通过景观分析确定登革热传播的风险决定因素 (IRDDENGUELA)
通过恰帕斯州塔帕丘拉“El Vergel”街区的景观分析确定登革热传播的风险决定因素
这项回顾性观察研究旨在通过基于墨西哥恰帕斯州塔帕丘拉市 El Vergel 社区的流行病学、昆虫学、社会经济、人口统计和景观变量的模型确定登革热传播风险的概率。
它旨在回答的主要问题是:
1. 是否有可能通过在墨西哥恰帕斯州塔帕丘拉市流行病学、昆虫学、社会人口学和景观变量的景观分析的基础上开发概率模型来确定登革热传播的风险决定因素? 参与者将从卫生部长获得的登革热病例登记册中选出,该登记册将与墨西哥恰帕斯州塔帕丘拉 El Vergel 社区的昆虫学、社会经济、人口统计和景观变量进行对比。 他们不会以任何形式或形式联系或取样进行生物测试,只会使用已经从卫生服务中收集的数据。
研究概览
详细说明
通过墨西哥恰帕斯州 Tapachula 的“El Vergel”街区景观分析确定登革热传播的风险决定因素 登革热是一种主要由 Ae 传播的疾病。 埃及伊蚊出现在我们地区,尽管开展了病媒监测和控制活动,但病毒仍在持续传播,需要采取新的战略来减少这种可能致命的疾病的发病率。 另一方面,无人机是已经用于精准农业和安全农业等领域的工具;借助它们,可以获得大面积土地的高分辨率图像。 这项工作将结合流行病学、昆虫学、社会经济和人口统计数据使用这些图像,以确定登革热在塔帕丘拉市市区传播的风险因素,并将生成一个模型,用于定义该地区的风险区域. 学习。
目标:通过基于恰帕斯州塔帕丘拉市 El Vergel 社区的流行病学、昆虫学、社会经济、人口和景观变量的模型确定登革热传播风险的概率。
材料和方法:将使用在 2019 年 11 月至 2019 年 12 月期间获得的来自恰帕斯州塔帕丘拉 El Vergel 社区的昆虫学、住房条件和社会人口调查的信息。 除了关于登革热发病率的流行病学信息以及采样期间、六个月前和六个月后在研究区域放置诱卵器的信息。 将使用专业制图,由多旋翼无人机在 100 米高度拍摄的精细比例航拍照片制成,该无人机配备六个 DJI Matrice 600 型号转子和两种类型的相机,Zenmuse X5 型号以 16 MP 的速度捕捉可见光谱中的图像以及具有五个光谱带的多光谱相机 MicaSense RedEdge -MX,带 RGB 传感器,空间分辨率为每像素 5 厘米。 这些图像是与昆虫学、社会经济和人口统计调查同时拍摄的。 将使用地理参考正射影像地图、数字表面模型、数字地形模型和专门的植被指数制图:归一化差异植被指数 (NDVI)、绿色归一化差异植被指数 (GNDVI)、RedEdge 归一化差异植被指数 (NDVIRe) 和叶绿素研究区内树木的指数(CIGreen)、高度和直径,以获取与景观相关的各种变量(环境变量)。 数据分析将基于基于偏最小二乘原理的数学模型,以确定流行病学指标(病例数量和地理参考)、昆虫学(埃及伊蚊的未成熟和成虫阶段)、状况指数之间的空间关联住房、社会人口和景观数据。
期限:6 个月 研究类型:横断面、回顾性、观察性。 选择标准:数据库的建设将考虑 Colonia El Vergel、Tapachula、Chiapas 的房屋,那里的法定年龄居民通过知情同意接受调查和收集现场昆虫学和社会人口数据以及航拍照片100m 的高度。 没有居民的家庭将被排除在外,参与者不允许收集完整信息的家庭将被淘汰。
样本量和抽样:将使用多阶段分层抽样来选择住宅。 样本量将根据比例样本公式获得,该公式是在 n=196 户住宅中计算得出的。
结果:将根据使用的不同性质的变量生成概率风险模型,并绘制地图以确定研究区域中登革热传播风险最大的区域。
结论:产生科学证据,允许最大限度地利用这些进步造福大众。 使用无人机高分辨率航空摄影进行的专业制图确定风险区域已经得到证明并最近发布。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Luis I Gómez Cruz, MD
- 电话号码:+52 9626424829
- 邮箱:isaac.gomez@insp.edu.mx
研究联系人备份
- 姓名:Víctor A Hernández, MD
- 电话号码:61439 +52 9626987630
- 邮箱:victor.hernandezh@imss.gob.mx
学习地点
-
-
Chiapas
-
Tapachula、Chiapas、墨西哥、30700
- Hospital General de Zona No. 1
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 纳入国家流行病学监测系统平台备案的2019年6月至2020年5月所有出现症状的登革热疑似病例的流行病学信息。
排除标准:
- 没有足够的地理配准信息的记录将被排除在外。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
---|---|
主要的
将使用在 2019 年 11 月至 2019 年 12 月期间获得的来自恰帕斯州塔帕丘拉 El Vergel 社区的昆虫学、住房条件和社会人口调查的信息
|
将根据使用的不同性质的变量生成概率风险模型,并绘制地图以确定研究区域中登革热传播风险最大的区域
|
研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
---|---|---|
风险
大体时间:调查申请前一年六个月(2019 年 11 月至 12 月)和申请后六个月
|
将根据使用的不同性质的变量生成概率风险模型,并绘制地图以确定研究区域中登革热传播风险最大的区域
|
调查申请前一年六个月(2019 年 11 月至 12 月)和申请后六个月
|
合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Héctor A Rincón León, PhD、Instituto Mexicano del Seguro Social
出版物和有用的链接
一般刊物
- 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
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.