- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT05893134
Identifikace rizikových faktorů přenosu horečky dengue prostřednictvím analýzy krajiny (IRDDENGUELA)
Identifikace rizikových faktorů přenosu horečky dengue prostřednictvím analýzy krajiny v sousedství "El Vergel", Tapachula, Chiapas
Tato retrospektivní observační studie si klade za cíl určit pravděpodobnost rizika přenosu horečky dengue prostřednictvím modelu založeného na epidemiologických, entomologických, socioekonomických, demografických a krajinných proměnných v sousedství El Vergel v obci Tapachula, Chiapas, Mexiko.
Hlavní otázka, na kterou chce odpovědět, je:
1. Je možné identifikovat rizikové determinanty přenosu horečky dengue vytvořením pravděpodobnostního modelu založeného na krajinné analýze epidemiologických, entomologických, sociodemografických a krajinných proměnných v endemické městské oblasti obce Tapachula, Chiapas, Mexiko? Účastníci budou vybráni z registru případů horečky dengue získaného od ministra zdravotnictví, který bude porovnán s entomologickými, socioekonomickými, demografickými a krajinnými proměnnými v sousedství El Vergel v Tapachula, Chiapas, Mexiko. Nebudou kontaktováni ani odebíráni vzorky pro biologické testování v jakékoli podobě nebo formě, budou použita pouze data již shromážděná ze zdravotnických služeb.
Přehled studie
Detailní popis
Identifikace rizikových determinantů přenosu horečky dengue pomocí analýzy krajiny v sousedství "El Vergel", Tapachula, Chiapas, Mexiko Dengue je onemocnění přenášené převážně Ae. aegypti přítomné v našem regionu, navzdory vektorovým dozorovým a kontrolním aktivitám je cirkulace viru konstantní a jsou zapotřebí nové strategie, které přispívají ke snížení výskytu onemocnění, které může být smrtelné. Na druhou stranu jsou drony nástroje, které se již používají mimo jiné v přesném a bezpečnostním zemědělství; jejich prostřednictvím je možné získat snímky velkých ploch země ve vysokém rozlišení. Tato práce použije tyto snímky v kombinaci s epidemiologickými, entomologickými, socioekonomickými a demografickými daty k identifikaci rizikových faktorů přenosu horečky dengue v městské oblasti města Tapachula a vytvoří model, který umožní definovat rizikové oblasti v oblasti. . studie.
Cíl: Zjistit pravděpodobnost rizika přenosu horečky dengue pomocí modelu založeného na epidemiologických, entomologických, socioekonomických, demografických a krajinných proměnných v sousedství El Vergel v obci Tapachula, Chiapas.
Materiál a metody: Budou použity informace z entomologických, bytových a sociodemografických průzkumů čtvrti El Vergel, Tapachula, Chiapas, získané v období od listopadu do prosince 2019. Kromě epidemiologických informací o výskytu horečky dengue a umístění ovitrapů ve zkoumané oblasti během období odběru vzorků, šest měsíců před a šest měsíců po. Použita bude specializovaná kartografie vyrobená z jemných leteckých snímků pořízených ve výšce 100 m multirotorovým dronem se šesti rotory modelu DJI Matrice 600 se dvěma typy kamer, model Zenmuse X5, který zachycuje snímky ve viditelném spektru s rozlišením 16 MP a multispektrální kameru s pěti spektrálními pásmy MicaSense RedEdge -MX s RGB senzorem s prostorovým rozlišením 5 cm na pixel. Snímky byly pořízeny současně s entomologickými, socioekonomickými a demografickými průzkumy. Budou použity georeferenční ortofoto kartografické mapy, digitální modely povrchu, digitální modely terénu a specializovaná kartografie vegetačních indexů: Normalizovaný rozdílový vegetační index (NDVI), Diferenční vegetační index Zeleně normalizovaný (GNDVI), RedEdge Normalizovaný rozdílový vegetační index (NDVIRe) a Chlorofyl Index (CIGreen), výška a průměr stromů přítomných ve studované oblasti, aby se vzaly různé proměnné související s krajinou (proměnné prostředí). Analýza dat bude založena na matematickém modelu založeném na principu parciálních nejmenších čtverců, aby se určila prostorová souvislost mezi epidemiologickými indikátory (počet a georeferencování případů), entomologickými (nezralá a dospělá stádia Ae. aegypti), indexem stavu bydlení, sociodemografické údaje a údaje o krajině.
Období: 6 měsíců Typ studie: Průřezová, retrospektivní, observační. Kritéria výběru: Při výstavbě databází budou zohledněny domy Colonia El Vergel, Tapachula, Chiapas, kde jeho plnoletí obyvatelé přijali informovaný souhlas k účasti na průzkumech a sběru entomologických a sociodemografických dat in situ a leteckých snímků na a. ve výšce 100 m. Domy, které nemají obyvatele, budou důvodem k vyloučení a ty, ve kterých účastníci neumožňují sběr úplných informací, budou odstraněny.
Velikost vzorku a vzorkování: Pro výběr obydlí bude použit vícestupňový stratifikovaný výběr. Velikost vzorku bude získána podle vzorového vzorce pro podíly, který byl vypočten pro n=196 bytů.
Výsledky: Na základě použitých proměnných různé povahy bude vytvořen pravděpodobnostní model rizika a budou vytvořeny mapy k identifikaci oblastí s největším rizikem přenosu horečky dengue ve studované oblasti.
Závěr: Vytvořte vědecké důkazy, které umožní maximální využití těchto pokroků ve prospěch populací. Určení rizikových oblastí pomocí specializované kartografie prováděné pomocí leteckého snímkování s vysokým rozlišením pomocí dronů již bylo prokázáno a nedávno publikováno.
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Chiapas
-
Tapachula, Chiapas, Mexiko, 30700
- Hospital General de Zona No. 1
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Zahrnuty budou epidemiologické informace o všech suspektních případech horečky dengue s nástupem příznaků v období od června 2019 do května 2020, které mají záznam na platformě Národního systému epidemiologického dozoru.
Kritéria vyloučení:
- Záznamy, které nemají dostatečné informace pro jejich georeferencování, budou vyloučeny.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Hlavní
Budou použity informace z entomologických, bytových a sociodemografických průzkumů čtvrti El Vergel, Tapachula, Chiapas, získané v období od listopadu do prosince 2019
|
Na základě použitých proměnných různé povahy bude vytvořen model pravděpodobnostního rizika a budou vytvořeny mapy k identifikaci oblastí s největším rizikem přenosu horečky dengue ve studované oblasti.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Riziko
Časové okno: Jeden rok, šest měsíců před žádostí o průzkum (listopad–prosinec 2019) a šest měsíců poté
|
Na základě použitých proměnných různé povahy bude vytvořen model pravděpodobnostního rizika a budou vytvořeny mapy k identifikaci oblastí s největším rizikem přenosu horečky dengue ve studované oblasti.
|
Jeden rok, šest měsíců před žádostí o průzkum (listopad–prosinec 2019) a šest měsíců poté
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Héctor A Rincón León, PhD, Instituto Mexicano del Seguro Social
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Talavera JO, Rivas-Ruiz R, Bernal-Rosales LP. [Clinical research V. Sample size]. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2011 Sep-Oct;49(5):517-22. Spanish.
- Bhatt S, Gething PW, Brady OJ, Messina JP, Farlow AW, Moyes CL, Drake JM, Brownstein JS, Hoen AG, Sankoh O, Myers MF, George DB, Jaenisch T, Wint GR, Simmons CP, Scott TW, Farrar JJ, Hay SI. The global distribution and burden of dengue. Nature. 2013 Apr 25;496(7446):504-7. doi: 10.1038/nature12060. Epub 2013 Apr 7.
- Brady OJ, Gething PW, Bhatt S, Messina JP, Brownstein JS, Hoen AG, Moyes CL, Farlow AW, Scott TW, Hay SI. Refining the global spatial limits of dengue virus transmission by evidence-based consensus. PLoS Negl Trop Dis. 2012;6(8):e1760. doi: 10.1371/journal.pntd.0001760. Epub 2012 Aug 7.
- Gubler DJ. Dengue and dengue hemorrhagic fever. Clin Microbiol Rev. 1998 Jul;11(3):480-96. doi: 10.1128/CMR.11.3.480.
- Bennett JE, Dolin R, Blaser MJ, editores. Mandell, Douglas, and Bennett's principles and practice of infectious diseases. Ninth edition. Philadelphia, PA: Elsevier; 2020. 1 p.
- World Health Organization. (2012). Global strategy for dengue prevention and control 2012-2020. World Health Organization. https://apps.who.int/iris/handle/10665/75303
- Kuhn RJ, Zhang W, Rossmann MG, Pletnev SV, Corver J, Lenches E, Jones CT, Mukhopadhyay S, Chipman PR, Strauss EG, Baker TS, Strauss JH. Structure of dengue virus: implications for flavivirus organization, maturation, and fusion. Cell. 2002 Mar 8;108(5):717-25. doi: 10.1016/s0092-8674(02)00660-8.
- Guzman MG, Harris E. Dengue. Lancet. 2015 Jan 31;385(9966):453-65. doi: 10.1016/S0140-6736(14)60572-9. Epub 2014 Sep 14.
- Pardo Martínez D, Ojeda Martínez B, Alonso Remedios A. Dinámica de la respuesta inmune en la infección por virus del dengue. MediSur. febrero de 2018;16:76-84.
- Avirutnan P, Matangkasombut P. Unmasking the role of mast cells in dengue. Elife. 2013 Apr 30;2:e00767. doi: 10.7554/eLife.00767.
- Orta-Pineda G, Abella-Medrano CA, Suzan G, Serrano-Villagrana A, Ojeda-Flores R. Effects of landscape anthropization on sylvatic mosquito assemblages in a rainforest in Chiapas, Mexico. Acta Trop. 2021 Apr;216:105849. doi: 10.1016/j.actatropica.2021.105849. Epub 2021 Jan 30.
- Tun-Lin W, Kay BH, Barnes A. Understanding productivity, a key to Aedes aegypti surveillance. Am J Trop Med Hyg. 1995 Dec;53(6):595-601. doi: 10.4269/ajtmh.1995.53.595.
- Scott TW, Morrison AC. Vector dynamics and transmission of dengue virus: implications for dengue surveillance and prevention strategies: vector dynamics and dengue prevention. Curr Top Microbiol Immunol. 2010;338:115-28. doi: 10.1007/978-3-642-02215-9_9.
- Reinhold JM, Lazzari CR, Lahondere C. Effects of the Environmental Temperature on Aedes aegypti and Aedes albopictus Mosquitoes: A Review. Insects. 2018 Nov 6;9(4):158. doi: 10.3390/insects9040158.
- Carrasco-Escobar G, Moreno M, Fornace K, Herrera-Varela M, Manrique E, Conn JE. The use of drones for mosquito surveillance and control. Parasit Vectors. 2022 Dec 16;15(1):473. doi: 10.1186/s13071-022-05580-5.
- Ferraguti M, Martinez-de la Puente J, Roiz D, Ruiz S, Soriguer R, Figuerola J. Effects of landscape anthropization on mosquito community composition and abundance. Sci Rep. 2016 Jul 4;6:29002. doi: 10.1038/srep29002.
- Mechan F, Bartonicek Z, Malone D, Lees RS. Unmanned aerial vehicles for surveillance and control of vectors of malaria and other vector-borne diseases. Malar J. 2023 Jan 20;22(1):23. doi: 10.1186/s12936-022-04414-0.
- Muñiz-Sánchez, V.; Valdez-Delgado, K.M.; Hernandez-Lopez, F.J.; Moo-Llanes, D.A.; González-Farías, G.; Danis-Lozano, R. Use of Unmanned Aerial Vehicles for Building a House Risk Index of Mosquito-Borne Viral Diseases. Machines 2022, 10, 1161. https://doi.org/10.3390/machines10121161
- Yin S, Ren C, Shi Y, Hua J, Yuan HY, Tian LW. A Systematic Review on Modeling Methods and Influential Factors for Mapping Dengue-Related Risk in Urban Settings. Int J Environ Res Public Health. 2022 Nov 18;19(22):15265. doi: 10.3390/ijerph192215265.
- Leandro AS, Ayala MJC, Lopes RD, Martins CA, Maciel-de-Freitas R, Villela DAM. Entomo-Virological Aedes aegypti Surveillance Applied for Prediction of Dengue Transmission: A Spatio-Temporal Modeling Study. Pathogens. 2022 Dec 20;12(1):4. doi: 10.3390/pathogens12010004.
- Hossain, M.S.; Raihan, M.E.; Hossain, M.S.; Syeed, M.M.M.; Rashid, H.; Reza, M.S. Aedes Larva Detection Using Ensemble Learning to Prevent Dengue Endemic. BioMedInformatics 2022, 2, 405-423. https://doi.org/10.3390/biomedinformatics2030026
- Case E, Shragai T, Harrington L, Ren Y, Morreale S, Erickson D. Evaluation of Unmanned Aerial Vehicles and Neural Networks for Integrated Mosquito Management of Aedes albopictus (Diptera: Culicidae). J Med Entomol. 2020 Sep 7;57(5):1588-1595. doi: 10.1093/jme/tjaa078.
- Stanton MC, Kalonde P, Zembere K, Hoek Spaans R, Jones CM. The application of drones for mosquito larval habitat identification in rural environments: a practical approach for malaria control? Malar J. 2021 May 31;20(1):244. doi: 10.1186/s12936-021-03759-2.
- Lee GO, Vasco L, Marquez S, Zuniga-Moya JC, Van Engen A, Uruchima J, Ponce P, Cevallos W, Trueba G, Trostle J, Berrocal VJ, Morrison AC, Cevallos V, Mena C, Coloma J, Eisenberg JNS. A dengue outbreak in a rural community in Northern Coastal Ecuador: An analysis using unmanned aerial vehicle mapping. PLoS Negl Trop Dis. 2021 Sep 27;15(9):e0009679. doi: 10.1371/journal.pntd.0009679. eCollection 2021 Sep.
- Sallam MF, Fizer C, Pilant AN, Whung PY. Systematic Review: Land Cover, Meteorological, and Socioeconomic Determinants of Aedes Mosquito Habitat for Risk Mapping. Int J Environ Res Public Health. 2017 Oct 16;14(10):1230. doi: 10.3390/ijerph14101230.
- Aswi A, Cramb SM, Moraga P, Mengersen K. Bayesian spatial and spatio-temporal approaches to modelling dengue fever: a systematic review. Epidemiol Infect. 2018 Oct 29;147:e33. doi: 10.1017/S0950268818002807.
- Rahman MS, Pientong C, Zafar S, Ekalaksananan T, Paul RE, Haque U, Rocklov J, Overgaard HJ. Mapping the spatial distribution of the dengue vector Aedes aegypti and predicting its abundance in northeastern Thailand using machine-learning approach. One Health. 2021 Dec 4;13:100358. doi: 10.1016/j.onehlt.2021.100358. eCollection 2021 Dec.
- Abdullah NAMH, Dom NC, Salleh SA, Salim H, Precha N. The association between dengue case and climate: A systematic review and meta-analysis. One Health. 2022 Oct 31;15:100452. doi: 10.1016/j.onehlt.2022.100452. eCollection 2022 Dec.
- Moloney JM, Skelly C, Weinstein P, Maguire M, Ritchie S. Domestic Aedes aegypti breeding site surveillance: limitations of remote sensing as a predictive surveillance tool. Am J Trop Med Hyg. 1998 Aug;59(2):261-4. doi: 10.4269/ajtmh.1998.59.261.
- Lorenz C, Castro MC, Trindade PMP, Nogueira ML, de Oliveira Lage M, Quintanilha JA, Parra MC, Dibo MR, Favaro EA, Guirado MM, Chiaravalloti-Neto F. Predicting Aedes aegypti infestation using landscape and thermal features. Sci Rep. 2020 Dec 10;10(1):21688. doi: 10.1038/s41598-020-78755-8.
- Arredondo-Jimenez JI, Valdez-Delgado KM. Aedes aegypti pupal/demographic surveys in southern Mexico: consistency and practicality. Ann Trop Med Parasitol. 2006 Apr;100 Suppl 1:S17-S32. doi: 10.1179/136485906X105480.
- Silver JB. Mosquito ecology: field sampling methods. springer science & business media; 2007.
- Valdez-Delgado KM, Moo-Llanes DA, Danis-Lozano R, Cisneros-Vazquez LA, Flores-Suarez AE, Ponce-Garcia G, Medina-De la Garza CE, Diaz-Gonzalez EE, Fernandez-Salas I. Field Effectiveness of Drones to Identify Potential Aedes aegypti Breeding Sites in Household Environments from Tapachula, a Dengue-Endemic City in Southern Mexico. Insects. 2021 Jul 21;12(8):663. doi: 10.3390/insects12080663.
- Valdez-Delgado KM. Aplicación del uso de drones a fina escala para la asociación de factores demográficos, socio-económicos y ambientales con la abundancia de mosquitos Aedes aegypti (Linnaeus) y Aedes albopictus (Skuse) Diptera: Culicidae, en áreas persistentes para la transmisión de dengue, chikungunya y Zika de la Ciudad de Tapachula, Chiapas". [Internet] [Tesis Doctoral]. [Monterrey, NL]: Universidad Autónoma de Nuevo León; 2023. Disponible en: http://eprints.uanl.mx/id/eprint/25097
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- F-CNIC-2023-060
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .
Klinické studie na Odhad rizika
-
Vanderbilt University Medical CenterAktivní, ne náborGenetické onemocněníSpojené státy
-
National University of SingaporeNational Medical Research Council (NMRC), SingaporeDokončeno
-
University of Wisconsin, MadisonWisconsin Partnership ProgramDokončeno
-
The University of Hong KongThe Hong Kong Jockey Club Charities Trust; Haven of Hope Hospital; Hong Kong... a další spolupracovníciAktivní, ne náborHypertenze | Rakovina prsu | Únik moči | Vazomotorické příznaky | Kolorektální karcinom | Úzkost | Osteoporóza | Rakoviny děložního čípku | Deprese – velká depresivní poruchaHongkong
-
Baker Heart and Diabetes InstituteQueen's University, Belfast; University of Melbourne; Heartwest; Western HealthDokončenoIschemická choroba srdeční | Chronické onemocnění | Role sestryAustrálie
-
Brooke Army Medical CenterDokončenoBolesti v kříži | Ústřel | Radikulopatie | Porucha meziobratlových ploténekSpojené státy
-
West China HospitalDokončenoSpontánní subarachnoidální krváceníČína
-
University of MichiganNational Institute on Aging (NIA)DokončenoZdravé stárnutí | Mírná kognitivní poruchaSpojené státy
-
Ohio State UniversityUniversity of PennsylvaniaDokončenoOdvykání kouření | Kouření, cigareta
-
University of WolverhamptonThe Royal Wolverhampton Hospitals NHS TrustNáborPokročilý karcinom prostatySpojené království