ガーナのアシャンティ地域における熱帯熱マラリア原虫伝播の土地被覆の決定因子の地理的に重み付けされた回帰

背景：マラリアは、特にサハラ以南のアフリカで、重度の死亡率と罹患率を引き起こす蚊媒介寄生虫疾患です。ベクターが主に夕暮れと夜明けの間で噛むように、感染のリスクは、家庭の周囲にある熱帯熱マラリアム感染蚊の豊富さによって決定されます。リモートセンシングは、一般的に、土地利用/土地被覆（LULC）と蚊媒介性疾患との関連性を検出するために使用されます。LULCの識別における課題と、LULCが蚊の豊富さの代理として単に機能するだけであるという事実により、空間的に均質な関係が過剰に一般化された結論につながる可能性があると仮定しています。 方法：熱帯熱マラリア菌の発生率に関するデータは、2年間にわたって積極的かつ受動的なフォローアップによって記録されました。9つのLULCタイプは、リモートセンシングとグラウンドトゥーザによって識別されました。LULCおよびP. falciparum寄生血症率の空間的関連は、半寄生虫の地理的に加重されたポアソン回帰モデルで説明されています。 結果：878人の個人が完全なデータが利用可能で、年間熱帯熱マラリアム率は1人あたり3.2の感染症のリスクがありました。構築された領域の影響（入射率の中央値（IRR）：0.94、IQR：0.46）、森林（IRRの中央値：0.9、IQR：0.51）、沼地（IRR：1.15、IQR：0.88）、およびバナナ（中央IRR：1.02、IQR：0.25）、Cacao（Median：0.25）、Cacao（P. falciparumレートのオレンジ農園（IRRの中央値：1.11、IQR：0.68）は、調査地域内で強い空間的変動を示しています。LULC変数の空間的変動性を組み込むと、空間的に均質なモデルと比較してモデル性能が向上しました。 結論：寄生虫血症におけるLULCの影響の観察された空間的変動性は、すべての変数の空間的に一定の影響を想定して、従来のポアソン回帰分析によって隠されていたでしょう。P. falciparum寄生血症に対するLULCの空間的に変化する効果は、実際にはリモートセンシングによって捕捉されていない共同要因に関連している可能性があると結論付け、将来の研究が植生の小規模な空間的変化を評価して、実際に人工的な生態学的関連に関する一般化された仮定を回避することを示唆しています。

BACKGROUND: Malaria is a mosquito-borne parasitic disease that causes severe mortality and morbidity, particularly in Sub-Saharan Africa. As the vectors predominantly bite between dusk and dawn, risk of infection is determined by the abundance of P. falciparum infected mosquitoes in the surroundings of the households. Remote sensing is commonly employed to detect associations between land use/land cover (LULC) and mosquito-borne diseases. Due to challenges in LULC identification and the fact that LULC merely functions as a proxy for mosquito abundance, assuming spatially homogenous relationships may lead to overgeneralized conclusions. METHODS: Data on incidence of P. falciparum parasitaemia were recorded by active and passive follow-up over two years. Nine LULC types were identified through remote sensing and ground-truthing. Spatial associations of LULC and P. falciparum parasitaemia rate were described in a semi-parametric geographically weighted Poisson regression model. RESULTS: Complete data were available for 878 individuals, with an annual P. falciparum rate of 3.2 infections per person-year at risk. The influences of built-up areas (median incidence rate ratio (IRR): 0.94, IQR: 0.46), forest (median IRR: 0.9, IQR: 0.51), swampy areas (median IRR: 1.15, IQR: 0.88), as well as banana (median IRR: 1.02, IQR: 0.25), cacao (median IRR: 1.33, IQR: 0.97) and orange plantations (median IRR: 1.11, IQR: 0.68) on P. falciparum rate show strong spatial variations within the study area. Incorporating spatial variability of LULC variables increased model performance compared to the spatially homogenous model. CONCLUSIONS: The observed spatial variability of LULC influence in parasitaemia would have been masked by traditional Poisson regression analysis assuming a spatially constant influence of all variables. We conclude that the spatially varying effects of LULC on P. falciparum parasitaemia may in fact be associated with co-factors not captured by remote sensing, and suggest that future studies assess small-scale spatial variation of vegetation to circumvent generalised assumptions on ecological associations that may in fact be artificial.