Выявление детерминант риска передачи лихорадки денге посредством ландшафтного анализа (IRDDENGUELA)

Выявление детерминант риска передачи лихорадки денге путем анализа ландшафта в районе Эль-Вергель, Тапачула, штат Чьяпас, Мексика Денге – это болезнь, передающаяся в основном Ae. aegypti, присутствующих в нашем регионе, несмотря на мероприятия по эпиднадзору и борьбе с переносчиками, циркуляция вируса является постоянной, и требуются новые стратегии, способствующие снижению заболеваемости заболеванием, которое может привести к летальному исходу. С другой стороны, дроны — это инструменты, которые уже используются, в частности, в точном и безопасном сельском хозяйстве; с их помощью можно получать изображения больших площадей суши с высоким разрешением. В этой работе эти изображения будут использоваться в сочетании с эпидемиологическими, энтомологическими, социально-экономическими и демографическими данными для выявления факторов риска передачи лихорадки денге в городской зоне города Тапачула и создания модели, которая позволит определить зоны риска в этом районе. . изучать.

Цель: определить вероятность риска передачи лихорадки денге с помощью модели, основанной на эпидемиологических, энтомологических, социально-экономических, демографических и ландшафтных переменных в районе Эль-Вергель в муниципалитете Тапачула, штат Чьяпас.

Материал и методы: будут использованы данные энтомологических, жилищных и социально-демографических обследований района Эль-Вергель, Тапачула, Чьяпас, полученные в период с ноября по декабрь 2019 г. Помимо эпидемиологической информации о заболеваемости лихорадкой денге и размещении овиловушек в районе исследования в период отбора проб, за полгода до и через полгода. Будет использоваться специализированная картография, составленная из мелкомасштабных аэрофотоснимков, сделанных на высоте 100 м мультироторным дроном с шестью роторами модели DJI Matrice 600 с двумя типами камер, моделью Zenmuse X5, которая захватывает изображения в видимом спектре с разрешением 16 МП. и мультиспектральная камера с пятью спектральными диапазонами MicaSense RedEdge-MX с датчиком RGB с пространственным разрешением 5 см на пиксель. Снимки производились одновременно с энтомологическими, социально-экономическими и демографическими исследованиями. Будут использоваться ортофотокартографические карты с географической привязкой, цифровые модели поверхности, цифровые модели местности и специализированная картография индексов растительности: Нормализованный индекс различий растительности (NDVI), Индекс различий растительности, нормализованный зеленым цветом (GNDVI), Нормализованный индекс различий растительности RedEdge (NDVIRe) и Хлорофилл. Индекс (CIGreen), высота и диаметр деревьев, присутствующих в районе исследования, для учета различных переменных, связанных с ландшафтом (переменные окружающей среды). Анализ данных будет основан на математической модели, основанной на принципе частичных наименьших квадратов, для определения пространственной связи между эпидемиологическими показателями (количество и географическая привязка случаев), энтомологическими (неполовозрелые и взрослые стадии Ae. aegypti), индексом состояния жилищные, социально-демографические и ландшафтные данные.

Срок: 6 мес. Тип исследования: поперечное, ретроспективное, обсервационное. Критерии отбора: при построении баз данных будут учитываться дома в колониях Эль-Вергель, Тапачула, Чьяпас, жители которых достигли совершеннолетия, допущенные на основе информированного согласия к участию в обследованиях и сборе энтомологических и социально-демографических данных на месте и аэрофотоснимков на месте. высота 100м. Дома, в которых нет жильцов, будут основанием для исключения, а те, в которых участники не допускают сбора полной информации, будут исключены.

Размер выборки и выборка: для отбора жилищ будет использоваться многоступенчатая стратифицированная выборка. Размер выборки будет получен в соответствии с формулой выборки пропорций, рассчитанной для n=196 жилищ.

Результаты: Будет создана вероятностная модель риска на основе используемых переменных разного характера, а также будут построены карты для определения областей наибольшего риска передачи лихорадки денге в районе исследования.

Вывод: собрать научные данные, позволяющие максимально использовать эти достижения на благо населения. Определение зон риска с помощью специализированной картографии, осуществляемой с помощью аэрофотосъемки высокого разрешения с помощью дронов, уже было продемонстрировано и недавно опубликовано.