时空流行病学揭示印度果阿疟疾防控挑战:本土病例清零与输入病例威胁

【字体: 时间:2025年02月15日 来源:Malaria Journal 2.4

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  本研究聚焦印度果阿疟疾防控,通过时空流行病学分析,揭示本土病例清零与输入病例带来的再传播风险,为全球疟疾消除提供重要参考。

  印度果阿地区曾是疟疾高发区,近年来通过一系列防控措施,2023年首次实现本土疟疾病例清零。然而,随着旅游业和建筑业的发展,大量外来务工人员涌入,输入性疟疾病例不断增加,给疟疾消除带来了新的挑战。为了深入分析果阿疟疾的时空分布特征以及土地利用/土地覆盖变化对疟疾传播的影响,来自中国医学科学院医学动物实验研究所(ICMR-National Institute of Malaria Research Field Unit)的研究人员开展了这项研究,旨在为果阿乃至全球疟疾防控提供科学依据。研究成果发表在《Malaria Journal》上。

研究背景

印度果阿以其迷人的海岸线闻名于世,每年吸引着数百万国内外游客。然而,这片旅游胜地也曾是疟疾流行的重灾区。历史上,果阿的疟疾疫情多次爆发,严重影响了当地居民的健康和旅游业的发展。近年来,随着全球疟疾消除计划的推进,果阿在疟疾防控方面取得了显著成效。然而,新的挑战也随之而来。随着旅游业的蓬勃发展,大量来自疟疾高发地区的外来务工人员涌入果阿,参与当地的建筑和旅游设施建设。这些外来人员中,部分可能携带疟原虫,成为输入性疟疾的潜在来源。此外,果阿快速的城市化进程也改变了当地的生态环境,可能为疟疾传播创造了新的条件。如何在实现本土疟疾清零的同时,有效防控输入性疟疾的传播,成为果阿疟疾防控的关键问题。

研究方法

研究人员利用2000—2023年的疟疾数据,结合地理信息系统(GIS)技术,分析了果阿地区疟疾的时空分布特征。研究数据来源于印度国家向量传播疾病控制中心(NCVBDC)和果阿卫生服务局。研究团队还通过分析1991年和2024年的Landsat卫星图像,评估了果阿在过去三十年间土地利用/土地覆盖(LU/LC)的变化,并探讨了这些变化对疟疾分布的影响。此外,研究还对果阿的主要疟原虫种类——Plasmodium vivax(P. vivax)和Plasmodium falciparum(P. falciparum)的感染情况进行了详细分析。

研究结果

果阿疟疾的时空流行病学特征

研究显示,2000—2023年间,果阿疟疾的流行趋势发生了显著变化。P. vivax是果阿疟疾的主要病原体,占总病例数的78.2%。疟疾病例在2000—2008年间波动较大,自2009年起呈现急剧下降趋势,到2023年,果阿首次实现本土疟疾病例清零。然而,输入性疟疾病例却在近年来有所增加,尤其是在2023年,输入性病例数量较2022年翻了一番,达到1209例。从空间分布来看,果阿的六个主要医疗中心(Candolim、Margao、Siolim、Vasco、Mapusa和Panaji)在2014—2023年间报告了果阿57.8%的本土和输入性疟疾病例。其中,Povorim城市在2023年成为输入性疟疾病例的新热点,报告了292例病例。

土地利用/土地覆盖变化对疟疾分布的影响

通过对比1991年和2024年的卫星图像,研究人员发现果阿的土地利用/土地覆盖发生了显著变化。其中,建成区面积从1991年的约70平方公里增加到2024年的约260平方公里,增长了近四倍。这些新增建成区主要集中在果阿北部的沿海地区和主要道路沿线,与疟疾病例的空间分布存在显著的重叠。此外,采矿坑的数量也从1991年的0.7平方公里增加到2024年的4.7平方公里,增长了七倍。这些变化表明,果阿快速的城市化进程可能为疟疾传播创造了新的条件,如增加了蚊虫滋生地等。

研究结论与讨论

本研究首次系统分析了果阿疟疾的时空流行病学特征以及土地利用/土地覆盖变化对疟疾分布的影响。研究结果表明,尽管果阿在2023年成功实现了本土疟疾病例清零,但输入性疟疾病例的增加仍对疟疾消除构成了严重威胁。研究人员建议,为了维持疟疾消除成果,果阿需要继续加强疟疾监测和防控措施,特别是针对外来务工人员的疟疾筛查和管理。此外,研究还强调了土地利用/土地覆盖变化对疟疾传播的影响,提示在城市规划和生态环境保护中需要考虑疟疾防控的需求。通过持续的监测和科学的防控策略,果阿有望在未来的疟疾消除工作中取得更大的成功,为全球疟疾防控提供宝贵的经验。

关键技术方法

本研究主要采用了以下关键技术方法:
  1. 利用地理信息系统(GIS)技术分析果阿疟疾的时空分布特征。
  2. 结合1991年和2024年的Landsat卫星图像,评估果阿土地利用/土地覆盖(LU/LC)的变化。
  3. 对果阿的疟疾病例数据进行统计分析,包括年度疟疾发病率(API)、年度疟疾感染率(AFI)等指标的计算。
这些方法为研究提供了全面的时空分析框架,有助于深入理解果阿疟疾的流行趋势和影响因素。
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