Indoor residual spraying (IRS) သည် India ရှိ visceral leishmaniasis (VL) vector control အားထုတ်မှု၏ အဓိကကျသောလုပ်ငန်းဖြစ်သည်။IRS ထိန်းချုပ်မှု၏ သက်ရောက်မှုသည် အိမ်ထောင်စု အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအပေါ် မသိသာပါ။ဤနေရာတွင် IRS ပိုးသတ်ဆေးများအသုံးပြုနေသည့် ရွာတစ်ရွာရှိ အိမ်ထောင်စုအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် ကျန်ကြွင်းကျန်မှုနှင့် စွက်ဖက်မှုသက်ရောက်မှုများ တူညီမှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်ပါသည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် အိမ်တွင်းဝိသေသလက္ခဏာများ၊ ပိုးသတ်ဆေး အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် IRS အခြေအနေတို့ကို အခြေခံ၍ ပေါင်းစပ် spatial risk maps နှင့် ခြင်သိပ်သည်းမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများကို တီထွင်ခဲ့ပါသည်။
လေ့လာမှုအား ဘီဟာပြည်နယ် ဝေသာလီခရိုင် မဟာနာဘလောက်ကျေးရွာ နှစ်ရွာတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ပိုးသတ်ဆေး နှစ်ခု [dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50%) နှင့် synthetic pyrethroids (SP 5%)] ကို အသုံးပြု၍ IRS မှ VL vectors (P. argentipes) ထိန်းချုပ်မှုကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့မှ အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း cone bioassay နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ နံရံအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးရှိ ပိုးသတ်ဆေးများ၏ ယာယီကျန်ရှိနေသည့် ထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ပင်ရင်းငွေငါး၏ ပိုးသတ်ဆေးများနှင့် အာရုံခံနိုင်စွမ်းကို in vitro bioassay သုံးပြီး စစ်ဆေးခဲ့သည်။ရောဂါထိန်းချုပ်ရေးစင်တာများမှ ညနေ 6 နာရီမှ 6 နာရီအထိ ခြင်သိပ်သည်းဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသင့်တော်ဆုံးပုံစံကို ရောဂါထိန်းချုပ်ရေးစင်တာများမှ တပ်ဆင်ထားသော မီးထောင်ချောက်များကို အသုံးပြု၍ ခြင်သိပ်သည်းဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသင့်တော်ဆုံးပုံစံကို တီထွင်ခဲ့သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။GIS အခြေခံ spatial ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာကို အိမ်သုံးအမျိုးအစားအလိုက် ပိုးသတ်ဆေး အာရုံခံနိုင်စွမ်း ပျံ့နှံ့မှုကို မြေပုံထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး ငွေပုဇွန်များ၏ spatiotemporal ဖြန့်ဖြူးမှုကို ရှင်းပြရန်အတွက် အိမ်သုံး IRS အခြေအနေကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
ငွေရောင်ခြင်များသည် SP (100%) တွင် အလွန်ထိခိုက်လွယ်သော်လည်း သေဆုံးမှုနှုန်းမှာ 49.1% ရှိသည့် DDT ကို ခုခံနိုင်စွမ်းမြင့်မားသည်။SP-IRS သည် အိမ်ထောင်စု အမျိုးအစားအားလုံးတွင် DDT-IRS ထက် အများသူငှာ လက်ခံမှု ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်း အစီရင်ခံထားပါသည်။ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှုသည် မတူညီသော နံရံမျက်နှာပြင်များပေါ်တွင် ကွဲပြားပါသည်။ပိုးသတ်ဆေးများသည် ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့၏ IRS မှ အကြံပြုထားသော လုပ်ဆောင်ချက်ကြာချိန်နှင့် မကိုက်ညီပါ။IRS အချိန်လွန်ကာလအားလုံးတွင် SP-IRS ကြောင့် အနံ့အသက်ဆိုးများ လျော့ချခြင်းသည် အိမ်သုံးအုပ်စုများ (ဆိုလိုသည်မှာ မှုတ်ဆေးများနှင့် ကင်းစောင့်များ) အကြား DDT-IRS ထက် ပိုများသည်။ပေါင်းစပ် spatial risk map တွင် SP-IRS သည် အိမ်သုံးအမျိုးအစား အန္တရာယ်ရှိသော နေရာများအားလုံးတွင် DDT-IRS ထက် ခြင်များအပေါ် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ထိန်းချုပ်နိုင်သည်ကို ပြသပါသည်။Multilevel logistic regression analysis သည် ငွေပုဇွန်သိပ်သည်းဆနှင့် ပြင်းထန်စွာဆက်စပ်နေသည့် အန္တရာယ်အချက်ငါးချက်ကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။
ရလဒ်များသည် Bihar ရှိ visceral leishmaniasis ကိုထိန်းချုပ်ရာတွင် IRS အလေ့အကျင့်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်စေမည်ဖြစ်ပြီး၊ ယင်းသည် အခြေအနေတိုးတက်စေရန်အတွက် အနာဂတ်ကြိုးပမ်းမှုများကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်ပါသည်။
Kala-azar ဟုခေါ်သော Visceral leishmaniasis (VL) သည် မျိုးစု Leishmania ၏ ပရိုတိုဇိုးကပ်ပါးပိုးများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ရောဂါတစ်မျိုးဖြစ်သည်။လူသားများ တစ်ခုတည်းသော ရေလှောင်ကန်များ တည်ရှိရာ အိန္ဒိယတိုက်ငယ် (IS) တွင် ကပ်ပါးကောင် (ဥပမာ Leishmania donovani) သည် ရောဂါပိုးရှိသော ခြင်အမျိုးသမီး (Phlebotomus argentipes) [1၊ 2] အကိုက်မှ လူသို့ ကူးစက်သည်။အိန္ဒိယတွင် VL ကို အလယ်ပိုင်းနှင့် အရှေ့ပိုင်းပြည်နယ် လေးခုတွင် အများစုတွေ့ရသည်- Bihar၊ Jharkhand၊ West Bengal နှင့် Uttar Pradesh။မဒ္ဒယာပရာဒက်ရှ် (အိန္ဒိယအလယ်ပိုင်း)၊ ဂူဂျာရတ် (အနောက်အိန္ဒိယ)၊ တမီလ်နာဒူးနှင့် ကီရာလာ (တောင်အိန္ဒိယ) နှင့် Himachal Pradesh နှင့် Jammu နှင့် Kashmir အပါအဝင် အိန္ဒိယမြောက်ပိုင်းရှိ ဟိမဝန္တာခွဲဒေသများတွင်လည်း ကူးစက်မှုအချို့ကို အစီရင်ခံထားသည်။၃]။အစုလိုက်ပြည်နယ်များထဲတွင် Bihar သည် အိန္ဒိယတွင် နှစ်စဉ်ဖြစ်ပွားမှု စုစုပေါင်း၏ 70% ကျော်သည် VL ကြောင့် ထိခိုက်မှု 33 ခရိုင်ဖြင့် အလွန်အမင်း အစုလိုက်ဖြစ်သည်။ဒေသတွင်းရှိလူ 99 သန်းခန့်သည်အန္တရာယ်ရှိပြီးနှစ်စဉ်ပျမ်းမျှဖြစ်ပွားမှု 6,752 (2013-2017) ဖြင့်အန္တရာယ်ရှိသည်။
ဘီဟာနှင့် အိန္ဒိယနိုင်ငံ၏ အခြားဒေသများတွင်၊ VL ထိန်းချုပ်မှု ကြိုးပမ်းမှုများသည် အိမ်များနှင့် တိရစ္ဆာန်အမိုးအကာများတွင် ပိုးသတ်ဆေးဖြန်းခြင်း (IRS) ကို အသုံးပြု၍ စောစီးစွာ တွေ့ရှိခြင်း၊ ထိရောက်သော ကုသခြင်းနှင့် ပိုးမွှားထိန်းချုပ်ခြင်း (IRS) ကို အသုံးပြု၍ အဓိက ဗျူဟာ (၃) ခုပေါ်တွင် မူတည်သည်။ငှက်ဖျားတိုက်ဖျက်ရေး လှုံ့ဆော်မှုများ၏ ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးအနေဖြင့် IRS သည် Dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) ကို အသုံးပြု၍ IRS သည် 1960 ခုနှစ်များတွင် VL ကို အောင်မြင်စွာ ထိန်းချုပ်နိုင်ခဲ့ပြီး [5 , 6] တွင် programmatic control သည် VL ကို 1977 နှင့် 1992 တွင် အောင်မြင်စွာ ထိန်းချုပ်ခဲ့သည်။သို့သော်လည်း မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများအရ ငွေရောင်ကောက်ပုစွန်သည် DDT [4,7,8] ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခုခံနိုင်ခဲ့ကြောင်း အတည်ပြုခဲ့သည်။2015 ခုနှစ်တွင် National Vector Borne Disease Control Program (NVBDCP, New Delhi) သည် IRS မှ DDT မှ synthetic pyrethroids (SP; alpha-cypermethrin 5% WP, 25 mg ai/m2) [7, 9] သို့ပြောင်းခဲ့သည်။ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ (WHO) သည် 2020 ခုနှစ်တွင် VL ကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် ရည်မှန်းချက် (ဆိုလိုသည်မှာ တစ်နှစ်လျှင် လူ 10,000 လျှင် 1 ဦးနှုန်း လမ်း/ပိတ်ဆို့ခြင်းအဆင့်) [10]။လေ့လာမှုများစွာအရ IRS သည် သဲပျံသိပ်သည်းဆကို လျှော့ချရာတွင် အခြားသော vector control နည်းလမ်းများထက် ပိုမိုထိရောက်ကြောင်း ပြသခဲ့သည် [11,12,13]။မကြာသေးမီက ပုံစံတစ်ခုသည် မြင့်မားသောကပ်ရောဂါအခြေအနေများ (ဥပမာ၊ ကြိုတင်ထိန်းချုပ်ထားသော ကူးစက်ရောဂါဖြစ်ပွားမှုနှုန်း 5/10,000) တွင် အိမ်ထောင်စုများ၏ 80% ကို လွှမ်းခြုံထားသော ထိရောက်သော IRS သည် အစောပိုင်းတစ်နှစ်မှ သုံးနှစ်အတွင်း ဖယ်ရှားရေးပန်းတိုင်များကို အောင်မြင်နိုင်သည်ဟုလည်း ခန့်မှန်းထားသည်။VL သည် အစုလိုက်နေထိုင်သည့် ဒေသများရှိ အဆင်းရဲဆုံး ဆင်းရဲနွမ်းပါးသော ကျေးလက်လူထုကို သက်ရောက်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့၏ အားနည်းချက်ထိန်းချုပ်မှုသည် IRS ပေါ်တွင်သာ မှီခိုနေသော်လည်း၊ ဤထိန်းချုပ်မှုဆိုင်ရာ တိုင်းတာမှု၏ ကျန်ရှိနေသော သက်ရောက်မှုများကို စွက်ဖက်မှုနယ်မြေများတွင် လယ်ကွင်းတွင် မလေ့လာဖူးပါ။ထို့အပြင် VL ကို တိုက်ဖျက်ရန် အပြင်းအထန်လုပ်ဆောင်ပြီးနောက်၊ အချို့ကျေးရွာများတွင် ကပ်ရောဂါသည် နှစ်အတော်ကြာကြာ ပျံ့နှံ့ခဲ့ပြီး အပူအအေးများ [17] ဖြစ်လာခဲ့သည်။ထို့ကြောင့်၊ အိမ်ထောင်စု အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးရှိ ခြင်သိပ်သည်းဆ စောင့်ကြည့်ခြင်းအပေါ် IRS ၏ ကျန်ရှိနေသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ထို့အပြင်၊ microscale geospatial risk mapping သည် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ပြီးနောက်တွင်ပင် ခြင်လူဦးရေကို ပိုမိုနားလည်ပြီး ထိန်းချုပ်နိုင်စေရန် ကူညီပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။ပထဝီဝင်အချက်အလက်စနစ်များ (GIS) သည် သိုလှောင်မှု၊ ထပ်ဆင့်မှု၊ ခြယ်လှယ်မှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ထုတ်ယူမှုနှင့် လူမှုရေးဆိုင်ရာ လူဦးရေအချက်အလက် အမျိုးမျိုးတို့ကို ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အမျိုးမျိုးသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပထဝီဝင်ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လူမှု-လူဦးရေ ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပထဝီဝင်အချက်အလက်စနစ်များ (GIS) ဖြစ်သည်။.ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ တည်နေရာပြစနစ် (GPS) ကို ကမ္ဘာမြေမျက်နှာပြင်၏ အစိတ်အပိုင်းများ၏ spatial position ကို လေ့လာရန် အသုံးပြုပါသည်။GIS နှင့် GPS-based spatial modeling tools နှင့် techniques များကို spatial and temporal disease assessment and outbreak ခန့်မှန်းချက်၊ ထိန်းချုပ်မှုဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း၊ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာအချက်များနှင့် ရောဂါပိုးများ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့် spatial risk mapping တို့ကဲ့သို့သော ကူးစက်ရောဂါဆိုင်ရာရှုထောင့်များစွာတွင် အသုံးပြုထားသည်။[၂၀၊၂၃၊၂၄၊၂၅၊၂၆]။ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာ အန္တရာယ်မြေပုံများမှ စုဆောင်းရရှိသော အချက်အလက်များသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထိရောက်သော ထိန်းချုပ်မှုအစီအမံများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
ဤလေ့လာမှုသည် အိန္ဒိယနိုင်ငံ၊ Bihar ရှိ National VL Vector Control Program အောက်ရှိ အိမ်ထောင်စုအဆင့်တွင် DDT နှင့် SP-IRS စွက်ဖက်မှု၏ ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှုနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ပါသည်။နောက်ဆက်တွဲ ရည်ရွယ်ချက်များမှာ ပေါင်းစပ် spatial risk map နှင့် ခြင်သိပ်သည်းဆ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု စံနမူနာကို အခြေခံ၍ လူနေနေရာ လက္ခဏာများ၊ ပိုးသတ်ဆေး ပိုးကူးစက်ခံရနိုင်ခြေ နှင့် အိမ်သုံး IRS အခြေအနေတို့အပေါ် အခြေခံ၍ မိုက်ခရိုစကေး ခြင်များ ဖြန့်ကျက်မှု၏ အထက်တန်းကို ဆန်းစစ်ရန် ဖြစ်သည်။
လေ့လာမှုအား ဂင်္ဂါမြစ်၏ မြောက်ဘက်ကမ်းရှိ ဝေသာလီခရိုင် မနရဘလောက်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သည် (ပုံ ၁)။မက္ခနာသည် တစ်နှစ်လျှင် ပျမ်းမျှ VL ဖြစ်ပွားမှု 56.7 ရှိပြီး (2012-2014 ခုနှစ်တွင် ဖြစ်ပွားမှု 170 မှု)၊ နှစ်စဉ်ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းမှာ လူဦးရေ 10,000 လျှင် 2.5-3.7 ဖြစ်ပွားမှု၊ရွာနှစ်ရွာကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်- Chakeso ထိန်းချုပ်ရေးနေရာအဖြစ် (ပုံ. 1d1၊ လွန်ခဲ့သည့်ငါးနှစ်အတွင်း VL ရောဂါဖြစ်ပွားမှု မရှိပါ) နှင့် Lavapur Mahanar အစုလိုက်ဖြစ်ပွားသည့်နေရာ (ပုံ. 1d2၊ အစုလိုက်အလွန်အမင်း အစုလိုက်၊ တစ်နှစ်လျှင် လူ 1000 လျှင် 5 ဦး သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပို၍ဖြစ်ပွားမှုရှိသော၊ )လွန်ခဲ့သော 5 နှစ်က) ။တည်နေရာနှင့် ဝင်ရောက်နိုင်မှု (ဆိုလိုသည်မှာ တစ်နှစ်ပတ်လုံး သွားလာရလွယ်ကူသော မြစ်ပေါ်တွင် တည်ရှိသည်)၊ လူဦးရေ လက္ခဏာများနှင့် အိမ်ထောင်စုအရေအတွက် (ဥပမာ အနည်းဆုံး အိမ်ထောင်စု 200 ရှိပြီး Chaqueso တွင် ပျမ်းမျှအိမ်ထောင်စု 202 နှင့် 204 အိမ်ထောင်စု ရှိသည်) ကို အခြေခံ၍ ကျေးရွာများကို ရွေးချယ်ခဲ့ပါသည်။ .4.9 နှင့် 5.1 လူများ) နှင့် Lavapur Mahanar အသီးသီး) နှင့် အိမ်ထောင်စုအမျိုးအစား (HT) နှင့် ၎င်းတို့၏ ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ သဘောသဘာဝ (ဆိုလိုသည်မှာ ကျပန်း ရောနှောထားသော HT)။လေ့လာရေးရွာနှစ်ရွာစလုံးသည် မက္ခနာမြို့နှင့် ခရိုင်ဆေးရုံ၏ မီတာ 500 အကွာတွင် တည်ရှိသည်။လေ့လာတွေ့ရှိချက်များအရ လေ့လာရေးရွာများမှ နေထိုင်သူများသည် သုတေသနလုပ်ငန်းများတွင် အလွန်တက်ကြွစွာ ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခဲ့ကြကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။လေ့ကျင့်ရေးကျေးရွာရှိ အိမ်များ [တွဲလသာဆောင် ၁ ခန်း၊ မီးဖိုချောင် ၁ ခန်း၊ ရေချိုးခန်း ၁ ခန်း နှင့် အကျီ ၁ ခန်း (တွဲလျက် သို့မဟုတ် ခွဲထား)] အုတ်နံရံနှင့် ရွှံ့ကြမ်းခင်းများ၊ အုတ်နံရံများ ပါ၀င်ပါသည်။ဘိလပ်မြေကြမ်းခင်းများ၊ အင်္ဂတေမွမ်းမံထားသော အုတ်နံရံများ၊ ရွှံ့ကြမ်းခင်းများနှင့် သက်ကယ်အမိုးများ။ဝေသာလီဒေသတစ်ခုလုံးသည် မိုးရာသီ (ဇူလိုင်မှသြဂုတ်လ) နှင့် ခြောက်သွေ့ရာသီ (နိုဝင်ဘာမှ ဒီဇင်ဘာလအထိ) စိုစွတ်သော အပူပိုင်းဒေသ ရာသီဥတုရှိသည်။နှစ်စဉ်ပျမ်းမျှမိုးရွာသွန်းမှုသည် 720.4 မီလီမီတာ (အကွာအဝေး 736.5-1076.7 မီလီမီတာ)၊ နှိုင်းရစိုထိုင်းဆ 65±5% (အပိုင်းအခြား 16-79%)၊ ပျမ်းမျှလစဉ်အပူချိန် 17.2-32.4°C။မေလနှင့် ဇွန်လသည် အပူဆုံးလများ (အပူချိန် ၃၉-၄၄ ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်)၊ ဇန်နဝါရီလသည် အအေးဆုံး (၇-၂၂ ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်) ဖြစ်သည်။
လေ့လာမှုဧရိယာမြေပုံသည် အိန္ဒိယနိုင်ငံမြေပုံပေါ်တွင် ဘီဟာမြို့၏တည်နေရာကိုပြသထားပြီး ဘီဟာမြေပုံပေါ်တွင် ဝေသာလီခရိုင်၏တည်နေရာကို ပြသထားသည်။Makhnar Block (c) လေ့လာမှုအတွက် ရွာနှစ်ရွာကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်- Chakeso ကို ထိန်းချုပ်သည့်နေရာအဖြစ်နှင့် Lavapur Makhnar ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသည့်နေရာအဖြစ်။
National Kalaazar Control Programme ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် Bihar Society Health Board (SHSB) သည် 2015 နှင့် 2016 အတွင်း နှစ်စဉ် IRS ၏ နှစ်ကျော့ (ပထမအကျော့၊ ဖေဖော်ဝါရီမှ မတ်လ၊ ဒုတိယအကျော့၊ ဇွန်-ဇူလိုင်)[4]။IRS လုပ်ငန်းများအားလုံးကို ထိထိရောက်ရောက် အကောင်အထည်ဖော်ရန် သေချာစေရန်၊ Indian Council of Medical Research (ICMR; New Delhi) ၏ လုပ်ငန်းခွဲဖြစ်သော Rajendra Memorial Medical Institute (RMRIMS; Bihar) မှ အသေးစား လုပ်ဆောင်ချက် အစီအစဉ်ကို ပြင်ဆင်ထားပါသည်။nodal အင်စတီကျု။IRS ကျေးရွာများကို အဓိက စံသတ်မှတ်ချက် နှစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ရွေးချယ်ထားသည်- ရွာရှိ VL နှင့် နောက်ကြောင်းပြန် ကုလရာဇ် (RPKDL) ဖြစ်ရပ်များ (ဥပမာ၊ အကောင်အထည်ဖော်သည့်နှစ်အပါအဝင် ပြီးခဲ့သော 3 နှစ်အတွင်း မည်သည့်အချိန်ကာလအတွင်းမဆို ဖြစ်ပွားမှု 1 ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကျေးရွာများကို ရွေးချယ်ထားပါသည်။ )“ပူသောနေရာများ” အနီးတစ်ဝိုက်တွင် အစုလိုက်မဟုတ်သောကျေးရွာများ (ဆိုလိုသည်မှာ ≥ 2 နှစ်အထိ အဆက်မပြတ်အစီရင်ခံထားသောကျေးရွာများ သို့မဟုတ် လူ 1000 လျှင် ≥ 2 ဦး) နှင့် နောက်ဆုံးနှစ်တွင် အစုလိုက်ကျေးရွာအသစ်များ (လွန်ခဲ့သည့် 3 နှစ်တွင် ဖြစ်ပွားမှုမရှိကြောင်း) ကျေးရွာများ၊ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှစ် [17] တွင်ဖော်ပြထားသည်။နိုင်ငံတော်အခွန်ကောက်ခံမှု ပထမအကျော့ကို အကောင်အထည် ဖော်သည့် အိမ်နီးချင်းကျေးရွာများမှ ကျေးရွာသစ်များကိုလည်း နိုင်ငံတော်အခွန်ကောက်ခံမှု ဒုတိယအကြိမ် အစီအစဉ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။2015 ခုနှစ်တွင်၊ DDT (DDT 50% WP, 1 g ai/m2) ကို အသုံးပြု၍ IRS နှစ်ကြိမ်အား ကြားဝင်လေ့လာသည့် ကျေးရွာများတွင် ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။2016 ခုနှစ်မှစ၍ IRS သည် ဓာတု pyrethroids (SP; alpha-cypermethrin 5% VP, 25 mg ai/m2) ကို အသုံးပြုပြီး လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ဖိအားမျက်နှာပြင်၊ ပြောင်းလဲနိုင်သောစီးဆင်းမှုအဆို့ရှင် (1.5 ဘား) နှင့် 8002 flat jet nozzle [27] ပါရှိသော Hudson Xpert pump (13.4 L) ကို အသုံးပြု၍ မှုတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။ICMR-RMRIMS၊ Patna (Bihar) သည် IRS ကို အိမ်ထောင်စုနှင့် ကျေးရွာအဆင့်တွင် စောင့်ကြည့်ခဲ့ပြီး ပထမ 1-2 ရက်အတွင်း မိုက်ခရိုဖုန်းများမှတစ်ဆင့် ရွာသားများအား IRS နှင့်ပတ်သက်သော ပဏာမအချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။IRS အဖွဲ့တိုင်းတွင် IRS အဖွဲ့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စောင့်ကြည့်ရန် မော်နီတာ (RMRIMS မှ ပံ့ပိုးပေးသည်) တပ်ဆင်ထားပါသည်။IRS အဖွဲ့များနှင့်အတူ Ombudsmen များသည် IRS ၏အကျိုးရှိသောသက်ရောက်မှုများအကြောင်း အိမ်ထောင်စုအကြီးအကဲများအား အသိပေးရန်နှင့် စိတ်ချသေချာစေရန် အိမ်ထောင်စုများအားလုံးတွင် ဖြန့်ကျက်ချထားပါသည်။IRS စစ်တမ်း နှစ်ကြိမ်အတွင်း လေ့လာမှုကျေးရွာများရှိ အိမ်ထောင်စုတစ်ခုလုံး လွှမ်းခြုံမှု အနည်းဆုံး 80% [4] သို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်။ပက်ဖြန်းခြင်းအခြေအနေ (ဆိုလိုသည်မှာ ပက်ဖြန်းခြင်းမပြုရ၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပက်ဖြန်းခြင်းနှင့် အပြည့်ဖြန်းခြင်း၊ ထပ်လောင်းဖိုင် 1- Table S1 တွင် သတ်မှတ်ထားသည်) သည် IRS ၏ အကြိမ်နှစ်ရပ်လုံးတွင် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသည့်ကျေးရွာရှိ အိမ်ထောင်စုအားလုံးအတွက် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။
လေ့လာမှုအား 2015 ခုနှစ် ဇွန်လမှ 2016 ခုနှစ် ဇူလိုင်လအထိ ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ IRS သည် ကြိုတင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းအတွက် ရောဂါစင်တာများ (ဆိုလိုသည်မှာ 2 ပတ်ကြိုတင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု; အခြေခံစစ်တမ်း) နှင့် post-intervention (ဆိုလိုသည်မှာ၊ 2၊ 4၊ နှင့် 12 ရက်သတ္တပတ်လွန်-စွက်ဖက်မှုပြီးနောက်၊ နောက်ဆက်တွဲ စစ်တမ်းများ) IRS ပတ်ပတ်လည်တွင် စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ သိပ်သည်းမှု ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် သဲပျံသန်းခြင်း ကာကွယ်ရေး။အိမ်ထောင်စုတစ်ခုစီတွင် တစ်ည (၁၈း၀၀ မှ ၆း၀၀) အလင်းထောင်ချောက် [28]။အိပ်ခန်းများနှင့် တိရစ္ဆာန်အမိုးအကာများတွင် အလင်းထောင်ချောက်များကို တပ်ဆင်ထားသည်။ကြားဝင်လေ့လာမှုပြုလုပ်သည့်ကျေးရွာတွင် အိမ်ထောင်စု ၄၈ စုကို IRS မတိုင်မီ သဲပျံသိပ်သည်းဆအတွက် စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ခဲ့သည် (တစ်ရက်လျှင် အိမ်ထောင်စု ၁၂ စုသည် IRS နေ့မတိုင်မီ ၄ ရက်ဆက်တိုက်) ဖြစ်သည်။အဓိကအုပ်စုလေးစုမှ အိမ်ထောင်စု(၁၂)စု (ဆိုလိုသည်မှာ မြေစေးအင်္ဂတေ (PMP)၊ ဘိလပ်မြေအင်္ဂတေနှင့် ထုံးသုတ်ထားသောအိမ်များ (CPLC)၊ အုတ်မွမ်းမံပြီး ဆေးသုတ်မထားသော (BUU) နှင့် သက်ကယ်မိုး (TH) အိမ်ထောင်စုများ)။ထို့နောက် IRS အစည်းအဝေးအပြီးတွင် ခြင်သိပ်သည်းဆဒေတာကို ဆက်လက်စုဆောင်းရန်အတွက် အိမ်ထောင်စု 12 (IRS မတိုင်မီ အိမ်ထောင်စု ၄၈ စု) ကိုသာ ရွေးချယ်ခဲ့သည်။WHO ၏ အကြံပြုချက်များအရ အိမ်ထောင်စု 6 ခုကို ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသည့်အဖွဲ့ (IRS ကုသမှုခံယူသည့် အိမ်ထောင်စုများ) နှင့် ကင်းစောင့်အဖွဲ့ (ဝင်ရောက်စွက်ဖက်သောကျေးရွာများရှိ အိမ်ထောင်စုများ၊ IRS ခွင့်ပြုချက်ကို ငြင်းဆိုထားသည့် ပိုင်ရှင်များ) [28] ကို ရွေးချယ်ထားသည်။ထိန်းချုပ်ရေးအဖွဲ့ (VL မရှိခြင်းကြောင့် IRS မခံရသော အနီးနားကျေးရွာများရှိ အိမ်ထောင်စုများ) တွင် ခြင်သိပ်သည်းဆကို စောင့်ကြည့်ရန် အိမ်ထောင်စု (၆) စုကိုသာ IRS အစည်းအဝေး နှစ်ကြိမ်မတိုင်မီနှင့် အပြီးတွင် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ခြင်သိပ်သည်းမှု စောင့်ကြည့်ရေး အဖွဲ့သုံးဖွဲ့လုံးအတွက် (ဥပမာ-စွက်ဖက်မှု၊ ကင်းစောင့်နှင့် ထိန်းချုပ်မှု)၊ အိမ်ထောင်စုများအား အန္တရာယ်အဆင့်အုပ်စုသုံးစု (ဆိုလိုသည်မှာ အနိမ့်၊ အလတ်နှင့် မြင့်မားမှု၊ အန္တရာယ်အဆင့်တစ်ခုစီမှ အိမ်ထောင်စုနှစ်စု)နှင့် HT အန္တရာယ်လက္ခဏာများကို အမျိုးအစားခွဲခြားထားသည် (မော်ဂျူးများနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံများ ဇယား ၁ နှင့် ဇယား ၂ အသီးသီး) [၂၉၊ ၃၀] တွင်ဖော်ပြထားသည်။အုပ်စုများကြားတွင် ခြင်သိပ်သည်းဆ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများကို ရှောင်ရှားရန် အန္တရာယ်အဆင့်တစ်ခုလျှင် အိမ်ထောင်စုနှစ်စုကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။စွက်ဖက်မှုအဖွဲ့တွင် IRS ခြင်လွန်သိပ်သည်းဆကို IRS အိမ်ထောင်စု နှစ်မျိုးတွင် စောင့်ကြည့်ခဲ့သည်- အပြည့်အဝ ကုသခြင်း (n = 3; အန္တရာယ်အုပ်စုအဆင့်အတွက် အိမ်ထောင်စု 1 ခု) နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကုသခြင်း (n = 3; အန္တရာယ်အုပ်စုအဆင့်တစ်ခုလျှင် အိမ်ထောင်စု 1 ခု)။)အန္တရာယ်အုပ်စု)။
စမ်းသပ်ပြွန်များတွင် စုဆောင်းထားသော လယ်ကွင်းမှဖမ်းမိသောခြင်အားလုံးကို ဓာတ်ခွဲခန်းသို့ လွှဲပြောင်းပေးခဲ့ပြီး စမ်းသပ်ပြွန်များကို ကလိုရိုဖောင်စိမ်ထားသော ဂွမ်းသိုးမွှေးကို အသုံးပြု၍ သေဆုံးခဲ့သည်။ငွေရောင်သဲယင်များကို စံသတ်မှတ်ကုဒ်များ [31] ကိုအသုံးပြု၍ စံသတ်မှတ်ခြင်းကုဒ်များကို အသုံးပြု၍ အသွင်သဏ္ဍာန်လက္ခဏာများပေါ်အခြေခံ၍ အခြားအင်းဆက်များနှင့် ခြင်များနှင့် ခွဲခြားထားသည်။ထို့နောက် ငွေပုစွန်အထီးနှင့် အမျိုးသမီးအားလုံးကို အရက် 80% ဖြင့် သီးခြားခွဲ၍ စည်သွတ်ထားခဲ့သည်။ထောင်ချောက်တစ်ခု/ညတိုင်း ခြင်သိပ်သည်းဆကို အောက်ပါပုံသေနည်းဖြင့် တွက်ချက်ထားသည်- တစ်ညလျှင် သတ်မှတ်ထားသော မီးထောင်ချောက်အရေအတွက် စုစုပေါင်း ခြင်အရေအတွက်။IRS နှင့် DDT နှင့် SP ကိုအသုံးပြုခြင်းကြောင့် ခြင်များပေါများခြင်း (SFC) ရာခိုင်နှုန်းပြောင်းလဲမှုကို အောက်ပါဖော်မြူလာ [32] ကိုအသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းခဲ့သည်-
A သည် စွက်ဖက်မှုအိမ်ထောင်စုများအတွက် အခြေခံလိုင်းဆိုလို SFC ၊ B သည် စွက်ဖက်မှုအိမ်ထောင်စုများအတွက် IRS ဆိုသည်မှာ SFC ၊ C သည် ထိန်းချုပ်မှု/ ကင်းစောင့်အိမ်ထောင်စုများအတွက် အခြေခံသတ်မှတ်ချက် SFC ဖြစ်ပြီး D သည် IRS ထိန်းချုပ်မှု/ ကင်းစောင့်အိမ်ထောင်စုများအတွက် ပျမ်းမျှ SFC ဖြစ်သည်။
စွက်ဖက်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုရလဒ်များသည် အနုတ်လက္ခဏာနှင့် အပြုသဘောဆောင်သောတန်ဖိုးများအဖြစ် မှတ်တမ်းတင်ထားသော ရလဒ်များသည် IRS ပြီးနောက် SFC တွင် ကျဆင်းခြင်းနှင့် တိုးလာခြင်းတို့ကို ညွှန်ပြသည်။IRS ပြီးနောက် SFC သည် အခြေခံ SFC နှင့် တူညီနေပါက၊ ကြားဝင်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို သုညအဖြစ် တွက်ချက်ပါသည်။
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ ပိုးသတ်ဆေးအကဲဖြတ်မှုအစီအစဉ် (WHOPES) အရ ပိုးသတ်ဆေးများ DDT နှင့် SP တို့၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းကို စံပြဇီဝစမ်းသပ်ချက် [33] ကို အသုံးပြု၍ အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ကျန်းမာရေးနှင့် ညီညွတ်ပြီး အစာမကျွေးရသေးသော အမျိုးသမီး ငွေပုဇွန်များ (တစ်အုပ်စုလျှင် 18-25 SF) သည် Universiti Sains Malaysia (USM၊ Malaysia; World Health Organization မှ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ပေးသည်) မှရရှိသော ပိုးသတ်ဆေးများနှင့် World Health Organization Pesticide Sensitivity Test Kit [4,9, 33] ၊၃၄]။ပိုးသတ်ဆေးအုပ်စုတစ်ခုစီကို ရှစ်ကြိမ်စမ်းသပ်ပြီး (စမ်းသပ်မှုလေးခု၊ တစ်ခုစီသည် ထိန်းချုပ်မှုနှင့်အတူတစ်ပြိုင်နက်လုပ်ဆောင်သည်)။USM မှပံ့ပိုးပေးသော risella (DDT) နှင့် ဆီလီကွန်ဆီ (SP အတွက်) ဖြင့်ကြိုတင်အပူခံထားသောစက္ကူကိုအသုံးပြု၍ ထိန်းချုပ်စစ်ဆေးမှုများကိုပြုလုပ်ခဲ့သည်။မိနစ် 60 ကြာ ထိတွေ့ပြီးနောက် ခြင်များကို WHO ပြွန်ထဲတွင် ထည့်ထားပြီး သကြား 10% ဖြင့် စိမ်ထားသော ဂွမ်းသိုးမွှေးကို စုပ်ယူပေးပါသည်။၁ နာရီအကြာတွင် သေဆုံးသည့် ခြင်အရေအတွက်နှင့် ၂၄ နာရီအကြာတွင် နောက်ဆုံးသေဆုံးမှုကို လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည်။ခုခံမှုအခြေအနေအား ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့၏ လမ်းညွှန်ချက်များအရ ဖော်ပြသည်- သေဆုံးမှု 98-100% သည် ခံနိုင်ရည်ရှိမှုကို ညွှန်ပြသည်၊ 90-98% သည် အတည်ပြုရန်လိုအပ်သည့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ခုခံမှုကို ညွှန်ပြပြီး <90% သည် ခုခံနိုင်မှုကို ညွှန်ပြသည် [33၊ 34]။ထိန်းချုပ်မှုအဖွဲ့တွင် သေဆုံးမှုနှုန်းသည် 0 မှ 5% အထိရှိသောကြောင့် သေဆုံးနှုန်းကို ချိန်ညှိခြင်းမပြုပါ။
လယ်ကွင်းအခြေအနေများအောက်တွင် ပိုးသတ်ဆေးများ၏ ဇီဝထိရောက်မှုနှင့် ကျန်ရှိသောသက်ရောက်မှုများကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။ဖြန်းပြီး 2၊ 4 နှင့် 12 ပတ်အကြာတွင် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသည့် အိမ်ထောင်စု သုံးခုတွင် (တစ်အိမ်လျှင် မြေစေးအင်္ဂတေ သို့မဟုတ် PMP၊ ဘိလပ်မြေအင်္ဂတေနှင့် ထုံးသုတ်ထားသော သို့မဟုတ် CPLC၊ အင်္ဂတေမွမ်းမံထားသော အုတ် သို့မဟုတ် BUU) တို့ကို ဖြန်းပြီး 2၊ 4 နှင့် 12 ပတ်အကြာတွင်။အလင်းထောင်ချောက်များပါရှိသော cones များပေါ်တွင် WHO ၏ စံဇီဝဗေဒစစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။[၂၇၊ ၃၂] ကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။နံရံများမညီညာမှုကြောင့် အိမ်သုံးအပူကို ဖယ်ထုတ်ထားသည်။ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတစ်ခုစီတွင်၊ စမ်းသပ်အိမ်အားလုံးတွင် ကွန်ပေါင်း ၁၂ တုံးကို အသုံးပြုခဲ့သည် (အိမ်တစ်အိမ်လျှင် လေးချောင်း၊ နံရံမျက်နှာပြင်အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် တစ်ခု) ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။မတူညီသောအမြင့်တွင် အခန်းနံရံတစ်ခုစီတွင် cones များချိတ်ပါ - ဦးခေါင်းအဆင့် (1.7 မှ 1.8 မီတာ)၊ ခါးအဆင့် (0.9 မှ 1 m) တွင် နှစ်ခုနှင့် ဒူးအောက်တစ်ခု (0.3 မှ 0 .5 m) တွင်တစ်ခု။အစာမကျွေးရသေးသော ခြင်ကျား ၁၀ ကောင် (တစ်ပုံးလျှင် ၁၀ ကောင်၊ ရှူဆေးသုံး၍ ထိန်းချုပ်ရန် ကြံစည်မှုမှ စုဆောင်းထားသော) ကို ထိန်းချုပ်မှုအဖြစ် WHO ပလပ်စတစ်ပုံးအခန်းတစ်ခုစီတွင် ထိန်းချုပ်မှုအဖြစ် WHO ပလပ်စတစ်ပုံးတစ်ခုစီတွင် ထားရှိခဲ့သည်။မိနစ် 30 ထိတွေ့ပြီးနောက်၊ ၎င်းမှခြင်များကိုဂရုတစိုက်ဖယ်ရှားပါ။conical chamber သည် တံတောင်ဆစ် ရှူဆေးကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့အား နို့တိုက်ကျွေးရန်အတွက် သကြားရည် 10% ပါရှိသော WHO ပြွန်ထဲသို့ လွှဲပြောင်းပါ။24 နာရီအကြာတွင်နောက်ဆုံးသေဆုံးမှုကို 27 ± 2°C နှင့် 80 ± 10% နှိုင်းရစိုထိုင်းဆတွင်မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သည်။5% နှင့် 20% ကြား ရမှတ်များပါရှိသော သေဆုံးနှုန်းများကို Abbott ဖော်မြူလာ [27] ကိုအောက်ပါအတိုင်း ချိန်ညှိထားပါသည်။
P သည် ချိန်ညှိသေဆုံးမှုဖြစ်ပြီး P1 သည် သတိပြုမိသေဆုံးမှုရာခိုင်နှုန်းဖြစ်ပြီး C သည် ထိန်းချုပ်သေဆုံးမှုရာခိုင်နှုန်းဖြစ်သည်။ထိန်းချုပ်သေဆုံးမှု >20% ရှိသော စမ်းသပ်မှုများကို ဖျက်သိမ်းပြီး ပြန်လည်လုပ်ဆောင်ခြင်း [27၊ 33]။
ကြားဝင်ကျေးရွာတွင် ပြည့်စုံသော အိမ်ထောင်စုစစ်တမ်းကို ကောက်ယူခဲ့ပါသည်။အိမ်ထောင်စုတစ်ခုစီ၏ GPS တည်နေရာကို ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းနှင့် ပစ္စည်းအမျိုးအစား၊ နေထိုင်မှုနှင့် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု အခြေအနေတို့နှင့်အတူ မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။GIS ပလပ်ဖောင်းသည် ကျေးရွာ၊ ခရိုင်၊ ခရိုင်နှင့် ပြည်နယ်အဆင့်များတွင် နယ်နိမိတ်အလွှာများပါ၀င်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ပထဝီဒေတာဘေ့စ်ကို တီထွင်ခဲ့သည်။အိမ်ထောင်စုတည်နေရာအားလုံးကို ကျေးရွာအဆင့် GIS ပွိုင့်အလွှာများသုံးပြီး geotagged ထားပြီး ၎င်းတို့၏ရည်ညွှန်းချက်အချက်အလက်ကို လင့်ခ်ချိတ်ပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသည်။အိမ်ထောင်စုဆိုက်တစ်ခုစီတွင် HT၊ ပိုးသတ်ဆေး ပိုးကူးစက်ခံရနိုင်ခြေနှင့် IRS အခြေအနေ (ဇယား 1) [11၊ 26၊ 29၊ 30] တို့ကို အခြေခံ၍ အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ပါသည်။ထို့နောက် ပြောင်းပြန်အကွာအဝေးအလေးချိန်ကို အသုံးပြု၍ အိမ်တွင်းတည်နေရာပြမြေပုံများအားလုံးကို အကြောင်းအရာအလိုက်မြေပုံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲလိုက်သည် (IDW; ပျမ်းမျှအိမ်ထောင်စုဧရိယာ 6 m2၊ ပါဝါ 2၊ ပတ်၀န်းကျင်ရှိ အမှတ်ပုံသေအရေအတွက် = 10၊ ကွဲပြားသောရှာဖွေမှုအချင်းဝက်၊ ဖြတ်သန်းမှုနည်းသော စစ်ထုတ်မှု) ကိုအသုံးပြုသည်။နှင့် cubic convolution mapping) spatial interpolation နည်းပညာ [35]။အကြောင်းအရာအလိုက် အာကာသအန္တရာယ်မြေပုံ အမျိုးအစားနှစ်မျိုးကို ဖန်တီးခဲ့သည်- HT-based အကြောင်းအရာမြေပုံများနှင့် ပိုးသတ်ဆေး vector sensitivity နှင့် IRS အခြေအနေ (ISV နှင့် IRSS) အကြောင်းအရာအလိုက်မြေပုံများ။ထို့နောက် အကြောင်းအရာအလိုက် အန္တရာယ်မြေပုံနှစ်ခုကို အလေးချိန်ထပ်ဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု [36] ကို အသုံးပြု၍ ပေါင်းစပ်ခဲ့သည်။ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ရရာစတာအလွှာများကို မတူညီသောအန္တရာယ်အဆင့်များအတွက် ယေဘူယျဦးစားပေးအတန်းများ (ဥပမာ၊ မြင့်မားသော၊ အလတ်စား၊ နှင့် အန္တရာယ်နည်းပါး/မရှိ) ဟူ၍ ပြန်လည်ခွဲခြားထားပါသည်။ထို့နောက် ပြန်လည် အမျိုးအစားခွဲထားသော raster အလွှာတစ်ခုစီကို ခြင်ပေါကြွယ်ဝမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ကန့်သတ်ချက်များ၏ ဆွေမျိုးအရေးပါမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတွင် သတ်မှတ်ထားသော အလေးချိန်ဖြင့် မြှောက်လိုက်သည် (လေ့လာမှုကျေးရွာများ၊ ခြင်ပေါက်ပွားသည့်နေရာများနှင့် အနားယူခြင်းနှင့် အစာကျွေးခြင်းအပြုအမူ) [26၊ 29]။30၊ 37]။ခြင်များပေါကြွယ်ဝမှုအတွက် တူညီစွာပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ဘာသာရပ်အန္တရာယ်မြေပုံနှစ်ခုလုံးကို အလေးချိန် 50:50 (နောက်ထပ်ဖိုင် 1-ဇယား S2)။အလေးချိန်ထပ်ထားသော အကြောင်းအရာအလိုက်မြေပုံများကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်၊ နောက်ဆုံးပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံကို GIS ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် မြင်သာအောင်ဖန်တီးထားသည်။နောက်ဆုံးအန္တရာယ်မြေပုံကို အောက်ပါဖော်မြူလာကို အသုံးပြု၍ တွက်ချက်ထားသော Sand Fly Risk Index (SFRI) တန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်ချက်များဖြင့် ဖော်ပြထားပါသည်။
ဖော်မြူလာတွင် P သည် အန္တရာယ်အညွှန်းကိန်းတန်ဖိုး၊ L သည် အိမ်ထောင်စုတစ်ခုစီ၏ တည်နေရာအတွက် အလုံးစုံအန္တရာယ်တန်ဖိုးဖြစ်ပြီး H သည် လေ့လာမှုဧရိယာရှိ အိမ်ထောင်စုတစ်ခုအတွက် အမြင့်ဆုံးအန္တရာယ်တန်ဖိုးဖြစ်သည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် အန္တရာယ်မြေပုံများဖန်တီးရန်အတွက် ESRI ArcGIS v.9.3 (Redlands, CA, USA) ကို အသုံးပြု၍ GIS အလွှာများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပြင်ဆင်ပြီး လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။
အိမ်ခြင်သိပ်သည်းဆ (n = 24) တွင် HT၊ ISV နှင့် IRSS (ဇယား 1 တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း) ၏ပေါင်းစပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုဆန်းစစ်ရန် အကြိမ်ပေါင်းများစွာ ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။လေ့လာမှုတွင်မှတ်တမ်းတင်ထားသော IRS စွက်ဖက်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ အိမ်ရာဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အန္တရာယ်အချက်များကို ရှင်းလင်းချက်ပြောင်းလွဲချက်များအဖြစ် သဘောထားကာ ခြင်သိပ်သည်းဆကို တုံ့ပြန်မှုပြောင်းပြောင်းအဖြစ် အသုံးပြုခဲ့သည်။သဲယင်ကောင်သိပ်သည်းဆနှင့်ဆက်စပ်သော ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုစီအတွက် Univariate Poisson ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။မတူကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွင်း၊ သိသာထင်ရှားခြင်းမရှိသည့် P တန်ဖိုး 15% ထက်ကြီးသော ကိန်းရှင်များကို မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ ဖယ်ရှားခဲ့သည်။အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ဆန်းစစ်ရန်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကိန်းရှင်များ (တစ်မူထူးခြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်ပါရှိသော) ပေါင်းစပ်မှုအားလုံးအတွက် အပြန်အလှန်အသုံးအနှုန်းများကို ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် တစ်ပြိုင်နက်ထည့်သွင်းထားပြီး နောက်ဆုံးပုံစံကိုဖန်တီးရန် အဆင့်လိုက်ပုံစံဖြင့် မော်ဒယ်မှ အရေးပါသောအသုံးအနှုန်းများကို ဖယ်ရှားခဲ့သည်။
အိမ်ထောင်စုအဆင့် အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းကို နည်းလမ်းနှစ်မျိုးဖြင့် ဆောင်ရွက်ခဲ့သည်- အိမ်ထောင်စုအဆင့် အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် မြေပုံပေါ်တွင် အန္တရာယ်နယ်မြေများ၏ ပေါင်းစပ်အကဲဖြတ်ခြင်း။အိမ်ထောင်စုအဆင့် အန္တရာယ်ခန့်မှန်းချက်များကို အိမ်ထောင်စုအန္တရာယ် ခန့်မှန်းချက်နှင့် သဲပျံသိပ်သည်းဆများကြား ဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (အိမ်ထောင်စု ၆ စုမှ စုဆောင်းထားသော အိမ်ထောင်စု 6 ခုနှင့် စွက်ဖက်မှု အိမ်ထောင်စု 6 ခု၊ IRS အကောင်အထည်ဖော်မှုမတိုင်မီ ရက်သတ္တပတ်များနှင့် အပြီး) တို့အကြား ဆက်စပ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းထားသည်။နေရာအလိုက် အန္တရာယ်ဇုန်များကို မတူညီသောအိမ်ထောင်စုများမှ စုဆောင်းထားသော ပျမ်းမျှခြင်အရေအတွက်ကို အသုံးပြု၍ အန္တရာယ်အုပ်စုများ (ဆိုလိုသည်မှာ အနိမ့်ဆုံး၊ အလတ်စားနှင့် မြင့်မားသော အန္တရာယ်ဇုန်များ) အကြား နှိုင်းယှဉ်တွက်ချက်ထားပါသည်။IRS ဝိုင်းတစ်ခုစီတွင် အိမ်ထောင်စု 12 (အန္တရာယ်ဇုန်အဆင့်သုံးဆင့်တစ်ခုစီတွင် အိမ်ထောင်စု 4 ခု၊ IRS ပြီးနောက် 2၊ 4၊ နှင့် 12 ပတ်ကြာတိုင်း ညစဉ်စုဆောင်းမှုများပြုလုပ်သည်) ပြည့်စုံသောအန္တရာယ်မြေပုံကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက် ခြင်စုဆောင်းရန်အတွက် ကျပန်းရွေးချယ်ခံခဲ့ရသည်။တူညီသောအိမ်သုံးဒေတာ (ဆိုလိုသည်မှာ HT၊ VSI၊ IRSS နှင့် ဆိုလိုခြင်ခြင်သိပ်သည်းဆ) နောက်ဆုံးဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုခဲ့သည်။ကွင်းဆင်းလေ့လာမှုများနှင့် စံပြအိမ်ထောင်စု ခြင်သိပ်သည်းဆများအကြား ရိုးရှင်းသောဆက်စပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
ပျမ်းမျှ၊ အနိမ့်ဆုံး၊ အမြင့်ဆုံး၊ 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလများ (CI) နှင့် ရာခိုင်နှုန်းများကို entomological နှင့် IRS ဆိုင်ရာ ဒေတာအကျဉ်းချုပ်အတွက် တွက်ချက်ထားသော ကိန်းဂဏန်းများ။အိမ်များတွင် မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားများကြား ထိရောက်မှုကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် ပါရာမက်ထရစ်စစ်ဆေးမှုများ [အတွဲလိုက်နမူနာများ t-test (ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေထားသောဒေတာ)] နှင့် ပါရာမက်ထရစ်မဟုတ်သောစမ်းသပ်မှုများ (Wilcoxon လက်မှတ်ရေးထိုးထားသော အဆင့်) တို့ကို နှိုင်းယှဉ်ရန်အတွက် ပျမ်းမျှနံပါတ်/သိပ်သည်းမှုနှင့် သေဆုံးမှုနှုန်း (ပိုးသတ်ဆေးအကြွင်းအကျန်များ) (ဥပမာ၊ BUU နှင့် CPLC၊ BUU နှင့် PMP၊ နှင့် CPLC နှင့် PMP) ပုံမှန်မဟုတ်သော ဖြန့်ဝေဒေတာအတွက် စမ်းသပ်မှု)။ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအားလုံးကို SPSS v.20 ဆော့ဖ်ဝဲ (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
IRS DDT နှင့် SP အကြိမ်များတွင် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသော ကျေးရွာများရှိ အိမ်ထောင်စု လွှမ်းခြုံမှုကို တွက်ချက်ခဲ့သည်။DDT အဝိုင်းတွင် အိမ်ထောင်စု 179 စု (87.3%) နှင့် VL vector control အတွက် SP ဝိုင်းတွင် အိမ်ထောင်စု 194 (94.6%) အပါအဝင် စုစုပေါင်းအိမ်ထောင်စု 205 စုသည် IRS ကို လက်ခံရရှိခဲ့ပါသည်။ပိုးသတ်ဆေးဖြင့် အပြည့်အဝကုသသော အိမ်ထောင်စုအချိုးသည် SP-IRS ကာလအတွင်း DDT-IRS (52.7%) ထက် (86.3%) ပိုများသည်။DDT ကာလအတွင်း IRS မှ ထွက်သွားသော အိမ်ထောင်စုအရေအတွက်မှာ 26 (12.7%) ဖြစ်ပြီး SP ကာလအတွင်း IRS မှ ဖယ်ထားသော အိမ်ထောင်စုအရေအတွက်မှာ 11 (5.4%) ဖြစ်သည်။DDT နှင့် SP အကြိမ်များတွင် မှတ်ပုံတင်ထားသော တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကုသထားသော အိမ်ထောင်စုအရေအတွက်မှာ 71 (စုစုပေါင်း ကုသခံအိမ်ထောင်စုများ၏ 34.6%) နှင့် 17 အိမ်ထောင်စု (စုစုပေါင်း ကုသခံအိမ်ထောင်စုများ၏ 8.3%) အသီးသီးရှိသည်။
WHO ၏ ပိုးသတ်ဆေးယဉ်ပါးမှုလမ်းညွှန်ချက်များအရ၊ ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသည့်နေရာရှိ ငွေပုဇွန်လူဦးရေသည် alpha-cypermethrin (0.05%) ကို စမ်းသပ်မှု (24 နာရီအတွင်း ပျမ်းမျှသေဆုံးမှု) 100% ဖြစ်သောကြောင့် အစီရင်ခံတင်ပြထားသော ပျမ်းမျှသေဆုံးမှုမှာ alpha-cypermethrin (0.05%) ဖြစ်သည်။တွေ့ရှိရသော နှောင့်နှေးမှုနှုန်းမှာ 85.9% (95% CI: 81.1-90.6%) ဖြစ်သည်။DDT အတွက်၊ 24 နာရီအတွင်း နှောင့်နှေးမှုနှုန်းသည် 22.8% (95% CI: 11.5-34.1%) ဖြစ်ပြီး ပျမ်းမျှ အီလက်ထရွန်နစ်စမ်းသပ်သေဆုံးမှုမှာ 49.1% (95% CI: 41.9-56.3%) ဖြစ်သည်။ရလဒ်များအရ silverfoots သည် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်သည့်နေရာ၌ DDT ကို အပြည့်အဝခုခံနိုင်ခဲ့ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။
ဇယား 3 တွင် DDT နှင့် SP ဖြင့် ကုသထားသော မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအတွက် ဇီဝခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်။ကျွန်ုပ်တို့၏အချက်အလက်များအရ 24 နာရီအကြာတွင် ပိုးသတ်ဆေးနှစ်မျိုးလုံး (BUU နှင့် CPLC: t(2)= – 6.42၊ P = 0.02; BUU vs. PMP: t(2) = 0.25၊ P = 0.83; CPLC vs PMP: t( 2)= 1.03၊ P = 0.41 (DDT-IRS နှင့် BUU အတွက်) CPLC- t(2)= − 5.86၊ P = 0.03 နှင့် PMP: t(2) = 1.42၊ P = 0.29; IRS၊ CPLC နှင့် PMP- t (2) = 3.01၊ P = 0.10 နှင့် SP: t(2) = 9.70၊ P = 0.01; နှင့် CPLC နံရံများအတွက် 4 ပတ်အကြာ မှုတ်ဆေး (ဆိုလိုသည်မှာ 82.5) DDT အုပ်စုတွင်၊ IRS bioassay ပြီးနောက် 12 နောက်ပိုင်းတွင် နံရံအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် သေဆုံးမှုနှုန်းသည် ပျမ်းမျှ 70% အောက်ဖြစ်သည်။ ပတ်ဖြန်းခြင်း၏ 25.1% နှင့် 63.2% အသီးသီးရှိပြီး မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားသုံးမျိုး၊ DDT ဖြင့် အမြင့်ဆုံးသေဆုံးမှုနှုန်းမှာ 61.1% (IRS ပြီးနောက် PMP 2 ပတ်အတွက်)၊ 36.9% (IRS ပြီးနောက် CPLC အတွက် 4 ပတ်) နှင့် 28.9% (။ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်အကြာ CPLC အတွက် အနည်းဆုံးနှုန်းထားများမှာ 55% (BUU အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 2 ပတ်)၊ 32.5% (PMP အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်) နှင့် 20% (PMP အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်);US IRS)။SP အတွက်၊ မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားအားလုံးအတွက် အမြင့်ဆုံးသေဆုံးမှုနှုန်းမှာ 97.2% (CPLC အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 2 ပတ်)၊ 82.5% (CPLC အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်) နှင့် 67.5% (CPLC အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်)။IRS ပြီးနောက် 12 ပတ်)။US IRS)။IRS ပြီးနောက်ရက်သတ္တပတ်များ);အနိမ့်ဆုံးနှုန်းများမှာ 94.4% (BUU အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 2 ပတ်)၊ 75% (PMP အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်) နှင့် 58.3% (PMP အတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 12 ပတ်)။ပိုးသတ်ဆေးနှစ်မျိုးလုံးအတွက်၊ CPLC- နှင့် BUU ကုသထားသော မျက်နှာပြင်များထက် အချိန်ကာလအပိုင်းအခြားနှင့်အမျှ သေဆုံးမှုနှုန်းသည် PMP နှင့် BUU မျက်နှာပြင်များထက် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ကွဲပြားပါသည်။
ဇယား 4 သည် DDT- နှင့် SP-အခြေခံ IRS လှည့်ပတ်မှု (နောက်ထပ်ဖိုင် 1- ပုံ S1) ၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုသက်ရောက်မှုများ (ဥပမာ- IRS လွန်ကဲသော IRS ပြောင်းလဲမှု) ကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားသည်။DDT-IRS အတွက်၊ IRS ကြားကာလပြီးနောက် ငွေရောင်ပိုးကောင်လေးများ၏ ရာခိုင်နှုန်း လျော့ကျမှုသည် 34.1% (2 ပတ်တွင်)၊ 25.9% (4 ပတ်တွင်) နှင့် 14.1% (12 ပတ်တွင်)။SP-IRS အတွက်၊ လျှော့ချမှုနှုန်းသည် 90.5% (2 ပတ်တွင်)၊ 66.7% (4 ပတ်တွင်) နှင့် 55.6% (12 ပတ်တွင်)။DDT နှင့် SP IRS အစီရင်ခံကာလများအတွင်း ငွေပုစွန်ပေါကြွယ်ဝမှု အကြီးမားဆုံး ကျဆင်းမှုသည် 2.8% (2 ပတ်) နှင့် 49.1% (2 ပတ်တွင်) အသီးသီး ကျဆင်းခဲ့သည်။SP-IRS ကာလ အတွင်း ၊ ဝမ်းဖြူ ငှက်ငယ်များ၏ ကျဆင်းမှု (t(2)= – 9.09၊ P < 0.001) နှင့် ကင်းစင်အိမ်ထောင်စု (t(2) = – 1.29၊ P = 0.33)။IRS ပြီးနောက် 3 အချိန်ကြားကာလအားလုံးတွင် DDT-IRS နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုမြင့်မားသည်။ပိုးသတ်ဆေးနှစ်မျိုးလုံးအတွက်၊ IRS ပြီးနောက် 12 ပတ်အကြာတွင် ခြင်အိမ်ထောင်စုများတွင် ငွေပိုးမွှားများ များပြားလာသည် (ဆိုလိုသည်မှာ၊ SP နှင့် DDT အတွက် 3.6% နှင့် 9.9% အသီးသီး)။IRS အစည်းအဝေးများအပြီး SP နှင့် DDT ကာလအတွင်း ကင်းစောင့်ခြံများမှ ငွေပုဇွန် ၁၁၂ ကောင်နှင့် ၁၆၁ ကောင်တို့ကို အသီးသီး စုဆောင်းခဲ့ကြသည်။
ငွေပုဇွန်သိပ်သည်းဆကို အိမ်ထောင်စုအုပ်စုများကြားတွင် သိသာထင်ရှားစွာ ကွာခြားမှုမရှိပါ (ဆိုလိုသည်မှာ မှုတ်ဆေးနှင့် ကင်းစင်- t(2)= – 3.47၊ P = 0.07; မှုတ်နှင့် ထိန်းချုပ်မှု- t(2) = – 2.03၊ P = 0.18၊ ဖန်သားပြင်နှင့် ထိန်းချုပ်မှု : DDT ပြီးနောက် IRS သီတင်းပတ်များအတွင်း၊ t(2) = − 0.59၊ P = 0.62)။ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် ငွေပုဇွန်သိပ်သည်းဆတွင် မှုတ်ဆေးအုပ်စုနှင့် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စု (t(2) = – 11.28၊ P = 0.01) နှင့် မှုတ်ဆေးအုပ်စုနှင့် ထိန်းချုပ်အုပ်စု (t(2) = – 4) ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ 42, P = 0.05) ။SP ပြီးနောက် ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်ကြာသော IRSSP-IRS အတွက်၊ Sentinel နှင့် ထိန်းချုပ်မှု မိသားစုများကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များကို မတွေ့ရှိရပါ (t(2)= -0.48၊ P = 0.68)။ပုံ 2 သည် လယ်ယာများတွင် အပြည့်အ၀နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအားဖြင့် IRS ဘီးများဖြင့် ကုသထားသော လယ်မြေများတွင် တွေ့ရှိသည့် ပျမ်းမျှငွေရောင်-ဝမ်းသွား ငှက်သိပ်သည်းဆကို ပြသည်။အပြည့်အဝ နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း စီမံခန့်ခွဲထားသော အိမ်ထောင်စုများကြားတွင် အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲထားသော ငှက်ကောင်များ၏ သိပ်သည်းဆမှာ သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားမှု မရှိပါ (တစ်ညလျှင် ထောင်ချောက်တစ်ခုလျှင် 7.3 နှင့် 2.7)။DDT-IRS နှင့် SP-IRS အသီးသီး) နှင့် အချို့အိမ်ထောင်စုများအား ပိုးသတ်ဆေးနှစ်မျိုးလုံး (DDT-IRS နှင့် SP-IRS အသီးသီးအတွက် တစ်ညလျှင် ပျမ်းမျှ 7.5 နှင့် 4.4) (t(2) ≤ 1.0, P > 0.2)။သို့သော်၊ အပြည့်နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖျန်းထားသော မွေးမြူရေးခြံများရှိ ငွေပုဇွန်သိပ်သည်းဆသည် SP နှင့် DDT IRS ပတ်များ (t(2) ≥ 4.54၊ P ≤ 0.05) အကြား သိသိသာသာကွာခြားပါသည်။
IRS နှင့် 2၊ 4 နှင့် 12 ပတ်အကြာ IRS မတိုင်မီ 2 ပတ်အတွင်း Mahanar ရွာ၊ Lavapur ရှိ အပြည့်အဝနှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကုသထားသော အိမ်ထောင်စုများတွင် ငွေတောင်ပံနံ့သာပိုးကောင်များ၏ ခန့်မှန်းခြေ ပျမ်းမျှသိပ်သည်းဆ။
IRS အကောင်အထည်ဖော်မှုမပြီးမီနှင့် ရက်သတ္တပတ်များစွာအကြာတွင် ငွေပုဇွန်များ ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်လာမှုကို စောင့်ကြည့်ရန် ပြည့်စုံသော အာကာသအန္တရာယ်မြေပုံ (Lavapur Mahanar ရွာ၊ စုစုပေါင်းဧရိယာ- 26,723 ကီလိုမီတာ) ကို IRS အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် ရက်သတ္တပတ်များစွာအတွင်း အနိမ့်၊ အလတ်နှင့် မြင့်မားသော အန္တရာယ်ဇုန်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် တီထွင်ခဲ့သည်။ ၊ ၄)။..spatial risk map ဖန်တီးစဉ် အိမ်ထောင်စုများအတွက် အမြင့်ဆုံးရမှတ်ကို "12" (ဆိုလိုသည်မှာ HT-based အန္တရာယ်မြေပုံများအတွက် "8" နှင့် VSI- နှင့် IRSS-based အန္တရာယ်မြေပုံများအတွက် "4" အဖြစ် အဆင့်သတ်မှတ်ထားပါသည်။အနိမ့်ဆုံးတွက်ချက်ထားသော အန္တရာယ်ရမှတ်သည် “သုည” သို့မဟုတ် “အန္တရာယ်မရှိ” သည် အနိမ့်ဆုံးရမှတ် 1 ရှိသော DDT-VSI နှင့် IRSS မြေပုံများမှလွဲ၍ ကျန်ဖြစ်သည်။ HT အခြေပြု အန္တရာယ်မြေပုံတွင် ဧရိယာကျယ်သော (ဆိုလိုသည်မှာ 19,994.3 ကီလိုမီတာ၊ 74.8%) ကို Lavapur၊ မဟာနာကျေးရွာသည် ဒေသခံများ ကြုံတွေ့ရနိုင်ခြေ အများဆုံးဖြစ်ပြီး ခြင်များ ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်နိုင်ခြေ မြင့်မားသည့် ဒေသဖြစ်သည်။ဧရိယာလွှမ်းခြုံမှု မြင့်မားသည် (DDT 20.2%; SP 4.9%)၊ အလယ်အလတ် (DDT 22.3%; SP 4.6%) နှင့် အန္တရာယ်နည်းပါး/မရှိ (DDT 57.5%; SP 90.5) ဇုန်များ %) (t (2) = 12.7၊ P < 0.05) DDT နှင့် SP-IS နှင့် IRSS ၏ အန္တရာယ်ဂရပ်များကြား (ပုံ 3၊ 4)။တီထွင်ခဲ့သော နောက်ဆုံးပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံတွင် SP-IRS သည် HT အန္တရာယ်ဧရိယာအဆင့်အားလုံးတွင် DDT-IRS ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကာကွယ်နိုင်စွမ်းရှိကြောင်း ပြသခဲ့သည်။HT အတွက် အန္တရာယ်များသော ဧရိယာသည် SP-IRS ပြီးနောက် 7% အောက် (1837.3 km2) သို့ လျှော့ချလိုက်ပြီး ဧရိယာအများစု (ဆိုလိုသည်မှာ 53.6%) သည် အန္တရာယ်နည်းသော ဧရိယာ ဖြစ်လာခဲ့သည်။DDT-IRS ကာလအတွင်း၊ ပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံဖြင့် အကဲဖြတ်ထားသော အန္တရာယ်များသောနေရာများ၏ ရာခိုင်နှုန်းသည် 35.5% (9498.1 km2) နှင့် 16.2% (4342.4 km2) အသီးသီးရှိသည်။IRS အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် ရက်သတ္တပတ်များစွာမတိုင်မီနှင့် ကုသခံအိမ်ထောင်စုများတွင် တိုင်းတာထားသော သဲပျံသိပ်သည်းဆများကို IRS ဝိုင်းတစ်ခုစီအတွက် ပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံတစ်ခု (ဥပမာ၊ DDT နှင့် SP) (ပုံ၊ 3၊ 4) တွင် ပုံဖော်ထားသည်။IRS မတိုင်မီနှင့် အပြီးတွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသော အိမ်သုံးအန္တရာယ်ရမှတ်များနှင့် ပျမ်းမျှငွေပုစွန်သိပ်သည်းဆများအကြား ကောင်းမွန်သောသဘောတူညီချက် (ပုံ။ 5)။IRS နှစ်ကြိမ်မှ တွက်ချက်ထားသော ညီညွတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ R2 တန်ဖိုးများ (P < 0.05) တို့သည်- 0.78 DDT မတိုင်မီ 2 ပတ်၊ DDT ပြီးနောက် 0.81 2 ပတ်၊ DDT ပြီးနောက် 0.78 4 ပတ်၊ DDT ပြီးနောက် 0.83 DDT- DDT 12 ပတ်၊ DDT စုစုပေါင်း SP ပြီးနောက် 0.85၊ 0.82 SP မတိုင်မီ 2 ပတ်၊ SP ပြီးနောက် 0.38 2 ပတ်၊ SP ပြီးနောက် 0.56 4 ပတ်၊ SP ပြီးနောက် 0.81 12 ပတ် နှင့် SP အလုံးစုံပြီးနောက် 2 ပတ်အကြာ (နောက်ထပ်ဖိုင် 1: Table S3)။ရလဒ်များက HTs အားလုံးအပေါ် SP-IRS စွက်ဖက်မှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် IRS ပြီးနောက် 4 ပတ်အတွင်း ပိုမိုကောင်းမွန်လာကြောင်း ပြသခဲ့သည်။DDT-IRS သည် IRS ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် အချိန်တိုင်းတွင် HTs များအားလုံးအတွက် ထိရောက်မှုမရှိပါ။ပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံဧရိယာ၏ ကွင်းဆင်းအကဲဖြတ်မှုရလဒ်များကို ဇယား 5 တွင် အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြထားပါသည်။ IRS အကြိမ်များအတွက် ပျမ်းမျှ ငွေရောင်ကောက်ပုဇွန်များ ပေါများပြီး အန္တရာယ်များသောဒေသများရှိ စုစုပေါင်းကြွယ်ဝမှုရာခိုင်နှုန်း (ဆိုလိုသည်မှာ > 55%) သည် နိမ့်ပါးသောဒေသများထက် ပိုများနေပါသည်။ IRS အချိန်လွန်အမှတ်များအားလုံးတွင် အန္တရာယ်အလတ်စားနယ်မြေများ။entomological မိသားစုများ၏တည်နေရာများ (ဆိုလိုသည်မှာခြင်စုဆောင်းမှုအတွက်ရွေးချယ်ထားသော) ကိုနောက်ဆက်တွဲဖိုင် 1- ပုံ S2 တွင်မြေပုံဆွဲပြီးမြင်ယောင်ထားသည်။
Mahnar ရွာ၊ Lavapur၊ Vaishali ခရိုင် (Bihar) ရှိ DDT-IRS မတိုင်မီနှင့်အပြီးတွင် အနံ့ဆိုးထွက်နိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိနေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် GIS အခြေပြု အာကာသအန္တရာယ်မြေပုံသုံးမျိုး (ဥပမာ HT၊ IS နှင့် IRSS နှင့် HT၊ IS နှင့် IRSS ပေါင်းစပ်မှု)
ငွေရောင်ပြောက်ကျားအန္တရာယ်ဧရိယာများ (ခါဘန်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက) ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် GIS အခြေခံ အာကာသအန္တရာယ်မြေပုံသုံးမျိုး (ဥပမာ HT၊ IS နှင့် IRSS နှင့် HT၊ IS နှင့် IRSS ပေါင်းစပ်မှု)
DDT-(a, c, e, g, i) နှင့် SP-IRS (b, d, f, h, j) ၏ မတူညီသောအိမ်ထောင်စုအမျိုးအစားအန္တရာယ်အုပ်စုများ၏ အဆင့်များတွင် သက်ရောက်မှုကို အိမ်ထောင်စုအန္တရာယ်များကြား “R2” ကို ခန့်မှန်းတွက်ချက်ခြင်းဖြင့် တွက်ချက်ခဲ့သည် .အိမ်ထောင်စုညွှန်းကိန်းများနှင့် P. argenttipes များ၏ပျမ်းမျှသိပ်သည်းဆကို IRS အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းမပြုမီ 2 ပတ်ခန့်နှင့် IRS အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် 2၊ 4 နှင့် 12 ပတ်အကြာတွင် Lavapur Mahnar ရွာ၊ ဘီဟာပြည်နယ်၊ Vaishali ခရိုင်၊ Bihar
ဇယား 6 သည် flake density ကိုထိခိုက်စေသောအန္တရာယ်အချက်များအားလုံး၏ univariate analysis ၏ရလဒ်များကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြသည်။အန္တရာယ်အချက်များအားလုံး (n=6) သည် အိမ်တွင်းခြင်သိပ်သည်းဆနှင့် သိသိသာသာဆက်စပ်နေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။သက်ဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်အားလုံး၏ အရေးပါမှုအဆင့်သည် P တန်ဖိုးများ 0.15 ထက်နည်းသည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည်။ထို့ကြောင့်၊ မျိုးစုံသော ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ရှင်းပြချက်ကိန်းရှင်အားလုံးကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။နောက်ဆုံးမော်ဒယ်၏ အသင့်လျော်ဆုံးပေါင်းစပ်မှုကို TF၊ TW၊ DS၊ ISV နှင့် IRSS တို့ကို အခြေခံ၍ ဖန်တီးထားသည်။ဇယား 7 သည် နောက်ဆုံးမော်ဒယ်တွင် ရွေးချယ်ထားသော ကန့်သတ်ချက်များ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များအပြင် ချိန်ညှိထားသော မသာမယာအချိုးများ၊ 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလများ (CIs) နှင့် P တန်ဖိုးများကို ဖော်ပြပါသည်။R2 တန်ဖိုး 0.89 (F(5)=27 .9၊ P<0.001) ဖြင့် နောက်ဆုံးမော်ဒယ်သည် အလွန်ထူးခြားပါသည်။
အခြားရှင်းပြကိန်းရှင်များနှင့်အတူ သိသာထင်ရှားမှုအနည်းဆုံး (P = 0.46) ဖြစ်သောကြောင့် TR ကို နောက်ဆုံးပုံစံမှ ဖယ်ထုတ်ထားသည်။မတူညီသောအိမ်ထောင်စု 12 ခုမှ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သဲပျံသိပ်သည်းဆကို ခန့်မှန်းရန် တီထွင်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။သက်သေပြချက်ရလဒ်များသည် ကွင်းပြင်တွင် တွေ့ရှိရသော ခြင်သိပ်သည်းဆနှင့် မော်ဒယ်မှ ခန့်မှန်းထားသော ခြင်သိပ်သည်းဆများအကြား ခိုင်မာသောဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည် (r = 0.91၊ P < 0.001)။
ရည်မှန်းချက်သည် 2020 ခုနှစ်တွင် အိန္ဒိယနိုင်ငံ၏ အစုလိုက်အခြေပြုပြည်နယ်များမှ VL ကို ဖယ်ရှားရန်ဖြစ်သည် [10]2012 ခုနှစ်မှစ၍ အိန္ဒိယနိုင်ငံသည် VL [10] ဖြစ်ပွားမှုနှင့် သေဆုံးမှုနှုန်းကို လျှော့ချရာတွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုများ ရရှိခဲ့သည်။2015 ခုနှစ်တွင် DDT မှ SP သို့ပြောင်းခြင်းသည် India, Bihar ရှိ IRS ၏သမိုင်းတွင် ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည် [38] ။VL ၏ spatial risk နှင့် ၎င်း၏ vector များ များပြားမှုကို နားလည်ရန်အတွက် မက်ခရိုအဆင့် လေ့လာမှုများစွာကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။သို့သော်၊ VL ပျံ့နှံ့မှု၏ spatial distribution သည် နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းတွင် အာရုံစိုက်မှု တိုးလာသော်လည်း၊ အသေးစား သုတေသနပြုမှု အနည်းငယ်သာ ရှိသေးသည်။ထို့အပြင်၊ မိုက်ခရိုအဆင့်တွင်၊ ဒေတာသည် တသမတ်တည်းနည်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနားလည်ရန် ပို၍ခက်ခဲသည်။ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိဥာဏ်အကောင်းဆုံးအတွက်၊ ဤလေ့လာမှုသည် ဘီဟာ (အိန္ဒိယရှိ National VL Vector Control Programme အောက်ရှိ HTs များကြားတွင် ပိုးသတ်ဆေး DDT နှင့် SP တို့ကို အသုံးပြု၍ IRS ၏ ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှုနှင့် စွက်ဖက်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် ပထမဆုံး အစီရင်ခံစာဖြစ်သည်။၎င်းသည် IRS စွက်ဖက်မှုအခြေအနေများအောက်တွင် ခြင်များ၏ spatiotemporal ဖြန့်ဖြူးမှုကိုဖော်ပြရန်အတွက် spatial risk map နှင့်ခြင်သိပ်သည်းဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံကိုဖန်တီးရန် ပထမဆုံးကြိုးပမ်းမှုလည်းဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များအရ SP-IRS ကို အိမ်ထောင်စုအားလုံးတွင် မြင့်မားစွာမွေးစားပြီး အိမ်ထောင်စုအများစုသည် အပြည့်အဝလုပ်ဆောင်ပြီးဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များကပြသခဲ့သည်။Bioassay ရလဒ်များအရ လေ့လာမှုကျေးရွာရှိ ငွေသဲယင်ကောင်များသည် beta-cypermethrin တွင် အလွန်ထိခိုက်လွယ်သော်လည်း DDT ထက်နည်းကြောင်း ပြသခဲ့သည်။DDT မှ ငွေပုစွန်များ၏ ပျမ်းမျှသေဆုံးနှုန်းသည် 50% ထက်နည်းပြီး DDT ကို ခုခံနိုင်မှု မြင့်မားသည်ကို ညွှန်ပြသည်။၎င်းသည် Bihar [8,9,39,40] အပါအဝင် India နိုင်ငံရှိ VL-အစုလိုက်ပြည်နယ်များ၏ မတူညီသောအချိန်များတွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော ယခင်လေ့လာမှုများ၏ ရလဒ်များနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ပိုးသတ်ဆေး၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းအပြင် ပိုးသတ်ဆေး၏ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှုနှင့် စွက်ဖက်မှု၏သက်ရောက်မှုများသည်လည်း အရေးကြီးသောအချက်အလက်များဖြစ်သည်။ကျန်ရှိသောသက်ရောက်မှုများ၏ကြာချိန်သည် ပရိုဂရမ်းမင်းစက်ဝန်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။၎င်းသည် IRS ၏အလှည့်အပြောင်းများကြားကာလများကို သတ်မှတ်ပေးသည်၊ သို့မှသာ လူဦးရေကို နောက်တစ်ကြိမ်ဖြန်းသည်အထိ ကာကွယ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။Cone bioassay ရလဒ်များသည် IRS ပြီးနောက် မတူညီသောအချိန်မှတ်များတွင် နံရံမျက်နှာပြင်အမျိုးအစားများကြားတွင် သေဆုံးမှုသိသိသာသာကွာခြားချက်များကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။DDT ကုသထားသော မျက်နှာပြင်များပေါ်တွင် သေဆုံးမှုနှုန်းသည် WHO ကျေနပ်လောက်သောအဆင့်တွင် အမြဲရှိနေသည် (ဆိုလိုသည်မှာ ≥80%) အောက်တွင်ရှိပြီး SP ကုသထားသောနံရံများတွင် သေဆုံးမှုနှုန်းမှာ IRS ပြီးနောက် စတုတ္ထပတ်အထိ ကျေနပ်ဖွယ်ရှိနေပါသည်။ဤရလဒ်များအရ လေ့လာမှုဧရိယာတွင်တွေ့ရှိရသော ငွေရောင်ပုဇွန်များသည် SP တွင်အလွန်ထိခိုက်လွယ်သော်လည်း SP ၏ကျန်ရှိသောထိရောက်မှုသည် HT ပေါ်မူတည်၍ကွဲပြားကြောင်း ထင်ရှားပါသည်။DDT ကဲ့သို့ပင်၊ SP သည် WHO လမ်းညွှန်ချက်များတွင် သတ်မှတ်ထားသည့် ထိရောက်မှုကြာချိန်နှင့် မကိုက်ညီပါ။IRS ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှု ညံ့ဖျင်းခြင်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည် (ဆိုလိုသည်မှာ ပန့်ကို သင့်လျော်သောအမြန်နှုန်းဖြင့် ရွေ့လျားခြင်း၊ နံရံမှ အကွာအဝေး၊ ရေထွက်နှုန်းနှင့် နံရံပေါ်ရှိ ရေစက်များ၏ ပမာဏ) အပြင် ပိုးသတ်ဆေးများကို ပညာမဲ့စွာ အသုံးပြုခြင်း (ဆိုလိုသည်မှာ၊ ဖြေရှင်းချက်ပြင်ဆင်မှု) [၁၁၊၂၈၊၄၃]။သို့သော်၊ ဤလေ့လာမှုကို တင်းကျပ်သော စောင့်ကြည့်ထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့ခြင်းကြောင့်၊ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့မှ အကြံပြုထားသည့် သက်တမ်းကုန်ဆုံးရက်ကို မပြည့်မီသည့် အခြားအကြောင်းရင်းမှာ QC ၏ အရည်အသွေး (ဆိုလိုသည်မှာ တက်ကြွပါဝင်ပစ္စည်းရာခိုင်နှုန်း သို့မဟုတ် “AI”) သည် QC ၏ အရည်အသွေးဖြစ်သည်။
ပိုးသတ်ဆေး တည်မြဲမှုကို အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည့် မျက်နှာပြင် အမျိုးအစားသုံးမျိုးအနက် ပိုးသတ်ဆေးနှစ်ခုအတွက် BUU နှင့် CPLC ကြားတွင် သေဆုံးမှု သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။နောက်ထပ်တွေ့ရှိချက်အသစ်တစ်ခုမှာ CPLC သည် BUU နှင့် PMP မျက်နှာပြင်များနောက်တွင် ပက်ဖြန်းပြီးနောက် အချိန်ကာလတိုင်းနီးပါးတွင် ကျန်နေသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို ပြသခဲ့သည်။သို့သော်လည်း IRS ပြီးနောက် နှစ်ပတ်အကြာတွင် PMP သည် DDT နှင့် SP တို့မှ အမြင့်ဆုံးနှင့် ဒုတိယမြောက် သေဆုံးမှုနှုန်းကို အသီးသီး မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သည်။ဤရလဒ်သည် PMP မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ကပ်နေသော ပိုးသတ်ဆေးသည် အချိန်အကြာကြီး မတည်မြဲကြောင်း ညွှန်ပြသည်။နံရံအမျိုးအစားများကြား ပိုးသတ်ဆေးအကြွင်းအကျန်များ၏ ထိရောက်မှု ကွာခြားချက်မှာ နံရံတွင် ဓာတုပစ္စည်းများပါဝင်မှု (pH တိုးလာခြင်းကြောင့် ပိုးသတ်ဆေးအချို့ကို လျင်မြန်စွာ ပြိုကွဲစေသည်)၊ စုပ်ယူမှုနှုန်း (မြေဆီလွှာနံရံများတွင် ပိုမြင့်လာ) ရရှိနိုင်မှုစသည့် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဘက်တီးရီးယား ပြိုကွဲမှုနှင့် နံရံပစ္စည်းများ ပြိုကွဲမှုနှုန်းအပြင် အပူချိန်နှင့် စိုထိုင်းဆ [44၊ 45၊ 46၊ 47၊ 48၊ 49]။ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် ပိုးမွှားသတ်ဆေးကုသထားသော မျက်နှာပြင်များ၏ ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှုအပေါ် အခြားလေ့လာမှုများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ကုသထားသောအိမ်ထောင်စုများရှိ ခြင်လျှော့ချရေး ခန့်မှန်းချက်များအရ SP-IRS သည် IRS လွန်ကာလအားလုံးတွင် ခြင်များကို ထိန်းချုပ်ရာတွင် DDT-IRS ထက် ပိုမိုထိရောက်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။SP-IRS နှင့် DDT-IRS အလှည့်များအတွက်၊ ကုသထားသော အိမ်ထောင်စုများအတွက် 2 ပတ်မှ 12 ပတ်အတွင်း ကျဆင်းမှုနှုန်းမှာ 55.6-90.5% နှင့် 14.1-34.1% အသီးသီးဖြစ်သည်။ဤရလဒ်များသည် IRS အကောင်အထည်ဖော်မှုအပြီး 4 ပတ်အတွင်း ကင်းစင်အိမ်ထောင်စုများရှိ P. argentipes ပေါများခြင်းအပေါ် သိသာထင်ရှားသောသက်ရောက်မှုများကို ပြသခဲ့သည်။IRS ပြီးနောက် 12 ပတ်အကြာတွင် argentipes သည် IRS ၏ ပတ်လည်နှစ်ခုလုံးတွင် တိုးလာသည်။သို့သော်လည်း IRS (P = 0.33) နှစ်ကြိမ်ကြားရှိ စစ်စောင့်အိမ်ထောင်စုများတွင် ခြင်အရေအတွက်မှာ သိသိသာသာ ကွာခြားမှု မရှိခဲ့ပါ။အိမ်ထောင်စုတစ်စုကြားရှိ ငွေပုဇွန်သိပ်သည်းဆ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ ရလဒ်များသည် အိမ်ထောင်စု လေးခုလုံးတွင် DDT (ဆိုလိုသည်မှာ မှုတ်ဆေးနှင့် ကင်းစင်၊ ဖျန်းဆေးနှင့် ထိန်းချုပ်မှု၊ ဖန်သားပြင်နှင့် ထိန်းချုပ်မှု၊ အပြည့်အစုံနှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း) တွင် DDT တွင် သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို မတွေ့ရှိရပါ။)မိသားစုအုပ်စုနှစ်စု IRS နှင့် SP-IRS (ဆိုလိုသည်မှာ အစောင့်တပ်နှင့် ထိန်းချုပ်မှု အပြည့်နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်)။သို့သော်၊ DDT နှင့် SP-IRS အဝိုင်းများကြား ငွေပုစွန်သိပ်သည်းဆတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းနှင့် အပြည့်ဖြန်းထားသော မွေးမြူရေးခြံများတွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။IRS ပြီးနောက် စွက်ဖက်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို အကြိမ်ပေါင်းများစွာ တွက်ချက်ခဲ့သည့်အချက်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဤလေ့လာတွေ့ရှိချက်သည် SP သည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် အပြည့်အဝကုသခံထားရသော်လည်း မကုသရသေးသော အိမ်များတွင် ခြင်ထိန်းချုပ်မှုအတွက် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း အကြံပြုထားသည်။သို့သော်၊ DDT-IRS နှင့် SP IRS အဝိုင်းကြားရှိ အိမ်များတွင် ခြင်အရေအတွက်မှာ ကိန်းဂဏန်းသိသိသာသာ ကွာခြားမှုမရှိသော်လည်း DDT-IRS အဝိုင်းအတွင်း စုဆောင်းရရှိသည့် ပျမ်းမျှခြင်အရေအတွက်မှာ SP-IRS အဝိုင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နည်းပါးပါသည်။.Quantity သည် ပမာဏထက် ကျော်လွန်သည်။ဤရလဒ်သည် အိမ်ထောင်စုလူဦးရေတွင် IRS အကျုံးဝင်မှု အမြင့်ဆုံးဖြစ်သော vector-sensitive ပိုးသတ်ဆေးသည် မဖြန်းရသေးသော အိမ်ထောင်စုများတွင် ခြင်ထိန်းချုပ်မှုအပေါ် လူဦးရေသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။ရလဒ်များအရ SP သည် IRS ပြီးနောက် ပထမရက်များတွင် DDT ထက် ခြင်ကိုက်ခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကာကွယ်နိုင်ခဲ့သည်။ထို့အပြင်၊ alpha-cypermethrin သည် SP အုပ်စုမှ ဖြစ်သည်၊ ထိတွေ့မှု ယားယံခြင်းနှင့် ခြင်များကို တိုက်ရိုက် အဆိပ်သင့်ပြီး IRS [51, 52] အတွက် သင့်လျော်သည်။၎င်းသည် alpha-cypermethrin သည် ကင်းစခန်းများတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှု အနည်းငယ်သာ ရှိသည့် အဓိကအကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။အခြားလေ့လာမှု [52] တွင် alpha-cypermethrin သည် လက်ရှိတုံ့ပြန်မှုများကို သရုပ်ပြပြီး ဓာတ်ခွဲခန်းစစ်ဆေးမှုများနှင့် တဲအိမ်များတွင် ကျဆင်းမှုနှုန်းမြင့်မားသော်လည်း ၎င်းသည် ထိန်းချုပ်ထားသော ဓာတ်ခွဲခန်းအခြေအနေအောက်တွင် ခြင်များတွင် ခြင်များကို တုံ့ပြန်မှုမထုတ်ပေးကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။cabinဝဘ်ဆိုဒ်။
ဤလေ့လာမှုတွင်၊ spatial risk maps အမျိုးအစားသုံးမျိုးအား တီထွင်ခဲ့သည်။ငွေရောင်ပုစွန်သိပ်သည်းဆကို ကွင်းဆင်းလေ့လာတွေ့ရှိချက်များမှတစ်ဆင့် အိမ်ထောင်စုအဆင့်နှင့် ဧရိယာအဆင့် အာကာသအန္တရာယ် ခန့်မှန်းချက်များကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။HT ကိုအခြေခံ၍ အန္တရာယ်ဇုန်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် Lavapur-Mahanara ၏ ကျေးရွာဒေသအများစု (> 78%) သည် သဲမှုန်ဖြစ်ပေါ်မှုနှင့် ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်နိုင်ခြေ အမြင့်ဆုံးအဆင့်တွင် ရှိနေကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ဒါက Rawalpur Mahanar VL အရမ်းနာမည်ကြီးရတဲ့ အဓိကအကြောင်းရင်းဖြစ်နိုင်ပါတယ်။အလုံးစုံ ISV နှင့် IRSS အပြင် နောက်ဆုံးပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံသည် SP-IRS အဝိုင်းအတွင်း ဖြစ်နိုင်ခြေများသောနေရာများအောက်ရှိ ဧရိယာများ၏ ရာခိုင်နှုန်းနည်းပါးသည်ကို တွေ့ရှိခဲ့သည် (သို့သော် DDT-IRS ပတ်ပတ်လည်မဟုတ်ပါ)။SP-IRS ပြီးနောက်၊ GT ကိုအခြေခံ၍ အန္တရာယ်များသော အလယ်အလတ်ဇုန်များရှိ ကြီးမားသောနေရာများကို အန္တရာယ်နည်းပါးသောဇုန်များ (ဆိုလိုသည်မှာ 60.5%; ပေါင်းစပ်အန္တရာယ်မြေပုံ ခန့်မှန်းချက်များ)၊ DDT ထက် လေးဆနီးပါး (16.2%) လျော့နည်းသည်။- အခြေအနေသည် အထက်ပါ IRS အစုစု၏ အန္တရာယ်ဇယားတွင် ရှိနေသည်။ဤရလဒ်သည် IRS သည် ခြင်ထိန်းချုပ်မှုအတွက် မှန်ကန်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်ကြောင်း ညွှန်ပြနေသော်လည်း အကာအကွယ်ပမာဏသည် ပိုးသတ်ဆေး၏အရည်အသွေး၊ အာရုံခံနိုင်စွမ်း (ပစ်မှတ်ပုံသဏ္ဍာန်)၊ လက်ခံနိုင်မှု (IRS အချိန်တွင်) နှင့် ၎င်း၏အပလီကေးရှင်းပေါ်တွင်မူတည်ပါသည်။
အိမ်ထောင်စုအန္တရာယ် အကဲဖြတ်မှုရလဒ်များသည် အန္တရာယ်ခန့်မှန်းချက်နှင့် အိမ်ထောင်စုအသီးသီးမှ စုဆောင်းထားသော ငွေရောင်ပုဇွန်များကြားတွင် ကောင်းမွန်သောသဘောတူညီချက် (P < 0.05) ကို ပြသခဲ့သည်။ယင်းက သတ်မှတ်ထားသော အိမ်သုံးအန္တရာယ်ဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ၎င်းတို့၏ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သော အန္တရာယ်ရမှတ်များသည် ဒေသတွင်း ငွေပုဇွန်များ ပေါကြွယ်ဝမှုကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် ကောင်းမွန်သင့်လျော်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။Post-IRS DDT သဘောတူညီချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ R2 တန်ဖိုးသည် ≥ 0.78 ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းမှာ-IRS မတိုင်မီတန်ဖိုး (ဆိုလိုသည်မှာ 0.78) ထက် ≥ 0.78 ဖြစ်သည်။ရလဒ်များက DDT-IRS သည် HT အန္တရာယ်ဇုန်များအားလုံး (ဆိုလိုသည်မှာ အမြင့်၊ အလတ်နှင့် အနိမ့်) တွင် ထိရောက်မှုရှိသည်ကို ပြသခဲ့သည်။SP-IRS အဝိုင်းအတွက်၊ IRS အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် ဒုတိယနှင့် စတုတ္ထပတ်တွင် R2 ၏တန်ဖိုးမှာ အတက်အကျဖြစ်ပြီး IRS အကောင်အထည်မဖော်မီ နှစ်ပတ်အလိုနှင့် IRS အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် 12 ပတ်အကြာတွင် တန်ဖိုးများသည် တူညီကြောင်းတွေ့ရှိရပါသည်။ဤရလဒ်သည် ခြင်များအပေါ် SP-IRS ထိတွေ့မှု၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထင်ဟပ်စေကာ IRS ပြီးနောက် အချိန်ကာလအပိုင်းအခြားအလိုက် ကျဆင်းလာကြောင်း ပြသသည်။SP-IRS ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ယခင်အခန်းများတွင် မီးမောင်းထိုးပြပြီး ဆွေးနွေးထားပါသည်။
စုပေါင်းမြေပုံ၏ အန္တရာယ်ဇုန်များကို ကွင်းဆင်းစစ်ဆေးခြင်းမှ ရလဒ်များ IRS အလှည့်တွင်၊ အန္တရာယ်များသောဇုန်များတွင် ငွေပုဇွန်အများဆုံး အရေအတွက်ကို စုဆောင်းခဲ့သည် (ဆိုလိုသည်မှာ > 55%)၊ နောက်တွင် အလယ်အလတ်နှင့် အန္တရာယ်နည်းသောဇုန်များ အလိုက် စုဆောင်းထားကြောင်း ပြသခဲ့သည်။အချုပ်အားဖြင့်၊ GIS အခြေပြု spatial risk assessment သည် မတူညီသော spatial data အလွှာများကို တစ်ဦးချင်း စုစည်းခြင်း သို့မဟုတ် သဲပျံသန်းနိုင်ခြေရှိသော နေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ထိရောက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပါသည်။တီထွင်ထားသည့် အန္တရာယ်မြေပုံသည် အထူးသဖြင့် မိုက်ခရိုအဆင့်တွင် အထူးသဖြင့် အသေးစားအဆင့်တွင် လိုအပ်သည့် လေ့လာမှုဧရိယာရှိ အိမ်အမျိုးအစား၊ IRS အခြေအနေနှင့် ကြားဝင်ဆောင်ရွက်ပေးမှု အခြေအနေများ (ဥပမာ၊ အိမ်သုံးအမျိုးအစား၊ IRS အခြေအနေနှင့် စွက်ဖက်မှုဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ) ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်ပေးပါသည်။အလွန်ရေပန်းစားသော အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်သည်။အမှန်မှာ၊ လေ့လာမှုအများအပြားသည် ကြွက်နို့ပေါက်ပွားသည့်နေရာများ၏အန္တရာယ်နှင့် မက်ခရိုအဆင့် [ 24 , 26 , 37 ] တွင်ရောဂါများပျံ့နှံ့မှုအန္တရာယ်ကိုမြေပုံညွှန်းရန်အတွက် GIS ကိရိယာများကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။
ငွေပုစွန်သိပ်သည်းဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် IRS အခြေပြုလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အိမ်ရာဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အန္တရာယ်အချက်များကို ကိန်းဂဏန်းအရ အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။အချက်ခြောက်ချက်လုံး (ဆိုလိုသည်မှာ၊ TF၊ TW၊ TR၊ DS၊ ISV နှင့် IRSS) တို့သည် မတူကွဲပြားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ဒေသထွက်ငွေပုဇွန်များ ပေါများခြင်းနှင့် သိသိသာသာ ဆက်စပ်နေသော်လည်း ၎င်းတို့ထဲမှ တစ်ခုကို တစ်ခုတည်းသော နောက်ဆုံးအကြိမ် ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတွင် ရွေးချယ်ထားသည်။လေ့လာမှုဧရိယာရှိ IRS TF, TW, DS, ISV, IRSS စသည်တို့၏ ဖမ်းဆီးခံထားရသော စီမံခန့်ခွဲမှုလက္ခဏာများနှင့် စွက်ဖက်မှုဆိုင်ရာအချက်များသည် ငွေပုဇွန်များ ပေါ်ပေါက်လာခြင်း၊ ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာခြင်းနှင့် မျိုးပွားခြင်းကို စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် သင့်လျော်ကြောင်း ရလဒ်များက ပြသသည်။များစွာသော ဆုတ်ယုတ်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် TR ကို သိသာထင်ရှားစွာ မတွေ့ရှိရသောကြောင့် နောက်ဆုံးပုံစံတွင် ရွေးချယ်မခံခဲ့ရပါ။ငွေရောင်ပုစွန်သိပ်သည်းဆ၏ 89% ကို ရှင်းပြထားသည့် ရွေးချယ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များဖြင့် နောက်ဆုံးပုံစံသည် အလွန်ထင်ရှားပါသည်။မော်ဒယ်တိကျမှု ရလဒ်များက ခန့်မှန်းထားသည့် ငွေရောင်ပုဇွန်သိပ်သည်းဆအကြား ခိုင်မာသော ဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် ကျေးလက်ဒေသ Bihar ရှိ VL ပျံ့နှံ့မှုနှင့် ပျံ့နှံ့မှုနှင့်ဆက်စပ်နေသော လူမှုစီးပွားရေးနှင့် အိမ်ရာအန္တရာယ်ဆိုင်ရာအချက်များအကြောင်း ဆွေးနွေးထားသည့် အစောပိုင်းလေ့လာမှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ဤလေ့လာမှုတွင်၊ ဖျန်းထားသောနံရံများပေါ်တွင် ပိုးသတ်ဆေးများ စုဆောင်းခြင်းနှင့် IRS အတွက် အသုံးပြုသည့် ပိုးသတ်ဆေး၏ အရည်အသွေး (ဆိုလိုသည်မှာ) အကဲဖြတ်ခြင်းမပြုပါ။ပိုးသတ်ဆေးအရည်အသွေးနှင့် ပမာဏကွဲပြားမှုများသည် ခြင်သေဆုံးမှုနှင့် IRS ဆောင်ရွက်မှုများ၏ ထိရောက်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ထို့ကြောင့်၊ မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားများကြားတွင် ခန့်မှန်းခြေသေဆုံးမှုနှင့် အိမ်ထောင်စုအုပ်စုများကြား စွက်ဖက်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှုများသည် လက်တွေ့ရလဒ်များနှင့် ကွဲပြားနိုင်သည်။ဒီအချက်တွေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး လေ့လာမှုအသစ်တစ်ခုကို စီစဉ်နိုင်ပါတယ်။လေ့လာမှုကျေးရွာများ၏ အန္တရာယ်ဇုန် စုစုပေါင်းဧရိယာ (GIS အန္တရာယ်မြေပုံထုတ်ခြင်း) ကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အန္တရာယ်ဇုန်များ အမျိုးအစားခွဲခြင်း (ဥပမာ-ဇုန်များ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း) နှင့် မတူညီသော အန္တရာယ်ဇုန်များအထိ ဖြန့်ကျက်ထားသော ဧရိယာများ ပါဝင်ပါသည်။သို့ရာတွင်၊ ဤလေ့လာမှုကို အသေးစားအဆင့်တွင် ပြုလုပ်ထားသောကြောင့် မြေလွတ်မြေရိုင်းသည် အန္တရာယ်နယ်မြေများ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအပေါ် အနည်းငယ်သာ သက်ရောက်မှုရှိပါသည်။ထို့အပြင်၊ ကျေးရွာစုစုပေါင်းဧရိယာအတွင်း မတူညီသောအန္တရာယ်ဇုန်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းသည် အနာဂတ်အိမ်ရာအသစ်ဆောက်လုပ်ခြင်းအတွက် ဧရိယာများရွေးချယ်ရန် အခွင့်အလမ်းတစ်ခုပေးစွမ်းနိုင်သည် (အထူးသဖြင့် အန္တရာယ်နည်းပါးသောဇုန်များရွေးချယ်ခြင်း)။ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ဤလေ့လာမှု၏ရလဒ်များသည် ယခင်က အဏုကြည့်အဆင့်တွင် မလေ့လာဖူးသော အချက်အလက်အမျိုးမျိုးကို ပေးစွမ်းသည်။အရေးအကြီးဆုံးမှာ၊ ကျေးရွာအန္တရာယ်မြေပုံ၏ တည်နေရာပြကိုယ်စားပြုမှုသည် ရိုးရာမြေပြင်စစ်တမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မတူညီသောအန္တရာယ်ဧရိယာရှိ အိမ်ထောင်စုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်၊ ဤနည်းလမ်းသည် ရိုးရှင်းသည်၊ အဆင်ပြေသည်၊ တွက်ခြေကိုက်ပြီး လုပ်အားနည်းပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများထံသို့ သတင်းအချက်အလက်ပေးပါသည်။
လေ့လာမှုကျေးရွာရှိ ဇာတိငွေငါးများသည် DDT ကို ခံနိုင်ရည်ရှိခြင်း (ဆိုလိုသည်မှာ၊ DDT ကို အလွန်ခံနိုင်ရည်ရှိကြသည်) နှင့် IRS ပြီးနောက် ခြင်ပေါက်ဖွားမှုကို ချက်ချင်းတွေ့ရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များက ဖော်ပြသည်။Alpha-cypermethrin သည် ၎င်း၏ 100% သေဆုံးမှုနှင့် ငွေရောင်ပိုးကောင်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု ထိရောက်မှုတို့ကြောင့် IRS ထိန်းချုပ်မှုအတွက် မှန်ကန်သော ရွေးချယ်မှုဖြစ်ပုံရပြီး DDT-IRS နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်း၏ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသိုင်းအဝိုင်းလက်ခံမှုဖြစ်သည်။သို့သော်၊ SP-ကုသထားသောနံရံများတွင် ခြင်သေဆုံးမှုသည် မျက်နှာပြင်အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ကွဲပြားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။ကျန်ရှိသော ထိရောက်မှု ညံ့ဖျင်းမှုကို လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ပြီး WHO မှ IRS မအောင်မြင်ပြီးနောက် အချိန်ကို အကြံပြုခဲ့သည်။ဤလေ့လာမှုသည် ဆွေးနွေးမှုအတွက် ကောင်းမွန်သောအစမှတ်ကို ပေးဆောင်ပြီး ၎င်း၏ရလဒ်များ၏ အရင်းအမြစ်အစစ်အမှန်ကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် နောက်ထပ်လေ့လာမှု လိုအပ်ပါသည်။Bihar ရှိ VL အစုလိုက်ရွာများရှိ သဲပျံသိပ်သည်းဆကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အိမ်ရာဝိသေသလက္ခဏာများ၊ ပိုးသတ်ဆေးများ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် IRS အခြေအနေကို ပေါင်းစပ်ထားသောသဲပျံသိပ်သည်းဆခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံ၏ ခန့်မှန်းတိကျမှုကို ပြသခဲ့သည်။ပေါင်းစပ် GIS-based spatial risk mapping (macro level) သည် IRS အစည်းအဝေးများမတိုင်မှီနှင့် အပြီးတွင် သဲထုထည်များ ပေါ်ပေါက်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်လာမှုကို စောင့်ကြည့်ရန် အန္တရာယ်နယ်မြေများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အသုံးဝင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုက ဖော်ပြသည်။ထို့အပြင်၊ ရိုးရာနယ်ပယ်စစ်တမ်းများနှင့် သမားရိုးကျဒေတာစုဆောင်းမှုနည်းလမ်းများဖြင့် လေ့လာ၍မရသော အဆင့်အမျိုးမျိုးရှိ အန္တရာယ်ဧရိယာများ၏ အတိုင်းအတာနှင့် သဘောသဘာဝကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုပေးပါသည်။GIS မြေပုံများမှတစ်ဆင့် စုဆောင်းရရှိထားသော အသေးစားအန္တရာယ်အချက်အလက်သည် အန္တရာယ်အဆင့်၏သဘောသဘာဝပေါ်မူတည်၍ အိမ်ထောင်စုများ၏ မတူညီသောအုပ်စုများထံရောက်ရှိစေရန် ထိန်းချုပ်မှုဗျူဟာအသစ်များ (ဥပမာ တစ်ခုတည်းသောဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ထားသော vector ထိန်းချုပ်မှု) ကို သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးသုတေသီများက ဖော်ထုတ်အကောင်အထည်ဖော်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ထို့အပြင်၊ အန္တရာယ်မြေပုံသည် ပရိုဂရမ်ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အချိန်နှင့်နေရာအလိုက် ထိန်းချုပ်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကို ခွဲဝေသုံးစွဲခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးပါသည်။
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့။လျစ်လျူရှုထားသော အပူပိုင်းဒေသရောဂါများ၊ လျှို့ဝှက်အောင်မြင်မှုများ၊ အခွင့်အလမ်းသစ်များ။၂၀၀၉။ http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/69367/1/WHO_CDS_NTD_2006.2_eng.pdf။ဝင်ရောက်ရက်စွဲ- မတ်လ 15 ရက် 2014
ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့။Leishmaniasis ထိန်းချုပ်ရေး- Leishmaniasis ထိန်းချုပ်ရေးဆိုင်ရာ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့ ကျွမ်းကျင်သူကော်မတီ အစည်းအဝေး အစီရင်ခံစာ။2010။ http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/44412/1/WHO_TRS_949_eng.pdf။ဝင်ရောက်ရက်စွဲ- မတ်လ 19 ရက် 2014 ခုနှစ်
Singh S. ကူးစက်ရောဂါဗေဒတွင် ခေတ်ရေစီးကြောင်းပြောင်းလဲခြင်း၊ ဆေးခန်းပြခြင်းနှင့် အိန္ဒိယနိုင်ငံရှိ leishmania နှင့် HIV coinfection တို့ကို ရောဂါရှာဖွေခြင်း။Int J Inf Dis ။၂၀၁၄;၂၉:၁၀၃-၁၂။
အမျိုးသား Vector Borne Disease Control Program (NVBDCP)။Kala Azar ဖျက်ဆီးခြင်းအစီအစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်ပါ။2017. https://www.who.int/leishmaniasis/resources/Accelerated-Plan-Kala-azar1-Feb2017_light.pdf။ဝင်ခွင့်ရက်စွဲ- ဧပြီလ 17 ရက်၊ 2018
Muniaraj M. အိန္ဒိယနိုင်ငံတွင် အခါအားလျော်စွာ ဖြစ်ပွားနေသည့် ရောဂါများကို 2010 ခုနှစ်တွင် ကုလားအာဇာ (visceral leishmaniasis) ပျောက်ကင်းရန် မျှော်လင့်ချက်အနည်းငယ်ဖြင့်၊ ဗိုင်းရပ်စ်ထိန်းချုပ်မှုအစီအမံများ သို့မဟုတ် လူသားကိုယ်ခံအားကျဆင်းမှုဗိုင်းရပ်စ်ပိုး ပေါင်းထည့်ခြင်း သို့မဟုတ် ကုသမှုကို အပြစ်တင်သင့်ပါသလား။Topparasitol။၂၀၁၄;၄:၁၀-၉။
Thakur KP ဘီဟာကျေးလက်ရှိ Kala Azar ကို နှိမ်နင်းရန် ဗျူဟာအသစ်။အိန္ဒိယ ဆေးသုတေသနဂျာနယ်။၂၀၀၇;၁၂၆:၄၄၇-၅၁။
စာတိုက်အချိန်- မေ ၂၀-၂၀၂၄