昆虫学的モニタリングの効率を向上させるための地理的アクセス性の定量化

Quantifying geographic accessibility to improve efficiency of entomological monitoring.

• Joshua Longbottom
• Ana Krause
• Stephen J Torr
• Michelle C Stanton

抄録

背景:

媒介性疾患は、特に熱帯地域のより貧しいコミュニティや国にとって、ヒトや家畜の死亡率や罹患率の重要な原因となっている。マラリア、デング、アフリカトリパノソーマ症など、これらの病気に対する大規模なプログラムには、媒介性疾患の防除が含まれており、この介入の影響を評価するためには、病気の媒介性疾患の豊富さを頻繁にかつ広範囲にモニタリングする必要があります。このようなモニタリングには費用がかかりますが、特にベクター数や症例数が少ない成功したプログラムの後期には、その費用がかさむ可能性があります。

BACKGROUND: Vector-borne diseases are important causes of mortality and morbidity in humans and livestock, particularly for poorer communities and countries in the tropics. Large-scale programs against these diseases, for example malaria, dengue and African trypanosomiasis, include vector control, and assessing the impact of this intervention requires frequent and extensive monitoring of disease vector abundance. Such monitoring can be expensive, especially in the later stages of a successful program where numbers of vectors and cases are low.

方法論/重要な発見:

本研究では、ベクターの密度が高いと予測され、かつ移動コストが低い場所でのモニタリングを可能にするシステムを開発し、縦断的なモニタリングに最も効率的な場所を明らかにしました。リモートセンシング画像と画像分類アルゴリズムを用いて、ウガンダのコボコ地区内のすべてのグリッド化された場所（3mと0.5mのグリッドセル）を対象に、オンロードおよびオフロード走行に伴う景観抵抗をマッピングした。我々は、アクセス性の表面を既存のツェツェの豊富さの推定値と組み合わせ、縦断的なデータ収集のための最も効率的な場所を決定するための層別サンプリングアプローチを提案した。我々がモデル化した予測は、移動時間の経験的測定値と既存の道路網の地図に対して検証された。ウガンダ北部では、アフリカトリパノソーマ症という、ツェツェツェハエが媒介するトリパノソーマによって引き起こされる無視された熱帯病（NTD）を制御するために、大規模な媒介制御プログラムが実施されている。私たちのアクセシビリティ・サーフェスは、経験的なデータと比較した場合、既存のネットワークよりもさらに～70％の道路をリモートセンシングで識別することができ、高いパフォーマンスを示しています。

METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We developed a system that allows the identification of monitoring sites where pre-intervention densities of vectors are predicted to be high, and travel cost to sites is low, highlighting the most efficient locations for longitudinal monitoring. Using remotely sensed imagery and an image classification algorithm, we mapped landscape resistance associated with on- and off-road travel for every gridded location (3m and 0.5m grid cells) within Koboko district, Uganda. We combine the accessibility surface with pre-existing estimates of tsetse abundance and propose a stratified sampling approach to determine the most efficient locations for longitudinal data collection. Our modelled predictions were validated against empirical measurements of travel-time and existing maps of road networks. We applied this approach in northern Uganda where a large-scale vector control program is being implemented to control human African trypanosomiasis, a neglected tropical disease (NTD) caused by trypanosomes transmitted by tsetse flies. Our accessibility surfaces indicate a high performance when compared to empirical data, with remote sensing identifying a further ~70% of roads than existing networks.

結論・意義:

このような推定値をツツェツェの生息量の予測値と統合することで、我々は防除プログラムの効果を評価するためのセンチネルモニタリングサイトの最適な配置を決定する方法を提案し、直感やベクターの生態に関する知識、地理的アクセス性に関する地元の知識を取り入れた微妙なアドホックなアプローチから、再現性のある定量化可能なものへと移行する。

CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: By integrating such estimates with predictions of tsetse abundance, we propose a methodology to determine the optimal placement of sentinel monitoring sites for evaluating control programme efficacy, moving from a nuanced, ad-hoc approach incorporating intuition, knowledge of vector ecology and local knowledge of geographic accessibility, to a reproducible, quantifiable one.