Мета-аналіз підказав, скільки проб брати: план на 34 975 зразків у 2 018 селах Індії

Що зробили

Команда з ICAR-NIVEDI (Бенгалуру), TANUVAS (Ченнаї) та BRIC-NIB (Хайдарабад) провела систематичний огляд і мета-аналіз за PRISMA, щоб отримати вихідні цифри поширеності для 14 хвороб в Індії:

• зоонози: бруцельоз, туберкульоз, Q-гарячка, scrub typhus, японський енцефаліт, кримсько-конголезька геморагічна гарячка, цистицеркоз, криптоспоридіоз, лістеріоз, сальмонельоз;
• транскордонні: свинячий грип, PRRS, нодулярний дерматит, африканська чума свиней.

Пошук вели в Google Scholar, ResearchGate, Krishikosha, PubMed і ScienceDirect до 2021 року. Використовували модель випадкових ефектів, гетерогенність оцінювали через I².

Ключові цифри

Pooled-поширеність по 14 хворобах лягла в діапазон 4–30% (з 95% довірчими інтервалами у відповідних мета-аналітичних оцінках). Саме ці значення, а не «пальцем у небо», стали основою для розрахунку обсягу вибірки.

Підсумковий план: 34 975 зразків у 2 018 селах по всій Індії.

Як рахували

Схема — дворівневий стратифікований випадковий відбір із 95% рівнем довіри. Одиниця стратифікації — село, для цільових видів тварин у різних штатах.

У розрахунок заклали наперед відомі значення чутливості та специфічності діагностичних тестів для кожної хвороби — тобто план враховує неідеальність лабораторної діагностики, а не працює з припущенням про 100% точність.

Рахували через власний epi-калькулятор, розроблений у межах NADRES v2 (ICAR-NIVEDI). Концептуально спиралися на R та пакет epiR.

Термінологія, яку варто тримати в голові при читанні подібних планів:

• одиниця спостереження — імовірність того, що конкретна одиниця (тварина, туша, телефонне повідомлення) дасть позитивний результат за умови, що поширеність не нижча за проєктну;
• чутливість системи спостереження (SSe) — імовірність, що вся система дасть позитивний результат за тих самих умов;
• проєктна поширеність на рівні кластера — значення, задане для села, гурту чи господарства, на відміну від поширеності на рівні окремої тварини;
• чутливість гурту (HSe) — імовірність, що інфікований гурт дасть хоча б один позитивний результат скринінгу, з поправкою на діагностичну чутливість тесту.

Чому це важливо для практики

До цього дослідження поширеність окремих зоонозів і TAD в Індії описували фрагментовано: різні географії, різні методи діагностики, неузгоджені схеми відбору. Порівнювати такі дані між штатами й зводити в національну програму було неможливо.

Ця робота — перша спроба зібрати багато пріоритетних хвороб в одну платформу з єдиною методикою розрахунку вибірки. Практичний сенс: ресурси на відбір і лабораторну діагностику розподіляються не навмання, а під конкретну проєктну поширеність і конкретну чутливість тесту.

Для ветеринарного лікаря на місцях це означає, що національні програми моніторингу зоонозів можуть отримати реалістичні базові цифри — без них неможливо ні оцінити спалах, ні довести благополуччя території.

Контекст: Індія має найбільше поголів'я худоби у світі й друге за чисельністю населення. У 2021 році Департамент біотехнологій запустив консорціум із 28 центрів, який зв'язує ветеринарний, медичний і природоохоронний сектори — найбільша ініціатива One Health в країні після COVID. Цей план відбору проб — її методична основа.