ランドスケープ分析によるデング熱伝播のリスク決定要因の特定 (IRDDENGUELA)

メキシコ、チアパス州タパチュラの「エル・ヴァーゲル」地区における景観分析によるデング熱伝播のリスク決定要因の特定 デング熱は、主にAeによって伝播される病気です。 私たちの地域にネッタイシマカが存在するにもかかわらず、媒介生物の監視と制御活動にもかかわらず、ウイルスの循環は一定であり、致命的となる可能性がある病気の発生率を減らすのに貢献する新しい戦略が必要です。 一方で、ドローンは、特に精密農業やセキュリティ農業などですでに使用されているツールです。これらを使用すると、広大な土地の高解像度画像を取得することができます。 この研究では、これらの画像を疫学、昆虫学、社会経済学、人口統計データと組み合わせて使用​​し、タパチュラ市の都市部におけるデング熱伝播の危険因子を特定し、その地域の危険地域を定義できるモデルを生成します。 。 勉強。

目的: チアパス州タパチュラ市のエル・ヴァーゲル地区における疫学、昆虫学、社会経済学、人口動態、景観変数に基づくモデルを通じて、デング熱伝播のリスクの確率を決定すること。

材料と方法：2019年11月から12月までの期間に得られた、チアパス州タパチュラのエル・ヴァーヘル地区の昆虫学、住宅状況、社会人口学的調査からの情報が使用されます。 デング熱の発生率に関する疫学情報に加えて、サンプリング期間中、6 か月前と 6 か月後の調査地域におけるオビトラップの設置状況も含まれます。 特殊な地図作成が使用されます。これは、2 種類のカメラ、16 MP で可視スペクトルの画像をキャプチャする Zenmuse X5 モデルを備えた 6 つの DJI Matrice 600 モデル ローターを備えたマルチコプター ドローンによって高さ 100 メートルで撮影された精細な航空写真から作成されます。そして、ピクセルあたり 5 cm の空間解像度を持つ RGB センサーを備えた 5 つのスペクトル バンドを持つマルチスペクトル カメラ MicaSense RedEdge -MX です。 画像は、昆虫学、社会経済学、人口統計の調査と同時に撮影されました。 地理参照されたオルソ写真地図地図、数値地形モデル、数値地形モデル、および植生指数の特殊な地図作成が使用されます: 正規化植生差分植生指数 (NDVI)、植生差分緑正規化指数 (GNDVI)、RedEdge 正規化植生差分植生指数 (NDVIRe) およびクロロフィル指標 (CIGreen)、調査地域に存在する木の高さ、直径など、景観に関連するさまざまな変数 (環境変数) を取得します。 データ分析は部分最小二乗法の原理に基づく数学モデルに基づいて行われ、疫学指標（症例数と地理参照）、昆虫学的指標（ネッタイシマカの未成熟段階と成虫段階）、状態指数の間の空間的関連性を決定します。住宅、社会人口統計、景観データ。

期間: 6 か月 研究の種類: 横断的、遡及的、観察的。 選択基準: データベースの構築では、チアパス州タパチュラのコロニア・エル・ヴェルヘルの家が考慮されます。そこでは法定年齢に達した住民が、インフォームド・コンセントを通じて現場での昆虫学的および社会人口学的データおよび航空写真の調査および収集に参加することが認められています。高さ100メートル離れています。 居住者がいない家は除外理由となり、参加者が完全な情報収集を許可しない家は排除される。

サンプルサイズとサンプリング: 住居を選択するために、多段階の層別サンプリングが使用されます。 サンプルサイズは、n=196 の住宅で計算された比率のサンプル公式に従って取得されます。

結果: 使用されるさまざまな性質の変数に基づいて確率的リスク モデルが生成され、調査地域内でデング熱伝播の最大リスクが最も高い地域を特定するためのマップが構築されます。

結論: 人々の利益のためにこれらの進歩を最大限に活用できる科学的証拠を生成します。 ドローンを使用した高解像度航空写真を使用して実行される特殊な地図作成を使用した危険地域の決定は、すでに実証されており、最近発表されました。