カメルーンのバフィア保健地区の川沿いから村々までのブユ密度、パリティ、感染率の傾向:オンコセルカ症媒介ウイルス対策への影響
寄生虫とベクター 16 巻、記事番号: 262 (2023) この記事を引用
メトリクスの詳細
人間とブユとの接触を減らすことは、オンコセルカ症の伝染の遮断につながる可能性があります。 Esperanza Window Trap (EWT) は、ブユの密度を減らすための効果的なツールであることが示されています。 この捕獲システムの効果を最適化するために、形状ベースの改良がいくつか行われてきましたが、この捕獲システムの最適化は、ほとんどの場合、トラップの形状、ブユ密度の高い領域での捕集、および誘引剤の添加に基づいていました。伝送の可能性とパリティレートを考慮してください。 この研究は、EWT の配置の選択をガイドするために、トランセクトに沿った 3 つの捕獲ポイント間の咬合率と伝達の可能性の違いを調査することを目的としています。
カメルーンのムバム渓谷にある 2 つの第一線の村 (ビアツォタとバイヨメン) の中心部に向かう川沿いから横断歩道に沿った 3 つの捕獲地点で、人間による着陸法を使用して、1 年間の研究期間にわたって毎月のブユの収集が行われました。 。 捕獲されたすべてのメスのブユの数が数えられ、解剖され、昆虫学的な指標が計算され、捕獲地点と村の間で比較されました。
合計80,732匹のブユが捕獲され、そのうち57,517匹が解剖された。 後者のうち、2,743 人(4.8%)が経産婦で、44 人(1.6%)が感染性でした。 川までの距離に関しては、ベクトル密度勾配が観察され、年間最高の咬傷率は川沿いで記録されました。 最も高い年間伝播の可能性も川沿いで記録されました(バイヨメンとビアツォタではそれぞれ年間感染幼虫165匹対人255匹)。 全体として、最も高いパリティ率は、さまざまな人間の活動が頻繁に行われるビアツォタの川沿い (5.1%) とバイヨメン村の中心部 (6.3%) で記録されました。
この研究の結果は、昆虫学的パラメータが川沿いの捕獲場所で最も高かったことを明らかにし、オンコセルカ症の防除において最適なパフォーマンスを達成するには、EWTまたは他の捕獲システムにとって川沿いの場所を優先する必要があることを示しています。
一般に河川盲目症として知られるヒトのオンコセルカ症は、ブユが吸血する際に媒介するフィラリア線虫オンコセルカ捻転症によって引き起こされる寄生虫症です。 この寄生虫症は、世界中で失明の原因となる第 2 位の感染症であり、多くのサハラ以南のアフリカ諸国では依然として公衆衛生上の主要な懸念事項となっています [1]。 河川盲目症は現在、サハラ以南のアフリカ、イエメン、ラテンアメリカの 31 か国で流行しています [2]。 オンコセルカ症の地理的分布は、一般に、そのブユ媒介者の地理的分布と一致しています。 一般に、第一線の村(つまり、ブユの繁殖地がある川に最も近い村)の住民がこの病気の影響を最も受けます。 ブユの咬傷による迷惑のため、村とその住民の大部分は繁殖地がある川から 1 km 以上離れたところにあり、その結果、最も肥沃な土地は人が住んでいない [3]。
現在、オンコセルカ症の制御は基本的に、イベルメクチンによる地域主導型治療(CDTI)として知られる戦略を通じた抗寄生虫薬イベルメクチンの適格地域への大量配布に依存しています[4]。 しかし、CDTI の対象とならない地域や、数年間に渡る集団治療にもかかわらずオンコセルカ症の伝播が続いている地域では、伝播の遮断を加速するために媒介生物駆除 [5] を含む代替戦略が推奨されています。 ベクター制御は、人間とブユとの接触を非常に低いレベルまで減少させることができるため、オンコセルカ症の伝播を遮断したり、病気の重篤な臨床症状が起こりにくいレベルまで減少させたりすることに貢献します[6]。 ベクター防除は以下を対象とすることができる: (i) 西アフリカのオンコセルカ症防除プログラム (OCP) [7] の場合のように、幼虫駆除剤を使用する未熟な水生段階、または最近ウガンダで開発された革新的で持続可能な「スラッシュ・アンド・クリア」アプローチ [8]。 および/または (ii) 殺虫剤の空中散布または捕獲によるブユ成虫 [6、9]。 いくつかの研究では、エスペランサ ウィンドウ トラップ (EWT) がブユの密度を減らす能力を実証しています [9、10]。 しかし、オンコセルカ症の疫学において伝染の可能性は重要なパラメータであるにもかかわらず、この捕獲システムを最適化するための修正を開発する場合、通常考慮される主なパラメータは捕獲器の形状と誘引物質の添加であった[9、10]。 。 したがって、EWT の有効性は、咬合率と伝達の可能性が最も高い領域に EWT を配置することで最適化できます。