Unyunyiziaji wa mabaki ya ndani (IRS) ndio msingi wa juhudi za kudhibiti vekta za visceral leishmaniasis (VL) nchini India. Ni machache yanayojulikana kuhusu athari za udhibiti wa IRS kwa aina tofauti za kaya. Hapa tunatathmini kama IRS inayotumia dawa za kuua wadudu ina mabaki sawa na athari za kuingilia kati kwa aina zote za kaya katika kijiji. Pia tulitengeneza ramani za hatari za anga pamoja na mifumo ya uchambuzi wa msongamano wa mbu kulingana na sifa za kaya, unyeti wa dawa za kuua wadudu, na hali ya IRS ili kuchunguza usambazaji wa vekta katika kiwango cha microscale.
Utafiti huo ulifanyika katika vijiji viwili vya mtaa wa Mahnar katika wilaya ya Vaishali ya Bihar. Udhibiti wa vekta za VL (P. argentipes) na IRS kwa kutumia dawa mbili za kuua wadudu [dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50%) na pyrethroids za sintetiki (SP 5%)] ulitathminiwa. Ufanisi wa muda wa dawa za kuua wadudu kwenye aina tofauti za kuta ulitathminiwa kwa kutumia mbinu ya koni ya bioassay kama ilivyopendekezwa na Shirika la Afya Duniani. Unyeti wa samaki wa fedha wa asili kwa dawa za kuua wadudu ulichunguzwa kwa kutumia bioassay ya ndani ya vitro. Uzito wa mbu wa kabla na baada ya IRS katika makazi na makazi ya wanyama ulifuatiliwa kwa kutumia mitego ya mwanga iliyowekwa na Vituo vya Kudhibiti Magonjwa kuanzia saa 6:00 jioni hadi saa 6:00 asubuhi. Mfano unaofaa zaidi kwa uchambuzi wa msongamano wa mbu ulitengenezwa kwa kutumia uchambuzi mwingi wa urejeshaji wa vifaa. Teknolojia ya uchambuzi wa anga inayotegemea GIS ilitumika kuorodhesha usambazaji wa unyeti wa wadudu wa vekta kwa aina ya kaya, na hali ya IRS ya kaya ilitumika kuelezea usambazaji wa shrimp wa fedha wa anga na wakati.
Mbu wa fedha ni nyeti sana kwa SP (100%), lakini wanaonyesha upinzani mkubwa kwa DDT, wakiwa na kiwango cha vifo cha 49.1%. SP-IRS iliripotiwa kukubalika vyema na umma kuliko DDT-IRS miongoni mwa aina zote za kaya. Ufanisi wa mabaki ulitofautiana katika nyuso tofauti za ukuta; hakuna hata moja ya dawa ya kuua wadudu iliyokidhi muda uliopendekezwa na IRS wa Shirika la Afya Duniani. Katika vipindi vyote vya baada ya IRS, upunguzaji wa wadudu wa kunuka kutokana na SP-IRS ulikuwa mkubwa zaidi kati ya vikundi vya kaya (yaani, vinyunyizio na walinzi) kuliko DDT-IRS. Ramani ya pamoja ya hatari ya anga inaonyesha kuwa SP-IRS ina athari bora ya udhibiti kwa mbu kuliko DDT-IRS katika maeneo yote ya hatari ya aina ya kaya. Uchambuzi wa urejeshaji wa vifaa vya ngazi nyingi ulibaini mambo matano ya hatari ambayo yalihusishwa sana na msongamano wa kamba wa fedha.
Matokeo yatatoa uelewa bora wa mbinu za IRS katika kudhibiti leishmaniasis ya visceral huko Bihar, ambayo inaweza kusaidia kuongoza juhudi za baadaye za kuboresha hali hiyo.
Visceral leishmaniasis (VL), pia inajulikana kama kala-azar, ni ugonjwa unaoenezwa na wadudu wa kitropiki ambao haujapuuzwa unaosababishwa na vimelea vya protozoa vya jenasi Leishmania. Katika bara ndogo la India (IS), ambapo binadamu ndio mwenyeji pekee wa hifadhi, vimelea (yaani Leishmania donovani) hupitishwa kwa wanadamu kupitia kuumwa na mbu jike walioambukizwa (Phlebotomus argentipes) [1, 2]. Nchini India, VL hupatikana zaidi katika majimbo manne ya kati na mashariki: Bihar, Jharkhand, West Bengal na Uttar Pradesh. Baadhi ya milipuko pia imeripotiwa huko Madhya Pradesh (Central India), Gujarat (Western India), Tamil Nadu na Kerala (South India), na pia katika maeneo ya kusini mwa Himalaya kaskazini mwa India, ikiwa ni pamoja na Himachal Pradesh na Jammu na Kashmir. 3]. Miongoni mwa majimbo yaliyoenea, Bihar ni ugonjwa unaoenea sana huku wilaya 33 zilizoathiriwa na VL zikichangia zaidi ya 70% ya visa vyote nchini India kila mwaka [4]. Takriban watu milioni 99 katika eneo hilo wako hatarini, huku wastani wa visa 6,752 kila mwaka vikiripotiwa (2013-2017).
Katika Bihar na sehemu zingine za India, juhudi za kudhibiti VL hutegemea mikakati mitatu kuu: kugundua mapema kesi, matibabu madhubuti, na kudhibiti wadudu kwa kutumia dawa ya kuua wadudu ndani ya nyumba (IRS) katika nyumba na makazi ya wanyama [4, 5]. Kama athari ya kampeni za kupambana na malaria, IRS ilifanikiwa kudhibiti VL katika miaka ya 1960 kwa kutumia dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50% WP, 1 g ai/m2), na udhibiti wa programu ulifanikiwa kudhibiti VL mnamo 1977 na 1992 [5, 6]. Hata hivyo, tafiti za hivi karibuni zimethibitisha kwamba kamba wenye tumbo la fedha wamekua na upinzani mkubwa kwa DDT [4,7,8]. Mnamo 2015, Programu ya Kitaifa ya Kudhibiti Magonjwa Yanayoenezwa na Wadudu (NVBDCP, New Delhi) ilibadilisha IRS kutoka DDT hadi pyrethroids za sintetiki (SP; alpha-cypermethrin 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9]. Shirika la Afya Duniani (WHO) limeweka lengo la kuondoa VL ifikapo mwaka wa 2020 (yaani
Utafiti huo ulifanyika katika eneo la Mahnar la wilaya ya Vaishali kwenye ukingo wa kaskazini wa Ganga (Mchoro 1). Makhnar ni eneo lenye maambukizi mengi, lenye wastani wa visa 56.7 vya VL kwa mwaka (visa 170 mwaka 2012-2014), kiwango cha matukio ya kila mwaka ni visa 2.5–3.7 kwa kila watu 10,000; Vijiji viwili vilichaguliwa: Chakeso kama eneo la kudhibiti (Mchoro 1d1; hakuna visa vya VL katika miaka mitano iliyopita) na Lavapur Mahanar kama eneo lenye maambukizi mengi (Mchoro 1d2; lenye maambukizi mengi, lenye visa 5 au zaidi kwa kila watu 1000 kwa mwaka). katika kipindi cha miaka 5 iliyopita). Vijiji vilichaguliwa kulingana na vigezo vitatu vikuu: eneo na ufikiaji (yaani viko kwenye mto wenye ufikiaji rahisi mwaka mzima), sifa za idadi ya watu na idadi ya kaya (yaani angalau kaya 200; Chaqueso ina kaya 202 na 204 zenye ukubwa wa wastani wa kaya). Watu 4.9 na 5.1) na Lavapur Mahanar mtawalia) na aina ya kaya (HT) na aina ya usambazaji wao (yaani HT iliyosambazwa bila mpangilio). Vijiji vyote viwili vya utafiti viko ndani ya mita 500 kutoka mji wa Makhnar na hospitali ya wilaya. Utafiti ulionyesha kuwa wakazi wa vijiji vya utafiti walishiriki kikamilifu katika shughuli za utafiti. Nyumba katika kijiji cha mafunzo [kilicho na vyumba 1-2 vya kulala vyenye balcony 1 iliyounganishwa, jiko 1, bafu 1 na ghala 1 (lililounganishwa au lililotenganishwa)] zinajumuisha kuta za matofali/matope na sakafu za matope, kuta za matofali zenye plasta ya saruji ya chokaa. na sakafu za saruji, kuta za matofali ambazo hazijapakwa plasta na ambazo hazijapakwa rangi, sakafu za udongo na paa la nyasi. Eneo lote la Vaishali lina hali ya hewa ya joto yenye unyevunyevu yenye msimu wa mvua (Julai hadi Agosti) na msimu wa kiangazi (Novemba hadi Desemba). Mvua ya wastani ya kila mwaka ni 720.4 mm (kiwango cha 736.5-1076.7 mm), unyevunyevu 65±5% (kiwango cha 16-79%), wastani wa halijoto ya kila mwezi 17.2-32.4°C. Mei na Juni ndizo miezi yenye joto zaidi (halijoto 39–44°C), huku Januari ikiwa na baridi zaidi (7–22°C).
Ramani ya eneo la utafiti inaonyesha eneo la Bihar kwenye ramani ya India (a) na eneo la wilaya ya Vaishali kwenye ramani ya Bihar (b). Kitalu cha Makhnar (c) Vijiji viwili vilichaguliwa kwa ajili ya utafiti: Chakeso kama eneo la udhibiti na Lavapur Makhnar kama eneo la kuingilia kati.
Kama sehemu ya Programu ya Kitaifa ya Kudhibiti Kalaazar, Bodi ya Afya ya Jumuiya ya Bihar (SHSB) ilifanya raundi mbili za IRS za kila mwaka wakati wa 2015 na 2016 (raundi ya kwanza, Februari-Machi; raundi ya pili, Juni-Julai)[4]. Ili kuhakikisha utekelezaji mzuri wa shughuli zote za IRS, mpango mdogo wa utekelezaji umeandaliwa na Taasisi ya Matibabu ya Rajendra Memorial (RMRIMS; Bihar), Patna, kampuni tanzu ya Baraza la Utafiti wa Matibabu la India (ICMR; New Delhi). Vijiji vya IRS vilichaguliwa kulingana na vigezo viwili vikuu: historia ya visa vya VL na retrodermal kala-azar (RPKDL) katika kijiji (yaani, vijiji vyenye kesi 1 au zaidi wakati wowote katika miaka 3 iliyopita, ikiwa ni pamoja na mwaka wa utekelezaji). , vijiji visivyo na ugonjwa karibu na "eneo kali" (yaani vijiji ambavyo vimeripoti visa mfululizo kwa ≥ miaka 2 au ≥ visa 2 kwa kila watu 1000) na vijiji vipya vya ugonjwa (hakuna visa katika miaka 3 iliyopita) vijiji katika mwaka wa mwisho wa mwaka wa utekelezaji vilivyoripotiwa katika [17]. Vijiji jirani vinavyotekeleza raundi ya kwanza ya ushuru wa kitaifa, vijiji vipya pia vimejumuishwa katika raundi ya pili ya mpango wa utekelezaji wa ushuru wa kitaifa. Mnamo 2015, raundi mbili za IRS kwa kutumia DDT (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) zilifanywa katika vijiji vya utafiti wa uingiliaji kati. Tangu 2016, IRS imekuwa ikifanywa kwa kutumia pyrethroids za sintetiki (SP; alpha-cypermethrin 5% VP, 25 mg ai/m2). Unyunyiziaji ulifanywa kwa kutumia pampu ya Hudson Xpert (13.4 L) yenye skrini ya shinikizo, vali ya mtiririko inayobadilika (pau 1.5) na pua ya ndege tambarare ya 8002 kwa nyuso zenye vinyweleo [27]. ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) walifuatilia IRS katika ngazi ya kaya na kijiji na kutoa taarifa za awali kuhusu IRS kwa wanakijiji kupitia maikrofoni ndani ya siku 1-2 za kwanza. Kila timu ya IRS ina vifaa vya kufuatilia (vilivyotolewa na RMRIMS) ili kufuatilia utendaji wa timu ya IRS. Wachunguzi wa kesi, pamoja na timu za IRS, hutumwa kwa kaya zote ili kuwafahamisha na kuwahakikishia wakuu wa kaya kuhusu athari za manufaa za IRS. Wakati wa raundi mbili za tafiti za IRS, jumla ya kaya zinazofikiwa katika vijiji vya utafiti zilifikia angalau 80% [4]. Hali ya kunyunyizia dawa (yaani, kutonyunyizia dawa, kunyunyizia dawa kwa sehemu, na kunyunyizia dawa kamili; imefafanuliwa katika Faili ya Ziada 1: Jedwali S1) ilirekodiwa kwa kaya zote katika kijiji cha kuingilia kati wakati wa raundi zote mbili za IRS.
Utafiti huo ulifanywa kuanzia Juni 2015 hadi Julai 2016. IRS ilitumia vituo vya magonjwa kwa ajili ya uingiliaji kati kabla ya kuingilia kati (yaani, wiki 2 kabla ya kuingilia kati; utafiti wa msingi) na baada ya kuingilia kati (yaani, wiki 2, 4, na 12 baada ya kuingilia kati; tafiti za ufuatiliaji) ufuatiliaji, udhibiti wa msongamano, na kuzuia inzi wa mchanga katika kila raundi ya IRS. katika kila kaya Usiku mmoja (yaani kuanzia saa 18:00 hadi 6:00) mtego wa mwanga [28]. Mitego ya mwanga imewekwa katika vyumba vya kulala na makazi ya wanyama. Katika kijiji ambapo utafiti wa uingiliaji kati ulifanyika, kaya 48 zilijaribiwa kwa msongamano wa inzi wa mchanga kabla ya IRS (kaya 12 kwa siku kwa siku 4 mfululizo hadi siku moja kabla ya siku ya IRS). 12 zilichaguliwa kwa kila moja ya makundi manne makuu ya kaya (yaani plasta ya udongo wa kawaida (PMP), plasta ya saruji na chokaa (CPLC), kaya za matofali ambazo hazijapakwa plasta na ambazo hazijapakwa rangi (BUU) na kaya za paa la nyasi (TH). Baada ya hapo, ni kaya 12 pekee (kati ya kaya 48 za kabla ya IRS) zilizochaguliwa kuendelea kukusanya data ya msongamano wa mbu baada ya mkutano wa IRS. Kulingana na mapendekezo ya WHO, kaya 6 zilichaguliwa kutoka kwa kundi la uingiliaji kati (kaya zinazopokea matibabu ya IRS) na kundi la walinzi (kaya katika vijiji vya uingiliaji kati, wamiliki waliokataa ruhusa ya IRS) [28]. Miongoni mwa kundi la udhibiti (kaya katika vijiji vya jirani ambazo hazikupitia IRS kutokana na ukosefu wa VL), ni kaya 6 pekee zilizochaguliwa kufuatilia msongamano wa mbu kabla na baada ya vipindi viwili vya IRS. Kwa makundi yote matatu ya ufuatiliaji wa msongamano wa mbu (yaani uingiliaji kati, walinzi na udhibiti), kaya zilichaguliwa kutoka kwa makundi matatu ya kiwango cha hatari (yaani chini, ya kati na ya juu; kaya mbili kutoka kila kiwango cha hatari) na sifa za hatari ya HT ziliainishwa (moduli na miundo imeonyeshwa katika Jedwali 1 na Jedwali 2, mtawalia) [29, 30]. Kaya mbili kwa kila kiwango cha hatari zilichaguliwa ili kuepuka makadirio ya msongamano wa mbu na ulinganisho kati ya makundi. Katika kundi la uingiliaji kati, msongamano wa mbu baada ya IRS ulifuatiliwa katika aina mbili za kaya za IRS: kutibiwa kikamilifu (n = 3; kaya 1 kwa kila kiwango cha kundi la hatari) na kutibiwa kwa sehemu (n = 3; kaya 1 kwa kila kiwango cha kundi la hatari). ). kundi la hatari).
Mbu wote waliokamatwa shambani waliokusanywa kwenye mirija ya majaribio walihamishiwa kwenye maabara, na mirija ya majaribio iliuawa kwa kutumia pamba iliyolowekwa kwenye klorofomu. Nzi wa mchanga wa fedha waligawanywa kijinsia na kutengwa na wadudu wengine na mbu kulingana na sifa za kimofolojia kwa kutumia misimbo ya kawaida ya utambulisho [31]. Kisha kamba wote wa kiume na wa kike wa fedha waliwekwa kwenye makopo tofauti katika 80% ya alkoholi. Uzito wa mbu kwa kila mtego/usiku ulihesabiwa kwa kutumia fomula ifuatayo: jumla ya idadi ya mbu waliokusanywa/idadi ya mitego nyepesi iliyowekwa kwa usiku. Asilimia ya mabadiliko katika wingi wa mbu (SFC) kutokana na IRS kwa kutumia DDT na SP ilikadiriwa kwa kutumia fomula ifuatayo [32]:
ambapo A ni wastani wa msingi wa SFC kwa kaya zinazoingilia kati, B ni wastani wa SFC wa IRS kwa kaya zinazoingilia kati, C ni wastani wa msingi wa SFC kwa kaya zinazodhibiti/mlinzi, na D ni wastani wa SFC kwa kaya zinazodhibiti/mlinzi wa IRS.
Matokeo ya athari ya uingiliaji kati, yaliyorekodiwa kama thamani hasi na chanya, yanaonyesha kupungua na kuongezeka kwa SFC baada ya IRS, mtawalia. Ikiwa SFC baada ya IRS ilibaki sawa na SFC ya msingi, athari ya uingiliaji kati ilihesabiwa kama sifuri.
Kulingana na Mpango wa Tathmini ya Viuatilifu wa Shirika la Afya Duniani (WHOPES), unyeti wa kamba asilia wa silverleg kwa dawa za kuulia wadudu DDT na SP ulipimwa kwa kutumia vipimo vya kawaida vya kibiolojia vya ndani ya vitro [33]. Kamba jike wa fedha mwenye afya njema na ambaye hajalishwa (18–25 SF kwa kila kundi) waliathiriwa na dawa za kuulia wadudu zilizopatikana kutoka Universiti Sains Malaysia (USM, Malaysia; zilizoratibiwa na Shirika la Afya Duniani) kwa kutumia Kifaa cha Kujaribu Unyeti wa Viuatilifu cha Shirika la Afya Duniani [4,9, 33,34]. Kila seti ya vipimo vya kibiolojia vya viuatilifu ilijaribiwa mara nane (majaribio manne, kila moja ikiendeshwa kwa wakati mmoja na kipimo). Vipimo vya udhibiti vilifanywa kwa kutumia karatasi iliyojazwa risella (kwa DDT) na mafuta ya silicone (kwa SP) iliyotolewa na USM. Baada ya dakika 60 za kuambukizwa, mbu waliwekwa kwenye mirija ya WHO na kupewa pamba inayofyonza iliyolowekwa kwenye mchanganyiko wa sukari wa 10%. Idadi ya mbu waliouawa baada ya saa 1 na vifo vya mwisho baada ya saa 24 vilizingatiwa. Hali ya upinzani imeelezewa kulingana na miongozo ya Shirika la Afya Duniani: vifo vya 98–100% vinaonyesha uwezekano wa kuathiriwa, 90–98% vinaonyesha upinzani unaowezekana unaohitaji uthibitisho, na <90% vinaonyesha upinzani [33, 34]. Kwa sababu vifo katika kundi la udhibiti vilikuwa kati ya 0 hadi 5%, hakuna marekebisho ya vifo yaliyofanywa.
Ufanisi wa kibiolojia na athari zilizobaki za dawa za kuua wadudu kwenye mchwa asilia chini ya hali ya shamba zilipimwa. Katika kaya tatu za uingiliaji kati (moja kila moja ikiwa na plasta ya udongo wa kawaida au PMP, plasta ya saruji na mipako ya chokaa au CPLC, matofali yasiyopakwa plasta na yasiyopakwa rangi au BUU) wiki 2, 4 na 12 baada ya kunyunyizia dawa. Uchambuzi wa kawaida wa kibiolojia wa WHO ulifanywa kwenye koni zenye mitego ya mwanga. Ilianzishwa [27, 32]. Kupasha joto kaya hakukuzingatiwa kutokana na kuta zisizo sawa. Katika kila uchanganuzi, koni 12 zilitumika katika nyumba zote za majaribio (koni nne kwa kila nyumba, moja kwa kila aina ya uso wa ukuta). Ambatisha koni kwenye kila ukuta wa chumba kwa urefu tofauti: moja katika ngazi ya kichwa (kutoka mita 1.7 hadi 1.8), mbili katika ngazi ya kiuno (kutoka mita 0.9 hadi 1) na moja chini ya goti (kutoka mita 0.3 hadi 0.5). Mbu jike kumi ambao hawajalishwa (10 kwa kila koni; waliokusanywa kutoka kwenye shamba la kudhibiti kwa kutumia kifaa cha kufyonza) waliwekwa katika kila chumba cha koni za plastiki za WHO (koni moja kwa kila aina ya kaya) kama vidhibiti. Baada ya dakika 30 za kuambukizwa, ondoa mbu kwa uangalifu kutoka humo; tumia kifaa cha kufyonza kiwiko na uwahamishie kwenye mirija ya WHO yenye mchanganyiko wa sukari 10% kwa ajili ya kulisha. Vifo vya mwisho baada ya saa 24 vilirekodiwa katika 27 ± 2°C na 80 ± 10% ya unyevunyevu. Viwango vya vifo vyenye alama kati ya 5% na 20% hurekebishwa kwa kutumia fomula ya Abbott [27] kama ifuatavyo:
ambapo P ni vifo vilivyorekebishwa, P1 ni asilimia ya vifo vilivyoonekana, na C ni asilimia ya vifo vya udhibiti. Majaribio yenye vifo vya udhibiti >20% yalitupiliwa mbali na kurudiwa [27, 33].
Utafiti kamili wa kaya ulifanywa katika kijiji cha uingiliaji kati. Eneo la GPS la kila kaya lilirekodiwa pamoja na muundo na aina ya nyenzo, makazi, na hali ya uingiliaji kati. Jukwaa la GIS limeunda hifadhidata ya kidijitali inayojumuisha tabaka za mipaka katika ngazi za kijiji, wilaya, wilaya na jimbo. Maeneo yote ya kaya yameorodheshwa kijiografia kwa kutumia tabaka za nukta za GIS za ngazi ya kijiji, na taarifa zao za sifa zimeunganishwa na kusasishwa. Katika kila eneo la kaya, hatari ilipimwa kulingana na HT, uwezekano wa wadudu waharibifu, na hali ya IRS (Jedwali 1) [11, 26, 29, 30]. Sehemu zote za eneo la kaya kisha zilibadilishwa kuwa ramani za mada kwa kutumia uzani wa umbali kinyume (IDW; azimio kulingana na wastani wa eneo la kaya la mita za mraba 6, nguvu 2, idadi isiyobadilika ya nukta zinazozunguka = 10, kwa kutumia radius ya utafutaji inayobadilika, kichujio cha chini cha kupita). na teknolojia ya uingiliaji kati wa anga ya ujazo [35]. Aina mbili za ramani za hatari za anga za mada ziliundwa: ramani za mada za HT na unyeti wa wadudu waharibifu na ramani za mada za hali ya IRS (ISV na IRSS). Ramani mbili za hatari za kimaudhui kisha ziliunganishwa kwa kutumia uchanganuzi wa uzani uliowekwa juu [36]. Wakati wa mchakato huu, tabaka za rasta ziliwekwa upya katika madarasa ya upendeleo wa jumla kwa viwango tofauti vya hatari (yaani, hatari ya juu, ya kati, na ya chini/hakuna). Kila safu ya rasta iliyowekwa upya ilizidishwa na uzito uliopewa kulingana na umuhimu wa vigezo vinavyounga mkono wingi wa mbu (kulingana na kuenea katika vijiji vya utafiti, maeneo ya kuzaliana kwa mbu, na tabia ya kupumzika na kulisha) [26, 29]. , 30, 37]. Ramani zote mbili za hatari za mada ziliwekwa uzito wa 50:50 kwani zilichangia sawasawa wingi wa mbu (Faili ya ziada 1: Jedwali S2). Kwa kujumlisha ramani za mada za uzani zilizowekwa juu zilizowekwa juu, ramani ya mwisho ya hatari iliyojumuishwa imeundwa na kuonyeshwa kwenye jukwaa la GIS. Ramani ya mwisho ya hatari inawasilishwa na kuelezewa kwa mujibu wa thamani za Kielezo cha Hatari cha Sand Fly (SFRI) zilizohesabiwa kwa kutumia fomula ifuatayo:
Katika fomula, P ni thamani ya faharasa ya hatari, L ni thamani ya jumla ya hatari kwa eneo la kila kaya, na H ni thamani ya juu zaidi ya hatari kwa kaya katika eneo la utafiti. Tuliandaa na kufanya tabaka na uchambuzi wa GIS kwa kutumia ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, Marekani) ili kuunda ramani za hatari.
Tulifanya uchanganuzi mwingi wa urejeshaji ili kuchunguza athari za pamoja za HT, ISV, na IRSS (kama ilivyoelezwa katika Jedwali 1) kwenye msongamano wa mbu wa nyumbani (n = 24). Sifa za makazi na vipengele vya hatari kulingana na uingiliaji kati wa IRS uliorekodiwa katika utafiti huo zilichukuliwa kama vigezo vya maelezo, na msongamano wa mbu ulitumika kama kigezo cha majibu. Uchanganuzi wa urejeshaji wa Poisson wa univariate ulifanywa kwa kila kigezo cha maelezo kinachohusiana na msongamano wa nzi wa mchanga. Wakati wa uchanganuzi wa univariate, vigezo ambavyo havikuwa muhimu na vilikuwa na thamani ya P zaidi ya 15% viliondolewa kwenye uchanganuzi mwingi wa urejeshaji mwingi. Ili kuchunguza mwingiliano, maneno ya mwingiliano kwa michanganyiko yote inayowezekana ya vigezo muhimu (vinavyopatikana katika uchanganuzi mmoja wa univariate) yalijumuishwa kwa wakati mmoja katika uchanganuzi mwingi wa urejeshaji mwingi, na maneno yasiyo na maana yaliondolewa kwenye modeli kwa njia ya hatua kwa hatua ili kuunda modeli ya mwisho.
Tathmini ya hatari katika ngazi ya kaya ilifanywa kwa njia mbili: tathmini ya hatari katika ngazi ya kaya na tathmini ya pamoja ya maeneo ya hatari kwenye ramani. Makadirio ya hatari katika ngazi ya kaya yalikadiriwa kwa kutumia uchambuzi wa uwiano kati ya makadirio ya hatari katika kaya na msongamano wa nzi wa mchanga (uliokusanywa kutoka kwa kaya 6 za walinzi na kaya 6 za kuingilia kati; wiki kabla na baada ya utekelezaji wa IRS). Maeneo ya hatari katika anga yalikadiriwa kwa kutumia wastani wa idadi ya mbu waliokusanywa kutoka kwa kaya tofauti na kulinganishwa kati ya makundi ya hatari (yaani maeneo ya hatari ya chini, ya kati na ya juu). Katika kila raundi ya IRS, kaya 12 (kaya 4 katika kila ngazi tatu za maeneo ya hatari; ukusanyaji wa usiku hufanywa kila baada ya wiki 2, 4, na 12 baada ya IRS) zilichaguliwa bila mpangilio ili kukusanya mbu ili kujaribu ramani kamili ya hatari. Data ile ile ya kaya (yaani HT, VSI, IRSS na wastani wa msongamano wa mbu) ilitumika kujaribu modeli ya mwisho ya urejeshaji. Uchambuzi rahisi wa uwiano ulifanywa kati ya uchunguzi wa shamba na msongamano wa mbu wa kaya uliotabiriwa na modeli.
Takwimu zinazoelezea kama vile wastani, kiwango cha chini, kiwango cha juu, vipindi vya kujiamini vya 95% (CI) na asilimia zilihesabiwa ili kufupisha data inayohusiana na entomolojia na IRS. Idadi/uzito wa wastani na vifo vya wadudu wa fedha (mabaki ya vijidudu vya wadudu) kwa kutumia vipimo vya parametric [sampuli zilizounganishwa t-test (kwa data inayosambazwa kawaida)] na vipimo visivyo vya parametric (cheo kilichosainiwa na Wilcoxon) ili kulinganisha ufanisi kati ya aina za uso majumbani (iee, BUU dhidi ya CPLC, BUU dhidi ya PMP, na CPLC dhidi ya PMP) kwa data isiyosambazwa kawaida). Uchambuzi wote ulifanywa kwa kutumia programu ya SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, Marekani).
Ufikiaji wa kaya katika vijiji vya uingiliaji kati wakati wa raundi za IRS DDT na SP ulihesabiwa. Jumla ya kaya 205 zilipokea IRS katika kila raundi, ikiwa ni pamoja na kaya 179 (87.3%) katika raundi ya DDT na kaya 194 (94.6%) katika raundi ya SP kwa ajili ya udhibiti wa vekta ya VL. Idadi ya kaya zilizotibiwa kikamilifu na dawa za kuulia wadudu ilikuwa kubwa zaidi wakati wa SP-IRS (86.3%) kuliko wakati wa DDT-IRS (52.7%). Idadi ya kaya zilizochagua kutoka IRS wakati wa DDT ilikuwa 26 (12.7%) na idadi ya kaya zilizochagua kutoka IRS wakati wa SP ilikuwa 11 (5.4%). Wakati wa raundi za DDT na SP, idadi ya kaya zilizotibiwa kwa sehemu zilizosajiliwa ilikuwa 71 (34.6% ya jumla ya kaya zilizotibiwa) na kaya 17 (8.3% ya jumla ya kaya zilizotibiwa), mtawalia.
Kulingana na miongozo ya upinzani wa dawa za kuulia wadudu ya WHO, idadi ya kamba wa fedha katika eneo la kuingilia kati ilikuwa katika hatari kubwa ya kuathiriwa na alpha-cypermethrin (0.05%) kwani wastani wa vifo vilivyoripotiwa wakati wa jaribio (saa 24) ulikuwa 100%. Kiwango cha kuangusha kilichoonekana kilikuwa 85.9% (95% CI: 81.1–90.6%). Kwa DDT, kiwango cha kuangusha baada ya saa 24 kilikuwa 22.8% (95% CI: 11.5–34.1%), na wastani wa vifo vya majaribio ya kielektroniki ulikuwa 49.1% (95% CI: 41.9–56.3%). Matokeo yalionyesha kuwa miguu ya fedha ilipata upinzani kamili kwa DDT katika eneo la kuingilia kati.
Katika jedwali Jedwali la 3 linatoa muhtasari wa matokeo ya uchambuzi wa kibiolojia wa koni kwa aina tofauti za nyuso (vipindi tofauti vya muda baada ya IRS) vilivyotibiwa na DDT na SP. Takwimu zetu zilionyesha kuwa baada ya saa 24, dawa zote mbili za kuua wadudu (BUU dhidi ya CPLC: t(2)= – 6.42, P = 0.02; BUU dhidi ya PMP: t(2) = 0.25, P = 0.83; CPLC dhidi ya PMP: t(2)= 1.03, P = 0.41 (kwa DDT-IRS na BUU) CPLC: t(2)= − 5.86, P = 0.03 na PMP: t(2) = 1.42, P = 0.29; IRS, CPLC na PMP: t(2) = 3.01, P = 0.10 na SP: t(2) = 9.70, P = 0.01; viwango vya vifo vilipungua polepole baada ya muda. Kwa SP-IRS: wiki 2 baada ya kunyunyizia dawa kwa aina zote za ukuta (yaani 95.6% kwa ujumla) na wiki 4 baada ya kunyunyizia kuta za CPLC pekee (yaani 82.5). Katika kundi la DDT, vifo vilikuwa chini ya 70% kwa aina zote za ukuta katika vipindi vyote baada ya uchunguzi wa kibiolojia wa IRS. Viwango vya wastani vya vifo vya majaribio kwa DDT na SP baada ya wiki 12 za kunyunyizia vilikuwa 25.1% na 63.2%, mtawalia. Aina tatu za uso, viwango vya juu zaidi vya vifo vya wastani na DDT vilikuwa 61.1% (kwa PMP wiki 2 baada ya IRS), 36.9% (kwa CPLC wiki 4 baada ya IRS), na 28.9% (kwa CPLC wiki 4 baada ya IRS). Viwango vya chini kabisa ni 55% (kwa BUU, wiki 2 baada ya IRS), 32.5% (kwa PMP, wiki 4 baada ya IRS) na 20% (kwa PMP, wiki 4 baada ya IRS); US IRS). Kwa SP, viwango vya juu zaidi vya vifo vya aina zote za uso vilikuwa 97.2% (kwa CPLC, wiki 2 baada ya IRS), 82.5% (kwa CPLC, wiki 4 baada ya IRS), na 67.5% (kwa CPLC, wiki 4 baada ya IRS). Wiki 12 baada ya IRS). IRS ya Marekani). wiki baada ya IRS); viwango vya chini kabisa vilikuwa 94.4% (kwa BUU, wiki 2 baada ya IRS), 75% (kwa PMP, wiki 4 baada ya IRS), na 58.3% (kwa PMP, wiki 12 baada ya IRS). Kwa dawa zote mbili za kuua wadudu, vifo kwenye nyuso zilizotibiwa na PMP vilibadilika haraka zaidi baada ya vipindi vya muda kuliko kwenye nyuso zilizotibiwa na CPLC na BUU.
Jedwali la 4 linatoa muhtasari wa athari za uingiliaji kati (yaani, mabadiliko ya baada ya IRS katika wingi wa mbu) ya raundi za IRS zinazotegemea DDT na SP (Faili la Ziada 1: Mchoro S1). Kwa DDT-IRS, asilimia ya kupungua kwa mende wenye miguu ya fedha baada ya muda wa IRS ilikuwa 34.1% (kwa wiki 2), 25.9% (kwa wiki 4), na 14.1% (kwa wiki 12). Kwa SP-IRS, viwango vya kupungua vilikuwa 90.5% (kwa wiki 2), 66.7% (kwa wiki 4), na 55.6% (kwa wiki 12). Kupungua kwa ukubwa kwa wingi wa kamba wa fedha katika kaya za walinzi wakati wa vipindi vya kuripoti DDT na SP IRS ilikuwa 2.8% (kwa wiki 2) na 49.1% (kwa wiki 2), mtawalia. Wakati wa kipindi cha SP-IRS, kupungua (kabla na baada) kwa pheasants zenye matumbo meupe kulikuwa sawa katika kaya za kunyunyizia dawa (t(2)= – 9.09, P < 0.001) na kaya za sentinel (t(2) = – 1.29, P = 0.33). Juu zaidi ikilinganishwa na DDT-IRS katika vipindi vyote 3 vya muda baada ya IRS. Kwa dawa zote mbili za kuua wadudu, wingi wa wadudu wa fedha uliongezeka katika kaya za sentinel wiki 12 baada ya IRS (yaani, 3.6% na 9.9% kwa SP na DDT, mtawalia). Wakati wa mikutano ya SP na DDT baada ya IRS, kamba 112 na 161 wa fedha walikusanywa kutoka kwa mashamba ya sentinel, mtawalia.
Hakuna tofauti kubwa katika msongamano wa uduvi wa fedha zilizoonekana kati ya vikundi vya kaya (yaani dawa ya kunyunyizia dhidi ya mtunzaji: t(2)= – 3.47, P = 0.07; dawa ya kunyunyizia dhidi ya udhibiti: t(2) = – 2.03 , P = 0.18; mtunzaji dhidi ya udhibiti: wakati wa wiki za IRS baada ya DDT, t(2) = − 0.59, P = 0.62). Kwa upande mwingine, tofauti kubwa katika msongamano wa uduvi wa fedha zilizingatiwa kati ya kikundi cha kunyunyizia na kikundi cha kudhibiti (t(2) = – 11.28, P = 0.01) na kati ya kikundi cha kunyunyizia na kikundi cha kudhibiti (t(2) = – 4, 42, P = 0.05). IRS wiki chache baada ya SP. Kwa SP-IRS, hakuna tofauti kubwa zilizoonekana kati ya familia za mtunzaji na mtunzaji (t(2)= -0.48, P = 0.68). Mchoro 2 unaonyesha wastani wa msongamano wa pheasant wenye tumbo la fedha ulioonekana kwenye mashamba yaliyotibiwa kikamilifu na kwa sehemu na magurudumu ya IRS. Hakukuwa na tofauti kubwa katika msongamano wa pheasant wanaosimamiwa kikamilifu kati ya kaya zinazosimamiwa kikamilifu na kwa sehemu (wastani wa 7.3 na 2.7 kwa kila mtego/usiku). DDT-IRS na SP-IRS, mtawalia), na baadhi ya kaya zilinyunyiziwa dawa zote mbili za kuua wadudu (wastani wa 7.5 na 4.4 kwa usiku kwa DDT-IRS na SP-IRS, mtawalia) (t(2) ≤ 1.0, P > 0.2). Hata hivyo, msongamano wa uduvi wa fedha katika mashamba yaliyonyunyiziwa kikamilifu na kwa sehemu ulitofautiana pakubwa kati ya raundi za SP na DDT IRS (t(2) ≥ 4.54, P ≤ 0.05).
Makadirio ya wastani wa msongamano wa wadudu wanaonuka wenye mabawa ya fedha katika kaya zilizotibiwa kikamilifu na kwa sehemu katika kijiji cha Mahanar, Lavapur, wakati wa wiki 2 kabla ya IRS na wiki 2, 4 na 12 baada ya raundi za IRS, DDT na SP.
Ramani kamili ya hatari ya anga (kijiji cha Lavapur Mahanar; eneo lote: 26,723 km2) ilitengenezwa ili kutambua maeneo ya hatari ya anga ya chini, ya kati na ya juu ili kufuatilia kuibuka na kuibuka tena kwa kamba wa fedha kabla na wiki kadhaa baada ya utekelezaji wa IRS (Michoro 3, 4). . . Alama ya hatari ya juu zaidi kwa kaya wakati wa kuunda ramani ya hatari ya anga ilikadiriwa kuwa "12" (yaani, "8" kwa ramani za hatari zinazotegemea HT na "4" kwa ramani za hatari zinazotegemea VSI na IRSS). Alama ya hatari ya chini kabisa iliyohesabiwa ni "sifuri" au "hakuna hatari" isipokuwa ramani za DDT-VSI na IRSS ambazo zina alama ya chini ya 1. Ramani ya hatari inayotegemea HT ilionyesha kuwa eneo kubwa (yaani 19,994.3 km2; 74.8%) ya kijiji cha Lavapur Mahanar ni eneo lenye hatari kubwa ambapo wakazi wana uwezekano mkubwa wa kukutana na kuibuka tena kwa mbu. Eneo linalofikiwa hutofautiana kati ya maeneo ya juu (DDT 20.2%; SP 4.9%), ya kati (DDT 22.3%; SP 4.6%) na hatari ndogo/isiyo na hatari (DDT 57.5%; SP 90.5) %) (t (2) = 12.7, P < 0.05) kati ya grafu za hatari za DDT na SP-IS na IRSS (Mchoro 3, 4). Ramani ya mwisho ya hatari iliyoandaliwa ilionyesha kuwa SP-IRS ilikuwa na uwezo bora wa kinga kuliko DDT-IRS katika viwango vyote vya maeneo ya hatari ya HT. Eneo la hatari kubwa kwa HT lilipunguzwa hadi chini ya 7% (1837.3 km2) baada ya SP-IRS na eneo kubwa (yaani 53.6%) kuwa eneo la hatari ndogo. Wakati wa kipindi cha DDT-IRS, asilimia ya maeneo yenye hatari kubwa na ndogo yaliyopimwa na ramani ya hatari iliyojumuishwa ilikuwa 35.5% (9498.1 km2) na 16.2% (4342.4 km2), mtawalia. Msongamano wa nzi wa mchanga uliopimwa katika kaya zilizotibiwa na zilizolindwa kabla na wiki kadhaa baada ya utekelezaji wa IRS ulichorwa na kuonyeshwa kwenye ramani ya hatari iliyojumuishwa kwa kila raundi ya IRS (yaani, DDT na SP) (Michoro 3, 4). Kulikuwa na makubaliano mazuri kati ya alama za hatari za kaya na msongamano wa wastani wa kamba wa fedha uliorekodiwa kabla na baada ya IRS (Mchoro 5). Thamani za R2 (P < 0.05) za uchanganuzi wa uthabiti uliohesabiwa kutoka kwa raundi mbili za IRS zilikuwa: 0.78 wiki 2 kabla ya DDT, 0.81 wiki 2 baada ya DDT, 0.78 wiki 4 baada ya DDT, 0.83 baada ya DDT-DDT wiki 12, Jumla ya DDT baada ya SP ilikuwa 0.85, 0.82 wiki 2 kabla ya SP, 0.38 wiki 2 baada ya SP, 0.56 wiki 4 baada ya SP, 0.81 wiki 12 baada ya SP na 0.79 wiki 2 baada ya SP kwa ujumla (Faili la ziada 1: Jedwali S3). Matokeo yalionyesha kuwa athari ya uingiliaji kati wa SP-IRS kwenye HT zote iliongezeka katika wiki 4 baada ya IRS. DDT-IRS ilibaki isiyofaa kwa HT zote katika sehemu zote za wakati baada ya utekelezaji wa IRS. Matokeo ya tathmini ya uwanja wa eneo la ramani jumuishi ya hatari yamefupishwa katika Jedwali la 5. Kwa raundi za IRS, wastani wa wingi wa kamba wenye tumbo la fedha na asilimia ya wingi wote katika maeneo yenye hatari kubwa (yaani, >55%) ulikuwa juu kuliko katika maeneo yenye hatari ndogo na ya kati katika vipindi vyote vya baada ya IRS. Maeneo ya familia za wadudu (yaani zile zilizochaguliwa kwa ajili ya ukusanyaji wa mbu) yamechorwa ramani na kuonyeshwa katika Faili ya Ziada 1: Mchoro S2.
Aina tatu za ramani za hatari za anga zinazotegemea GIS (yaani HT, IS na IRSS na mchanganyiko wa HT, IS na IRSS) ili kutambua maeneo yenye hatari ya kunuka kwa wadudu kabla na baada ya DDT-IRS katika kijiji cha Mahnar, Lavapur, wilaya ya Vaishali (Bihar)
Aina tatu za ramani za hatari za anga zinazotegemea GIS (yaani HT, IS na IRSS na mchanganyiko wa HT, IS na IRSS) ili kutambua maeneo hatarishi ya uduvi wenye madoadoa ya fedha (ikilinganishwa na Kharbang)
Athari za DDT-(a, c, e, g, i) na SP-IRS (b, d, f, h, j) kwenye viwango tofauti vya makundi ya hatari ya aina ya kaya zilihesabiwa kwa kukadiria "R2" kati ya hatari za kaya. Makadirio ya viashiria vya kaya na msongamano wa wastani wa P. argentipes wiki 2 kabla ya utekelezaji wa IRS na wiki 2, 4 na 12 baada ya utekelezaji wa IRS katika kijiji cha Lavapur Mahnar, wilaya ya Vaishali, Bihar
Jedwali la 6 linatoa muhtasari wa matokeo ya uchambuzi wa moja kwa moja wa vipengele vyote vya hatari vinavyoathiri msongamano wa vipande. Vipengele vyote vya hatari (n = 6) vilipatikana kuhusishwa kwa kiasi kikubwa na msongamano wa mbu wa kaya. Ilibainika kuwa kiwango cha umuhimu wa vigezo vyote husika kilizalisha thamani za P chini ya 0.15. Kwa hivyo, vigezo vyote vya maelezo vilihifadhiwa kwa ajili ya uchambuzi mwingi wa urejeshaji. Mchanganyiko unaofaa zaidi wa modeli ya mwisho uliundwa kulingana na vipengele vitano vya hatari: TF, TW, DS, ISV, na IRSS. Jedwali la 7 linaorodhesha maelezo ya vigezo vilivyochaguliwa katika modeli ya mwisho, pamoja na uwiano wa odds zilizorekebishwa, vipindi vya kujiamini vya 95% (CIs), na thamani za P. Mfano wa mwisho ni muhimu sana, ukiwa na thamani ya R2 ya 0.89 (F(5)=27 .9, P<0.001).
TR ilitengwa kutoka kwa modeli ya mwisho kwa sababu haikuwa na umuhimu mkubwa (P = 0.46) pamoja na vigezo vingine vya maelezo. modeli iliyotengenezwa ilitumika kutabiri msongamano wa nzi wa mchanga kulingana na data kutoka kwa kaya 12 tofauti. Matokeo ya uthibitishaji yalionyesha uhusiano mkubwa kati ya msongamano wa mbu ulioonekana shambani na msongamano wa mbu uliotabiriwa na modeli (r = 0.91, P < 0.001).
Lengo ni kuondoa VL kutoka kwa majimbo ya India yaliyoenea ifikapo mwaka wa 2020 [10]. Tangu 2012, India imefanya maendeleo makubwa katika kupunguza matukio na vifo vya VL [10]. Mabadiliko kutoka DDT hadi SP mwaka wa 2015 yalikuwa mabadiliko makubwa katika historia ya IRS huko Bihar, India [38]. Ili kuelewa hatari ya anga ya VL na wingi wa vekta zake, tafiti kadhaa za kiwango cha jumla zimefanywa. Hata hivyo, ingawa usambazaji wa anga wa kuenea kwa VL umepokea umakini unaoongezeka kote nchini, utafiti mdogo umefanywa katika kiwango cha chini. Zaidi ya hayo, katika kiwango cha chini, data si thabiti sana na ni vigumu zaidi kuchambua na kuelewa. Kwa kadri ya ufahamu wetu, utafiti huu ni ripoti ya kwanza kutathmini ufanisi uliobaki na athari ya kuingilia kati ya IRS kwa kutumia dawa za kuua wadudu DDT na SP miongoni mwa HTs chini ya Mpango wa Kitaifa wa Kudhibiti Vekta wa VL huko Bihar (India). Huu pia ni jaribio la kwanza la kutengeneza ramani ya hatari ya anga na modeli ya uchambuzi wa msongamano wa mbu ili kufichua usambazaji wa mbu kwa kiwango cha anga katika kiwango kidogo chini ya hali ya kuingilia kati ya IRS.
Matokeo yetu yalionyesha kuwa matumizi ya SP-IRS katika kaya yalikuwa juu katika kaya zote na kwamba kaya nyingi zilisindikwa kikamilifu. Matokeo ya uchunguzi wa kibiolojia yalionyesha kuwa nzi wa mchanga wa fedha katika kijiji cha utafiti walikuwa nyeti sana kwa beta-cypermethrin lakini walikuwa chini sana kwa DDT. Kiwango cha wastani cha vifo vya kamba wa fedha kutoka DDT ni chini ya 50%, ikionyesha kiwango cha juu cha upinzani dhidi ya DDT. Hii inaendana na matokeo ya tafiti za awali zilizofanywa kwa nyakati tofauti katika vijiji tofauti vya majimbo ya India yenye VL, ikiwa ni pamoja na Bihar [8,9,39,40]. Mbali na unyeti wa dawa za kuulia wadudu, ufanisi uliobaki wa dawa za kuulia wadudu na athari za uingiliaji kati pia ni taarifa muhimu. Muda wa athari zilizobaki ni muhimu kwa mzunguko wa programu. Huamua vipindi kati ya raundi za IRS ili idadi ya watu ibaki salama hadi dawa inayofuata. Matokeo ya uchunguzi wa kibiolojia wa koni yalionyesha tofauti kubwa katika vifo kati ya aina za uso wa ukuta katika nyakati tofauti baada ya IRS. Vifo kwenye nyuso zilizotibiwa na DDT vilikuwa chini ya kiwango cha kuridhisha cha WHO (yaani, ≥80%), ilhali kwenye kuta zilizotibiwa na SP, vifo vilibaki vya kuridhisha hadi wiki ya nne baada ya IRS; Kutokana na matokeo haya, ni wazi kwamba ingawa kamba aina ya silverleg shrimp wanaopatikana katika eneo la utafiti ni nyeti sana kwa SP, ufanisi uliobaki wa SP hutofautiana kulingana na HT. Kama DDT, SP pia haifikii muda wa ufanisi ulioainishwa katika miongozo ya WHO [41, 42]. Ufanisi huu unaweza kuwa kutokana na utekelezaji duni wa IRS (yaani kusogeza pampu kwa kasi inayofaa, umbali kutoka ukutani, kiwango cha kutokwa na ukubwa wa matone ya maji na uwekaji wake ukutani), pamoja na matumizi yasiyo ya busara ya dawa za kuulia wadudu (yaani utayarishaji wa myeyusho) [11,28,43]. Hata hivyo, kwa kuwa utafiti huu ulifanywa chini ya ufuatiliaji na udhibiti mkali, sababu nyingine ya kutofikia tarehe ya mwisho iliyopendekezwa na Shirika la Afya Duniani inaweza kuwa ubora wa SP (yaani, asilimia ya kiambato kinachofanya kazi au "AI") ambayo huunda QC.
Kati ya aina tatu za uso zilizotumika kutathmini uimara wa dawa za kuulia wadudu, tofauti kubwa katika vifo zilionekana kati ya BUU na CPLC kwa dawa mbili za kuulia wadudu. Ugunduzi mwingine mpya ni kwamba CPLC ilionyesha utendaji bora zaidi wa mabaki katika vipindi karibu vyote baada ya kunyunyizia dawa ikifuatiwa na nyuso za BUU na PMP. Hata hivyo, wiki mbili baada ya IRS, PMP ilirekodi viwango vya juu zaidi na vya pili vya vifo kutoka DDT na SP, mtawalia. Matokeo haya yanaonyesha kuwa dawa ya kuulia wadudu iliyowekwa kwenye uso wa PMP haidumu kwa muda mrefu. Tofauti hii katika ufanisi wa mabaki ya dawa za kuulia wadudu kati ya aina za ukuta inaweza kuwa kutokana na sababu mbalimbali, kama vile muundo wa kemikali za ukuta (kuongezeka kwa pH na kusababisha baadhi ya dawa za kuulia wadudu kuvunjika haraka), kiwango cha unyonyaji (juu kwenye kuta za udongo), upatikanaji wa mtengano wa bakteria na kiwango cha uharibifu wa vifaa vya ukuta, pamoja na halijoto na unyevunyevu [44, 45, 46, 47, 48, 49]. Matokeo yetu yanaunga mkono tafiti zingine kadhaa kuhusu ufanisi wa mabaki wa nyuso zilizotibiwa na dawa za kuulia wadudu dhidi ya wadudu mbalimbali wa magonjwa [45, 46, 50, 51].
Makadirio ya kupungua kwa mbu katika kaya zilizotibiwa yalionyesha kuwa SP-IRS ilikuwa na ufanisi zaidi kuliko DDT-IRS katika kudhibiti mbu katika vipindi vyote vya baada ya IRS (P < 0.001). Kwa raundi za SP-IRS na DDT-IRS, viwango vya kupungua kwa kaya zilizotibiwa kutoka wiki 2 hadi 12 vilikuwa 55.6-90.5% na 14.1-34.1%, mtawalia. Matokeo haya pia yalionyesha kuwa athari kubwa kwa wingi wa P. argentipes katika kaya za sentinel zilionekana ndani ya wiki 4 za utekelezaji wa IRS; argentipes ziliongezeka katika raundi zote mbili za IRS wiki 12 baada ya IRS; Hata hivyo, hakukuwa na tofauti kubwa katika idadi ya mbu katika kaya za sentinel kati ya raundi mbili za IRS (P = 0.33). Matokeo kutoka kwa uchanganuzi wa takwimu wa msongamano wa kamba wa fedha kati ya vikundi vya kaya katika kila raundi pia hayakuonyesha tofauti kubwa katika DDT katika vikundi vyote vinne vya kaya (yaani, iliyonyunyiziwa dhidi ya sentinel; iliyonyunyiziwa dhidi ya udhibiti; sentinel dhidi ya udhibiti; kamili dhidi ya sehemu).). Makundi mawili ya familia IRS na SP-IRS (yaani, sentinel dhidi ya udhibiti na kamili dhidi ya sehemu). Hata hivyo, tofauti kubwa katika msongamano wa uduvi wa fedha kati ya raundi za DDT na SP-IRS zilizingatiwa katika mashamba yaliyonyunyiziwa dawa kwa sehemu na kikamilifu. Uchunguzi huu, pamoja na ukweli kwamba athari za uingiliaji kati zilihesabiwa mara nyingi baada ya IRS, unaonyesha kwamba SP inafaa kwa udhibiti wa mbu katika nyumba ambazo zimetibiwa kwa sehemu au kikamilifu, lakini hazijatibiwa. Hata hivyo, ingawa hakukuwa na tofauti kubwa za kitakwimu katika idadi ya mbu katika nyumba za sentinel kati ya raundi za DDT-IRS na SP IRS, wastani wa idadi ya mbu waliokusanywa wakati wa raundi ya DDT-IRS ulikuwa chini ikilinganishwa na raundi ya SP-IRS. .Wingi unazidi wingi. Matokeo haya yanaonyesha kwamba dawa ya kuua wadudu nyeti kwa vekta yenye kiwango cha juu cha IRS miongoni mwa wakazi wa kaya inaweza kuwa na athari ya idadi ya watu kwenye udhibiti wa mbu katika kaya ambazo hazikunyunyiziwa dawa. Kulingana na matokeo, SP ilikuwa na athari bora ya kuzuia dhidi ya kuumwa na mbu kuliko DDT katika siku za kwanza baada ya IRS. Kwa kuongezea, alpha-cypermethrin ni ya kundi la SP, ina muwasho wa mguso na sumu ya moja kwa moja kwa mbu na inafaa kwa IRS [51, 52]. Hii inaweza kuwa moja ya sababu kuu kwa nini alpha-cypermethrin ina athari ndogo katika vituo vya nje. Utafiti mwingine [52] uligundua kuwa ingawa alpha-cypermethrin ilionyesha majibu yaliyopo na viwango vya juu vya kushuka katika majaribio ya maabara na katika vibanda, kiwanja hicho hakikutoa majibu ya kufukuza mbu chini ya hali ya maabara iliyodhibitiwa. tovuti.
Katika utafiti huu, aina tatu za ramani za hatari za anga zilitengenezwa; Makadirio ya hatari za anga za ngazi ya kaya na ngazi ya eneo yalipimwa kupitia uchunguzi wa shambani wa msongamano wa kamba aina ya silverleg. Uchambuzi wa maeneo ya hatari kulingana na HT ulionyesha kuwa maeneo mengi ya vijiji (>78%) ya Lavapur-Mahanara yako katika kiwango cha juu zaidi cha hatari ya kutokea na kuibuka tena kwa nzi wa mchanga. Hii labda ndiyo sababu kuu kwa nini Rawalpur Mahanar VL ni maarufu sana. ISV na IRSS kwa ujumla, pamoja na ramani ya mwisho ya hatari iliyojumuishwa, zilipatikana kutoa asilimia ndogo ya maeneo yaliyo chini ya maeneo yenye hatari kubwa wakati wa raundi ya SP-IRS (lakini si raundi ya DDT-IRS). Baada ya SP-IRS, maeneo makubwa ya maeneo ya hatari ya juu na ya wastani kulingana na GT yalibadilishwa kuwa maeneo ya hatari ya chini (yaani 60.5%; makadirio ya ramani ya hatari iliyojumuishwa), ambayo ni karibu mara nne chini (16.2%) kuliko DDT. - Hali iko kwenye chati ya hatari ya kwingineko ya IRS hapo juu. Matokeo haya yanaonyesha kwamba IRS ndiyo chaguo sahihi la kudhibiti mbu, lakini kiwango cha ulinzi kinategemea ubora wa dawa ya kuua wadudu, unyeti (kwa vekta lengwa), kukubalika (wakati wa IRS) na matumizi yake;
Matokeo ya tathmini ya hatari ya kaya yalionyesha makubaliano mazuri (P < 0.05) kati ya makadirio ya hatari na msongamano wa uduvi wa silverleg waliokusanywa kutoka kwa kaya tofauti. Hii inaonyesha kwamba vigezo vya hatari ya kaya vilivyotambuliwa na alama zao za hatari za kategoria vinafaa vyema kwa kukadiria wingi wa uduvi wa silver ndani. Thamani ya R2 ya uchanganuzi wa makubaliano ya baada ya IRS DDT ilikuwa ≥ 0.78, ambayo ilikuwa sawa au kubwa kuliko thamani ya kabla ya IRS (yaani, 0.78). Matokeo yalionyesha kuwa DDT-IRS ilikuwa na ufanisi katika maeneo yote ya hatari ya HT (yaani, juu, kati, na chini). Kwa raundi ya SP-IRS, tuligundua kuwa thamani ya R2 ilibadilika katika wiki ya pili na ya nne baada ya utekelezaji wa IRS, thamani za wiki mbili kabla ya utekelezaji wa IRS na wiki 12 baada ya utekelezaji wa IRS zilikuwa karibu sawa; Matokeo haya yanaonyesha athari kubwa ya mfiduo wa SP-IRS kwa mbu, ambayo ilionyesha mwelekeo wa kupungua kwa muda baada ya IRS. Athari ya SP-IRS imeangaziwa na kujadiliwa katika sura zilizopita.
Matokeo kutoka kwa ukaguzi wa shambani wa maeneo ya hatari ya ramani iliyokusanywa yalionyesha kuwa wakati wa raundi ya IRS, idadi kubwa zaidi ya uduvi wa fedha walikusanywa katika maeneo yenye hatari kubwa (yaani, >55%), ikifuatiwa na maeneo yenye hatari ya kati na chini. Kwa muhtasari, tathmini ya hatari ya anga inayotegemea GIS imethibitika kuwa chombo bora cha kufanya maamuzi kwa kukusanya tabaka tofauti za data ya anga moja moja au kwa pamoja ili kutambua maeneo yenye hatari ya nzi wa mchanga. Ramani ya hatari iliyoandaliwa hutoa uelewa kamili wa hali za kabla na baada ya kuingilia kati (yaani, aina ya kaya, hali ya IRS, na athari za kuingilia kati) katika eneo la utafiti ambalo linahitaji hatua au uboreshaji wa haraka, haswa katika kiwango kidogo. Hali maarufu sana. Kwa kweli, tafiti kadhaa zimetumia zana za GIS kuchora ramani ya hatari ya maeneo ya kuzaliana kwa wadudu na usambazaji wa magonjwa katika kiwango cha jumla [24, 26, 37].
Sifa za makazi na vipengele vya hatari kwa ajili ya uingiliaji kati unaotegemea IRS zilipimwa kitakwimu kwa ajili ya matumizi katika uchanganuzi wa msongamano wa kamba wa fedha. Ingawa vipengele vyote sita (yaani, TF, TW, TR, DS, ISV, na IRSS) vilihusishwa kwa kiasi kikubwa na wingi wa kamba wa fedha katika uchanganuzi wa univariate, ni kimoja tu kati ya hivyo kilichaguliwa katika modeli ya mwisho ya urejeshaji mwingi kati ya vitano. Matokeo yanaonyesha kuwa sifa za usimamizi wa mateka na vipengele vya uingiliaji kati vya IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS, n.k. katika eneo la utafiti vinafaa kwa ajili ya kufuatilia kuibuka, kupona na uzazi wa kamba wa fedha. Katika uchanganuzi mwingi wa urejeshaji, TR haikuonekana kuwa muhimu na kwa hivyo haikuchaguliwa katika modeli ya mwisho. Mfano wa mwisho ulikuwa muhimu sana, huku vigezo vilivyochaguliwa vikielezea 89% ya msongamano wa kamba wa fedha. Matokeo ya usahihi wa modeli yalionyesha uhusiano mkubwa kati ya msongamano wa kamba wa fedha uliotabiriwa na ulioonekana. Matokeo yetu pia yanaunga mkono tafiti za awali zilizojadili vipengele vya hatari ya kijamii na kiuchumi na makazi vinavyohusiana na kuenea kwa VL na usambazaji wa vekta katika maeneo ya vijijini ya Bihar [15, 29].
Katika utafiti huu, hatukutathmini uwekaji wa dawa za kuulia wadudu kwenye kuta zilizonyunyiziwa dawa na ubora (yaani) wa dawa ya kuulia wadudu inayotumika kwa IRS. Tofauti katika ubora na wingi wa dawa za kuulia wadudu zinaweza kuathiri vifo vya mbu na ufanisi wa hatua za IRS. Hivyo, makadirio ya vifo miongoni mwa aina za uso na athari za uingiliaji kati ya vikundi vya kaya yanaweza kutofautiana na matokeo halisi. Kwa kuzingatia mambo haya, utafiti mpya unaweza kupangwa. Tathmini ya eneo lote lililo hatarini (kwa kutumia ramani ya hatari ya GIS) ya vijiji vya utafiti inajumuisha maeneo wazi kati ya vijiji, ambayo huathiri uainishaji wa maeneo ya hatari (yaani utambuzi wa maeneo) na huenea hadi maeneo tofauti ya hatari; Hata hivyo, utafiti huu ulifanywa kwa kiwango kidogo, kwa hivyo ardhi tupu ina athari ndogo tu kwenye uainishaji wa maeneo ya hatari; Kwa kuongezea, kutambua na kutathmini maeneo tofauti ya hatari ndani ya eneo lote la kijiji kunaweza kutoa fursa ya kuchagua maeneo kwa ajili ya ujenzi mpya wa nyumba za baadaye (hasa uteuzi wa maeneo yenye hatari ndogo). Kwa ujumla, matokeo ya utafiti huu hutoa taarifa mbalimbali ambazo hazijawahi kusomwa kwa kiwango cha hadubini hapo awali. Muhimu zaidi, uwakilishi wa anga wa ramani ya hatari ya kijiji husaidia kutambua na kupanga kaya katika maeneo tofauti ya hatari, ikilinganishwa na tafiti za kawaida za ardhi, njia hii ni rahisi, rahisi, yenye gharama nafuu na haihitaji nguvu kazi nyingi, ikitoa taarifa kwa watunga maamuzi.
Matokeo yetu yanaonyesha kwamba samaki aina ya silverfish wa asili katika kijiji cha utafiti wamepata upinzani (yaani, ni sugu sana) kwa DDT, na kuibuka kwa mbu kulionekana mara baada ya IRS; Alpha-cypermethrin inaonekana kuwa chaguo sahihi kwa udhibiti wa IRS wa vekta za VL kutokana na vifo vyake 100% na ufanisi bora wa kuingilia kati dhidi ya nzi wa silver, pamoja na kukubalika kwake bora kwa jamii ikilinganishwa na DDT-IRS. Hata hivyo, tuligundua kuwa vifo vya mbu kwenye kuta zilizotibiwa na SP vilitofautiana kulingana na aina ya uso; ufanisi duni wa mabaki ulizingatiwa na muda uliopendekezwa na WHO baada ya IRS haukufikiwa. Utafiti huu unatoa sehemu nzuri ya kuanzia kwa majadiliano, na matokeo yake yanahitaji utafiti zaidi ili kubaini sababu halisi. Usahihi wa utabiri wa modeli ya uchambuzi wa msongamano wa nzi wa mchanga ulionyesha kuwa mchanganyiko wa sifa za makazi, unyeti wa wadudu wa wadudu wa wadudu na hali ya IRS vinaweza kutumika kukadiria msongamano wa nzi wa mchanga katika vijiji vilivyoenea vya VL huko Bihar. Utafiti wetu pia unaonyesha kuwa uchoraji wa pamoja wa hatari ya anga unaotegemea GIS (kiwango cha jumla) unaweza kuwa zana muhimu ya kutambua maeneo ya hatari ili kufuatilia kuibuka na kuibuka tena kwa wingi wa mchanga kabla na baada ya mikutano ya IRS. Zaidi ya hayo, ramani za hatari za anga hutoa uelewa kamili wa kiwango na asili ya maeneo ya hatari katika viwango tofauti, ambayo hayawezi kusomwa kupitia tafiti za kawaida za uwanjani na mbinu za kawaida za ukusanyaji wa data. Taarifa za hatari za anga zilizokusanywa kupitia ramani za GIS zinaweza kuwasaidia wanasayansi na watafiti wa afya ya umma kuunda na kutekeleza mikakati mipya ya udhibiti (yaani uingiliaji kati mmoja au udhibiti jumuishi wa vekta) ili kufikia makundi tofauti ya kaya kulingana na asili ya viwango vya hatari. Zaidi ya hayo, ramani ya hatari husaidia kuboresha mgao na matumizi ya rasilimali za udhibiti kwa wakati na mahali sahihi ili kuboresha ufanisi wa programu.
Shirika la Afya Duniani. Magonjwa ya kitropiki yaliyopuuzwa, mafanikio yaliyofichwa, fursa mpya. 2009. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf. Tarehe iliyofikiwa: Machi 15, 2014
Shirika la Afya Duniani. Udhibiti wa leishmaniasis: ripoti ya mkutano wa Kamati ya Wataalamu ya Shirika la Afya Duniani kuhusu Udhibiti wa Leishmaniasis. 2010. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf. Tarehe iliyofikiwa: Machi 19, 2014
Singh S. Mabadiliko ya mitindo katika epidemiolojia, uwasilishaji wa kimatibabu na utambuzi wa leishmania na maambukizi ya VVU kwa pamoja nchini India. Int J Inf Dis. 2014;29:103–12.
Programu ya Kitaifa ya Kudhibiti Magonjwa Yanayoenezwa na Wadudu (NVBDCP). Kuharakisha mpango wa uharibifu wa Kala Azar. 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf. Tarehe ya kufikia: Aprili 17, 2018
Muniaraj M. Kwa matumaini madogo ya kutokomeza kala-azar (visceral leishmaniasis) ifikapo mwaka 2010, ambayo milipuko yake hutokea mara kwa mara nchini India, je, hatua za kudhibiti wadudu au maambukizi ya virusi vya upungufu wa kinga mwilini mwa binadamu au matibabu yanapaswa kulaumiwa? Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP Mkakati mpya wa kutokomeza kala azar katika maeneo ya vijijini ya Bihar. Jarida la Utafiti wa Kimatibabu la India. 2007;126:447–51.
Muda wa chapisho: Mei-20-2024