การประเมินผลกระทบรวมของประเภทครัวเรือนและประสิทธิภาพของยาฆ่าแมลงต่อการควบคุมแมลงพาหะแบบคาลาอาซาร์โดยใช้การพ่นสารตกค้างภายในอาคาร: กรณีศึกษาในรัฐพิหารตอนเหนือ ประเทศอินเดีย ปรสิตและแมลงพาหะ |

การพ่นยาฆ่าแมลงตกค้างภายในอาคาร (IRS) เป็นหัวใจสำคัญของความพยายามในการควบคุมพาหะนำโรคลิชมาเนียในอวัยวะภายใน (VL) ในอินเดีย ยังไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบของการควบคุม IRS ต่อครัวเรือนประเภทต่างๆ มากนัก ในบทความนี้ เราจะประเมินว่าการใช้ IRS ร่วมกับยาฆ่าแมลงมีผลตกค้างและผลกระทบจากการแทรกแซงที่เหมือนกันสำหรับครัวเรือนทุกประเภทในหมู่บ้านหรือไม่ นอกจากนี้ เรายังพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่และแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงโดยพิจารณาจากลักษณะของครัวเรือน ความไวต่อยาฆ่าแมลง และสถานะของ IRS เพื่อตรวจสอบการกระจายตัวของพาหะนำโรคในระดับจุลภาคและปริภูมิ
การศึกษานี้ดำเนินการในหมู่บ้านสองแห่งในเขต Mahnar ในเขต Vaishali รัฐ Bihar มีการประเมินการควบคุมพาหะ VL (P. argentipes) ด้วยวิธี IRS โดยใช้สารกำจัดแมลงสองชนิด [dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50%) และสารไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP 5%)] ประเมินประสิทธิภาพตกค้างชั่วคราวของสารกำจัดแมลงบนผนังประเภทต่างๆ โดยใช้วิธีการ Cone Bioassay ตามคำแนะนำขององค์การอนามัยโลก ทดสอบความไวของแมลงสามง่ามพื้นเมืองต่อสารกำจัดแมลงโดยใช้วิธี in vitro bioassay ได้มีการติดตามความหนาแน่นของยุงก่อนและหลังการทดลอง IRS ในที่พักอาศัยและศูนย์พักพิงสัตว์ โดยใช้กับดักแสงที่ติดตั้งโดยศูนย์ควบคุมและป้องกันโรค ตั้งแต่เวลา 18.00 น. ถึง 06.00 น. แบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงได้รับการพัฒนาโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกเชิงพหุคูณ เทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงพื้นที่บนพื้นฐาน GIS ถูกนำมาใช้เพื่อทำแผนที่การกระจายของความไวต่อยาฆ่าแมลงแบบเวกเตอร์ตามประเภทครัวเรือน และสถานะ IRS ของครัวเรือนถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายการกระจายเชิงพื้นที่และเวลาของกุ้งเงิน
ยุงลายเงินมีความไวต่อสาร SP มาก (100%) แต่มีความต้านทานต่อ DDT สูง โดยมีอัตราการตาย 49.1% มีรายงานว่าสาร SP-IRS ได้รับการยอมรับจากสาธารณชนดีกว่า DDT-IRS ในครัวเรือนทุกประเภท ประสิทธิภาพตกค้างแตกต่างกันไปตามพื้นผิวผนังที่แตกต่างกัน ไม่มียาฆ่าแมลงชนิดใดที่ออกฤทธิ์ได้ตามระยะเวลาที่องค์การอนามัยโลก (IRS) แนะนำ ในทุกช่วงเวลาหลังการใช้สาร IRS พบว่าการลดลงของมวนเหม็นเนื่องจาก SP-IRS สูงกว่า DDT-IRS ระหว่างกลุ่มครัวเรือน (เช่น ผู้ฉีดพ่นและผู้เฝ้าระวัง) แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่รวมแสดงให้เห็นว่า SP-IRS มีผลในการควบคุมยุงได้ดีกว่า DDT-IRS ในทุกพื้นที่เสี่ยงของครัวเรือน การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบหลายระดับพบปัจจัยเสี่ยง 5 ประการที่มีความสัมพันธ์อย่างมากกับความหนาแน่นของกุ้งลายเงิน
ผลลัพธ์จะช่วยให้เข้าใจแนวทางปฏิบัติของ IRS ในการควบคุมโรคลีชมาเนียในอวัยวะภายในในรัฐพิหารได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งอาจช่วยชี้แนะแนวทางในอนาคตในการปรับปรุงสถานการณ์ดังกล่าว
โรคลิชมาเนียในช่องท้อง (VL) หรือที่รู้จักกันในชื่อกาลา-อาซาร์ เป็นโรคประจำถิ่นในเขตร้อนที่ถูกละเลยและถูกปล่อยปละละเลย เกิดจากปรสิตโปรโตซัวในสกุล Leishmania ในอนุทวีปอินเดีย (IS) ซึ่งมนุษย์เป็นพาหะนำโรคเพียงชนิดเดียว ปรสิต (เช่น Leishmania donovani) จะแพร่เชื้อสู่มนุษย์ผ่านการถูกยุงตัวเมียที่ติดเชื้อ (Phlebotomus argentipes) กัด [1, 2] ในอินเดีย โรคลิชมาเนียส่วนใหญ่พบใน 4 รัฐทางตอนกลางและตะวันออก ได้แก่ พิหาร ฌาร์ขัณฑ์ เบงกอลตะวันตก และอุตตรประเทศ นอกจากนี้ยังมีรายงานการระบาดในรัฐมัธยประเทศ (อินเดียตอนกลาง) คุชราต (อินเดียตะวันตก) ทมิฬนาฑู และเกรละ (อินเดียใต้) รวมถึงพื้นที่ใต้เทือกเขาหิมาลัยทางตอนเหนือของอินเดีย เช่น รัฐหิมาจัลประเทศและชัมมูและแคชเมียร์ 3] ในบรรดารัฐที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่น รัฐพิหารมีการระบาดของโรคประจำถิ่นอย่างรุนแรง โดยมี 33 เขตที่ได้รับผลกระทบจากโรค VL คิดเป็นมากกว่า 70% ของผู้ป่วยทั้งหมดในอินเดียทุกปี [4] ประชากรในภูมิภาคนี้ประมาณ 99 ล้านคนมีความเสี่ยง โดยมีอุบัติการณ์เฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 6,752 ราย (2556-2560)
ในรัฐพิหารและส่วนอื่นๆ ของอินเดีย ความพยายามในการควบคุมโรคมาลาเรียชนิด VL อาศัยกลยุทธ์หลักสามประการ ได้แก่ การตรวจหาผู้ป่วยในระยะเริ่มต้น การรักษาที่มีประสิทธิภาพ และการควบคุมพาหะนำโรคโดยใช้การฉีดพ่นยาฆ่าแมลงในร่ม (IRS) ในบ้านเรือนและสถานพักพิงสัตว์ [ 4, 5 ] ผลข้างเคียงจากการรณรงค์ต่อต้านมาลาเรีย IRS สามารถควบคุมโรคมาลาเรียชนิด VL ได้สำเร็จในช่วงทศวรรษ 1960 โดยใช้ไดคลอโรไดฟีนิลไตรคลอโรอีเทน (DDT 50% WP, 1 กรัมสารออกฤทธิ์/ตร.ม.) และการควบคุมแบบโปรแกรมก็สามารถควบคุมโรคมาลาเรียชนิด VL ได้สำเร็จในปี 1977 และ 1992 [5, 6] อย่างไรก็ตาม การศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ยืนยันว่ากุ้งท้องเงินได้พัฒนาความต้านทานต่อ DDT อย่างกว้างขวาง [4,7,8] ในปี 2015 โครงการควบคุมโรคติดต่อโดยแมลงแห่งชาติ (NVBDCP, นิวเดลี) ได้เปลี่ยน IRS จาก DDT เป็นไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP; อัลฟา-ไซเพอร์เมทริน 5% WP, 25 มก.สารออกฤทธิ์/ตร.ม.) [7, 9] องค์การอนามัยโลก (WHO) ตั้งเป้าหมายที่จะกำจัด VL ภายในปี 2020 (กล่าวคือ <1 รายต่อประชากร 10,000 คนต่อปีในระดับถนน/บล็อก) [10] การศึกษาหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่า IRS มีประสิทธิภาพมากกว่าวิธีการควบคุมพาหะอื่นๆ ในการลดความหนาแน่นของแมลงวันทราย [11,12,13] แบบจำลองล่าสุดยังคาดการณ์ว่าในสภาพแวดล้อมที่มีการระบาดสูง (เช่น อัตราการระบาดก่อนการควบคุมอยู่ที่ 5/10,000) IRS ที่มีประสิทธิภาพซึ่งครอบคลุม 80% ของครัวเรือนสามารถบรรลุเป้าหมายการกำจัดได้เร็วกว่าหนึ่งถึงสามปี [14] VL ส่งผลกระทบต่อชุมชนชนบทที่ยากจนที่สุดในพื้นที่ที่มีการระบาดของโรค และการควบคุมพาหะของพวกเขาอาศัย IRS เพียงอย่างเดียว แต่ยังไม่มีการศึกษาผลกระทบที่เหลืออยู่ของมาตรการควบคุมนี้ต่อครัวเรือนประเภทต่างๆ ในพื้นที่ที่มีการแทรกแซง [15, 16] นอกจากนี้ หลังจากการทำงานอย่างเข้มข้นเพื่อต่อสู้กับ VL การระบาดในบางหมู่บ้านยังคงดำเนินต่อไปเป็นเวลาหลายปีและกลายเป็นจุดวิกฤต [17] ดังนั้นจึงจำเป็นต้องประเมินผลกระทบที่เหลืออยู่ของ IRS ต่อการเฝ้าระวังความหนาแน่นของยุงในครัวเรือนประเภทต่างๆ นอกจากนี้ การทำแผนที่ความเสี่ยงทางภูมิสารสนเทศระดับจุลภาคจะช่วยให้เข้าใจและควบคุมประชากรยุงได้ดียิ่งขึ้นแม้หลังจากการแทรกแซง ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) เป็นการผสมผสานเทคโนโลยีการทำแผนที่ดิจิทัลที่ช่วยให้สามารถจัดเก็บ ซ้อนทับ จัดการ วิเคราะห์ ดึงข้อมูล และแสดงภาพชุดข้อมูลทางภูมิศาสตร์สิ่งแวดล้อมและข้อมูลทางสังคมประชากรที่แตกต่างกันเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ [18, 19, 20] ระบบกำหนดตำแหน่งบนโลก (GPS) ถูกใช้เพื่อศึกษาตำแหน่งเชิงพื้นที่ของส่วนประกอบต่างๆ ของพื้นผิวโลก [21, 22] เครื่องมือและเทคนิคการสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่โดยใช้ GIS และ GPS ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลายๆ ด้าน เช่น การประเมินโรคเชิงพื้นที่และเชิงเวลาและการพยากรณ์การระบาด การนำกลยุทธ์การควบคุมไปใช้และการประเมิน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างเชื้อโรคกับปัจจัยแวดล้อม และการทำแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ [20,23,24,25,26] ข้อมูลที่รวบรวมและได้มาจากแผนที่ความเสี่ยงเชิงภูมิสารสนเทศสามารถอำนวยความสะดวกในการควบคุมได้อย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ
การศึกษานี้ประเมินประสิทธิภาพและผลกระทบที่เหลืออยู่ของการใช้ DDT และ SP-IRS ในระดับครัวเรือนภายใต้โครงการควบคุมพาหะ VL แห่งชาติในรัฐพิหาร ประเทศอินเดีย วัตถุประสงค์เพิ่มเติมคือการพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบผสมผสานและแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุง โดยพิจารณาจากลักษณะที่อยู่อาศัย ความไวต่อยาฆ่าแมลงพาหะ และสถานะ IRS ของครัวเรือน เพื่อตรวจสอบลำดับชั้นของการกระจายตัวของยุงขนาดเล็กทั้งในเชิงพื้นที่และเวลา
การศึกษานี้ดำเนินการในเขต Mahnar ของเขต Vaishali ริมฝั่งแม่น้ำคงคาตอนเหนือ (รูปที่ 1) Makhnar เป็นพื้นที่ที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่นสูง โดยมีผู้ป่วยโรค VL เฉลี่ย 56.7 รายต่อปี (170 รายในปี 2012-2014) อัตราการเกิดโรคต่อปีอยู่ที่ 2.5–3.7 รายต่อประชากร 10,000 คน มีการเลือกหมู่บ้านสองแห่ง ได้แก่ Chakeso เป็นแหล่งควบคุม (รูปที่ 1d1; ไม่มีผู้ป่วยโรค VL ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา) และ Lavapur Mahanar เป็นแหล่งโรคประจำถิ่น (รูปที่ 1d2; มีการระบาดของโรคประจำถิ่นสูง โดยมีผู้ป่วย 5 รายหรือมากกว่าต่อประชากร 1,000 คนต่อปี) ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา การคัดเลือกหมู่บ้านพิจารณาจากเกณฑ์หลักสามประการ ได้แก่ ทำเลที่ตั้งและการเข้าถึง (เช่น ตั้งอยู่ริมแม่น้ำที่เข้าถึงได้ง่ายตลอดทั้งปี) ลักษณะทางประชากร และจำนวนครัวเรือน (เช่น อย่างน้อย 200 ครัวเรือน; Chaqueso มีครัวเรือนที่มีขนาดเฉลี่ย 202 และ 204 ครัวเรือน) 4.9 และ 5.1 คน) และลาวาปูร์ มาฮานาร์ ตามลำดับ) และประเภทครัวเรือน (HT) และลักษณะการกระจายตัว (เช่น HT แบบผสมที่กระจายตัวแบบสุ่ม) หมู่บ้านศึกษาทั้งสองแห่งตั้งอยู่ห่างจากตัวเมืองมัคห์นาร์และโรงพยาบาลประจำอำเภอไม่เกิน 500 เมตร ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าผู้อยู่อาศัยในหมู่บ้านศึกษามีส่วนร่วมอย่างมากในกิจกรรมการวิจัย บ้านในหมู่บ้านฝึกอบรม [ประกอบด้วยห้องนอน 1-2 ห้อง พร้อมระเบียงในตัว 1 ห้อง ห้องครัว 1 ห้อง ห้องน้ำ 1 ห้อง และโรงนา 1 หลัง (แบบติดกับตัวบ้านหรือแยกตัวบ้าน)] ประกอบด้วยผนังอิฐ/ดินเหนียวและพื้นอะโดบี ผนังอิฐฉาบปูนปูนขาวและพื้นซีเมนต์ ผนังอิฐที่ไม่ได้ฉาบปูนและไม่ทาสี พื้นดินเหนียว และหลังคามุงจาก ภูมิภาคไวศาลีทั้งหมดมีภูมิอากาศกึ่งเขตร้อนชื้น มีฤดูฝน (กรกฎาคมถึงสิงหาคม) และฤดูแล้ง (พฤศจิกายนถึงธันวาคม) ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปีอยู่ที่ 720.4 มิลลิเมตร (ช่วง 736.5-1076.7 มิลลิเมตร) ความชื้นสัมพัทธ์ 65±5% (ช่วง 16-79%) อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนอยู่ที่ 17.2-32.4 องศาเซลเซียส เดือนพฤษภาคมและมิถุนายนเป็นเดือนที่ร้อนที่สุด (อุณหภูมิ 39-44 องศาเซลเซียส) ขณะที่เดือนมกราคมเป็นเดือนที่หนาวที่สุด (7-22 องศาเซลเซียส)
แผนที่พื้นที่ศึกษาแสดงที่ตั้งของรัฐพิหารบนแผนที่ของอินเดีย (ก) และที่ตั้งของเขตไวศาลีบนแผนที่ของรัฐพิหาร (ข) เขตมัคนาร์ (ค) มีการเลือกหมู่บ้านสองแห่งสำหรับการศึกษา ได้แก่ ชาเกโซเป็นพื้นที่ควบคุม และลาวาปูร์มัคนาร์เป็นพื้นที่แทรกแซง
ในฐานะส่วนหนึ่งของโครงการควบคุมโรค Kalaazar แห่งชาติ คณะกรรมการสุขภาพสมาคมพิหาร (SHSB) ได้ดำเนินการจัดทำรายงานประจำปีของกรมสรรพากร (IRS) สองรอบในปี 2558 และ 2559 (รอบแรก กุมภาพันธ์-มีนาคม และรอบที่สอง มิถุนายน-กรกฎาคม)[4] เพื่อให้มั่นใจว่าการดำเนินกิจกรรมทั้งหมดของ IRS เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ สถาบันการแพทย์ Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; รัฐพิหาร) เมืองปัฏนา ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของสภาวิจัยทางการแพทย์แห่งอินเดีย (ICMR; นิวเดลี) ได้จัดทำแผนปฏิบัติการย่อยขึ้น หมู่บ้าน IRS ได้รับการคัดเลือกโดยพิจารณาจากเกณฑ์หลักสองประการ ได้แก่ ประวัติผู้ป่วยโรค VL และโรค Kala-azar ใต้ผิวหนัง (RPKDL) ในหมู่บ้าน (กล่าวคือ หมู่บ้านที่มีผู้ป่วย 1 รายหรือมากกว่าในช่วงเวลาใดๆ ก็ตามในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา รวมถึงปีที่เริ่มดำเนินการ) หมู่บ้านที่ไม่เป็นโรคประจำถิ่นรอบ “จุดเสี่ยง” (เช่น หมู่บ้านที่มีการรายงานผู้ป่วยอย่างต่อเนื่องเป็นเวลา ≥ 2 ปี หรือ ≥ 2 รายต่อประชากร 1,000 คน) และหมู่บ้านโรคประจำถิ่นแห่งใหม่ (ไม่มีผู้ป่วยในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา) ในปีสุดท้ายของปีดำเนินการที่รายงานใน [17] หมู่บ้านใกล้เคียงที่ดำเนินการจัดเก็บภาษีแห่งชาติรอบแรก หมู่บ้านใหม่ก็รวมอยู่ในแผนปฏิบัติการจัดเก็บภาษีแห่งชาติรอบที่สองเช่นกัน ในปี 2558 ได้มีการดำเนินการจัดเก็บภาษีสรรพากร (IRS) สองรอบโดยใช้ DDT (DDT 50% WP, 1 กรัมสารออกฤทธิ์/ตร.ม.) ในหมู่บ้านศึกษาเชิงแทรกแซง ตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นมา IRS ได้ดำเนินการโดยใช้ไพรีทรอยด์สังเคราะห์ (SP; alpha-cypermethrin 5% VP, 25 มก. สารออกฤทธิ์/ตร.ม.) การฉีดพ่นดำเนินการโดยใช้ปั๊ม Hudson Xpert (13.4 ลิตร) พร้อมตะแกรงกรองแรงดัน วาล์วปรับอัตราการไหล (1.5 บาร์) และหัวฉีดแบบแบน 8002 สำหรับพื้นผิวที่มีรูพรุน [27] ICMR-RMRIMS, Patna (Bihar) ได้ติดตาม IRS ในระดับครัวเรือนและหมู่บ้าน และให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ IRS แก่ชาวบ้านผ่านไมโครโฟนภายใน 1-2 วันแรก ทีม IRS แต่ละทีมจะมีเครื่องตรวจสอบ (ซึ่ง RMRIMS จัดหาให้) เพื่อติดตามประสิทธิภาพของทีม IRS ผู้ตรวจการแผ่นดินและทีม IRS ถูกส่งไปประจำทุกครัวเรือนเพื่อแจ้งและสร้างความมั่นใจให้กับหัวหน้าครัวเรือนเกี่ยวกับผลประโยชน์ของ IRS จากการสำรวจ IRS สองรอบ พบว่าความครอบคลุมของครัวเรือนโดยรวมในหมู่บ้านที่ศึกษาครอบคลุมอย่างน้อย 80% [4] สถานะการพ่น (กล่าวคือ ไม่พ่น พ่นบางส่วน และพ่นเต็มที่ กำหนดไว้ในไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S1) ได้รับการบันทึกไว้สำหรับครัวเรือนทั้งหมดในหมู่บ้านที่แทรกแซงในระหว่างรอบ IRS ทั้งสองรอบ
การศึกษานี้ดำเนินการตั้งแต่เดือนมิถุนายน 2558 ถึงกรกฎาคม 2559 กรมสรรพากร (IRS) ได้ใช้ศูนย์ควบคุมโรคสำหรับการติดตามตรวจสอบก่อนการแทรกแซง (เช่น 2 สัปดาห์ก่อนการแทรกแซง; การสำรวจพื้นฐาน) และหลังการแทรกแซง (เช่น 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังการแทรกแซง; การสำรวจติดตามผล) การควบคุมความหนาแน่น และการป้องกันแมลงวันทรายในแต่ละรอบของ IRS ในแต่ละครัวเรือน กับดักแสงหนึ่งคืน (เช่น ตั้งแต่ 18:00 น. ถึง 18:00 น.) [28] กับดักแสงได้ถูกติดตั้งในห้องนอนและที่พักพิงสัตว์ ในหมู่บ้านที่ดำเนินการศึกษาการแทรกแซง มีครัวเรือน 48 ครัวเรือนได้รับการทดสอบความหนาแน่นของแมลงวันทรายก่อน IRS (12 ครัวเรือนต่อวันเป็นเวลา 4 วันติดต่อกันจนถึงวันก่อน IRS) มีการคัดเลือกครัวเรือนจำนวน 12 ครัวเรือนจาก 4 กลุ่มครัวเรือนหลัก (ได้แก่ ครัวเรือนที่ฉาบปูนขาว (PMP), ครัวเรือนที่ฉาบปูนด้วยปูนซีเมนต์และปูนขาว (CPLC), ครัวเรือนที่ก่ออิฐฉาบปูนและไม่ทาสี (BUU) และครัวเรือนที่มุงหลังคาด้วยฟาง (TH)) หลังจากนั้น มีการคัดเลือกครัวเรือนเพียง 12 ครัวเรือน (จากทั้งหมด 48 ครัวเรือนก่อนเข้าร่วมโครงการ IRS) เพื่อเก็บข้อมูลความหนาแน่นของยุงต่อไปหลังจากการประชุม IRS ตามคำแนะนำขององค์การอนามัยโลก (WHO) มีการคัดเลือกครัวเรือนจำนวน 6 ครัวเรือนจากกลุ่มแทรกแซง (ครัวเรือนที่ได้รับการรักษาจาก IRS) และกลุ่มเซนติเนล (ครัวเรือนในหมู่บ้านที่เข้าร่วมโครงการ ซึ่งเป็นเจ้าของที่ปฏิเสธการอนุญาตจาก IRS) [28] ในกลุ่มควบคุม (ครัวเรือนในหมู่บ้านใกล้เคียงที่ไม่ได้เข้ารับการรักษาจาก IRS เนื่องจากไม่มี VL) มีเพียง 6 ครัวเรือนเท่านั้นที่ได้รับการคัดเลือกให้ติดตามความหนาแน่นของยุงก่อนและหลังการประชุม IRS สองครั้ง สำหรับกลุ่มติดตามความหนาแน่นของยุงทั้งสามกลุ่ม (เช่น กลุ่มแทรกแซง กลุ่มเฝ้าระวัง และกลุ่มควบคุม) ครัวเรือนถูกเลือกจากกลุ่มเสี่ยงสามกลุ่ม (เช่น ต่ำ กลาง และสูง โดยสองครัวเรือนจากแต่ละระดับความเสี่ยง) และจำแนกลักษณะความเสี่ยงของ HT (โมดูลและโครงสร้างแสดงในตารางที่ 1 และตารางที่ 2 ตามลำดับ) [29, 30] ครัวเรือนสองครัวเรือนต่อระดับความเสี่ยงถูกเลือกเพื่อหลีกเลี่ยงการประมาณความหนาแน่นของยุงที่ลำเอียงและการเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม ในกลุ่มแทรกแซง ความหนาแน่นของยุงหลัง IRS ถูกติดตามในครัวเรือน IRS สองประเภท ได้แก่ ครัวเรือนที่ได้รับการรักษาอย่างเต็มที่ (n = 3; 1 ครัวเรือนต่อระดับกลุ่มเสี่ยง) และครัวเรือนที่ได้รับการรักษาบางส่วน (n = 3; 1 ครัวเรือนต่อระดับกลุ่มเสี่ยง)
ยุงทั้งหมดที่จับได้จากภาคสนามในหลอดทดลองถูกย้ายไปยังห้องปฏิบัติการ และหลอดทดลองถูกฆ่าโดยใช้สำลีชุบคลอโรฟอร์ม ริ้นฝอยเงินถูกแยกเพศและแยกออกจากแมลงและยุงชนิดอื่นตามลักษณะทางสัณฐานวิทยาโดยใช้รหัสประจำตัวมาตรฐาน [31] จากนั้นกุ้งเงินตัวผู้และตัวเมียทั้งหมดจะถูกบรรจุแยกกันในแอลกอฮอล์ 80% ความหนาแน่นของยุงต่อกับดัก/คืนคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: จำนวนยุงทั้งหมดที่จับได้/จำนวนกับดักแสงที่ตั้งต่อคืน เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของปริมาณยุง (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
ผลจากการแทรกแซง ซึ่งบันทึกเป็นค่าลบและค่าบวก บ่งชี้ว่าค่า SFC ลดลงและเพิ่มขึ้นหลังการตรวจวัดแบบ IRS ตามลำดับ หากค่า SFC หลังการตรวจวัดแบบ IRS ยังคงเท่ากับค่า SFC พื้นฐาน ผลของการแทรกแซงจะถูกคำนวณเป็นศูนย์
ตามโครงการประเมินสารกำจัดศัตรูพืชขององค์การอนามัยโลก (WHOPES) ความไวของกุ้งเงินพื้นเมืองต่อสารกำจัดศัตรูพืช DDT และ SP ได้รับการประเมินโดยใช้การทดสอบทางชีวภาพในหลอดทดลองมาตรฐาน [33] กุ้งเงินเพศเมียที่มีสุขภาพดีและไม่ได้ให้อาหาร (18-25 SF ต่อกลุ่ม) ได้รับสารกำจัดศัตรูพืชจากมหาวิทยาลัยเซนส์มาเลเซีย (USM, มาเลเซีย; ประสานงานโดยองค์การอนามัยโลก) โดยใช้ชุดทดสอบความไวต่อสารกำจัดศัตรูพืชขององค์การอนามัยโลก [4,9, 33,34] การทดสอบทางชีวภาพของสารกำจัดศัตรูพืชแต่ละชุดได้รับการทดสอบแปดครั้ง (สี่ครั้งทดสอบ โดยแต่ละครั้งดำเนินการพร้อมกับชุดควบคุม) การทดสอบควบคุมดำเนินการโดยใช้กระดาษที่ชุบด้วยริเซลลา (สำหรับ DDT) และน้ำมันซิลิโคน (สำหรับ SP) ที่จัดหาโดย USM หลังจากได้รับสารเป็นเวลา 60 นาที ยุงจะถูกใส่ในหลอดทดลองขององค์การอนามัยโลกและใส่สำลีซับน้ำที่แช่ในสารละลายน้ำตาล 10% สังเกตจำนวนยุงที่ถูกฆ่าหลังจาก 1 ชั่วโมงและอัตราการตายครั้งสุดท้ายหลังจาก 24 ชั่วโมง สถานะการดื้อยาได้รับการอธิบายตามแนวทางขององค์การอนามัยโลก: อัตราการเสียชีวิต 98–100% บ่งชี้ถึงความไวต่อยา 90–98% บ่งชี้ว่าอาจดื้อยาและต้องได้รับการยืนยัน และน้อยกว่า 90% บ่งชี้ว่าดื้อยา [33, 34] เนื่องจากอัตราการเสียชีวิตในกลุ่มควบคุมอยู่ในช่วง 0 ถึง 5% จึงไม่มีการปรับอัตราการเสียชีวิต
ได้ทำการประเมินประสิทธิภาพทางชีวภาพและผลกระทบตกค้างของยาฆ่าแมลงต่อปลวกพื้นเมืองในสภาพพื้นที่ ในบ้านทดลองสามหลัง (หลังละหนึ่งหลังใช้ปูนดินเหนียวธรรมดาหรือ PMP, ปูนฉาบซีเมนต์และปูนขาวหรือ CPLC, อิฐไม่ฉาบปูนและไม่ทาสีหรือ BUU) ที่ 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังการฉีดพ่น ได้ทำการทดสอบทางชีวภาพตามมาตรฐานขององค์การอนามัยโลก (WHO) กับกรวยที่มีกับดักแสง [27, 32] ไม่รวมระบบทำความร้อนภายในบ้านเนื่องจากผนังไม่เรียบ ในการวิเคราะห์แต่ละครั้ง มีการใช้กรวย 12 อันในบ้านทดลองทุกหลัง (สี่กรวยต่อบ้าน หนึ่งอันสำหรับพื้นผิวผนังแต่ละประเภท) ติดกรวยเข้ากับผนังแต่ละด้านของห้องในระดับความสูงที่แตกต่างกัน: หนึ่งอันอยู่ที่ระดับศีรษะ (1.7 ถึง 1.8 เมตร), สองอันอยู่ที่ระดับเอว (0.9 ถึง 1 เมตร) และหนึ่งอันต่ำกว่าเข่า (0.3 ถึง 0.5 เมตร) ยุงตัวเมียที่ยังไม่ได้กินอาหารจำนวน 10 ตัว (ตัวละ 10 ตัว เก็บจากแปลงควบคุมโดยใช้เครื่องดูด) ถูกวางลงในถังเก็บยุงพลาสติกขององค์การอนามัยโลก (1 ถังต่อครัวเรือนประเภทหนึ่ง) เพื่อเป็นตัวควบคุม หลังจากปล่อยยุงเป็นเวลา 30 นาที ให้นำยุงออกจากถังอย่างระมัดระวัง โดยใช้ถังเก็บยุงรูปกรวยโดยใช้เครื่องดูดแบบข้อศอก แล้วใส่ลงในหลอดเก็บยุงขององค์การอนามัยโลกที่บรรจุสารละลายน้ำตาล 10% เพื่อป้อนอาหาร บันทึกอัตราการตายขั้นสุดท้ายหลังจาก 24 ชั่วโมงที่อุณหภูมิ 27 ± 2°C และความชื้นสัมพัทธ์ 80 ± 10% อัตราการตายที่มีคะแนนระหว่าง 5% ถึง 20% จะถูกปรับโดยใช้สูตร Abbott [27] ดังนี้
โดยที่ P คืออัตราการตายที่ปรับแล้ว P1 คือเปอร์เซ็นต์อัตราการตายที่สังเกตได้ และ C คือเปอร์เซ็นต์อัตราการตายของกลุ่มควบคุม การทดลองที่มีอัตราการตายของกลุ่มควบคุมมากกว่า 20% จะถูกยกเลิกและดำเนินการใหม่ [27, 33]
มีการสำรวจครัวเรือนอย่างครอบคลุมในหมู่บ้านที่เข้าร่วมโครงการ มีการบันทึกตำแหน่ง GPS ของแต่ละครัวเรือน พร้อมด้วยรูปแบบและประเภทวัสดุ ที่อยู่อาศัย และสถานะโครงการ แพลตฟอร์ม GIS ได้พัฒนาฐานข้อมูลภูมิสารสนเทศดิจิทัลที่ประกอบด้วยชั้นข้อมูลขอบเขตในระดับหมู่บ้าน อำเภอ อำเภอ และรัฐ ตำแหน่งครัวเรือนทั้งหมดได้รับการระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์โดยใช้ชั้นข้อมูล GIS ระดับหมู่บ้าน และข้อมูลคุณลักษณะของครัวเรือนจะถูกเชื่อมโยงและอัปเดต ในแต่ละพื้นที่ครัวเรือน มีการประเมินความเสี่ยงโดยพิจารณาจาก HT ความไวต่อแมลงพาหะ และสถานะ IRS (ตารางที่ 1) [11, 26, 29, 30] จากนั้นจุดตำแหน่งครัวเรือนทั้งหมดจะถูกแปลงเป็นแผนที่เฉพาะเรื่องโดยใช้การถ่วงน้ำหนักระยะทางผกผัน (IDW; ความละเอียดอ้างอิงจากพื้นที่ครัวเรือนเฉลี่ย 6 ตารางเมตร กำลัง 2 จำนวนจุดโดยรอบคงที่ = 10 โดยใช้รัศมีการค้นหาแบบแปรผัน ตัวกรองความถี่ต่ำ) และเทคโนโลยีการทำแผนที่แบบคิวบิกคอนโวลูชัน (cubic convolution mapping) เทคโนโลยีการสอดแทรกเชิงพื้นที่ [35] แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบเฉพาะเรื่องถูกสร้างขึ้นสองประเภท ได้แก่ แผนที่เฉพาะเรื่องที่ใช้ HT และแผนที่เฉพาะเรื่องความไวต่อแมลงและสถานะ IRS (ISV และ IRSS) จากนั้นแผนที่ความเสี่ยงแบบเฉพาะเรื่องทั้งสองนี้ถูกนำมารวมกันโดยใช้การวิเคราะห์แบบถ่วงน้ำหนัก [36] ในระหว่างกระบวนการนี้ ชั้นแรสเตอร์จะถูกจัดประเภทใหม่เป็นระดับความต้องการทั่วไปสำหรับระดับความเสี่ยงที่แตกต่างกัน (เช่น สูง ปานกลาง และต่ำ/ไม่มีความเสี่ยง) จากนั้นชั้นแรสเตอร์ที่จัดประเภทใหม่แต่ละชั้นจะถูกคูณด้วยน้ำหนักที่กำหนดโดยพิจารณาจากความสำคัญสัมพัทธ์ของพารามิเตอร์ที่สนับสนุนความอุดมสมบูรณ์ของยุง (โดยพิจารณาจากความชุกชุมในหมู่บ้านที่ศึกษา แหล่งเพาะพันธุ์ยุง และพฤติกรรมการพักผ่อนและการกินอาหาร) [26, 29] , 30, 37] แผนที่ความเสี่ยงทั้งสองแบบมีน้ำหนัก 50:50 เนื่องจากมีส่วนสนับสนุนความอุดมสมบูรณ์ของยุงเท่าๆ กัน (ไฟล์เพิ่มเติม 1: ตาราง S2) เมื่อรวมแผนที่เฉพาะเรื่องแบบถ่วงน้ำหนักแล้ว จะได้แผนที่ความเสี่ยงแบบผสมขั้นสุดท้ายและแสดงภาพบนแพลตฟอร์ม GIS แผนที่ความเสี่ยงขั้นสุดท้ายจะถูกนำเสนอและอธิบายโดยใช้ค่าดัชนีความเสี่ยงจากแมลงวันทราย (SFRI) ที่คำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้:
ในสูตร P คือค่าดัชนีความเสี่ยง L คือค่าความเสี่ยงโดยรวมสำหรับสถานที่ตั้งของแต่ละครัวเรือน และ H คือค่าความเสี่ยงสูงสุดสำหรับครัวเรือนในพื้นที่ศึกษา เราได้จัดทำและดำเนินการเลเยอร์ GIS และการวิเคราะห์โดยใช้ ESRI ArcGIS เวอร์ชัน 9.3 (Redlands, CA, USA) เพื่อสร้างแผนที่ความเสี่ยง
เราได้ทำการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณเพื่อตรวจสอบผลรวมของ HT, ISV และ IRSS (ดังที่อธิบายไว้ในตารางที่ 1) ต่อความหนาแน่นของยุงในโรงเรือน (n = 24) ลักษณะที่อยู่อาศัยและปัจจัยเสี่ยงตามมาตรการ IRS ที่บันทึกไว้ในการศึกษาได้รับการปฏิบัติเป็นตัวแปรอธิบาย และใช้ความหนาแน่นของยุงเป็นตัวแปรตอบสนอง การวิเคราะห์การถดถอยปัวซองตัวแปรเดียวได้ดำเนินการสำหรับตัวแปรอธิบายแต่ละตัวที่เกี่ยวข้องกับความหนาแน่นของริ้นทราย ในระหว่างการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว ตัวแปรที่ไม่มีนัยสำคัญและมีค่า P มากกว่า 15% จะถูกลบออกจากการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ เพื่อตรวจสอบปฏิสัมพันธ์ เทอมปฏิสัมพันธ์สำหรับชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของตัวแปรสำคัญ (ที่พบในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว) จะถูกรวมไว้ในการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณพร้อมกัน และเทอมที่ไม่มีนัยสำคัญจะถูกลบออกจากแบบจำลองทีละขั้นตอนเพื่อสร้างแบบจำลองขั้นสุดท้าย
การประเมินความเสี่ยงระดับครัวเรือนดำเนินการสองวิธี ได้แก่ การประเมินความเสี่ยงระดับครัวเรือนและการประเมินเชิงพื้นที่แบบผสมผสานของพื้นที่เสี่ยงบนแผนที่ การประมาณความเสี่ยงระดับครัวเรือนใช้การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ระหว่างการประมาณความเสี่ยงระดับครัวเรือนและความหนาแน่นของแมลงวันทราย (เก็บรวบรวมจากครัวเรือนเฝ้าระวัง 6 ครัวเรือน และครัวเรือนที่เข้าร่วมโครงการ 6 ครัวเรือน เป็นเวลาหลายสัปดาห์ก่อนและหลังการนำระบบ IRS มาใช้) ประเมินเขตพื้นที่เสี่ยงโดยใช้จำนวนยุงเฉลี่ยที่เก็บรวบรวมจากครัวเรือนต่างๆ และเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มเสี่ยง (เช่น เขตเสี่ยงต่ำ กลาง และสูง) ในแต่ละรอบของ IRS จะมีการสุ่มเลือกครัวเรือน 12 ครัวเรือน (4 ครัวเรือนในแต่ละเขตเสี่ยงสามระดับ โดยจะมีการเก็บตัวอย่างทุกคืนทุก 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังจาก IRS) เพื่อเก็บตัวอย่างยุงเพื่อทดสอบแผนที่ความเสี่ยงที่ครอบคลุม ใช้ข้อมูลครัวเรือนเดียวกัน (เช่น HT, VSI, IRSS และความหนาแน่นของยุงเฉลี่ย) เพื่อทดสอบแบบจำลองการถดถอยขั้นสุดท้าย มีการวิเคราะห์สหสัมพันธ์อย่างง่ายระหว่างการสังเกตการณ์ภาคสนามและความหนาแน่นของยุงในครัวเรือนที่คาดการณ์ไว้จากแบบจำลอง
สถิติเชิงพรรณนา เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด ช่วงความเชื่อมั่น (CI) 95% และเปอร์เซ็นต์ ถูกคำนวณเพื่อสรุปข้อมูลทางกีฏวิทยาและข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ IRS ค่าเฉลี่ยจำนวน/ความหนาแน่น และอัตราการตายของมวนเงิน (สารตกค้างของสารกำจัดแมลง) โดยใช้การทดสอบพาราเมตริก [การทดสอบ t-test ของตัวอย่างแบบคู่ (สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบปกติ)] และการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ (อันดับเครื่องหมาย Wilcoxon) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างประเภทพื้นผิวในบ้าน (เช่น BUU เทียบกับ CPLC, BUU เทียบกับ PMP และ CPLC เทียบกับ PMP) สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบปกติ การวิเคราะห์ทั้งหมดดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS v.20 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA)
คำนวณความครอบคลุมครัวเรือนในหมู่บ้านที่เข้าร่วมโครงการระหว่างรอบโครงการ DDT และ SP ของ IRS พบว่ามีครัวเรือนทั้งหมด 205 ครัวเรือนที่ได้รับยาฆ่าแมลงจาก IRS ในแต่ละรอบ โดย 179 ครัวเรือน (87.3%) ในรอบโครงการ DDT และ 194 ครัวเรือน (94.6%) ในรอบโครงการ SP เพื่อควบคุมพาหะนำโรค VL สัดส่วนของครัวเรือนที่ได้รับยาฆ่าแมลงอย่างเต็มที่สูงกว่าในช่วงโครงการ SP-IRS (86.3%) เมื่อเทียบกับช่วงโครงการ DDT-IRS (52.7%) จำนวนครัวเรือนที่เลือกที่จะไม่รับยาฆ่าแมลงจาก IRS ในช่วงโครงการ DDT คือ 26 ครัวเรือน (12.7%) และจำนวนครัวเรือนที่เลือกที่จะไม่รับยาฆ่าแมลงจาก IRS ในช่วงโครงการ SP คือ 11 ครัวเรือน (5.4%) ในรอบโครงการ DDT และ SP จำนวนครัวเรือนที่ลงทะเบียนไว้ซึ่งได้รับการรักษาบางส่วนคือ 71 ครัวเรือน (34.6% ของครัวเรือนที่ได้รับการรักษาทั้งหมด) และ 17 ครัวเรือน (8.3% ของครัวเรือนที่ได้รับการรักษาทั้งหมด) ตามลำดับ
ตามแนวทางการดื้อยาฆ่าแมลงขององค์การอนามัยโลก ประชากรกุ้งเงิน ณ จุดทดลองมีความไวต่ออัลฟา-ไซเพอร์เมทรินอย่างเต็มที่ (0.05%) โดยอัตราการตายเฉลี่ยที่รายงานระหว่างการทดลอง (24 ชั่วโมง) อยู่ที่ 100% อัตราการน็อคดาวน์ที่สังเกตได้คือ 85.9% (ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 81.1–90.6%) สำหรับ DDT อัตราการน็อคดาวน์ ณ 24 ชั่วโมงอยู่ที่ 22.8% (ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 11.5–34.1%) และอัตราการตายเฉลี่ยจากการทดสอบด้วยอิเล็กทรอนิกส์อยู่ที่ 49.1% (ช่วงความเชื่อมั่น 95%: 41.9–56.3%) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ากุ้งเงินฟุตมีความต้านทานต่อ DDT อย่างสมบูรณ์ ณ จุดทดลอง
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% อย่างสม่ำเสมอสำหรับผนังทุกประเภทในทุกช่วงเวลาหลังการทดสอบทางชีวภาพของ IRS อัตราการเสียชีวิตเฉลี่ยจากการทดลองของ DDT และ SP หลังจากการพ่น 12 สัปดาห์อยู่ที่ 25.1% และ 63.2% ตามลำดับ สำหรับพื้นผิวสามประเภท อัตราการเสียชีวิตเฉลี่ยสูงสุดจาก 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) อัตราการเสียชีวิตต่ำสุดคือ 94.4% (สำหรับ BUU 2 สัปดาห์หลัง IRS), 75% (สำหรับ PMP 4 สัปดาห์หลัง IRS) และ 58.3% (สำหรับ PMP 12 สัปดาห์หลัง IRS) สำหรับยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด อัตราการเสียชีวิตบนพื้นผิวที่ได้รับการบำบัดด้วย PMP เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วกว่าในช่วงเวลาต่างๆ เมื่อเทียบกับบนพื้นผิวที่ได้รับการบำบัดด้วย CPLC และ BUU
ตารางที่ 4 สรุปผลการแทรกแซง (เช่น การเปลี่ยนแปลงปริมาณยุงหลังการทดลอง IRS) ของการทดลอง IRS ที่ใช้ DDT และ SP (ไฟล์เพิ่มเติม 1: รูปที่ S1) สำหรับการทดลอง DDT-IRS พบว่าเปอร์เซ็นต์การลดลงของด้วงงวงเงินหลังจากการทดลอง IRS อยู่ที่ 34.1% (ที่ 2 สัปดาห์), 25.9% (ที่ 4 สัปดาห์) และ 14.1% (ที่ 12 สัปดาห์) สำหรับการทดลอง SP-IRS อัตราการลดลงอยู่ที่ 90.5% (ที่ 2 สัปดาห์), 66.7% (ที่ 4 สัปดาห์) และ 55.6% (ที่ 12 สัปดาห์) การลดลงของปริมาณกุ้งเงินมากที่สุดในครัวเรือนเฝ้าระวังในช่วงระยะเวลาการรายงานของ DDT และ SP IRS คือ 2.8% (ที่ 2 สัปดาห์) และ 49.1% (ที่ 2 สัปดาห์) ตามลำดับ ในช่วงระยะเวลา SP-IRS พบว่าอัตราการลดลง (ก่อนและหลัง) ของไก่ฟ้าท้องขาวใกล้เคียงกันในครัวเรือนที่ฉีดพ่น (t(2) = – 9.09, P < 0.001) และครัวเรือนเฝ้าระวัง (t(2) = – 1.29, P = 0.33) โดยสูงกว่า DDT-IRS ในทุกช่วงเวลา 3 ช่วงหลัง IRS สำหรับยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด ปริมาณแมลงเงินเพิ่มขึ้นในครัวเรือนเฝ้าระวัง 12 สัปดาห์หลัง IRS (นั่นคือ 3.6% และ 9.9% สำหรับ SP และ DDT ตามลำดับ) ในช่วง SP และ DDT หลังการประชุม IRS สามารถเก็บกุ้งเงินจากฟาร์มเฝ้าระวังได้ 112 และ 161 ตัวตามลำดับ
ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มครัวเรือน (เช่น ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม: t(2) = – 3.47, P = 0.07; ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม: t(2) = – 2.03, P = 0.18; กลุ่มควบคุมเทียบกับกลุ่มควบคุม: ในช่วงสัปดาห์ IRS หลัง DDT, t(2) = − 0.59, P = 0.62) ในทางตรงกันข้าม พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มที่ฉีดพ่นและกลุ่มควบคุม (t(2) = – 11.28, P = 0.01) และระหว่างกลุ่มที่ฉีดพ่นและกลุ่มควบคุม (t(2) = – 4, 42, P = 0.05) IRS ไม่กี่สัปดาห์หลัง SP สำหรับ SP-IRS ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างครอบครัวกลุ่มควบคุมและกลุ่มควบคุม (t(2) = -0.48, P = 0.68) รูปที่ 2 แสดงค่าเฉลี่ยความหนาแน่นของไก่ฟ้าท้องเงินที่สังเกตได้ในฟาร์มที่ฉีดพ่นยาฆ่าแมลงแบบ IRS เต็มรูปแบบและบางส่วน ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความหนาแน่นของไก่ฟ้าที่ฉีดพ่นยาฆ่าแมลงแบบเต็มรูปแบบระหว่างครัวเรือนที่ฉีดพ่นยาฆ่าแมลงแบบเต็มรูปแบบและบางส่วน (ค่าเฉลี่ย 7.3 และ 2.7 ต่อกับดัก/คืน) DDT-IRS และ SP-IRS ตามลำดับ) และบางครัวเรือนได้รับการฉีดพ่นยาฆ่าแมลงทั้งสองชนิด (ค่าเฉลี่ย 7.5 และ 4.4 ต่อคืนสำหรับ DDT-IRS และ SP-IRS ตามลำดับ) (t(2) ≤ 1.0, P > 0.2) อย่างไรก็ตาม ความหนาแน่นของกุ้งเงินในฟาร์มที่ฉีดพ่นยาฆ่าแมลงแบบเต็มรูปแบบและบางส่วนมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างฟาร์มที่ฉีดพ่นยาฆ่าแมลงแบบ SP และ DDT IRS (t(2) ≥ 4.54, P ≤ 0.05)
ความหนาแน่นเฉลี่ยโดยประมาณของแมลงเต่าทองปีกเงินในครัวเรือนที่ได้รับการบำบัดเต็มที่หรือบางส่วนในหมู่บ้าน Mahanar, Lavapur ในช่วง 2 สัปดาห์ก่อน IRS และ 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังรอบ IRS, DDT และ SP
แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ที่ครอบคลุม (หมู่บ้าน Lavapur Mahanar พื้นที่ทั้งหมด 26,723 ตร.กม.) ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อระบุเขตความเสี่ยงเชิงพื้นที่ต่ำ กลาง และสูง เพื่อติดตามการเกิดขึ้นและการกลับมาของกุ้งเงินก่อนและหลังการนำระบบ IRS มาใช้หลายสัปดาห์ (รูปที่ 3, 4) . . คะแนนความเสี่ยงสูงสุดสำหรับครัวเรือนในระหว่างการสร้างแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ได้รับการจัดอันดับที่ "12" (กล่าวคือ "8" สำหรับแผนที่ความเสี่ยงที่ใช้ HT และ "4" สำหรับแผนที่ความเสี่ยงที่ใช้ VSI และ IRSS) คะแนนความเสี่ยงต่ำสุดที่คำนวณได้คือ "ศูนย์" หรือ "ไม่มีความเสี่ยง" ยกเว้นแผนที่ DDT-VSI และ IRSS ซึ่งมีคะแนนขั้นต่ำ 1 แผนที่ความเสี่ยงที่ใช้ HT แสดงให้เห็นว่าพื้นที่ขนาดใหญ่ (กล่าวคือ 19,994.3 ตร.กม.; 74.8%) ของหมู่บ้าน Lavapur Mahanar เป็นพื้นที่เสี่ยงสูงที่ผู้อยู่อาศัยมีแนวโน้มสูงสุดที่จะพบเจอและกลับมามียุงอีก พื้นที่ครอบคลุมแตกต่างกันระหว่างโซนความเสี่ยงสูง (DDT 20.2%; SP 4.9%), ปานกลาง (DDT 22.3%; SP 4.6%) และโซนความเสี่ยงต่ำ/ไม่มีความเสี่ยง (DDT 57.5%; SP 90.5) %) ( t (2) = 12.7, P < 0.05) ระหว่างกราฟความเสี่ยงของ DDT, SP-IS และ IRSS (รูปที่ 3, 4) แผนที่ความเสี่ยงแบบผสมขั้นสุดท้ายที่พัฒนาขึ้นแสดงให้เห็นว่า SP-IRS มีความสามารถในการป้องกันได้ดีกว่า DDT-IRS ในทุกระดับของพื้นที่เสี่ยง HT พื้นที่เสี่ยงสูงสำหรับ HT ลดลงเหลือต่ำกว่า 7% (1,837.3 ตร.กม.) หลังจาก SP-IRS และพื้นที่ส่วนใหญ่ (เช่น 53.6%) กลายเป็นพื้นที่เสี่ยงต่ำ ในช่วงระยะเวลา DDT-IRS ร้อยละของพื้นที่เสี่ยงสูงและเสี่ยงต่ำที่ประเมินโดยแผนที่ความเสี่ยงรวมอยู่ที่ 35.5% (9,498.1 ตารางกิโลเมตร) และ 16.2% (4,342.4 ตารางกิโลเมตร) ตามลำดับ ความหนาแน่นของแมลงหวี่ทรายที่วัดได้ในครัวเรือนที่ได้รับการบำบัดและครัวเรือนเฝ้าระวังก่อนและหลังการนำ IRS ไปใช้หลายสัปดาห์ ถูกพล็อตและแสดงภาพบนแผนที่ความเสี่ยงรวมสำหรับ IRS แต่ละรอบ (เช่น DDT และ SP) (รูปที่ 3, 4) พบว่าคะแนนความเสี่ยงของครัวเรือนสอดคล้องกับความหนาแน่นของกุ้งเงินเฉลี่ยที่บันทึกก่อนและหลัง IRS (รูปที่ 5) ค่า R2 (P < 0.05) ของการวิเคราะห์ความสอดคล้องที่คำนวณจาก IRS สองรอบคือ 0.78 2 สัปดาห์ก่อน DDT, 0.81 2 สัปดาห์หลัง DDT, 0.78 4 สัปดาห์หลัง DDT, 0.83 หลัง DDT- DDT 12 สัปดาห์, DDT รวมหลัง 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) ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าผลของการแทรกแซง SP-IRS ต่อ HT ทั้งหมดเพิ่มขึ้นในช่วง 4 สัปดาห์หลังจาก IRS DDT-IRS ยังคงไม่มีประสิทธิภาพสำหรับ HT ทั้งหมดในทุกจุดเวลาหลังจากการนำ IRS มาใช้ ผลการประเมินภาคสนามของพื้นที่แผนที่ความเสี่ยงแบบบูรณาการสรุปไว้ในตารางที่ 5 สำหรับรอบ IRS ค่าเฉลี่ยของความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งท้องเงินและเปอร์เซ็นต์ของความอุดมสมบูรณ์ทั้งหมดในพื้นที่เสี่ยงสูง (เช่น >55%) สูงกว่าในพื้นที่เสี่ยงต่ำและปานกลาง ณ ทุกช่วงเวลาหลัง IRS ตำแหน่งของครอบครัวนักกีฏวิทยา (เช่น ครอบครัวที่เลือกสำหรับการเก็บยุง) ได้รับการจัดทำแผนที่และแสดงภาพในไฟล์เพิ่มเติมที่ 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)
แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบ GIS สามประเภท (เช่น HT, IS และ IRSS และการผสมผสานของ HT, IS และ IRSS) เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงกุ้งลายจุดสีเงิน (เมื่อเปรียบเทียบกับ Kharbang)
ผลกระทบของ DDT-(a, c, e, g, i) และ SP-IRS (b, d, f, h, j) ต่อระดับความเสี่ยงของครัวเรือนประเภทต่างๆ คำนวณโดยการประมาณค่า “R2” ระหว่างความเสี่ยงของครัวเรือน การประเมินตัวบ่งชี้ครัวเรือนและความหนาแน่นเฉลี่ยของเชื้อ P. argentipes 2 สัปดาห์ก่อนการบังคับใช้ IRS และ 2, 4 และ 12 สัปดาห์หลังการบังคับใช้ IRS ในหมู่บ้าน Lavapur Mahnar เขต Vaishali รัฐ Bihar
ตารางที่ 6 สรุปผลการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวของปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดที่มีผลต่อความหนาแน่นของเกล็ด พบว่าปัจจัยเสี่ยงทั้งหมด (n = 6) มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับความหนาแน่นของยุงในครัวเรือน พบว่าระดับนัยสำคัญของตัวแปรที่เกี่ยวข้องทั้งหมดมีค่า P น้อยกว่า 0.15 ดังนั้น ตัวแปรอธิบายทั้งหมดจึงถูกเก็บไว้สำหรับการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ ชุดค่าผสมที่เหมาะสมที่สุดของแบบจำลองสุดท้ายถูกสร้างขึ้นโดยพิจารณาจากปัจจัยเสี่ยงห้าประการ ได้แก่ TF, TW, DS, ISV และ IRSS ตารางที่ 7 แสดงรายละเอียดของพารามิเตอร์ที่เลือกในแบบจำลองสุดท้าย รวมถึงอัตราส่วนอัตราต่อรองที่ปรับแล้ว ช่วงความเชื่อมั่น 95% (CIs) และค่า P แบบจำลองสุดท้ายมีความสำคัญสูง โดยมีค่า R2 เท่ากับ 0.89 (F(5)=27.9, P<0.001)
แบบจำลองขั้นสุดท้ายไม่ได้นำ TR มาใช้ เนื่องจาก TR มีนัยสำคัญน้อยที่สุด (P = 0.46) เมื่อเปรียบเทียบกับตัวแปรอธิบายอื่นๆ แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นนี้ใช้ทำนายความหนาแน่นของแมลงหวี่ทราย โดยอ้างอิงจากข้อมูลจาก 12 ครัวเรือน ผลการตรวจสอบความถูกต้องแสดงให้เห็นความสัมพันธ์อย่างมากระหว่างความหนาแน่นของยุงที่สังเกตได้ในพื้นที่และความหนาแน่นของยุงที่ทำนายโดยแบบจำลอง (r = 0.91, P < 0.001)
เป้าหมายคือการกำจัด VL ออกจากรัฐที่มีการระบาดของโรคประจำถิ่นของอินเดียภายในปี พ.ศ. 2563 [10] ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2555 อินเดียมีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการลดอุบัติการณ์และอัตราการตายของ VL [10] การเปลี่ยนจาก DDT เป็น SP ในปี พ.ศ. 2558 ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์ของ IRS ในรัฐพิหาร ประเทศอินเดีย [38] เพื่อทำความเข้าใจความเสี่ยงเชิงพื้นที่ของ VL และความอุดมสมบูรณ์ของพาหะ จึงได้มีการศึกษาในระดับมหภาคหลายครั้ง อย่างไรก็ตาม แม้ว่าการกระจายตัวเชิงพื้นที่ของความชุกของ VL จะได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นทั่วประเทศ แต่ยังมีการวิจัยในระดับจุลภาคน้อยมาก ยิ่งไปกว่านั้น ในระดับจุลภาค ข้อมูลมีความสอดคล้องกันน้อยกว่าและยากต่อการวิเคราะห์และทำความเข้าใจ เท่าที่เราทราบ การศึกษานี้เป็นรายงานฉบับแรกที่ประเมินประสิทธิภาพและผลการแทรกแซงที่เหลืออยู่ของ IRS โดยใช้ยาฆ่าแมลง DDT และ SP ในกลุ่ม HT ภายใต้โครงการควบคุมพาหะ VL แห่งชาติในรัฐพิหาร (ประเทศอินเดีย) นี่เป็นความพยายามครั้งแรกในการพัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่และแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของยุงเพื่อเปิดเผยการกระจายตัวของยุงในเชิงพื้นที่และเวลาในระดับไมโครภายใต้เงื่อนไขการแทรกแซงของ IRS
ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าการยอมรับการใช้ SP-IRS ของครัวเรือนทุกครัวเรือนอยู่ในระดับสูง และครัวเรือนส่วนใหญ่ได้รับการบำบัดอย่างสมบูรณ์ ผลการทดสอบทางชีวภาพแสดงให้เห็นว่าแมลงหวี่เงินในหมู่บ้านที่ศึกษามีความไวสูงต่อเบต้าไซเพอร์เมทริน แต่ค่อนข้างต่ำต่อดีดีที อัตราการตายของกุ้งเงินโดยเฉลี่ยจากดีดีทีน้อยกว่า 50% ซึ่งบ่งชี้ว่ามีความต้านทานต่อดีดีทีในระดับสูง ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาก่อนหน้านี้ที่ดำเนินการในช่วงเวลาต่างๆ ในหมู่บ้านต่างๆ ในรัฐที่มีการระบาดของแมลงหวี่เงินในอินเดีย รวมถึงรัฐพิหาร [8,9,39,40] นอกจากความไวต่อยาฆ่าแมลงแล้ว ประสิทธิภาพตกค้างของยาฆ่าแมลงและผลของการแทรกแซงก็เป็นข้อมูลสำคัญเช่นกัน ระยะเวลาของผลกระทบตกค้างมีความสำคัญต่อวงจรการเขียนโปรแกรม โดยเป็นตัวกำหนดช่วงเวลาระหว่างรอบการทดลอง IRS เพื่อให้ประชากรยังคงได้รับการปกป้องจนกว่าจะถึงการฉีดพ่นครั้งต่อไป ผลการทดสอบทางชีวภาพแบบกรวยแสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของอัตราการตายระหว่างพื้นผิวผนังแต่ละประเภท ณ จุดเวลาต่างๆ หลังจากการทดลอง IRS อัตราการเสียชีวิตบนพื้นผิวที่ผสม DDT มักจะต่ำกว่าระดับที่ WHO กำหนดไว้ (เช่น ≥80%) ในขณะที่บนผนังที่ผสม SP อัตราการเสียชีวิตยังคงอยู่ในระดับที่น่าพอใจจนถึงสัปดาห์ที่สี่หลังจากการทดสอบ IRS จากผลการศึกษาเหล่านี้ เห็นได้ชัดว่าแม้ว่ากุ้งก้ามกรามที่พบในพื้นที่ศึกษาจะมีความไวต่อ SP มาก แต่ประสิทธิภาพที่เหลืออยู่ของ SP จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ HT เช่นเดียวกับ DDT, SP ยังไม่บรรลุระยะเวลาของประสิทธิภาพตามที่ระบุในแนวทางของ WHO [41, 42] ความไม่มีประสิทธิภาพนี้อาจเกิดจากการนำ IRS ไปใช้งานอย่างไม่ถูกต้อง (เช่น การเคลื่อนที่ปั๊มด้วยความเร็วที่เหมาะสม ระยะห่างจากผนัง อัตราการปล่อยและขนาดของหยดน้ำและการสะสมบนผนัง) รวมถึงการใช้ยาฆ่าแมลงอย่างไม่ชาญฉลาด (เช่น การเตรียมสารละลาย) [11, 28, 43] อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการศึกษานี้ดำเนินการภายใต้การตรวจสอบและควบคุมอย่างเข้มงวด อีกเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ไม่เป็นไปตามวันหมดอายุที่องค์การอนามัยโลกแนะนำอาจเป็นเพราะคุณภาพของ SP (เช่น เปอร์เซ็นต์ของสารออกฤทธิ์หรือ “AI”) ที่ประกอบเป็น QC
จากพื้นผิวสามประเภทที่ใช้ในการประเมินความคงอยู่ของสารกำจัดศัตรูพืช พบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราการตายระหว่าง BUU และ CPLC สำหรับสารกำจัดศัตรูพืชสองชนิด อีกหนึ่งการค้นพบใหม่คือ CPLC แสดงประสิทธิภาพการตกค้างที่ดีขึ้นในเกือบทุกช่วงเวลาหลังจากการฉีดพ่น ตามด้วยพื้นผิว BUU และ PMP อย่างไรก็ตาม สองสัปดาห์หลังจากการทดสอบ IRS, PMP บันทึกอัตราการตายสูงสุดและสูงสุดเป็นอันดับสองจาก DDT และ SP ตามลำดับ ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าสารกำจัดศัตรูพืชที่ตกค้างบนพื้นผิวของ PMP ไม่คงอยู่เป็นเวลานาน ความแตกต่างในประสิทธิภาพของสารกำจัดศัตรูพืชตกค้างระหว่างผนังประเภทนี้อาจเกิดจากหลายสาเหตุ เช่น องค์ประกอบของสารเคมีที่ผนัง (ค่า pH ที่สูงขึ้นทำให้สารกำจัดศัตรูพืชบางชนิดสลายตัวอย่างรวดเร็ว) อัตราการดูดซึม (สูงกว่าบนผนังดิน) ความสามารถในการย่อยสลายของแบคทีเรีย และอัตราการย่อยสลายของวัสดุผนัง รวมถึงอุณหภูมิและความชื้น [44, 45, 46, 47, 48, 49] ผลลัพธ์ของเราสนับสนุนการศึกษาอื่นๆ อีกหลายฉบับเกี่ยวกับประสิทธิภาพที่เหลือของพื้นผิวที่ผ่านการบำบัดด้วยยาฆ่าแมลงต่อพาหะนำโรคต่างๆ [45, 46, 50, 51]
การประเมินการลดจำนวนยุงในครัวเรือนที่ได้รับการรักษาพบว่า SP-IRS มีประสิทธิภาพมากกว่า DDT-IRS ในการควบคุมยุงทุกช่วงหลังการทดลอง IRS (P < 0.001) สำหรับการทดลองรอบ SP-IRS และ DDT-IRS อัตราการลดลงของยุงในครัวเรือนที่ได้รับการรักษาตั้งแต่ 2 ถึง 12 สัปดาห์อยู่ที่ 55.6-90.5% และ 14.1-34.1% ตามลำดับ ผลการทดลองเหล่านี้ยังแสดงให้เห็นว่าพบผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความอุดมสมบูรณ์ของ P. argentipes ในครัวเรือนเฝ้าระวังภายใน 4 สัปดาห์หลังการทดลอง IRS โดยพบว่า argentipes เพิ่มขึ้นในทั้งสองรอบการทดลอง IRS หลังจากการทดลอง IRS 12 สัปดาห์ อย่างไรก็ตาม ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนยุงในครัวเรือนเฝ้าระวังระหว่างการทดลอง IRS ทั้งสองรอบ (P = 0.33) ผลการวิเคราะห์ทางสถิติเกี่ยวกับความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างกลุ่มครัวเรือนในแต่ละรอบการทดลองแสดงให้เห็นว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของ DDT ในกลุ่มครัวเรือนทั้งสี่กลุ่ม (เช่น กลุ่มที่ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม กลุ่มที่ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม กลุ่มที่ฉีดพ่นเทียบกับกลุ่มควบคุม กลุ่มที่ฉีดพ่นครบชุดเทียบกับกลุ่มควบคุม) ) กลุ่มครอบครัวสองกลุ่ม ได้แก่ กลุ่มครอบครัว IRS และ SP-IRS (เช่น กลุ่มที่ฉีดพ่นครบชุดเทียบกับกลุ่มควบคุม และกลุ่มที่ฉีดพ่นครบชุดเทียบกับกลุ่มควบคุม) อย่างไรก็ตาม พบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของความหนาแน่นของกุ้งเงินระหว่างรอบการทดลอง DDT และ SP-IRS ในฟาร์มที่ฉีดพ่นครบชุดและฟาร์มที่ฉีดพ่นครบชุด ข้อมูลนี้ประกอบกับข้อเท็จจริงที่ว่าผลของการแทรกแซงถูกคำนวณหลายครั้งหลังจากการทดลอง IRS ชี้ให้เห็นว่า SP มีประสิทธิภาพในการควบคุมยุงในบ้านที่ฉีดพ่นครบชุดหรือบางส่วน แต่ไม่ได้ฉีดพ่นครบชุด อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจำนวนยุงในบ้านที่ฉีดพ่นครบชุดจะไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างรอบการทดลอง DDT-IRS และ SP IRS แต่จำนวนยุงเฉลี่ยที่เก็บได้ในรอบการทดลอง DDT-IRS กลับต่ำกว่ารอบการทดลอง SP-IRS ปริมาณยุงมากกว่าปริมาณ ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าสารกำจัดแมลงที่ไวต่อแมลงพาหะซึ่งครอบคลุมพื้นที่ IRS สูงสุดในกลุ่มประชากรครัวเรือนอาจมีผลต่อการควบคุมยุงในครัวเรือนที่ไม่ได้ฉีดพ่น จากผลการศึกษาพบว่า SP มีประสิทธิภาพในการป้องกันยุงกัดได้ดีกว่า DDT ในช่วงวันแรกๆ หลังจากฉีดพ่น IRS นอกจากนี้ อัลฟา-ไซเพอร์เมทรินยังจัดอยู่ในกลุ่ม SP มีฤทธิ์ระคายเคืองจากการสัมผัสและเป็นพิษต่อยุงโดยตรง และเหมาะสำหรับ IRS [51, 52] นี่อาจเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่ทำให้อัลฟา-ไซเพอร์เมทรินมีผลน้อยมากในพื้นที่นอกเขตพื้นที่ การศึกษาอีกชิ้นหนึ่ง [52] พบว่าแม้ว่าอัลฟา-ไซเพอร์เมทรินจะแสดงการตอบสนองที่มีอยู่และอัตราการกำจัดที่สูงในการทดสอบในห้องปฏิบัติการและในกระท่อม แต่สารประกอบนี้ไม่ได้ก่อให้เกิดปฏิกิริยาขับไล่ยุงภายใต้สภาวะควบคุมในห้องปฏิบัติการ กระท่อม เว็บไซต์
ในการศึกษานี้ ได้พัฒนาแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่สามประเภท ได้แก่ การประมาณค่าความเสี่ยงเชิงพื้นที่ระดับครัวเรือนและระดับพื้นที่ โดยการสังเกตการณ์ภาคสนามเกี่ยวกับความหนาแน่นของกุ้งก้ามกราม การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงภัยโดยอาศัยข้อมูล HT พบว่าพื้นที่หมู่บ้านส่วนใหญ่ (>78%) ของ Lavapur-Mahanara มีความเสี่ยงสูงสุดในการเกิดและกลับมาระบาดของริ้นทราย นี่อาจเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้โครงการ Rawalpur Mahanar VL ได้รับความนิยมอย่างมาก พบว่า ISV และ IRSS โดยรวม รวมถึงแผนที่ความเสี่ยงรวมขั้นสุดท้าย ทำให้เกิดเปอร์เซ็นต์พื้นที่เสี่ยงภัยสูงในรอบ SP-IRS ต่ำกว่าในรอบ DDT-IRS หลังจาก SP-IRS พื้นที่เสี่ยงภัยสูงและปานกลางขนาดใหญ่โดยอาศัยข้อมูล GT ถูกแปลงเป็นพื้นที่เสี่ยงภัยต่ำ (เช่น 60.5%; การประมาณค่าแผนที่ความเสี่ยงรวม) ซึ่งต่ำกว่า DDT เกือบสี่เท่า (16.2%) – สถานการณ์แสดงอยู่ในแผนภูมิความเสี่ยงพอร์ตโฟลิโอของ IRS ด้านบน ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่า IRS เป็นตัวเลือกที่ถูกต้องสำหรับการควบคุมยุง แต่ระดับของการป้องกันขึ้นอยู่กับคุณภาพของยาฆ่าแมลง ความไว (ต่อแมลงเป้าหมาย) ความยอมรับได้ (ในขณะที่ใช้ IRS) และการประยุกต์ใช้
ผลการประเมินความเสี่ยงครัวเรือนแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องที่ดี (P < 0.05) ระหว่างค่าประมาณความเสี่ยงและความหนาแน่นของกุ้งเงินที่เก็บจากครัวเรือนต่างๆ แสดงให้เห็นว่าพารามิเตอร์ความเสี่ยงครัวเรือนที่ระบุและคะแนนความเสี่ยงเชิงหมวดหมู่มีความเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการประเมินความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินในท้องถิ่น ค่า R2 ของการวิเคราะห์ความสอดคล้องของ DDT หลัง IRS มีค่า ≥ 0.78 ซึ่งเท่ากับหรือมากกว่าค่าก่อน IRS (เช่น 0.78) ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า DDT-IRS มีประสิทธิภาพในทุกพื้นที่เสี่ยงภัยจาก HT (เช่น สูง กลาง และต่ำ) สำหรับรอบ SP-IRS เราพบว่าค่า R2 ผันผวนในสัปดาห์ที่สองและสี่หลังจาก IRS มีผลบังคับใช้ โดยค่าสองสัปดาห์ก่อน IRS มีผลบังคับใช้ และ 12 สัปดาห์หลังจาก IRS มีผลบังคับใช้เกือบเท่ากัน ผลลัพธ์นี้สะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบที่สำคัญของการสัมผัส SP-IRS ต่อยุง ซึ่งมีแนวโน้มลดลงเมื่อเวลาผ่านไปหลังจาก IRS ผลกระทบของ SP-IRS ได้รับการเน้นย้ำและอภิปรายไว้ในบทก่อนหน้าแล้ว
ผลการตรวจสอบภาคสนามของเขตพื้นที่เสี่ยงในแผนที่รวมแสดงให้เห็นว่าในรอบ IRS กุ้งเงินจำนวนสูงสุดถูกเก็บรวบรวมในเขตพื้นที่เสี่ยงสูง (เช่น >55%) รองลงมาคือเขตพื้นที่เสี่ยงปานกลางและต่ำ สรุปได้ว่า การประเมินความเสี่ยงเชิงพื้นที่โดยใช้ GIS ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรวบรวมข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกันในแต่ละชั้นหรือรวมกันเพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงต่อแมลงวันทราย แผนที่ความเสี่ยงที่พัฒนาขึ้นนี้ช่วยให้เข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับเงื่อนไขก่อนและหลังการแทรกแซง (เช่น ประเภทครัวเรือน สถานะ IRS และผลกระทบของการแทรกแซง) ในพื้นที่ศึกษาที่ต้องดำเนินการหรือปรับปรุงโดยทันที โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับจุลภาค ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ได้รับความนิยมอย่างมาก อันที่จริง การศึกษาหลายชิ้นได้ใช้เครื่องมือ GIS เพื่อทำแผนที่ความเสี่ยงของแหล่งเพาะพันธุ์แมลงพาหะและการกระจายตัวของโรคในเชิงพื้นที่ในระดับมหภาค [ 24 , 26 , 37 ]
มีการประเมินลักษณะที่อยู่อาศัยและปัจจัยเสี่ยงสำหรับการแทรกแซงโดยใช้วิธี IRS ทางสถิติเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ความหนาแน่นของกุ้งเงิน แม้ว่าปัจจัยทั้งหก (เช่น TF, TW, TR, DS, ISV และ IRSS) จะมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับความอุดมสมบูรณ์ของกุ้งเงินในพื้นที่ในการวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียว แต่มีเพียงปัจจัยเดียวเท่านั้นที่ถูกเลือกในแบบจำลองการถดถอยพหุคูณขั้นสุดท้ายจากทั้งหมดห้าแบบ ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าลักษณะการจัดการในกรงและปัจจัยการแทรกแซงของวิธี IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS ฯลฯ ในพื้นที่ศึกษามีความเหมาะสมสำหรับการติดตามการเกิด การฟื้นตัว และการสืบพันธุ์ของกุ้งเงิน ในการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ พบว่า TR ไม่มีนัยสำคัญ จึงไม่ได้เลือกใช้ในแบบจำลองขั้นสุดท้าย แบบจำลองขั้นสุดท้ายมีความสำคัญสูง โดยพารามิเตอร์ที่เลือกสามารถอธิบายความหนาแน่นของกุ้งเงินได้ 89% ผลความแม่นยำของแบบจำลองแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์อย่างมากระหว่างความหนาแน่นของกุ้งเงินที่คาดการณ์ไว้และที่สังเกตได้ ผลลัพธ์ของเรายังสนับสนุนการศึกษาในช่วงก่อนหน้านี้ที่กล่าวถึงปัจจัยเสี่ยงทางเศรษฐกิจและสังคมและที่อยู่อาศัยที่เกี่ยวข้องกับการแพร่ระบาดของ VL และการกระจายเชิงพื้นที่ของเวกเตอร์ในเขตชนบทของพิหาร [15, 29]
ในการศึกษานี้ เราไม่ได้ประเมินการสะสมของสารกำจัดศัตรูพืชบนผนังที่ฉีดพ่นและคุณภาพของสารกำจัดศัตรูพืชที่ใช้สำหรับโครงการ IRS ความแตกต่างในด้านคุณภาพและปริมาณของสารกำจัดศัตรูพืชอาจส่งผลต่ออัตราการตายของยุงและประสิทธิภาพของมาตรการ IRS ดังนั้น อัตราการตายของยุงที่คาดการณ์ไว้ตามประเภทพื้นผิวและผลกระทบของมาตรการในกลุ่มครัวเรือนอาจแตกต่างจากผลการศึกษาจริง เมื่อพิจารณาประเด็นเหล่านี้แล้ว สามารถวางแผนการศึกษาใหม่ได้ การประเมินพื้นที่เสี่ยงทั้งหมด (โดยใช้แผนที่ความเสี่ยง GIS) ของหมู่บ้านที่ศึกษาจะครอบคลุมพื้นที่เปิดโล่งระหว่างหมู่บ้าน ซึ่งมีอิทธิพลต่อการจำแนกประเภทพื้นที่เสี่ยง (เช่น การระบุพื้นที่) และขยายไปยังพื้นที่เสี่ยงที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้ดำเนินการในระดับจุลภาค ดังนั้นที่ดินว่างเปล่าจึงส่งผลกระทบเพียงเล็กน้อยต่อการจำแนกประเภทพื้นที่เสี่ยง นอกจากนี้ การระบุและประเมินพื้นที่เสี่ยงต่างๆ ภายในพื้นที่ทั้งหมดของหมู่บ้านยังเปิดโอกาสให้เลือกพื้นที่สำหรับการสร้างที่อยู่อาศัยใหม่ในอนาคต (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเลือกพื้นที่เสี่ยงต่ำ) โดยรวมแล้ว ผลการศึกษานี้ให้ข้อมูลที่หลากหลายที่ไม่เคยมีการศึกษาในระดับจุลภาคมาก่อน ที่สำคัญที่สุด การแสดงเชิงพื้นที่ของแผนที่ความเสี่ยงของหมู่บ้านช่วยระบุและจัดกลุ่มครัวเรือนในพื้นที่เสี่ยงต่างๆ ได้ เมื่อเปรียบเทียบกับการสำรวจภาคพื้นดินแบบดั้งเดิม วิธีนี้ง่าย สะดวก คุ้มต้นทุน และใช้แรงงานน้อยกว่า โดยให้ข้อมูลแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ
ผลการศึกษาของเราบ่งชี้ว่าแมลงซิลเวอร์ฟิชพื้นเมืองในหมู่บ้านศึกษามีความต้านทาน (กล่าวคือ ต้านทานสูง) ต่อดีดีที และพบการแพร่พันธุ์ของยุงทันทีหลังจากการใช้สารกำจัดแมลงแบบควบคุม (IRS) อัลฟาไซเพอร์เมทรินดูเหมือนจะเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการควบคุมแมลงซิลเวอร์ฟิชแบบควบคุม (IRS) เนื่องจากมีอัตราการตาย 100% และมีประสิทธิภาพในการป้องกันแมลงซิลเวอร์ฟิชได้ดีกว่า รวมถึงเป็นที่ยอมรับของชุมชนมากกว่าเมื่อเทียบกับการใช้สารกำจัดแมลงแบบควบคุม (IRS) อย่างไรก็ตาม เราพบว่าอัตราการตายของยุงบนผนังที่ผ่านกระบวนการ SP แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับชนิดของพื้นผิว พบว่าประสิทธิภาพตกค้างต่ำ และระยะเวลาที่องค์การอนามัยโลกแนะนำหลังจากการใช้สารกำจัดแมลงแบบควบคุม (IRS) ไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง การศึกษานี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการอภิปราย และจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริง ความแม่นยำในการทำนายของแบบจำลองการวิเคราะห์ความหนาแน่นของแมลงวันทรายแสดงให้เห็นว่าการรวมกันของลักษณะที่อยู่อาศัย ความไวต่อยาฆ่าแมลงของแมลงพาหะ และสถานะของสารกำจัดแมลงแบบควบคุม (IRS) สามารถใช้ประเมินความหนาแน่นของแมลงวันทรายในหมู่บ้านที่มีแมลงวันทรายชุกชุมในรัฐพิหาร การศึกษาของเรายังแสดงให้เห็นว่าการทำแผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่แบบผสมผสาน (ระดับมหภาค) บนระบบ GIS สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการระบุพื้นที่เสี่ยงเพื่อติดตามการเกิดขึ้นและการเกิดขึ้นซ้ำของมวลทรายก่อนและหลังการประชุมกรมสรรพากร (IRS) นอกจากนี้ แผนที่ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ยังช่วยให้เข้าใจขอบเขตและลักษณะของพื้นที่เสี่ยงในระดับต่างๆ ได้อย่างครอบคลุม ซึ่งไม่สามารถศึกษาได้จากการสำรวจภาคสนามแบบดั้งเดิมและวิธีการรวบรวมข้อมูลแบบเดิม ข้อมูลความเสี่ยงระดับจุลภาคที่รวบรวมผ่านแผนที่ GIS สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยด้านสาธารณสุขพัฒนาและนำกลยุทธ์การควบคุมใหม่ๆ (เช่น การแทรกแซงเดี่ยวหรือการควบคุมเวกเตอร์แบบบูรณาการ) ไปใช้ เพื่อให้เข้าถึงกลุ่มครัวเรือนที่แตกต่างกันตามลักษณะของระดับความเสี่ยง นอกจากนี้ แผนที่ความเสี่ยงยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรและการใช้ทรัพยากรควบคุมในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสม เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโครงการ
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 การควบคุมโรคลิชมาเนีย: รายงานการประชุมคณะกรรมการผู้เชี่ยวชาญด้านการควบคุมโรคลิชมาเนียขององค์การอนามัยโลก พ.ศ. 2553 http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf เข้าถึงเมื่อ: 19 มีนาคม 2557
Singh S. แนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงไปในระบาดวิทยา การนำเสนอทางคลินิก และการวินิจฉัยโรคลีชมาเนียและการติดเชื้อเอชไอวีร่วมในอินเดีย Int J Inf Dis. 2014;29:103–12
โครงการควบคุมโรคติดต่อนำโดยแมลงแห่งชาติ (NVBDCP) เร่งรัดโครงการทำลายล้าง Kala Azar 2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf เข้าถึงเมื่อ: 17 เมษายน 2018
Muniaraj M. ด้วยความหวังอันริบหรี่ที่จะกำจัดโรคคาลาอาซาร์ (โรคลิชมาเนียในอวัยวะภายใน) ภายในปี 2010 ซึ่งการระบาดเกิดขึ้นเป็นระยะๆ ในอินเดีย ควรโทษมาตรการควบคุมพาหะนำโรคหรือการติดเชื้อร่วมหรือการรักษาไวรัสภูมิคุ้มกันบกพร่องในมนุษย์หรือไม่? Topparasitol. 2014;4:10-9
Thakur KP กลยุทธ์ใหม่ในการกำจัดโรคกาลาอาซาร์ในชนบทของรัฐพิหาร วารสารวิจัยการแพทย์อินเดีย 2550;126:447–51