在消灭疟疾的环境中，利用学校血清学调查确定与残留疟疾传播相关的因素

背景

针对疟疾残余传播的有针对性的研究对于在寻求消除疟疾的环境中改进战略非常重要，在这些环境中减少传播被证明具有挑战性。本研究旨在检测和表征空间异质性及其相关因素恶性疟原虫感染和接触,恶性疟原虫根尖膜抗原1 (PfAMA1)抗体(Ab)反应，在马达加斯加中部高地(CHL)。

方法

2014年5月至7月，在182所学校开展了一项横断面的校本调查fokontany(村)卫生区内的7个卫生区。分别使用快速诊断检测(RDTs)和包含PfAMA1抗原生物标记物的珠基免疫分析法来估计疟疾流行率和血清流行率。采用局部Moran’s I指数检测空间“热点”。在多变量混合效应逻辑回归模型中使用遥感环境数据——温度、植被指数、土地覆盖和海拔，以表征与疟疾感染和累积暴露相关的因素。

结果

在调查的6293名2-14岁学龄儿童中，RDT的患病率较低，为0.8% (95% CI 0.6-1.1%)，而PfAMA1 Ab的血清患病率为7.0% (95% CI 6.4-7.7%)。在Ankazobe和Mandoto两个地区发现了PfAMA1 Ab血清流行热点。居住在距离卫生中心5公里处的儿童血清流行率升高(校正比值比(OR) = 1.6, 95% CI 1.2-2.2)，以及在前2周内出现发热发作的儿童血清流行率升高(OR 1.7, 95% CI 1.2-2.4)，但在海拔较高的地区血清流行率降低(海拔每升高100米，OR = 0.7, 95% CI 0.6-0.8)。观察到一个明确的年龄模式，与更小的儿童(2-8岁)相比，9-10岁儿童血清阳性OR为1.8 (95% CI 1.2-2.4)， 11-12岁儿童OR为3.7 (95% CI 2.8-5.0)， 13-14岁儿童OR为5.7 (95% CI 4.0-8.0)。

结论

在本研究中使用血清学提供了对疟疾热点和相关因素的更好理解，揭示了与获得卫生保健的地理障碍有关的高传播模式。将抗体分析纳入现有监测活动可以改进接触评估，并可能有助于监测疟疾控制工作的有效性和调整消除干预措施。

疟疾仍然是撒哈拉以南非洲发病和死亡的最重要原因之一。尽管非洲区域许多国家有潜力在中期或长期内消灭疟疾——疟疾发病率在2000年和2020年分别从每1000名风险人口中363例下降到225例——马达加斯加仍然致力于改善至少95%的确诊病例的病例管理，并确保自2013年以来95%的卫生设施长期获得诊断和治疗工具[1，2］．马达加斯加的疟疾传播分布极不均匀，岛上的东西海岸是传播率高的地区，中部高地和周边边缘地区则分别是传播率极低和低的地区[3.，4］．《国家疟疾控制方案》将高原地区的五个区定为消除疟疾的目标，目标是实现零死亡，并将消除疟疾的目标区数量从2018年的5个扩大到2022年的13个，主要是在CHL和周边边缘地区。然而，到目前为止，进展仍然难以捉摸。5］．

利用被动监测和标准诊断方法在接近消除环境中描述疟疾传播强度可能具有挑战性，因为无症状感染的数量可能超过有症状感染的数量，而且仅靠疟疾快速诊断检测很难发现[6，7，8］．然而，具有低检测水平寄生虫血症的无症状病例可能构成疟疾的潜在宿主[6，8，9］．在这些情况下，除快速诊断检测和疟疾指标调查等大规模监测期间的显微镜观察外，用于抗体检测的血清学分析可成为估计累积暴露的有力工具[10，11］．现场研究还表明，主要的免疫球蛋白G (IgG)亚类的概况恶性疟原虫受年龄和受感染程度的影响[12];特别是igg特异性抗体对恶性疟原虫裂殖子抗原——根尖膜抗原1 (PfAMA1)和裂殖子表面蛋白1的19 kDa c端区(PfMSP1-19)——以及其他血期抗原可以作为良好的生物标志物恶性疟原虫免疫力低下的人群，例如15岁以下的儿童，受到接触[13，14，15］．因此，抗体对恶性疟原虫抗原，如PfAMA1，在基于累积暴露来区分个体方面特别有用和有价值，并有助于在接近消除环境中描述与空间异质性相关的因素[16，17］．

在疟疾传播程度中等或较低的环境中，对疟疾流行情况进行定性可以在更高层次的空间分析中得出某种相同的模式。然而，基于人口的细尺度寄生虫病数据可以揭示以前认为有均匀传播的地区的局部空间异质性[18］．国家一级的调查，如人口和健康调查(用于马达加斯加的分辨率最好的数据集)，平均分辨率为每1000公里一个集群²约[19］．更细粒度的数据可以帮助阐明影响疟疾传播的因素，如气候(包括温度、降雨)和环境因素(植被、海拔和土地覆盖)，指导地区规模的疟疾控制规划工作[18］．如果用适当的方法分析这些数据，就可以确定疟疾传播热点及其特征[20.］，因此，允许瞄准传输残馀袋;这在追求消除的设定中是至关重要的。

在CHL进行地毯式喷洒数年后，自2003年起，在流行病易发地区选择性地使用了更有针对性的室内残留喷洒，并定期在这些地区开展大规模运动，向居民分发驱虫蚊帐[21］．世界卫生组织(世卫组织)建议每户至少使用一个驱虫蚊帐;2013年，在CHL, ITN的拥有量和获得ITN的家庭成员的比例分别为25%和16%，均为全国最低[22］．此外，为了及早发现和治疗病例，国家mcp自2010年以来对所有伴有发热(腋窝温度> 37.5°C)或2周内有发热史的疑似疟疾病例实施了系统使用快速诊断检测，但这种策略忽略了低密度无症状感染，而低密度无症状感染在接近消除的环境中仍可促进传播[6，23，24，25］．

2014年，在CHL的7个区和周边的边缘地区开展了一项基于学校的横断面调查，以通过使用疟疾的血清学标记更好地描述疟疾传播的特征恶性疟原虫接触(11］．结果表明，与血清学方法相比，在较低的传播水平上，使用卫生设施通过RDT对疟疾确诊患者的常规数据进行年度寄生虫发病率估计以确定疟疾传播特征的能力下降了[11］．利用该数据集，本研究扩展了之前的分析，目的是(1)表征疟疾传播强度的空间异质性，并发现两者的热点恶性疟原虫CHL及其周围边缘感染流行率和PfAMA1抗体(Ab)血清流行率;(2)确定与疟疾感染和暴露异质性相关的社会人口、气候和环境因素。这些在Steinhardt等人的著作中没有阐明。[11］．

研究区域

这项研究于2014年在CHL和周边边缘地区的7个卫生区开展(图。1A)针对的卫生区是首都塔那那利佛北部的安卡佐别和安乔佐罗别;安巴托芬德拉哈纳，安博希马哈索阿，安博西特拉，贝塔福，还有南部的曼多托。CHL和周边边缘地区的特点是疟疾传播不稳定和间断性。常规监测数据表明，2013-2014年期间，这些地区的发病率在全国最低，根据RDT [26]， 90%以上的疟疾感染发生在该地区，原因是恶性疟原虫［3.］．2013年，通过显微镜观察，6-59月龄儿童的疟疾患病率在CHL和周边边缘地区分别为0.7%和2.5% [22］．尽管疟疾传播率较低，但以往对疟疾常规监测数据的分析表明，CHL的疟疾传播存在很大的异质性[4]，需要进行精细的风险和接触评估，以适应和改进消除疟疾的工作[3.］．

数据收集

调查和生物样本收集

为了更好地理解和检测恶性疟原虫2014年5月至7月开展了一项基于学校的血清流行病学研究。Steinhardt等人详细描述了这项研究。[11］．简单地说，在低传播和消除环境中，使用基于珠的血清学多重分析进行了横断面调查[17］．在7个抽样区中，所有地理上可到达的、不存在已知安全问题的市镇都接受了调查，107个市镇中总共有93个市镇接受了调查。1B):为每个选定的公社选择一所靠近卫生设施的小学(5公里内)和一所更远的小学(10公里以内)。总的来说,182年fokontany(最小的行政单位~村)被考虑进行调查(图。1B)每个学校随机抽取30名15岁以下的儿童。这一年龄组反映了免疫力低下的人群[14，28，29］．对每一选定儿童，向其父母(或监护人)发放了一份关于人口统计、住所、近期症状和旅行(在公社以外)以及家庭(或社区)控制措施(使用蚊帐，IRS)的问卷。

疟疾RDT [CareStart疟疾RDT, HRP2/pLDH (Pf/PAN)组合;Access Bio]进行了手指刺血检测，以检测所有选定儿童的疟疾感染情况。RDT呈阳性的儿童按国家指南建议的年龄适当剂量使用青蒿琥酯-阿莫地喹治疗。此外，所有儿童的毛细血管血液收集在microvette试管(microvette 500 Z-Gel;Sarstedt)用于以后的血清学分析。收集的样本被运送到马达加斯加巴斯德研究所位于塔那那利佛的免疫学实验室，并在- 20°C保存，直到使用[11］．

血清学数据

实验室血清学分析恶性疟原虫抗原:三种可溶性重组蛋白(PF13, PfMSP1和PfAMA1)，牛血清白蛋白结合肽(PfCSP和PfGLURP)恶性疟原虫，使用先前所述的程序[11，30.，31］．简而言之，将抗原偶联珠和血浆沉积在96孔板中，使用Luminex-MAGPIX系统和xPONENT 4.1软件进行分析。IgG水平以中位荧光强度(MFI)表示。在每一项试验中，来自疟疾免疫的非洲成年人的血清和来自未感染疟疾的欧洲人的血浆样本分别作为阳性和阴性对照。如前所述，根据MFI值定义血清阳性和血清阴性组[11]，使用双组分高斯混合模型(附加文件1:方法S1和图S1)。

本研究仅使用了PfAMA1抗体应答，因为:(1)该标记与Steinhardt等人使用之前描述的5种抗原建模的潜在类抗原具有相似的敏感性和特异性[11]，(2)已被证明可作为的生物标志物恶性疟原虫免疫力低下的人群，如幼儿，以前接触过的人获得了抗体反应的长期成分，并随着年龄增长而增加[13，14］．

环境和遥感数据

环境、气候和遥感数据的描述和分辨率在补充信息中提供(附加文件1:表S1)。简单地说，从中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星数据中下载了每个被调查地区的时间动态气候和环境变量fokontany［32］．其中包括以下温度和植被指数(植被覆盖代理):(1)所有8天地表温度(LST)和发射率复合材料;(2)所有16天植被指数组合-归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI) [32］．就每一项指标而言，各受调查学校在调查日期前1个月、2个月及3个月所取得的数值fokontany) [33］．

其余的环境变量都假设是静态的fokontany其中:(1)2014年MODIS年度土地覆盖类型产品[34］；(2)高程，由航天飞机雷达测得任务地形高程面[35］；(3)研究地区的卫生设施位置，从最近发表的数据[27］．对于土地覆盖数据，使用了国际地圈-生物圈计划图例和类描述[36]，并利用了5个主要类别:(a)森林，(b)林地，(c)草地或谷物，(d)湿地，农田或马赛克，(e)其他类别分组灌木地，湿地，贫瘠，堆积或水体。

环境和遥感数据处理使用标准的地理信息系统计算技术进行1:方法S2)。R包{MODISTools}用于MODIS数据的下载和处理，提供了R软件[37]和MODIS土地产品子集[32］．

数据分析

恶性疟原虫感染风险与累积暴露的空间分布与聚类

对疟疾感染流行率和PfAMA1 Ab IgG血清流行率进行了描述性和空间分析fokontany．利用当地Moran’s I作为空间异质性指标，通过检测数据中的空间自相关来评估疟疾热点[20.］．采用Logit量表对疟疾感染流行率和PfAMA1 Ab血清流行率进行正态分布。被调查者的经验邻域fokontany定义是为了至少有一个邻居，并且在最大距离内，最远的两个之间大约17公里fokontany(附加文件1:图S2)。然后，使用蒙特卡洛模拟(n = 999)和相等的行标准化空间权值计算全局和局部Moran’s I值[38检验其重要性[39］．这一检验可以被解释为局部非平稳性小块或热点的一个指标，并评估了非平稳性的影响fokontany关于识别"异常值"的全球统计量的大小[40，41］．R包{spdep}中的函数被用来计算这些索引;并选择p < 0.05为阈值来识别显著的空间自相关。

通过PfAMA1 Ab数据描述恶性疟原虫感染和累积暴露决定因素的统计模型

这两个恶性疟原虫感染和暴露模型在两个水平上进行:(1)在fokontany根据不同滞后指数(1-3个月)分别与疟疾感染和暴露的总体阳性相关的单变量分析，评估平均温度和植被指数滞后一个月的影响——海拔、土地覆盖类别百分比和到卫生设施的距离(附加文件)1:表S1);(2)在个人层面，包括额外的人口统计和家庭协变量(附加文件1:表S2)。在两个暴露(PfAMA1反应阳性)模型中，学校疟疾感染流行率被作为血清阳性反应的潜在指标(中介)，并评估其相关性以发现更高的风险fokontany．

混合效应二项logistic回归分析与两个观察级的随机效应-解释区域内和-公社的相关性-被用来建模恶性疟原虫感染和PfAMA1 Ab阳性在个体和个体-水平(42，43］．首先进行了单变量分析，以探索与每个气候、环境和社会人口变量的关系;所有的协变量显示显著的影响恶性疟原虫单变量分析中感染阳性(或PfAMA1 Ab血清阳性)被纳入多变量分析。接下来，根据最低二阶赤池信息准则，通过R包{MuMIn}采用多模型选择程序对候选模型集进行比较和排序[44，45，46)(附加文件1: S3)方法。

使用R软件v3.6.0进行数据分析[37和R package {lme4} [47］．

个人、家庭和民俗层面的特征

总共有182所学校的6293名2-14岁的学龄儿童入学fokontany被调查小学的所在地。参与者的中位年龄为10岁(IQR: 8-11)， 47.4%为男性(6293人中2984人)。样本中约三分之二的儿童(64.7%，6293中的4073人)为2-10岁。调查地区的大多数家庭(55.4%，5619个家庭中有3114个)成员拥有两个或两个以上的itn(中位数=每户6.0个，IQR = 5.0-8.0)(表2)1)．通过RDT检测，共有53名儿童(0.8%，95% CI 0.6-1.1%)疟疾检测呈阳性，不同年龄组(2-8岁、9-10岁、11-12岁和13-14岁)之间无差异(p = 0.62)。然而，443名(7.0%，95% CI 6.4-7.7%)儿童对PfAMA1抗体呈血清阳性，男性和女性的血清阳性在不同年龄显著增加(p < 0.001)(图1)。2)．

的空间分布和热点恶性疟原虫RDT检测感染患病率和PfAMA1 Ab血清患病率

通过快速试验感染疟疾的人数最多fokontany位于Ankazobe和Anjozorobe北部地区。总的来说，182人中只有32人fokontany疟疾感染流行率大于或等于1%，最高流行率为28.1%(图1)。3.A). PfAMA1 Ab血清阳性率高于疟疾感染患病率(图1)。2),在fokontany在研究场地的北部和西部，其分布具有较高的异质性。例如，PfAMA1 Ab的血清阳性率大于12.0%fokontany研究区域内5个不同地区(Ankazobe, Anjozorobe, Mandoto, Betafo和Ambatofinandrahana)的数据(图5)。3.B)。

在整个研究地点确定了疟疾感染流行率和PfAMA1 Ab血清流行率的空间自相关性和热点。两组Moran’s I指数均为阳性且显著恶性疟原虫感染流行率和抗体血清流行率分别为0.24 (p = 0.001)和0.59 (p = 0.001)，表明疟疾传播相似的地区(高或低)存在空间聚集性。高集群fokontany是“高-高”或“低-高”聚类的组合;代表fokontany期望值(患病率或血清流行率)与每个的加权平均值相匹配fokontany的邻居，或那些异常观察到的低，但预期的高值分别(图。3.故选C恶性疟原虫感染流行率、热点(“高-高”群集)主要在安卡佐别和安霍佐罗别北部的一个地区确定(图。3.C).总体而言，通过RDT患病率或PfAMA1 Ab血清患病率，跨地区确定的高聚集性是一致的。然而，PfAMA1 Ab血清流行热点没有在Anjozorobe地区观察到，而是在Mandoto南部地区(图。3.D)。Fokontany在Ankazobe和Mandoto中发现血清阳性率大于10%1:图S3)。因此，Abs分析揭示的热点数量几乎是基于Abs的两倍恶性疟原虫这表明两种检测方法在一定程度上是一致的。

当地的决定因素恶性疟原虫RDT感染和PfAMA1 Ab暴露在fokontany水平

为恶性疟原虫感染模型、fokontony水平的单变量分析显示，与距离卫生设施较远、前一个月温度较高以及草原或谷物等土地覆盖类别百分比显著正相关。两者之间存在负相关恶性疟原虫感染和fokontany海拔越高，上月NDVI值越大。然而，在研究人群中观察到的非常低的RDT患病率(6293人中有53个RDT +)阻止了在多变量分析中找到一致的相关因素:在一个研究中，前一个月的温度较高fokontany被认为是疟疾感染的危险因素(表2)，以及在个人层面的前两周发烧发作(附加文件1:表S5)。

为恶性疟原虫暴露(PfAMA1 Ab反应)模型，fokontany水平的单变量分析显示，与卫生设施的距离和学校RDT流行率显著正相关，而与环境和气候指标的相关性更大。暴露在恶性疟原虫随着前一个月气温的升高，草原和谷物类土地覆盖比例的增加，土壤覆盖度有增加的趋势fokontany；而随着前一个月植被(NDVI)值的升高，林地或高程的百分比下降2)．在排除了强共线性变量后(附加文件1:无花果。S6和S7)，并在多变量暴露模型中调整其他变量的影响恶性疟原虫在美国，居住在距离卫生设施5公里以上的地方与暴露几率增加相关(调整后的比值比(OR) = 1.6, 95% CI[1.2-2.2])，而在学校水平RDT患病率每增加10%(一个单位)，在fokontany水平聚合的PfAMA1 Ab应答几率增加一倍(OR = 1.9, 95% CI[1.2-3.1])。在所有的环境和气候变量中，只有海拔高度显著相关恶性疟原虫暴露，海拔每增加100米(一个单位)，风险降低30% (OR = 0.7, 95% CI[0.6-0.8])(表2)．

在fokontany水平上，PfAMA1 Ab反应的最终多变量模型中没有发现残留空间自相关的证据;其残差未见偏离正态分布(表2额外的文件1:无花果。S8和S9)。这表明空间结构因素在模型中得到了解释恶性疟原虫暴露风险，或考虑地区和公社水平的随机效应。

个体层面与PfAMA1抗体血清阳性相关的因素

个体血清阳性率随前一个月植被(NDVI)、林地等土地覆盖百分比和海拔的升高而降低fokontany(附加文件1:表S2)。当对多变量模型中的个体层面因素进行调整时，距离卫生设施的距离、学校层面的RDT流行率和海拔高度仍然具有统计学意义，其系数类似于恶性疟原虫fokontany水平的暴露(PfAMA1 Ab响应)模型(图。4)．此外，血清阳性的概率随着年龄的增加而增加:9-10岁、11-12岁和13-14岁儿童的血清阳性可能比最小的2-8岁组更高，相应的ORs [95% CI]分别为1.8[1.3-2.4]、3.7[2.8-5.0]和5.7[4.0-8.0]。前两周有发热发作(OR = 1.7[1.2-2.4])也被确定为危险因素。

在低传播环境中残留传播的小块可能对实现消灭疟疾目标构成重大挑战[48］．因此，研究疟疾传播在消除环境中的异质性对于更好地确定疟疾控制活动的目标非常重要。自为本研究收集数据以来，马达加斯加和其他低收入国家的疟疾发病率呈上升趋势，这进一步证明需要采取新方法扭转这一趋势[49］．通过对马达加斯加高原(CHL和边缘地区)6293名在校儿童的血清流行度研究，来表征其空间异质性恶性疟原虫大约7.0%的儿童接触过感染恶性疟原虫根据Ab反应，尽管使用RDTs的疟疾感染流行率很低(0.8%)。此外，在该地区的多个地区观察到了PfAMA1 Ab血清流行的热点，其中许多没有通过疟疾快速诊断检测观察到。血清流行率显示，接触疟疾寄生虫的人数随着儿童年龄的增长而增加(图。2)，对居住在距离卫生设施5公里以外的儿童，以及在过去两周内出现发烧症状的儿童。

在整个研究地点证实了疟疾感染流行率和PfAMA1 Ab血清流行率的空间异质性，揭示了CHL北部和南部地区以及马达加斯加边缘地区的大量血清流行率热点。这些发现与以前在马达加斯加进行的一项血清学研究一致[50]，并且利用高原西部边缘地区的常规监测数据发现了疟疾传播的类似异质性(图5)。3.) [3.，4］．与这些空间异质性相关的因素在fokontani水平上进一步被表征。在本研究中，两个因素与恶性疟原虫累积暴露于fokontany个人层面是学校恶性疟原虫分别为RDT感染患病率和过去2周有发热史。这表明，一方面，PfAMA1 Ab可能捕捉到关于儿童中疟疾寄生虫累积暴露的额外信息，有助于确定更大比例的传播热点;另一方面，RDT和PfAMA1之间的相关性表明，在寻求消除的环境中，仍然可以使用传统的RDT，特别是在高密度感染地区[23，24]无法负担血清学研究的额外运作费用。需要进一步的研究来更好地了解更准确的低密度感染诊断技术的成本效益，如PCR [51］．

在获得卫生保健方面存在地理障碍的儿童，居住在距离卫生设施5公里以上的地方(约占研究人口的三分之一)，明显更容易受到卫生保健的影响恶性疟原虫这可能会对这些地区的疟疾消除工作产生重要影响。这些结果表明，由于获得卫生保健的地理障碍，这些地区对疟疾感染的检测和治疗不够理想[52]，可能导致未被发现的疟疾传播区域，从而破坏消除目标。事实上，以前的研究表明，在获得卫生保健方面，马达加斯加农村地区仍然存在持续存在的地理不平等现象，在最初5公里的范围内，卫生设施的使用率呈指数级下降[53］．社区卫生项目可以是消除获得卫生保健的地理障碍的有效途径[54]，因为每个社区都有两名社区卫生工作者fokontany与医疗机构的距离无关然而，目前关于社区疟疾病例管理的国家指南只针对5岁以下儿童，这一群体因疟疾感染而死亡的风险最高。在这项研究中，这一组被发现接触的最少恶性疟原虫(PfAMA1 Ab血清阳性为零)，但由于该研究仅限于学龄儿童，因此不具有该年龄组的代表性;在马达加斯加的农村，孩子们一般5岁开始上学。对≤5岁儿童(血清阳性率为2.6%[5 / 194])暴露相关因素的亚分析表明，与卫生设施的距离障碍不存在(附加文件1:表S6)，这可能表明有效的病例管理，但也可能是由于该组的样本量小。与此同时，这一疟疾社区病例管理的国家战略忽略了绝大多数人口，目前计划将其扩大到马达加斯加的所有年龄[55因此，可以帮助在这些疟疾传播区域处理有症状的疟疾病例，并加快消除疟疾的努力。

其中与环境因素有关恶性疟原虫累积暴露，fokontany水平的PfAMA1 Ab反应在低海拔地区较高，但其他环境和气候因素几乎没有额外的影响。在疟疾制图中，海拔高度被广泛用作疟疾传播的已知代理，因为它与降水和温度有关，再加上植被覆盖，通常被发现是疟疾发病率和传播的重要预测因子按蚊SPP的生存、发育、繁殖和咬人率[56，57，58，59，60］．在这种背景下，海拔高度与温度和草原或谷物土地覆盖呈显著负相关，但与植被覆盖代理(NDVI和EVI)呈正相关(附加文件)1:图S6和图S7)，这可能解释了为什么这些变量在最终的多变量模型中几乎没有影响(表S7)2,无花果。4)．

在个人层面上，恶性疟原虫暴露的风险随着年龄的增长而增加，这可能是由于儿童反复接触感染的女性——获得了Ab反应的长寿命成分按蚊蚊子叮咬。抗体反应被激活恶性疟原虫随着儿童年龄的增长而感染，这与流行地区类似，可为描述空间异质性提供信息[14］．此外，不同年龄组的行为和获得保护措施的机会各不相同:鉴于疟疾控制战略以5岁以下儿童和孕妇为目标，净使用在较大的儿童和青少年中尤其重要，但在这些年龄组中往往是最低的[61，62，63］．在这种情况下，56.4%的儿童生活在拥有两顶或两顶以上蚊帐的家庭中，但单个蚊帐的使用情况和家庭中蚊帐的数量都与PfAMA1 Ab血清阳性无关。此外，其他研究发现，年龄较大的孩子在晚上花更多的时间在户外按蚊SPP的叮咬率通常较高，使他们比其他年龄组的人更容易被感染的蚊子叮咬[64，65］．这也许可以解释这些年龄较大的儿童和青少年作为疟疾传播的蓄水池所发挥的重要作用[6]，即使是在马达加斯加传播风险极低的环境中(寄生虫患病率< 1%)，正如Kang等人先前强调的那样．［33］．

这项研究有几个局限性．首先，横断面设计反映了儿童感染或累积暴露的快照，这取决于潜在的研究设置背景。此外，由于疟疾传播动态(中部、东部边缘与西部边缘高地)和媒介生态学的多样性，这些发现可能不能代表马达加斯加高地其他疟疾低传播环境[26，66］．其次，由于本研究的数据是在2014年收集的，一项更近期的血清学调查可以提供关于疟疾传播强度的更好信息，以告知马达加斯加应如何调整干预措施，扭转目前疟疾病例增加的趋势[49］．

在这种情况下，血清学标记(PfAMA1 Ab)能够突出显示马达加斯加高地多个地区(CHL和边缘地区)疟疾血清流行率的热点地区——其中许多地区没有通过疟疾rdt和相关因素观察到——揭示了与获得卫生保健的地理障碍有关的更高传播模式。针对这些残留区域可以减少社区一级的疟疾传播[67，68］．然而，在CHL和周边边缘地区对疟疾感染的非最佳检测和治疗可能会破坏NMCP的消除努力，此时马达加斯加应该调整干预措施，以应对当前疟疾病例趋于稳定或增加的挑战[5，49］．血清学标记——特别是在幼儿中使用时——可以为常规疟疾监测增加益处，提供疟疾传播结构的良好图景[13]，并帮助支持和评估旨在消除疟疾的社区干预措施[15］．

本报告中的调查结果和结论是作者的，并不一定代表疾病控制和预防中心的官方立场。

本研究中使用和/或分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

P。恶性疟原虫：

疟原虫恶性疟原虫

PfAMA1:

恶性疟原虫根尖膜抗原1

阿瑟:

抗体

方法:

快速诊断测试

NMCP:

国家疟疾控制计划

免疫球蛋白:

免疫球蛋白G

itn:

经杀虫剂处理的蚊帐

国税局:

室内残留喷洒

排名:

马达加斯加中部高地

置信区间:

置信区间

聚合酶链反应:

聚合酶链反应

MODIS:

中分辨率成像光谱辐射计

LST:

地表温度和发射率复合材料

归一化植被指数:

归一化植被指数

以:

增强型植被指数

或者:

优势比

差:

内部四分位范围

作者要感谢被调查地区和公社的居民，特别是参与研究的儿童和父母。我们也感谢那些促成调查的人，即各公社和fokontany马达加斯加公共卫生部卫生主管部门、地方行政当局和马达加斯加公共卫生部卫生主管部门。我们还要感谢国家疟疾控制规划和马达加斯加巴斯德研究所调查小组。我们特别感谢美国总统疟疾倡议的Sixte Zigirumugabe和Jessica Butts指导评估工作与实地管理决策相一致;Christophe Rogier、Patrice Piola和Thomas Kesteman分别对研究方法和样品实验室分析提出宝贵意见和意见;Anny Randriamoramanana和Bienvenue RAHOILIJAONA为数据管理支持提供了有用的支持;以及antonio RAKOTOARISON和Daouda KASSIE的遥感数据分析建议。

这项工作得到了美国总统疟疾行动计划(资助号AID- 687-G-13-00003监测和数据管理项目)和马达加斯加巴斯德研究所的支持。

作者指出

1. 本杰明·罗奇(Benjamin Roche)和安德烈斯·加奇托雷纳(Andres Garchitorena)是高级作者

作者和联系

1. 马达加斯加巴斯德研究所流行病学和临床研究组，塔那那利佛，马达加斯加

   Jean Marius Rakotondramanga, Aina Harimanana & Andres Garchitorena

2. IRD，索邦大学Université， UMMISCO, 93143，法国邦迪

   Jean Marius Rakotondramanga & Benjamin Roche

3. 索邦大学Université， ED 393，法国巴黎

   琼马吕斯Rakotondramanga

4. mivegc, Université蒙彼利埃，CNRS, IRD，蒙彼利埃，法国

   Jean Marius Rakotondramanga, Benjamin Roche和Andres Garchitorena

5. 马达加斯加巴斯德研究所传染病免疫学科，塔那那利佛，马达加斯加

   Inès维甘-沃马斯和Tsikiniaina L. Rasoloharimanana

6. 达喀尔巴斯德研究所免疫生理病理和传染病科，塞内加尔达喀尔

   伊内斯Vigan-Womas

7. 美国佐治亚州亚特兰大市疾病控制和预防中心全球卫生中心寄生虫病和疟疾司疟疾科

   劳拉·c·斯坦哈特

8. 塔那那利佛大学理学院，塔那那利佛，马达加斯加

   伊丽莎白Ravaoarisoa

9. Unité马达加斯加巴斯德研究所寄生虫学，塔那那利佛，马达加斯加

   Seheno Razanatsiorimalala & Milijaona Randrianarivelojosia

10. 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院流行病学系

    艾米Wesolowski

11. Faculté Des Sciences, Université de Toliara, 601, Toliara，马达加斯加

    Milijaona Randrianarivelojosia

贡献

JMR、IV、LCS、BR、AG为研究构思;IV、AH、ER和MR主导的样品调查和实验室分析;JMR进行数据整理和统计分析;JMR起草了手稿;AG、BR、IV、LCS、AH、ER、MR和AW审阅并参与撰写。所有作者阅读并批准了最终稿件。

相应的作者

对应到琼马吕斯Rakotondramanga．

伦理批准和同意参与

该研究方案由马达加斯加公共卫生部国家伦理委员会(批准号为CNE 011-MSANP/CE, 2014年3月26日)和美国疾病控制和预防中心机构审查委员会批准。在抽样调查的学校，在解释了研究目标和程序后，从抽样调查学童的照料者那里获得了个人的知情同意。

同意出版

不适用。

相互竞争的利益

作者没有报告任何竞争利益。

出版商的注意

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