Membuat peta resiko malaria untuk daerah intensitas tranmisi rendah dan daerah paska eliminasi

SM-M59812

Membuat peta resiko malaria di daerah dengan intensitas transmisi yang rendah merupakan hal yang menantang dikarenakan perlu dipikirkan pemilihan indikator dengan kualitas yang baik dan dapat diandalkan. Indikator yang berbasis parasit seperti prevalensi malaria (PR) mungkin tidak lagi praktis untuk digunakan karena diperlukan jumlah pemeriksaan yang banyak untuk menemukan manusia dengan parasit. Hal yang sama terjadi pula dengan indikator yang berbasis vektor nyamuk (Vectorial Capacity, Entomologic Innoculation Rate), dimana jumlah nyamuk infektif mungkin sudah semakin jarang, perlu lebih banyak sampel nyamuk untuk menemukan nyamuk infektif, dan biaya mahal untuk melakukan survey. Indikator berbasis serologi mungkin memberikan harapan sepanjang identifikasi penanda spesifik antibodinya sudah ditemukan.

Sumber data lain adalah data rutin yang dikumpulkan oleh fasilitas kesehatan. Banyak faktor yang mempengaruhi kualitas data rutin diantaranya adalah sebaran kasus asimptomatik yang tidak mengunjungi fasilitas kesehatan, mis-identifikasi infeksi, namun data ini sudah tersedia, mudah didapat dan dapat digunakan untuk analisis antar waktu. Namun apabila ada data lokasi rumah dimana infeksi itu ada, maka peta resiko dapat dibuat. Beberapa model telah dikembangkan untuk menghasilkan peta resiko dengan menggunakan data rutin dari fasilitas kesehatan yang sudah diberi penanda geo-koordinat. Dengan membuat aturan yang mendorong data surveilans dilengkapi dengan data koordinat maka pemanfaatan data surveilans akan menjadi lebih optimal.

Untuk daerah dengan pre-eliminasi, mengumpulkan data koordinat lokasi kasus malaria ditemukan seharusnya merupakan kewajiban. Mengumpulkan data lokasi kasus positif akan membantu program untuk memahami dimana dan kapan terjadinya konsentrasi infeksi malaria. Pemahaman ini dapat membantu program untuk mencari strategi penemuan dan pencegahan yang lebih efektif dan efisien. Namun, rumah dimana anggota keluarganya pernah diperiksa malaria dan hasilnya negatif. Program perlu juga untuk mengambil data koordinat rumah mereka. Data ini dapat digunakan untuk mengetahui seberapa luas pencarian pengobatan malaria yang dilakukan oleh masyarakat, sekaligus melihat variasi infeksi tersebut.

Pemetaan Resiko untuk Paska Eliminasi

Pemetaan resiko di daerah paska eliminasi penting dilakukan untuk mengidentifikasi daerah-daerah mana saja yang rentan terhadap bahaya re-introduksi malaria. Diperlukan dua peta yaitu peta resiko reseptivitas dan peta resiko vulnerabilitas. Resiko reseptivitas mengacu kepada adanya vektor malaria dan kondisi lingkungan yang mampu mendukung perkembangan parasit malaria di nyamuk. Resiko vulnerabilitas mengacu seberapa besar intensitas masuknya infeksi malaria ke dalam suatu daerah, baik masuknya melalui manusia atau nyamuk.

Berbagai model telah dikembangkan untuk menghitung resiko reseptivitas itu dengan menggunakan gabungan data seperti data dimana nyamuk atau larva nyamuk Anopheles ditemukan, densitas nyamuk, jumlah gigitan nyamuk per orang, jumlah gigitan nyamuk infektif per orang, data iklim musiman dan data satelit dengan resolusi tinggi. Resiko reseptifitas ini sangat ditentukan oleh keberadaan data entomologis sehingga perlu dipikirkan untuk melakukan survey untuk mengkonformasi status reseptifitas ini. Namun perlu dicatat, bahwa kemungkinan menemukan nyamuk infektif di daerah paska eliminasi mungkin kecil.

Sedangkan untuk menghitung resiko vulnerabilitas, kita dapat menghitungnya dengan menggunakan data historis berapa banyak pendatang dari daerah endemis malaria yang masuk, menghitung berapa banyak kasus impor dari setiap daerah asal tersebut dan memetakan dimana saja lokasi kasus impor untuk ditemukan. Metode lain yang dikembangkan untuk menghitung pola perpindahan penduduk adalah menggunakan data pengguna telepon.

Sumber: Sturrock HJ, et al. 2016. Mapping malaria risk in low transmission settings: challenges and opportunities. Trends Parasitol. 32:635-645.

Kontributor: Iqbal Elyazar