Pag-access sainsecticide-pagtratar sa mga pukot sa higdaanan ug pagpatuman sa lebel sa panimalay sa IRS nakatampo sa mahinungdanon nga pagkunhod sa gitaho sa kaugalingon nga malaria nga pagkaylap sa mga kababayen-an sa edad sa pagsanay sa Ghana. Kini nga pagpangita nagpalig-on sa panginahanglan alang sa usa ka komprehensibo nga pagtubag sa pagkontrol sa malaria aron makatampo sa pagwagtang sa malaria sa Ghana.
Ang datos alang niini nga pagtuon gikuha gikan sa Ghana Malaria Indicator Survey (GMIS). Ang GMIS usa ka nasudnong representante nga survey nga gihimo sa Ghana Statistical Service gikan sa Oktubre hangtod sa Disyembre 2016. Niini nga pagtuon, ang mga babaye lamang nga nagpangedaron og bata nga nag-edad 15-49 ka tuig ang miapil sa survey. Ang mga babaye nga adunay datos sa tanan nga mga variable gilakip sa pag-analisar.
Para sa 2016 nga pagtuon, ang MIS sa Ghana migamit ug multi-stage cluster sampling procedure sa tanang 10 ka rehiyon sa nasod. Ang nasod gibahin ngadto sa 20 ka klase (10 ka rehiyon ug matang sa pinuy-anan – urban/rural). Ang cluster gihubit isip census enumeration area (CE) nga gilangkoban sa gibana-bana nga 300–500 ka mga panimalay. Sa unang yugto sa sampling, ang mga cluster gipili alang sa matag stratum nga adunay probability nga proporsyonal sa gidak-on. Kinatibuk-ang 200 ka cluster ang napili. Sa ikaduhang yugto sa sampling, usa ka pirmi nga gidaghanon sa 30 ka mga panimalay ang random nga gipili gikan sa matag pinili nga cluster nga walay kapuli. Kon mahimo, among giinterbyu ang mga babaye nga nag-edad og 15-49 ka tuig sa matag panimalay [8]. Ang inisyal nga surbi nag-interbyu sa 5,150 ka babaye. Bisan pa, tungod sa dili pagtubag sa pipila nga mga variable, usa ka kinatibuk-an nga 4861 nga mga babaye ang gilakip sa kini nga pagtuon, nga nagrepresentar sa 94.4% sa mga babaye sa sample. Ang datos naglakip sa impormasyon sa pabalay, panimalay, kinaiya sa mga babaye, paglikay sa malaria, ug kahibalo sa malaria. Gikolekta ang datos gamit ang computer-assisted personal interview (CAPI) nga sistema sa mga tablet ug papel nga mga pangutana. Ang mga tagdumala sa datos naggamit sa Census and Survey Processing (CSPro) nga sistema sa pag-edit ug pagdumala sa datos.
Ang panguna nga sangputanan sa kini nga pagtuon mao ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga kababayen-an nga nanganak sa edad nga 15-49 ka tuig, gihubit nga 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 gi-report sa kaugalingon nga malaria prevalence sa mga babaye nga nag-edad 15-49 ka tuig gigamit ingon usa ka proxy alang sa aktuwal nga malaria RDT o microscopy positivity sa mga babaye tungod kay kini nga mga pagsulay wala magamit sa mga babaye sa panahon sa pagtuon.
Ang mga interbensyon naglakip sa pag-access sa panimalay sa insecticide-treated nets (ITN) ug paggamit sa IRS sa panimalay sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey. Ang mga pamilya nga nakadawat sa duha ka interbensyon giisip nga miapil. 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 isip mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga gitambalan sa insecticide sulod sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey sa mga babaye.
Gisusi sa pagtuon ang duha ka halapad nga mga kategorya sa naglibog nga mga variable, nga mao ang mga kinaiya sa pamilya ug indibidwal nga mga kinaiya. Naglakip sa mga kinaiya sa panimalay; rehiyon, tipo sa pinuy-anan (rural-urban), gender sa ulo sa panimalay, gidak-on sa panimalay, konsumo sa elektrisidad sa panimalay, matang sa sugnod sa pagluto (solid o dili solid), main floor material, main wall material, roof material, tinubdan sa mainom nga tubig (gipauswag o wala gipauswag), tipo sa kasilyas (gipauswag o wala gipauswag) ug kategorya sa bahandi sa panimalay (kabus, tunga-tunga ug adunahan). Ang mga kategoriya sa mga kinaiya sa panimalay gi-recode sumala sa DHS nga mga sumbanan sa pagtaho sa 2016 GMIS ug 2014 Ghana Demographic Health Survey (GDHS) nga mga taho [8, 9]. Ang personal nga mga kinaiya nga gikonsiderar naglakip sa kasamtangan nga edad sa babaye, labing taas nga lebel sa edukasyon, kahimtang sa pagmabdos sa panahon sa interbyu, kahimtang sa seguro sa panglawas, relihiyon, impormasyon mahitungod sa pagkaladlad sa malaria sa 6 ka bulan sa wala pa ang interbyu, ug ang lebel sa kahibalo sa babaye mahitungod sa malaria mga isyu. . Lima ka mga 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 pagkahibalo nga ang malaria nasakup sa Ghana National Health Insurance Scheme (NHIS). Ang mga babaye nga nakakuha og 0-2 gikonsiderar 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 tagsa-tagsa nga mga baryable adunay kalabotan sa pag-access sa mga pukot nga gitambalan sa insecticide, IRS, o pagkaylap sa malaria sa literatura.
Ang mga kinaiya sa background sa kababayen-an gi-summarize gamit ang mga frequency ug mga porsyento alang sa mga kategorya nga mga variable, samtang ang padayon nga mga variable gi-summarize gamit ang mga paagi ug standard deviations. Kini nga mga kinaiya gihiusa pinaagi sa interbensyon nga kahimtang aron masusi ang mga potensyal nga imbalances ug demographic nga istruktura nga nagpakita sa potensyal nga makalibog nga bias. Ang mga mapa sa contour gigamit sa paghulagway sa kaugalingon nga gitaho nga malaria nga pagkaylap sa mga babaye ug pagsakop sa duha nga mga interbensyon pinaagi sa lokasyon sa heyograpiya. 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 gitaho sa kaugalingon nga malaria prevalence ug pag-access sa mga interbensyon ug mga kinaiya sa konteksto. Ang gi-report sa kaugalingon nga malaria prevalence gikalkulo ingon ang gidaghanon sa mga babaye nga nakasinati ug labing menos usa ka yugto sa malaria sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey gibahin sa kinatibuk-ang gidaghanon sa mga kwalipikado nga mga babaye nga na-screen.
Ang usa ka giusab nga gibug-aton nga Poisson regression nga modelo gigamit sa pagbanabana sa epekto sa pag-access sa malaria control interventions sa mga babaye nga gitaho sa kaugalingon nga malaria prevalence16, human sa pag-adjust alang sa inverse probability of treatment weights (IPTW) ug survey nga gibug-aton gamit ang "svy-linearization" nga modelo sa Stata IC . (Stata Corporation, College Station, Texas, USA). Ang inverse probability of treatment weight (IPTW) alang sa interbensyon "i" ug babaye "j" gibanabana nga:
Ang kataposang mga baryable sa gibug-aton nga gigamit sa Poisson regression model unya gi-adjust sama sa mosunod:
Lakip kanila, \(fw_{ij}\) mao ang katapusan nga gibug-aton variable sa indibidwal nga j ug interbensyon i, \(sw_{ij}\) mao ang sample gibug-aton sa indibidwal j ug interbensyon i sa 2016 GMIS.
Ang post-estimation command nga "margins, dydx (intervention_i)" sa Stata gigamit dayon sa pagbanabana sa marginal difference (epekto) sa interbensyon "i" sa-sa-kaugalingon nga gitaho nga malaria prevalence sa mga babaye human sa pagpahiangay sa usa ka giusab nga gibug-aton nga Poisson regression model aron makontrol. tanan nga naobserbahan nga makalibog nga mga variable.
Tulo ka lain-laing mga modelo sa regression gigamit usab isip sensitivity analysis: binary logistic regression, probabilistic regression, ug linear regression nga mga modelo aron mabanabana ang epekto sa matag malaria control intervention sa self-reported malaria prevalence sa mga babaye nga Ghana. Ang 95% nga mga agwat sa pagsalig gibanabana alang sa tanan nga mga banabana sa pagkaylap sa punto, mga ratios sa pagkaylap, ug mga banabana sa epekto. Ang tanan nga pag-analisa sa istatistika sa kini nga pagtuon giisip nga hinungdanon sa lebel sa alpha nga 0.050. Ang Stata IC version 16 (StataCorp, Texas, USA) gigamit alang sa statistical analysis.
Sa upat ka mga modelo sa regression, ang gitaho sa kaugalingon nga malaria prevalence dili kaayo ubos sa mga babaye nga nakadawat sa ITN ug IRS kumpara sa mga babaye nga nakadawat sa ITN nga nag-inusara. Dugang pa, sa katapusang modelo, ang mga tawo nga naggamit sa ITN ug IRS wala magpakita usa ka hinungdanon nga pagkunhod sa pagkaylap sa malaria kumpara sa mga tawo nga naggamit lamang sa IRS.
Epekto sa pag-access sa anti-malaria nga mga interbensyon sa mga babaye nga gitaho nga malaria nga pagkaylap 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 kababayen-an.
Ang usa ka pakete sa malaria vector control prevention nga mga estratehiya nakatabang pag-ayo nga makunhuran ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria sa mga kababayen-an sa edad sa pagsanay sa Ghana. Ang gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria mikunhod sa 27% sa mga babaye nga naggamit mga pukot nga giatiman sa insecticide ug IRS. Kini nga pagpangita nahiuyon sa mga resulta sa usa ka randomized controlled trial nga nagpakita sa mas ubos nga rate sa malaria DT positivity sa mga IRS users kumpara sa non-IRS users sa usa ka lugar nga adunay taas nga malaria endemicity apan taas nga standards sa ITN access sa Mozambique [19]. Sa amihanang Tanzania, ang insecticide-treated bed nets ug IRS gihiusa aron makunhuran ang mga Densidad sa Anopheles ug mga rate sa pagbakuna sa insekto [20]. Gisuportahan usab sa usa ka survey sa populasyon sa lalawigan sa Nyanza sa kasadpang Kenya ang mga estratehiya sa pagkontrol sa vector sa integrated, nga nakit-an nga ang pag-spray sa sulud ug mga pukot nga giatiman sa insecticide mas epektibo kaysa mga insecticides. Ang kombinasyon mahimong maghatag ug dugang nga panalipod batok sa malaria. Ang mga network giisip nga gilain [21].
Gibanabana sa kini nga pagtuon nga 34% sa mga babaye adunay malaria sa 12 ka bulan sa wala pa ang survey, nga adunay 95% nga gibanabana nga interval sa pagsalig 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 sa kaugalingon nga malaria incidence rate kaysa mga babaye nga nagpuyo sa mga panimalay nga walay access sa insecticide-treated bed nets (39%). Sa susama, ang mga kababayen-an nga nagpuyo sa na-spray nga mga panimalay adunay gi-report sa kaugalingon nga malaria prevalence rate nga 32%, kung itandi sa 35% sa mga non-sprayed nga mga panimalay. Ang mga kasilyas wala gipaayo ug ang mga kondisyon sa sanitary dili maayo. Kadaghanan kanila anaa sa gawas ug ang hugaw nga tubig natipon diha kanila. Kining mga stagnant, hugaw nga mga katubigan naghatag ug usa ka maayong dapit nga pagpasanay sa mga lamok nga Anopheles, ang nag-unang tigdala sa malaria sa Ghana. Ingon nga resulta, ang mga kasilyas ug mga kondisyon sa sanitasyon wala mouswag, nga direkta nga misangpot sa dugang nga transmission sa malaria sulod sa populasyon. Ang mga paningkamot kinahanglan nga pakusgon aron mapaayo ang mga kasilyas ug kahimtang sa sanitasyon sa mga panimalay ug komunidad.
Kini nga pagtuon adunay daghang hinungdanon nga mga limitasyon. Una, ang pagtuon migamit ug cross-sectional survey data, nga nagpalisud sa pagsukod sa causality. Aron mabuntog kini nga limitasyon, ang mga pamaagi sa istatistika sa hinungdan gigamit aron mabanabana ang kasagaran nga epekto sa pagtambal sa interbensyon. Ang pag-analisar nag-adjust alang sa pagtudlo sa pagtambal ug naggamit sa mahinungdanong mga kausaban aron mabanabana ang mga potensyal nga resulta alang sa mga babaye kansang mga panimalay nakadawat sa interbensyon (kon walay interbensyon) ug alang sa mga babaye kansang mga panimalay wala makadawat sa interbensyon.
Ikaduha, ang pag-access sa insecticide-treated bed nets dili kinahanglan nga magpasabot sa paggamit sa insecticide-treated bed nets, busa ang pag-amping kinahanglan gamiton sa paghubad sa mga resulta ug mga konklusyon niini nga pagtuon. Ikatulo, ang mga resulta niini nga pagtuon sa kaugalingon nga gitaho nga malaria sa mga kababayen-an usa ka proxy alang sa pagkaylap sa malaria sa mga kababayen-an sa miaging 12 ka bulan ug busa mahimong mapihigon sa lebel sa kahibalo sa kababayen-an bahin sa malaria, labi na nga wala mamatikdi nga positibo nga mga kaso.
Sa katapusan, ang pagtuon wala mag-asoy sa daghang mga kaso sa malaria matag partisipante sulod sa usa ka tuig nga reperensiya nga panahon, ni ang tukma nga panahon sa mga yugto sa malaria ug mga interbensyon. Tungod sa mga limitasyon sa obserbasyonal nga mga pagtuon, mas lig-on nga randomized kontrolado nga mga pagsulay mahimong usa ka importante nga konsiderasyon alang sa umaabot nga panukiduki.
Ang mga panimalay nga nakadawat sa ITN ug IRS adunay ubos nga gitaho sa kaugalingon nga pagkaylap sa malaria kumpara sa mga panimalay nga wala makadawat bisan unsang interbensyon. Kini nga pagpangita 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: Okt-15-2024