การประเมินผลกระทบร่วมกันของประเภทครัวเรือนและประสิทธิภาพของยาฆ่าแมลงต่อการควบคุมแมลงพาหะแบบคาลาอาซาร์โดยใช้การพ่นสารตกค้างภายในอาคาร: กรณีศึกษาในรัฐพิหารตอนเหนือ ประเทศอินเดีย ปรสิตและแมลงพาหะ |

การพ่นสารตกค้างในอาคาร (IRS) เป็นแนวทางหลักในการควบคุมพาหะโรคไลชมาเนียในอวัยวะภายใน (VL) ในอินเดีย เราทราบเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับผลกระทบของการควบคุม IRS ต่อครัวเรือนประเภทต่างๆ ที่นี่ เราจะประเมินว่าการใช้ IRS ในการกำจัดแมลงมีผลตกค้างและการแทรกแซงเท่ากันหรือไม่สำหรับครัวเรือนทุกประเภทในหมู่บ้าน นอกจากนี้ เรายังพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบผสมผสานและแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงโดยอิงจากลักษณะของครัวเรือน ความไวต่อยาฆ่าแมลง และสถานะของ IRS เพื่อตรวจสอบการกระจายตัวของพาหะในเชิงพื้นที่และเวลาในระดับจุลภาค
การศึกษานี้ดำเนินการในหมู่บ้านสองแห่งของเขต Mahnar ในเขต Vaishali ของ Bihar การควบคุมพาหะ VL (P. argentipes) โดยใช้ IRS โดยใช้สารกำจัดแมลงสองชนิด (dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50%) และสารไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP 5%) ได้รับการประเมิน ประสิทธิภาพการตกค้างชั่วคราวของสารกำจัดแมลงบนผนังประเภทต่างๆ ได้รับการประเมินโดยใช้วิธีชีววิเคราะห์แบบกรวยตามคำแนะนำขององค์การอนามัยโลก ความไวของปลาเงินพื้นเมืองต่อสารกำจัดแมลงได้รับการตรวจสอบโดยใช้ชีววิเคราะห์ในหลอดทดลอง ความหนาแน่นของยุงก่อนและหลัง IRS ในที่อยู่อาศัยและสถานสงเคราะห์สัตว์ได้รับการตรวจสอบโดยใช้กับดักแสงที่ติดตั้งโดยศูนย์ควบคุมและป้องกันโรคตั้งแต่เวลา 18.00 น. ถึง 06.00 น. แบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงได้รับการพัฒนาโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยแบบลอจิสติกส์เชิงพหุคูณ เทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ที่อิงตาม GIS ถูกนำมาใช้เพื่อทำแผนที่การกระจายของความไวต่อยาฆ่าแมลงตามประเภทครัวเรือน และสถานะ IRS ของครัวเรือนถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายการกระจายเชิงพื้นที่และเวลาของกุ้งเงิน
ยุงลายเงินมีความไวต่อ SP มาก (100%) แต่มีการต้านทาน DDT สูง โดยมีอัตราการตาย 49.1% มีรายงานว่า SP-IRS ได้รับการยอมรับจากสาธารณชนดีกว่า DDT-IRS ในครัวเรือนทุกประเภท ประสิทธิภาพที่เหลือแตกต่างกันไปตามพื้นผิวผนังที่แตกต่างกัน ไม่มียาฆ่าแมลงชนิดใดที่ตรงตามระยะเวลาการออกฤทธิ์ที่แนะนำโดย IRS ขององค์การอนามัยโลก ในทุกช่วงเวลาหลังจาก IRS การลดลงของแมลงเหม็นเนื่องจาก SP-IRS นั้นมากกว่าระหว่างกลุ่มครัวเรือน (เช่น ผู้พ่นยาและผู้เฝ้าระวัง) เมื่อเทียบกับ DDT-IRS แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่รวมแสดงให้เห็นว่า SP-IRS มีผลในการควบคุมยุงได้ดีกว่า DDT-IRS ในพื้นที่เสี่ยงประเภทครัวเรือนทั้งหมด การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกหลายระดับระบุปัจจัยเสี่ยงห้าประการที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับความหนาแน่นของกุ้งลายเงิน
ผลลัพธ์นี้จะช่วยให้เข้าใจแนวทางปฏิบัติของ IRS ในการควบคุมโรคลีชมาเนียในอวัยวะภายในในรัฐพิหารได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งอาจช่วยเป็นแนวทางสำหรับความพยายามในอนาคตในการปรับปรุงสถานการณ์ดังกล่าว
โรค Leishmania ในอวัยวะภายใน (Visceral leishmaniasis หรือ Kala-azar) เป็นโรคประจำถิ่นที่แพร่กระจายผ่านแมลงเขตร้อนซึ่งถูกละเลย เกิดจากปรสิตโปรโตซัวในสกุล Leishmania ในอนุทวีปอินเดีย (IS) ซึ่งมนุษย์เป็นแหล่งกักเก็บเชื้อเพียงแหล่งเดียว ปรสิต (เช่น Leishmania donovani) จะแพร่สู่มนุษย์ผ่านการกัดของยุงตัวเมียที่ติดเชื้อ (Phlebotomus argentipes) [1, 2] ในอินเดีย VL พบได้มากใน 4 รัฐตอนกลางและตะวันออก ได้แก่ พิหาร ฌารขัณฑ์ เบงกอลตะวันตก และอุตตรประเทศ นอกจากนี้ ยังมีรายงานการระบาดในรัฐมัธยประเทศ (อินเดียตอนกลาง) คุชราต (อินเดียตะวันตก) ทมิฬนาฑู และเกรละ (อินเดียใต้) รวมถึงในพื้นที่ใต้หิมาลัยของอินเดียตอนเหนือ เช่น หิมาจัลประเทศและชัมมูและแคชเมียร์ 3] ในบรรดารัฐที่เป็นโรคประจำถิ่น พิหารเป็นโรคประจำถิ่นในระดับสูง โดยมี 33 เขตที่ได้รับผลกระทบจากโรค VL คิดเป็นมากกว่า 70% ของผู้ป่วยทั้งหมดในอินเดียทุกปี [4] ประชากรประมาณ 99 ล้านคนในภูมิภาคนี้มีความเสี่ยง โดยมีอุบัติการณ์เฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 6,752 ราย (2013-2017)
ในรัฐพิหารและส่วนอื่นๆ ของอินเดีย ความพยายามในการควบคุม VL อาศัยกลยุทธ์หลักสามประการ ได้แก่ การตรวจพบผู้ป่วยในระยะเริ่มต้น การรักษาที่มีประสิทธิภาพ และการควบคุมพาหะนำโรคโดยใช้การพ่นยาฆ่าแมลงในร่ม (IRS) ในบ้านและสถานสงเคราะห์สัตว์ [ 4 , 5 ] จากผลข้างเคียงของการรณรงค์ต่อต้านมาเลเรีย IRS สามารถควบคุม VL ได้สำเร็จในช่วงทศวรรษ 1960 โดยใช้ไดคลอโรไดฟีนิลไตรคลอโรอีเทน (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) และการควบคุมตามโปรแกรมก็สามารถควบคุม VL ได้สำเร็จในปี 1977 และ 1992 [5 , 6] อย่างไรก็ตาม การศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ยืนยันว่ากุ้งท้องเงินได้พัฒนาความต้านทานต่อ DDT อย่างกว้างขวาง [4,7,8] ในปี 2015 โครงการควบคุมโรคติดต่อจากแมลงแห่งชาติ (NVBDCP, นิวเดลี) เปลี่ยน IRS จาก DDT เป็นไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP; อัลฟาไซเปอร์เมทริน 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9] องค์การอนามัยโลก (WHO) ตั้งเป้าหมายที่จะกำจัด VL ภายในปี 2020 (กล่าวคือ น้อยกว่า 1 กรณีต่อประชากร 10,000 คนต่อปีในระดับถนน/บล็อก) [10] การศึกษามากมายแสดงให้เห็นว่า IRS มีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการควบคุมพาหะอื่นๆ ในการลดความหนาแน่นของแมลงวันทราย [11,12,13] แบบจำลองล่าสุดยังทำนายด้วยว่าในสถานการณ์ที่มีการระบาดสูง (กล่าวคือ อัตราการระบาดก่อนการควบคุมคือ 5 ต่อ 10,000) IRS ที่มีประสิทธิภาพซึ่งครอบคลุม 80% ของครัวเรือนจะบรรลุเป้าหมายการกำจัดได้เร็วกว่าหนึ่งถึงสามปี [14] VL ส่งผลกระทบต่อชุมชนชนบทที่ยากจนที่สุดในพื้นที่ที่มีโรคระบาด และการควบคุมพาหะของพวกเขาอาศัย IRS เพียงอย่างเดียว แต่ผลกระทบที่เหลือของมาตรการควบคุมนี้ต่อครัวเรือนประเภทต่างๆ ยังไม่เคยได้รับการศึกษาในภาคสนามในพื้นที่ที่มีการแทรกแซง [15, 16] นอกจากนี้ หลังจากทำงานอย่างหนักเพื่อต่อสู้กับ VL โรคระบาดในหมู่บ้านบางแห่งกินเวลานานหลายปีและกลายเป็นจุดวิกฤต [17] ดังนั้น จึงจำเป็นต้องประเมินผลกระทบที่เหลือของ IRS ต่อการติดตามความหนาแน่นของยุงในครัวเรือนประเภทต่างๆ นอกจากนี้ การทำแผนที่ความเสี่ยงเชิงภูมิสารสนเทศในระดับจุลภาคจะช่วยให้เข้าใจและควบคุมประชากรยุงได้ดีขึ้น แม้หลังจากการแทรกแซง ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) เป็นการผสมผสานเทคโนโลยีการทำแผนที่ดิจิทัลที่ช่วยให้จัดเก็บ ซ้อนทับ จัดการ วิเคราะห์ ดึงข้อมูล และแสดงภาพชุดข้อมูลสิ่งแวดล้อมทางภูมิศาสตร์และข้อมูลประชากรสังคมที่แตกต่างกันเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ [18, 19, 20] ระบบกำหนดตำแหน่งทั่วโลก (GPS) ใช้เพื่อศึกษาตำแหน่งเชิงพื้นที่ของส่วนประกอบของพื้นผิวโลก [21, 22] เครื่องมือและเทคนิคการสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่ที่ใช้ GIS และ GPS ได้ถูกนำไปใช้ในหลายๆ ด้านระบาดวิทยา เช่น การประเมินโรคเชิงพื้นที่และเชิงเวลาและการคาดการณ์การระบาด การดำเนินการและการประเมินกลยุทธ์การควบคุม ปฏิสัมพันธ์ระหว่างเชื้อโรคกับปัจจัยสิ่งแวดล้อม และการทำแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ [20,23,24,25,26] ข้อมูลที่รวบรวมและได้มาจากแผนที่ความเสี่ยงเชิงภูมิสารสนเทศสามารถอำนวยความสะดวกในการควบคุมอย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ
การศึกษานี้ประเมินประสิทธิภาพและผลกระทบที่เหลือของการแทรกแซงด้วย DDT และ SP-IRS ในระดับครัวเรือนภายใต้โครงการควบคุมพาหะ VL แห่งชาติในพิหาร ประเทศอินเดีย วัตถุประสงค์เพิ่มเติมคือการพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ร่วมกับแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงโดยอิงจากลักษณะที่อยู่อาศัย ความอ่อนไหวต่อพาหะของยาฆ่าแมลง และสถานะ IRS ของครัวเรือน เพื่อตรวจสอบลำดับชั้นของการกระจายตัวในเชิงพื้นที่และเวลาของยุงขนาดเล็ก
การศึกษาได้ดำเนินการในเขต Mahnar ของเขต Vaishali บนฝั่งเหนือของแม่น้ำคงคา (รูปที่ 1) Makhnar เป็นพื้นที่ที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่นสูง โดยมีผู้ป่วย VL เฉลี่ย 56.7 รายต่อปี (170 รายในปี 2012-2014) อัตราการเกิดโรคประจำปีอยู่ที่ 2.5–3.7 รายต่อประชากร 10,000 คน มีการเลือกหมู่บ้านสองแห่ง ได้แก่ Chakeso เป็นแหล่งควบคุม (รูปที่ 1d1 ไม่มีผู้ป่วย VL ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา) และ Lavapur Mahanar เป็นแหล่งที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่น (รูปที่ 1d2 มีการระบาดของโรคประจำถิ่นสูง โดยมีผู้ป่วย 5 รายขึ้นไปต่อประชากร 1,000 คนต่อปี) ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา) มีการเลือกหมู่บ้านตามเกณฑ์หลักสามประการ ได้แก่ ที่ตั้งและการเข้าถึง (กล่าวคือ ตั้งอยู่ริมแม่น้ำที่เข้าถึงได้ง่ายตลอดทั้งปี) ลักษณะทางประชากร และจำนวนครัวเรือน (กล่าวคือ อย่างน้อย 200 ครัวเรือน Chaqueso มีครัวเรือน 202 และ 204 ครัวเรือนที่มีขนาดครัวเรือนเฉลี่ย) 4.9 และ 5.1 คน) และลาวาปูร์ มาฮานาร์ ตามลำดับ) และประเภทครัวเรือน (HT) และลักษณะการกระจายตัว (เช่น HT แบบผสมที่กระจายแบบสุ่ม) หมู่บ้านศึกษาทั้งสองแห่งตั้งอยู่ห่างจากเมืองมัคห์นาร์และโรงพยาบาลประจำเขต 500 เมตร การศึกษาแสดงให้เห็นว่าผู้อยู่อาศัยในหมู่บ้านศึกษามีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในกิจกรรมการวิจัย บ้านในหมู่บ้านฝึกอบรม [ประกอบด้วยห้องนอน 1-2 ห้องพร้อมระเบียงติด 1 แห่ง ห้องครัว 1 ห้อง ห้องน้ำ 1 ห้อง และโรงนา 1 หลัง (ติดหรือแยก)] ประกอบด้วยผนังอิฐ/ดินเหนียวและพื้นอะโดบี ผนังอิฐฉาบปูนด้วยปูนขาว และพื้นซีเมนต์ ผนังอิฐไม่ฉาบปูนและไม่ทาสี พื้นดินเหนียว และหลังคาฟาง ภูมิภาคไวศลีทั้งหมดมีภูมิอากาศกึ่งร้อนชื้น มีฤดูฝน (กรกฎาคมถึงสิงหาคม) และฤดูแล้ง (พฤศจิกายนถึงธันวาคม) ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปีอยู่ที่ 720.4 มม. (ช่วง 736.5-1076.7 มม.) ความชื้นสัมพัทธ์ 65±5% (ช่วง 16-79%) อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนอยู่ที่ 17.2-32.4°C เดือนพฤษภาคมและมิถุนายนเป็นเดือนที่อุ่นที่สุด (อุณหภูมิ 39–44°C) ส่วนเดือนมกราคมเป็นเดือนที่หนาวที่สุด (7–22°C)
แผนที่พื้นที่ศึกษาแสดงที่ตั้งของแคว้นพิหารบนแผนที่ของอินเดีย (ก) และที่ตั้งของเขตไวศาลีบนแผนที่ของแคว้นพิหาร (ข) เขตมักห์นาร์ (ค) เลือกหมู่บ้านสองแห่งสำหรับการศึกษา ได้แก่ หมู่บ้านชาเกโซเป็นพื้นที่ควบคุม และหมู่บ้านลาวาปูร์มักห์นาร์เป็นพื้นที่แทรกแซง
ในฐานะส่วนหนึ่งของโครงการควบคุม Kalaazar แห่งชาติ คณะกรรมการสุขภาพของสมาคม Bihar (SHSB) ได้ดำเนินการจัดทำ IRS ประจำปี 2 รอบในปี 2558 และ 2559 (รอบแรก กุมภาพันธ์-มีนาคม รอบที่สอง มิถุนายน-กรกฎาคม)[4] เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถดำเนินกิจกรรม IRS ทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพ สถาบันการแพทย์ Rajendra Memorial (RMRIMS; Bihar) เมือง Patna ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Indian Council of Medical Research (ICMR; นิวเดลี) จึงได้จัดทำแผนปฏิบัติการย่อย หมู่บ้าน IRS ได้รับการคัดเลือกโดยพิจารณาจากเกณฑ์หลัก 2 ประการ ได้แก่ ประวัติของผู้ป่วย VL และ retrodermal kala-azar (RPKDL) ในหมู่บ้าน (กล่าวคือ หมู่บ้านที่มีผู้ป่วย 1 รายขึ้นไปในช่วงเวลาใดก็ได้ในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา รวมถึงปีที่ดำเนินการ) หมู่บ้านที่ไม่เป็นโรคประจำถิ่นที่อยู่รอบ ๆ “จุดเสี่ยง” (เช่น หมู่บ้านที่มีการรายงานผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องเป็นเวลา ≥ 2 ปีหรือ ≥ 2 รายต่อประชากร 1,000 คน) และหมู่บ้านที่เป็นโรคประจำถิ่นแห่งใหม่ (ไม่มีผู้ป่วยในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา) หมู่บ้านในปีสุดท้ายของปีการดำเนินการที่รายงานใน [17] หมู่บ้านใกล้เคียงที่ดำเนินการจัดเก็บภาษีแห่งชาติรอบแรก หมู่บ้านใหม่ยังรวมอยู่ในแผนปฏิบัติการจัดเก็บภาษีแห่งชาติรอบที่สองด้วย ในปี 2558 มีการดำเนินการจัดเก็บภาษีประจำปีโดยใช้ DDT (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) สองรอบในหมู่บ้านที่ศึกษาการแทรกแซง ตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นมา มีการดำเนินการจัดเก็บภาษีประจำปีโดยใช้ไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP; อัลฟาไซเปอร์เมทริน 5% VP, 25 mg ai/m2) การพ่นยาทำได้โดยใช้ปั๊ม Hudson Xpert (13.4 ลิตร) พร้อมตะแกรงกรองแรงดัน วาล์วควบคุมการไหล (1.5 บาร์) และหัวฉีดแบบแบน 8002 สำหรับพื้นผิวพรุน [27] ICMR-RMRIMS เมืองปัตนา (รัฐพิหาร) ตรวจสอบ IRS ในระดับครัวเรือนและหมู่บ้าน และให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ IRS แก่ชาวบ้านผ่านไมโครโฟนภายใน 1-2 วันแรก ทีม IRS แต่ละทีมจะมีเครื่องตรวจสอบ (ซึ่งจัดทำโดย RMRIMS) เพื่อติดตามการทำงานของทีม IRS ผู้ตรวจการแผ่นดินและทีม IRS ถูกส่งไปทุกครัวเรือนเพื่อแจ้งข้อมูลและสร้างความมั่นใจแก่หัวหน้าครัวเรือนเกี่ยวกับผลประโยชน์ของ IRS ในระหว่างการสำรวจ IRS สองรอบ พบว่าการครอบคลุมครัวเรือนโดยรวมในหมู่บ้านที่ศึกษาครอบคลุมอย่างน้อย 80% [4] สถานะการฉีดพ่น (กล่าวคือ ไม่ฉีดพ่น ฉีดพ่นบางส่วน และฉีดพ่นเต็มที่ กำหนดไว้ในไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S1) ได้รับการบันทึกไว้สำหรับครัวเรือนทั้งหมดในหมู่บ้านแทรกแซงในระหว่าง IRS ทั้งสองรอบ
การศึกษาได้ดำเนินการตั้งแต่เดือนมิถุนายน 2558 ถึงกรกฎาคม 2559 IRS ใช้ศูนย์โรคสำหรับการติดตามก่อนการแทรกแซง (เช่น 2 สัปดาห์ก่อนการแทรกแซง การสำรวจพื้นฐาน) และหลังการแทรกแซง (เช่น 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังการแทรกแซง การสำรวจติดตามผล) การควบคุมความหนาแน่น และการป้องกันแมลงวันทรายในแต่ละรอบของ IRS ในแต่ละครัวเรือน กับดักแสงหนึ่งคืน (เช่น ตั้งแต่ 18.00 ถึง 18.00 น.) [28] กับดักแสงได้ถูกติดตั้งในห้องนอนและที่พักพิงสัตว์ ในหมู่บ้านที่ดำเนินการศึกษาการแทรกแซง ครัวเรือน 48 ครัวเรือนได้รับการทดสอบความหนาแน่นของแมลงวันทรายก่อน IRS (12 ครัวเรือนต่อวันเป็นเวลา 4 วันติดต่อกันจนถึงวันก่อน IRS) มีการเลือกครัวเรือน 12 ครัวเรือนสำหรับกลุ่มครัวเรือนหลัก 4 กลุ่ม (เช่น ครัวเรือนที่ฉาบปูนธรรมดา (PMP) ครัวเรือนที่ฉาบปูนด้วยซีเมนต์และผนังปูนขาว (CPLC) ครัวเรือนที่ก่ออิฐไม่ฉาบปูนและไม่ทาสี (BUU) และครัวเรือนที่มุงหลังคาด้วยฟาง (TH)) หลังจากนั้น มีการเลือกครัวเรือนเพียง 12 ครัวเรือน (จากทั้งหมด 48 ครัวเรือนก่อนเข้าร่วมโครงการ IRS) เพื่อดำเนินการเก็บข้อมูลความหนาแน่นของยุงต่อไปหลังจากการประชุม IRS ตามคำแนะนำของ WHO มีการเลือกครัวเรือน 6 ​​ครัวเรือนจากกลุ่มแทรกแซง (ครัวเรือนที่ได้รับการรักษาจาก IRS) และกลุ่มเฝ้าระวัง (ครัวเรือนในหมู่บ้านแทรกแซง เจ้าของที่ปฏิเสธคำอนุญาตจาก IRS) [28] ในกลุ่มควบคุม (ครัวเรือนในหมู่บ้านใกล้เคียงที่ไม่ได้รับ IRS เนื่องจากไม่มี VL) มีการเลือกครัวเรือนเพียง 6 ครัวเรือนเพื่อติดตามความหนาแน่นของยุงก่อนและหลังการประชุม IRS 2 ครั้ง สำหรับกลุ่มการติดตามความหนาแน่นของยุงทั้งสามกลุ่ม (เช่น กลุ่มแทรกแซง กลุ่มเฝ้าระวัง และกลุ่มควบคุม) ครัวเรือนจะถูกเลือกจากกลุ่มความเสี่ยงสามกลุ่ม (เช่น ต่ำ กลาง และสูง สองครัวเรือนจากแต่ละระดับความเสี่ยง) และลักษณะความเสี่ยงของ HT จะถูกจำแนก (โมดูลและโครงสร้างแสดงไว้ในตารางที่ 1 และตารางที่ 2 ตามลำดับ) [29, 30] ครัวเรือนสองครัวเรือนต่อระดับความเสี่ยงถูกเลือกเพื่อหลีกเลี่ยงการประมาณความหนาแน่นของยุงที่ไม่เป็นกลางและการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม ในกลุ่มแทรกแซง ความหนาแน่นของยุงหลัง IRS ถูกติดตามในครัวเรือน IRS สองประเภท: ได้รับการรักษาอย่างเต็มที่ (n = 3; 1 ครัวเรือนต่อระดับกลุ่มความเสี่ยง) และได้รับการรักษาบางส่วน (n = 3; 1 ครัวเรือนต่อระดับกลุ่มความเสี่ยง)
ยุงที่จับได้จากภาคสนามทั้งหมดที่เก็บได้ในหลอดทดลองจะถูกย้ายไปยังห้องปฏิบัติการ และหลอดทดลองจะถูกฆ่าโดยใช้สำลีชุบคลอโรฟอร์ม ยุงลายเงินจะถูกแยกเพศและแยกจากแมลงและยุงชนิดอื่นตามลักษณะทางสัณฐานวิทยาโดยใช้รหัสประจำตัวมาตรฐาน [31] จากนั้นกุ้งเงินตัวผู้และตัวเมียทั้งหมดจะถูกบรรจุกระป๋องแยกกันในแอลกอฮอล์ 80% ความหนาแน่นของยุงต่อกับดัก/คืนถูกคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: จำนวนยุงทั้งหมดที่เก็บได้/จำนวนกับดักแสงที่ตั้งต่อคืน การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ของความอุดมสมบูรณ์ของยุง (SFC) อันเนื่องมาจาก IRS โดยใช้ DDT และ SP ถูกประมาณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ [32]:
โดยที่ A คือค่าเฉลี่ย SFC พื้นฐานสำหรับครัวเรือนที่ได้รับการแทรกแซง B คือค่าเฉลี่ย SFC ของ IRS สำหรับครัวเรือนที่ได้รับการแทรกแซง C คือค่าเฉลี่ย SFC พื้นฐานสำหรับครัวเรือนควบคุม/ครัวเรือนเฝ้าระวัง และ D คือค่าเฉลี่ย SFC สำหรับครัวเรือนควบคุม/ครัวเรือนเฝ้าระวังของ IRS
ผลลัพธ์ของผลการแทรกแซงที่บันทึกเป็นค่าลบและค่าบวก บ่งชี้ว่า SFC ลดลงและเพิ่มขึ้นหลัง IRS ตามลำดับ หาก SFC หลัง IRS ยังคงเท่าเดิมกับ SFC พื้นฐาน ผลการแทรกแซงจะคำนวณเป็นศูนย์
ตามโครงการประเมินสารกำจัดศัตรูพืชขององค์การอนามัยโลก (WHOPES) ความไวของกุ้งก้ามกรามเงินพื้นเมืองต่อสารกำจัดศัตรูพืช DDT และ SP ได้รับการประเมินโดยใช้การทดลองทางชีวภาพในหลอดทดลองมาตรฐาน [33] กุ้งก้ามกรามเงินตัวเมียที่แข็งแรงและไม่ได้ให้อาหาร (18–25 SF ต่อกลุ่ม) ได้รับสารกำจัดศัตรูพืชที่ได้จาก Universiti Sains Malaysia (USM, มาเลเซีย; ประสานงานโดยองค์การอนามัยโลก) โดยใช้ชุดทดสอบความไวต่อสารกำจัดศัตรูพืชขององค์การอนามัยโลก [4,9, 33,34] การทดสอบทางชีวภาพของสารกำจัดศัตรูพืชแต่ละชุดได้รับการทดสอบ 8 ครั้ง (ทดสอบซ้ำ 4 ครั้ง โดยแต่ละครั้งดำเนินการพร้อมกันกับชุดควบคุม) การทดสอบควบคุมดำเนินการโดยใช้กระดาษที่ชุบด้วยริเซลลา (สำหรับ DDT) และน้ำมันซิลิโคน (สำหรับ SP) ที่จัดเตรียมโดย USM ไว้ล่วงหน้า หลังจากสัมผัสเป็นเวลา 60 นาที ให้ใส่ยุงในหลอดทดลองขององค์การอนามัยโลกและใส่สำลีซับน้ำที่แช่ในสารละลายน้ำตาล 10% สังเกตจำนวนยุงที่ถูกฆ่าหลังจาก 1 ชั่วโมงและอัตราการตายในที่สุดหลังจาก 24 ชั่วโมง สถานะการดื้อยาได้รับการอธิบายตามแนวทางขององค์การอนามัยโลก โดยอัตราการเสียชีวิต 98–100% บ่งชี้ถึงความไวต่อยา 90–98% บ่งชี้ถึงการดื้อยาที่อาจต้องได้รับการยืนยัน และน้อยกว่า 90% บ่งชี้ถึงการดื้อยา [33, 34] เนื่องจากอัตราการเสียชีวิตในกลุ่มควบคุมอยู่ระหว่าง 0 ถึง 5% จึงไม่มีการปรับอัตราการเสียชีวิต
การประเมินประสิทธิภาพทางชีวภาพและผลตกค้างของยาฆ่าแมลงต่อปลวกพื้นเมืองภายใต้สภาพพื้นที่ ได้รับการประเมินในครัวเรือนที่ทดลอง 3 แห่ง (ครัวเรือนละ 1 หลังฉาบปูนดินเหนียวธรรมดาหรือ PMP ฉาบปูนซีเมนต์และเคลือบปูนขาวหรือ CPLC อิฐไม่ฉาบปูนและไม่ทาสีหรือ BUU) หลังจากฉีดพ่น 2, 4 และ 12 สัปดาห์ ได้ทำการทดสอบทางชีวภาพมาตรฐานของ WHO กับกรวยที่มีกับดักแสง [27, 32] ไม่รวมระบบทำความร้อนในครัวเรือนเนื่องจากผนังไม่เรียบ ในการวิเคราะห์แต่ละครั้ง มีการใช้กรวย 12 อันในบ้านทดลองทั้งหมด (บ้านละ 4 อัน หนึ่งอันสำหรับแต่ละประเภทของพื้นผิวผนัง) ติดกรวยไว้ที่ผนังแต่ละด้านของห้องในระดับความสูงที่ต่างกัน กรวยหนึ่งอันอยู่ที่ระดับศีรษะ (1.7 ถึง 1.8 ม.) กรวยสองอันอยู่ที่ระดับเอว (0.9 ถึง 1 ม.) และกรวยหนึ่งอันอยู่ต่ำกว่าเข่า (0.3 ถึง 0.5 ม.) ยุงตัวเมียที่ไม่ได้รับอาหาร 10 ตัว (ตัวละ 10 ตัว รวบรวมจากแปลงควบคุมโดยใช้เครื่องดูด) ถูกวางไว้ในห้องรูปกรวยพลาสติกขององค์การอนามัยโลก (1 รูปกรวยต่อประเภทครัวเรือน) เพื่อใช้ควบคุม หลังจากสัมผัสเป็นเวลา 30 นาที ให้กำจัดยุงออกจากห้องอย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องดูดรูปกรวยแบบข้อศอก แล้วใส่ยุงลงในหลอดทดลองขององค์การอนามัยโลกที่มีสารละลายน้ำตาล 10% เพื่อป้อนอาหาร บันทึกอัตราการตายขั้นสุดท้ายหลังจากผ่านไป 24 ชั่วโมงที่อุณหภูมิ 27 ± 2°C และความชื้นสัมพัทธ์ 80 ± 10% อัตราการเสียชีวิตที่มีคะแนนระหว่าง 5% ถึง 20% จะถูกปรับโดยใช้สูตรของ Abbott [27] ดังต่อไปนี้:
โดยที่ P คืออัตราการเสียชีวิตที่ปรับแล้ว P1 คือเปอร์เซ็นต์อัตราการเสียชีวิตที่สังเกตได้ และ C คือเปอร์เซ็นต์อัตราการเสียชีวิตของกลุ่มควบคุม การทดลองที่มีอัตราการเสียชีวิตของกลุ่มควบคุมมากกว่า 20% จะถูกยกเลิกและดำเนินการใหม่ [27, 33]
การสำรวจครัวเรือนอย่างครอบคลุมได้ดำเนินการในหมู่บ้านที่เข้าไปแทรกแซง โดยจะบันทึกตำแหน่ง GPS ของแต่ละครัวเรือนพร้อมกับการออกแบบและประเภทวัสดุ ที่อยู่อาศัย และสถานะการแทรกแซง แพลตฟอร์ม GIS ได้พัฒนาฐานข้อมูลภูมิสารสนเทศดิจิทัลที่รวมถึงชั้นขอบเขตที่ระดับหมู่บ้าน อำเภอ อำเภอ และรัฐ ตำแหน่งครัวเรือนทั้งหมดถูกระบุตำแหน่งโดยใช้ชั้นจุด GIS ระดับหมู่บ้าน และข้อมูลแอตทริบิวต์จะเชื่อมโยงและอัปเดต ในแต่ละพื้นที่ครัวเรือน จะมีการประเมินความเสี่ยงโดยอิงตาม HT ความอ่อนไหวต่อแมลงพาหะ และสถานะ IRS (ตารางที่ 1) [11, 26, 29, 30] จากนั้นจุดตำแหน่งครัวเรือนทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นแผนที่เฉพาะเรื่องโดยใช้การถ่วงน้ำหนักระยะทางผกผัน (IDW ความละเอียดขึ้นอยู่กับพื้นที่ครัวเรือนโดยเฉลี่ย 6 ตร.ม. กำลัง 2 จำนวนจุดโดยรอบคงที่ = 10 โดยใช้รัศมีการค้นหาแบบแปรผัน ฟิลเตอร์โลว์พาส) และเทคโนโลยีการสอดแทรกเชิงพื้นที่ (cubic convolution mapping) [35] แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ตามหัวข้อสองประเภทถูกสร้างขึ้น: แผนที่ตามหัวข้อที่ใช้ HT และแผนที่ตามหัวข้อความไวต่อแมลงและสถานะ IRS (ISV และ IRSS) จากนั้นแผนที่ความเสี่ยงตามหัวข้อทั้งสองจะรวมกันโดยใช้การวิเคราะห์การซ้อนทับแบบถ่วงน้ำหนัก [36] ในระหว่างกระบวนการนี้ เลเยอร์แรสเตอร์จะถูกจัดประเภทใหม่เป็นคลาสที่ต้องการโดยทั่วไปสำหรับระดับความเสี่ยงที่แตกต่างกัน (เช่น สูง ปานกลาง และต่ำ/ไม่มีความเสี่ยง) จากนั้นเลเยอร์แรสเตอร์ที่จัดประเภทใหม่แต่ละเลเยอร์จะถูกคูณด้วยน้ำหนักที่กำหนดให้กับเลเยอร์นั้นโดยอิงตามความสำคัญสัมพันธ์กันของพารามิเตอร์ที่สนับสนุนความอุดมสมบูรณ์ของยุง (โดยอิงตามความชุกชุมในหมู่บ้านที่ศึกษา แหล่งเพาะพันธุ์ยุง และพฤติกรรมการพักผ่อนและการหาอาหาร) [26, 29] , 30, 37] แผนที่ความเสี่ยงของบุคคลทั้งสองได้รับการถ่วงน้ำหนัก 50:50 เนื่องจากแผนที่ทั้งสองมีส่วนสนับสนุนความอุดมสมบูรณ์ของยุงเท่าๆ กัน (ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S2) เมื่อรวมแผนที่ตามหัวข้อที่มีการซ้อนทับแบบถ่วงน้ำหนักแล้ว แผนที่ความเสี่ยงแบบผสมสุดท้ายจะถูกสร้างขึ้นและแสดงภาพบนแพลตฟอร์ม GIS แผนที่ความเสี่ยงขั้นสุดท้ายจะถูกนำเสนอและอธิบายโดยใช้ค่าดัชนีความเสี่ยงต่อแมลงวันทราย (SFRI) ที่คำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้:
ในสูตร P คือค่าดัชนีความเสี่ยง L คือค่าความเสี่ยงโดยรวมสำหรับที่ตั้งของแต่ละครัวเรือน และ H คือค่าความเสี่ยงสูงสุดสำหรับครัวเรือนในพื้นที่ศึกษา เราได้เตรียมและดำเนินการเลเยอร์ GIS และการวิเคราะห์โดยใช้ ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA) เพื่อสร้างแผนที่ความเสี่ยง
เราได้ทำการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณเพื่อตรวจสอบผลรวมของ HT, ISV และ IRSS (ตามที่อธิบายไว้ในตารางที่ 1) ต่อความหนาแน่นของยุงในบ้าน (n = 24) ลักษณะที่อยู่อาศัยและปัจจัยเสี่ยงตามการแทรกแซงของ IRS ที่บันทึกไว้ในการศึกษาได้รับการปฏิบัติเป็นตัวแปรอธิบาย และความหนาแน่นของยุงถูกใช้เป็นตัวแปรตอบสนอง การวิเคราะห์การถดถอยปัวซองตัวแปรเดียวดำเนินการสำหรับตัวแปรอธิบายแต่ละตัวที่เกี่ยวข้องกับความหนาแน่นของแมลงวันทราย ในระหว่างการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว ตัวแปรที่ไม่มีนัยสำคัญและมีค่า P มากกว่า 15% จะถูกลบออกจากการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ เพื่อตรวจสอบปฏิสัมพันธ์ เงื่อนไขปฏิสัมพันธ์สำหรับชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของตัวแปรที่มีนัยสำคัญ (ที่พบในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว) จะรวมอยู่ในการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณพร้อมกัน และเงื่อนไขที่ไม่สำคัญจะถูกลบออกจากแบบจำลองทีละขั้นตอนเพื่อสร้างแบบจำลองขั้นสุดท้าย
การประเมินความเสี่ยงระดับครัวเรือนดำเนินการในสองวิธี ได้แก่ การประเมินความเสี่ยงระดับครัวเรือนและการประเมินเชิงพื้นที่ร่วมกันของพื้นที่เสี่ยงบนแผนที่ การประมาณความเสี่ยงระดับครัวเรือนประเมินโดยใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการประมาณความเสี่ยงระดับครัวเรือนและความหนาแน่นของแมลงวันทราย (รวบรวมจากครัวเรือนเฝ้าระวัง 6 ครัวเรือนและครัวเรือนแทรกแซง 6 ครัวเรือน สัปดาห์ก่อนและหลังการนำระบบ IRS มาใช้) การประมาณโซนความเสี่ยงเชิงพื้นที่ใช้จำนวนยุงเฉลี่ยที่รวบรวมจากครัวเรือนต่างๆ และเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มเสี่ยง (เช่น โซนความเสี่ยงต่ำ ปานกลาง และสูง) ในแต่ละรอบของระบบ IRS ครัวเรือน 12 ครัวเรือน (4 ครัวเรือนในแต่ละโซนความเสี่ยง 3 ระดับ รวบรวมทุกคืนทุก 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังจากระบบ IRS) จะถูกเลือกแบบสุ่มเพื่อรวบรวมยุงเพื่อทดสอบแผนที่ความเสี่ยงที่ครอบคลุม ข้อมูลครัวเรือนเดียวกัน (เช่น HT, VSI, IRSS และความหนาแน่นของยุงเฉลี่ย) จะถูกใช้เพื่อทดสอบแบบจำลองการถดถอยขั้นสุดท้าย การวิเคราะห์ความสัมพันธ์อย่างง่ายดำเนินการระหว่างการสังเกตภาคสนามและความหนาแน่นของยุงในครัวเรือนที่คาดการณ์โดยแบบจำลอง
สถิติเชิงพรรณนา เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด ช่วงความเชื่อมั่น 95% (CI) และเปอร์เซ็นต์ ได้รับการคำนวณเพื่อสรุปข้อมูลด้านกีฏวิทยาและที่เกี่ยวข้องกับ IRS จำนวน/ความหนาแน่นเฉลี่ยและอัตราการตายของแมลงเงิน (สารตกค้างของสารกำจัดแมลง) โดยใช้การทดสอบพารามิเตอร์ [การทดสอบ t ของตัวอย่างคู่ (สำหรับข้อมูลที่กระจายตามปกติ)] และการทดสอบที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ (อันดับเครื่องหมาย Wilcoxon) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างประเภทพื้นผิวในบ้าน (เช่น BUU เทียบกับ CPLC, BUU เทียบกับ PMP และ CPLC เทียบกับ PMP) ทดสอบสำหรับข้อมูลที่กระจายตามปกติ การวิเคราะห์ทั้งหมดดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA)
การคำนวณความครอบคลุมครัวเรือนในหมู่บ้านที่เข้าร่วมโครงการระหว่างรอบ DDT และ SP ของ IRS มีครัวเรือนทั้งหมด 205 ครัวเรือนที่ได้รับ IRS ในแต่ละรอบ รวมถึง 179 ครัวเรือน (87.3%) ในรอบ DDT และ 194 ครัวเรือน (94.6%) ในรอบ SP เพื่อควบคุมพาหะ VL สัดส่วนของครัวเรือนที่ได้รับการบำบัดด้วยยาฆ่าแมลงอย่างเต็มที่นั้นสูงกว่าในช่วง SP-IRS (86.3%) เมื่อเทียบกับช่วง DDT-IRS (52.7%) จำนวนครัวเรือนที่เลือกไม่รับ IRS ในช่วง DDT คือ 26 ครัวเรือน (12.7%) และจำนวนครัวเรือนที่เลือกไม่รับ IRS ในช่วง SP คือ 11 ครัวเรือน (5.4%) ในระหว่างรอบ DDT และ SP จำนวนครัวเรือนที่ลงทะเบียนรับการบำบัดบางส่วนคือ 71 ครัวเรือน (34.6% ของครัวเรือนที่ได้รับการรักษาทั้งหมด) และ 17 ครัวเรือน (8.3% ของครัวเรือนที่ได้รับการรักษาทั้งหมด) ตามลำดับ
ตามแนวทางการดื้อยาฆ่าแมลงขององค์การอนามัยโลก ประชากรกุ้งเงินที่บริเวณทดลองมีความอ่อนไหวต่ออัลฟาไซเปอร์เมทรินอย่างเต็มที่ (0.05%) โดยอัตราการตายโดยเฉลี่ยที่รายงานในระหว่างการทดลอง (24 ชั่วโมง) อยู่ที่ 100% อัตราการน็อคดาวน์ที่สังเกตได้คือ 85.9% (95% CI: 81.1–90.6%) สำหรับ DDT อัตราการน็อคดาวน์ที่ 24 ชั่วโมงคือ 22.8% (95% CI: 11.5–34.1%) และอัตราการตายเฉลี่ยจากการทดสอบอิเล็กทรอนิกส์คือ 49.1% (95% CI: 41.9–56.3 %) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ากุ้งเงินพัฒนาความต้านทานต่อ DDT ได้อย่างสมบูรณ์ที่บริเวณทดลอง
ตารางที่ 3 สรุปผลการวิเคราะห์ทางชีวภาพของโคนสำหรับพื้นผิวประเภทต่างๆ (ช่วงเวลาต่างกันหลังจาก IRS) ที่ได้รับการบำบัดด้วย DDT และ SP ข้อมูลของเราแสดงให้เห็นว่าหลังจากผ่านไป 24 ชั่วโมง ยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด (BUU เทียบกับ CPLC: t(2)= – 6.42, P = 0.02; BUU เทียบกับ PMP: t(2) = 0.25, P = 0.83; CPLC เทียบกับ PMP: t(2)= 1.03, P = 0.41 (สำหรับ DDT-IRS และ BUU) CPLC: t(2)= − 5.86, P = 0.03 และ PMP: t(2) = 1.42, P = 0.29; IRS, CPLC และ PMP: t(2) = 3.01, P = 0.10 และ SP: t(2) = 9.70, P = 0.01; อัตราการเสียชีวิตลดลงอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป สำหรับ SP-IRS: 2 สัปดาห์หลังการฉีดพ่นสำหรับผนังทุกประเภท (เช่น 95.6% โดยรวม) และ 4 สัปดาห์หลังการพ่นสำหรับผนัง CPLC เท่านั้น (เช่น 82.5) ในกลุ่ม DDT อัตราการเสียชีวิตต่ำกว่า 70% อย่างสม่ำเสมอสำหรับผนังทุกประเภทในทุกช่วงเวลาหลังจากการทดลองทางชีวภาพ IRS อัตราการเสียชีวิตจากการทดลองโดยเฉลี่ยสำหรับ DDT และ SP หลังจากการพ่น 12 สัปดาห์คือ 25.1% และ 63.2% ตามลำดับ สำหรับพื้นผิว 3 ประเภท อัตราการเสียชีวิตเฉลี่ยสูงสุดด้วย DDT คือ 61.1% (สำหรับ PMP 2 สัปดาห์หลัง IRS) 36.9% (สำหรับ CPLC 4 สัปดาห์หลัง IRS) และ 28.9% (สำหรับ CPLC 4 สัปดาห์หลัง IRS) อัตราขั้นต่ำคือ 55% (สำหรับ BUU 2 สัปดาห์หลัง IRS) 32.5% (สำหรับ PMP 4 สัปดาห์หลัง IRS) และ 20% (สำหรับ PMP 4 สัปดาห์หลัง IRS); US IRS) สำหรับ SP อัตราการเสียชีวิตเฉลี่ยสูงสุดสำหรับพื้นผิวทุกประเภทคือ 97.2% (สำหรับ CPLC 2 สัปดาห์หลัง IRS) 82.5% (สำหรับ CPLC 4 สัปดาห์หลัง IRS) และ 67.5% (สำหรับ CPLC 4 สัปดาห์หลัง IRS) 12 สัปดาห์หลัง IRS) US IRS) สัปดาห์หลัง IRS) อัตราที่ต่ำที่สุดคือ 94.4% (สำหรับ BUU 2 สัปดาห์หลัง IRS) 75% (สำหรับ PMP 4 สัปดาห์หลัง IRS) และ 58.3% (สำหรับ PMP 12 สัปดาห์หลัง IRS) สำหรับยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด อัตราการเสียชีวิตบนพื้นผิวที่ได้รับการบำบัดด้วย PMP แตกต่างกันอย่างรวดเร็วในช่วงเวลาต่างๆ มากกว่าบนพื้นผิวที่ได้รับการบำบัดด้วย CPLC และ BUU
ตารางที่ 4 สรุปผลการแทรกแซง (เช่น การเปลี่ยนแปลงความอุดมสมบูรณ์ของยุงหลัง IRS) ของรอบ IRS ที่ใช้ DDT และ SP (ไฟล์เพิ่มเติม 1: รูปที่ S1) สำหรับ DDT-IRS เปอร์เซ็นต์การลดลงของด้วงขาเงินหลังจากช่วง IRS คือ 34.1% (ที่ 2 สัปดาห์) 25.9% (ที่ 4 สัปดาห์) และ 14.1% (ที่ 12 สัปดาห์) สำหรับ SP-IRS อัตราการลดลงคือ 90.5% (ที่ 2 สัปดาห์) 66.7% (ที่ 4 สัปดาห์) และ 55.6% (ที่ 12 สัปดาห์) การลดลงที่มากที่สุดของความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินในครัวเรือนเฝ้าระวังในช่วงเวลาการรายงาน IRS ของ DDT และ SP คือ 2.8% (ที่ 2 สัปดาห์) และ 49.1% (ที่ 2 สัปดาห์) ตามลำดับ ในช่วงระยะเวลา SP-IRS การลดลงของไก่ฟ้าท้องขาว (ก่อนและหลัง) มีความคล้ายคลึงกันในครัวเรือนที่ฉีดพ่น (t(2)= – 9.09, P < 0.001) และครัวเรือนเฝ้าระวัง (t(2) = – 1.29, P = 0.33) สูงกว่าเมื่อเทียบกับ DDT-IRS ในช่วงเวลาทั้ง 3 ช่วงหลังจาก IRS สำหรับยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด ความอุดมสมบูรณ์ของแมลงเงินเพิ่มขึ้นในครัวเรือนเฝ้าระวัง 12 สัปดาห์หลังจาก IRS (กล่าวคือ 3.6% และ 9.9% สำหรับ SP และ DDT ตามลำดับ) ในช่วง SP และ DDT หลังการประชุม IRS มีการรวบรวมกุ้งเงิน 112 และ 161 ตัวจากฟาร์มเฝ้าระวังตามลำดับ
ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มครัวเรือน (เช่น ฉีดพ่นเทียบกับกุ้งเฝ้าระวัง: t(2)= – 3.47, P = 0.07; ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม: t(2) = – 2.03, P = 0.18; กุ้งเฝ้าระวังเทียบกับกลุ่มควบคุม: ในช่วงสัปดาห์ IRS หลังจาก DDT, t(2) = − 0.59, P = 0.62) ในทางตรงกันข้าม พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มฉีดพ่นและกลุ่มควบคุม (t(2) = – 11.28, P = 0.01) และระหว่างกลุ่มฉีดพ่นและกลุ่มควบคุม (t(2) = – 4, 42, P = 0.05) IRS ไม่กี่สัปดาห์หลังจาก SP สำหรับ SP-IRS ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างครอบครัวเฝ้าระวังและกลุ่มควบคุม (t(2)= -0.48, P = 0.68) รูปที่ 2 แสดงความหนาแน่นเฉลี่ยของไก่ฟ้าท้องเงินที่สังเกตได้ในฟาร์มที่ฉีดพ่นสารกำจัดแมลงแบบ IRS เต็มรูปแบบและบางส่วน ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของไก่ฟ้าที่จัดการอย่างสมบูรณ์ระหว่างครัวเรือนที่จัดการอย่างสมบูรณ์และบางส่วน (ค่าเฉลี่ย 7.3 และ 2.7 ต่อกับดัก/คืน) DDT-IRS และ SP-IRS ตามลำดับ) และครัวเรือนบางหลังได้รับการฉีดพ่นด้วยยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด (ค่าเฉลี่ย 7.5 และ 4.4 ต่อคืนสำหรับ DDT-IRS และ SP-IRS ตามลำดับ) (t(2) ≤ 1.0, P > 0.2) อย่างไรก็ตาม ความหนาแน่นของกุ้งเงินในฟาร์มที่ฉีดพ่นอย่างเต็มที่และบางส่วนแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างรอบ SP และ DDT IRS (t(2) ≥ 4.54, P ≤ 0.05)
ค่าความหนาแน่นเฉลี่ยโดยประมาณของแมลงเต่าทองปีกเงินในครัวเรือนที่ได้รับการบำบัดครบถ้วนหรือบางส่วนในหมู่บ้านมหานาร์ ลาวาปูร์ ในช่วง 2 สัปดาห์ก่อน IRS และ 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังรอบ IRS, DDT และ SP
แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ที่ครอบคลุม (หมู่บ้าน Lavapur Mahanar พื้นที่ทั้งหมด: 26,723 ตร.กม.) ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อระบุโซนความเสี่ยงเชิงพื้นที่ต่ำ กลาง และสูง เพื่อติดตามการเกิดขึ้นและการกลับมาของกุ้งเงินก่อนและหลายสัปดาห์หลังจากการดำเนินการตาม IRS (รูปที่ 3, 4) . . คะแนนความเสี่ยงสูงสุดสำหรับครัวเรือนในระหว่างการสร้างแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ได้รับการจัดอันดับเป็น "12" (กล่าวคือ "8" สำหรับแผนที่ความเสี่ยงตาม HT และ "4" สำหรับแผนที่ความเสี่ยงตาม VSI และ IRSS) คะแนนความเสี่ยงที่คำนวณได้ต่ำสุดคือ "ศูนย์" หรือ "ไม่มีความเสี่ยง" ยกเว้นแผนที่ DDT-VSI และ IRSS ซึ่งมีคะแนนขั้นต่ำ 1 แผนที่ความเสี่ยงตาม HT แสดงให้เห็นว่าพื้นที่ขนาดใหญ่ (กล่าวคือ 19,994.3 ตร.กม.; 74.8%) ของหมู่บ้าน Lavapur Mahanar เป็นพื้นที่เสี่ยงสูงซึ่งผู้อยู่อาศัยมีแนวโน้มสูงสุดที่จะพบและกลับมามียุงลายอีกครั้ง พื้นที่ครอบคลุมจะแตกต่างกันระหว่างโซนเสี่ยงสูง (DDT 20.2%; SP 4.9%) โซนเสี่ยงปานกลาง (DDT 22.3%; SP 4.6%) และโซนเสี่ยงต่ำ/ไม่มีความเสี่ยง (DDT 57.5%; SP 90.5) %) (t (2) = 12.7, P < 0.05) ระหว่างกราฟความเสี่ยงของ DDT และ SP-IS และ IRSS (รูปที่ 3, 4) แผนที่ความเสี่ยงแบบผสมสุดท้ายที่พัฒนาขึ้นแสดงให้เห็นว่า SP-IRS มีความสามารถในการป้องกันที่ดีกว่า DDT-IRS ในทุกระดับของพื้นที่เสี่ยง HT พื้นที่เสี่ยงสูงสำหรับ HT ลดลงเหลือต่ำกว่า 7% (1,837.3 ตร.กม.) หลังจาก SP-IRS และพื้นที่ส่วนใหญ่ (เช่น 53.6%) กลายเป็นพื้นที่เสี่ยงต่ำ ในช่วงระยะเวลา DDT-IRS เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่เสี่ยงสูงและต่ำที่ประเมินโดยแผนที่ความเสี่ยงรวมคือ 35.5% (9,498.1 ตร.กม.) และ 16.2% (4,342.4 ตร.กม.) ตามลำดับ ความหนาแน่นของแมลงวันทรายที่วัดได้ในครัวเรือนที่ได้รับการบำบัดและครัวเรือนเฝ้าระวังก่อนและหลายสัปดาห์หลังจากนำ IRS มาใช้ ได้ถูกวาดและแสดงภาพบนแผนที่ความเสี่ยงรวมสำหรับแต่ละรอบของ IRS (เช่น DDT และ SP) (รูปที่ 3, 4) มีความสอดคล้องกันที่ดีระหว่างคะแนนความเสี่ยงของครัวเรือนและความหนาแน่นของกุ้งเงินเฉลี่ยที่บันทึกก่อนและหลัง IRS (รูปที่ 5) ค่า R2 (P < 0.05) ของการวิเคราะห์ความสอดคล้องที่คำนวณจาก IRS สองรอบ คือ 0.78 2 สัปดาห์ก่อน DDT, 0.81 2 สัปดาห์หลัง DDT, 0.78 4 สัปดาห์หลัง DDT, 0.83 หลัง DDT- DDT 12 สัปดาห์, DDT Total หลัง SP คือ 0.85, 0.82 2 สัปดาห์ก่อน SP, 0.38 2 สัปดาห์หลัง SP, 0.56 4 สัปดาห์หลัง SP, 0.81 12 สัปดาห์หลัง SP และ 0.79 2 สัปดาห์หลัง SP โดยรวม (ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S3) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าผลของการแทรกแซง SP-IRS ต่อ HT ทั้งหมดเพิ่มขึ้นในช่วง 4 สัปดาห์หลังจาก IRS DDT-IRS ยังคงไม่มีประสิทธิภาพสำหรับ HT ทั้งหมดในทุกจุดเวลาหลังจากการใช้ IRS ผลการประเมินภาคสนามของแผนที่ความเสี่ยงแบบบูรณาการสรุปไว้ในตารางที่ 5 สำหรับรอบ IRS ความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินเฉลี่ยและเปอร์เซ็นต์ของความอุดมสมบูรณ์ทั้งหมดในพื้นที่เสี่ยงสูง (กล่าวคือ >55%) สูงกว่าในพื้นที่เสี่ยงต่ำและปานกลางในทุกจุดเวลาหลัง IRS ตำแหน่งของครอบครัวแมลง (กล่าวคือ ครอบครัวที่เลือกสำหรับการเก็บยุง) จะถูกทำแผนที่และแสดงภาพในไฟล์เพิ่มเติม 1: รูปที่ S2
แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ตาม GIS สามประเภท (เช่น HT, IS และ IRSS และการผสมผสานของ HT, IS และ IRSS) เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงต่อแมลงเหม็นก่อนและหลัง DDT-IRS ในหมู่บ้าน Mahnar, Lavapur, เขต Vaishali (Bihar)
แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ตาม GIS สามประเภท (เช่น HT, IS และ IRSS และการรวมกันของ HT, IS และ IRSS) เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงต่อกุ้งลายเงิน (เมื่อเปรียบเทียบกับ Kharbang)
ผลกระทบของ DDT-(a, c, e, g, i) และ SP-IRS (b, d, f, h, j) ต่อกลุ่มเสี่ยงประเภทครัวเรือนในระดับต่างๆ ได้รับการคำนวณโดยการประมาณค่า “R2” ระหว่างความเสี่ยงในครัวเรือน การประมาณค่าตัวบ่งชี้ครัวเรือนและความหนาแน่นเฉลี่ยของ P. argentipes 2 สัปดาห์ก่อนการนำ IRS มาใช้ และ 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังการนำ IRS มาใช้ในหมู่บ้าน Lavapur Mahnar เขต Vaishali รัฐ Bihar
ตารางที่ 6 สรุปผลการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวของปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดที่มีผลต่อความหนาแน่นของเกล็ด พบว่าปัจจัยเสี่ยงทั้งหมด (n = 6) มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับความหนาแน่นของยุงในครัวเรือน พบว่าระดับนัยสำคัญของตัวแปรที่เกี่ยวข้องทั้งหมดทำให้ค่า P น้อยกว่า 0.15 ดังนั้น ตัวแปรอธิบายทั้งหมดจึงถูกเก็บไว้สำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ ชุดค่าผสมที่เหมาะสมที่สุดของแบบจำลองสุดท้ายถูกสร้างขึ้นโดยอิงจากปัจจัยเสี่ยง 5 ประการ ได้แก่ TF, TW, DS, ISV และ IRSS ตารางที่ 7 แสดงรายละเอียดของพารามิเตอร์ที่เลือกในแบบจำลองสุดท้าย ตลอดจนอัตราส่วนอัตราต่อรองที่ปรับแล้ว ช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIs) และค่า P แบบจำลองสุดท้ายมีความสำคัญอย่างมาก โดยมีค่า R2 เท่ากับ 0.89 (F(5)=27.9, P<0.001)
TR ถูกแยกออกจากแบบจำลองสุดท้ายเนื่องจากมีความสำคัญน้อยที่สุด (P = 0.46) เมื่อเปรียบเทียบกับตัวแปรอธิบายอื่นๆ แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นนี้ใช้เพื่อคาดการณ์ความหนาแน่นของแมลงวันทรายโดยอาศัยข้อมูลจากครัวเรือน 12 แห่งที่แตกต่างกัน ผลการตรวจสอบยืนยันแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างความหนาแน่นของยุงที่สังเกตได้ในพื้นที่และความหนาแน่นของยุงที่คาดการณ์โดยแบบจำลอง (r = 0.91, P < 0.001)
เป้าหมายคือการกำจัด VL ออกจากรัฐที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่นในอินเดียภายในปี 2020 [10] ตั้งแต่ปี 2012 อินเดียได้พัฒนาก้าวหน้าอย่างมากในการลดอุบัติการณ์และอัตราการเสียชีวิตของ VL [10] การเปลี่ยนจาก DDT เป็น SP ในปี 2015 ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์ของ IRS ใน Bihar ประเทศอินเดีย [38] เพื่อทำความเข้าใจความเสี่ยงในเชิงพื้นที่ของ VL และความอุดมสมบูรณ์ของพาหะของมัน ได้มีการดำเนินการศึกษาในระดับมหภาคหลายครั้ง อย่างไรก็ตาม แม้ว่าการกระจายเชิงพื้นที่ของการแพร่ระบาดของ VL จะได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นทั่วประเทศ แต่การวิจัยในระดับจุลภาคกลับมีน้อยมาก ยิ่งไปกว่านั้น ในระดับจุลภาค ข้อมูลมีความสอดคล้องกันน้อยลงและยากต่อการวิเคราะห์และทำความเข้าใจมากขึ้น เท่าที่เรารู้ การศึกษานี้เป็นรายงานฉบับแรกที่ประเมินประสิทธิภาพที่เหลือและผลการแทรกแซงของ IRS โดยใช้สารกำจัดแมลง DDT และ SP ในกลุ่ม HT ภายใต้โครงการควบคุมพาหะ VL แห่งชาติใน Bihar (ประเทศอินเดีย) นี่ถือเป็นความพยายามครั้งแรกในการพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่และแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงเพื่อเปิดเผยการกระจายตัวของยุงในเชิงพื้นที่และเวลาในระดับจุลภาคภายใต้เงื่อนไขการแทรกแซงของ IRS
ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าการนำ SP-IRS ไปใช้ในครัวเรือนมีสูงในทุกครัวเรือนและครัวเรือนส่วนใหญ่ได้รับการประมวลผลอย่างสมบูรณ์ ผลการทดลองทางชีวภาพแสดงให้เห็นว่าแมลงวันเงินในหมู่บ้านที่ศึกษาไวต่อเบตาไซเปอร์เมทรินสูงแต่ไวต่อ DDT ค่อนข้างต่ำ อัตราการตายของกุ้งเงินโดยเฉลี่ยจาก DDT น้อยกว่า 50% ซึ่งบ่งชี้ถึงระดับการต้านทาน DDT ที่สูง ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาครั้งก่อนซึ่งดำเนินการในช่วงเวลาต่างๆ ในหมู่บ้านต่างๆ ในรัฐที่เป็นแหล่งระบาดของ VL ในอินเดีย รวมถึงรัฐพิหาร [8,9,39,40] นอกจากความไวต่อยาฆ่าแมลงแล้ว ประสิทธิภาพที่เหลือของยาฆ่าแมลงและผลของการแทรกแซงยังเป็นข้อมูลที่สำคัญอีกด้วย ระยะเวลาของผลกระทบที่เหลือมีความสำคัญต่อรอบการเขียนโปรแกรม ซึ่งจะกำหนดช่วงเวลาระหว่างรอบของ IRS เพื่อให้ประชากรยังคงได้รับการปกป้องจนกว่าจะมีการฉีดพ่นครั้งต่อไป ผลการทดลองทางชีวภาพแบบกรวยเผยให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราการตายระหว่างประเภทพื้นผิวผนังในช่วงเวลาต่างๆ หลังจาก IRS อัตราการเสียชีวิตบนพื้นผิวที่ผ่านการบำบัดด้วย DDT มักจะต่ำกว่าระดับที่ WHO ยอมรับได้ (เช่น ≥80%) ในขณะที่บนผนังที่ผ่านการบำบัดด้วย SP อัตราการเสียชีวิตยังคงน่าพอใจจนถึงสัปดาห์ที่สี่หลังจาก IRS จากผลลัพธ์เหล่านี้ ชัดเจนว่าแม้ว่ากุ้งก้ามกรามที่พบในพื้นที่ศึกษาจะไวต่อ SP มาก แต่ประสิทธิภาพที่เหลือของ SP จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ HT เช่นเดียวกับ DDT SP ยังไม่บรรลุระยะเวลาของประสิทธิภาพตามที่ระบุในแนวทางของ WHO [41, 42] ประสิทธิภาพที่ไม่มีประสิทธิภาพนี้อาจเกิดจากการนำ IRS ไปปฏิบัติอย่างไม่เหมาะสม (เช่น การเคลื่อนย้ายปั๊มด้วยความเร็วที่เหมาะสม ระยะห่างจากผนัง อัตราการปล่อย และขนาดของหยดน้ำและการตกตะกอนบนผนัง) รวมถึงการใช้ยาฆ่าแมลงอย่างไม่ชาญฉลาด (เช่น การเตรียมสารละลาย) [11,28,43] อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการศึกษานี้ดำเนินการภายใต้การเฝ้าระวังและควบคุมอย่างเข้มงวด เหตุผลอีกประการหนึ่งสำหรับการไม่เป็นไปตามวันหมดอายุที่องค์การอนามัยโลกแนะนำอาจเป็นเพราะคุณภาพของ SP (เช่น เปอร์เซ็นต์ของส่วนประกอบที่ออกฤทธิ์หรือ “AI”) ที่ประกอบเป็น QC
จากประเภทพื้นผิวทั้งสามประเภทที่ใช้ในการประเมินความคงอยู่ของสารกำจัดศัตรูพืช พบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราการตายของสารกำจัดศัตรูพืชระหว่าง BUU และ CPLC สำหรับสารกำจัดศัตรูพืชสองชนิด การค้นพบใหม่ประการหนึ่งคือ CPLC แสดงให้เห็นประสิทธิภาพการตกค้างที่ดีกว่าในเกือบทุกช่วงเวลาหลังจากการฉีดพ่น รองลงมาคือพื้นผิว BUU และ PMP อย่างไรก็ตาม สองสัปดาห์หลังจาก IRS PMP บันทึกอัตราการเสียชีวิตจาก DDT และ SP สูงสุดและสูงเป็นอันดับสองตามลำดับ ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าสารกำจัดศัตรูพืชที่ตกค้างบนพื้นผิวของ PMP จะไม่คงอยู่เป็นเวลานาน ความแตกต่างในประสิทธิภาพของสารตกค้างของสารกำจัดศัตรูพืชระหว่างประเภทผนังอาจเกิดจากหลายสาเหตุ เช่น องค์ประกอบของสารเคมีบนผนัง (ค่า pH ที่สูงขึ้นทำให้สารกำจัดศัตรูพืชบางชนิดสลายตัวอย่างรวดเร็ว) อัตราการดูดซึม (สูงขึ้นบนผนังดิน) ความพร้อมของการสลายตัวของแบคทีเรีย และอัตราการย่อยสลายของวัสดุผนัง รวมถึงอุณหภูมิและความชื้น [44, 45, 46, 47, 48, 49] ผลลัพธ์ของเราสนับสนุนการศึกษาอื่นๆ อีกหลายกรณีเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่เหลือของพื้นผิวที่ผ่านการบำบัดด้วยยาฆ่าแมลงต่อพาหะของโรคต่างๆ [45, 46, 50, 51]
การประเมินการลดจำนวนยุงในครัวเรือนที่ได้รับการรักษาพบว่า SP-IRS มีประสิทธิภาพมากกว่า DDT-IRS ในการควบคุมยุงในช่วงหลังการรักษา IRS ทั้งหมด (P < 0.001) สำหรับรอบการรักษา SP-IRS และ DDT-IRS อัตราการลดลงในครัวเรือนที่ได้รับการรักษาตั้งแต่ 2 ถึง 12 สัปดาห์อยู่ที่ 55.6-90.5% และ 14.1-34.1% ตามลำดับ ผลลัพธ์เหล่านี้ยังแสดงให้เห็นอีกด้วยว่าพบผลกระทบที่สำคัญต่อความอุดมสมบูรณ์ของ P. argentipes ในครัวเรือนเฝ้าระวังภายใน 4 สัปดาห์หลังจากนำ IRS มาใช้ โดยพบว่า argentipes เพิ่มขึ้นในทั้ง 2 รอบของ IRS 12 สัปดาห์หลังจาก IRS อย่างไรก็ตาม ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนยุงในครัวเรือนเฝ้าระวังระหว่างรอบการรักษา IRS ทั้งสองรอบ (P = 0.33) ผลการวิเคราะห์ทางสถิติของความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มครัวเรือนในแต่ละรอบแสดงให้เห็นว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใน DDT ในกลุ่มครัวเรือนทั้งสี่กลุ่ม (เช่น ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มเฝ้าระวัง ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม ฉีดพ่นเฝ้าระวังเทียบกับกลุ่มควบคุม ฉีดพ่นสมบูรณ์เทียบกับบางส่วน) ) กลุ่มครอบครัวสองกลุ่มคือ IRS และ SP-IRS (เช่น ฉีดพ่นเฝ้าระวังเทียบกับกลุ่มควบคุม และฉีดพ่นเต็มที่เทียบกับบางส่วน) อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างรอบ DDT และ SP-IRS พบได้ในฟาร์มที่ฉีดพ่นบางส่วนและฉีดพ่นเต็มที่ การสังเกตนี้ เมื่อรวมกับข้อเท็จจริงที่ว่ามีการคำนวณผลของการแทรกแซงหลายครั้งหลังจาก IRS แสดงให้เห็นว่า SP มีประสิทธิผลในการควบคุมยุงในบ้านที่ฉีดพ่นบางส่วนหรือทั้งหมด แต่ไม่ได้รับการรักษา อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในจำนวนยุงในบ้านเฝ้าระวังระหว่างรอบ DDT-IRS และ SP IRS จำนวนยุงโดยเฉลี่ยที่เก็บได้ในรอบ DDT-IRS นั้นต่ำกว่าเมื่อเทียบกับรอบ SP-IRS ปริมาณเกินปริมาณ ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าสารกำจัดแมลงที่ไวต่อแมลงพาหะซึ่งครอบคลุม IRS สูงสุดในกลุ่มประชากรในครัวเรือนอาจมีผลต่อการควบคุมยุงในครัวเรือนที่ไม่ได้ฉีดพ่น ตามผลลัพธ์ SP มีผลป้องกันยุงกัดได้ดีกว่า DDT ในช่วงไม่กี่วันแรกหลัง IRS นอกจากนี้ แอลฟาไซเปอร์เมทรินยังอยู่ในกลุ่ม SP ทำให้เกิดการระคายเคืองจากการสัมผัสและเป็นพิษต่อยุงโดยตรง และเหมาะสำหรับ IRS [51, 52] นี่อาจเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่แอลฟาไซเปอร์เมทรินมีผลน้อยมากในพื้นที่ห่างไกล การศึกษาวิจัยอีกกรณีหนึ่ง [52] พบว่าแม้ว่าแอลฟาไซเปอร์เมทรินจะแสดงการตอบสนองที่มีอยู่และอัตราการกำจัดที่สูงในการทดสอบในห้องปฏิบัติการและในกระท่อม แต่สารประกอบนี้ไม่ได้ก่อให้เกิดการตอบสนองที่ขับไล่ยุงภายใต้สภาวะห้องปฏิบัติการที่ควบคุม กระท่อม เว็บไซต์
ในการศึกษาครั้งนี้ ได้พัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่สามประเภท ได้แก่ การประมาณความเสี่ยงเชิงพื้นที่ในระดับครัวเรือนและระดับพื้นที่ โดยประเมินจากการสังเกตภาคสนามเกี่ยวกับความหนาแน่นของกุ้งก้ามกราม การวิเคราะห์โซนความเสี่ยงโดยอิงจาก HT พบว่าพื้นที่หมู่บ้านส่วนใหญ่ (>78%) ของ Lavapur-Mahanara มีความเสี่ยงสูงสุดในการเกิดและเกิดแมลงวันทรายขึ้นใหม่ นี่อาจเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ VL Rawalpur Mahanar ได้รับความนิยมอย่างมาก พบว่า ISV และ IRSS โดยรวม รวมถึงแผนที่ความเสี่ยงรวมขั้นสุดท้าย ทำให้เกิดเปอร์เซ็นต์พื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงต่ำกว่าในรอบ SP-IRS (แต่ไม่ใช่ในรอบ DDT-IRS) หลังจาก SP-IRS พื้นที่ขนาดใหญ่ของโซนความเสี่ยงสูงและปานกลางโดยอิงจาก GT ถูกแปลงเป็นโซนความเสี่ยงต่ำ (กล่าวคือ 60.5%; การประมาณแผนที่ความเสี่ยงรวม) ซึ่งต่ำกว่า DDT เกือบสี่เท่า (16.2%) – สถานการณ์ดังกล่าวอยู่ในแผนภูมิความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอ IRS ด้านบน ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่า IRS เป็นตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับการควบคุมยุง แต่ระดับของการป้องกันขึ้นอยู่กับคุณภาพของยาฆ่าแมลง ความไว (ต่อแมลงพาหะเป้าหมาย) ความยอมรับ (ในช่วงเวลาของ IRS) และการประยุกต์ใช้
ผลการประเมินความเสี่ยงในครัวเรือนแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องที่ดี (P < 0.05) ระหว่างการประมาณความเสี่ยงและความหนาแน่นของกุ้งเงินที่เก็บจากครัวเรือนต่างๆ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าพารามิเตอร์ความเสี่ยงในครัวเรือนที่ระบุและคะแนนความเสี่ยงตามหมวดหมู่มีความเหมาะสมสำหรับการประเมินความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินในพื้นที่ ค่า R2 ของการวิเคราะห์ความสอดคล้องของ DDT หลัง IRS คือ ≥ 0.78 ซึ่งเท่ากับหรือมากกว่าค่าก่อน IRS (เช่น 0.78) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า DDT-IRS มีประสิทธิผลในเขตเสี่ยง HT ทั้งหมด (เช่น สูง กลาง และต่ำ) สำหรับรอบ SP-IRS เราพบว่าค่า R2 ผันผวนในสัปดาห์ที่สองและสี่หลังจากนำ IRS มาใช้ ค่าสองสัปดาห์ก่อนนำ IRS มาใช้และ 12 สัปดาห์หลังจากนำ IRS มาใช้เกือบจะเท่ากัน ผลลัพธ์นี้สะท้อนถึงผลกระทบที่สำคัญของการสัมผัสกับ SP-IRS ต่อยุง ซึ่งแสดงให้เห็นแนวโน้มลดลงตามช่วงเวลาหลังจาก IRS ผลกระทบของ SP-IRS ได้รับการเน้นย้ำและอภิปรายในบทก่อนหน้านี้
ผลจากการตรวจสอบภาคสนามของโซนความเสี่ยงในแผนที่รวมแสดงให้เห็นว่าในรอบ IRS จำนวนกุ้งเงินสูงสุดถูกเก็บรวบรวมในโซนความเสี่ยงสูง (กล่าวคือ >55%) รองลงมาคือโซนความเสี่ยงปานกลางและต่ำ โดยสรุป การประเมินความเสี่ยงเชิงพื้นที่ตาม GIS ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันในแต่ละชั้นหรือรวมกันเพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงต่อแมลงวันทราย แผนที่ความเสี่ยงที่พัฒนาขึ้นช่วยให้เข้าใจเงื่อนไขก่อนและหลังการแทรกแซง (เช่น ประเภทของครัวเรือน สถานะ IRS และผลกระทบของการแทรกแซง) ในพื้นที่ศึกษาอย่างครอบคลุม ซึ่งต้องดำเนินการหรือปรับปรุงทันที โดยเฉพาะในระดับจุลภาค สถานการณ์ดังกล่าวเป็นที่นิยมอย่างมาก ในความเป็นจริง การศึกษาหลายชิ้นได้ใช้เครื่องมือ GIS เพื่อทำแผนที่ความเสี่ยงของแหล่งเพาะพันธุ์แมลงพาหะและการกระจายของโรคในเชิงพื้นที่ในระดับมหภาค [ 24 , 26 , 37 ]
ลักษณะที่อยู่อาศัยและปัจจัยเสี่ยงสำหรับการแทรกแซงตาม IRS ได้รับการประเมินทางสถิติเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ความหนาแน่นของกุ้งเงิน แม้ว่าปัจจัยทั้งหก (เช่น TF, TW, TR, DS, ISV และ IRSS) จะเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญกับความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินในพื้นที่ในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว แต่มีเพียงปัจจัยเดียวเท่านั้นที่ได้รับเลือกในแบบจำลองการถดถอยพหุคูณขั้นสุดท้ายจากทั้งหมดห้าแบบ ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าลักษณะการจัดการในที่เลี้ยงและปัจจัยการแทรกแซงของ IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS ฯลฯ ในพื้นที่ศึกษามีความเหมาะสมสำหรับการติดตามการเกิด การฟื้นตัว และการสืบพันธุ์ของกุ้งเงิน ในการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ พบว่า TR ไม่มีความสำคัญและจึงไม่ได้เลือกในแบบจำลองขั้นสุดท้าย แบบจำลองขั้นสุดท้ายมีความสำคัญอย่างมาก โดยพารามิเตอร์ที่เลือกอธิบายความหนาแน่นของกุ้งเงินได้ 89% ผลความแม่นยำของแบบจำลองแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างความหนาแน่นของกุ้งเงินที่คาดการณ์ไว้และที่สังเกตได้ ผลลัพธ์ของเรายังสนับสนุนการศึกษาในช่วงก่อนหน้านี้ที่กล่าวถึงปัจจัยเสี่ยงด้านเศรษฐกิจสังคมและที่อยู่อาศัยที่เกี่ยวข้องกับการแพร่ระบาดของ VL และการกระจายเชิงพื้นที่ของพาหะในเขตชนบทของพิหาร [15, 29]
ในการศึกษานี้ เราไม่ได้ประเมินการสะสมของยาฆ่าแมลงบนผนังที่ฉีดพ่นและคุณภาพ (เช่น) ของยาฆ่าแมลงที่ใช้กับ IRS ความแตกต่างในคุณภาพและปริมาณของยาฆ่าแมลงอาจส่งผลต่ออัตราการตายของยุงและประสิทธิภาพของการแทรกแซงของ IRS ดังนั้น อัตราการเสียชีวิตโดยประมาณในประเภทพื้นผิวและผลของการแทรกแซงในกลุ่มครัวเรือนอาจแตกต่างจากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง เมื่อพิจารณาจากจุดเหล่านี้แล้ว สามารถวางแผนการศึกษาใหม่ได้ การประเมินพื้นที่เสี่ยงทั้งหมด (โดยใช้แผนที่ความเสี่ยง GIS) ของหมู่บ้านที่ศึกษาจะรวมถึงพื้นที่เปิดโล่งระหว่างหมู่บ้าน ซึ่งส่งผลต่อการจำแนกโซนเสี่ยง (เช่น การระบุโซน) และขยายไปยังโซนเสี่ยงที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้ดำเนินการในระดับจุลภาค ดังนั้นที่ดินว่างเปล่าจึงส่งผลกระทบเพียงเล็กน้อยต่อการจำแนกโซนเสี่ยง นอกจากนี้ การระบุและประเมินโซนเสี่ยงต่างๆ ภายในพื้นที่ทั้งหมดของหมู่บ้านสามารถให้โอกาสในการเลือกพื้นที่สำหรับการก่อสร้างที่อยู่อาศัยใหม่ในอนาคต (โดยเฉพาะการเลือกโซนเสี่ยงต่ำ) โดยรวมแล้ว ผลการศึกษานี้ให้ข้อมูลหลากหลายที่ไม่เคยมีการศึกษาในระดับจุลภาคมาก่อน ที่สำคัญที่สุด การแสดงภาพเชิงพื้นที่ของแผนที่ความเสี่ยงในหมู่บ้านจะช่วยระบุและจัดกลุ่มครัวเรือนในพื้นที่เสี่ยงต่างๆ ได้ เมื่อเปรียบเทียบกับการสำรวจภาคพื้นดินแบบดั้งเดิม วิธีนี้ง่าย สะดวก คุ้มต้นทุน และใช้แรงงานน้อยกว่า โดยให้ข้อมูลแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ
ผลการศึกษาของเราบ่งชี้ว่าปลาเงินพื้นเมืองในหมู่บ้านที่ศึกษาได้พัฒนาความต้านทาน (กล่าวคือ ต้านทานได้สูง) ต่อ DDT และพบยุงเกิดขึ้นทันทีหลังจาก IRS อัลฟาไซเปอร์เมทรินดูเหมือนจะเป็นตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับการควบคุมพาหะ VL ด้วย IRS เนื่องจากอัตราการตาย 100% และมีประสิทธิภาพในการแทรกแซงที่ดีกว่าต่อแมลงเงิน รวมถึงการยอมรับของชุมชนที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับ DDT-IRS อย่างไรก็ตาม เราพบว่าอัตราการตายของยุงบนผนังที่ได้รับการบำบัดด้วย SP นั้นแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของพื้นผิว พบว่ามีประสิทธิภาพตกค้างต่ำ และไม่ได้บรรลุระยะเวลาที่ WHO แนะนำหลังจาก IRS การศึกษานี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการอภิปราย และผลลัพธ์ต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริง ความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของแมลงวันทรายแสดงให้เห็นว่าการรวมกันของลักษณะที่อยู่อาศัย ความไวต่อยาฆ่าแมลงของพาหะ และสถานะของ IRS สามารถใช้ในการประมาณความหนาแน่นของแมลงวันทรายในหมู่บ้าน VL ที่มีการระบาดในพิหาร การศึกษาของเรายังแสดงให้เห็นว่าการทำแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบผสมผสาน (ระดับมหภาค) บนพื้นฐาน GIS สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการระบุพื้นที่เสี่ยงเพื่อติดตามการเกิดขึ้นและการเกิดขึ้นซ้ำของมวลทรายก่อนและหลังการประชุม IRS นอกจากนี้ แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ยังช่วยให้เข้าใจขอบเขตและลักษณะของพื้นที่เสี่ยงในระดับต่างๆ ได้อย่างครอบคลุม ซึ่งไม่สามารถศึกษาได้จากการสำรวจภาคสนามแบบเดิมและวิธีการรวบรวมข้อมูลแบบเดิม ข้อมูลความเสี่ยงเชิงพื้นที่ระดับจุลภาคที่รวบรวมผ่านแผนที่ GIS สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยด้านสาธารณสุขพัฒนาและนำกลยุทธ์การควบคุมใหม่ๆ (เช่น การแทรกแซงเดี่ยวหรือการควบคุมเวกเตอร์แบบบูรณาการ) ไปใช้ เพื่อเข้าถึงกลุ่มครัวเรือนต่างๆ ขึ้นอยู่กับลักษณะของระดับความเสี่ยง นอกจากนี้ แผนที่ความเสี่ยงยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดสรรและใช้ทรัพยากรการควบคุมในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรแกรม
องค์การอนามัยโลก โรคเขตร้อนที่ถูกละเลย ความสำเร็จที่ซ่อนเร้น โอกาสใหม่ 2009 http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf เข้าถึงเมื่อ: 15 มีนาคม 2014
องค์การอนามัยโลก การควบคุมโรคไลชมาเนีย: รายงานการประชุมคณะผู้เชี่ยวชาญเรื่องการควบคุมโรคไลชมาเนียขององค์การอนามัยโลก 2553 http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf เข้าถึงเมื่อ: 19 มีนาคม 2557
Singh S. การเปลี่ยนแปลงแนวโน้มในระบาดวิทยา การนำเสนอทางคลินิก และการวินิจฉัยโรคลีชมาเนียและการติดเชื้อร่วมของเอชไอวีในอินเดีย Int J Inf Dis. 2014;29:103–12
โครงการควบคุมโรคติดต่อนำโดยแมลงแห่งชาติ (NVBDCP) เร่งรัดโครงการทำลายล้างกาลาอาซาร์ 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf วันที่เข้าถึง: 17 เมษายน 2018
Muniaraj M. ด้วยความหวังอันริบหรี่ที่จะกำจัดโรคคาลาอาซาร์ (โรคลีชมาเนียที่อวัยวะภายใน) ได้ภายในปี 2553 ซึ่งการระบาดเกิดขึ้นเป็นระยะๆ ในอินเดีย เราควรโทษมาตรการควบคุมเวกเตอร์หรือการติดเชื้อร่วมหรือการรักษาไวรัสเอชไอวีหรือไม่ Topparasitol. 2014;4:10-9.
Thakur KP กลยุทธ์ใหม่ในการกำจัดกาลาอาซาร์ในชนบทของแคว้นพิหาร วารสารวิจัยการแพทย์อินเดีย 2550;126:447–51