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Quantifizierung der geografischen Heterogenität bei der TB-Inzidenz und der potenziellen Auswirkungen geografisch gezielter Interventionen in Unternehmen der Süd- und Nordstadt von Dhaka, Bangladesch: Eine modellbasierte Studie
Abstrakt
In schnell wachsenden und stark belasteten städtischen Zentren können die Identifizierung von Hotspots der Übertragung von Tuberkulose (TB) und das Verständnis der potenziellen Auswirkungen von Interventionen zu zukünftigen Kontroll- und Präventionsstrategien beitragen. Anhand von Daten zu lokaler Demografie, TB-Berichten und Patientenmeldemustern in der Dhaka South City Corporation (DSCC) und der Dhaka North City Corporation (DNCC), Bangladesch, zwischen 2010 und 2017 entwickelten wir Karten der TB-Melderaten auf den Stationen in DSCC und DNCC und identifizierten Stationen mit hohen Raten gemeldeter TB (dh „Hotspots“) in DSCC und DNCC. Wir entwickelten Übertragungsmodelle auf Stationsebene und schätzten die potenziellen epidemiologischen Auswirkungen von drei TB-Interventionen ab: aktive Fallfindung (ACF), präventive Massentherapie (PT) und eine Kombination aus ACF und PT, die entweder stadtweit implementiert oder auf Hotspots mit hoher Inzidenz ausgerichtet sind. Sowohl im DSCC als auch im DNCC bestand eine erhebliche geografische Heterogenität bei der geschätzten TB-Inzidenz: Die Inzidenz auf den Stationen mit der höchsten Inzidenz war in jedem städtischen Unternehmen mehr als zehnmal höher als auf den Stationen mit der niedrigsten Inzidenz. ACF, PT und kombinierte ACF plus PT, die an 10 % der Bevölkerung verabreicht wurden, reduzierten die TB-Inzidenz um prognostizierte 7 %–9 %, 13–15 % bzw. 19–23 % über einen Zeitraum von fünf Jahren. Die gezielte Ausrichtung auf TB-Hotspots erhöhte die prognostizierte Reduzierung der TB-Inzidenz, die durch jede Intervention erreicht wurde, um das 1.4- bis 1.8-Fache. Das geografische Muster der TB-Meldungen deutet auf ein hohes Maß an fortlaufender TB-Übertragung in DSCC und DNCC hin, mit erheblicher Heterogenität auf Stationsebene. Interventionen, die die Übertragung reduzieren, dürften sehr effektiv sein, und die Einbeziehung von Meldedaten auf lokaler Ebene kann die Interventionseffizienz weiter verbessern.
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