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Enregistrement W4388241487 · doi:10.2196/42050

Malaria Vector Bionomics: Countrywide Surveillance Study on Implications for Malaria Elimination in India

2023· article· en· W4388241487 sur OpenAlexvenueno aff
Manju Rahi, Ashok K. Mishra, Gyan Chand, Rajendra Kumar Baharia, R K Hazara, S P Singh, Siraj Ahmed Khan, Sreehari Uragayala, Divya Kamaraju, Gaurav Kumar, Sanjeev Kumar Gupta, Amit Sharma, Kamaraju Raghavendra, K Gunasekaran, O. P. Singh, Sarala K. Subbarao

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBionomicsMalariaEnvironmental healthVector (molecular biology)GeographyPublic healthEpidemiological surveillancePublic health surveillanceVirologyBiologyEpidemiologyMedicineEcologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The biological characteristics of mosquito vectors vary, impacting their response to control measures. Thus, having up-to-date information on vector bionomics is essential to maintain the effectiveness of existing control strategies and tools, particularly as India aims for malaria elimination by 2030. OBJECTIVE: This study aims to assess the proportions of vector species resting indoors and outdoors, determine their preference for host biting/feeding, identify transmission sites, and evaluate the susceptibility of vectors to insecticides used in public health programs. METHODS: Mosquito collections were conducted in 13 districts across 8 Indian states from 2017 to 2020 using various methods to estimate their densities. Following morphological identification in the field, sibling species of Anopheles mosquitoes were identified molecularly using polymerase chain reaction (PCR)-specific alleles. Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax infections in the vectors were detected using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and PCR assays. In addition, we assessed the insecticide susceptibility status of primary malaria vectors following the World Health Organization (WHO) protocol. RESULTS: Anopheles culicifacies, a primary malaria vector, was collected (with a man-hour density ranging from 3.1 to 15.9) from all states of India except those in the northeastern region. Anopheles fluviatilis, another primary vector, was collected from the states of Madhya Pradesh, Maharashtra, Karnataka, and Odisha. In Haryana and Karnataka, An. culicifacies sibling species A predominated, whereas species C and E were predominant in Madhya Pradesh and Maharashtra. An. culicifacies displayed mainly endophilic behavior across all states, except in Madhya Pradesh, where the proportion of semigravid and gravid mosquitoes was nearly half of that of unfed mosquitoes. The human blood index of An. culicifacies ranged from 0.001 to 0.220 across all study sites. The sporozoite rate of An. culicifacies ranged from 0.06 to 4.24, except in Madhya Pradesh, where none of the vector mosquitoes were found to be infected with the Plasmodium parasite. In the study area, An. culicifacies exhibited resistance to DDT (dichlorodiphenyltrichloroethane; with <39% mortality). Moreover, it showed resistance to malathion (with mortality rates ranging from 49% to 78%) in all districts except Angul in Odisha and Palwal in Haryana. In addition, resistance to deltamethrin was observed in districts of Maharashtra, Gujarat, Haryana, and Karnataka. CONCLUSIONS: Our study offers vital insights into the prevalence, resting behavior, and sibling species composition of malaria vectors in India. It is evident from our findings that resistance development in An. culicifacies, the primary vector, to synthetic pyrethroids is on the rise in the country. Furthermore, the results of our study suggest a potential change in the resting behavior of An. culicifacies in Madhya Pradesh, although further studies are required to confirm this shift definitively. These findings are essential for the development of effective vector control strategies in India, aligning with the goal of malaria elimination by 2030.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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