კამერაში (თითო კონუსი თითო ოჯახის ტიპისთვის) საკონტროლო ჯგუფად. 30 წუთიანი ზემოქმედების შემდეგ, ფრთხილად ამოიღეთ კოღოები კონუსური კამერიდან იდაყვის ასპირატორის გამოყენებით და გადაიტანეთ ისინი ჯანმო-ს მილებში, რომლებიც შეიცავენ 10%-იან შაქრის ხსნარს კვებისთვის. 24 საათის შემდეგ საბოლოო სიკვდილიანობა დაფიქსირდა 27 ± 2°C ტემპერატურაზე და 80 ± 10% ფარდობით ტენიანობაზე. სიკვდილიანობის მაჩვენებლები 5%-დან 20%-მდე ქულით შესწორებულია აბოტის ფორმულის [27] გამოყენებით შემდეგნაირად:
სადაც P არის კორექტირებული სიკვდილიანობა, P1 არის დაკვირვებული სიკვდილიანობის პროცენტული მაჩვენებელი, ხოლო C არის საკონტროლო ჯგუფის სიკვდილიანობის პროცენტული მაჩვენებელი. კვლევები, რომლებშიც საკონტროლო ჯგუფის სიკვდილიანობა >20% იყო, გაუქმდა და ხელახლა ჩატარდა [27, 33].
ინტერვენციის სოფელში ჩატარდა ყოვლისმომცველი საყოფაცხოვრებო კვლევა. თითოეული ოჯახის GPS მდებარეობა დაფიქსირდა მისი დიზაინისა და მასალის ტიპთან, საცხოვრებელ სახლთან და ინტერვენციის სტატუსთან ერთად. GIS პლატფორმამ შეიმუშავა ციფრული გეომონაცემთა ბაზა, რომელიც მოიცავს სასაზღვრო ფენებს სოფლის, რაიონის, რაიონის და შტატის დონეზე. ყველა საყოფაცხოვრებო ადგილმდებარეობა გეოგრაფიულად არის მონიშნული სოფლის დონის GIS წერტილოვანი ფენების გამოყენებით და მათი ატრიბუტის ინფორმაცია დაკავშირებული და განახლებულია. თითოეულ საყოფაცხოვრებო ადგილზე რისკი შეფასდა HT-ის, ინსექტიციდების ვექტორების მგრძნობელობის და IRS სტატუსის მიხედვით (ცხრილი 1) [11, 26, 29, 30]. შემდეგ საყოფაცხოვრებო ყველა მდებარეობის წერტილი გადაკეთდა თემატურ რუკებად ინვერსიული მანძილის წონის გამოყენებით (IDW; გარჩევადობა დაფუძნებულია საყოფაცხოვრებო საშუალო ფართობზე 6 მ2, ძალა 2, მიმდებარე წერტილების ფიქსირებული რაოდენობა = 10, ცვლადი ძიების რადიუსის, დაბალი გამტარობის ფილტრის გამოყენებით) და კუბური კონვოლუციის რუკების გამოყენებით (სივრცითი ინტერპოლაციის ტექნოლოგია [35]). შეიქმნა თემატური სივრცითი რისკის რუკების ორი ტიპი: HT-ზე დაფუძნებული თემატური რუკები და პესტიციდების ვექტორების მგრძნობელობისა და IRS სტატუსის (ISV და IRSS) თემატური რუკები. ორი თემატური რისკის რუკა შემდეგ გაერთიანდა შეწონილი გადაფარვის ანალიზის გამოყენებით [36]. ამ პროცესის დროს, რასტრული ფენები გადაკლასიფიცირდა ზოგადი უპირატესობის კლასებად სხვადასხვა რისკის დონისთვის (ანუ მაღალი, საშუალო და დაბალი/რისკის გარეშე). თითოეული გადაკლასიფიცირებული რასტრული ფენა შემდეგ გამრავლდა მისთვის მინიჭებულ წონაზე, კოღოების სიმრავლის მხარდამჭერი პარამეტრების შედარებითი მნიშვნელობის საფუძველზე (კვლევის სოფლებში გავრცელების, კოღოების გამრავლების ადგილების და დასვენებისა და კვების ქცევის საფუძველზე) [26, 29]. , 30, 37]. ორივე საგნის რისკის რუკა შეწონილი იყო 50:50 თანაფარდობით, რადგან ისინი თანაბრად უწყობდნენ ხელს კოღოების სიმრავლეში (დამატებითი ფაილი 1: ცხრილი S2). შეწონილი გადაფარვის თემატური რუკების შეჯამებით, იქმნება საბოლოო კომპოზიტური რისკის რუკა და ვიზუალიზებულია GIS პლატფორმაზე. საბოლოო რისკის რუკა წარმოდგენილი და აღწერილია ქვიშის ბუზების რისკის ინდექსის (SFRI) მნიშვნელობების მიხედვით, რომლებიც გამოითვლება შემდეგი ფორმულის გამოყენებით:
ფორმულაში P არის რისკის ინდექსის მნიშვნელობა, L არის თითოეული ოჯახის ადგილმდებარეობის რისკის საერთო მნიშვნელობა, ხოლო H არის კვლევის არეალში არსებული ოჯახისთვის ყველაზე მაღალი რისკის მნიშვნელობა. რისკის რუკების შესაქმნელად, ჩვენ მოვამზადეთ და ჩავატარეთ GIS ფენები და ანალიზი ESRI ArcGIS v.9.3 (რედლენდსი, კალიფორნია, აშშ) გამოყენებით.
ჩვენ ჩავატარეთ მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზი, რათა შეგვესწავლა HT, ISV და IRSS-ის კომბინირებული ეფექტები (როგორც აღწერილია ცხრილში 1) სახლის კოღოების სიმჭიდროვეზე (n = 24). კვლევაში დაფიქსირებული IRS ინტერვენციის საფუძველზე საცხოვრებელი პირობების მახასიათებლები და რისკ-ფაქტორები განიხილებოდა, როგორც განმარტებითი ცვლადები, ხოლო კოღოს სიმჭიდროვე გამოყენებული იყო, როგორც საპასუხო ცვლადი. ქვიშის ბუზების სიმჭიდროვესთან დაკავშირებული თითოეული განმარტებითი ცვლადისთვის ჩატარდა უნივარიანტული პუასონის რეგრესიული ანალიზი. უნივარიანტული ანალიზის დროს, ცვლადები, რომლებიც არ იყო მნიშვნელოვანი და რომელთა P მნიშვნელობა 15%-ზე მეტი იყო, ამოღებული იქნა მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზიდან. ურთიერთქმედებების შესასწავლად, მნიშვნელოვანი ცვლადების ყველა შესაძლო კომბინაციის ურთიერთქმედების პირობები (რომლებიც გვხვდება უნივარიანტულ ანალიზში) ერთდროულად შევიდა მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზის ანალიზში და არამნიშვნელოვანი პირობები ეტაპობრივად ამოიღეს მოდელიდან საბოლოო მოდელის შესაქმნელად.
ოჯახის დონის რისკის შეფასება ორი გზით განხორციელდა: ოჯახის დონის რისკის შეფასება და რუკაზე რისკის ზონების კომბინირებული სივრცითი შეფასება. ოჯახის დონის რისკის შეფასებები შეფასდა ოჯახის რისკის შეფასებებსა და ქვიშის ბუზების სიმჭიდროვეს შორის კორელაციის ანალიზის გამოყენებით (შეგროვებული 6 მოდარაჯე ოჯახიდან და 6 ინტერვენციული ოჯახიდან; IRS-ის დანერგვამდე და მის შემდეგ კვირებით ადრე). სივრცითი რისკის ზონები შეფასდა სხვადასხვა ოჯახიდან შეგროვებული კოღოების საშუალო რაოდენობის გამოყენებით და შედარებული რისკის ჯგუფებს შორის (ანუ დაბალი, საშუალო და მაღალი რისკის ზონები). IRS-ის თითოეულ რაუნდში, კოღოების შესაგროვებლად შემთხვევით შეირჩა 12 ოჯახი (4 ოჯახი რისკის ზონების სამივე დონეზე; ღამით შეგროვება ტარდება IRS-ის შემდეგ ყოველ 2, 4 და 12 კვირაში ერთხელ). საბოლოო რეგრესიული მოდელის შესამოწმებლად გამოყენებული იქნა იგივე ოჯახის მონაცემები (ანუ HT, VSI, IRSS და კოღოების საშუალო სიმჭიდროვე). საველე დაკვირვებებსა და მოდელით პროგნოზირებულ ოჯახებში კოღოების სიმჭიდროვეს შორის ჩატარდა მარტივი კორელაციის ანალიზი.
ენტომოლოგიური და IRS-თან დაკავშირებული მონაცემების შესაჯამებლად გამოითვალა აღწერითი სტატისტიკა, როგორიცაა საშუალო, მინიმალური, მაქსიმალური, 95%-იანი სანდოობის ინტერვალები (CI) და პროცენტული მაჩვენებლები. ვერცხლისფერი მწერების (ინსექტიციდური აგენტის ნარჩენები) საშუალო რაოდენობა/სიმკვრივე და სიკვდილიანობა პარამეტრული ტესტების [დაწყვილებული ნიმუშების t-ტესტი (ნორმალურად განაწილებული მონაცემებისთვის)] და არაპარამეტრული ტესტების (ვილკოქსონის ნიშნის რანგი) გამოყენებით, სახლებში ზედაპირების ტიპებს შორის ეფექტურობის შესადარებლად (მაგ., BUU vs. CPLC, BUU vs. PMP და CPLC vs. PMP) ტესტი არანორმალურად განაწილებული მონაცემებისთვის). ყველა ანალიზი ჩატარდა SPSS v.20 პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით (SPSS Inc., ჩიკაგო, ილინოისი, აშშ).
ინტერვენციული სოფლების ოჯახების დაფარვა IRS DDT და SP რაუნდების დროს გამოითვალა. თითოეულ რაუნდში IRS სულ 205 ოჯახმა მიიღო, მათ შორის 179 ოჯახი (87.3%) DDT რაუნდში და 194 ოჯახი (94.6%) SP რაუნდში VL ვექტორების კონტროლისთვის. პესტიციდებით სრულად დამუშავებული ოჯახების წილი SP-IRS-ის დროს უფრო მაღალი იყო (86.3%), ვიდრე DDT-IRS-ის დროს (52.7%). DDT-ის დროს IRS-ზე უარის თქმის მსურველთა რაოდენობა 26 იყო (12.7%), ხოლო SP-ის დროს IRS-ზე უარის თქმის მსურველთა რაოდენობა 11 იყო (5.4%). DDT და SP რაუნდების დროს ნაწილობრივ დამუშავებული ოჯახების რაოდენობა შესაბამისად 71 იყო (დამუშავებული ოჯახების საერთო რაოდენობის 34.6%) და 17 ოჯახი (დამუშავებული ოჯახების საერთო რაოდენობის 8.3%).
ჯანმო-ს პესტიციდების მიმართ რეზისტენტობის სახელმძღვანელო პრინციპების თანახმად, ჩარევის ადგილზე ვერცხლისფერი კრევეტების პოპულაცია სრულად მგრძნობიარე იყო ალფა-ციპერმეტრინის მიმართ (0.05%), რადგან კვლევის დროს (24 საათი) დაფიქსირებული საშუალო სიკვდილიანობა 100% იყო. დაფიქსირებული ნოკდაუნის მაჩვენებელი იყო 85.9% (95% CI: 81.1–90.6%). DDT-ს შემთხვევაში, ნოკდაუნის მაჩვენებელი 24 საათის შემდეგ იყო 22.8% (95% CI: 11.5–34.1%), ხოლო ელექტრონული ტესტის საშუალო სიკვდილიანობა იყო 49.1% (95% CI: 41.9–56.3%). შედეგებმა აჩვენა, რომ ვერცხლისფერფუტებმა ჩარევის ადგილზე განუვითარდათ სრული რეზისტენტობა DDT-ს მიმართ.
ცხრილში 3 შეჯამებულია DDT-ით და SP-ით დამუშავებული სხვადასხვა ტიპის ზედაპირების (IRS-ის შემდეგ სხვადასხვა დროის ინტერვალები) კონუსების ბიოანალიზის შედეგები. ჩვენი მონაცემებით, 24 საათის შემდეგ, ორივე ინსექტიციდი (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 (DDT-IRS-ისა და BUU-სთვის) CPLC: t(2)= − 5.86, P = 0.03 და PMP: t(2) = 1.42, P = 0.29; IRS, CPLC და PMP: t(2) = 3.01, P = 0.10 და SP: t(2) = 9.70, P = 0.01; სიკვდილიანობის მაჩვენებლები დროთა განმავლობაში სტაბილურად შემცირდა. SP-IRS-ისთვის: შესხურებიდან 2 კვირის შემდეგ ყველა ტიპის კედლისთვის (ანუ საერთო ჯამში 95.6%) და შესხურებიდან 4 კვირის შემდეგ მხოლოდ CPLC კედლებისთვის (ანუ 82.5). DDT ჯგუფში სიკვდილიანობა IRS ბიოანალიზის შემდეგ ყველა დროის წერტილში ყველა ტიპის კედლისთვის მუდმივად 70%-ზე დაბალი იყო. შესხურებიდან 12 კვირის შემდეგ DDT-სა და SP-სთვის ექსპერიმენტული სიკვდილიანობის საშუალო მაჩვენებლები შესაბამისად 25.1% და 63.2% იყო. სამი ზედაპირის ტიპის შემთხვევაში, DDT-ით ყველაზე მაღალი საშუალო სიკვდილიანობის მაჩვენებლები იყო 61.1% (PMP-სთვის IRS-დან 2 კვირის შემდეგ), 36.9% (CPLC-სთვის IRS-დან 4 კვირის შემდეგ) და 28.9% (CPLC-სთვის IRS-დან 4 კვირის შემდეგ). მინიმალური მაჩვენებლებია 55% (BUU-სთვის, IRS-დან 2 კვირის შემდეგ), 32.5% (PMP-სთვის, IRS-დან 4 კვირის შემდეგ) და 20% (PMP-სთვის, IRS-დან 4 კვირის შემდეგ); აშშ IRS). SP-ის შემთხვევაში, ყველა ტიპის ზედაპირის ყველაზე მაღალი საშუალო სიკვდილიანობის მაჩვენებლები იყო 97.2% (CPLC-სთვის, IRS-დან 2 კვირის შემდეგ), 82.5% (CPLC-სთვის, IRS-დან 4 კვირის შემდეგ) და 67.5% (CPLC-სთვის, IRS-დან 4 კვირის შემდეგ). IRS-დან 12 კვირის შემდეგ). აშშ-ის IRS-ის შემთხვევაში). IRS-დან 12 კვირის შემდეგ); ყველაზე დაბალი მაჩვენებლები იყო 94.4% (BUU-სთვის, IRS-დან 2 კვირის შემდეგ), 75% (PMP-სთვის, IRS-დან 4 კვირის შემდეგ) და 58.3% (PMP-სთვის, IRS-დან 12 კვირის შემდეგ). ორივე ინსექტიციდის შემთხვევაში, PMP-ით დამუშავებულ ზედაპირებზე სიკვდილიანობა დროის ინტერვალებში უფრო სწრაფად იცვლებოდა, ვიდრე CPLC-ით და BUU-ით დამუშავებულ ზედაპირებზე.
ცხრილი 4 აჯამებს DDT-სა და SP-ზე დაფუძნებული IRS რაუნდების ჩარევის ეფექტებს (ანუ კოღოების სიმრავლის IRS-ის შემდგომ ცვლილებებს) (დამატებითი ფაილი 1: სურათი S1). DDT-IRS-ის შემთხვევაში, ვერცხლისფერფეხა ხოჭოების პროცენტული შემცირება IRS ინტერვალის შემდეგ იყო 34.1% (2 კვირის შემდეგ), 25.9% (4 კვირის შემდეგ) და 14.1% (12 კვირის შემდეგ). SP-IRS-ის შემთხვევაში, შემცირების მაჩვენებლები იყო 90.5% (2 კვირის შემდეგ), 66.7% (4 კვირის შემდეგ) და 55.6% (12 კვირის შემდეგ). ვერცხლისფერქეროების სიმრავლის ყველაზე დიდი შემცირება მოდარაჯე ოჯახებში DDT-სა და SP IRS-ის ანგარიშგების პერიოდებში იყო შესაბამისად 2.8% (2 კვირის შემდეგ) და 49.1% (2 კვირის შემდეგ). SP-IRS პერიოდში, თეთრმუცლიანი ხოხბების რაოდენობის შემცირება (ადრე და შემდეგ) მსგავსი იყო შესხურების მქონე ოჯახებში (t(2) = – 9.09, P < 0.001) და მორიგე ოჯახებში (t(2) = – 1.29, P = 0.33). ეს მაჩვენებელი უფრო მაღალი იყო DDT-IRS-თან შედარებით IRS-ის შემდეგ ყველა 3 დროის ინტერვალში. ორივე ინსექტიციდის შემთხვევაში, ვერცხლისფერი მწერების სიმრავლე გაიზარდა მორიგე ოჯახებში IRS-ის შემდეგ 12 კვირის შემდეგ (ანუ, შესაბამისად, 3.6% და 9.9% SP-ისა და DDT-სთვის). IRS შეხვედრების შემდგომ SP და DDT-ის დროს, მორიგე ფერმებიდან შესაბამისად 112 და 161 ვერცხლისფერი კრევეტი შეგროვდა.
შინამეურნეობების ჯგუფებს შორის ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ დაფიქსირებულა (ანუ შესხურება სენტინელთან შედარებით: t(2) = – 3.47, P = 0.07; შესხურება საკონტროლო ჯგუფთან შედარებით: t(2) = – 2.03, P = 0.18; სენტინელი საკონტროლო ჯგუფთან შედარებით: DDT-დან IRS კვირების განმავლობაში, t(2) = – 0.59, P = 0.62). ამის საპირისპიროდ, ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის მნიშვნელოვანი განსხვავებები დაფიქსირდა შესხურების ჯგუფსა და საკონტროლო ჯგუფს შორის (t(2) = – 11.28, P = 0.01) და შესხურების ჯგუფსა და საკონტროლო ჯგუფს შორის (t(2) = – 4, 42, P = 0.05). IRS SP-IRS-ისთვის მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ დაფიქსირებულა სენტინელ და საკონტროლო ჯგუფებს შორის (t(2) = -0.48, P = 0.68). სურათი 2 გვიჩვენებს ვერცხლისფერმუცლიანი ხოხბების საშუალო სიმჭიდროვეს, რომელიც დაფიქსირდა IRS ბორბლებით სრულად და ნაწილობრივ დამუშავებულ ფერმებში. სრულად მართული ხოხბების სიმჭიდროვეში მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ დაფიქსირებულა სრულად და ნაწილობრივ მართულ ოჯახებს შორის (საშუალოდ 7.3 და 2.7 ხაფანგში/ღამეში). DDT-IRS და SP-IRS, შესაბამისად), და ზოგიერთ ოჯახს ორივე ინსექტიციდით აწამებდნენ (საშუალოდ 7.5 და 4.4 ღამეში, შესაბამისად DDT-IRS და SP-IRS-ისთვის) (t(2) ≤ 1.0, P > 0.2). თუმცა, ვერცხლისფერ კრევეტების სიმჭიდროვე სრულად და ნაწილობრივ შესხურებულ ფერმებში მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდა SP და DDT IRS რაუნდებს შორის (t(2) ≥ 4.54, P ≤ 0.05).
ვერცხლისფრთიანი სუნიანი მწერების სავარაუდო საშუალო სიმჭიდროვე ლავაპურის სოფელ მაჰანარის სრულად და ნაწილობრივ დამუშავებულ ოჯახებში IRS-მდე 2 კვირით ადრე და IRS-ის, DDT-ის და SP რაუნდებიდან 2, 4 და 12 კვირის განმავლობაში.
დაბალი, საშუალო და მაღალი სივრცითი რისკის ზონების იდენტიფიცირებისთვის შემუშავდა ყოვლისმომცველი სივრცითი რისკის რუკა (ლავაპურ მაჰანარის სოფელი; საერთო ფართობი: 26,723 კმ2) ვერცხლისფერი კრევეტების გაჩენისა და ხელახალი გაჩენის მონიტორინგისთვის IRS-ის დანერგვამდე და მის შემდეგ რამდენიმე კვირის შემდეგ (სურ. 3, 4). . . სივრცითი რისკის რუკის შექმნის დროს ოჯახებისთვის ყველაზე მაღალი რისკის ქულა შეფასდა, როგორც „12“ (ანუ „8“ HT-ზე დაფუძნებული რისკის რუკებისთვის და „4“ VSI- და IRSS-ზე დაფუძნებული რისკის რუკებისთვის). მინიმალური გამოთვლილი რისკის ქულაა „ნულოვანი“ ან „რისკის გარეშე“, გარდა DDT-VSI და IRSS რუკებისა, რომლებსაც მინიმალური ქულა 1 აქვთ. HT-ზე დაფუძნებული რისკის რუკამ აჩვენა, რომ ლავაპურ მაჰანარის სოფლის დიდი ტერიტორია (ანუ 19,994.3 კმ2; 74.8%) მაღალი რისკის ზონაა, სადაც მაცხოვრებლები ყველაზე ხშირად შეხვდებიან და ხელახლა გამოჩნდებიან კოღოებს. DDT-სა და SP-IS-ის და IRSS-ის რისკის გრაფიკებს შორის ტერიტორიის დაფარვის არეალი მერყეობს მაღალი (DDT 20.2%; SP 4.9%), საშუალო (DDT 22.3%; SP 4.6%) და დაბალი/არარსებობის (DDT 57.5%; SP 90.5) ზონების %) მიხედვით (t (2) = 12.7, P < 0.05) (სურ. 3, 4). შემუშავებულმა საბოლოო კომპოზიტურმა რისკის რუკამ აჩვენა, რომ SP-IRS-ს უკეთესი დამცავი შესაძლებლობები ჰქონდა, ვიდრე DDT-IRS-ს, HT რისკის არეების ყველა დონეზე. HT-სთვის მაღალი რისკის არეალი შემცირდა 7%-ზე ნაკლებამდე (1837.3 კმ2) SP-IRS-ის შემდეგ და ტერიტორიის უმეტესი ნაწილი (ანუ 53.6%) დაბალი რისკის არეალი გახდა. DDT-IRS პერიოდში, კომბინირებული რისკის რუკით შეფასებული მაღალი და დაბალი რისკის მქონე ტერიტორიების პროცენტული მაჩვენებელი შესაბამისად 35.5% (9498.1 კმ2) და 16.2% (4342.4 კმ2) იყო. ქვიშის ბუზების სიმჭიდროვე, რომელიც გაზომილი იყო დამუშავებულ და მორიგე ოჯახებში IRS-ის დანერგვამდე და მის შემდეგ რამდენიმე კვირის განმავლობაში, აისახა და ვიზუალიზებული იყო კომბინირებული რისკის რუკაზე IRS-ის თითოეული რაუნდისთვის (ანუ DDT და SP) (სურ. 3, 4). კარგი თანხვედრა იყო ოჯახების რისკის ქულებსა და IRS-მდე და მის შემდეგ დაფიქსირებულ ვერცხლისფერი კრევეტების საშუალო სიმჭიდროვეს შორის (სურ. 5). IRS-ის ორი რაუნდიდან გამოთვლილი თანმიმდევრულობის ანალიზის R2 მნიშვნელობები (P < 0.05) იყო: 0.78 DDT-მდე 2 კვირით ადრე, 0.81 DDT-დან 2 კვირის შემდეგ, 0.78 DDT-დან 4 კვირის შემდეგ, 0.83 DDT-DDT-ის 12 კვირის შემდეგ, DDT-ის საერთო მაჩვენებელი SP-ის შემდეგ იყო 0.85, 0.82 SP-მდე 2 კვირით ადრე, 0.38 SP-დან 2 კვირის შემდეგ, 0.56 SP-დან 4 კვირის შემდეგ, 0.81 SP-დან 12 კვირის შემდეგ და 0.79 SP-დან 2 კვირის შემდეგ საერთო ჯამში (დამატებითი ფაილი 1: ცხრილი S3). შედეგებმა აჩვენა, რომ SP-IRS ინტერვენციის ეფექტი ყველა HT-ზე გაძლიერდა IRS-დან 4 კვირის განმავლობაში. DDT-IRS არაეფექტური დარჩა ყველა HT-სთვის IRS-ის დანერგვის შემდეგ ყველა დროის წერტილში. ინტეგრირებული რისკის რუკის არეალის საველე შეფასების შედეგები შეჯამებულია ცხრილში 5. IRS რაუნდებისთვის, ვერცხლისფერმუცლიანი კრევეტების საშუალო სიმრავლე და მთლიანი სიმრავლის პროცენტული მაჩვენებელი მაღალი რისკის ზონებში (ანუ >55%) უფრო მაღალი იყო, ვიდრე დაბალი და საშუალო რისკის ზონებში IRS-ის შემდგომ ყველა დროის წერტილში. ენტომოლოგიური ოჯახების (ანუ კოღოების შეგროვებისთვის შერჩეული) მდებარეობა მოცემულია რუკაზე და ვიზუალიზებულია დამატებით ფაილ 1-ში: სურათი S2.
სამი ტიპის GIS-ზე დაფუძნებული სივრცითი რისკის რუკები (მაგ. HT, IS და IRSS და HT, IS და IRSS-ის კომბინაცია) DDT-IRS-მდე და მის შემდეგ მაჰნარის სოფელში, ლავაპურში, ვაიშალის რაიონში (ბიჰარი) სუნიანი მწერების რისკის ზონების დასადგენად.
ვერცხლისფერი ლაქებიანი კრევეტების რისკის ზონების იდენტიფიცირებისთვის (ხარბანგთან შედარებით) გეოგრაფიული ინფორმაციის საფუძველზე შექმნილი სივრცითი რისკის სამი ტიპის რუკები (მაგ. HT, IS და IRSS და HT, IS და IRSS-ის კომბინაცია).
DDT-(a, c, e, g, i) და SP-IRS (b, d, f, h, j)-ის გავლენა ოჯახის ტიპის რისკ-ჯგუფების სხვადასხვა დონეზე გამოითვალა ოჯახის რისკებს შორის „R2“-ის შეფასებით. ოჯახის ინდიკატორების და P. argentipes-ის საშუალო სიმჭიდროვის შეფასება IRS-ის დანერგვამდე 2 კვირით ადრე და IRS-ის დანერგვიდან 2, 4 და 12 კვირის შემდეგ, ბიჰარი, ვაიშალის რაიონი, სოფელ ლავაპურ მაჰნარში.
ცხრილი 6 აჯამებს ფანტელების სიმკვრივეზე მოქმედი ყველა რისკ-ფაქტორის უნივარიაციული ანალიზის შედეგებს. ყველა რისკ-ფაქტორი (n = 6) მნიშვნელოვნად ასოცირდებოდა შინაური კოღოების სიმკვრივესთან. დაფიქსირდა, რომ ყველა შესაბამისი ცვლადის მნიშვნელობის დონემ P მნიშვნელობები 0.15-ზე ნაკლები აჩვენა. ამრიგად, ყველა განმარტებითი ცვლადი შეინარჩუნეს მრავალჯერადი რეგრესიული ანალიზისთვის. საბოლოო მოდელის საუკეთესოდ შესაფერისი კომბინაცია შეიქმნა ხუთი რისკ-ფაქტორის საფუძველზე: TF, TW, DS, ISV და IRSS. ცხრილი 7 აჩვენებს საბოლოო მოდელში შერჩეული პარამეტრების დეტალებს, ასევე კორექტირებულ შანსების კოეფიციენტებს, 95%-იან სანდოობის ინტერვალებს (CIs) და P მნიშვნელობებს. საბოლოო მოდელი ძალიან მნიშვნელოვანია, R2 მნიშვნელობით 0.89 (F(5)=27.9, P<0.001).
საბოლოო მოდელიდან TR გამოირიცხა, რადგან ის ყველაზე ნაკლებად მნიშვნელოვანი იყო (P = 0.46) სხვა განმარტებით ცვლადებთან შედარებით. შემუშავებული მოდელი გამოყენებული იქნა ქვიშის ბუზების სიმკვრივის პროგნოზირებისთვის 12 სხვადასხვა ოჯახის მონაცემების საფუძველზე. ვალიდაციის შედეგებმა აჩვენა ძლიერი კორელაცია მინდორში დაფიქსირებულ კოღოების სიმკვრივესა და მოდელით პროგნოზირებულ კოღოების სიმკვრივეს შორის (r = 0.91, P < 0.001).
მიზანია 2020 წლისთვის ინდოეთის ენდემური შტატებიდან VL-ის აღმოფხვრა [10]. 2012 წლიდან ინდოეთმა მნიშვნელოვანი პროგრესი განიცადა VL-ის შემთხვევებისა და სიკვდილიანობის შემცირებაში [10]. 2015 წელს DDT-დან SP-ზე გადასვლამ მნიშვნელოვანი ცვლილება მოახდინა IRS-ის ისტორიაში ბიჰარში, ინდოეთი [38]. VL-ის სივრცითი რისკისა და მისი გადამტანების სიმრავლის გასაგებად ჩატარდა რამდენიმე მაკრო დონის კვლევა. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ VL-ის გავრცელების სივრცით განაწილებას სულ უფრო მეტი ყურადღება ექცევა მთელი ქვეყნის მასშტაბით, მიკრო დონეზე მცირე კვლევა ჩატარდა. უფრო მეტიც, მიკრო დონეზე მონაცემები ნაკლებად თანმიმდევრულია და უფრო რთულია ანალიზი და გაგება. ჩვენი ინფორმაციით, ეს კვლევა არის პირველი ანგარიში, რომელიც აფასებს IRS-ის ნარჩენ ეფექტურობას და ჩარევის ეფექტს ინსექტიციდების, DDT-ისა და SP-ის გამოყენებით HT-ებში ბიჰარში (ინდოეთი) VL ვექტორების კონტროლის ეროვნული პროგრამის ფარგლებში. ეს ასევე არის სივრცითი რისკის რუკისა და კოღოების სიმკვრივის ანალიზის მოდელის შემუშავების პირველი მცდელობა, რათა გამოავლინოს კოღოების სივრცით-დროითი განაწილება მიკრომასშტაბზე IRS ჩარევის პირობებში.
ჩვენი შედეგები აჩვენებს, რომ SP-IRS-ის გამოყენება ოჯახებში ყველა ოჯახში მაღალი იყო და ოჯახების უმეტესობა სრულად იყო დამუშავებული. ბიოანალიზის შედეგებმა აჩვენა, რომ კვლევის სოფელში ვერცხლისფერი ქვიშის ბუზები ძალიან მგრძნობიარენი იყვნენ ბეტა-ციპერმეტრინის მიმართ, მაგრამ საკმაოდ დაბალი DDT-ს მიმართ. ვერცხლისფერი კრევეტების საშუალო სიკვდილიანობის მაჩვენებელი DDT-სგან 50%-ზე ნაკლებია, რაც მიუთითებს DDT-ს მიმართ რეზისტენტობის მაღალ დონეზე. ეს შეესაბამება ინდოეთის VL-ენდემური შტატების სხვადასხვა სოფელში, მათ შორის ბიჰარში, სხვადასხვა დროს ჩატარებული წინა კვლევების შედეგებს [8,9,39,40]. პესტიციდების მიმართ მგრძნობელობის გარდა, პესტიციდების ნარჩენი ეფექტურობა და ჩარევის შედეგები ასევე მნიშვნელოვანი ინფორმაციაა. ნარჩენი ეფექტების ხანგრძლივობა მნიშვნელოვანია პროგრამირების ციკლისთვის. ის განსაზღვრავს IRS-ის რაუნდებს შორის ინტერვალებს, რათა პოპულაცია დაცული დარჩეს შემდეგ შესხურებამდე. კონუსის ბიოანალიზის შედეგებმა გამოავლინა სიკვდილიანობის მნიშვნელოვანი განსხვავებები კედლის ზედაპირის ტიპებს შორის IRS-ის შემდეგ სხვადასხვა დროს. სიკვდილიანობა DDT-ით დამუშავებულ ზედაპირებზე ყოველთვის იყო ჯანმო-ს დამაკმაყოფილებელ დონეზე დაბალი (ანუ ≥80%), ხოლო SP-ით დამუშავებულ კედლებზე სიკვდილიანობა დამაკმაყოფილებელი დარჩა IRS-ის შემდეგ მეოთხე კვირამდე; ამ შედეგებიდან ირკვევა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ კვლევის არეალში ნაპოვნი ვერცხლისფერფეხა კრევეტები ძალიან მგრძნობიარეა კრევეტების მიმართ, კრევეტების ნარჩენი ეფექტურობა განსხვავდება ჰიდროქსიპროპილაციის (HT) მიხედვით. DDT-ს მსგავსად, კრევეტებიც არ აკმაყოფილებენ ჯანმო-ს სახელმძღვანელო მითითებებში მითითებულ ეფექტურობის ხანგრძლივობას [41, 42]. ეს არაეფექტურობა შეიძლება გამოწვეული იყოს IRS-ის არასათანადო განხორციელებით (მაგ. ტუმბოს შესაბამისი სიჩქარით, კედლიდან დაშორებით, წყლის წვეთების გამონადენის სიჩქარითა და ზომით და მათი კედელზე დალექვით), ასევე პესტიციდების არაგონივრული გამოყენებით (მაგ. ხსნარის მომზადება) [11,28,43]. თუმცა, რადგან ეს კვლევა ჩატარდა მკაცრი მონიტორინგისა და კონტროლის ქვეშ, ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის მიერ რეკომენდებული ვარგისიანობის ვადის შეუსრულებლობის კიდევ ერთი მიზეზი შეიძლება იყოს კრევეტების ხარისხი (ანუ აქტიური ინგრედიენტის ან „AI“-ის პროცენტული მაჩვენებელი), რომელიც წარმოადგენს ხარისხის კონტროლის ტესტს.
პესტიციდების მდგრადობის შესაფასებლად გამოყენებული სამი ზედაპირის ტიპიდან, სიკვდილიანობის მნიშვნელოვანი განსხვავებები დაფიქსირდა BUU-სა და CPLC-ს შორის ორი პესტიციდისთვის. კიდევ ერთი ახალი აღმოჩენა ის არის, რომ CPLC-მ აჩვენა უკეთესი ნარჩენი მაჩვენებლები თითქმის ყველა დროის ინტერვალში შესხურების შემდეგ, რასაც მოჰყვა BUU და PMP ზედაპირები. თუმცა, IRS-დან ორი კვირის შემდეგ, PMP-ში დაფიქსირდა სიკვდილიანობის ყველაზე მაღალი და მეორე ყველაზე მაღალი მაჩვენებლები, შესაბამისად, DDT-სა და SP-დან. ეს შედეგი მიუთითებს, რომ PMP-ის ზედაპირზე დალექილი პესტიციდი დიდი ხნის განმავლობაში არ ნარჩუნდება. კედლის ტიპებს შორის პესტიციდების ნარჩენების ეფექტურობის ეს განსხვავება შეიძლება გამოწვეული იყოს სხვადასხვა მიზეზით, როგორიცაა კედლის ქიმიკატების შემადგენლობა (pH-ის მომატება იწვევს ზოგიერთი პესტიციდის სწრაფ დაშლას), შეწოვის სიჩქარე (ნიადაგის კედლებზე უფრო მაღალი), ბაქტერიული დაშლის ხელმისაწვდომობა და კედლის მასალების დეგრადაციის სიჩქარე, ასევე ტემპერატურა და ტენიანობა [44, 45, 46, 47, 48, 49]. ჩვენი შედეგები ადასტურებს რამდენიმე სხვა კვლევას ინსექტიციდებით დამუშავებული ზედაპირების ნარჩენი ეფექტურობის შესახებ სხვადასხვა დაავადების ვექტორების წინააღმდეგ [45, 46, 50, 51].
დამუშავებულ ოჯახებში კოღოების შემცირების შეფასებებმა აჩვენა, რომ SP-IRS უფრო ეფექტური იყო, ვიდრე DDT-IRS კოღოების კონტროლისთვის IRS-ის შემდგომ ყველა ინტერვალში (P < 0.001). SP-IRS და DDT-IRS რაუნდების შემთხვევაში, დამუშავებულ ოჯახებში კლების მაჩვენებლები 2-დან 12 კვირამდე შესაბამისად 55.6-90.5% და 14.1-34.1% იყო. ამ შედეგებმა ასევე აჩვენა, რომ მნიშვნელოვანი გავლენა მორიგე ოჯახებში P. argentipes-ის სიმრავლეზე დაფიქსირდა IRS-ის დანერგვიდან 4 კვირის განმავლობაში; არგენტიპები გაიზარდა IRS-ის ორივე რაუნდში IRS-ის დაწყებიდან 12 კვირის შემდეგ; თუმცა, მორიგე ოჯახებში კოღოების რაოდენობაში მნიშვნელოვანი განსხვავება არ დაფიქსირებულა IRS-ის ორ რაუნდს შორის (P = 0.33). თითოეულ რაუნდში ოჯახების ჯგუფებს შორის ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის სტატისტიკური ანალიზის შედეგებმა ასევე არ აჩვენა მნიშვნელოვანი განსხვავებები DDT-ში ოთხივე ოჯახურ ჯგუფში (ანუ, შესხურებული vs. მორიგე; შესხურებული vs. საკონტროლო; მორიგე vs. საკონტროლო; სრული vs. ნაწილობრივი). ორი ოჯახური ჯგუფი: IRS და SP-IRS (ანუ, სენტინელური vs. კონტროლი და სრული vs. ნაწილობრივი). თუმცა, ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის მნიშვნელოვანი განსხვავებები დაფიქსირდა DDT და SP-IRS რაუნდებს შორის ნაწილობრივ და სრულად შესხურებულ ფერმებში. ეს დაკვირვება, იმ ფაქტთან ერთად, რომ ჩარევის ეფექტები IRS-ის შემდეგ რამდენჯერმე გამოითვალა, მიუთითებს, რომ SP ეფექტურია კოღოების კონტროლისთვის ნაწილობრივ ან სრულად დამუშავებულ, მაგრამ არა დაუმუშავებელ სახლებში. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ იყო DDT-IRS და SP IRS რაუნდებს შორის სენტინელ სახლებში კოღოების რაოდენობაში, DDT-IRS რაუნდის დროს შეგროვებული კოღოების საშუალო რაოდენობა უფრო დაბალი იყო SP-IRS რაუნდთან შედარებით. რაოდენობა აღემატება რაოდენობას. ეს შედეგი მიუთითებს, რომ ვექტორ-მგრძნობიარე ინსექტიციდს, რომელსაც აქვს IRS-ის ყველაზე მაღალი დაფარვა ოჯახების პოპულაციაში, შეიძლება ჰქონდეს პოპულაციური გავლენა კოღოების კონტროლზე იმ ოჯახებში, რომლებიც არ იყვნენ შესხურებულნი. შედეგების მიხედვით, SP-ს უკეთესი პრევენციული ეფექტი ჰქონდა კოღოს ნაკბენის წინააღმდეგ, ვიდრე DDT-ს IRS-ის შემდეგ პირველ დღეებში. გარდა ამისა, ალფა-ციპერმეტრინი მიეკუთვნება SP ჯგუფს, აქვს კონტაქტური გაღიზიანება და პირდაპირი ტოქსიკურობა კოღოებისთვის და შესაფერისია IRS-ისთვის [51, 52]. ეს შეიძლება იყოს ერთ-ერთი მთავარი მიზეზი, რის გამოც ალფა-ციპერმეტრინს აქვს მინიმალური ეფექტი საგუშაგოებზე. კიდევ ერთმა კვლევამ [52] აჩვენა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ალფა-ციპერმეტრინმა აჩვენა არსებული რეაქციები და მაღალი ნოკდაუნის მაჩვენებლები ლაბორატორიულ ანალიზებსა და ქოხებში, ნაერთმა არ გამოიწვია კოღოებში მომგერიებელი რეაქცია კონტროლირებად ლაბორატორიულ პირობებში. კაბინა. ვებსაიტი.
ამ კვლევაში შემუშავდა სივრცითი რისკის სამი ტიპი; ოჯახური და ტერიტორიული დონის სივრცითი რისკის შეფასებები შეფასდა ვერცხლისფერფეხა კრევეტების სიმჭიდროვის საველე დაკვირვების გზით. რისკის ზონების ანალიზმა HT-ზე დაყრდნობით აჩვენა, რომ ლავაპურ-მაჰანარას სოფლის ტერიტორიების უმეტესობა (>78%) ქვიშის ბუზების გაჩენის და ხელახალი გამოჩენის ყველაზე მაღალი რისკის ქვეშაა. ეს, ალბათ, მთავარი მიზეზია, რის გამოც რავალპურ მაჰანარის VL ასეთი პოპულარულია. აღმოჩნდა, რომ ISV-სა და IRSS-ის საერთო მაჩვენებელმა, ისევე როგორც საბოლოო კომბინირებული რისკის რუკამ, SP-IRS რაუნდის დროს (მაგრამ არა DDT-IRS რაუნდის დროს) მაღალი რისკის ქვეშ მყოფი ტერიტორიების უფრო დაბალი პროცენტული მაჩვენებელი წარმოქმნა. SP-IRS-ის შემდეგ, GT-ზე დაფუძნებული მაღალი და საშუალო რისკის ზონების დიდი ტერიტორიები გადაკეთდა დაბალი რისკის ზონებად (ანუ 60.5%; კომბინირებული რისკის რუკის შეფასებები), რაც თითქმის ოთხჯერ დაბალია (16.2%), ვიდრე DDT. – სიტუაცია ზემოთ მოცემულ IRS პორტფელის რისკის დიაგრამაზეა მოცემული. ეს შედეგი მიუთითებს, რომ IRS კოღოების კონტროლისთვის სწორი არჩევანია, თუმცა დაცვის ხარისხი დამოკიდებულია ინსექტიციდის ხარისხზე, მგრძნობელობაზე (სამიზნე ვექტორის მიმართ), მისაღებობაზე (IRS-ის გამოყენების დროს) და მის გამოყენებაზე;
ოჯახური რისკის შეფასების შედეგებმა აჩვენა კარგი თანხვედრა (P < 0.05) რისკის შეფასებებსა და სხვადასხვა ოჯახიდან შეგროვებული ვერცხლისფერფეხა კრევეტების სიმჭიდროვეს შორის. ეს იმაზე მიუთითებს, რომ იდენტიფიცირებული ოჯახური რისკის პარამეტრები და მათი კატეგორიული რისკის ქულები კარგად შეეფერება ვერცხლისფერფეხა კრევეტების ადგილობრივი სიმრავლის შესაფასებლად. IRS-ის შემდგომი DDT შეთანხმების ანალიზის R2 მნიშვნელობა იყო ≥ 0.78, რაც ტოლი ან მეტი იყო IRS-მდე არსებულ მნიშვნელობაზე (ანუ 0.78). შედეგებმა აჩვენა, რომ DDT-IRS ეფექტური იყო HT რისკის ყველა ზონაში (ანუ მაღალი, საშუალო და დაბალი). SP-IRS რაუნდისთვის აღმოვაჩინეთ, რომ R2-ის მნიშვნელობა მერყეობდა IRS-ის დანერგვიდან მეორე და მეოთხე კვირაში, IRS-ის დანერგვამდე ორი კვირით ადრე და IRS-ის დანერგვიდან 12 კვირის შემდეგ მნიშვნელობები თითქმის იგივე იყო; ეს შედეგი ასახავს SP-IRS ზემოქმედების მნიშვნელოვან ეფექტს კოღოებზე, რომელმაც კლების ტენდენცია აჩვენა IRS-ის შემდეგ დროის ინტერვალთან ერთად. SP-IRS-ის გავლენა ხაზგასმული და განხილული იყო წინა თავებში.
გაერთიანებული რუკის რისკის ზონების საველე აუდიტის შედეგებმა აჩვენა, რომ IRS რაუნდის დროს ვერცხლისფერი კრევეტების ყველაზე დიდი რაოდენობა შეგროვდა მაღალი რისკის ზონებში (ანუ >55%), შემდეგ საშუალო და დაბალი რისკის ზონებში. შეჯამებისთვის, GIS-ზე დაფუძნებული სივრცითი რისკის შეფასება აღმოჩნდა ეფექტური გადაწყვეტილების მიღების ინსტრუმენტი სივრცითი მონაცემების სხვადასხვა ფენის ინდივიდუალურად ან კომბინაციაში აგრეგირებისთვის, რათა გამოვლენილიყო ქვიშის ბუზების რისკის შემცველი ზონები. შემუშავებული რისკის რუკა იძლევა ყოვლისმომცველ წარმოდგენას შესწავლილ ტერიტორიაზე ჩარევამდელი და შემდგომი პირობების (ანუ, ოჯახის ტიპი, IRS სტატუსი და ჩარევის ეფექტები) შესახებ, რომლებიც საჭიროებენ დაუყოვნებლივ მოქმედებას ან გაუმჯობესებას, განსაკუთრებით მიკრო დონეზე. ეს ძალიან პოპულარული სიტუაციაა. სინამდვილეში, რამდენიმე კვლევაში გამოყენებულია GIS ინსტრუმენტები ვექტორების გამრავლების ადგილების რისკის და დაავადებების სივრცითი განაწილების მაკრო დონეზე რუკის შესატანად [24, 26, 37].
IRS-ზე დაფუძნებული ინტერვენციების საბინაო მახასიათებლები და რისკ-ფაქტორები სტატისტიკურად შეფასდა ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის ანალიზში გამოსაყენებლად. მიუხედავად იმისა, რომ ექვსივე ფაქტორი (მაგ., TF, TW, TR, DS, ISV და IRSS) მნიშვნელოვნად იყო დაკავშირებული ვერცხლისფერი კრევეტების ადგილობრივ სიმრავლესთან უნივარიაციულ ანალიზებში, საბოლოო მრავალჯერადი რეგრესიის მოდელში ხუთიდან მხოლოდ ერთი შეირჩა. შედეგები აჩვენებს, რომ კვლევის არეალში IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS და ა.შ. ტყვეობაში მართვის მახასიათებლები და ინტერვენციის ფაქტორები შესაფერისია ვერცხლისფერი კრევეტების აღმოცენების, აღდგენისა და რეპროდუქციის მონიტორინგისთვის. მრავალჯერადი რეგრესიის ანალიზში TR მნიშვნელოვანი არ აღმოჩნდა და შესაბამისად, საბოლოო მოდელში არ შეირჩა. საბოლოო მოდელი ძალიან მნიშვნელოვანი იყო, შერჩეული პარამეტრებით ხსნიდა ვერცხლისფერი კრევეტების სიმკვრივის 89%-ს. მოდელის სიზუსტის შედეგებმა აჩვენა ძლიერი კორელაცია ვერცხლისფერი კრევეტების პროგნოზირებულ და დაკვირვებულ სიმკვრივეს შორის. ჩვენი შედეგები ასევე ადასტურებს ადრეულ კვლევებს, რომლებიც განიხილავდნენ სოციალურ-ეკონომიკურ და საბინაო რისკ-ფაქტორებს, რომლებიც დაკავშირებულია VL გავრცელებასთან და ვექტორის სივრცულ განაწილებასთან სოფლის ბიჰარში [15, 29].
ამ კვლევაში ჩვენ არ შევაფასეთ პესტიციდების დალექვა შესხურებულ კედლებზე და IRS-ისთვის გამოყენებული პესტიციდის ხარისხი (ანუ). პესტიციდების ხარისხისა და რაოდენობის ვარიაციები გავლენას ახდენს კოღოების სიკვდილიანობაზე და IRS-ის ინტერვენციების ეფექტურობაზე. ამრიგად, ზედაპირის ტიპებს შორის სავარაუდო სიკვდილიანობა და ოჯახების ჯგუფებს შორის ინტერვენციის ეფექტები შეიძლება განსხვავდებოდეს ფაქტობრივი შედეგებისგან. ამ პუნქტების გათვალისწინებით, შესაძლებელია ახალი კვლევის დაგეგმვა. კვლევის სოფლების რისკის ქვეშ მყოფი მთლიანი ფართობის შეფასება (GIS რისკის რუკების გამოყენებით) მოიცავს სოფლებს შორის ღია ტერიტორიებს, რაც გავლენას ახდენს რისკის ზონების კლასიფიკაციაზე (ანუ ზონების იდენტიფიცირებაზე) და ვრცელდება სხვადასხვა რისკის ზონებზე; თუმცა, ეს კვლევა ჩატარდა მიკრო დონეზე, ამიტომ თავისუფალი მიწა მხოლოდ მცირე გავლენას ახდენს რისკის ზონების კლასიფიკაციაზე; გარდა ამისა, სოფლის მთლიან ტერიტორიაზე სხვადასხვა რისკის ზონების იდენტიფიცირება და შეფასება შეიძლება შესაძლებლობას იძლეოდეს, შეირჩეს ტერიტორიები მომავალი ახალი საცხოვრებელი სახლების მშენებლობისთვის (განსაკუთრებით დაბალი რისკის ზონების შერჩევა). საერთო ჯამში, ამ კვლევის შედეგები გვაწვდის მრავალფეროვან ინფორმაციას, რომელიც აქამდე არასდროს შესწავლილა მიკროსკოპულ დონეზე. რაც მთავარია, სოფლის რისკის რუკის სივრცითი წარმოდგენა ხელს უწყობს სხვადასხვა რისკის არეალში მყოფი ოჯახების იდენტიფიცირებას და დაჯგუფებას, ტრადიციულ სახმელეთო კვლევებთან შედარებით, ეს მეთოდი მარტივი, მოსახერხებელი, ეკონომიური და ნაკლებად შრომატევადია, რაც გადაწყვეტილების მიმღებ პირებს ინფორმაციას აწვდის.
ჩვენი შედეგები მიუთითებს, რომ კვლევის სოფელში ადგილობრივ ვერცხლისფერ თევზებს განუვითარდათ რეზისტენტობა (ანუ მაღალი რეზისტენტობა) DDT-ს მიმართ და კოღოების გაჩენა დაფიქსირდა IRS-ის შემდეგ დაუყოვნებლივ; ალფა-ციპერმეტრინი, როგორც ჩანს, სწორი არჩევანია VL ვექტორების IRS კონტროლისთვის მისი 100%-იანი სიკვდილიანობის და ვერცხლისფერ ბუზებთან უკეთესი ჩარევის ეფექტურობის, ასევე საზოგადოების მიერ DDT-IRS-თან შედარებით უკეთესი მიღების გამო. თუმცა, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ SP-ით დამუშავებულ კედლებზე კოღოების სიკვდილიანობა განსხვავდებოდა ზედაპირის ტიპის მიხედვით; დაფიქსირდა დაბალი ნარჩენი ეფექტურობა და ჯანმო-ს მიერ რეკომენდებული დრო IRS-ის მიღწევის შემდეგ. ეს კვლევა კარგ საწყის წერტილს წარმოადგენს დისკუსიისთვის და მისი შედეგები საჭიროებს შემდგომ შესწავლას რეალური ძირითადი მიზეზების დასადგენად. ქვიშის ბუზების სიმკვრივის ანალიზის მოდელის პროგნოზირების სიზუსტემ აჩვენა, რომ საცხოვრებელი პირობების მახასიათებლების, ვექტორების ინსექტიციდების მიმართ მგრძნობელობის და IRS სტატუსის კომბინაცია შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბიჰარის VL ენდემურ სოფლებში ქვიშის ბუზების სიმკვრივის შესაფასებლად. ჩვენი კვლევა ასევე აჩვენებს, რომ GIS-ზე დაფუძნებული სივრცითი რისკების კომბინირებული რუკების შედგენა (მაკრო დონე) შეიძლება იყოს სასარგებლო ინსტრუმენტი რისკის ზონების იდენტიფიცირებისთვის, რათა მონიტორინგი გაუწიოს ქვიშის მასების გაჩენას და ხელახლა გაჩენას IRS შეხვედრებამდე და მის შემდეგ. გარდა ამისა, სივრცითი რისკის რუკები იძლევა სხვადასხვა დონეზე რისკის არეალების მასშტაბისა და ბუნების ყოვლისმომცველ გაგებას, რომელთა შესწავლა შეუძლებელია ტრადიციული საველე კვლევებითა და მონაცემთა შეგროვების ტრადიციული მეთოდებით. გეოგრაფიული ინფორმაციის რუკების მეშვეობით შეგროვებული მიკროსივრცითი რისკის შესახებ ინფორმაცია დაეხმარება მეცნიერებსა და საზოგადოებრივი ჯანდაცვის მკვლევარებს ახალი კონტროლის სტრატეგიების (მაგ., ერთჯერადი ჩარევა ან ინტეგრირებული ვექტორული კონტროლი) შემუშავებასა და განხორციელებაში, რათა რისკის დონის ბუნებიდან გამომდინარე, მოიცვას ოჯახების სხვადასხვა ჯგუფი. გარდა ამისა, რისკის რუკა ხელს უწყობს კონტროლის რესურსების განაწილებისა და გამოყენების ოპტიმიზაციას სწორ დროსა და ადგილას, პროგრამის ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად.
ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაცია. უგულებელყოფილი ტროპიკული დაავადებები, დაფარული წარმატებები, ახალი შესაძლებლობები. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. წვდომის თარიღი: 2014 წლის 15 მარტი.
ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაცია. ლეიშმანიოზის კონტროლი: ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციის ლეიშმანიოზის კონტროლის ექსპერტთა კომიტეტის შეხვედრის ანგარიში. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. წვდომის თარიღი: 2014 წლის 19 მარტი.
სინგჰ ს. ლეიშმანიისა და აივ კოინფექციის ეპიდემიოლოგიის, კლინიკური გამოვლინებისა და დიაგნოზის ცვალებადი ტენდენციები ინდოეთში. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
ვექტორებით გადამდები დაავადებების კონტროლის ეროვნული პროგრამა (NVBDCP). კალა აზარის განადგურების პროგრამის დაჩქარება. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. წვდომის თარიღი: 2018 წლის 17 აპრილი
მუნიარაჯ მ. 2010 წლისთვის კალა-აზარის (ვისცერული ლეიშმანიოზის) აღმოფხვრის მცირე იმედის გათვალისწინებით, რომლის აფეთქებებიც პერიოდულად ხდება ინდოეთში, უნდა დავაბრალოთ თუ არა ვექტორების კონტროლის ზომებს ან ადამიანის იმუნოდეფიციტის ვირუსის კოინფექციას ან მკურნალობას? ტოპპარაზიტოლი. 2014;4:10-9.
თაკურ კ.პ. კალა აზარის აღმოსაფხვრელად ახალი სტრატეგია ბიჰარის სოფლის რაიონებში. ინდური სამედიცინო კვლევების ჟურნალი. 2007;126:447–51.