තවමත් ජලයෙන් මරණය උපදී!!! ඩෙංගු වලට එරෙහිව සටන් කරමු.
ලෝකයේ විවිධ ප්‍රදේශ පුරා පැතිරෙන ඩෙංගු උණ මේ දිනවල බොහෝ දෙනාගේ අවදානයට ලක් ව ඇත. Flaviviridae පවුලට අයත් genus Flavivirus ගණයේ සමාජිකයෙකු වන ඩෙංගු වෛරසය, ආත්‍රපෝඩාවන් මඟින් ව්‍යාප්තවන අතර එකිනෙකට වෙනස් ප්‍රභේද (serotypes) හතරකින් (DEN-1, DEN-2, DEN-3, and DEN-4) සමන්විත වේ. ලෝක සෞඛ්‍ය සංවිධානයට අනුව (WHO), නිවර්තන සහ උප නිවර්තන රටවල් මුහුණ දෙන ප්‍රධාන සෞඛ්‍ය අභියෝගයක් ලෙස ඩෙංගු රෝගය සැලකේ. ඔවුන්ගේ ඇස්තමෙන්තු දත්ත අනුව වසරකට ඩෙංගු වෛරස ආසාධිතයන් ගණන මිලියන 390ක් පමණ වන අතර ඉන් මිලියන 96ක් සායනික ව වාර්තා වේ. ගෝලීය ව බිලියන 3.9ක ජන ජීවිත අවදානමකට ලක් කරමින් ලොව පුරා රටවල් 128 ව්‍යාප්ත ව පවතින මෙම වෛරස් ආසාධන අතුරින් 70% ට ආසන්න සිදුවීම් ප්‍රමාණයක් වාර්තා වන්නේ ආසියාවෙනි.
වාහකයන් මඟින් සම්ප්‍රේෂණය වන ප්‍රධාන රෝගයක් වන ඩෙංගු රෝගය, දැඩි ආර්ථික හා සමාජයීය බලපෑම් සමඟ මේ වන විට ශ්‍රී ලංකාව තුළ නැවතත් හිස ඔසවමින් පවතින බව සමහර පිරිස නොදන්නවා විය හැකි ය. සෘතුමය වෙනස් වීම් සමඟ ඇතිවන අධික වර්ෂාපතන ඉහළ යෑම මඟින් ඩෙංගු වාහක මදුරුවන්ට අභිජනන ස්ථාන සැකසෙනවා පමණක් නොව, ඔවුන්ගේ වර්ධනයට අවශ්‍ය ආර්ද්‍රතාව සහ උෂ්ණත්වය සැපයෙන හිතකර පරිසර තත්ත්වයන් ද සැකසේ.
ඩෙංගු රෝගය සඳහා තවමත් නිශ්චිත ඖෂධයක් හෝ එන්නතක් විශේෂණය කර නොමැති හෙයින්, රෝග ව්‍යාප්තිය පාලනය කිරීමට සුදුසු ම ක්‍රමවේදය ලෙස රෝග වාහකයින් පාලනය කිරීම සැලකේ. රසායනික පාලන ක්‍රමවේද මඟින් රෝග සම්ප්‍රේෂණ පාලනය කිරීමක් ලෙස වරණීය ගෘහස්ථ ශේෂ කෘමිනාශක ඉසීම (selective indoor residual insecticide spraying) සහ කෘමිනාශක අඩංගු දැල් (insecticide-treated nets – ITNs) ද මෑතකාලීන ව යොදා ගැනිණ. ජංගම සහ වාහනවල සවි කරන ලද මීදුම් ජනක යන්ත්‍ර උපයෝගී කරගනිමින් තාප දුමායනය කිරීම යනු වාහකයින් පාලනය කිරීමට අවසන් විකල්පය ලෙස ශ්‍රී ලංකාවේ දී යොදා ගැනෙන්නකි.
කෙසේ නමුත් මෙම වෛරසයට සුදුසු ඔසුවක් හෝ එන්නතක් නොමැති වීම හේතුවෙන් ඩෙංගු උවදුර නැවත නැවතත් මතුවන බව සහ පාලනයෙන් ගිලිහී යන බව දක්නට ලැබේ. ඉතා කැපවීමෙන් කටයුතු කරන විද්‍යාඥ කණ්ඩායමක් විසින් රාගම වෛද්‍ය පීඨ අණුක වෛද්‍ය විද්‍යා ඒකකයේ දී සිදුකරන ලද “භූ ගෝලීය තොරතුරු පද්ධති (GIS) උපයෝගී කරගනිමින් ඩෙංගු අවදානම් කලාප තුළ අවදානමට ලක් වූ ප්‍රදේශ හඳුනාගැනීම සඳහා බහුවිචල්‍ය කාලාවකාශ ප්‍රවේශය" යන ඔවුන්ගේ පර්යේෂණය තුළින් විසඳුමක් වැඩි දියුණු කරන තෙක් ම, අධි අවදානම් කලාපවල අවදානමට ලක් වූ ප්‍රදෙශයන්හි ඩෙංගු වෛරස ව්‍යාප්තිය පාලනය සඳහා ඵලදායී සෝදිසියක අවශ්‍යතාව වසර ගණනාවක් පුරා පැවතුණි.
විද්‍යාව හා තාක්ෂණය සම්බන්ධ සියලු ම ක්ෂේත්‍රයන්ට අයත් සහ ප්‍රවීණයන් විසින් සමාලෝචනය කරන ලද පර්යේෂණ ප්‍රකාශයට පත් වන ලොව ප්‍රධානත ම විද්‍යා සඟරාවක් වන “Nature Briefing" හි මෙම ප්‍රකාශනය, ප්‍රකාශයට පත් වන්නේ 2021 පෙබරවාරි 18වන දිනයේ දී ය. පහත ඡායාරූපවල පෙනී සිටින්නේ මෙම සොයාගැනීම ඉදිරිපත්කිරීමේ දී සාර්ථකත්වයට පත් වූ කතෘවරුන් ය.
ආචාර්ය සමීර ඩී. විශ්වකුල මයා
සංඛ්‍යාන දෙපාර්තමේන්තුව,
විද්‍යා පීඨය,
කොළඹ විශ්වවිද්‍යාලය,
කොළඹ 07, ශ්‍රී ලංකාව
ආචාර්ය ගයාන් පී. විතානගේ මයා
පර්යේෂණ විද්‍යාඥ
ශ්‍රී ලංකා ජෛව තාක්ෂණ ආයතනය
මලික ගුණවර්ධන මයා
විද්‍යා පශ්චාත් උපාධි ආයතනය
පේරාදෙණිය විශ්වවිද්‍යාලය
පේරාදෙණිය, ශ්‍රී ලංකාව
ක්‍රිශාන්ත සමරවීර මයා
වසංගත රෝග විද්‍යා අංශය,
ප්‍රාදේශීය සෞඛ්‍ය සේවා අධ්‍යක්ෂ කාර්යාලයය,
ගම්පහ, ශ්‍රී ලංකාව
මහාචාර්ය නිල්මිණී එස්. ගුණවර්ධන මිය
අණුක වෛද්‍ය ඒකකය,
වෛද්‍ය පීඨය,
කැලණිය විශ්වවිද්‍යාලය
රාගම, ශ්‍රී ලංකාව
මහාචාර්ය මේනකා ඩී. හපුගොඩ මිය
අණුක වෛද්‍ය ඒකකය,
වෛද්‍ය පීඨය,
කැලණිය විශ්වවිද්‍යාලය
රාගම, ශ්‍රී ලංකාව
වසර 10කට වැඩි කාලයක්, ශ්‍රී ලංකාවේ ඩෙංගු රෝගයෙහි වැඩි ම පැතිරීම් අතරින් දෙවන ස්ථානයේ දක්නට ලැබුණේ බස්නාහිර පළාතට අයත් ගම්පහ දිස්ත්‍රික්කය වන අතර 2017 වසරේ දී වාර්තා වූ වැඩිම ඩෙංගු රෝගීන් ගණන 186 101ක් විය.
අවදානම් සහගත ප්‍රදේශ හඳුනා ගැනීම සඳහා භාවිත කරන GIS පාදක අවදානම් පුරෝකතන ආකෘති මේ වන විට දිස්ත්‍රික්කය තුළ හෝ රට තුළ නොපැවතුණ ද එම ආකෘතීන් ඩෙංගු වෛරස ව්‍යාප්තිය පාලනය සඳහා කාලීන අවශ්‍යතාවක් ව පවතියි.
එම නිසා ඩෙංගු රෝගය ව්‍යාප්ත වීම පාලනය කිරීම සඳහා උපකාරීවන අධි අවදනාම් කලාපවල අවදානම් ප්‍රදේශ හඳුනාගැනීම වෙනුවෙන් ඇති GIS පාදක අවදානම් ආකෘති වැඩි දියුණු කිරීමට ඩෙංගු රෝගය ආශ්‍රිත සිදුවීම් සහ ජීවවාස විද්‍යාත්මක සාධකයන්හි (ecological factors) අවකාශීය සහ සෘතුමය ව්‍යාප්තීන් විශ්ලේෂණය කිරීම මෙම අධ්‍යයනයේ දී අවදානයට යොමු විය. මෙම අධ්‍යයනයේ ප්‍රධානත ම සාධකය ලෙස චිත්‍රක තොරතුරු පද්ධති ආකෘතීන් හඳුනාගත හැකි ය. ඒවා ගම්පහ දිස්ත්‍රික්කයේ ඇති අධ්‍යයන ප්‍රදේශවල අවදානම් කලාප සහ සාධක හඳුනාගැනීම උදෙසා සූදානම් කරන ලදි. සෑම අධ්‍යයන ප්‍රදේශයක ම ඩෙංගු රෝගීන් වාර්තාවන ප්‍රදේශ සහ Aedes ඩෙංගු වාහක මදුරුවන් සඳහා උචිත අභිජනන ස්ථාන, මාර්ග, ඉඩම්, පූර්ණ ගොඩනැගිලි, පොදු ස්ථාන සහ උන්නතාංශ(elevations) සඳහා වෙන්කරන ලද ස්ථර සංවර්ධනය කරන ලදි. එම ක්‍රමානුගත ව්‍යුහය පහත රූපයෙහි (රූප සටහන 4) පෙන්වා ඇත. කර්නල් ඝනත්ව සහ යුක්ලීඩියන් දුරස්ථ පාදක ප්‍රවේශයන් GIS ආකෘතිකරණයෙහි රේඛීය සංවර්ධනය (raster development ) සඳහා පුළුල් ව භාවිත වේ.
රූපය 4: අවදානම් ආකෘති සංවර්ධනය පිළිබඳ ක්‍රමානුකූල ප්‍රවාහ සටහන
රූපය 5: අවදානම් සිතියම්- Esri ArcGIS 10.21 භාවිතයෙන් රචනා කර ඇත. චන්ද්‍රිකා ඡායාරූප සැසඳීම් පරිපූරක රූප S1-S4 හි පෙන්වා ඇත.
එමෙන් ම, ගම්පහ දිස්ත්‍රික්කයේ අධි අවධානම් අධ්‍යයන කලාප තුළ අවදානම් කලාප හඳුනාගැනීමට මෙම 'GIS පාදක අවදානම් සිතියම්' යොදා ගනු ලැබිණ.
එක් එක් අධ්‍යයන කලාප සඳහා ආකෘතියේ අවසන් ප්‍රතිඵල 5වන රූප සටහනින් දිස් වේ.
අධි අවදානම් කලාප තද කොළ පැහැයෙන් දක්වා ඇති අතර අඩු අවදානම් කලාප දක්වා ඇත්තේ සුදු පැහැයෙනි. සකස් කරන ලද අවදානම් කලාප සිතියම් සහ චන්ද්‍රිකා ඡායාරූප සසඳා බැලීමේ දී අවධානයට ලක් වූ කරුණක් වනුයේ සියලු අධ්‍යයන ප්‍රදේශයන් හි වූ අධි අවදානම් කලාපවල වන වැස්මක් නිරීක්ෂණය වීම යි. ඩෙංගු වාහක මදුරුවන්ගේ පැවැත්මට මෙම වන වැස්ම උපකාරී වීම එම නිරීක්ෂණයන්ට හේතුව විය හැකි ය.
තීව්‍රතා සිතියම් (රූප සටහන 6 ) සහ අවදානම් සහගත ප්‍රදේශ සිතියම්ගත කරන ලද සිතියම් (රූප සටහන 5 ) සැසඳීමේ දී තීව්‍රතාවන්ගේ කලාප බෙදීමේ වෙනස්කම්, එරියවටිය සහ වැලිකඩමුල්ල අධ්‍යයන කලාපයන්හි දී විශේෂ‍යෙන් නිරීක්ෂණය වේ.
පොයිසෝන් ලක්ෂ්‍යයීය ක්‍රියාවලි ආකෘතිය (Poisson point process model) මඟින් ගොඩනැගුණු තීව්‍රතා සිතියම්වල (රූප සටහන 6 ) කහ-සුදු පැහැයෙන් අධි අවදානම් කලාප ද නිල් පැහැයෙන් අඩු අවදානම් කලාප ද දැක් වේ. තීව්‍රතා මට්ටම්වල විචලනය, අධ්‍යයන ප්‍රදේශවල තීව්‍රතා සිතියමට යාබද ව අංකනය කර ඇත.
- ඊරියවැටිය
- අක්බාර් නගරය
- තුන්වන කුරන
- වැලිකඩමුල්ල
රූපය 6: අදාළ අධ්‍යයන ප්‍රදේශවල ඩෙංගු සිදුවීම් සඳහා පුරෝකථනය කරන ලද ලක්ෂ්‍ය රටා තීව්‍රතාව.
පොයිසෝන් ලක්ෂ්‍යයීය ක්‍රියාවලි ආකෘතිය උපයෝගී කරගනිමින් , අධ්‍යන කලාපවල ඩෙංගු රෝගීන් වාර්තා වන ප්‍රදේශන්හි ගණිතමය ආකෘතීන් නිර්මාණය කිරීමේ දී, අධ්‍යන කලාපවල ඩෙංගු උවදුර සම්බන්ධ සිදුවීම් සඳහා විවිධ ලක්ෂ්‍ය රටාවන්ගේ තීව්‍රතා පුරෝකතනය කර ඇත. කෙසේ නමුත් අඩු ම තීව්‍රතා පරාසය තුන්වන කුරන අධ්‍යයන ප්‍රදේශයෙන් නිරීක්ෂණය වූ අතර වැඩිත ම තීව්‍රතා පරාසය ඊරියවැටිය අධ්‍යයන ප්‍රදේශයෙන් නිරීක්ෂණය වේ.
රූපය 7: අධ්‍යයනයේ දී Poisson point process models සඳහා රිප්ලිගේ K-ක්‍රියාකාරීත්වය
ඉහත කරන ලද සාකච්ඡාවට අනුව ඩෙංගු වසංගතය ශ්‍රී ලංකාව තුළ ව්‍යාප්ත වීමේ ඉහළ අවදානමක් පවතියි. තවමත් ඩෙංගු රෝගය සඳහා නිශ්චිත ප්‍රතිකාර ක්‍රමයක් නැතිමුත් මුල් අවධියේ ම අධි අවදානම් කලාප හඳුනා ගැනීම, ඩෙංගු රෝගය මඟින් ඇතිවන අවදානම අව ම කර ගැනීම සඳහා උපකාරී වේ. එම නිසා …පාදක ආකෘතී හඳුනා ගැනීමේ ක්‍රමවේදයක් හඳුන්වා දෙමින් මෙම ගැටලුවට පිලියමක් ඉදිරිපත් කිරීමට එම විද්‍යාඥ පිරිසට හැකියාව ලැබී ඇත. ඔවුන් ඉදිරිපත් කරන අන්දමට, අදාළ ප්‍රදේශයෙහි කාලීන ඩෙංගු තත්ත්වය ගවේෂණය කිරීම සඳහා පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමේ උපාංගයක් ලෙස මෙම වැඩි දියුණු කරන ලද ආකෘතියේ ප්‍රතිඵලය භාවිත කළ හැකි ය.
රූපය 8: නිරිත දිග මෝසම් කාලපරිච්ඡේදය තුළ ඩෙංගු රෝගීන් අධ්‍යයන ප්‍රදේශවල වාර්තා වීම
ඊට අමතර ව, ලබාගත් තොරතුරු අදාළ සෞඛ්‍ය බලධාරීන්ට ලබා දීමට හැකි අතර එමඟින් වසංගතයේ ව්‍යාප්තිය පහසුවෙන් වටහා ගැනීමටත් මහජන සෞඛ්‍ය සම්පත් ඵලදායී ලෙස අනුයුක්ත කිරීමටත් ඔවුන්ට හැකියාව ලැබෙනු ඇත.
තවද, අවදානම් කලාපවල කාලීන තත්ත්වයන් දැක්වීම සඳහා මෙම GIS පාදක ආකෘතීන්, ගණිතමය ආකෘති සහ ප්‍රවේණික ප්‍රවේශයන් සමඟ සංකලනය කොට වැඩි දියුණු කිරීමට ද හැකි ය.
මේ ගවේෂණ කණ්ඩායම විසින් මෙම අධ්‍යයනයේ අරමුණ වන, මාරකයෙකුට හසු නොවී ගැලවී සිටීමට සාර්ථක පිළිතුර ලබා දී තිබෙන්නේ GIS පාදක ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම භාවිතා කිරීමෙනි.
Reference:
Gayan P. Withanage, Malika Gunawardana, Sameera D. Viswakula, Krishantha Samaraweera, Nilmini S. Gunawardena & Menaka D. Hapugoda (Published online : 18 February 2021)
Multivariate Spatio-temporal approach to identify vulnerable localities in dengue risk areas using
Geographic Information System (GIS)
Multivariate Spatio-temporal approach to identify vulnerable localities in dengue risk areas using Geographic Information System (GIS) | Scientific Reports (nature.com)
Dengue fever – Wikipedia
Written by: සහශ්‍රා දිනසිරි