Pag-access sapamatay-insektoAng mga bed nets nga gitambalan og tambal ug ang pagpatuman sa IRS sa lebel sa panimalay nakatampo sa dakong pagkunhod sa gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye nga anaa sa edad sa pagsanay sa Ghana. Kini nga nakaplagan nagpalig-on sa panginahanglan alang sa usa ka komprehensibo nga tubag sa pagkontrol sa malaria aron makatampo sa pagwagtang sa malaria sa Ghana.
Ang datos para niini nga pagtuon gikuha gikan sa Ghana Malaria Indicator Survey (GMIS). Ang GMIS usa ka nasudnong representatibo nga survey nga gihimo sa Ghana Statistical Service gikan Oktubre hangtod Disyembre 2016. Niini nga pagtuon, ang mga babaye lamang nga anaa sa edad sa pagpanganak nga nag-edad og 15-49 ka tuig ang miapil sa survey. Ang mga babaye nga adunay datos sa tanang variable gilakip sa pag-analisar.
Alang sa pagtuon sa 2016, ang MIS sa Ghana migamit og multi-stage cluster sampling procedure sa tanang 10 ka rehiyon sa nasud. Ang nasud gibahin sa 20 ka klase (10 ka rehiyon ug klase sa pinuy-anan – urban/rural). Ang usa ka cluster gihubit nga usa ka census enumeration area (CE) nga gilangkoban sa gibana-bana nga 300–500 ka panimalay. Sa unang sampling stage, ang mga cluster gipili alang sa matag stratum nga adunay probabilidad nga proporsyonal sa gidak-on. Usa ka total nga 200 ka cluster ang gipili. Sa ikaduhang sampling stage, usa ka piho nga gidaghanon sa 30 ka panimalay ang random nga gipili gikan sa matag napili nga cluster nga walay kapuli. Kung mahimo, among giinterbyu ang mga babaye nga nag-edad og 15–49 ka tuig sa matag panimalay [8]. Ang inisyal nga survey nag-interbyu sa 5,150 ka mga babaye. Bisan pa, tungod sa wala’y tubag sa pipila ka mga variable, usa ka total nga 4861 ka mga babaye ang gilakip niini nga pagtuon, nga nagrepresentar sa 94.4% sa mga babaye sa sample. Ang datos naglakip sa impormasyon sa pabalay, mga panimalay, mga kinaiya sa mga babaye, pagpugong sa malaria, ug kahibalo sa malaria. Ang datos gikolekta gamit ang computer-assisted personal interview (CAPI) system nga gibutang sa mga tablet ug mga papel nga pangutana. Ang mga data manager naggamit sa Census and Survey Processing (CSPro) system aron i-edit ug dumalahon ang datos.
Ang pangunang resulta niini nga pagtuon mao ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye nga nag-edad og 15-49 ka tuig nga manganak, nga gihubit isip mga babaye nga nagtaho nga adunay labing menos usa ka yugto sa malaria sa 12 ka bulan sa wala pa ang pagtuon. Sa ato pa, ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye nga nag-edad og 15-49 ka tuig gigamit isip proxy alang sa aktuwal nga malaria RDT o microscopy positivity sa mga babaye tungod kay kini nga mga pagsulay wala pa magamit sa mga babaye sa panahon sa pagtuon.
Ang mga interbensyon naglakip sa paggamit sa panimalay og insecticide-treated nets (ITN) ug paggamit sa panimalay og IRS sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey. Ang mga pamilya nga nakadawat sa duha ka interbensyon giisip nga naapil. Ang mga panimalay nga adunay access sa insecticide-treated bed nets gihubit nga mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga adunay labing menos usa ka insecticide-treated bed net, samtang ang mga panimalay nga adunay IRS gihubit nga mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga gitambalan og insecticide sulod sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey sa mga babaye.
Gisusi sa pagtuon ang duha ka lapad nga kategorya sa mga naglibog nga variable, nga mao ang mga kinaiya sa pamilya ug indibidwal nga mga kinaiya. Naglakip sa mga kinaiya sa panimalay; rehiyon, klase sa pinuy-anan (rural-urban), gender sa ulo sa panimalay, gidak-on sa panimalay, konsumo sa kuryente sa panimalay, klase sa panggatong sa pagluto (solid o dili solid), materyal sa pangunang salog, materyal sa pangunang bungbong, materyal sa atop, tinubdan sa tubig nga mainom (gipauswag o wala gipalambo), klase sa kasilyas (gipauswag o wala gipalambo) ug kategorya sa bahandi sa panimalay (kabus, tunga-tunga ug adunahan). Ang mga kategorya sa mga kinaiya sa panimalay gi-recode sumala sa mga sumbanan sa pagreport sa DHS sa 2016 GMIS ug 2014 Ghana Demographic Health Survey (GDHS) nga mga taho [8, 9]. Ang mga personal nga kinaiya nga gikonsiderar naglakip sa kasamtangang edad sa babaye, pinakataas nga lebel sa edukasyon, kahimtang sa pagmabdos sa panahon sa interbyu, kahimtang sa health insurance, relihiyon, impormasyon bahin sa pagkaladlad sa malaria sa 6 ka bulan sa wala pa ang interbyu, ug ang lebel sa kahibalo sa babaye bahin sa mga isyu sa malaria. Lima ka pangutana sa kahibalo ang gigamit aron masusi ang kahibalo sa mga babaye, lakip ang kahibalo sa mga babaye sa mga hinungdan sa malaria, mga sintomas sa malaria, mga pamaagi sa pagpugong sa malaria, pagtambal sa malaria, ug kaamgohan nga ang malaria nasakup sa Ghana National Health Insurance Scheme (NHIS). Ang mga babaye nga nakakuha og 0–2 giisip nga adunay ubos nga kahibalo, ang mga babaye nga nakakuha og 3 o 4 giisip nga adunay kasarangan nga kahibalo, ug ang mga babaye nga nakakuha og 5 giisip nga adunay kompleto nga kahibalo bahin sa malaria. Ang indibidwal nga mga variable nalangkit sa pag-access sa mga pukot nga gitambalan og insecticide, IRS, o pagkaylap sa malaria sa literatura.
Ang mga kinaiya sa background sa mga babaye gisumada gamit ang mga frequency ug porsyento para sa mga categorical variable, samtang ang mga continuous variable gisumada gamit ang mean ug standard deviations. Kini nga mga kinaiya gi-aggregate pinaagi sa intervention status aron masusi ang mga potensyal nga imbalances ug demographic structure nga nagpakita sa potensyal nga confounding bias. Gigamit ang mga contour maps aron ihulagway ang self-reported malaria prevalence sa mga babaye ug ang coverage sa duha ka intervention pinaagi sa geographic location. Ang Scott Rao chi-square test statistic, nga nag-asoy sa mga kinaiya sa disenyo sa survey (ie, stratification, clustering, ug sampling weights), gigamit aron masusi ang asosasyon tali sa self-reported malaria prevalence ug access sa parehong interventions ug contextual characteristics. Ang self-reported malaria prevalence gikalkulo isip ang gidaghanon sa mga babaye nga nakasinati og labing menos usa ka episode sa malaria sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey gibahin sa kinatibuk-ang gidaghanon sa mga kwalipikado nga babaye nga gi-screen.
Usa ka giusab nga weighted Poisson regression model ang gigamit aron mabanabana ang epekto sa pag-access sa mga interbensyon sa pagkontrol sa malaria sa gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye16, human sa pag-adjust sa inverse probability of treatment weights (IPTW) ug survey weights gamit ang "svy-linearization" model sa Stata IC. (Stata Corporation, College Station, Texas, USA). Ang inverse probability of treatment weight (IPTW) para sa interbensyon nga "i" ug babaye nga "j" gibanabana nga:
Ang katapusang mga variable sa pagtimbang nga gigamit sa modelo sa regresyon sa Poisson gi-adjust dayon sama sa mosunod:
Lakip niini, ang \(fw_{ij}\) mao ang katapusang baryabol sa gibug-aton sa indibidwal nga j ug ang interbensyon nga i, \(sw_{ij}\) mao ang gibug-aton sa sampol sa indibidwal nga j ug interbensyon nga i sa 2016 GMIS.
Ang post-estimation command nga “margins, dydx (intervention_i)” sa Stata gigamit dayon aron mabanabana ang marginal difference (epekto) sa intervention “i” sa self-reported malaria prevalence sa mga babaye human sa pag-fit sa modified weighted Poisson regression model aron makontrol ang tanang naobserbahan nga confounding variables.
Tulo ka lain-laing mga modelo sa regresyon ang gigamit usab isip mga pag-analisa sa sensitivity: binary logistic regression, probabilistic regression, ug linear regression models aron mabanabana ang epekto sa matag interbensyon sa pagkontrol sa malaria sa gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye sa Ghana. 95% nga mga interval sa pagsalig ang gibanabana alang sa tanang mga banabana sa point prevalence, prevalence ratios, ug mga banabana sa epekto. Ang tanang mga pag-analisa sa estadistika niini nga pagtuon giisip nga hinungdanon sa usa ka lebel sa alpha nga 0.050. Ang Stata IC bersyon 16 (StataCorp, Texas, USA) gigamit alang sa pag-analisa sa estadistika.
Sa upat ka regression models, ang self-reported malaria prevalence wala kaayo moubos sa mga babaye nga nakadawat og ITN ug IRS kon itandi sa mga babaye nga nakadawat og ITN lamang. Dugang pa, sa katapusang modelo, ang mga tawo nga migamit og ITN ug IRS wala magpakita og dakong pagkunhod sa malaria prevalence kon itandi sa mga tawo nga migamit og IRS lamang.
Epekto sa pag-access sa mga interbensyon batok sa malaria sa gitaho sa mga babaye nga pagkaylap sa malaria pinaagi sa mga kinaiya sa panimalay
Epekto sa pag-access sa mga interbensyon sa pagkontrol sa malaria sa gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye, pinaagi sa mga kinaiya sa mga babaye.
Usa ka pakete sa mga estratehiya sa pagpugong sa malaria vector nakatabang sa pagpakunhod sa gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga babaye nga naa sa edad sa pagsanay sa Ghana. Ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria mikunhod og 27% sa mga babaye nga naggamit og insecticide-treated bed nets ug IRS. Kini nga nakaplagan nahiuyon sa mga resulta sa usa ka randomized controlled trial nga nagpakita og mas ubos nga rate sa malaria DT positivity sa mga tiggamit sa IRS kon itandi sa mga dili tiggamit sa IRS sa usa ka lugar nga adunay taas nga malaria endemicity apan taas nga sumbanan sa ITN access sa Mozambique [19]. Sa amihanang Tanzania, ang insecticide-treated bed nets ug IRS gihiusa aron makunhuran pag-ayo ang Anopheles densities ug insect vaccination rates [20]. Ang integrated vector control strategies gisuportahan usab sa usa ka population survey sa probinsya sa Nyanza sa kasadpang Kenya, nga nakit-an nga ang indoor spraying ug insecticide-treated bed nets mas epektibo kay sa insecticides. Ang kombinasyon mahimong makahatag og dugang nga proteksyon batok sa malaria. Ang mga network gikonsiderar nga gilain [21].
Kini nga pagtuon nagbanabana nga 34% sa mga babaye ang nataptan og malaria sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey, nga adunay 95% nga confidence interval nga banabana nga 32–36%. Ang mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga adunay access sa insecticide-treated bed nets (33%) adunay mas ubos nga gitaho nga rate sa insidente sa malaria kaysa mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga walay access sa insecticide-treated bed nets (39%). Sa susama, ang mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga gi-sprayhan adunay gitaho nga rate sa prevalence sa malaria nga 32%, kon itandi sa 35% sa mga panimalay nga wala gi-sprayhan. Ang mga kasilyas wala pa mapalambo ug ang mga kondisyon sa sanitasyon dili maayo. Kadaghanan kanila naa sa gawas ug ang hugaw nga tubig natipon niini. Kini nga mga stagnant, hugaw nga mga katubigan naghatag usa ka sulundon nga lugar sa pagpanganak sa mga lamok nga Anopheles, ang panguna nga nagdala sa malaria sa Ghana. Ingon usa ka sangputanan, ang mga kondisyon sa kasilyas ug sanitasyon wala mouswag, nga direktang misangpot sa pagtaas sa pagbalhin sa malaria sulod sa populasyon. Kinahanglan nga pakusgan ang mga paningkamot aron mapaayo ang mga kondisyon sa kasilyas ug sanitasyon sa mga panimalay ug komunidad.
Kini nga pagtuon adunay daghang importanteng mga limitasyon. Una, ang pagtuon migamit og cross-sectional survey data, nga nagpalisod sa pagsukod sa causality. Aron mabuntog kini nga limitasyon, gigamit ang mga pamaagi sa estadistika sa causality aron mabanabana ang aberids nga epekto sa pagtambal sa interbensyon. Ang pag-analisa nag-adjust alang sa pag-assign sa pagtambal ug naggamit og mga significant variable aron mabanabana ang mga potensyal nga resulta alang sa mga babaye kansang mga panimalay nakadawat sa interbensyon (kung walay interbensyon) ug alang sa mga babaye kansang mga panimalay wala makadawat sa interbensyon.
Ikaduha, ang paggamit og mga bed nets nga gitambalan og insecticide wala magpasabot nga kinahanglan na gyud mogamit og mga bed nets nga gitambalan og insecticide, busa kinahanglan nga mag-amping sa paghubad sa mga resulta ug konklusyon niini nga pagtuon. Ikatulo, ang mga resulta niini nga pagtuon sa gitaho sa kaugalingon nga malaria sa mga babaye usa ka representasyon sa pagkaylap sa malaria sa mga babaye sa miaging 12 ka bulan ug busa mahimong maimpluwensyahan sa lebel sa kahibalo sa mga babaye bahin sa malaria, labi na ang wala pa mamatikdi nga positibo nga mga kaso.
Sa katapusan, ang pagtuon wala mag-isip sa daghang mga kaso sa malaria matag partisipante sulod sa usa ka tuig nga panahon sa pakisayran, ni sa tukma nga panahon sa mga yugto sa malaria ug mga interbensyon. Tungod sa mga limitasyon sa mga obserbasyonal nga pagtuon, ang mas lig-on nga randomized controlled trials mahimong usa ka importante nga konsiderasyon alang sa umaabot nga panukiduki.
Ang mga panimalay nga nakadawat sa ITN ug IRS adunay mas ubos nga gitaho nga pagkaylap sa malaria kon itandi sa mga panimalay nga wala makadawat sa bisan hain niini nga interbensyon. Kini nga nakaplagan nagsuporta sa mga panawagan alang sa paghiusa sa mga paningkamot sa pagkontrol sa malaria aron makatampo sa pagwagtang sa malaria sa Ghana.
Oras sa pag-post: Oktubre-15-2024