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Taller de Evaluación sobre Vulnerabilidad y Adaptación SECTOR DE SALUD HUMANA 1A.1 INTRODUCCIÒN Información general de los impactos potenciales en la salud de la Variabilidad y Cambio Climático. Datos de salud para determinar la carga actual de enfermedades originadas por el cambio climático Metodos y herramientas para la evaluacion de V&A en el sector salud. Métodos para determinar la línea de base de la adaptacion en la salud. Información general del impacto potencial del Cambio y Variabilidad Climática en la Salud 1A.3 Temas Camino, senda para que el tiempo afecte a la salud Potential health impacts of climate change.Impacto Potencial de la salud de cambio climatico. Eventos climáticos extremos en el tiempo Temperatura Desbordes Enfermedades transmitidas por vectores Enfermedades relacionadas con la polución del aire. Diarrea El Camino para que el tiempo afecte a la Salud : Ejemplo = Diarrea Causas Distales Temperatura Humedad Precipitación Condiciones de vida (suministros de agua y saeamiento) Fuentes de comida y Prácticas de Higiene Causas Proximas Infecciones peligrosas Supervivencia/ replica De patogenos en el ambiente Ingestión de Agua cotaminada Contaminacion de Fuentes de agua Ingestión de Comida contaminada Contaminación de Fuentes de comida Contacto con personas Infectadas. Porcentaje de Personas en contacto con personas WHO Efectos en la Salud Incidencia de morbilidad atribuida a la diarrea Vulnerabilidad (ej. Edad y nutrición) El Camino desde las fuerzas desencadenantes a los impactos potenciales en la salud. Corvalan et al., 2003 Factores que influyen en la Salud Densidad Poblacional Urbanización Infraestructura para salud pública Desarrollo economico y tecnologico Condiciones ambientales Población en riesgo Pobreza Niños Incremento en la poblacion de residentes ancianos Inmunocomprometidos El cambio Climatico puede ocasionar cambios en variaciones, asi como en los valores medios Temperatura s extremas en el Caribe, 1995·2000 Variabilidad Climatica y Cambios de Impacto en el Caribe FECHA PAÍS EVENTO MUERTE Costo estimado (US$ million, 1998) 1974 Honduras Huracan Fifi 7,000 1,331 1982/3 Bolivia, Ecuador, Peru El Niño 0 5,661 1997/98 Bolivia, Colombia, Ecuador, Peru El Niño 600 7,694 1998 Central America Huracan Mitch 9,214 6,008 1998 Dominican Republic Huracan Georges 235 2,193 Cuba Huracan Georges 6 N/A Venezuela Derrumbe 25,000 N/A 1999 Fuente: ECLAC, América Latina y El Caribe: El Impacto de los Desastres Naturales en el Desarrollo, 1972-1999, LC/MEX/L.402; OFDA, Venezuela- Floods, Fact Sheet #10, 1/12/ 2000. Inundación en Mozambique del 2000 Fuertes lluvias de los Ciclones Connie y Eline en Febrero del 2000 causaron inundaciones de los rios Limpopo, Incomati, Save y Umbeluzi a grandes escalas Degradacion del ambiente y el pobre sistema de matenimiento y protección de los rios contribuyeron a la crisis. 700 personas murieron, 250,000 pesonas desplazadas y 950,000 requirieron asistencia(de los cuales 190,000 eran niños menores de 5 años) 14,800 personas fueron rescatadas por helicopteros. Impactos de las inundaciones en la Salud Muertes y heridas inmediatas Incrementos de la tasa de mortalidad no especificos Enfermedades infecciosas – leptopirosis,hepatitis, diarrea, enfermedades respiratorias, y transmitidas por vectores Exposición a sustancias tóxicas Efectos de efermedades mentales Incremento de demandas en sistemas de salud Philip Wijmans, LWF/ACT Mozambique, March 2000 Proportion of malaria case s and anomalie s in maximum te mpe rture : Ke nya 70 4 60 3 50 2 1 40 0 30 -1 20 Jan 97May SepJan 98May SepJan 99May Sep Temperature anomalies Percent of malaria cases in hospital 5 -2 Time Malaria cases A. Githeko, communication Dr. Githeko,personal personal communication Maximum temp Minimum Temp Cambio Climatico y Malaria en diferentes escenarios(2080) Incremento: Africa oriental, Asia Central, Federación Rusa Disminución: America Central, Amazonas [dentro de los vectores limites actuales.] Change of consecutive months A1 > +2 +2 A2 -2 < -2 B1 B2 Van Lieshout et al. 2004 Neblina de China Enero 10 2003 NASA Efectos de la variación de la temperatura en la incidenia de Diarrea en Lima, Peru Admisiones diarias de Diarrea Temperatura diaria La diarea incrementa un 8% por cada incremento de la temperatura en 1ºC Checkley et al., 2000 Number of Cholera cases in Uganda 1997-2002 Number of cases 50000 40000 El Nino stops El Nino starts 30000 20000 10000 0 1996 1997 1998 1999 2000 Time in years 2001 2002 2003 Recursos McMichael, A.J., D.H. Campbell-Lendrum, C.F. Corvalan, K.L. Ebi, A. Githeko, J.D. Scheraga, and A. Woodward (eds.). 2003. Cambio Climatico y salud Humana: Riesgos y respuestas. Who, GenovaClimate Change and Human Health: Risks and Responses. WHO, Geneva. Resumen de pdf disponible en http://www.who.int/globalchange/publications/cchhsummary/ Kovats, R.D., K.L Ebi, and B. Menne. 2003. Metodos de apreciacion de la vulnerabilidad en salud humana y adaptacion de salud publica para cambio climatico. WHO/Health Canada/UNEP. Pdf disponible en http://www.who.dk/document/E81923.pdf Información de Salud para determinar la carga actual de enfermedades sensibles al clima 1A.19 Preguntas a ser Abordadas Qué enfermedades Sensibles al Clima son importantes en el país o región? Qué factores ademas del clima deberian ser considerados? Cuál es la actual carga de estas enfermeades? Agua, saneamiento, etc Donde esta disponible la información? Pueden los servicios sanitarios satisfacer las demandas actuales? Información de Fuentes de Salud El reporte de la salud Mundial provee información a nivel regional para todas la mayoria de las enfermedades. Base de datos WHO http://www.who.int/whr/en Información anual en anexo estadístico Malnutrition http://www.who.int/nutgrowth/db Agua y saneamiento. http://www.who.int/entity/water_sanitation_health/datab ase/en Ministerio de Salud Vigilancia de enfermedades- reporte anexo Fuentes de Informacion de la SaludOtros UNICEF at http://www.unicef.org CRED-EMDAT provee informaciones en desastres http://www.em-dat.net Mission hospitals. Misiones Hospitalarias Hospitales distritales, gubernamentales Mozambique Poblacion total = 18,863,000 Porcentaje de crecimiento poblacional annual. = 2.4% Expectativa de vida desde nacimiento= 45 years Porcentaje de Mortalidad de menores de 5 años= 158/1,000 WHO, 2005 El 72% de los niños de 1 año son inmunizados con dosis de DTP. 72% of 1-year-olds immunized with 3 doses of DTP 5.8% de la totalidad del producto domestico gastados en salud. 5.8% Comunicación Nacional de Seychelles Métodos y Herramientes para Evaluaciones de V&A en el sector Sanitario. 1A.25 Metodos y Herramientas Evaluaciones cualitativas Métodos para estimar la vulnerabilidad de la salud humana al cambio climatico MARA/ARMA – Condiciones climaticas para la transmision estable de malaria Carga Global WHO de enfermedades comparables con evaluaciones de riesgo Carga ambiental de enfermedades Otros modelos Evaluaciones cualitativas El Dato disponible permite realizar evaluaciones cualitativas de vulnerabilidad. Por ejemplo, dada la actual carga de enfermedades de diarea y cambios proyectados en precipitaciones, la vulnerabilidad va a ser la misma, o se incrementará o disminuirá? Métodos para evluar la Vulnerabiliad de la Salud Humana y Adaptación Pública para el Cambio Climático Kovats et al., 2003 1A.28 Métodos para: Estimar la distribucioón actual y carga de enfermedades sensibles al cambio climático Estimar impactos futuros en la salud que pueden atribuirse al cambio climático Identificar las opciones actuales y futuras de adaptación para reducir la carga de enfermedades. Kovats et al., 2003 Potencial Futuro Estimado para los Impactos en la Salud Requiere la utilización de escenarios climaticos Pueden utilizarse enfoques de arriba abajo y de abajo para arriba Los modelos pueden ser modelos espaciales complejos o una relación simple de exposiciónrespuesta Debe incluir proyecciones de como otros factores relevantes pueden cambiar. La incertidumbre debe ser abordada de manera explícita. Kovats et al., 2003 Caso de Estudio: Riesgo de Enfermedades de Vector-Borne en Portugal Cuatro escenarios cualitativos desarrollados de cambio en clima y población en vectores. No esta presente el vector Distribución focal del vector Distribución amplia del vector Change from focal to potentially regional distribution Cambios desde el focal hasta la distribucion potencial regional. Juzgamiento experto determina la probalidad de riesgo para cada escenario para 5 enfermedades transmitidas por vectores. Kovats et al., 2003 Fuentes de Incertidumbres Dato Modelos Datos perdidos,o con errores en el dato Incertidumbre con respecto a la prediccibilidad del sistema. Incertidumbre debida a la simplificación de las relaciones. Otros Datos temporales espaciales inapropiados Hipótesis inapropiadas Incertidumbre acerca de la habilidad predictiva de los escenarios Kovats et al., 2003 Estimando los impactos de la salud Mundial de Cambio Climatico Cuál sera el potencial total en el impacto sanitario causado por el cambio climatico(2000 a 2030)? Cuanto podría ser evitado reduciendo el factor riesgo (ej: estabilizando las emisiones de gas del efecto invernadero(GHG)? Campbell-Lendrum et al., 2003 (pdf available) Evaluaciones de Riesgo Comparativo Escenario de emisiones de gas invernadero Time 2020s Modelado del Clima Global 2050s Genera series de mapas de predicciones futuras de clima 2080s Modelo de Impacto Sanitario Estima el cambio en relación de riesgos de enfermedades específicas Campbell-Lendrum et al., 2003 2020s 2050s 2080s Criterio para la seleccion de los resultados sanitarios Suceptible a la variación climatica Importante carga sanitaria global Modelo Cuantitativo disponible en escala global Mala nutricion(prevaleciente) Diarrea(incidente) Enfermedades transmitidas por vectores –dengue y malaria falciparun Inundaciones en tierra y costas(mortalidad) Calor y frío relacionados con la mortalidad CVD Campbell-Lendrum et al., 2003 Proyecciones alternativas futuras de las Emisiones de GHG Tendencias actuales de emisiones de GHG sin mitigarse Estabilización a 750 ppm deCO2 equivalente Estabilización a 550 ppm deCO2 equivalente Niveles de GHG en 1961-1990 con clima asociado Campbell-Lendrum et al., 2003 Fuente: UK Hadley Centre models 8 Relative Risk of Deaths and Injuries in Inland Floods in 2030, by Region 7 s550 s750 UE 5 4 3 2 1 Wpr B Wpr A Sear D Sear B Eur C Eur B Eur A Emr D Emr B Amr D Amr B Amr A Afr E 0 Afr D Relative Risk 6 Relative Risk of Diarrheoa in 2030, by Region 1.1 Climate s550 scenarios, ass750 function of GHG UE emissions 1.08 1.04 1.02 1 0.98 0.96 Wpr B Wpr A Sear D Sear B Eur C Eur B Eur A Emr D Emr B Amr D Amr B Amr A Afr E 0.94 Afr D Relative Risk 1.06 Muerte estimada y DALY atribuido a Cambio Climatico 2000 Floods 2020 Malaria Diarrhea Malnutrition 120 100 80 60 40 20 Muertes(miles) Campbell-Lendrum et al., 2003 0 2 4 6 8 DALYs (millones) 10 Conclusiones El Cambio Climático ya puede estar causando una carga singnificante en los países en vías de desarrollo. El Cambio climático sin mitigar es probable que cause impactos significantes en la Salud pública a partir del 2030 Los mayores impactos son causados por la aparición de diarrea, mala nutrición y enfermedades transmitidas por vectores Entre las incertidumbres se incluyen: Incertidumbres en las Proyecciones Efectividad de las intervenciones Cambios en los factores no climáticos . Campbell-Lendrum et al., 2003 Carga Ambiental de las Enfermedades A. Prüss-Üstün, C. Mathers, C. Corvalan, and A. Woodward. : Assessing the Environmental Burden of Disease at National and Local Levels [pdf disponible en http://www.who.int/peh/burden/burdenindex.h tml El documento sobre Cambio Climático sera publicado pronto. El sitio [http://www.mara.org.za]. Contiene datos de frecuencia y población,y mapas a nivel regional y de pais Clima y Transmisión estable de la Malaria Condiciones favorables del clima es un determinante primario de si las condiciones en una locación en particular son favorables para la transmisión de la Malaria. Un cambio en la temperatura podria hacer que se alargue o acorte la estación en la que los mosquitos o parasitos pueden sobrevivir. Cambios en la precipitacion o en la temperatura podrian resultar en condiciones durante la estacion de transmision que son favorables o desfavorables para incrementar las poblaciones de parásitos y vectores. Clima y Transmision estable de Malaria (continuacion) Cambios en la precipitacion o en la temperatura podria hacer que altitudes y ecosistemas hostiles se vuelvan habitats favorables para la transmisión.Las alturas que fueron demasiada frías o margenes desiertos que fueron previamente muy secos para la el desarrollo de poblaciones de mosquitos, pueden verse modificados por pequeños cambios en la temperatura y / o precipitación. Modelo MARA/ARMA Modelo biológico que define una serie de reglas de decisión basadas en la disminución de las temperaturas medias y mínimas para el desarrollo del parasito Plasmodium falciparum y el vector Anopheles, y en la limitación de la precipitacion sobre la capacidad de procrear y sobrevivir del mosquito. $5 CD-ROM para los países en vias de desarrollo o puede ser bajado del sitio en internet: www.mara.org.za Mean Temperature (°C) 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18 .1 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00 16 Proportion of M osquitoes Surviving One Day Relacion entre la Temperatura y la Supervivencia diaria del Anopheles. Relación entre la Temperatura y el Tiempo requerido para el desarrollo del Parasito. 120 100 Days 80 60 40 20 0 17 19 21 23 25 27 29 31 Mean Temperature (°C ) 33 35 37 39 Mean Temperature (°C) 39 37 35 33 31 29 27 25 23 21 19 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 17 Proportion Surviving Proporción de vectores que sobreviven y el tiempo requerido para que el parásito se desarrolle. Duración de la época de Malaria en Mozambique Malaria Endemica Prevaleciente Mozambique –Malaria Endémica Prevaleciente por edades. Condiciones climáticas para la transmision estable de Malaria en Zimbawe bajo diferentes escenarios de Cambio Climatico. Ebi et al., In press Objetivo: observar el rango de respuestas de las condiciones climáticas para la transmision estable de la malaria falciparum bajo diferentes escenarios de cambio climatico en Zimbawe. 1A.58 Malaria en Zimbabwe Casos por mes Fuente: Programa de Investigacion de Sud Africa Ebi et al., In press Patrones de transmision estable siguiendo un patron de precipitacion y elevacion (el cual influye en la temperatura) 9,500 muertes y 6.4 millones de casos entre 1989 y 1996 Recientes apariciones en altitudes elevadas Metodos Línea de base climatológica determinada COSMIC fue utilizado para generar escenarios específicos de cambio climático en Zimbawe, los cambios fueron adheridos a la línea de base climatológica. La información generada por COSMIC fue utilizada como insumo para el modelo MARA/ARMA (Mapeo de riesgo de Malaria en Africa) modelo de disponibilidad climatica para la transmision estable del Plasmodin falciparum malaria. Ebi et al., In press Datos de entrada Datos de Clima Información final de COSMIC Ebi et al., In press Media 60 años de climatologia en Zimbawe en unas cuadrículas de 0.05° lat/long cuadricula (1920-1980) Temperatura minima y maxima mensual y precipitacion total. Temperatura media mensual proyectada y precipitacion para (1990-2100) Clima en Zimbabwe Verano austral Lluvioso y cálido de octubre-abril Seco y frio Mayo-Septiembre Rango heterógeneo de temperaturas dictada por la variación en altitud. Fuerte variabilidad en precipitacion inter anual y por década. Decrecimiento en precipitación en los últimos 100 años (cerca de 1% por decada) Cambios en las temperaturas 1933-1993 Ebi et al., In press Incremento en las temperaturas máximas +0.6°C. Disminución de las temperaturas mínimas -0.2 °C GCMs Canadian Centre for Climate Research (CCC). United Kingdom Meteorological Office (UKMO). Goddard Institute for Space Studies (GISS) Henderson-Sellers model using the CCM1 at NCAR (HEND). Ebi et al., In press Escenarios Sensibilidad Climática High = 4.5°C Alto = 4.5°C Low = 1.4°C Bajo = 1.4°C Dioxido de Carbono Equivalente (DCE) es análogo a los escenarios de estabilización de 350 ppmv y 750 ppmv del IPCC. Ebi et al., In press Presunciones Ningun cambio en el orden mensual de las temperaturas mínimas y máximas. Cuerpos de agua permanentes no hacen frente a los requerimientos de agua por precipitación. El clima no cambio entre la línea de base de (1920-1980) y 1990. Ebi et al., In press Valor Lógico Difuso Límites lógicos difusos establecidos por la temperatura mínima, media y la precipitacion. 0 = No apto 1 =Propicio para malaria endémica estacional Ebi et al., In press Asignación del Valor Lógico d Lifuso para las Variables Climáticas. Fuzzy Logic Value for Mean Temperature 1.2 Fuzzy Value 1 0.8 0.6 0.4 0.2 39.5 37.5 35.5 33.5 31.5 29.5 27.5 25.5 23.5 21.5 19.5 17.5 0 Mean Temperature (°C) Fuzzy Logic Value for Minimum Temperature 1.2 1.2 1 1 Precipitation (mm) Minimum Temperature (°C) 6.5 6.3 6.1 5.9 5.7 5.5 5.3 5.1 4.9 4.7 4.5 4.3 84 80 76 72 68 64 60 56 52 48 44 40 36 32 28 24 20 16 0 8 0 12 0.2 4 0.2 4.1 0.4 3.9 0.4 0.6 3.7 0.6 0.8 3.5 Fuzzy Value 0.8 0 Fuzzy Value Fuzzy Logic Value for Precipitation Criterio propicio para el clima Valores difusos asignados para cada cuadricula Para cada mes, se determina el menor valor difuso para la precipitación y la temperatura media. Valor Difuso determinado para 5 meses móviles Comparar esto con el valor difuso mínimo para el menor valor mensual promedio de la temperatura minima diaria. Asignar el mínimo valor difuso. Ebi et al., In press UKMO S750 ECD escenario de estabilizacion de con 4.5°C de sensibilidad climática Producto del modelo . Precipitacion Estacion lluviosa (ONDJFMA) tuvo un incremento en la precipitacion de un 8.5% desde 1990 hasta 2100. Temperatura La temperatura media anual se incrementa en 3.5°C desde1990 hasta 2100,con la temperatura de octubre incrementandose mas que la de Julio. Ebi et al., In press Baseline Ebi et al., In press 2025 Ebi et al., In press 2050 Ebi et al., In press 2075 Ebi et al., In press 2100 Ebi et al., In press Conclusiones Cambios de temperatura y precipitacion podria alterar la distribucion geografica de la transmision estable de malaria en Zimbawe, asumiendo que no habrá ninguna intervención humana que dificulte la transmisión de la malaria. Entre todos los escenarios, las altas tierras se vuelven más aptas para la transmisión The lowveld y las areas actualmente limitadas por la precipitacion muestra varios grados de variacion. Los resultados ilustran la importancia del uso de varios escenarios climaticos. Ebi et al., In press Otros modelos MIASMA Modelo Global de Malaria CiMSiM y DENSim para el dengue Weather and habitat-driven entomological simulation model that links with a simulation model of human population dynamics to project disease outbreaks. Tiempo y el manejo del habito entomologico, modelo de simulacion que unen con un modelo de simulacion de poblacion humanas dinamicas para proyectar un estallido de enfermedades. http://daac.gsfc.nasa.gov/IDP/models/index.html Comunicacion Nacional de Sudan Utilizando un manual de Exel, la malaria modelada basada en relaciones decriptos en MIASMA Cambios mensuales calculados en transmision potenciasl para la Region Kordoban para los años 2030-2060, relacionadas al periodo 19611990 utilizando el escenario IPCC, IS92A, resultados de simulacion del HADCM2, GFDL, y BMRC, y MAGICC/SCENGEN. Incremento Proyectado en la Transmision Potencial de Malaria en 2030- Sudan Incremento Proyectado en la Transmision Potencial de Malaria en 2060-Sudan Proyecciones de Malaria- Sudan La malaria en la Region de Kordofan podria incrementar importantemente durante los meses de invierno en la ausencia de medidas de adaptacion efectivas. La transmision potencial durante estos meses es de 75% mas que sin cambio climatico. Sobre HADCM2, la transmicion potencial en 2060 is el doble que la linea de base. La transmision potencial esta proyectada para que decresca durante Mayo y Agosto debido al incremento de la temperatura. Metodos para Determinar la Adaptacion de la Linea de Base Sanitaria 1A.81 Preguntas para la designacion de Polizas de Adaptacion y medidas. Adaptacion a que? Es necesaria la intervanción adiconal? Cuales son las proyecciones futuras para el estallido? Quién es vulnerable? En escala relevante para la adaptacion Quién adapta? Como ocurre la adaptacion? Cuando deberia ser implementadas las intervenciones? Cuan buena o probable es la adaptacion? Opciones de Adaptacion Actuales y Futuras Que se esta haciendo ahora para reducir la carga de enfermedades? Cuan efectivas son estas medidas de poliza? Que medidas deberia ser implementadas para incrementar los limites de posibles futuras intervenciones? Cuando y donde deberian ser implementadas las polizas nuevas? Kovats et al., 2003 Identificar debilidades y fuerzas, asi como amenazas y oportunidades para la implementacion Adaptacion de Salud Publica para Cambio Climatico Riesgos existentes Modifying existing prevention strategies. Modificando estrategias de prevencion existentes Reinstitute effective prevention programs that have been neglected or abandoned. Reinstitute programas de prevencion efectiva que han sido negados o abandonados Apply win/win or no-regrets strategies. Aplicar ganancia/ganancia o estrategias sin resentimiento Nuevos riesgos Opciones de Adaptacion para reducir los Impactos en la Salud de Cambio Climatico Efecto Sanitario Legislativo Tecnico Construyendo Manuales Casas, edificios publicos, aire acondicionado Sistemas de aviso temprano Planeamiento legal, incentivos para construcciones Urban planning, storm shelters Urbanistas, refugios Sistemas de aviso temprano Estres Termal Eventos de Temperaturas extremas Enfermedades Vectorborne Water-borne diseases McMichael et al. 2001 Enfermedades waterborne Watershed protection laws, water quality regulation Proteccion de Consejero Educacional Educational-dvisory Cultural & Comportamiento Ropa, siesta Use of storm shelters Uso de refugios Vector control, vaccination, impregnated bednets, sustainable surveillance, prevention & control programmes. Control de vector, vacunacion, impregnated bednets, surveillance sostenible, programas de prevencion y contriol Health education Educacion Sanitaria Water storage practices Practicas de almacenamiento de agua Screening for pathogens, improved water treatment & sanitation Boil water alerts Washing hands and other behavior, use of pit latrines Tamizar el Limite Teoretico de opciones de respuesta,Malaria Theoretical Range of Choice Technically feasible? Effective? Environmentally acceptable? Financially Feasible? Socially and Legally Acceptable? Closed/Open (Practical Range of Choice) Improved public health infrastructure Yes Low Yes Sometimes Yes Open Forecasting & early warning systems Yes Medium Yes Often Yes Open Public information & education Yes Low Yes Yes Yes Open Control of vector breeding sites Yes Yes Spraying - no Yes Sometimes Open Impregnated bed nets Yes Yes Yes Yes Yes Open Prophylaxis Yes Yes Yes Only for the few Yes Closed for many Vaccination No Ebi and Burton, submitted Closed Analisis del Limite Practico de respuesta de opciones- Malaria Theoretical Range of Choice Technically viable? Financial Human skills & capability? institutional capacity? Compatible with current policies? Target of opportunity? Improved public health infrastructure Yes Low Low Yes Yes Forecasting & early warning systems Yes Yes Yes Yes Yes Public information & education Yes Yes Sometimes Yes Yes Control of vector breeding sites Yes Sometimes Sometimes Yes Yes Impregnated bed nets Yes Sometimes Yes Yes Yes Prophylaxis Yes Sometimes Yes Yes Yes Ebi and Burton, submitted