home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Resource Library: Multimedia / Resource Library: Multimedia.iso / hypertxt / msdos / zoomschi / schisto.stk < prev    next >
Text File  |  1992-10-04  |  250KB  |  5,716 lines

  1. @language[English]
  2. @Summary[Schistosomiasis Teaching Programme] 
  3. @Chapter[Introduction]
  4. @Slide[WORMPAIR-PCX-]
  5.  
  6. @Window[This chapter will give you some basic information 
  7. regarding schistosomiasis, its epidemiology and its
  8. life-cycle.                                         ]
  9.  
  10. @Slide[Intro1-Text-]
  11. @Yellow[1. INTRODUCTION]
  12.  
  13. Schistosomiasis is currently endemic in 76 countries around the world.
  14. It is estimated that more than 200 million persons residing in urban,
  15. rural and agricultural areas are infected among 600 million persons
  16. who are exposed to infection.
  17.  
  18. These 600 million people are exposed to infection because of poverty,
  19. ignorance, poor housing, inadequate domestic water supply, substandard 
  20. hygienic practices, and the availability of few, if any, sanitary facilities.
  21.  
  22. @Slide[Intro2-Text-Treatment-Snails-Environment-Health Education-Safe water-+-
  23. Sanitation-]
  24.  
  25.  
  26.  
  27.  
  28.  ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
  29.  ║         @Yellow[Transmission of schistosomiasis can be stopped by:]            ║
  30.  ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
  31.  
  32. @Delay[500]            1)    Treatment of infected persons
  33. @Delay[500]            2)    Elimination of snails
  34. @Delay[500]            3)    Environmental management
  35. @Delay[500]            4)    Health education/change in behaviour
  36. @Delay[500]            5)    Provision of safe water supply/sanitation
  37.  
  38. @Slide[Intro3-Text-Parasitology-Transimission-Data analysis-]
  39.  
  40.  
  41.  
  42.  
  43.  ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
  44.  ║@Yellow[ This computer programme has been designed to accomplish the following] ║
  45.  ║@Yellow[ objectives:]                                                           ║
  46.  ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
  47.  
  48. @Delay[500]      1)    Introduce you to the parasitology of @LightCyan[Schistosoma],
  49.  
  50. @Delay[500]      2)    Help you understand the role of people in the
  51.             transmission of schistosomiasis, and
  52.  
  53. @Delay[500]      3)    Prepare you to meaningfully analyze the data from
  54.             schistosomiasis control programmes.
  55.  
  56. @Slide[Intro4-Text-S. japonicum-S. mansoni-S. haematobium-S. intercalatum-]
  57. @Yellow[2.  Current epidemiological situation]
  58.  
  59. Different species of @lightcyan[Schistosoma] are endemic in different places around
  60. the world.  In some areas of the world, only one type of schistosomiasis
  61. is present.  In other places, two or more types of schistosomiasis may
  62. be present.
  63.  
  64. The distribution of schistosomiasis is neither uniform nor contiguous as
  65. can be seen in the following maps.  However, one of the limiting factors
  66. in its distribution is the presence of fresh water.
  67.  
  68. The geographical distribution is wide - ranging from China; the Philippines 
  69. and Indonesia,  @lightcyan[Schistosoma japonicum], through the Arabian Peninsula and 
  70. nearby states, the Sudan and the Nile valley and delta, numerous countries 
  71. of the north African littoral and the whole of sub-Saharan Africa,
  72. @lightcyan[S. mansoni] and @lightcyan[S. haematobium], to the New World - Brazil; Suriname; 
  73. Venezuela and certain Caribbean islands, @lightcyan[S. mansoni]. As agricultural, 
  74. hydroelectric and other water resources development projects expand in the 
  75. endemic countries, transmission of schistosomiasis is spreading and the 
  76. degree of transmission is intensified. 
  77.  
  78. @Slide[Intro5-Text-S. haematobium-S. intercalatum-Urinary schistosomiasis-+-
  79. Rectal schistosomiasis-]
  80.  
  81.  
  82. @lightcyan[Schistosoma haematobium], the cause of urinary schistosomiasis, is endemic
  83. in 55 countries of the Eastern Mediterranean and African regions.
  84.  
  85. @lightcyan[Schistosoma intercalatum], the cause of rectal schistosomiasis, is increa-
  86. singly recognized in Central Africa.  It is now endemic in Cameroon,
  87. Central African Republic, Chad, Congo, Equatorial Guinea, Gabon,
  88. Sao Tome and Principe, and Zaire.
  89.  
  90. @Slide[Quiz1-quiz-76-]
  91.  
  92.  
  93. How many countries in the world are endemic with schistosomiasis? ___
  94.  
  95.  
  96.  
  97.  
  98. @Slide[Mapsh-PCX-S. haematobium-S. japonicum-S. mansoni-]
  99.  
  100. @Slide[Intro6-Text-S. mansoni-S. japonicum-]
  101.  
  102.  
  103. @lightcyan[Schistosoma mansoni], the cause of intestinal schistosomiasis, is endemic
  104. in 52 countries of the Region of the @lightgreen[Americas], @lightgreen[Africa] and the @lightgreen[Eastern]
  105. @lightgreen[Mediterranean Regions].
  106.  
  107. @lightcyan[Schistosoma japonicum], which also causes intestinal schistosomiasis,
  108. is endemic in countries of the @lightgreen[Western Pacific Region].
  109.  
  110. In six countries, all three species of @lightcyan[Schistosoma] are endemic.
  111.  
  112. Both @lightcyan[S. mansoni] and @lightcyan[S. haematobium] are endemic in 41 countries of @lightgreen[Africa]
  113. or the @lightgreen[Eastern Mediterranean Region].
  114.  
  115. @Slide[mapsm-PCX-S. mansoni-S. intercalatum-]
  116.  
  117. @Slide[sickboy-PCX-Control programme-Liver-Spleen-Esophageal varices-Treatment-]
  118.  
  119. @window[The objective of schistosomiasis control programme is to reduce
  120. the severe disease caused by various types of schistosomiasis.  
  121. As seen in this picture, this young boy has severe disease of 
  122. the liver and spleen due to schistosome mansoni.  This form of 
  123. the disease is called hepatosplenic schistosomiasis and is 
  124. associated with bleeding from esophageal varices.  Even at this 
  125. stage, treatment can be beneficial.]
  126.  
  127. @Slide[Intro7-Text-Intestine-Bladder-Rectum-Life cycle -Venous vessel-Parasitology-]
  128. @Yellow[3.  LIFE-CYCLE OF SCHISTOSOMA]
  129.  
  130. The life-cycle of Schistosoma has two phases.  The sexual phase involves
  131. adult male and female worms which develop in the venous blood vessels of
  132. the intestine (@lightcyan[S. mansoni] and @lightcyan[S. japonicum]), the bladder (S. haematobium),
  133. or the rectum (@lightcyan[S. intercalatum]).  The eggs are passed from the human body
  134. through urine or faeces.
  135.  
  136. @lightcyan[S. mansoni], @lightcyan[S. haematobium] and @lightcyan[S. intercalatum] all develop in aquatic
  137. snails, snails that live entirely in the water.  @lightcyan[S. japonicum] develops
  138. in amphibious snails, snails that can live on land as well as in the water.
  139.  
  140. When excreted eggs come in contact with water, miracidia hatch out of the
  141. egg.  Miracidia are ciliated (covered with fine hair) organisms.  The 
  142. movement of the cilia propels the miracidium.  In order to develop further
  143. it must come into contact with the proper fresh water snail within a
  144. maximum of 72 hours after hatching.
  145.  
  146. @Slide[miracid-PCX-Parasitology-]
  147.  
  148. @Window[This is a picture of a miracidium.
  149. The color was added to enhance the
  150. picture and is not true in the real
  151. organism.  Notice the cilia around 
  152. the body of the miricidium.]
  153.  
  154. @Slide[Intro8-Text-Miracidium -Cercariae -Mammalian host-Sexual phase-Adult worm -+-
  155. Snail -Parasitology-Cercariae-]
  156.  
  157. Inside of the snail, the miracidium is transformed sequentially into a
  158. sporocyst, daughter sporocysts and then cercariae.  One miracidium
  159. developes into thousands of cercariae.
  160.  
  161. Cercaria will emerge from the snail host after 4-7 weeks.  Cercaria are
  162. microscopic organisms with a tail used for swimming.  Cercaria must come 
  163. in contact with a suitable mammalian host within 48 hours or they will die.
  164. If a suitable mammalian host is found, cercaria will penetrate the skin of 
  165. the host and begin the sexual phase of the life cycle.
  166.  
  167. Each cercariae after entering the host's body, develops into a single 
  168. adult worm, either male or female.  All cercariae from the same sporocysts
  169. develops into adults of same sex.
  170.  
  171. @lightgreen[The time required for the worms to mature, to mate and to start to lay eggs]
  172. @lightgreen[is between 30 and 45 days.]
  173.  
  174.  
  175. @Slide[cercaria-PCX-Parasitology-]
  176.  
  177. @Window[This is a piture of a cercaria.
  178. There are two parts, the head and the
  179. tail.  The tail is used to propel the
  180. organism through water.]
  181.  
  182.  
  183. @Slide[Intro9-Text-]
  184.  
  185. This training course will introduce you to the parasites which cause 
  186. different form of human schistosomiasis and will assist you in understanding
  187. the role of people in all aspects of schistosomiasis.
  188.  
  189.  
  190.  
  191. @SUBSLIDE[NothingMsg-Text-]
  192.  
  193.  
  194.  
  195.  
  196.  
  197. ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
  198. ║            This key word/index choice has not yet been entered.           ║
  199. ║   Please make another selection after going back using the @yellow[F2] or @yellow[F4] key.  ║
  200. ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
  201.  
  202.  
  203. @chapter[Epidemiology]
  204. @Slide[EpiIntro-PCX-]
  205.  
  206. @window[This chapter will describe and explain basic epidemiological
  207. concepts and terminology.  At the end of this chapter you will
  208. know the meanings of various terminology, ask meaningful questions
  209. to answer problems in control and be able to calculate basic 
  210. epidemiological data.]
  211.  
  212. @Slide[EpiIntro1-Text-]
  213. @Yellow[1.  Introduction]
  214.  
  215. Although there are many principles which are important in analysis of 
  216. epidemiological data, one of the most important is to develop a hypothesis
  217. statement for each analysis.  This statement will then guide you in
  218. performing proper analysis.
  219.  
  220. For example, even the census data should be viewed with a hypothesis:
  221. @LightCyan[The proportion of the population greater than 20 years of age is]
  222. @LightCyan[smaller than that of the population less than 20 years of age.]
  223.  
  224. The basis for this hypothesis statement is that in most developing countries
  225. the high birth rate results in the majority of the population being less
  226. than 20 years of age.  If the data shows otherwise, then other hypothesis 
  227. can be explored.
  228.  
  229. Routine completion of census tables or age-sex distribution should be
  230. avoided.  Think about the questions you want to answer before entering the
  231. data.
  232.  
  233. @Slide[Epi2-TEXT-Control programme-Rates-Census-Survey-]
  234. @Yellow[2.  Population]
  235.                                                        
  236. In order to carry out any control programme, you must have an understanding
  237. of the people you are trying to reach.  The single most basic and important
  238. information you need is the size of the population.
  239.  
  240. You need this information to carry out the surveys, and to calculate various
  241. rates important for successfully carrying out the control programme.
  242.  
  243. Within a defined geographical area, the size of the resident population 
  244. can be determined accurately by a house to house census. In many countries
  245. the census data is very accurate and can be used in control programmes or 
  246. for epidemiological surveys.
  247.  
  248. @Slide[Epi3-Text-School-Survey-Census-]
  249.  
  250. If recent census data is available, then you can use this information for
  251. the size of the population rather than conducting a separate survey.
  252.  
  253. The size of the population will be used in the calculation of epidemio-
  254. logical data.  Most often, the population figures will be used as the 
  255. denominator when calculating rates.
  256.  
  257. If the control programme is directed to a school, then every student 
  258. attending that school must be recorded.
  259.  
  260. If a recent census of community is available, then you can use this 
  261. information for the size of population rather than conducting a separate 
  262. census survey.
  263.  
  264. @Slide[Censform-PCX-]
  265.  
  266. @Window[The design of the census recording form requires that 
  267. you decide what information will be needed in the control 
  268. programme or epidemiological study.]
  269.  
  270. @Window[A census recording was developed for use by the 
  271. schistosomiasis research and control service of 
  272. the Ministry of Health of the Philippines.]
  273.  
  274. @Window[All data is recorded as numeric codes.
  275.  
  276. The codes appearing before the name on the
  277. card permits a unique identification number
  278. for each person in the house and allows for
  279. new persons to be added later.]
  280.  
  281. @Slide[Epi4-Text-]
  282. @yellow[3.  Rates]
  283.  
  284. A @lightgreen[rate] is a ratio of two numbers.  In other words, a rate is a fraction, 
  285. or a proportion.  In epidemiology, one is interested in the fraction of a 
  286. proportion of people who are infected, cured, treated, etc.  In order to 
  287. calculate these numbers, you need to have a numerator and a denominator.
  288.  
  289. For example, let us look at the data from a survey of 1981 in Zanzibar.  
  290. There were 3450 people registered in the house to house census, but only 
  291. 2668 were examined.  The rate of coverage would be:
  292.  
  293. @delay[500]                 2668  -  Total number of people examined
  294. @delay[500]              ÷  3450  -  Total number of people
  295. @delay[500]                 ----
  296.                  .77  -  Fraction of people examined
  297. @Delay[500]                x 100 [%] To calculate the percentage
  298. @delay[500]                 ----
  299.                   77 %   Coverage rate
  300.  
  301. @window[The data is from 1982 survey.  Reference WHO document
  302. WHO/SCHISTO/85.81 Rev. 1.  "Statistical Methods Applicable
  303. to Schistosomiasis Control Programme".]
  304.  
  305. @Slide[Epi5-Text-]
  306. @Yellow[4.  Prevalence]
  307.  
  308. The term @lightgreen[prevalence] usually refers to the proportion of the population
  309. infected with schistosomiasis, i.e. the proportion of individuals with 
  310. schistosome eggs in their urine or faeces.
  311.  
  312. For example, let us go back to the data from Zanzibar.  In 1981, out of 
  313. 2668 persons examined, 1317 persons were found to be infected with 
  314. S. haematobium.  The prevalence would be:
  315.  
  316. @delay[500]                    1317    -  Number infected
  317. @delay[500]                  ÷ 2668    -  Number examined
  318. @delay[500]                    ----
  319.                     .49    -  Fraction of people infected
  320. @Delay[500]                   x 100 [%]   To calculate the percentage
  321. @delay[500]                    ----
  322.                      49 %  -  Prevalence of S. haematobium in 
  323.                               this population
  324. @delay[500]
  325. @Slide[Epi6-Text-Treatment-Coverage-Prevalence-Rates-Rates/Specific-]
  326. @yellow[4.1   Sex-specific prevalence rates]
  327.  
  328. The two terms used previously, @lightgreen[coverage] and @lightgreen[prevalence], can be used to 
  329. describe a group of people.  However, in a control programme, you are usually
  330. interested in a more detailed picture of what is going on.  Therefore, in 
  331. order to understand how the disease and the treatment is affecting the 
  332. population, you may want to look at the rates based on sex. 
  333.  
  334. @Slide[Epi7-Text-]
  335.  
  336. The following calculation is based on the data from Zanzibar. The population
  337. is divided into two groups, males and females, and rates are calculated for
  338. each group separately.
  339.  
  340.                             2668 Total Examined
  341.  
  342.  
  343. @lightcyan[            Male                                 Female]
  344.  
  345. @delay[500]   719  - No. of infected males           598 - No. of infected females
  346. @delay[500]÷ 1343  - Total no. of males examined  ÷ 1325 - Total no. of females examined
  347. @delay[500] -----                                  -----
  348.   .54   - Fraction infected              .45  - Fraction infected 
  349. @delay[500]x 100%  - To get percentage            x 100% - To get percentage  
  350. @delay[500] -----                                  -----
  351.    54%  - Prevalence in male              45% - Prevalence in female  
  352.  
  353. @Slide[Epi8-Text-Age specific rates-]
  354.  
  355. As you can see from the calculation on the previous screen, the rates for 
  356. male and female are very different.  By dividing the population into 
  357. different groups based on some characteristic, one can get a better 
  358. understanding of how the disease is affecting the different sub-groups
  359. within the population.  
  360.  
  361. In epidemiology, such grouping is called @lightgreen[stratification].  You can stratify
  362. by sex, as you have just seen, by age, as you will soon see, or by any other 
  363. characteristics that may represent different sub-groups within the population.
  364.  
  365. However, one has to be careful since stratification may hide some important 
  366. information. 
  367.  
  368. @Slide[Epi9-Text-]
  369.  
  370.  
  371.  
  372.                 P    100 │
  373.                 r        │
  374.                 v        │
  375.                 a        │ @LightCyan[  54%]
  376.                 l        │@LightCyan[ ▄▄▄▄▄▄▄] @LightMagenta[     45%]     @LightGreen[   49%  ]
  377.                 e     50 │@LightCyan[ ███████]              @LightGreen[ ▄▄▄▄▄▄▄]
  378.                 n        │@LightCyan[ ███████] @LightMagenta[   ███████]   @LightGreen[ ███████]
  379.                 c        │@LightCyan[ ███████] @LightMagenta[   ███████]   @LightGreen[ ███████]
  380.                 e        │@LightCyan[ ███████] @LightMagenta[   ███████]   @LightGreen[ ███████]
  381.                (%)       │@LightCyan[ ███████] @LightMagenta[   ███████]   @LightGreen[ ███████]
  382.                        0 └────────────────────────────────
  383.                           @LightCyan[   Male ] @LightMagenta[    Female]   @LightGreen[ Overall]
  384.  
  385.  
  386.        Sex specific prevalence rates.  From 1982 survey, Zanzibar.  
  387.        Reference WHO document WHO/SCHISTO/85.81 Rev. 1.  "Statistical 
  388.        Methods Applicable to Schistosomiasis Control Programme".
  389. @Window[One way of describing this difference is by presenting 
  390. the data graphically.  As people say, sometimes a
  391. picture is worth a thousand words.  This is especially
  392. true for public presentations and teaching. ]
  393. @Window[This is a graph of sex-specific prevalence rates.
  394. The three bars represent prevalence rates for 
  395. male, female and overall.]
  396. @Window[As you can see, the overall prevalence rate is very different
  397. than the sex-specific prevalence rates.  And also, the male 
  398. prevalence rate is higher than the female prevalence rate.  This 
  399. tells us that in this population the males are more likely to be 
  400. infected than the females.]
  401. @Window[If you were to state that the prevalence rate for this population 
  402. was 49%, although you would be correct, you would miss the fact that 
  403. males have over 10% greater chance of being infected than the females.]
  404. @Window[Therefore, it is very important to stratify the data by sex.]
  405.  
  406. @Slide[Epi10-Text-Rates/Specific-]
  407. @yellow[5.  Age specific rates]
  408.  
  409. Let's take prevalence rates a step further.  You know why it is important 
  410. to calculate sex-specific prevalence rates.  In addition, with most 
  411. diseases, the age of the person can often determine whether they are 
  412. infected or not.  The next step, therefore, would be to look at the 
  413. different age groups and calculate age-specific prevalence rates.
  414.  
  415. In the 1981 survey, 1343 males and 1325 females were examined.  The 
  416. examination had revealed that 719 (54% of 1343) males and 598 (36% of 1325)
  417. females were infected with S. haematobium.
  418.  
  419. Based on one's knowledge of water contact patterns, it is useful to 
  420. determine if children have higher rate of infection than the adults.  
  421.  
  422. We need to calculate the age-specific rates to confirm our hypothesis.
  423.  
  424. @Slide[Epi11-Text-]
  425.  
  426. @yellow[                     Zanzibar, 1982 : Male population]
  427.  
  428. ┌──────┬──────┬──────┬─────┬────────────────────────────────────┬───────────┐
  429. │ Age  │ No of│ No.  │ No. │   No of eggs per 10 ml. of urine   │ Preval (%)│
  430. │      │ Pers │ Exam │ Pos │ 0  │1-9│10-19│20-29│30-39│40-49│50+│ 50+ │Total│
  431. ├──────┼──────┼──────┼─────┼────┼───┼─────┼─────┼─────┼─────┼───┼─────┼─────┤
  432. │ 0-4  │  229 │  185 │  39 │146 │ 26│   1 │   1 │   2 │  2  │  7│  3.8│ 21. │
  433. │ 5-9  │  444 │  316 │ 206 │110 │ 45│  15 │  13 │  11 │  5  │117│ 37.0│ 65. │
  434. │10-14 │  351 │  295 │ 219 │ 76 │ 59│  18 │  13 │  10 │  6  │113│ 38.3│ 74. │
  435. │15-24 │  252 │  185 │  95 │ 90 │ 40│   6 │   8 │   5 │  2  │ 34│ 18.4│ 51. │
  436. │25-44 │  280 │  190 │  82 │108 │ 50│   7 │   4 │   4 │  1  │ 16│  8.4│ 43. │
  437. │ 45+  │  228 │  172 │  78 │ 94 │ 38│  10 │   6 │   6 │  0  │ 18│ 10.5│ 45. │
  438. │Total │ 1784 │ 1343 │ 719 │624 │258│  57 │  45 │  38 │ 16  │308│ 22.7│ 53. │
  439. └──────┴──────┴──────┴─────┴────┴───┴─────┴─────┴─────┴─────┴───┴─────┴─────┘
  440.  
  441.  
  442. *From 1982 survey, Zanzibar. Reference WHO document WHO/SCHISTO/85.81 Rev.1. 
  443. "Statistical Methods Applicable to Schistosomiasis Control Programme".
  444.  
  445. @window[We will limit the exercise to male population.
  446. However, the same procedure can be applied to
  447. female population as well.]
  448. @window[We notice from this table that the population
  449. has been divided into six age groups. These are standard
  450. epidemiological classifications and permit comparisons
  451. with data from other countries.]
  452. @window[We can see that the prevalence rates for the
  453. six age groups are very different.  The 10-to-14
  454. years-old age group has more than three times the
  455. infection of the 0-to-4 years-old age group.]
  456. @window[It is, therefore, very useful and important to
  457. break down the numbers into different age groups.]
  458.  
  459. @Slide[Epi12-Text-Morbidity-Egg count-Diagnosis-]
  460. @yellow[6.  Intensity of infection]
  461.  
  462. Next, we need to examine the issue of the @lightgreen[intensity of infection].  
  463. Schistosomiasis infections, like many other infections, vary in severity 
  464. between age groups, sexes and even individuals among the same age and sex.  
  465. If only prevalence data is available, it is like looking at a flat map.
  466. Data on intensity shows the variations in height, making the picture three 
  467. dimensional, and therefore more informative.  Indication of group of heavily 
  468. infected persons is a warning signal of frequent contact with a transmission 
  469. site.
  470.  
  471. It is, therefore, important for the schistosomiasis control programme 
  472. manager to be aware of the concept of intensity of infection.
  473.  
  474. Intensity of infection is sometimes used as a measure for the @lightgreen[morbidity], 
  475. or to determine how sick a person is.  Higher the intensity of infection, 
  476. sicker the person.  In a schistosomiasis control programme, there are 
  477. several ways to measure the intensity of infection.
  478.  
  479. The method that we will describe here uses direct parasitological technique,
  480. the egg count.  More on this technique can be found under the chapter 
  481. heading @lightgreen[Diagnosis].
  482.  
  483. @Slide[Epi13-Text-]
  484.  
  485. @yellow[                     Zanzibar, 1982 : Male population]
  486.  
  487. ┌──────┬──────┬──────┬─────┬────────────────────────────────────┬───────────┐
  488. │ Age  │ No of│ No.  │ No. │   No of eggs per 10 ml. of urine   │ Preval (%)│
  489. │      │ Pers │ Exam │ Pos │ 0  │1-9│10-19│20-29│30-39│40-49│50+│ 50+ │Total│
  490. ├──────┼──────┼──────┼─────┼────┼───┼─────┼─────┼─────┼─────┼───┼─────┼─────┤
  491. │ 0-4  │  229 │  185 │  39 │146 │ 26│   1 │   1 │   2 │  2  │  7│  3.8│ 21. │
  492. │ 5-9  │  444 │  316 │ 206 │110 │ 45│  15 │  13 │  11 │  5  │117│ 37.0│ 65. │
  493. │10-14 │  351 │  295 │ 219 │ 76 │ 59│  18 │  13 │  10 │  6  │113│ 38.3│ 74. │
  494. │15-24 │  252 │  185 │  95 │ 90 │ 40│   6 │   8 │   5 │  2  │ 34│ 18.4│ 51. │
  495. │25-44 │  280 │  190 │  82 │108 │ 50│   7 │   4 │   4 │  1  │ 16│  8.4│ 43. │
  496. │ 45+  │  228 │  172 │  78 │ 94 │ 38│  10 │   6 │   6 │  0  │ 18│ 10.5│ 45. │
  497. │Total │ 1784 │ 1343 │ 719 │624 │258│  57 │  45 │  38 │ 16  │308│ 22.7│ 53. │
  498. └──────┴──────┴──────┴─────┴────┴───┴─────┴─────┴─────┴─────┴───┴─────┴─────┘
  499.  
  500. *From 1982 survey, Zanzibar. Reference WHO document WHO/SCHISTO/85.81 Rev.1. 
  501. "Statistical Methods Applicable to Schistosomiasis Control Programme".
  502.  
  503. @window[Referring back to the table that we used to 
  504. calculate age-specific prevalence rates, we can 
  505. also see the columns used for the intensity of infection.]
  506. @window[These columns describe how many Schistosoma eggs
  507. were observed under the microscope.  The range used
  508. for S. haematobium is between 0 eggs, which is negative,
  509. to 50+ eggs which is heavily infected.  The egg count is
  510. based on urine filtration technique using 10 ml of urine.]
  511. @window[Sometimes we are only interested in heavily infected
  512. individuals since usually they are also the ones that
  513. are most ill.  This is the reason why there is often
  514. a separate prevalence rate column for 50+ egg count 
  515. individuals.]
  516.  
  517. @SubSlide[TClustEMM-Text-]
  518. @Yellow[TEMPORAL CLUSTERING]
  519.  
  520. @Yellow[Ederer, Myers, and Mantel approach]
  521.  
  522. Ederer, Myers, and Mantel developed a test for temporal clustering 
  523. using a cell-occupancy approach. They divided the time period into k 
  524. disjoint subintervals. Under the null hypothesis of no clustering, the 
  525. n cases are randomly distributed among the subintervals (i.e., are 
  526. multinomially distributed). The test statistic m is the maximum number of
  527. cases occurring in a subinterval. lf the health event is rare and of 
  528. unknown etiology, m is summed over several locations and time periods. 
  529. The sum is tested by using a single degree of freedom chi-square test. 
  530. Ederer, Myers, and Mantel and Mantel, Kryscio, and Myers provide 
  531. tables of the exact null distribution of m for selected values of k and n.
  532.  
  533. @SubSlide[TClustST1-Text-]
  534. @Yellow[Scan Test]
  535.  
  536. Naus proposed a test of temporal clustering that is known as the scan test. 
  537. The test statistic, the maximum number of cases observed in an interval of 
  538. length t, is found by "scanning" all intervals of length t in the time 
  539. period (resulting in overlapping intervals). ln certain cases, this
  540. approach is intuitively more appealing than the disjoint interval approach 
  541. of Ederer, Myers, and Mantel, but more complicated mathematically. However, 
  542. situations exist for which the disjoint interval approach is the more 
  543. satisfactory choice. Statistical significance of the scan test is assessed 
  544. by using tables of p-values calculated by Naus and Wallenstein for selected 
  545. interval lengths, time lengths, and sample sizes. Unfortunately, the 
  546. computations necessary to obtain other exact p-values for the scan statistic 
  547. are complex and often not feasible. However, Knox and Lancashire have 
  548. derived a set of relatively simple formulas for an approximation to the 
  549. exact p-value. (continued)
  550.  
  551. @SubSlide[TClustST2-Text-]
  552. (Scan test continued)
  553.  
  554. Naus compared the power of the scan test with that of the Ederer, Myers, 
  555. and Mantel test and concluded that if the scanning interval is small and 
  556. the data are continuous over the interval, the scan test is the more 
  557. powerful of the two. Weinstock proposed a generalization of the scan test 
  558. that adjusts for changes in the population at risk.
  559.  
  560. @SubSlide[TClustBEM-Text-]
  561. @Yellow[Bailar, Eisenberg, and Mantel Test of Temporal Clustering]
  562.  
  563. Bailar, Eisenberg, and Mantel suggested a test of temporal clustering based 
  564. on the number of pairs of cases in a given area that occur within a 
  565. specified length of time d of each other. The numbers of close pairs 
  566. occurring in q areas are summed. The teSt statistic is assumed to be
  567. approximately normally distributed.
  568.  
  569. @SubSlide[TClustLT-Text-]
  570. @Yellow[Larsen Test]
  571.  
  572. Larsen, Holmes, and Heath developed a rank order procedure for detecting 
  573. temporal clustering. The time period is divided into disjoint subintervals 
  574. that are numbered sequentially (i.e., ranked). The test statistic K is the 
  575. sum of absolute differences between the rank of the subinterval in which a 
  576. case occurred and the median subinterval rank. Small values of K indicate 
  577. unimodal clustering. Generally, the K statistics for multiple geographic 
  578. areas are summed. The resulting statistic is asymptotically normal with 
  579. simple mean and variance. This test is sensitive only to unimodal
  580. clustering; it cannot distinguish multiple clustering from randomness.
  581.  
  582. @SubSlide[TClustTCI-Text-]
  583. @Yellow[Tango Clustering lndex]
  584.  
  585. Tango developed a test of temporal clustering based on the distribution of 
  586. counts in disjoint equal time intervals. The test is useful when the data 
  587. are grouped. The test statistic (cluster index) is a quadratic form 
  588. involving the relative frequencies in each interval and a measure of 
  589. distance between intervals. The clustering index obtains a maximum value
  590. of 1 when all cases occur in the same interval. Although the statistic is 
  591. easy to calculate, the asymptotic distribution using Tango's formula is 
  592. not. However, Tango will provide upon request an algorithm written in 
  593. BASIC to obtain the asymptotic distribution.
  594.  
  595. Whittemore and Keller showed that the distribution of Tango's index is 
  596. asymptotically normal with simple mean and variance.
  597.  
  598. @SubSlide[SClustGCR-Text-]
  599. @Yellow[SPATIAL CLUSTERING]
  600.  
  601. @Yellow[Geary Contiguity Ratio]
  602.  
  603. Geary developed a test of spatial clustering that assesses whether rates 
  604. for adjacent areas are more similar than would be expected if they were 
  605. randomly distributed among the geographic areas. The test statistic, the 
  606. contiguity ratio, is the ratio of the sum of mean squared differences
  607. between rates for pairs of adjacent areas to the weighted sum of mean 
  608. squared differences between rates for all pairs of areas, lf the rates are 
  609. geographically distributed at random, the contiguity ratio is close to one; 
  610. otherwise, it is less than one. Geary derived an expression for the 
  611. approximate variance of the ratio. If the number of areas is not too small, 
  612. the ratio is asymptotically normally distributed. Hechtor and Borhan provide
  613. another computational formula for the statistic.
  614.  
  615. @SubSlide[SClustOAA-Text-]
  616. @Yellow[Ohno, Aoki, and Aoki Test]
  617.  
  618. Ohno, Aoki, and Aoki and Ohno and Aoki developed a simple test for spatial 
  619. clustering that uses rates for geographic areas (e.g., census tracts, 
  620. counties, or states) rather than data for individual cases. The test 
  621. assesses whether the rates in adjacent areas are more similar than would be
  622. expected under the null hypothesis of no clustering.
  623.  
  624. For this test, the rate for each area is classified into one of n 
  625. categories, and each pair of adjacent areas is identified. The test 
  626. statistic is the number of adjacent concordant pairs -i.e., the number of 
  627. pairs of areas that are adjacent and have rates in the same category. An 
  628. overall clustering measure (summed across all categories) can be obtained 
  629. as well as category-specific clustering measures. The observed number of 
  630. adjacent concordant pairs is compared with the expected number by using a 
  631. chi-square test. Ohno, Aoki, and Aoki provide a simple formula for 
  632. calculating the expected number of pairs.
  633.  
  634. @SubSlide[SClustGT-Text-]
  635. @Yellow[Grimson Test]
  636.  
  637. Grimson, Wang, and Johnson proposed a test of spatial clustering for use 
  638. in detecting clusters of geographic areas designated as high risk. The null 
  639. hypothesis is that high-risk areas are randomly distributed within a larger 
  640. area and do not cluster.
  641.  
  642. Given n high-risk areas, the test statistic is the number of pairs of high-
  643. risk areas that are adjacent to each other. This statistic is equivalent to 
  644. the category-specific statistic from Ohno, Aoki, and Aoki. Grimson et al.
  645. recommended using a simple Monte Carlo simulation to obtain p-values for 
  646. the test statistic.
  647.  
  648. @SubSlide[SClustWT-Text]
  649. @Yellow[Whittemore Test]
  650.  
  651. Whittemore, Friend, Brown, and Holly developed a test for spatial clustering 
  652. across geographic areas that adjusts for different distributions of 
  653. population subgroups across the region. Thus, the test requires population 
  654. data, The test statistic is the mean distance between all pairs of cases, 
  655. and can be expressed as a generalization of Tango's clustering index -i.e.
  656. a quadratic form involving relative frequencies from subgroups and a matrix 
  657. of distances between pairs of areas. The statistic is asymptotically normal 
  658. (mean and variance derived), and the test has good power when disease rates 
  659. for all subgroups are elevated in the same areas. Power is poor when areas 
  660. with elevated rates vary for subgroups. The test also has poor power when 
  661. clusters occur in more than one area. The test can be adapted to detect 
  662. temporal ciustering when the distance matrix represents distances between 
  663. pairs of time intervals.
  664.  
  665. @SubSlide[SClustCET-Text-]
  666. @Yellow[Cuzick and Edwards Test]
  667.  
  668. Cuzick and Edwards proposed a test for spatial clustering that applies to 
  669. populations with non-uniform population density. The test involves drawing 
  670. a set of controls from the population and combining them with the cases.
  671. Cuzick and Edwards propose two nearest-neighbor tests. The statistic for the 
  672. first test is the number of persons in the case group whose nearest neighbor 
  673. also is in the case group. The second test statistic is the sum of the 
  674. number of cases among the K nearest neighbors for each person who is in the 
  675. case group. This second test will be more powerful when a few large clusters 
  676. exist, whereas the first test is more powerful when many small clusters are 
  677. involved. Cuzick and Edwards provide formulas for the mean and variance and 
  678. establish asymptotic normality for the test statistics.
  679.  
  680. @SubSlide[STClustCOA-Text-]
  681. @Yellow[SPATIAL AND TEMPORAL CLUSTERING]
  682.  
  683. @Yellow[Pinkel and Nefzger Cell Occupancy Approach]
  684.  
  685. ln 1959, Pinkel and Nefzger proposed a cell occupancy approach to test for 
  686. spatial-temporal clustering. Assuming that r cases are randomly allocated 
  687. to m space-time cells, these investigators developed an exact test for 
  688. determining the probability of observing k "close" cases (i.e., cases 
  689. occurring within a specified distance and length of time of each other).
  690.  
  691. For this test, the study area and time period are divided into space-time 
  692. cells based on the space and time distances used to define closeness. The 
  693. test is sensitive not only to space-time clustering but also to spatial 
  694. clustering or temporal clustering alone, a property that is not desirable.
  695.  
  696. @SubSlide[STClustKnx-text-]
  697. @Yellow[Knox 2 x 2 Contingency Table Test]
  698.  
  699. Knox developed a space-time clustering test that involves dichotomizing the 
  700. spatial and temporal dimensions. A 2 x 2 contingency table is formed by 
  701. classifying the n(n-1 )/2 pairs of cases as close in space and time, close 
  702. in space only, close in time only, or close in neither space nor time.
  703.  
  704. The test statistic X, the observed number of pairs close in both space and 
  705. time, is assumed to be approximately Poisson (since although pairs are 
  706. dependent, X is small compared with the total number of pairs).
  707.  
  708. Barton and David concluded that, although use of the Poisson approximation 
  709. is appropriate in some situations, in general it could yield misleading 
  710. results. Mantel outlined methodology for obtaining the exact permutational 
  711. distribution of X.
  712.  
  713. @SubSlide[STClustPLA1-Text-]
  714. @Yellow[Barton and David Points-on-a-Line Approach]
  715.  
  716. Barton, David, and Herrington and David and Barton adapted an earlier test 
  717. for use in detecting space-time interaction. The test, analogous to analysis 
  718. of variance, involves the ratio of within-group variance to overall 
  719. variance. Pairs of cases separated in time by less than a specified length 
  720. of time are formed into time clusters (i.e. treatment groups).
  721.  
  722. The test statistic Q is the ratio of the average squared geographic distance 
  723. between pairs of cases within clusters to the average squared distance 
  724. between all pairs of cases. Under the null hypothesis of no space-time 
  725. interaction, one would expect this ratio to be 1. When clustering is 
  726. present, Q is smaller than 1. To assess significance, David and Barton
  727. suggested using a randomization test to determine the exact distribution of 
  728. Q. Since calculation of the exact distribution often is not feasible, 
  729. Barton and David suggested using a beta approximation when the number of 
  730. cases is small and a normal approximation when the number of cases is large.
  731. When the number of clusters is large, Q is approximately normally 
  732. distributed; otherwise, an F approximation is more appropriate.
  733. (continued)
  734.  
  735. @SubSlide[STClustPLA2-Text-]
  736. (Barton and David Points-on-a-Line Approach continued)
  737.  
  738. An advantage of Barton and David's test is that actual distances are used, 
  739. and the only arbitrariness is in the selection of the critical time point. 
  740. A disadvantage of the test is that the small distances, which are of most 
  741. interest, have less influence on the statistic than do the large distances. 
  742. ln fact, the large distances may so dominate the statistic that they mask 
  743. any clustering.
  744.  
  745. @SubSlide[STClustMGRA1-Text-]
  746. @Yellow[Mantel Generalized Regression Approach]
  747.  
  748. Mantel developed a "generalized regression" approach to the detection of 
  749. clustering in space and time. The test statistic Z is the sum over all 
  750. pairs of cases of a function of the distance between two cases multiplied 
  751. by a function of the time between two cases. Knox's test can be derived as 
  752. a special case of Mantel's test. Mantel recommended using reciprocal
  753. transformations of the distances to increase the influence of close 
  754. distances and decrease the influence of long distances. Mantel and 
  755. Siemiatycki concluded that the test has low power if no transformation is 
  756. made.
  757.  
  758. A constant must be added to the distances before making the reciprocal 
  759. transformation because of the possibility of very small or zero time and/or 
  760. space distances. Unfortunately, the constants chosen influence the value of 
  761. the test statistic and the outcome of the test of significance if the normal
  762. approximation is used. Mantel suggested that, for best results, the 
  763. constants be close to the expected distances between close pairs. Glass, 
  764. Mantel, Guns, and Spears and Siemiatycki found that as the size of the 
  765. constants increases, the test statistic tends to decrease.
  766. (continued)
  767.  
  768. @SubSlide[STClustMGRA2-Text-]
  769. (Mantel Generalized Regression Approach continued)
  770.  
  771. A test of statistical significance is obtained by obtaining the exact 
  772. randomization distribution of Z, by using Monte Carlo simulation to obtain 
  773. an approximation to the distribution of Z, or by assuming that Z is as,
  774. asimptotically normally distributed (Mantel derived expressions for the
  775. measured variance). Klauber and Siemiatycki found the distribution of Z to 
  776. be highly skewed and showed that although the use of the normal 
  777. approximation is appropriate when Z is highly significant or nonsignificant, 
  778. its use is inappropriate when Z has borderline significance.
  779.  
  780. One asset of Mantel's test is that actual space and time distance are used, 
  781. thus avoiding arbitrary cutpoints and loss of information. Another advantage 
  782. to this approach is its applicability to two or more samples.
  783.  
  784. @SubSlide[STClustPSE-Text-]
  785. @Yellow[Pike and Smith Extension to Knox Test]
  786.  
  787. Pike and Smith extended Knox's test to diseases with long latent periods 
  788. by defining a geographic area and period of time of infectivity and 
  789. susceptibility. Pairs of cases are considered close in space if their 
  790. geographic areas of infectivity and susceptibility overlap, and close in 
  791. time if their periods of infectivity and susceptibility overlap. The test 
  792. statistic is the number of pairs close in both space and time.
  793.  
  794. @SubSlide[STClustLRT-Text-]
  795. @Yellow[Lloyd and Roberts Test]
  796.  
  797. Lloyd and Roberts outlined a test for either spatial or temporal clustering 
  798. that Smith and Pike noted in 1974 can be viewed as a special case of Knox's 
  799. test. Lloyd and Roberts suggested using the number of pairs among all 
  800. possible pairs of cases that are close in time (or in space) as the test
  801. statistic. A test of significance is obtained by calculating the mean number 
  802. of close pairs for sets of randomly selected controls and by assuming a 
  803. Poisson distribution with this mean. Smith and Pike indicated that the 
  804. randomization distribution of the test statistic could be obtained, and they 
  805. suggested that matched controls be used in the procedure.
  806.  
  807. @chapter[Parasitology]
  808. @Slide[ParaIntr-PCX-]
  809.  
  810. @window[This chapter will explain basic parasitology.
  811. You will learn about the various species of
  812. Schistosoma, and learn about their life-cycle.
  813. You will also learn about the intermediate host,
  814. fresh water snails.]
  815.  
  816. @Slide[Para2-Text-]
  817. @yellow[1. Introduction]
  818.  
  819. Parasitology is the study of parasites.  A parasite is an organism whose 
  820. life-cycle is maintained within other living organisms.
  821.  
  822. @lightcyan[Schistosoma] is a parasite whose life-cycle is composed of two hosts: snail 
  823. intermediate host and human final host.
  824.  
  825. Understanding the life-cycle of @lightcyan[Schistosoma] and its relationship with the 
  826. hosts is vital in controlling the disease.
  827.  
  828. @Slide[LifeCycl-PCX-Eggs,47,15,57,18-Miracidium,29,16,38,18-Cercariae,37,10,46,11-+-
  829. Adult worm,61,11,69,15-Snails,13,11,19,16-]
  830.  
  831. @Window[Here is a graphical representation of the life-cycle of
  832. Schistosoma.  You can find out about each stage of the life-
  833. cycle by choosing the "picture" and pressing Enter.]
  834.  
  835. @Slide[SnailIH-Text-S.j. snail -S.m. snail -S.h. snail -S.i. snail -]
  836. @yellow[2.  Snail intermediate hosts]
  837.  
  838. The snail intermediate host is an essential link in the life-cycle of the
  839. schistosome parasite.  An adequate knowledge of its taxonomy, genetics,
  840. physiology, distribution, and ecology is necessary if its role in 
  841. transmission is to be interpreted correctly.
  842.  
  843. The shell of a snail is a conical tube, spirally coiled around a central
  844. axis.  The separate coils of the spiral are called whorls.  The whorls are
  845. usually in close contact, each whorl being partially covered by its
  846. successor.
  847.  
  848. A shell may be either dextral (opening to the right) or sinistral (opening
  849. to the left), when held with the opening facing the observer and the point
  850. held up.
  851.  
  852. @SubSlide[SJSnail-PCX-S. japonicum-]
  853.  
  854. @window[S. japonicum is transmitted by the polytypic species of Oncomelania 
  855. huepensis.  The oncomelanid shell is small, dextral, conical or sub-
  856. conical with four to eight whorls.  The height varies from 3 mm to 10 mm
  857. and the shell may be smooth, have fine axial growth lines or strong axial
  858. ribs.]
  859.  
  860. @SubSlide[ShSnail-PCX-S. haematobium-]
  861.  
  862. @Window[The genus Bulinus contains most of the snail intermediate hosts of 
  863. S. haematobium.  The bulinid shell is sinistral and higher than it is wide.
  864. The height varies between 4 mm and 23 mm and there are usually four or
  865. five whorls, but there may be as many as seven.]
  866.  
  867. @SubSlide[SMSnail-PCX-S. mansoni-]
  868.  
  869. @Window[The genus Biomphalaria is the snail intermediate hosts of S. mansoni.  The
  870. shell is discoid or lens shaped, forming a disc of variable height with
  871. diameter of between 7 mm and 22 mm.  The number of whorls varies between
  872. 3½ and almost 7.]
  873.  
  874.  
  875. @Slide[Para4-Text-]
  876. @Yellow[3.  Parasite]
  877.  
  878. @Yellow[3.1  S. japonicum]
  879.  
  880. @Yellow[3.1.1  Adult worm - S. japonicum]
  881.  
  882. @lightcyan[S. japonicum] causes disease similar to that observed for @lightcyan[S. mansoni]
  883. infection.  Population based epidemiological studies have shown no difference
  884. in the severity of disease when the egg excretion of @lightcyan[S. mansoni] and 
  885. @lightcyan[S. japonicum] infected person is similar.  Each @lightcyan[S. japonicum] female worm can
  886. produce up to 10 times more eggs per day than an @lightcyan[S. mansoni] adult female
  887. worms.
  888.  
  889. In areas where @lightcyan[S. japonicum] is endemic the population distribution of
  890. infection seems to be different from that of other forms of schistosomiasis.
  891. Though heavy infections occur in school age children, other age groups may
  892. be equally or more heavily infected. In general, persons with high egg
  893. counts have an enlarged liver or spleen.
  894.  
  895. @Slide[SjEgg-PCX-]
  896.  
  897. @Window[The S. japonicum female worm tends to produce eggs in clumps.  
  898. Therefore, these clumps of eggs cause more inflammation than the 
  899. single S. mansoni egg.
  900.  
  901. The eggs of S. japonicum have small, rudimentary spines and are 
  902. rather round.]
  903.  
  904.  
  905. @Slide[Para5-Text-]
  906. @Yellow[3.2  S. haematobium]
  907.  
  908. The public health importance of @lightcyan[S. haematobium] infection has been recognized
  909. for thousands of years since the times of the Egyptian pharaohs.  The adult
  910. worms reside in the venous blood vessels around the bladder.  Therefore, it
  911. causes disease of the genito-urinary tract.  
  912.  
  913. @lightcyan[S. haematobium] is now endemic in 55 Eastern Mediterranean and African 
  914. countries.  However, @lightcyan[S. haematobium] has been eradicated from Portugal, 
  915. Sardinia, Cyprus and Israel in this century.  In addition, there are foci 
  916. in India.
  917.  
  918. A large body of data is available from well defined communities where 
  919. @lightcyan[S. haematobium] is endemic. Almost without exception, the peak prevalence and
  920. intensity of infection occurs among children who are 10-14 years of age. In
  921. general, 60-70% of all infected persons are between 5-14 years of age and
  922. about 75-80% of all persons with more than 50 eggs per 10 ml urine are in
  923. this age group.
  924.  
  925. @Slide[Para6-Text-Reagent-Haematuria-Urine-]
  926.  
  927. In children and adults, levels of haematuria and proteinuria are associated
  928. with increasingly heavy @lightcyan[S. haematobium] infections. Cystoscopic, renographic
  929. and radiological changes of the urinary tract are associated with heavy
  930. infections in children. In several studies, among children with more than
  931. 50 @lightcyan[S. haematobium] eggs per 10 ml of urine nearly all (98-100%) have
  932. haematuria detected by chemical reagent strips. Among all infected children,
  933. 80% have haematuria. Bloody urine may be visible in 10-20% of infected
  934. children.
  935.  
  936. @Slide[ShEgg-PCX-]
  937.  
  938. @Window[The eggs of S. haematobium have a terminal spine and the
  939. deposition/accumulation of eggs is focal.]
  940.  
  941.  
  942. @Slide[Para7-Text-]
  943. @Yellow[3.3 S. mansoni]
  944.  
  945. @lightcyan[S. mansoni] affects the liver, spleen and intestine.  Symptoms are usually
  946. only related to very high levels of egg excretion.  It is assumed that high
  947. egg counts mean that many adult worms are present.
  948.  
  949. @lightcyan[S. mansoni] is found mainly in sub-Saharan Africa and in South America.
  950.  
  951. In @lightcyan[S. mansoni] endemic areas a small proportion (about 6%) of the infected
  952. population usually excretes at least 50% of the total number of eggs
  953. contaminating the environment. Most of these heavily infected persons are
  954. between 10 and 14 years of age. A high proportion of children with 
  955. @lightcyan[S. mansoni] egg counts of over 100 eggs per gram of faeces have enlarged 
  956. livers and spleens.
  957.  
  958. @Slide[SMEgg-PCX-]
  959.  
  960. @Window[The eggs of S. mansoni have lateral spine.]
  961.  
  962.  
  963.  
  964. @chapter[Diagnostics]
  965. @Slide[Syringe-PCX-]
  966.  
  967. @Window[In this section, you will learn about various
  968. diagnostic techniques in schistosomiasis control.
  969. At the end of this chapter, you will understand
  970. the strengths and weaknesses of each technique,
  971. required resources for each technique and the
  972. sources of supply.]
  973.  
  974. @Slide[Diag2-Text-Control programme-Sedimentation-Morbidity-Parasitology-Epidemiology-+-
  975. Diagnosis/Faecal-Diagnosis/Parasitological-]
  976. @Yellow[1.  Introduction]
  977.  
  978. A strategy of morbidity control for schistosomiasis control programme
  979. requires appropriate parasitological and epidemiological criteria.
  980. In the past the broad objective of schistosomiasis control has been to
  981. stop transmission and qualitative parasitological techniques were generally
  982. used for assessing results.
  983.  
  984. Qualitative parasitological techniques have generally been considered to be 
  985. simple, cheap and readily adapted to the needs of endemic countries. Simple
  986. urine sedimentation requires only the container in which it is collected and
  987. a pipette to remove the sediment. Sedimentation techniques for faecal
  988. examination are more sophisticated. Some form of sieve to remove large
  989. particles is necessary and sedimentation flasks and pipettes are essential. 
  990. The current costs of glass sedimentation flasks are surprisingly high.
  991. 0.5% Glycerine solution promotes effective sedimentation.
  992.  
  993. @Slide[Diag3-Text-Prevalence-Intensity of infection-Morbidity-]
  994.  
  995.  
  996. While these sedimentation techniques may be sensitive, if a large unmeasured 
  997. volume is sedimented, lack of reproducibility, especially between different 
  998. examiners and lack of reliable estimation of the intensity of infection are 
  999. serious limitations for control programmes.  On the other hand, the presence
  1000. of gross haematuria, or microscopic haematuria can be recorded.  Thus data on
  1001. haematuria is a direct measure of morbidity and will strengthen data derived
  1002. from sedimentation technique.
  1003.  
  1004. The usefulness of quantitative techniques is now recognized by national 
  1005. control programmes which have achieved significant reduction in prevalence
  1006. from double to single figures in large areas. As these programmes have 
  1007. progressed, the prevalence became reduced to low levels and further 
  1008. reductions from year to year were minimal. Prevalence data alone without the
  1009. support of data on the intensity of infection cannot be interpreted to mean
  1010. that control of morbidity is being achieved. Furthermore, data on the 
  1011. intensity of infection are a useful indirect epidemiological indicator on 
  1012. the level of transmission.
  1013.  
  1014. @SubSlide[Diag4-Text-Incidence-]
  1015.  
  1016. All parasitological diagnostic techniques are relatively insensitive in the 
  1017. detection of low-level infections. This is an important consideration if 
  1018. incidence data, the most precise indication of transmission, are to be 
  1019. calculated. Quantitative parasitological diagnostic techniques provide 
  1020. reproducible data which qualitative techniques cannot provide. Research on
  1021. immunodiagnostic techniques continues but none are currently recommended for 
  1022. use in control programmes.
  1023.  
  1024. @Slide[Diag5-Text-Intensity of infection-Diagnosis/reagent-Filters-]
  1025. @Yellow[2.  Parasitological diagnostic techniques]
  1026.  
  1027. The diagnostic parasitological techniques have evolved in four stages. Since
  1028. the invention of the microscope, the results of microscopic examination of
  1029. urine or of faeces have been expressed as "positive" or "negative". The next
  1030. stage was an attempt to indicate the degree of intensity of infection by 
  1031. using arbitrary plus signs: +, ++, +++. This classification has limitations.
  1032. The experts never agree and the beginners do not know how to select the
  1033. correct symbol.
  1034.  
  1035. In the third stage of development, a given volume of stool or urine was 
  1036. examined by sedimentation or flotation techniques: the results were 
  1037. expressed as the number of eggs per ml. These techniques are complex and 
  1038. require special chemical reagents or sophisticated equipment.
  1039.  
  1040. Today we have entered a new area, which is not the final stage, for further
  1041. development will undoubtedly occur. WHO is now recommending urine filtration
  1042. techniques using filter supports with any of several types of filters
  1043. [including polycarbonate or NucleporeR nylon or NytrelR and filter paper] 
  1044. and quantitative faecal thick smear techniques.
  1045.  
  1046. @Slide[Diag6-Text-Microscope-Quality control-Morbidity-]
  1047. @Yellow[2.1  Advantages]
  1048.  
  1049.            These quantitative techniques have numerous advantages:
  1050.  
  1051.      [1] they are rapid;
  1052.      [2] their cost is low;
  1053.      [3] they give reproducible results between technical personnel;
  1054.      [4] they provide an estimate of the intensity of infection;
  1055.      [5] they give quantitative results which can be submitted to
  1056.          statistical analysis;
  1057.      [6] they provide results which can be compared between different
  1058.          endemic areas and different observers;
  1059.      [7] some techniques allow samples obtained and prepared in the field 
  1060.          may be examined microscopically later;
  1061.      [8] they facilitate quality control;
  1062.      [9] they are useful in the evaluation of morbidity related to
  1063.          Schistosoma infection;
  1064.     [10] they are important in the evaluation of schistosomiasis
  1065.          control activities devoted to reduction of morbidity.
  1066.  
  1067. @Slide[Diag7-Text-Urine-Stool-Cellophane-Excretion-Sensitivity-]
  1068. @Yellow[2.2  Limitations]
  1069.  
  1070. The major limitation of any diagnostic technique is the availability of 
  1071. equipment and supplies. The small samples used in quantitative techniques 
  1072. limit the sensitivity of the examinations. The recommended volume of urine 
  1073. to be examined is 10 ml. The actual volume of faeces examined in the 
  1074. cellophane faecal thick smear technique ranges from 10-125 mg. In public 
  1075. health laboratories and hospitals sensitivity may be increased by examining
  1076. several thick smear slides prepared from the same specimen, or by examining
  1077. larger volumes of urine or stool.
  1078.  
  1079. In addition, there may be a day-to-day variability in egg excretion.
  1080.  
  1081. @Slide[Diag8-Text-]
  1082. @Yellow[2.3  The microscope]
  1083.  
  1084. The microscope is essential for all direct parasitological diagnostic 
  1085. techniques. The microscopist should have specific training in the operation 
  1086. and maintenance of the microscope. All microscopes should have reflecting 
  1087. mirrors for use in daylight. If the microscope has only an electric light 
  1088. source, there may be problems with the electricity supply or its stability 
  1089. and with the replacement of light bulbs. Binocular microscopes may be 
  1090. relatively inexpensive and are used more and more frequently. Regular 
  1091. cleaning of the microscope lens and stage with a soft cloth is recommended.
  1092. Quantitative techniques require a fully operative mechanical stage to ensure
  1093. accurate scanning of the specimen. The stage should be regularly checked.
  1094.  
  1095. The microscope should have 10 x ocular (wide angle if possible) and a 10x 
  1096. and a 40x objective.
  1097.  
  1098. @Slide[Diag9-Text-S. haematobium-S. japonicum-S. intercalatum-S. mansoni-]
  1099. @Yellow[2.4  Egg count categories]
  1100.  
  1101. Quantitative parasitological techniques permit the use of categories of egg 
  1102. counts in the assessment of control programmes. A new dimension of 
  1103. interpretation is added if such data are available. The units recommended 
  1104. for reporting are: 
  1105.  
  1106.  [1] the number of S. haematobium eggs per 10 ml of urine or; 
  1107.  [2] the number of S. mansoni,  S. japonicum or S. intercalatum eggs per 
  1108.      gram of faeces.
  1109.  
  1110. @Slide[Diag10-Text-]
  1111. @yellow[2.4.1  Urine examinations]
  1112.  
  1113. The quantitative data from urine examinations by the syringe filtration 
  1114. technique for detection of S. haematobium infection may be reported 
  1115. according to egg count categories. Population based epidemiological and 
  1116. clinical studies have assessed the relationship between proteinuria or 
  1117. haematuria and S. haematobium infection. In most of these studies a high 
  1118. proportion of children excreting more than 50 eggs per 10 ml of urine have 
  1119. haematuria and/or proteinuria as detected by chemical reagent strips. 
  1120. Limited experience is available on the use of the following categories and 
  1121. modification may be required to include a third higher egg count category.  
  1122. All categories must be adapted to different endemic countries.
  1123.    
  1124.            ╔══════════════════════╤════════════════════════╗
  1125.            ║ Level of infection   │       No. of eggs per  ║
  1126.            ║                      │       10 ml of urine   ║
  1127.            ╟──────────────────────┼────────────────────────╢
  1128.            ║     Light            │            1-49        ║
  1129.            ║                      │                        ║
  1130.            ║     Heavy            │            50 +        ║
  1131.            ╚══════════════════════╧════════════════════════╝
  1132.  
  1133. @Slide[Diag11-Text-]
  1134.  
  1135.  
  1136.  
  1137. Two additional reasons for selecting 50 eggs per 10 ml of urine as an upper 
  1138. limit for urinary egg counts are: (1) the lack of reproducibility of higher 
  1139. counts between microscopists or by the same microscopist, and (2) the length
  1140. of time required to count more than 50 eggs. In training courses on 
  1141. quantitative parasitological techniques, it has been our experience that the
  1142. accuracy of higher egg counts is low. Nytrel and Nuclepore filters (or even 
  1143. paper filters if staining is done quickly) may be examined immediately to 
  1144. identify a person for treatment.
  1145.  
  1146. @SubSlide[Diag12-Text-]
  1147.  
  1148. A third category such as 500+ or 1000+ S. haematobium eggs per 10 ml of 
  1149. urine, may be appropriate in areas where the intensity of infection 
  1150. frequently (> 10%) reaches this level. This decision should be based on a 
  1151. trial in which microscopists are trained to estimate accurately high egg 
  1152. counts by different methods. If the microscopist recognizes that the filter 
  1153. has more than 50 eggs, then he may (1) scan the entire filter or (2) scan 
  1154. only one quadrant of the filter to determine if more than 125 or 250 eggs 
  1155. are present in the quadrant and multiply his estimate in the quadrant by 4 
  1156. to obtain the total number of estimated eggs on the filter. Other methods of 
  1157. estimating high egg counts may also be evaluated.
  1158.  
  1159. Most control programmes using large-scale chemotherapy did not foresee that 
  1160. prevalence and intensity of infection could be reduced so rapidly. For this 
  1161. reason, the use of quantitative parasitological techniques from the outset 
  1162. is desirable in order to avoid the administrative difficulties of 
  1163. introducing a new parasitological technique and reporting methodology after 
  1164. the programme has expanded.
  1165.  
  1166. @Slide[Diag13-Text-]
  1167. @Yellow[2.4.2  Stool examinations]
  1168.  
  1169. The quantitative data from stool examinations for detection of S. mansoni, 
  1170. S. japonicum or S. intercalatum eggs may be reported according to egg count 
  1171. categories. These categories are derived from population based 
  1172. epidemiological studies which assessed the relationship between intensity of 
  1173. infection and morbidity, i.e. liver and spleen size. In children liver and 
  1174. spleen enlargement correlate with the intensity of infection. Most 
  1175. epidemiological studies agree that the correlation becomes statistically 
  1176. significant at 100 S. mansoni or S. japonicum eggs per gram of faeces or 
  1177. greater.
  1178.  
  1179. @Slide[Diag14-Text-]
  1180.  
  1181. As an example the egg counts obtained by the cellophane faecal thick
  1182. smear technique (Kato-Katz) may be reported in the following categories:
  1183.                                                
  1184.     ╔═════════════════════╤════════════════════╤══════════════════════╗
  1185.     ║ Level of infection  │  No. of eggs per   │   Range of eggs per  ║
  1186.     ║                     │  Kato-Katz slide   │   gram of faeces     ║
  1187.     ╟─────────────────────┼────────────────────┼──────────────────────╢
  1188.     ║   Light             │       1-4          │       24 - 96        ║
  1189.     ║                     │                    │                      ║
  1190.     ║   Moderate          │       5-33         │      120 - 792       ║
  1191.     ║                     │                    │                      ║
  1192.     ║   Heavy             │       34+          │         816+         ║
  1193.     ╚═════════════════════╧════════════════════╧══════════════════════╝
  1194.                                                                 
  1195. In some endemic areas intermediate categories may be useful such as:
  1196. 5-16 eggs per slide or 120-384 eggs per gram of faeces; 17-33 eggs per slide
  1197. or 408-792 eggs per gram of faeces. These categories may have to be adapted 
  1198. according to the general intensity of infection in a given area. If few 
  1199. infections over 800 eggs per gram of faeces are present, the use of 
  1200. intermediate categories may be appropriate.
  1201.  
  1202. @SubSlide[Diag15-Text-]
  1203.  
  1204. In some endemic areas the intensity of infection may be rarely over 100 eggs
  1205. per gram of faeces either naturally or due to an advanced stage of control. 
  1206. In such areas the sensitivity of a single Kato slide is insufficient to 
  1207. detect all infected persons. In these areas multiple Kato slides may be 
  1208. prepared to increase the sensitivity or a more elaborate technique such as 
  1209. the quantitative modified formol-ether concentration technique may be used. 
  1210. The rates of morbidity due to schistosomiasis are low in these areas. Public 
  1211. health and hospital laboratories could maintain adequate monitoring and 
  1212. surveillance by using more sensitive techniques. Specialized schistosomiasis 
  1213. control activities in areas of low intensity of infection are probably not 
  1214. necessary unless there is a risk of spread of schistosomiasis due to 
  1215. migration or man made water resource projects or the control of transmission
  1216. is desired.
  1217.  
  1218. @Slide[Diag16-Text-]
  1219. @Yellow[3.  Indirect diagnostic techniques]
  1220.  
  1221. Simple indirect diagnostic techniques to identify heavily infected persons 
  1222. particularly children, will aid the implementation of schistosomiasis 
  1223. control programmes. Such techniques may be used by minimally trained 
  1224. personnel. Rapid low cost diagnosis of heavily infected persons followed by 
  1225. treatment with new safe and highly effective antischistosomal drugs will 
  1226. reduce morbidity related to schistosomiasis at costs within the financial 
  1227. constraints of most endemic countries. The cost effectiveness of indirect 
  1228. techniques has not yet been evaluated in large-scale programmes.
  1229.  
  1230. @Slide[Diag17-Text-]
  1231. @Yellow[3.1  Urinary blood]
  1232.  
  1233. Diagnostic reagent strips which indicate semi-quantitative levels of blood 
  1234. and protein ix the urine became commercially available about 25 years ago. 
  1235. The current range of sensitivity of the available strips is 5-15 intact red 
  1236. blood cells per microliter and 0.015-0.03 mg of haemoglobin per 100 ml of 
  1237. urine. All strips measuring blood in the urine utilize similar chemical 
  1238. reagents: a peroxide compound and 0-toluidine as the chromogen.
  1239.  
  1240. The colour distinction between negative and the first level of reactivity is 
  1241. well defined. The colour indicators for the presence of blood are usually 
  1242. distinct changes from yellow or pale orange to green or blue.
  1243.  
  1244. False positive reactions have been observed due to myoglobinuria or to 
  1245. bacterial peroxidases due to heavy bacteriuria. If the urinary ascorbic acid 
  1246. levels are above 10 mg/100 ml of urine, inhibition of the reaction may be 
  1247. observed.
  1248.  
  1249. @SubSlide[Diag18-Text-]
  1250. @Yellow[3.2  Urinary protein]
  1251.  
  1252. Reagent strips which measure semi-quantitative levels of protein, 
  1253. principally albumin, in the urine utilize tetrabromophthalein ethyl ester 
  1254. with a buffer. The colour discrimination between negative and the first 
  1255. level of proteinuria, usually 10-25 mg of protein/100 ml of urine, is not 
  1256. clearly defined. The usual colour change from yellow/green to green or blue
  1257. may be subtle and difficult to assess precisely at the intermediate ranges 
  1258. of proteinuria.
  1259.  
  1260. False positive reactions may occur in urines containing an alkaline, quinine
  1261. or a quinine derivative. False negative reactions have been observed in 
  1262. strongly acid urines and urines with Bence-Jones proteins or predominant 
  1263. gamma globulin excretion.
  1264.  
  1265. @Slide[Diag19-Text-]
  1266. @Yellow[3.3  Sensitivity and specificity]
  1267.  
  1268. The reagent strips have been evaluated according to sensitivity and 
  1269. specificity compared with quantitative parasitological techniques in 
  1270. different age groups. In several studies, 80% of infected children had 
  1271. haematuria and of those with more than 50 eggs per 10 ml of urine, about 
  1272. 98-100% had haematuria. In adults the proportion of infected persons with 
  1273. haematuria was lower.
  1274.  
  1275. @Slide[Diag20-Text-]
  1276.  
  1277.     ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
  1278.     ║     Sensitivity and specificity of chemical reagent strips    ║
  1279.     ║                in children 14 years or younger                ║
  1280.     ╟───────────────────────────────────────────────────────────────╢
  1281.     ║                 Sensitivity                Specificity        ║
  1282.     ║                                                               ║
  1283.     ║   Haematuria        80%                        85%            ║
  1284.     ║                                                               ║
  1285.     ║   Proteinuria        7%                        37%            ║
  1286.     ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝
  1287.     ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
  1288.     ║     Sensitivity and specificity of chemical reagent strips    ║
  1289.     ║              in adults 15 years of age and older              ║
  1290.     ╟───────────────────────────────────────────────────────────────╢
  1291.     ║                 Sensitivity                Specificity        ║
  1292.     ║                                                               ║
  1293.     ║   Haematuria        57%                        89%            ║
  1294.     ║                                                               ║
  1295.     ║   Proteinuria       32%                        59%            ║
  1296.     ╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝
  1297.  
  1298. @SubSlide[Diag21-Text-]
  1299.  
  1300. These results are similar to published findings which indicated that the 
  1301. measurement of haematuria alone is sufficient to identify infected persons, 
  1302. particularly children, during large-scale surveys. The low specificity of 
  1303. the protein reading may not be so in all endemic areas. In each endemic 
  1304. area, the reagent strips available should be evaluated under local 
  1305. conditions and the data analyzed according to quantitative urinary egg 
  1306. counts by age and sex. It is not sufficient to accept data from other 
  1307. endemic areas.
  1308.  
  1309. The reasons for deciding whether or not to include urinary protein 
  1310. measurements should also be evaluated locally. Combined reading of 
  1311. haematuria and proteinuria has been recommended. The following should be 
  1312. considered:
  1313.  
  1314.      (1)     it is difficult to train field personnel to read
  1315.              correctly the protein portion of the reagent strip
  1316.      (2)     the increased specificity of the combined reading is
  1317.              associated with a reduced sensitivity.
  1318.  
  1319. @SubSlide[Diag22-Text-]
  1320. @Yellow[3.4  Blood in faeces]
  1321.  
  1322. A number of reagents are available. None of them have been evaluated on a 
  1323. large scale to identify persons infected with S. mansoni, S. intercalatum, 
  1324. S. japonicum or S. mekongi.
  1325.  
  1326. @slide[Diag23-Text-]
  1327. @Yellow[4.  Indirect screening procedures]
  1328.  
  1329. The combination of:
  1330.  
  1331.      (1)     previous history of haematuria
  1332.  
  1333.      (2)     observation of the urine specimen for gross haematuria,
  1334.              i.e. bloody red or cloudy brown urine
  1335.  
  1336.      (3)     presence of haematuria as detected by the reagent
  1337.              strip.
  1338.  
  1339. has been suggested for use under field conditions to identify rapidly 
  1340. heavily infected persons, particularly children.
  1341.  
  1342. @Slide[Diag24-Text-]
  1343.  
  1344. If a question on the history of haematuria is to be used, the formulation of 
  1345. the question and the replies to it must be carefully evaluated. It is 
  1346. necessary to have a good understanding of local customs and their effects on 
  1347. verbal replies to questions. The age at which reliable answers can be 
  1348. expected should be determined. The question should be phrased: "Have you
  1349. ever had blood in your urine" or something similar. It may be necessary to 
  1350. define if the haematuria is of recent onset or occurred many years in the 
  1351. past. In areas where chemotherapy has not been previously available, this 
  1352. question has proved an extremely sensitive indicator of actual infection in 
  1353. children.
  1354.  
  1355. Observation of the urine specimen so as to detect a bloody or a cloudy brown
  1356. appearance can be expected to identify up to 15% of infected children in
  1357. schools of some endemic areas. This simple observation may reduce the use of
  1358. chemical reagent strips and accelerate the rate of identification of infected
  1359. children. in every endemic area this variable should be evaluated in adults 
  1360. as well. Chronic bladder lesions due to S. haematobium or other diseases of 
  1361. the genitourinary tract may cause gross haematuria; the frequency of these 
  1362. lesions should be determined before this approach is applied in the field.
  1363.  
  1364. @Slide[Diag25-Text-]
  1365.  
  1366. The appropriate sequence of screening procedures and hence the quantity of
  1367. reagent strips required will vary according to the epidemiological
  1368. characteristics of each population surveyed. The following possible screens
  1369. may be considered.
  1370.  
  1371. Screen I
  1372.      1.      History of haematuria
  1373.      2.      Observation of the urine for blood
  1374.      3.      Presence of blood by reagent strips
  1375.  
  1376. Screen II
  1377.      1.      Presence of blood by reagent strips
  1378.      2.      Observation of the urine for blood
  1379.      3.      History of haematuria
  1380.  
  1381. Screen III
  1382.      1.      Observation of the urine for blood
  1383.      2.      Presence of blood by reagent strips
  1384.  
  1385. @Slide[Diag26-Text-]
  1386.  
  1387. It should be noted that in areas of low prevalence, many reagent strips would
  1388. be used to detect one case of urinary schistosomiasis. Thus the use of 
  1389. reagent strips to identify persons with S. haematobium infection should be 
  1390. carefully evaluated in each endemic country before large-scale use is 
  1391. recommended.
  1392.  
  1393. In some endemic areas, a history of dysuria (painful micturition) has been
  1394. associated with S. haematobium infection. inclusion of this question has not
  1395. been fully evaluated under field conditions.
  1396.  
  1397. @SubSlide[Diag27-Text-]
  1398. @Yellow[5.  Miracidial hatching techniques]
  1399.  
  1400. These are sensitive techniques for the detection of schistosomal infection.
  1401. In clinical trials of antischistosomal drugs, hatching techniques are useful
  1402. to determine viability of Schistosoma eggs. These techniques have not been 
  1403. well standardized and further improvements are needed. 
  1404.  
  1405. @Slide[Diag28-Text-]
  1406. @Yellow[6.  Survey procedures]
  1407.  
  1408. The diagnostic parasitological techniques will be used in several different
  1409. contexts. Trained laboratory technicians in public health or hospital
  1410. laboratories will be responsible for the routine examinations as well as
  1411. surveys done in proximity to the laboratory. High standards of reporting and
  1412. supervision are essential in these facilities. Within schistosomiasis control
  1413. programmes specialized teams may undertake periodic systematic population or
  1414. school surveys. The composition of these teams will vary according to the
  1415. needs of each endemic country.
  1416.  
  1417.       Country X                                         Country Y
  1418.  
  1419.         1   (doctor of medicine) Supervisor                 1
  1420.         2                        Microscopist               2
  1421.         2                        Laboratory aid             2
  1422.         2                        Record clerk               1
  1423.         1                        Motivator/nurse
  1424.                                  Community worker           1
  1425.  
  1426. @Slide[Diag29-TEXT-]
  1427.  
  1428. If the team is mobile, the drivers should be trained in laboratory and 
  1429. survey tasks. Some of the best microscopists started their public health 
  1430. careers as drivers.
  1431.  
  1432. The tasks of each member of the team should be defined and specific
  1433. training given (see section 6.5).
  1434.  
  1435. Community workers, i.e. local residents appointed by the community to serve
  1436. as their liaison with the team, should be trained to work with a team, to 
  1437. define the epidemiologically important transmission sites and to promote the 
  1438. health education programme. This type of person has been designated the
  1439. "Schistosomiasis agent" in one country.
  1440.  
  1441. @Slide[Diag30-Text-]
  1442. @Yellow[6.1  Data recording]
  1443.  
  1444. The first step in proper data recording is to write the number clearly. All
  1445. field personnel should have a brief training in completing record forms
  1446. clearly and neatly. This is a simple exercise which is often ignored.
  1447. Statistical methods applicable to schistosomiasis control programmes are
  1448. discussed in a separate document (i.e. "Statistic al methods applicable to
  1449. schistosomiasis control programmes" by H. Dixon. WHO/SCHISTO/85.81 -
  1450. WHO/ESM/85.1).
  1451.  
  1452. Recording forms are completed at the time a specimen is submitted or an
  1453. examination is performed. A summary report form should be completed for
  1454. reporting the results of a survey. 
  1455.  
  1456. This form was designed to facilitate reporting both prevalence and intensity
  1457. of infection, as it is the actual number of eggs counted which is reported. 
  1458. At the higher supervisory levels the actual faecal egg counts can be 
  1459. transformed to eggs per gram of faeces if required.
  1460.  
  1461. @Slide[Diag31-Text-]
  1462. @Yellow[6.2  Operational efficiency]
  1463.  
  1464. @Yellow[6.2.1  Work bench]
  1465.  
  1466. Proper organization of the supplies and equipment on the work bench or table
  1467. to undertake parasitological examinations will greatly increase operational
  1468. efficiency. All training programmes should include simple exercises in
  1469. organizing the work bench. If the same person is responsible for preparing 
  1470. the specimen as well as performing the microscopic examination he/she must 
  1471. be well organized and efficient. The community is very observant about the 
  1472. efficiency of field operations. In rural communities time is valuable, and 
  1473. agricultural workers do not like to wait in long inefficient lines. An 
  1474. efficient field operation will promote cooperation by the community.
  1475.  
  1476. Sturdy durable tables and chairs are needed. Sometimes these can be obtained
  1477. ix the community. If this equipment is to be provided by the community, a
  1478. previous visit by the operations' supervisor should ascertain if the 
  1479. equipment is available and if it is adequate. The height of the table and 
  1480. chairs should be checked, etc.
  1481.  
  1482. Several diagrams are presented in Annex 7 as suggested organization work 
  1483. bench plans. Checklists of equipment are useful so as to ensure that no 
  1484. equipment or supplies are missing when the team arrives in the field.
  1485.  
  1486. @Slide[Diag32-Text-]
  1487. @Yellow[6.2.2  Surveys]
  1488.  
  1489. Diagnosis and treatment surveys in schistosomiasis programmes will be
  1490. undertaken most efficiently in the community. by doing the survey in the
  1491. community itself the cost of transporting specimens to a central laboratory
  1492. and of returning the results as well as the diminished rate of follow-up for
  1493. treatment are important considerations in favour of community or school 
  1494. based operations. School age children are a priority group for diagnosis and
  1495. treatment surveys. School surveys may be done rapidly if they are carefully
  1496. planned and well organized.
  1497.  
  1498. Prior to any field survey, days or weeks in advance if necessary, the
  1499. community or school should be visited and the purpose of the survey 
  1500. explained accompanied by a health education presentation and discussion. 
  1501. During the preliminary visit, the actual survey should be diagrammed.
  1502.  
  1503. Many options exist for the collection of stool specimens for microscopic
  1504. examination. Containers may be delivered to the house and picked up at a 
  1505. later time or at a central collecting point.
  1506.  
  1507. @Slide[Diag33-TEXT-]
  1508.  
  1509. The containers may be kept at a central point where the population may 
  1510. provide these specimens immediately. The community may be advised of the 
  1511. availability of diagnosis and treatment and may bring these specimens in 
  1512. home made or casual containers.
  1513.  
  1514. The selection of the proper type of collection container xs an important
  1515. administrative decision in a control programme. An ideal container has a 
  1516. wide mouth, is easily marked with marking pens and labels stick easily to 
  1517. its surface. A reusable container may be a good long term investment. If
  1518. disposable containers are selected they should be degradable. In general a
  1519. standardized container is more desirable than casual home containers.
  1520.  
  1521. Simple operational flow diagrams may be made for each site where surveys 
  1522. are to be done. Forward planning will save the time of the field team and 
  1523. that of the persons participating in the survey.
  1524.  
  1525. @Slide[Diag34-Text-]
  1526. @Yellow[6.3  Supervision]
  1527.  
  1528. Supervision of field teams is an important component of a schistosomiasis
  1529. control programme. The tasks of supervisors must be specified so that they 
  1530. can effectively carry out their responsibilities.
  1531.  
  1532. Quality control of the work of the microscopists requires patience and tact. 
  1533. In S. haematobium surveys, the urine specimen containers are usually kept at
  1534. the treatment table. A satisfactory procedure for quality control is for
  1535. every 10th urine specimen to be given to someone who has completed treatment 
  1536. and request him to go back in line for examination.  The microscopist will 
  1537. record the result usually without realizing that the specimen has been 
  1538. examined before. The supervisor can then verify if the two results of the 
  1539. specimen are the same.
  1540.  
  1541. Other procedures for quality control max be used such as systematic
  1542. reexamination of every 10th - 30th slide by an independent microscopist. It 
  1543. is important to maintain the "esprit de corps" of the microscopists by 
  1544. having positive slides available to check the accuracy of the egg counts.
  1545.  
  1546. @Slide[Diag35-TEXT-]
  1547. @Yellow[6.4  Training]
  1548.  
  1549. Most quantitative parasitological techniques can be learned after a few  
  1550. hours of intensive training. Following one or two demonstrations trainees 
  1551. should be observed closely as they repeat the procedure until they are 
  1552. able to manipulate the equipment and obtain adequate preparations.
  1553.  
  1554. Periodic retraining of field personnel by supervisors is necessary. Bad 
  1555. habits tend to creep into the routine work if supervisors do not spend 
  1556. time to correct small details of performance.
  1557.  
  1558. @SubSlide[UrineFilt1-TEXT-]
  1559. @Yellow[7. Urine filtration technique for quantitative or qualitative diagnosis of]
  1560. @Yellow[   Schistosoma haematobium infection]
  1561.  
  1562. Urine should be collected between 11 a.m. and 2 p.m. to coincide with the 
  1563. peak urinary excretion of Schistosoma haematobium eggs.  The urine may be 
  1564. collected in any type of wide mouthed container.
  1565.  
  1566. Each sample is mixed by drawing urine in and out of a disposable plastic
  1567. syringe with a 5 cm extension of straight plastic tubing of the same diameter
  1568. as the needle adaptor. 10 ml of urine is withdrawn in the syringe.  The
  1569. extension tube is removed and the urine is injected through a 13 mm (or 25 mm)
  1570. diameter Swinnex filter support containing a 13 mm (or 25 mm) diameter Nytrel
  1571. TI 20 HD filter (20 micron mesh size). Once the urine has been completely
  1572. expressed from the syringe, the syringe is removed, filled with air and
  1573. reinjected into the filter holder. This procedure is repeated twice to remove
  1574. excess urine and to force the eggs to adhere to the surface of the filter.
  1575.  
  1576. @SubSlide[UrineFilt2-TEXT-]
  1577.  
  1578. The filter support is then opened and the filter removed with forceps and
  1579. placed face upwards on a glass slide. In order to observe the eggs on the
  1580. filter without stain, one drop of saline is pipetted onto the filter to
  1581. prevent drying. A drop of Lugol's iodine solution (i.e. iodine, 1 gram;
  1582. potassium iodide, 2 grams; distilled water, q.s 100 ml) effectively strains
  1583. the eggs and is the best method for visualization of the eggs. In the
  1584. El-Zogabie modification, the filters are covered with cellophane soaked in
  1585. glycerine/malachite green solution (see Annex 2) and preserved for reading
  1586. several days afterwards.
  1587.  
  1588. Microscopic examination is performed under 10x magnification and the number of
  1589. eggs on the entire filter may be counted and recorded. For semi-quantitative
  1590. examinations, up to 50 eggs may be counted; over 50 eggs per 10 ml urine may
  1591. be considered as heavy infection.
  1592.  
  1593. The same procedure may be followed with the Nuclepore filters except that the
  1594. filter is placed face downwards on the glass slide and is not re-used. After
  1595. addition of one drop of glycerine or mounting media, the Nuclepore filter may
  1596. be kept in microscope boxes for later evaluation.
  1597.  
  1598. @SubSlide[UrineFilt3-Text-]
  1599. @Yellow[7.1  Urine specimen containers]
  1600.  
  1601. Any type of plastic snap-top or easily sealed container is acceptable. It is
  1602. most appropriate to obtain suitable containers from local suppliers.
  1603.  
  1604. @Yellow[7.2  Transport boxes]
  1605.  
  1606. If the urine specimens are to be transported, small, shallow, wooden boxes
  1607. which can be stacked are appropriate. These can be constructed locally after
  1608. the size of the containers has been determined.
  1609.  
  1610. @Yellow[7.3  Urine examination]
  1611.  
  1612. @Yellow[7.3.1  Plastic disposable syringes, 10 ml]
  1613.  
  1614. For purposes of urine filtration, 10 ml re-usable plastic syringes are
  1615. adequate. A Luer-slip tip, centrally located (not eccentric) is recommended.
  1616. These are available from:
  1617.  
  1618.       Becton Dickinson, Division of Becton, Dickinson and Company, 
  1619.       Rutherford, New Jersey 07070, USA.
  1620.  
  1621. @SubSlide[UrineFilt4-Text-]
  1622. @Yellow[7.3.2  Plastic tube extension]
  1623.  
  1624. To avoid immersing the syringe in the urine specimen, the use of a 5 cm
  1625. plastic tube extension fitted to the Luer-slip tip is suggested. The internal
  1626. diameter of the tube should be 1/8 inch (0.3 cm). Intravenous tubing may also
  1627. be used. To form a permanent fit, the end of the tube extension should be
  1628. heated slightly in an alcohol burner, then fitted onto the tip of the syringe.
  1629. Tubing is available from:
  1630.  
  1631.       Arthur H. Thomas Co, P.0. Box 779, Philadelphia, PA 19105, USA.
  1632.       Item: No. 9565-L42 Tubing, low density polyethylene tubing 1/8" x 1/16",
  1633.       100 ft roll
  1634.  
  1635. @SubSlide[UrineFilt5-TEXT-]
  1636. @Yellow[7.3.3  Swinnex filter supports]
  1637.  
  1638. These are available in 13 or 25 mm diameters. The larger diameter holder is
  1639. recommended only for examination of urine with excessive sediment by Nuclepore
  1640. filtration. If Nytrel filters are used, the 13 mm filter support is adequate
  1641. for all examinations. These filter holders are available from:
  1642.  
  1643.      Millipore Corporation, Bedford, MA 01730, USA
  1644.      or
  1645.      Millipore SA, Zone Industrielle, 67020 Molsheim, France
  1646.  
  1647.      Items:  SX 00 01300 - Swinnex 13 mm
  1648.              SX 00 02500 - Swinnex 25 mm
  1649.  
  1650.      Item:   Large volume purchases of packages of 500 Swinnex
  1651.              13 mm filter supports are available at a special
  1652.              price by ordering directly from Specials Coordinator
  1653.              Millipore Corporation, under order number SE1M 276 A4
  1654.  
  1655. @SubSlide[UrineFilt6-TExt-]
  1656. @Yellow[7.3.4  Filters]
  1657. @Yellow[7.3.4.1  Nytrel]
  1658.  
  1659. This is a woven, polyamide, monofilament material which is available in
  1660. various mesh sizes. The 20 micron pore size has been used successfully for
  1661. filtration of S. haematobium eggs. The appropriate filter size may be cut by
  1662. hand or punched from material purchased by the square metre. Available from:
  1663.  
  1664.      L'Union Gazes x Bluter, B. P. 2, 42360 Panissixres, France
  1665.  
  1666.      Item: Nytrel TI HD 20 in rolls per m2 or precut 12 mm diameter in
  1667.            packages of 500 filters.
  1668.  
  1669. Comment.  This filter is low-cost, re-usable after washing with common
  1670. detergents or plain running water over 5,000 times in field conditions.
  1671. Examination must be performed shortly after preparation. The sample cannot be
  1672. preserved. Best for rapid field surveys in which high sensitivity and
  1673. quantitation are required. no staining is necessary. A light microscope with
  1674. mirror/sunlight source is optimal. The Nytrel filters tend to dry rapidly and
  1675. require moistening with a drop of saline or Lugol's solution to permit
  1676. adequate visualization of the eggs.
  1677.  
  1678. @SubSlide[UrineFilt7-Text-]
  1679. @Yellow[7.3.4.2  Nuclepore]
  1680.  
  1681. A polycarbonate membrane filter which comes in various pore sizes ranging from
  1682. 8 to 14 microns and in pre-cut 13 or 25 mm diameter filters or in 8 x 10 inch
  1683. sheets from which filters may be punched. Available from:
  1684.  
  1685.       Nuclepore Corporation, 7035 Commerce Circle, Pleasanton, CA 94566, USA
  1686.  
  1687. Public sector or large volume purchases of Nuclepore filters should be
  1688. directed to:
  1689.  
  1690.       PATH, Program for Appropriate Technology in Health, Canal Place,
  1691.       130 Nickerson Street, Seattle, WA 98109, USA
  1692.  
  1693. @SubSlide[UrineFilt8-Text-]
  1694.  
  1695. Comment. This filter is relatively expensive if purchased already pre-cut.
  1696. Cost may be reduced by punching filters from 8 x 10 inch sheets. Cost is the
  1697. only drawback for use in large-scale surveys. Only the 12 or 14 micron pore
  1698. size are recommended for field work. The smaller pore sizes may clog with
  1699. blood or other sediment. Under dry conditions, it may be necessary to place a
  1700. drop of saline or glycerine on the filter to visualize the eggs adequately.
  1701. The filter may be preserved by adding one drop of glycerine to the slide at
  1702. the time of preparation; fixation of the filter to the slide with tissue
  1703. mounting media (Permount) or covering the filter with cellophane from the
  1704. Kato-Katz technique is ideal for accurate quantitative examination in
  1705. research. The membrane is delicate and may be re-used several times if care is
  1706. taken in washing with detergent. 
  1707.  
  1708. Items:   12 micron pore size - No. 110416, 13 mm filter 
  1709.                                No. 110616, 25 mm filter 
  1710.                                No. 113616,  8 x 10 sheets (100)
  1711.          14 micron pore size - No. 110417, 13 mm filter 
  1712.                                No. 110617, 25 mm Filter 
  1713.                                No. 113616, 8 x 10 sheets (100)
  1714.  
  1715. @SubSlide[UrineFilt9-Text-]
  1716. @Yellow[7.3.4.3  Paper filters]
  1717.  
  1718. Whatman No. 541 or No. 1 paper filters of 1x or 25 mm diameter have also been
  1719. used with iodine (Plouvier et al., 1975; see section 4) or ninhydrin (Bradley,
  1720. 1968; see section 4) staining in syringe urine filtration techniques.
  1721.  
  1722. Suppliers. This type of filter paper can be ordered from any laboratory supply
  1723. company. Further information can be obtained from the Centre de Recherches sur
  1724. les Méningites et les Schistosomiases (CERMES), B.P. 10887, Niamey, Republic
  1725. of Niger.
  1726.  
  1727. Comment. The paper filters are inexpensive and may be stored for later
  1728. examination. This aspect may be important for quality control of the
  1729. quantitative microscopic urine examinations. Under some conditions ninhydrin
  1730. may not stain the eggs properly. Bell (personal communication, 1983) has
  1731. suggested pre-staining with saturated potassium iodide (2 ml in 250-500 ml of
  1732. urine) before filtration followed by staining the filter paper with ninhydrin.
  1733.  
  1734. The cost of the paper filter technique is mainly the cost of the stain. Urines
  1735. with heavy sediment or haematuria may not pass through the paper filter and
  1736. the sediment may obscure visualization of the S. haematobium eggs.
  1737.  
  1738. @SubSlide[UrineFilt10-Text-]
  1739. @Yellow[7.3.5  Filter punch]
  1740.  
  1741. Either 13 or 25 mm filter punches are available to punch either Nytrel,
  1742. Nuclepore or paper filters from:
  1743.  
  1744.      Bugnard Cie, Chemin de Montely 46, CH-1000 Lausanne 20, Switzerland
  1745.      Item: No. 24.620 (specify size of punch needed)
  1746.  
  1747.      or
  1748.  
  1749.      C. S. Osborne & Co, Harrison, NJ 0729, USA
  1750.      Article No. 149 Arch Punch
  1751.  
  1752. @SubSlide[UrineFilt11-Text-]
  1753. @Yellow[7.3.6  Forceps]
  1754.  
  1755. Flat forceps are recommended to handle the filters. Available from:
  1756.      Arthur H.,Thomas Co, P. 0. Box 779, Philadelphia, PA 19105, USA
  1757.      Items: No. 5-17-G15, forceps membrane (1980 catalogue) 
  1758.             No. 5117-F20, forceps
  1759.  
  1760. @Yellow[7.3.7  Microscope slides]
  1761.  
  1762. Though standard laboratory items, these must be available. microscope slides
  1763. sized 2 x 3 inches (5 x 8 cm) may be used to examine six to eight 13 mm
  1764. filters at a time.
  1765.  
  1766. @Yellow[7.3.8   marking pencils]
  1767.  
  1768. These are useful for identifying slides and for marking containers. Wax
  1769. pencils are the cheapest.
  1770.  
  1771. @SubSlide[UrineFilt12-Text-]
  1772. @Yellow[7.3.9  Hand tally counters]
  1773.  
  1774. Accurate egg counts are facilitated by using hand tally counters which can be
  1775. obtained from all equipment supply agents, for example:
  1776.  
  1777.      Arthur H. Thomas Co, P. 0. Box 779, Philadelphia, PA 19105, USA
  1778.      Items: No. 3297-H50, counter
  1779.             No. 3297-H60, counter, hand tally
  1780.      and
  1781.  
  1782.      Fisher Scientific Company, 711 Forbes Avenue, Pittsburgh, PA 15219, USA
  1783.      Item:  No. 7-905, counter
  1784.  
  1785. @Yellow[7.3.10  Accessories]
  1786.  
  1787. Pasteur pipettes, rubber bulbs and small beakers may be needed to keep water
  1788. for moistening the filters at the time of microscopy.
  1789.  
  1790. @SubSlide[CellFaec1-Text-]
  1791. @Yellow[8. Cellophane faecal thick smear examination technique for diagnosis of]
  1792. @Yellow[   intestinal schistosomiasis]
  1793.  
  1794. The cellophane faecal thick smear examination technique was introduced by Kato
  1795. and Miura in 1954 (see section 7). Subsequent to the first English publication
  1796. of this technique by Komiya and Kobayashi in 1966 (see section 7), many
  1797. modifications of the original technique have appeared. This technique has
  1798. proved to be a useful and efficient means of diagnosis of intestinal
  1799. helminthic infections, as well as of Schistosoma mansoni and S. japonicum.
  1800.  
  1801. @SubSlide[CellFaec2-Text-]
  1802. @Yellow[8.1  Materials]
  1803.  
  1804. (a)   Glass microscope slides.  The ordinary slides 25 x 75 mm are
  1805.       appropriate.
  1806. (b)   Flat-sided wooden applicator sticks or similar devices made of plastic
  1807.       or other material.
  1808. (c)   Cellophane, wettable, 40 to 50 microns in thickness in 22 (or 25) mm x
  1809.       30 to 35 mm strips
  1810. (d)   Glycerine-malachite green solution (50% solution)
  1811.       - 100 ml water
  1812.       - 100 ml glycerine
  1813.       - 1 ml 3% aqueous malachite green or 3% aqueous methylene blue
  1814. (e)   Screen. Made of either wire steel cloth (105 mesh, stainless steel,
  1815.       bolting cloth) or plastic (60 mesh per square inch or 250 x mesh size).
  1816.       A stainless steel screen welded onto an oval steel ring with a handle is
  1817.       re-usable.
  1818. (f)   Template. Made of stainless steel (Peters et al., 1980, see section 7),
  1819.       plastic (Kato-Katz) or cardboard (Japanese Association of Parasite
  1820.       Control) templates of varying diameters have been used. The size (20 mg
  1821.       to 50 mg) may depend on local requirements; in any event, the template
  1822.       permits accurate delivery of a standard stool specimen and determination
  1823.       of quantitative egg counts.
  1824.  
  1825. @SubSlide[CellFaec3-Text-]
  1826. @Yellow[8.2  Procedure]
  1827.  
  1828. (a)   Soak the cellophane strips in the 50% glycerine-malachite green
  1829.       (methylene blue) solution for at least 24 hours before use.
  1830. (b)   Transfer a small amount of faeces onto a piece of scrap paper (newspaper
  1831.       is ideal).
  1832. (c)   Press the screen on top of the faecal sample.
  1833. (d)   Using the flat-sided wooden (or plastic) applicator, scrape across the
  1834.       upper surface of the screen to sieve the faecal sample.
  1835. (e)   Place a template on a clean microscope slide.
  1836. (f)   Transfer a small amount of sieved faecal material into the hole of the
  1837.       template and carefully fill the hole. Level flat with the applicator
  1838.       stick.
  1839. (g)   Remove the template carefully so that all the faecal material is left on
  1840.       the slide and none is left sticking to the template.
  1841. (h)   Cover the faecal sample on the slide with a glycerine soaked cellophane
  1842.       strip.
  1843. (i)   If an excess of glycerine is present on the upper surface of the
  1844.       cellophane, wipe off the excess with a small piece of toilet paper or
  1845.       absorbent tissue.
  1846.  
  1847. @SubSlide[CellFaec4-Text-]
  1848.  
  1849. (j)   Invert the microscope slide and press the faecal sample against the
  1850.       cellophane on a smooth surface (a piece of tile or flat polished stone
  1851.       is ideal) to spread the sample evenly.
  1852. (k)   Do not lift the slide straight up. The cellophane may separate. Gently
  1853.       slide the microscope slide sideways holding the cellophane.
  1854.  
  1855. Preparation of the slide is now complete. It may be necessary to wipe off
  1856. excess glycerine with a piece of toilet paper to assure that the cellophane
  1857. stays fixed. After practice you can obtain perfect preparations.
  1858.  
  1859. Several modifications have been developed in control programmes. In Malawi,
  1860. metal sieves with 100 mesh screen are used and the specimen is forced through
  1861. the screen. The sieve is rotated so that 20 specimens can be sieved
  1862. consecutively. (Details may be obtained from: National Bilharzia Control
  1863. Programme, P.0. Box 377, Lilongwe, Malawi.) In Burundi, small individual
  1864. sieves have been manufactured and the specimen, on a small piece of plastic,
  1865. is forced through the screen. (Details may be obtained from: Projet
  1866. Bilharzioses, B.P. 337, Bujumbura, Burundi.)
  1867.  
  1868. @SubSlide[CellFaec5-Text-]
  1869. @Yellow[8.3  Proper reading of slides]
  1870.  
  1871. The slide should be kept at ambient temperature for at least 24 hours before
  1872. microscopic examination (see below regarding hookworm eggs). By placing the
  1873. slide in an incubator (400c) or under an intense fluorescent, incandescent
  1874. light in the laboratory or in sunlight in the field, the slide may be read
  1875. within minutes.
  1876.  
  1877. To facilitate the microscopic reading, one or two drops of eosin in saline
  1878. (1:100) may be placed on the upper surface of the cellophane, left for 3 to 5
  1879. minutes, then wiped off with a piece of toilet paper or absorbent paper. This
  1880. method permits improved visualization of Schistosoma eggs.
  1881.  
  1882. Microscopic reading of the cellophane thick smear slides should be easily
  1883. accomplished with 1OX wide field ocular and 1OX objectives. Confirmation of
  1884. identification of S. mansoni and S. japonicum eggs may be required by the 40X
  1885. objective. Eggs of ascaris lumbricoides, Trichuris trichuris and Fasiolopsis
  1886. buski are easily visualized by this technique. This technique has also been
  1887. used to identify Clonorchis sinensis, Metagonimus yokogawai, opisthorchis
  1888. viverrini, Fasciola hepatica, Hymenolepis nana and Taenia spp. Hookworm eggs
  1889. may be detected only immediately after preparation of the slide.
  1890.  
  1891. @SubSlide[CellFaec6-Text-]
  1892.  
  1893. Many different recommendations have been made regarding reading of the slides.
  1894. Ideally, each laboratory would review the reading procedure carefully to
  1895. determine the optimal time for microscopic examination of the slides.
  1896.  
  1897. All results should be recorded as number of S. mansoni or S. japonicum eggs
  1898. per gram of faeces. According to the size of the template, the number of eggs
  1899. counted on the slide will be multiplied by a correction factor to obtain the
  1900. number of eggs per gram of faeces. The Kato-Katz template delivers 41.7 mg of
  1901. faeces; the correction factor is 24.
  1902.  
  1903. @SubSlide[CellFaec7-Text-]
  1904. @Yellow[8.4  Shipment and storage of the slides]
  1905.  
  1906. Cellophane thick smear slides can be prepared in the field, stored in
  1907. microscopic slide boxes and shipped great distances, which permits examination
  1908. at a central laboratory if required.
  1909.  
  1910. Under most conditions, if the proper grade of cellophane and adequate
  1911. concentration of glycerine are used, slides can be kept up to six months
  1912. without deteriorating. If the cellophane curls or dries, it can be remoistened
  1913. with a drop of water, glycerine or eosin in saline. Reconstitution is not
  1914. perfect but at least practical. Again, each laboratory can adjust these
  1915. recommendations for storage according to individual requirements.
  1916.  
  1917. @SubSlide[CellFaec8-Text-]
  1918. @Yellow[8.5  Thick or hard stool specimens]
  1919.  
  1920. The major complaint about the thick smear technique from most microscopists
  1921. has been that it is impossible to visualize the helminth eggs in some hard
  1922. (constipated) stool specimens. In such cases:
  1923.  
  1924. (a)   after preparation by the standard method, be sure to wait 24 or 48 hours
  1925.       before counting eggs on these slides. The slide may clear slowly;
  1926.  
  1927. (b)   remake another pair of samples on a large (2 x 3 inches - 5 x 7.6 cm)
  1928.       microscope slide and use a slightly larger piece of cellophane (35 x 35
  1929.       mm), then press very hard to flatten the specimen as much as possible.
  1930.  
  1931. (c)   when the large slide is used, the stool may be softened with saline or
  1932.       glycerine before sieving.
  1933.  
  1934. @SubSlide[CellFaec9-Text-]
  1935. @Yellow[8.6  Suppliers]
  1936.  
  1937. @Yellow[8.6.1  Wettable cellophane]
  1938.  
  1939.      (a) Description: No. 124PD, thickness 33 u, weighs approximately 50 g/m2
  1940.          Bulk supplier: E. I. Dupont Nemours Plastic Products and Resins Dept
  1941.                         Wilmington, Delaware 19898, USA
  1942.  
  1943.      (b) Description: Rhone Poulenc 500 P 601
  1944.          Bulk supplier: Rhone Poulenc S.A., France
  1945.  
  1946.      Product supplier (i. rolls of 50 meters x 22 mm):
  1947.  
  1948.      Societé Normande de Coupage (in lots of 1000 only) 
  1949.      72 rue des Chênaux, Ymare, 76520 Boos, France
  1950.  
  1951. @SubSlide[CellFaec10-Text-]
  1952. @Yellow[8.6.2.  Screen]
  1953.  
  1954.      (a) Stainless steel
  1955.      Item characteristics: 105 mesh, stainless steel, bolting cloth
  1956.      Supplier: W. S. Tyler Inc., 8200 Tyler Boulevard, Mentor, OH  44040, USA
  1957.  
  1958.      (b) Nylon screen
  1959.      Item characteristics: TI250, HD 16243 A
  1960.      Supplier: L'Union Gazes à Bluter, B.P. 2, 42360 Panissixres, France
  1961.  
  1962.      (c) Plastic screen
  1963.      Item characteristics:  60 mesh/sq. inch (CS-5)
  1964.      Supplier: Japanese Association of Parasite Control Co.
  1965.                Hokenkaikan, 1-I Ichigaya-Sadohara Shinjuku-ku, Tokyo, Japan
  1966.  
  1967. @SubSlide[CellFaec11-Text-]
  1968. @Yellow[8.6.3  Complete kit including all necessary material]
  1969.  
  1970.      (a) Japanese Association of Parasite Control c/o Hokenkaikan
  1971.          1-I Ichigaya-Sadohara
  1972.          Shinjuku-ku, Tokyo, Japan
  1973.  
  1974.      (b) Helm-Text kits (Kato-Katz) for 100 or 500 examinations
  1975.          A.K. Indústria e Comércio Ltda
  1976.          rua Goitacazes 43-8 andar
  1977.          CEP 30000 Belo Horizonte, M.G.
  1978.          Brazil
  1979.          Telephone 031-226-5430
  1980.  
  1981. (Note: the glycerine/malachite green solutions of the kits may be defective
  1982. and should be discarded and replaced by fresh solution.)
  1983.  
  1984. @SubSlide[GlassFaec1-Text-]
  1985. @Yellow[The glass sandwich faecal thick smear technique for diagnosis of intestinal]
  1986. @Yellow[schistosomiasis]
  1987.  
  1988. The glass sandwich technique is a further modification of the glass coverslip
  1989. thick smear technique first described by Teesdale and Amix in 1976 (see
  1990. section 5). This technique and the cellophane thick smear technique may be
  1991. compared under field conditions prior to selecting the most suitable
  1992. technique.
  1993.  
  1994. The essence of the glass sandwich method is that, after sieving of the stool
  1995. sample to remove large particles, the glass cover slide enables the
  1996. investigator to press the stool sample into an even layer, in which the eggs
  1997. can be seen clearly against a background of the rest of the stool matrix. No
  1998. clearing is therefore required and the stool can be examined immediately.
  1999. however, preservation of the slide for later reading is not possible.
  2000.  
  2001. @SubSlide[GlassFaec2-Text-]
  2002.  
  2003. There are three drawbacks to this rapid low cost technique:
  2004.  
  2005.      (1) if the stool specimen contains small hard particles such
  2006.      as sand which are not removed by sieving, the slides will
  2007.      not stick together;
  2008.  
  2009.      (2) the large slide may be difficult to manipulate on a
  2010.      mechanical stage.
  2011.  
  2012.      (3) the performance of the microscopists requires intensive
  2013.      training and supervision. An experienced microscopist with a
  2014.      broad training in parasitology usually has no difficulty in
  2015.      identifying the eggs.
  2016.  
  2017. @SubSlide[GlassFaec3-Text-]
  2018. @Yellow[1.  Materials]
  2019.  
  2020.   (a) Glass microscope slides 2 x 3 inches (5 x 7.6 cm) are most appropriate
  2021.  
  2022.   (b) Squares of paper 5 x 5 cm.
  2023.  
  2024.   (c) Flat sided applicator sticks (wood or plastic).
  2025.  
  2026.   (d) Metal frame sieves, 100 mesh (150 microns). Eight inch (20.3 cm) 
  2027.   diameter sieves (obtainable from Endecotts Ltd, Lombard Road, 
  2028.   London SWl9 3VP, England) are very satisfactory, but any netting of 150 
  2029.   microns on a frame will suffice.
  2030.  
  2031.   (e) Templates of stainless steel (Peters et al., 1980) or plastic 
  2032.   (Kato-Katz) can be used. The size of the hole will depend on local 
  2033.   requirements. Templates enable an accurate amount of stool to be delivered 
  2034.   so that quantitative egg counts can be made.
  2035.  
  2036.   (f) Counting grids (optional). These can be made of either transparent 
  2037.   plastic or glass. Lines should be spaced 0.125 inches (0.357 cm) apart so 
  2038.   that one complete square fills the microscopic field of view at 40x 
  2039.   magnification. Grids enable accurate counting.
  2040.  
  2041. @SubSlide[GlassFaec4-Text-]
  2042. @Yellow[2.  Procedure]
  2043.  
  2044.      (a) Using an applicator stick, transfer a small sample of
  2045.      the stool to be examined (about the size of a maize kernel
  2046.      or large pea) onto a piece of paper 5 x 5 cm. A cut-off
  2047.      tuberculin syringe may be used as well.
  2048.  
  2049.      (b) Holding the sieve in one hand, press the piece of paper
  2050.      carrying the stool firmly against the mesh. Careful
  2051.      positioning of the sample on the mesh will enable up to 25
  2052.      samples to be processed on one sieve, without danger of
  2053.      their mixing, before the sieve must be washed.
  2054.  
  2055.      (c) Using a clean applicator stick, scrape the sieved stool
  2056.      off the mesh surface.
  2057.  
  2058.      (d) Place the template in the middle of a clean slide.
  2059.  
  2060. @SubSlide[GlassFaec5-Text-]
  2061.  
  2062.      (e) Transfer the sieved stool (on the applicator stick) into
  2063.      the hole of the template and level off, avoiding any air
  2064.      bubbles.
  2065.  
  2066.      (f) Remove the template carefully, so that no stool is left
  2067.      in the hole of the template.
  2068.  
  2069.      (g) Upturn the slide onto another clean slide so as to make
  2070.      a sandwich with the stool in the middle.
  2071.  
  2072.      (h) With the slides remaining on the bench press down firmly
  2073.      with fingers or thumb to spread the sample in a slight
  2074.      rotating motion into an even, circular layer. (Experience
  2075.      will determine the amount of pressure needed; too much
  2076.      pressure breaks the eggs and may force the stool from
  2077.      between the slides; too little pressure leaves the sample
  2078.      too thick, making observation of the eggs more difficult).
  2079.  
  2080.      (i) Place the slides on the microscope stage with the grid
  2081.      on top, and examine at low power (x40) for eggs.
  2082.  
  2083. @SubSlide[GlassFaec6-Text-]
  2084. @Yellow[3.  Proper reading of slides and additional hints]
  2085.  
  2086.      (a) The slide can be examined immediately it has been
  2087.      prepared and should not be left for more than 4 hours, as
  2088.      air bubbles form and the edges tend to dry up. Use of the
  2089.      large slides delays the drying and avoids stool being
  2090.      squeezed out of the "sandwich".
  2091.  
  2092.      (b) Adjustment of the light source is important. Contrast
  2093.      and intensity of light should be altered to suit the stool
  2094.      sample being examined. In general dry samples require
  2095.      greater light intensity, wet samples a reduced aperture on
  2096.      the condenser.
  2097.  
  2098.      (c) Doubtful eggs can be confirmed by applying slight
  2099.      pressure to the upper slide while still in position on the
  2100.      microscope, This tends to roll the eggs over, thus revealing
  2101.      the spine clearly if it has been hidden.
  2102.  
  2103. @SubSlide[GlassFaec7-text-]
  2104.  
  2105.      (d) Viability of eggs may be checked by observation of flame
  2106.      cell movement. This can only be done using slightly thinner
  2107.      slides which enable the x100 objective to be used.
  2108.  
  2109.      (e) Other helminth eggs can be observed, but are more easily
  2110.      seen at x100 magnification. Hookworm eggs are best observed
  2111.      from day-old or older stools, where development of the
  2112.      larvae has passed the morula stage.
  2113.  
  2114.      (f) This technique is rapid. An experienced microscopist
  2115.      usually takes 2 minutes or less per slide. Preparation of 3
  2116.      slides per stool sample can compensate, to a degree, for the
  2117.      inability to store slides.
  2118.  
  2119.      (g) Provided stool samples remain moist, they can be
  2120.      processed and examined several days after collection.
  2121.      Refrigeration of stools prolongs storage time.
  2122.  
  2123. @SubSlide[GlassFaec8-Text-]
  2124.  
  2125.      (h) For quantitative work the consistency of the stool
  2126.      sample is important. Up to 10 times the number of eggs per
  2127.      gram of stool in samples taken on separate days from the
  2128.      same patient have been observed. Dry stools give high
  2129.      counts, and diarrhoeal stools give low counts, compared with
  2130.      stools of medium consistency from the same patient.
  2131.  
  2132.      (i) Stools should not be processed in any way before
  2133.      sieving. Addition of formalin is unnecessary, and makes the
  2134.      sample difficult to sieve; glycerine kills and clears the
  2135.      miracidia, making the eggs more difficult to see; the
  2136.      addition of iodine to the sieved stool after sieving and
  2137.      before the sandwich is made, does not increase sensitivity.
  2138.  
  2139.      (j) To wash sieves, soak for several hours in water to
  2140.      loosen the stool, and then clean using a high pressure jet
  2141.      of water from the tap on both sides of the screen. Dry
  2142.      before re-use. Scrubbing rapidly reduces the life span of a
  2143.      sieve. Two or three sieves used in rotation are appropriate.
  2144.  
  2145. @SubSlide[GlassFaec9-Text-]
  2146. @Yellow[4.  Suppliers]
  2147.  
  2148. The materials are the same as listed for the cellophane thick smear technique
  2149. (see Annex 2) except that glass slides are used instead of cellophane.
  2150.  
  2151. @SubSlide[SurvRxRec1-Text-]
  2152. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2153.  
  2154. SPECIMEN NUMBER:  All specimens submitted each day will be marked beginning
  2155.                   with the number 1 consecutively.
  2156. NAME:             The full name of the person will be recorded. The teacher or
  2157.                   parent should be requested to help with the recording of the
  2158.                   correct name.
  2159.  
  2160. SEX:              Male = 1 Female = 2
  2161.  
  2162. AGE:              Record the age at the last birthday. Children younger than
  2163.                   10 years of age will be recorded with a zero "0" in the
  2164.                   first column, i.e. 08 = 8 years old. 
  2165.  
  2166. HISTORY:          The person who is registering the specimen will ask the
  2167.                   person:
  2168.                   1) If he has ever urinated blood in his entire life.
  2169.                   2) If he has urinated blood within the last six months.
  2170.  
  2171.                   The responses will be recorded as 0 = No and 1 = yes.
  2172.  
  2173. @SubSlide[SurvRxRec2-Text-]
  2174. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2175.  
  2176. VISUAL:
  2177.  
  2178. Liver size:       The liver edge palpated below the right costal margin in the
  2179.                   resting supine position is measured with a centimetre ruler.
  2180.                   If the liver edge is not palpable an "0" is recorded.
  2181.                   Otherwise liver size is recorded to the nearest whole
  2182.                   centimetre.
  2183.  
  2184. @SubSlide[SurvRxRec3-Text-]
  2185. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2186.  
  2187. VISUAL:
  2188.  
  2189. Spleen size:      The spleen edge palpated below the left anterior axillary
  2190.                   line is measured according to the Hackett scale.
  2191.  
  2192.                   0 = normal spleen, not palpable on deep inspiration.
  2193.                   1 = spleen palpable only on deep or at least more than
  2194.                   normal inspiration
  2195.                   2 = spleen palpable on normal breathing but not projected
  2196.                   below a horizontal line half-way below the costal margin and
  2197.                   the umbilicus measured along a line dropped vertically from
  2198.                   the left nipple.
  2199.                   3 = spleen with the lowest palpable point projected more
  2200.                   than halfway to the umbilicus but not below a line drawn
  2201.                   horizontally through it.
  2202.                   4 = spleen with the lowest palpable point below the
  2203.                   umbilical level but not projected more than half-way towards
  2204.                   a horizontal line through the symphysis pubis.
  2205.                   5 = spleen with lowest palpable point below the lower limit
  2206.                   of class 4.
  2207.  
  2208. @SubSlide[SurvRxRec4-Text-]
  2209. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2210.  
  2211. VISUAL:
  2212.  
  2213. Urine:            The person registering the specimen will look at the
  2214.                   specimen and record if the specimen is bloody or muddy
  2215.                   brown.
  2216.  
  2217.                   The result will be recorded as:
  2218.                   0 = normal
  2219.                   1 = bloody or muddy brown
  2220.                   Clear brown or dark yellow urine is to be considered normal.
  2221.  
  2222. @SubSlide[SurvRxRec5-Text-]
  2223. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2224.  
  2225. URINE EGG COUNT:  The microscopist will record all the results on a separate
  2226.                   form which indicates specimen number and the number of eggs
  2227.                   up to 50 eggs per 10 ml of urine.
  2228.  
  2229.                   On this form only the code number for the number of eggs
  2230.                   will be recorded.
  2231.  
  2232. STOOL EGG COUNT:  The microscopist will record all results on a separate form
  2233.                   which indicates the specimen number and the number of eggs
  2234.                   up to 33 eggs per slide. If more than 33 eggs are present,
  2235.                   the result is recorded as 34+. In all summary reports
  2236.                   persons with more than 33 eggs per slide will be reported as
  2237.                   having more than 800 eggs per gram of faeces.
  2238.  
  2239. @SubSlide[SurvRxRec6-Text-]
  2240. @Yellow[Explanation for survey and treatment record]
  2241.  
  2242. WEIGHT:           If the person is infected,he will be weighed and the weight
  2243.                   recorded.
  2244.  
  2245. TREATMENT:        If the person is treated with praziquantel this column will
  2246.                   be marked P. If the person was treated with metrifonate,
  2247.                   then each dose taken will be marked"l". A complete treatment
  2248.                   will be"111"- 3 doses given 2 weeks a part. If a dose was
  2249.                   missed "O" should be recorded.
  2250.  
  2251.  
  2252. @chapter[Treatment]
  2253. @Slide[MicroSc-PCX-]
  2254.  
  2255. @Window[This chapter discusses issues related to chemotherapy.
  2256. At the end of this chapter, you will know about
  2257. various drugs used to treat schistosomiasis, their
  2258. strengths and weaknesses, and their recommended regimen.]
  2259.  
  2260. @Slide[Rx1-Text-Prevalence-Transmission-Treatment regimen-]
  2261. @Yellow[1.  Introduction]
  2262.  
  2263. Interest in the chemotherapy of schistosomiasis has never been greater. 
  2264. After 70 years' experience with chemotherapeutic agents, some of which were 
  2265. toxic, the recent development of safe and effective oral drugs has awakened
  2266. general interest among those concerned with schistosomiasis control. 
  2267. A strategy aimed at the direct and rapid control of disease is now feasible 
  2268. in contrast to the slow reduction resulting from transmission control. 
  2269.  
  2270. Nevertheless, in spite of the promise of these drugs, optimum treatment 
  2271. regimens need to be established (i.e. who should be treated and how often) 
  2272. to ensure the economical use of drugs for maximum cost benefit impact. The 
  2273. long-term effects on the prevalence and intensity of infection and the 
  2274. manifestations of disease in communities need to be clarified for 
  2275. establishing optimum treatment schedules. Caution is necessary however 
  2276. since the correct usage of these drugs must be learnt, their action on the 
  2277. infection and the disease caused by Schistosoma observed and the short- and 
  2278. long-term undesirable side effects understood. It must not be forgotten 
  2279. that chemotherapy is a means to schistosomiasis control, not an end in
  2280. itself.
  2281.  
  2282. @Slide[Rx2-Text-Compliance rate-Dosage-Health education-PHC-Sanitation-Water suppply-]
  2283.  
  2284. The success of a chemotherapy programme will be enhanced by a well organized
  2285. health education and information effort prior to, during and after the 
  2286. intervention. The community should understand that the available anti-
  2287. schistosomal drugs will not eradicate schistosomiasis. The role of the 
  2288. population in contaminating their environment and the importance of 
  2289. sanitation and water supply have to be emphasized. A high compliance rate 
  2290. can be expected if the community is adequately informed in advance.
  2291.  
  2292. Whenever antischistosomal drugs are to be used, it is important: 
  2293. (1) that the objectives to be achieved by the use of chemotherapy be 
  2294. clearly defined; (2) that the most appropriate drug be chosen; 
  2295. (3) that the correct dosage schedule be followed; (4) that adequate 
  2296. information on the drug, its side effects and any contraindications be 
  2297. widely available in the health delivery system; (5) that chemotherapy be 
  2298. integrated into the primary health care system if necessary.
  2299.  
  2300. @SubSlide[ObjectRx-Text-Intensity of infection-Morbidity-S. haematobium-S. mansoni-]
  2301. @Yellow[2.  The objective of the use of chemotherapy in control programmes]
  2302.  
  2303. The primary objective of the use of specific chemotherapy in schistosomiasis 
  2304. control programmes is reduction of human morbidity to levels below public 
  2305. health importance. In general this goal will be achieved when all remaining 
  2306. infections due to S. haematobium are below 50 eggs per 10 ml of a random 
  2307. urine sample or when all remaining infections due to S. mansoni are below 
  2308. 100 eggs per gram of faeces. As the control efforts continue, other goals 
  2309. related to prevalence and intensity of infection may be defined.
  2310.  
  2311. @SubSlide[EffectRx-Text-]
  2312. @Yellow[3.  Effect of chemotherapy on Schistosoma infection]
  2313.  
  2314. The current antischistosomal drugs (i.e. metrifonate, oxamniquine and 
  2315. praziquantel) after administration to large populations have the following 
  2316. sequential effects:
  2317.  
  2318.    (1)   elimination and cure of the infection is obtained in a
  2319.          high proportion of the infected population; and, in any
  2320.          event,
  2321.  
  2322.    (2)   the intensity of infection is reduced in those persons who
  2323.          remain infected;
  2324.  
  2325.    (3)   after elimination of the infection or reduction of the
  2326.          intensity of the infection, the level of contamination by
  2327.          those remaining infected is dramatically altered and
  2328.          reduced;
  2329.  
  2330. @SubSlide[EffectRx2-Text-]
  2331.  
  2332.    (continued)
  2333.  
  2334.    (4)   after this "chemotherapeutic shock" the risk of snail
  2335.          infection and transmission of schistosomiasis is lower,
  2336.          and
  2337.  
  2338.    (5)   the risk of development of severe disease, associated with
  2339.          heavy infections, is lower.
  2340.  
  2341. @SubSlide[EffectRx3-Text-]
  2342. @Yellow[4.  Effect of chemotherapy on morbidity caused by schistosoma infection]
  2343.  
  2344. The effects of currently available antischistosomal drugs on morbidity due 
  2345. to schistosomiasis are now being frequently reported. The benefit of 
  2346. treatment with older antischistosomal drugs in spite of their toxicity is 
  2347. well documented in the scientific literature. 
  2348.  
  2349. Single doses of praziquantel and different treatment regimens of metrifonate 
  2350. rapidly reduce the frequency and degree of haematuria, proteinuria and 
  2351. leukocyturia. In a recent study in an endemic area on Lake Volta, Ghana, 
  2352. treatment of S. haematobium infection with praziquantel was shown to reduce 
  2353. the prevalence of gross haematuria in children as well as adults by 91% and 
  2354. 77% respectively at six month follow-up. Furthermore, in both children
  2355. and adults, haematuria was reduced by more than 65% and proteinuria of 
  2356. 100 mg/100 ml of urine or more was reduced by over 70% as measured by 
  2357. reagent strips. Other studies in Niger, Burkina Faso, Egypt and Tanzania 
  2358. have shown similar results. Improvement of urinary tract disease, was 
  2359. demonstrated by ultrasound and/or intravenous pyelography, after treatment 
  2360. with praziquantel or metrifonate in different settings.  
  2361.  
  2362. @SubSlide[EffectRx4-Text-]
  2363.  
  2364. The morbidity associated with of S. mansoni, S. japonicum, S. mekongi and 
  2365. S. intercalatum infection may be reduced by appropriate treatment. Both 
  2366. hepatomegaly and splenomegaly due to s. mansoni are reduced after treatment 
  2367. with either praziquantel or oxamniquine. These manifestations due to 
  2368. S. japonicum or S. mekongi are also reduced after treatment with 
  2369. praziquantel. The risk of development of hepatosplenomegaly due to 
  2370. schistosomiasis is reduced by antischistosomal treatment. Glomerulonephritis 
  2371. associated with S. mansoni has been resolved with clinical improvement after
  2372. treatment with both oxamniquine and praziquantel. Cerebral lesions due to 
  2373. S. japonicum have been successfully treated with praziquantel; central 
  2374. nervous system (CNS) lesions in the acute phase of S. japonicum infection 
  2375. may resolve spontaneously.
  2376.  
  2377. Prolonged Salmonella infections associated with S. mansoni infection have 
  2378. been successfully treated with oxamniquine and praziquantel. This unusual 
  2379. clinical syndrome is also associated with S. intercalatum and S. haematobium
  2380. infection but its treatment with the currently available antischistosomal 
  2381. drugs has not been reported.
  2382.  
  2383. @SubSlide[CurrentRx-Text-]
  2384. @Yellow[5.  Current antischistosomal drugs]
  2385.  
  2386.       The ideal antischistosomal drug would fulfill the following
  2387.       criteria:
  2388.  
  2389.       (1)   be inexpensive;
  2390.  
  2391.       (2)   be well tolerated;
  2392.  
  2393.       (3)   be given without medical supervision;
  2394.  
  2395.       (4)   have a high and prolonged therapeutic index;
  2396.  
  2397.       (5)   remain chemically stable for long periods of time without
  2398.             requiring special storage conditions;
  2399.  
  2400.       (6)   not interact with other drugs, foodstuffs, alcohol or
  2401.             tobacco.
  2402.  
  2403. These above criteria could also be of value for assessing the appropriate 
  2404. available drugs for use in a control programme.
  2405.  
  2406. @SubSlide[CurrentRx2-Text-]
  2407.  
  2408. The current antischistosomal drugs are listed in the WHO Model List of 
  2409. Essential Drugs (Use of essential drugs, WHO Technical Report Series, 
  2410. No. 685, p. 21, 1983). These drugs are not listed in the Model List of 
  2411. Drugs for Primary Health Care (same report p. 43).
  2412.  
  2413. @SubSlide[Metrif-Text-]
  2414. @Yellow[5.1   Metrifonate] (Bilarcil(R))
  2415.  
  2416. Metrifonate is an organophosphorus compound used as a pesticide since 1952. 
  2417. In 1962 this compound was discovered to have specific activity against 
  2418. S. haematobium. Metrifonate is transformed in the mammalian host to 
  2419. dichlorvos by a non-enzymatic process. Dichlorvos has specific 
  2420. anticholinesterase activity. Neither the basis for the lack of activity 
  2421. against S. mansoni nor the mode of action against S. haematobium is known.
  2422.  
  2423. The concentration of dichlorvos within both these species of Schistosoma is 
  2424. the same after treatment of infected experimental animals with metrifonate. 
  2425. There are only very slight recognized differences between the 
  2426. cholinesterases of S. haematobium and S. mansoni. The absence of activity 
  2427. against S. mansoni does not appear to be due either to biochemical 
  2428. differences between the parasites or to differences in the concentration of 
  2429. the active metabolites in the parasite.
  2430.  
  2431. @SubSlide[Metrif2-Text-]
  2432.  
  2433. The current hypothesis advanced to explain the preferential activity of 
  2434. metrifonate against S. haematobium is based on the anatomical location of 
  2435. the parasite in the inferior vena cava and the vesical venous plexus 
  2436. contrasted to the location of S. mansoni in the portal mesenteric system. 
  2437. Although displacement of S. haematobium adult worms to the lungs after 
  2438. treatment with metrifonate has been observed experimentally, this has not 
  2439. been confirmed by clinical observations in man. Thus the mode of action
  2440. of metrifonate remains unresolved.
  2441.  
  2442. @SubSlide[Metrif3-Text-]
  2443. @Yellow[5.1.1 Treatment] (Metrifonate)
  2444.  
  2445. The standard drug regimen is 7.5 - 10 mg/kg body weight given in three doses 
  2446. at two week intervals (see Annex 2). This regimen has been extensively 
  2447. evaluated in the field. Another suggested regimen using single 10 mg/kg 
  2448. doses at intervals of six months or one year has not been sufficiently 
  2449. evaluated in the field to provide meaningful comparisons with the customary 
  2450. regimens.
  2451.  
  2452. @subslide[Metrif4-Text-] 
  2453. @Yellow[5.1.2 Side effects]
  2454.  
  2455. It is remarkable that in spite of decrease in plasma and erythrocytic 
  2456. cholinesterase after treatment with metrifonate, the clinical 
  2457. manifestations are insignificant or non-existent. The level of plasma 
  2458. cholinesterase returns to normal within two weeks. Erythrocyte levels take 
  2459. longer to return to normal. Erythrocyte levels are more closely related to 
  2460. brain levels than are plasma levels.
  2461.  
  2462. The side effects which may occur in persons treated with metrifonate are 
  2463. the following: nausea/vomiting, colic, muscular weakness, dizziness, 
  2464. sweating, fainting and rarely diarrhoea.
  2465.  
  2466. Atropine sulfate (1 mg every six hours) may be used to treat severe side 
  2467. effects. In the rare event of severe cholinesterase depression, pralidoxine 
  2468. iodide (2-PAM) may be useful to reduce clinical symptoms and restore enzyme 
  2469. activity. This compound has rarely, if ever, been used. The drug is well 
  2470. tolerated. Patients have survived overdoses of metrifonate up to 75 mg/kg 
  2471. or ten times the recommended single oral dose.
  2472.  
  2473. @SubSlide[Metrif5-Text-]
  2474. @Yellow[5.1.3 Contraindications]
  2475.  
  2476. Agricultural workers who are exposed to organophosphorous compounds should 
  2477. not be treated with metrifonate. Although there is no evidence of 
  2478. embryotoxicity or teratogenicity of metrifonate in animal studies, the 
  2479. treatment during pregnancy is not recommended. Interaction with other drugs 
  2480. aside from synergism with other organophosphorus compounds is not known.
  2481.  
  2482. @Yellow[5.1.4 Therapeutic index]
  2483.  
  2484. The cure rates in schistosomiasis control programmes range from 40-65% with 
  2485. a 90% reduction in egg counts in those who are not cured. Reduction in 
  2486. hookworm egg counts may be observed.
  2487.  
  2488. @SubSlide[Oxam-Text-]
  2489. @Yellow[5.2    Oxamniquine] (Mansil(R) Vansil(R))
  2490.  
  2491. Oxamniquine is a tetrahydroquinoline compound effective only against 
  2492. S. mansoni. After ingestion the drug is well absorbed and extensively 
  2493. metabolized into active acidic metabolites which are excreted in the urine. 
  2494. Only 0.4-1.9% of the oral dose is excreted as unchanged drug in the urine 
  2495. and 41-73% is excreted as a 6-carboxy metabolite with traces of a 
  2496. 2-carboxylic acid fraction. Most of the metabolites are excreted in the 
  2497. first 12 hours.
  2498.  
  2499. The adult S. mansoni male worms are more susceptible to oxamniquine than 
  2500. the female worms. The precise mode of action is not known, however large 
  2501. subtegumental blobs are formed associated with worm death. The early 
  2502. developmental stages of S. mansoni are also susceptible to oxamniquine.
  2503.  
  2504. @SubSlide[Oxam2-Text-]
  2505. @Yellow[5.2.1 Treatment]
  2506.  
  2507. In Brazil and West Africa, S. mansoni infections in adults respond well to 
  2508. 15 mg/kg in a single oral dose which yields a 60-90% cure rate. Children 
  2509. in these same areas require 20 mg/kg to achieve similar cure rates.
  2510.  
  2511. In Central and East Africa, the effective dose ranges from 30-45 mg/kg 
  2512. while in Egypt doses of up to 60 mg/kg given over three days are required.
  2513.  
  2514. @SubSlide[Oxam3-Text-]
  2515. @Yellow[5.2.2 Side effects]
  2516.  
  2517. Oxamniquine is well tolerated especially if given after a meal. The most 
  2518. frequent side effects have been dizziness, drowsiness and headaches. These 
  2519. events occur 1-2 hours after ingestion and rarely last more than 6 hours. 
  2520. Vomiting and diarrhoea are infrequent. 
  2521.  
  2522. Hallucinations and psychic excitement following oxamniquine are known to 
  2523. occur. Epileptiform convulsions may occur, though rarely, in persons with a 
  2524. history of seizures (7 cases out of 5 million treatments).
  2525.  
  2526. Occasionally orange red discolouration of the urine has been observed after 
  2527. treatment.
  2528.  
  2529. In Egypt after completion of a three day course of treatment, a fever 
  2530. lasting 24-72 hours has been observed with a typical Loeffler syndrome. 
  2531. This has not been observed elsewhere.
  2532.  
  2533. @SubSlide[Oxam4-Text-]
  2534. @Yellow[5.2.3 Contraindications]
  2535.  
  2536. Treatment of persons with a prior history of central nervous system disease 
  2537. or severe liver disease should be conducted under medical supervision. 
  2538. Treatment during pregnancy is not recommended. Interaction with other drugs 
  2539. is not known.
  2540.  
  2541. @Yellow[5.2.4 Therapeutic index]
  2542.  
  2543. The cure rates in schistosomiasis control programmes range from 60-85% with 
  2544. a reduction in egg counts of over 90% in those who are not cured at one year 
  2545. after treatment. Cure rates are somewhat lower for children.
  2546.  
  2547. @SubSlide[Praz-Text-]
  2548. @yellow[5.3 Praziquantel] [BiltricideR)
  2549.  
  2550. Praziquantel is a heterocyclic pyrazino-isoquinoline compound that does not 
  2551. resemble previous antischistosomal drugs. It is effective against S. mansoni, 
  2552. S. haematobium, S. japonicum, S. mekongi and S. intercalatum. Praziquantel is 
  2553. effective against most other trematodes and against cestodes. The mode of 
  2554. action appears to be a direct effect on the tegument of the adult worm.
  2555.  
  2556. The drug is rapidly metabolized in man and little unchanged praziquantel is 
  2557. excreted.  80% of the absorbed drug is excreted as metabolites within 24 
  2558. hours, principally in the urine.
  2559.  
  2560. The pathology of schistosomiasis in animals receiving a curative dose of 
  2561. praziquantel is characterized by a reduction in the cellular infiltrate 
  2562. around the granuloma and a reduction in fibrosis in tissues with residual 
  2563. Schistosoma eggs. These observations suggest that praziquantel has a direct 
  2564. effect on the immunopathology related to the infection.
  2565.  
  2566. @SubSlide[Praz2-Text-]
  2567. @Yellow[5.3.1 Treatment]
  2568.  
  2569. Praziquantel is taken orally in single or divided doses. For S. mansoni and 
  2570. S. haematobium infections, 40 mg/kg in a single dose is recommended. The 
  2571. same dose is effective against combined S. mansoni and S. haematobium 
  2572. infections. If feasible, split doses, given up to 6 hours apart, may 
  2573. improve cure rates. For S. japonicum infection, 60 mg/kg in a split dose is 
  2574. recommended.
  2575.  
  2576. @Yellow[5.3.2 Side effects]
  2577.  
  2578. Infrequently nausea, vomiting and mild to moderate epigastric discomfort or 
  2579. pain occur within 8 hours after treatment. Mild headache, dizziness, and 
  2580. drowsiness may also occur. Occasionally pruritus and slight urticaria have 
  2581. been observed. All secondary effects subside completely within 48 hours of 
  2582. treatment.
  2583.  
  2584. @SubSlide[Praz3-Text-]
  2585. @Yellow[5.3.3 Contraindications]
  2586.  
  2587. Treatment during pregnancy is not recommended. If treatment is required 
  2588. while a mother is breast feeding, praziquantel may be excreted in breast 
  2589. milk up to 24 hours after treatment. Interaction with other drugs is not 
  2590. known.
  2591.  
  2592. @Yellow[5.3.4 Therapeutic index]
  2593.  
  2594. The cure rate for S. haematobium infection in field studies is 80-95% at 
  2595. three months and about 80% at one year after treatment. The reduction in 
  2596. egg counts in those who are not cured is usually 90-95% at one year. A 
  2597. lower cure rate has been observed in combined S. mansoni and S. haematobium 
  2598. infection in limited studies and requires further evaluation. The cure rate 
  2599. and reduction of egg count in S. japonicum infection is similar to that 
  2600. observed for S. haematobium.
  2601.  
  2602. @SubSlide[RxDel-Text-]
  2603. @Yellow[6.  Chemotherapy delivery systems]
  2604.  
  2605. The selection of a delivery system for antischistosomal chemotherapy should 
  2606. be based on a sound understanding of the epidemiology of schistosomiasis as 
  2607. well as the effectiveness of the drug. The basic elements of any 
  2608. chemotherapy delivery system are personnel, diagnostic techniques and 
  2609. associated materials, drugs, logistical support and data management.
  2610.  
  2611. @Yellow[6.1   Mass treatment]
  2612.  
  2613. Strictly speaking, this term refers to treatment of entire populations 
  2614. without prior individual diagnosis. The decision to employ mass treatment 
  2615. must be based on adequate epidemiological data indicating that a very high 
  2616. proportion of the population is infected. The sampling frame and design of 
  2617. this approach are critical and should be based on the smallest 
  2618. administrative units.
  2619.  
  2620. Case detection costs are minimal and restricted to preliminary sampling to 
  2621. establish the existence of a high prevalence; drug and delivery costs are 
  2622. maximal but maximum effects on morbidity and transmission can be expected.
  2623.  
  2624. @SubSlide[RxDel2-Text-]
  2625. @Yellow[6.2   Selective population chemotherapy] (SPC)
  2626.  
  2627. In this approach, urine and/or stool specimens from the entire population of 
  2628. an area are examined.  Only persons excreting Schistosoma eggs are treated.
  2629.  
  2630. Case detection costs are high but drug costs are less than with mass 
  2631. treatment as only infected persons are treated.  Delivery costs may be lower 
  2632. than with mass treatment.  A high level of morbidity control can be expected 
  2633. and the effect on transmission will be only a little less than with mass 
  2634. treatment if the diagnostic test used to identify infected persons is 
  2635. sensitive.
  2636.  
  2637. @SubSlide[RxDel3-Text-]
  2638. @Yellow[6.3   Selected group treatment]
  2639.  
  2640. This approach is a variant of selective population chemotherapy. As peak 
  2641. prevalence, intensity and morbidity are generally found in the younger age 
  2642. groups, treatment can be given to these persons - either to all in the 
  2643. group or to all those infected.
  2644.  
  2645. If a high proportion of children go to school, this approach is probably the 
  2646. easiest to organize. When the whole group is treated, case detection costs 
  2647. are limited to the survey defining the epidemiological status of the area; 
  2648. and drug delivery costs will be less than in the regimes described above, 
  2649. and, although the overall effect on morbidity and transmission will be less 
  2650. than with mass therapy, it will be high in the age groups at greatest risk 
  2651. and responsible for a high proportion of environmental contamination.
  2652.  
  2653. On the other hand, if only infected persons in the group are treated, case 
  2654. detection costs increase but drug costs are less than when  all are treated. 
  2655. These approaches probably have the greatest benefit relative to cost.
  2656.  
  2657. @SubSlide[RxDel4-Text-]
  2658. @Yellow[6.4   Targeted chemotherapy]
  2659.  
  2660. This term has been suggested to apply to of egg output and who are at 
  2661. greatest risk of this approach reported reduction of morbidity the treatment 
  2662. of individuals with high levels developing disease. A small field trial of 
  2663. but this remains a theoretical approach which has been inadequately tested 
  2664. on a large scale.
  2665.  
  2666. @Yellow[6.5   Phased treatment]
  2667.  
  2668. The SPC approach has been more frequently applied than others, but in 
  2669. countries with prevalence varying from locality to locality a more flexible 
  2670. approach may be required. Thus mass treatment in areas of very high 
  2671. prevalence can be followed, when prevalence and intensity of infection have 
  2672. been reduced, by selective population chemotherapy and subsequently 
  2673. selective group treatment. This appears to provide for the most economical 
  2674. use of drugs.
  2675.  
  2676. @Slide[RxDel5-Text-]
  2677.  
  2678.    ╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
  2679.    ║                COMPARATIVE COSTS AND BENEFITS OF              ║
  2680.    ║              DIFFERENT CHEMOTHERAPY DELIVERY SYSTEMS          ║
  2681.    ╟────────────────────────────────────────┬──────────────────────╢
  2682.    ║                          Costs         │     Effects on       ║
  2683.    ║ Delivery   Case                        │                      ║
  2684.    ║ system     detection   Drug   Delivery │Morbidity Transmission║
  2685.    ╟────────────────────────────────────────┼──────────────────────╢
  2686.    ║ Mass         +         ++++    ++++    │   ++++        ++++   ║
  2687.    ║ treatment                              │                      ║
  2688.    ║                                        │                      ║
  2689.    ║ SPC         +++        +++      +++    │   +++         +++    ║
  2690.    ║                                        │                      ║
  2691.    ║ Selected group                         │                      ║
  2692.    ║ treatment                              │                      ║
  2693.    ║                                        │                      ║
  2694.    ║ (a) Total    +         +++      +++    │   +++         +++    ║
  2695.    ║                                        │                      ║
  2696.    ║ (b) Infected +++       ++       +++    │   +++         ++     ║
  2697.    ║                                        │                      ║
  2698.    ║ Targeted    ++++       +       ++++    │   ++          +      ║
  2699.    ╚════════════════════════════════════════╧══════════════════════╝
  2700.  
  2701. @SubSLide[RxSched-Text-]
  2702. @Yellow[7.  Treatment schedules]
  2703.  
  2704. During the period when only toxic antischistosomal compounds were available, 
  2705. both Praziquantel and oxamniquine are usually given in single oral doses. 
  2706. There is no justification to reduce the recommended dosages which have been 
  2707. determined by adequate clinical trials. On the other hand, there is 
  2708. indication that in some areas of Central and East Africa, the dosage of 
  2709. oxamniquine for S. mansoni infection should be up to twice that required in 
  2710. West Africa or in the New World. Furthermore, in Egypt and Sudan the dosage 
  2711. required may be up to three or four times higher than that of the New World. 
  2712. This information is derived from several small scale clinical trials and 
  2713. should be reconfirmed in each endemic country where use of oxamniquine is
  2714. anticipated.
  2715.  
  2716. @SubSlide[RxSched2-Text-]
  2717.  
  2718. For metrifonate, it is recommended that it be given in three doses of 
  2719. 7.5 mg/kg at two week intervals. The 100 mg metrifonate tablets and the 
  2720. product package insert instructions facilitate the administration of 
  2721. metrifonate at 10 mg/kg. The cure rates and reduction in S. haematobium egg 
  2722. counts are similar for both dose levels. In large-scale use, the amount of 
  2723. drug required would be less if a dosage of 7.5 mg/kg rather than 10 mg/kg 
  2724. could be more accurately and rapidly administered in the field.
  2725.  
  2726. Single dose regimens of metrifonate of 10 mg/kg or two doses of 7.5 mg/kg 
  2727. given at intervals of 4, 6 or 12 months have been suggested. The published 
  2728. results of clinical trials of these reduced doses of metrifonate are not 
  2729. conclusive. Some degree of reduction of excretion of S. haematobium eggs 
  2730. has been obtained in all reported trials. Single dose treatment appears to 
  2731. have little or no effect in endemic areas where the overall intensity of 
  2732. infection is high. At present single dose regimens cannot be recommended 
  2733. for operational control programmes. However, clinical trials comparing 
  2734. single dose to multiple dose metrifonate treatment under field conditions 
  2735. are encouraged.
  2736.  
  2737. @SubSlide[RxSched3-Text-]
  2738.  
  2739. The three dose course of metrifonate may be administered by minimally 
  2740. trained health workers under medical supervision. Thus, the multiple dose 
  2741. regimen should not be a serious limitation to its applicability in most 
  2742. endemic areas. The initial dose may be administered by the team undertaking 
  2743. the diagnostic procedures. Subsequent doses may be given by other health 
  2744. workers or minimally trained community personnel. Even so compliance rates 
  2745. for a three dose course are usually low.
  2746.  
  2747. @SubSlide[RxEval-Text-]
  2748. @Yellow[8.  Evaluation of chemothearpy]
  2749. In another document on diagnostic techniques in schistosomiasis control 
  2750. (WHO/SCHISTO/83.69) the importance of quantitative parasitological 
  2751. techniques is emphasized. The cure rates with available antischistosomal 
  2752. drugs are expected to be high. Prevalence rates at 6 months or one year 
  2753. should be at least 40% below the pretreatment figures. If prevalence is not 
  2754. reduced to this extent, then the intensity of infection, either in terms of 
  2755. number of persons excreting more than 50 eggs per 10 ml of urine or more 
  2756. than 100 eggs per gram of faeces, should be reduced (Annex 1). If the 
  2757. intensity of infection is not notably changed, then the following should be 
  2758. taken into consideration:
  2759.  
  2760. @SubSlide[RxEval2-Text-]
  2761.  
  2762.       (a)   Drug failure
  2763.  
  2764.       The antischistosomal drugs should be properly stored to
  2765.       avoid deterioration. Drugs in storage as well as those in the
  2766.       field should be checked periodically to assure that active drugs
  2767.       are being used. Metrifonate has a shelf life of 2 years under
  2768.       proper storage conditions. The shelf life of oxamniquine and
  2769.       praziquantel is at least that long. No drug should be used past
  2770.       the expiration date. Drugs should be stored in a cool dry storage
  2771.       area. Refrigeration is not necessary.
  2772.  
  2773.       (b)   Operational failure
  2774.  
  2775.       Effective supervision of the distribution and administration of
  2776.       the drug is necessary in all control programmes.  Supervision may
  2777.       include inspection, however the supervisor's primary task is to
  2778.       accompany and support the operational teams.  If specific
  2779.       objectives (i.e. population to be examined) are not set, then
  2780.       supervision and assessment of operations are difficult if not
  2781.       impossible.
  2782.  
  2783. @SubSlide[RxEval3-Text-]
  2784.  
  2785.       (c)   Lack of compliance
  2786.  
  2787.       If the community does not accept treatment, then the reasons
  2788.       should be identified and corrected and attempts made to promote
  2789.       cooperation.
  2790.  
  2791.       (d)   "Resistance" of the parasite to the drug
  2792.  
  2793.       Resistance of S. mansoni to oxamniquine has been observed in
  2794.       less than 1% of those treated. Resistance to treatment is not an
  2795.       "all or none" phenomenon. Treatment with oxamniquine will
  2796.       eliminate most if not all S. mansoni parasites. The parasites
  2797.       which remain after treatment may be resistant to repeated
  2798.       treatment with oxamniquine.
  2799.  
  2800.       No known human schistosomes are resistant to praziquantel.
  2801.  
  2802.       No strains of S. haematobium resistant to metrifonate have been
  2803.       identified.
  2804.  
  2805. @SubSlide[ReRx-Text-]
  2806. @Yellow[9.  Retreatment schedules]
  2807.  
  2808. A single treatment with an antischistosomal drug should never be expected 
  2809. to achieve a permanent cure or to prevent reinfection. In general within 
  2810. populations with a high prevalence (50%) and intensity of infection (this 
  2811. level must be defined in each area by assessing the data at the time of 
  2812. the first survey), a planned assessment of the treatment programme is 
  2813. required after 6 months or 1 year. If it is foreseen that no reexamination 
  2814. of the population or of a representative sample of it would be possible 
  2815. within one year of a treatment programme in areas of high prevalence, then 
  2816. the programme should be appropriately modified within the limits of 
  2817. available personnel and resources to assure a reliable evaluation. If 
  2818. experience in epidemiologically similar areas has shown that reexamination 
  2819. and retreatment of positive cases is feasible and satisfactory at 18 months 
  2820. or more, then a longer interval before retreatment may be justified.
  2821.  
  2822. @SubSlide[ReRx2-Text-]
  2823.  
  2824. Retreatment implies that reexamination of the target population is 
  2825. necessary. The data from careful, continuous and systematic surveillance 
  2826. in endemic areas will determine the appropriate reexamination and 
  2827. retreatment schedules. Periodic examination of school age children, of 
  2828. selected adult populations such as agricultural workers at high risk or 
  2829. even of entire communities is in each case an optional approach.
  2830.  
  2831. The strategy of morbidity control anticipates that transmission will 
  2832. continue after large-scale treatment but probably at a lower level than 
  2833. before for some period. Further treatments will be required to maintain 
  2834. control of morbidity. The rate at which prevalence and intensity of 
  2835. infection increases depends on: 
  2836.  
  2837. @SubSlide[ReRx3-Text-]
  2838.  
  2839. (a)   The number of persons remaining infected after treatment which is
  2840.       dependent on:
  2841.  
  2842.       (1)   the pre-treatment level of endemicity,
  2843.  
  2844.       (2)   the operational approach used;
  2845.  
  2846.       (3)   the level of population participation in respect of
  2847.             providing material for case detection and of accepting full
  2848.             courses of therapy;
  2849.  
  2850.       (4)   the "cure" rate;
  2851.  
  2852.       (5)   the numbers of deferred treatments due to pregnancy, ill
  2853.             health, etc.;
  2854.  
  2855.       (6)   the extent of population movement and immigration of
  2856.             infected persons.
  2857.  
  2858. @SubSlide[ReRx4-Text-]
  2859.  
  2860. (b)   The rate of reinfection which is dependent on:
  2861.  
  2862.       (1)   the extent of water contact which may be inversely 
  2863.             proportional to the availability of a safe, adequate 
  2864.             and reliable water supply;
  2865.  
  2866.       (2)   the extent of faecal and/or urine contamination in the
  2867.             environment;
  2868.  
  2869.       (3)   the extent of snail intermediate host populations and the
  2870.             seasonality of transmission;
  2871.  
  2872.       (4)   in areas where S. mansoni and S. japonicum is endemic, the
  2873.             rates of infection among animal reservoirs as these may be of
  2874.             epidemiological significance to maintain transmission.
  2875.  
  2876.  
  2877. The availability of diagnosis and treatment in the first level health 
  2878. delivery system would support intensive control efforts and will be 
  2879. essential during the maintenance phase of schistosomiasis control.
  2880.  
  2881. @SubSlide[CostRx-Text-]
  2882. @Yellow[10.  Cost of treatment]
  2883.  
  2884. Although there is great interest in the antischistosomal drugs, there is 
  2885. also concern about their cost for large-scale use. Cost estimates should be 
  2886. weighted in favour of treatment of children, who are the major portion of 
  2887. the infected population. The cost of these drugs is calculated on the basis 
  2888. of actual large volume direct purchases by national schistosomiasis control 
  2889. programmes. The costs of antischistosomal drugs will vary from one country 
  2890. to another. Current prices must be confirmed from local and international 
  2891. suppliers and the manufacturer.
  2892.  
  2893. @SubSlide[CostRx2-Text-]
  2894.  
  2895. In most control programmes, in which the costs of operations have been 
  2896. carefully analyzed, the cost of the drug comprises 10-30% of the total 
  2897. cost of delivery. The cost of the drug usually represents a hard currency 
  2898. cost to the endemic country which may be restricted. The World Health 
  2899. Organization and the manufacturer of praziquantel have made a unique 
  2900. agreement concerning a special low price for the drug when it is used in 
  2901. large-scale national control programmes and this agreement has been 
  2902. extended to other United Nations agencies. The cost of the drug however 
  2903. should not be the ultimate factor to determine its proper use. If funds 
  2904. are restricted it may be appropriate to limit control operations to smaller 
  2905. geographical areas or affected communities rather than attempting to use 
  2906. the drug indiscriminately over a large area.
  2907.  
  2908. As current antischistosomal drugs become available at a lower cost, it will 
  2909. be important that the endemic countries be prepared to use these drugs on a 
  2910. large scale.
  2911.  
  2912. @SubSLide[OtherRx-Text]
  2913. @Yellow[11.  Other practical considerations]
  2914.  
  2915. Among other observations regarding chemotherapy, it is important to 
  2916. emphasize the following:
  2917.  
  2918. (a)   The community as a whole and each individual treated must always
  2919.       be informed about the possible side effects so that unexpected
  2920.       reactions by the population may be avoided.
  2921.  
  2922. (b)   In large-scale programmes the tablets (metrifonate and praziquantel)
  2923.       should be broken before treatment begins. The metrifonate tablets can 
  2924.       be broken in halves (50 mg each) and quarters (25 mg each). The 
  2925.       praziquantel tablets of 600 mg may be broken in halves (300 mg) and 
  2926.       quarters (150 mg) and simple tables should be made so that the person 
  2927.       administering the drug can give the proper dose.  
  2928.  
  2929. @SubSlide[OtherRx2-text-]
  2930.  
  2931. (c)   It is not sufficient to ask the patient if he has swallowed the pills.
  2932.       The field personnel must inspect the mouth to assure complete 
  2933.       ingestion of the pills. This observation may make the difference 
  2934.       between cure and treatment failure.
  2935.  
  2936. (d)   The compliance of the population during large-scale treatment is an
  2937.       important measure of the acceptability of a drug and the success of 
  2938.       health education.
  2939.  
  2940.  
  2941. @SubSlide[DataRx-Text-]
  2942. @Yellow[12.  Presentation of data on chemotherapy]
  2943.  
  2944. The presentation of data on chemotherapy in control programmes should be 
  2945. easily understood. The rapid evaluation of results will ensure efficient 
  2946. and rational modifications of the operations and operational schedules. 
  2947. Two general types of data are available: (1) the most common situation: 
  2948. data from whole populations before and after treatment in which the data 
  2949. from individuals cannot be matched; (2) an infrequent situation: data 
  2950. available from the same persons before and after treatment.
  2951.  
  2952. The examples given in this section are theoretical. Two general types of 
  2953. data may be available:
  2954.  
  2955. 1.    Data from whole populations before and after treatment in which
  2956.       the data from individuals cannot be matched.
  2957.  
  2958. In this situation it is not possible to know if an individual has been 
  2959. examined before and after treatment. Some persons seen before treatment may 
  2960. not be examined after treatment or vice versa. The data may be simply 
  2961. presented as follows:
  2962.  
  2963. @SubSlide[DataRx1-Text-]
  2964. @Yellow[1.1   Prevalence]
  2965.  
  2966.       Status            Before            After
  2967.  
  2968.       Negative          (a) 1000          (c) 1800
  2969.  
  2970.       Positive          (b) 1500          (d)  600
  2971.  
  2972.       Total             (e) 2500          (f) 2400
  2973.  
  2974. Prevalence before treatment: b/e (%) 1500/2500 = 60%
  2975.  
  2976. Prevalence after treatment:  d/f (%)  600/2400 = 25%
  2977.  
  2978. Reduction in prevalence: b/e(%) - d/f(%)  60% - 25% = 35% = 58.3%
  2979.                          ───────────────  ─────────  ────
  2980.                               b/e(%)          60%     60%   reduction
  2981.  
  2982. The letters (a, b etc. ) used here and elsewhere in this annex are only 
  2983. intended as a guide for explanation and have no specific meaning outside 
  2984. the example.
  2985.  
  2986. @SubSlide[DataRx2-Text-]
  2987.  
  2988. Since the number of persons examined before treatment will usually be 
  2989. different from the number of persons examined after treatment, the reasons 
  2990. for these differences should be explained in the evaluation of the data. 
  2991. Large differences between the total examined before treatment and after 
  2992. treatment may be due to operational problems which could be corrected.
  2993.  
  2994. @Yellow[1.2   Intensity of infection]
  2995.  
  2996. Measurement of the intensity of infection is an important criteria for 
  2997. evaluating the effectiveness of treatment.
  2998.  
  2999. @SubSlide[DataRx3-Text-]
  3000. @Yellow[1.2.1  S. haematobium infection: eggs per 10 ml of urine]
  3001.  
  3002.       Eggs/10 ml        Before treatment        After treatment
  3003.  
  3004.       0                 (a)   1000              (c)   1800
  3005.       1-49              (W)   1000              (X)    550
  3006.       50+               (y)    500              (Z)     50
  3007.       Total             (e)   2500              (f)   2400
  3008.  
  3009. Prevalence of heavily inf. before treatment = y/e(%) 500/2500 = 20%
  3010. Prevalence of heavily inf. after treatment = z/f(%) 50/2400 = 2.1%
  3011. Reduction in prevalence of heavily inf.: (y/e(%) - z/f) (20% - 2.1%)
  3012.                                          ────────────── ────────────
  3013.                                              y/e(%)          20% 
  3014.  
  3015.                                           = 89.5% reduction
  3016.  
  3017. NOTE: Compare the tables in 1.1 and 1.2.1, observe that a, c, e, f
  3018. are the same numbers:
  3019.       (In 1.2.1   w + y =     b     (in 1.1)
  3020.       (In 1.2.1   x + z =     d     (in 1.1)
  3021.  
  3022. @SubSlide[DataRx4-Text-]
  3023. @Yellow[1.2.2  S. mansoni infection: eggs per gram faeces (eggs per slide)]
  3024.  
  3025.       The Kato-Katz cellophane faecal thick smear technique is used.
  3026. The suggested egg count classes which may be modified according to
  3027. national standards, are:
  3028.  
  3029.             Eggs per slide          Eggs per gram
  3030.  
  3031.                   1-4         =         24 - 96
  3032.                   5-33        =        120 - 792
  3033.                   34+         =           816+
  3034.  
  3035. @SubSlide[DataRx5-Text-]
  3036.  
  3037.               Eggs per              Before            After
  3038.             Kato-Katz slide         treatment         treatment
  3039.  
  3040.                   0                 (a)1000           (c) 1800
  3041.                   1-4               (q)1000           (t)  500
  3042.                   5-33              (r) 400           (u)   90
  3043.                   34+               (s) 100           (v)   10
  3044.                   Total             (e)2500           (f) 2400
  3045.  
  3046. Prevalence of heavily inf. before treatment = s/e(%) 100/2500 = 4%
  3047. Prevalence of heavily inf. after treatment = v/f(%) 10/2400 = 0.4%
  3048. Reduction in prevalence of heavily inf. = (s/e(%)-v/f(%)) (4%-0.4%)
  3049.                                           ─────────────── ─────────
  3050.                                                 s/e(%)       40%
  3051.  
  3052.                                           = 90% reduction
  3053.  
  3054. NOTE: It is also possible to calculate the prevalence and reduction
  3055. of light infections (1 - 4 eggs). 
  3056.  
  3057. @SubSlide[DataRx6-Text-]
  3058. @Yellow[2.  Data available from the same persons before and after treatment]
  3059.  
  3060. @Yellow[2.1 Status of the population before and after treatment:]
  3061.  
  3062.       Each person was examined before and after treatment.  In this
  3063. table some persons may have received treatment others may not.  The
  3064. examination after treatment may be done 6 months or one year later.
  3065.  
  3066. @SubSlide[DataRx7-Text-]
  3067.  
  3068.                                       Before treatment
  3069.  
  3070.                         Negative          Positive          Total
  3071.  
  3072. After treatment
  3073.  
  3074. Negative                (g)  990             (i)            (k)  8990
  3075. Positive                (l)   10             (j)            (e)  1010
  3076. Total                   (m) 1000             (n)            (o) 10000
  3077.  
  3078.  
  3079. Prevalence before treatment:        n/o   9000/10000        =     90%
  3080. Prevalence after treatment          e/o   1010/10000        =     10.1%
  3081.  
  3082. Reduction in prevalence       n/o - e/o    90% - 10% = 88.7% reduction
  3083.                               ─────────    ─────────
  3084.                                  n/o          90%
  3085.  
  3086. @SubSlide[DataRx8-Text-]
  3087.  
  3088. Conversion rate (negative to positive) = 1/m  10/1000 = 1%
  3089. Negative rate* = i/n  8000/9000 = 88.9%
  3090.  
  3091.       *Also termed "apparent cure rate". This figure is the
  3092.       cumulative effect of treatment and transmission.
  3093.  
  3094. Since the same persons are examined before and after treatment
  3095. the total of m + n should always equal k + e. If these numbers do
  3096. not agree, then the data should be checked. If a person was not
  3097. examined after treatment, his data are incomplete and should not be
  3098. included in this calculation.
  3099.  
  3100. @SubSlide[DataRx9-Text-]
  3101. @Yellow[2.2   Status of the population before and after treatment: ]
  3102.  
  3103.                  treated versus not treated
  3104.  
  3105. In a selective population chemotherapy (SPC) approach all persons who are 
  3106. negative at the first examination will not be treated. Some of these 
  3107. "negative" persons may be lightly infected and on the second examination 
  3108. their parasitological examination may be positive.
  3109.  
  3110. @SubSlide[DataRx10-Text-]
  3111. @Yellow[2.2.1 Persons treated]
  3112.  
  3113.             After treatment               Before treatment
  3114.                                               Positive
  3115.  
  3116.                Negative                      (p) 8000
  3117.  
  3118.                Positive                      (q)  100
  3119.  
  3120.                Total                         (r) 8100
  3121.  
  3122.                Negative rate = p/r  8000/8100 = 98.8%
  3123.  
  3124. @SubSlide[DataRx11-Text-]
  3125. @Yellow[2.2.2 Persons not treated]
  3126.  
  3127. Usually persons who are not infected will not receive treatment.  Sometimes 
  3128. persons may be ineligible for treatment due to contraindications, e.g. 
  3129. pregnancy, chronic disease.  The data from the same persons who were not 
  3130. treated may be analyzed.
  3131.  
  3132.       After treatment                     Before treatment
  3133.  
  3134.                                     Negative    Positive    Total
  3135.  
  3136.       Negative                      (g)  990    (s)  50     (u) 1040
  3137.  
  3138.       Positive                      (h)   10    (t) 850     (v)  860
  3139.  
  3140.       Total                         (m) 1000    (w) 900     (x) 1900
  3141.  
  3142. Reversion rate (positive to negative) = s/w   50/900 = 5.6%
  3143.  
  3144. NOTE: In comparing the tables in sections 2 and 3, observe that o = r+x
  3145. @SubSlide[DataRx12-Text-]
  3146.  
  3147. Exercises in preparing data from large scale treatment
  3148. programmes are available in the following documents:
  3149.  
  3150.       PDP/83.11               Examples of presentation of survey data
  3151.  
  3152.       PDP/83.12               Completed exercises on presentation of survey 
  3153.                               data to accompany PDP/83.11
  3154.  
  3155.       WHO/SCHISTO/85.81       Statistical methods applicable to 
  3156.       WHO/ESM/85.1            schistosomiasis control programmes by H.
  3157.                               Dixon
  3158.  
  3159.  
  3160. @Slide[DosageMF-Text-]
  3161.  
  3162. ╔═════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
  3163. ║                      Dosage schedule: metrifonate                       ║
  3164. ║                     7.5 mg/kg body weight per dose                      ║
  3165. ╟─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╢
  3166. ║     Weight range       Dose range        No. tablets       Actual dose  ║
  3167. ║           (kg)           (mg)                                 (mg)      ║
  3168. ╟─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╢
  3169. ║     6     -     7  │   45   -  52.5  │       1/2           │     50     ║
  3170. ║     8     -     11 │   60   -  82.5  │    1/2 + 1/4        │     75     ║
  3171. ║     12    -     14 │   90   - 105    │        1            │    100     ║
  3172. ║     15    -     17 │  112.5 - 127.5  │      1 + 1/4        │    125     ║
  3173. ║     18    -     21 │  135   - 157.5  │      1 + 1/2        │    150     ║
  3174. ║     22    -     24 │  165   - 180    │   1 + 1/2 + 1/4     │    175     ║
  3175. ║     25    -     27 │  187.5 - 202.5  │        2            │    200     ║
  3176. ║     28    -     31 │  209.5 - 232.5  │      2 + 1/4        │    225     ║
  3177. ║     32    -     34 │  240   - 255    │      2 + 1/2        │    250     ║
  3178. ║     35    -     37 │  262.5 - 277.5  │   2 + 1/2 + 1/4     │    275     ║
  3179. ║     38    -     41 │  285   - 307.5  │        3            │    300     ║
  3180. ║     42    -     44 │  315   - 330    │      3 + 1/4        │    325     ║
  3181. ║     45    -     47 │  337.5 - 352.5  │      3 + 1/2        │    350     ║
  3182. ║     48    -     51 │  360   - 382.5  │   3 + 1/2 + 1/4     │    375     ║
  3183. ║     52    -     54 │  390   - 405    │        4            │    400     ║
  3184. ║     55    -     57 │  412.5 - 427.5  │      4 + 1/4        │    425     ║
  3185. ║     58    -     61 │  435   - 457.5  │      4 + 1/2        │    450     ║
  3186. ║     62    -     64 │  465   - 480    │   4 + 1/2 + 1/4     │    475     ║
  3187. ║     65    -     67 │  487.5 - 502.5  │        5            │    500     ║
  3188. ║     68    -     71 │  510   - 532.5  │      5 + 1/4        │    525     ║
  3189. ║     72    -     74 │  540   - 555    │      5 + 1/2        │    550     ║
  3190. ║     75    -     77 │  662.5 - 577.5  │   5 + 1/2 + 1/4     │    575     ║
  3191. ║     78    -     81 │  585   - 607.5  │        6            │    600     ║
  3192. ║     82    -     84 │  615   - 630    │      6 + 1/4        │    625     ║
  3193. ║     85    -     87 │  637.5 - 652.5  │      6 + 1/2        │    650     ║ 
  3194. ╚═════════════════════════════════════════════════════════════════════════╝
  3195. @Slide[DosagePQ-Text-]
  3196. ╔═════════════════════════════════════════════════════════════════════════╗
  3197. ║                       Dosage schedule: praziquantel                     ║
  3198. ║                   40 mg/kg body weight in a single dose                 ║
  3199. ╟─────────────────────────────────────────────────────────────────────────╢
  3200. ║      Weight range       Dose range        No. tablets       Actual dose ║
  3201. ║          (kg)              (mg)                                  (mg)   ║
  3202. ╟────────────────────┬───────────────────┬───────────────────┬────────────╢
  3203. ║    10    -     12  │  400   -     480  │  1/2  +   1/4     │      450   ║
  3204. ║    13    -     16  │  520   -     640  │       1           │      600   ║
  3205. ║    17    -     19  │  680   -     760  │   1   +   1/4     │      750   ║
  3206. ║    20    -     23  │  800   -     920  │   1   +   1/2     │      900   ║
  3207. ║    24    -     27  │  960   -     1080 │ 1  + 1/2 + 1/4    │     1050   ║
  3208. ║    28    -     31  │  1120  -     1240 │       2           │     1200   ║
  3209. ║    32    -     34  │  1280  -     1360 │    2  + 1/4       │     1350   ║
  3210. ║    35    -     38  │  1400  -     1520 │    2  + 1/2       │     1500   ║
  3211. ║    39    -     42  │  1560  -     1680 │ 2  + 1/2 + 1/4    │     1650   ║
  3212. ║    43    -     46  │  1720  -     1840 │       3           │     1800   ║
  3213. ║    47    -     49  │  1880  -     1960 │    3  + 1/4       │     1950   ║
  3214. ║    50    -     53  │  2000  -     2120 │    3  + 1/2       │     2100   ║
  3215. ║    54    -     57  │  2160  -     2280 │ 3  + 1/2 + 1/4    │     2250   ║
  3216. ║    48    -     61  │  2320  -     2440 │       4           │     2400   ║
  3217. ║    62    -     64  │  2480  -     2560 │    4  + 1/4       │     2550   ║
  3218. ║    65    -     68  │  2600  -     2720 │    4  + 1/2       │     2700   ║
  3219. ║    69    -     72  │  2760  -     2880 │ 4  + 1/2 + 1/4    │     2850   ║
  3220. ║    73    -     76  │  2920  -     3040 │       5           │     3000   ║
  3221. ║    77    .     79  │  3080  -     3160 │    5  + 1/4       │     3150   ║
  3222. ║    80    -     83  │  3200  -     3320 │    5  + 1/2       │     3300   ║
  3223. ║    84    -     87  │  3360  -     3480 │ 5  + 1/2 + 1/4    │     3450   ║
  3224. ║    88    -     91  │  3520  -     3640 │       6           │     3600   ║
  3225. ╚════════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧════════════╝
  3226.                                                                            
  3227. @SubSlide[OptionalRx-Text-]
  3228. @Yellow[Optional chemotherapy approaches]
  3229.  
  3230. @Window[The following approaches are suggested according to the prevalence of 
  3231. schistosomiasis among 7-14 (school age) year old children and type of 
  3232. schistosomiasis in the locality under consideration for intervention.]
  3233.  
  3234.                   1. Attack phase - intervention phase
  3235.  
  3236. Risk        Prevalence of           Type of
  3237.             infection*              infection               Treatment
  3238.  
  3239. High            > 50%               S. haematobium    All school age children
  3240.  
  3241.                                     S. mansoni        All survey population
  3242.                                     S. japonicum
  3243.  
  3244. Moderate    25%-50%                 S. haematobium    Only children aged 7-14
  3245.                                                       years old
  3246.  
  3247.                                     S. mansoni        All children aged 2-14
  3248.                                     S. japonicum      years
  3249.  
  3250. Low            < 25%                S. haematobium    Infected persons only
  3251.                                     S. mansoni        through health
  3252.                                     S. japonicum      delivery system
  3253.  
  3254.       * Index 7-14 years old children.
  3255.  
  3256. @SubSlide[OptionalRx2-Text-]
  3257. @Yellow[2. Maintenance]
  3258.  
  3259.       Sample prev of
  3260.       infection at      % of heavily
  3261.       follow up         infected persons        Treatment
  3262.  
  3263.                         High  > 25%
  3264.                         S.h.              S.h. - all school age children
  3265.                         S.m./S.j.         S.m./S.j. - entire population
  3266.  
  3267. HIGH     > 50%          Low   < 25%
  3268.                         S.h.              S.h. - only 7-14 year-old children
  3269.                         S.m./S.j.         S.m./S.j. - all children 2-14
  3270.                                           years of age
  3271.  
  3272.                         High  > 20%
  3273.                         S.h.              S.h. - only 7-14 year old children
  3274.  
  3275.                         S.m./S.j.         S.m./S.j - all children 2-14 years
  3276.                                           of age
  3277.  
  3278. @SubSlide[OptionalRx3-Text-]
  3279.  
  3280. MODERATE    25%-50%     Low   < 20%
  3281.                         S.h.              S.h. - only 7-14 year-old children
  3282.                         S.m./S.j.         S.m./S.j. - all children 2-14
  3283.                                           years of age after primary Rx
  3284.  
  3285.                         High  > 15%
  3286.                         S.h.              S.h. - PHC at yearly intervals
  3287.                         S.m./S.j.         S.m./S.j. - PHC at yearly intervals
  3288.  
  3289. LOW         < 25%       Low   < 15%
  3290.                         S.h.              S.h. - PHC at yearly intervals
  3291.                         S.m./S.j.         S.m./S.j. - PHC at yearly intervals
  3292.  
  3293. Key: S.h.  Schistosoma haematobium
  3294.      S.j.  Schistosoma japonicum
  3295.      S.m.  Schistosoma mansoni
  3296.      PHC   Primary Health Care
  3297.  
  3298. @SubSlide[OptionalRx4-Text-]
  3299. @Yellow[3.  Heavily infected persons]
  3300.  
  3301.       S. haematobium          >  50 eggs/10 ml of urine
  3302.  
  3303.       S. mansoni*             > 100-800 eggs/g of faeces
  3304.  
  3305.       S. intercalatum*        > 100 eggs/g of faeces
  3306.  
  3307.       S. japonicum*           > 100-800 eggs/g of faeces
  3308.  
  3309.       S. mekongi*             > 100 eggs/g of faeces
  3310.  
  3311.       * The definition of heavy infection is area-specific and may
  3312. vary from 100-800 eggs per gram of faeces.
  3313.  
  3314. @SubSlide[RxBib-Text-]
  3315. @Yellow[11.  Bibliography]
  3316.  
  3317. An asterisk (*) indicates specialized literature on the toxicology of the 
  3318. antischistosomal drug.
  3319.  
  3320. @LightCyan[General]
  3321.  
  3322. Davis, A. Available chemotherapeutic tools for control of
  3323. schistosomiasis. Behring Institut Mitterlungen, 71: 90-103 (1982)
  3324.  
  3325. Mott, K.E. Control of schistosomiasis: morbidity reduction and
  3326. chemotherapy. Acta Leidensia, 49: 101-Ill (1982)
  3327.  
  3328. Nash, T.E., Cheever, A.W., Ottesen, E.A. & Cook, J.A. Schistosome
  3329. infections in humans: perspectives and recent findings. Annals of
  3330. internal medicine, 97: 740-754 (1982)
  3331.  
  3332. @SubSlide[RxBib2-Text-]
  3333. @LightCyan[Metrifonate]
  3334.  
  3335. Arap Siongok, T.K., Ouma, J.H., Houser, H.B. L Warren, K.S.
  3336. Quantification of infection with Schistosoma haematobium in relation
  3337. to epidemiology and selective population chemotherapy. II. Mass
  3338. treatment with a single oral dose of metrifonate. Journal of
  3339. infectious diseases, 138: 856-858 (1978)
  3340.  
  3341. Browning, M.D., Narooz, S.I., Strickland, G.Y., El-Masry, N.A. &
  3342. Abdel-Wahab, M.F. Clinical characteristics and response to therapy in
  3343. Egyptian children infected with Schistosoma haematobium. Journal of
  3344. infectious diseases, 149: 998-1004 (1984)
  3345.  
  3346. Davis, A. & Bailey, D.R. Metrifonate in urinary schistosomiasis.
  3347. Bulletin of the World Health Organization, 41: 209-224 (1969)
  3348.  
  3349. Diallo, S. & Druilhe, P. Activité du metrifonate sur les souches
  3350. sénégalaises de S. haematobium. Bulletin de la Société médicale
  3351. d'Afrique noire de Langue française, 18: 574-580 (1973)
  3352.  
  3353. @SubSlide[RxBib3-Text-]
  3354. @LightCyan[Metrifonate]
  3355.  
  3356. Diallo, S., Ceccon, J.-F., Victorius, A., Diouf, F. & N'Dir, O. 
  3357. Efficacité de 3 cures de métrifonate dans le traitement de la
  3358. bilharziose urinaire au Sénégal. Dakar médical, 28: 67-76 (1983)
  3359.  
  3360. Doehring, E., Feldmeier, H., Dafalla, A.A., Ehrich, J.H.H., Vester,
  3361. U. & Poggensee, U. Intermittent chemotherapy with trichlorfon
  3362. (metrifonate) reverses proteinuria, haematuria and leucocyturia in
  3363. urinary schistosomiasis: results of a three year field study. Journal
  3364. of infectious diseases, 149: 615-620 (1984)
  3365.  
  3366. Druilhe, P., Bourdillon, F., Froment, A. & Kyelem, J.M. Essai de
  3367. contrôl de la bilharziose urinaire par trois cures annuelles de
  3368. métrifonate. Annales de la Société belge de Médicine tropicale, 61:
  3369. 99-109 (1981)
  3370.  
  3371. Ejezie, G.C. & Ade-Serrano, M.A. Single dose treatment in urinary
  3372. schistosomiasis. Nigerian journal of parasitology, 1: 49-54 (1980)
  3373.  
  3374. @SubSlide[RxBib4-Text-]
  3375. @LightCyan[Metrifonate]
  3376.  
  3377. El Kholy, A., Boutros, S., Tamara, F., Warren, K.S. & Mahmoud, A.A.F.
  3378. The effect of a single dose of metrifonate on Schistosoma haematobium
  3379. infection in Egyptian school children. American journal of tropical
  3380. medicine and hygiene, 33: 1170-1172 (1984)
  3381.  
  3382. Gentilini, M., Danis, M., Houenassou, P., & Arnaud, J.P. Résultats de
  3383. l'activité schistosomicide d'un organophosphore, le métrifonate dans
  3384. la bilharziose urinaire. Bulletin de la Société de Pathologie
  3385. exotique, 66: 299-306 (1973)
  3386.  
  3387. Jewsbury, J.N., Cooke, M.J. & Weber, M.C. Field trial of metrifonate
  3388. in the treatment and prevention of schistosomiasis infection in man.
  3389. Annals of tropical medicine and parasitology, 71: 67-83 (1977)
  3390.  
  3391. Holmstedt, B., Nordgren, I., Sandoz, M. & Sundwall, A. Metrifonate.
  3392. Summary of toxicological and pharmacological information available.
  3393. Archives of toxicology, 41: 3-29 (1978)(*)
  3394.  
  3395. @SubSlide[RxBib5-Text-]
  3396. @LightCyan[Metrifonate]
  3397.  
  3398. Mason, P.R. & Tswana, S.A. Single dose metrifonate for the treatment
  3399. of Schistosoma haematobium infection in an endemic area of Zimbabwe.
  3400. American journal of tropical medicine and hygiene, 33: 599-601 (1984)
  3401.  
  3402. Metrifonate and dichlorvos: theoretical practical aspects.
  3403. Proceedings of a symposium held at the Royal Academy of Sciences in
  3404. Stockholm, November 3-4, 1980. Acta pharmacologica et toxicologica,
  3405. 49: (Suppl. V): 1-137 (1981)(*)
  3406.  
  3407. Omer, A.H.S. & Teesdale, C.H. Metrifonate trial in the treatment of
  3408. various presentations of Schistosoma haematobium and S. mansoni
  3409. infections in the Sudan. Annals of tropical medicine and
  3410. parasitology, 72: 145-150 (1978)
  3411.  
  3412. Onadeko, M.0. Preliminary report on long term cure of schistosomiasis
  3413. using metrifonate (Bilarcil/Dipterex) - a new antischistosomal drug.
  3414. West African journal of pharmacology and drug research (Ikeja,
  3415. Nigeria), 5: 19-24 (1979)
  3416.  
  3417. @SubSlide[RxBib6-Text-]
  3418. @LightCyan[Metrifonate]
  3419.  
  3420. Pugh, R.N.H. & Teesdale, C.H. Single-dose oral treatment in urinary
  3421. schistosomiasis: a double blind trial. British medical journal, i:
  3422. 419-432 (1983)
  3423.  
  3424. Pugh, R.N.H. & Teesdale, C.H. Long term efficacy of single dose oral
  3425. treatment in schistosomiasis haematobium. Transactions of the Royal
  3426. Society of Tropical Medicine and Hygiene, 78: 55-59 (1984)
  3427.  
  3428. Reddy, S., Oomen, J.M.V. & Bell, D.R. Metrifonate in urinary
  3429. schistosomiasis: a field trial in Northern Nigeria. Annals of
  3430. tropical medicine and parasitology, 69: 73-76 (1975)
  3431.  
  3432. Rey, J.L., Nouhov, H. & Sellin, B. Comparaison de trois posologies de
  3433. métrifonate en chimiothérapie de masse contre Schistosoma
  3434. haematobium. Médecine tropicale, 44: 57-60 (1984)
  3435.  
  3436. Rugemalila, J.B. & Eyakuze, V.M. Use of metrifonate for selective
  3437. population chemotherapy against urinary schistosomiasis in an endemic
  3438. area at Mwanza, Tanzania. East African medical journal, 58: 37-43
  3439. (1981)
  3440.  
  3441. @SubSlide[RxBib7-Text-]
  3442. @LightCyan[Metrifonate]
  3443.  
  3444. Stephenson, L.S., Latham, M.C., Kinoti, S.N. & Oduori, M.L.
  3445. Sensitivity and specificity of reagent strips in screening Kenyan
  3446. children for Schistosoma haematobium infection. American journal of
  3447. tropical medicine and hygiene, 33: 862-871 (1984)
  3448.  
  3449. Wilkins, H.A. & Moore, P.J. Single dose of metrifonate. Tropical
  3450. Medicine and Hygiene, 74: 692 (1980)
  3451.  
  3452. @SubSlide[RxBib8-Text-]
  3453. @LightCyan[Oxamniquine]
  3454.  
  3455. Araujo, N., Katz, N., Dias, E.P. & Souza, C.P. Susceptibility to
  3456. chemotherapeutic agents of strains of Schistosoma mansoni isolated
  3457. from treated and untreated patients. American journal of tropical
  3458. medicine and hygiene, 29: 890-894 (1980)
  3459.  
  3460. Bina, J.C. & Prata, A. Tratamento de esquistossomose com oxamniquine
  3461. (xarope) em crianças. Revista da Sociedade brasileira de Medicina
  3462. tropical, 9: 175-178 (1975)
  3463.  
  3464. Boudin, C., Moreau, J.-P. & Dupouy-Camet, J. Tentative d'interruption
  3465. de la transmission de Schistosoma mansoni dans une communauté rurale
  3466. de Haute Volta, par chimiothérapie de masse a l'oxamniquine en trois
  3467. cures bimestrielles. Cahiers ORSTOM, série entomologie médicale et
  3468. parasitologie, 20: 69-75 (1982)
  3469.  
  3470. @SubSlide[RxBib9-Text-]
  3471. @LightCyan[Oxamniquine]
  3472.  
  3473. Cunha, A.S. A avaliacao terapeutiçà da oxamniquine na esquistossomose
  3474. mansoni humana pelo metodo do oograma por biopsia de mucosa retal.
  3475. Revista do Instituto de Medicina tropical de Sao Paulo, 24: 88-94
  3476. (1982)
  3477.  
  3478. Efthimiou, J. & Denning, D. Spinal cord disease due to Schistosoma
  3479. mansoni successfully treated with oxamniquine. British medical
  3480. journal, 288: 1343-1344 (1984)
  3481.  
  3482. Guimaraes, R.X., Tchakerian, A., Dias L.C.S., Almeid, F.M.R. de,
  3483. Vilela, M.P., Cabeça, M. & Takeda, A.K. Resistência ao hycanthone e
  3484. oxamniquine em doentes com esquistossomose forma clínica
  3485. hepatointestinal. Revisea da Associaçao Medica brasileira, 25: 48-50
  3486. (1979)
  3487.  
  3488. Ibrahim, A.M.A. Evaluation of oxamniquine in the treatment of S.
  3489. mansoni infection among Sudanese patients. The East African medical
  3490. journal, 57: 566-573 (1980)
  3491.  
  3492. @SubSlide[RxBib10-Text-]
  3493. @LightCyan[Oxamniquine]
  3494.  
  3495. Kapend'a, K., Odio, W., Toko, A.L., Vandepitte, J., Kayembe, N. N. &
  3496. Wane, J. L'oxamniquine dans le traitement de l'infection à 
  3497. Schistosoma mansoni. Annales de la Société belge de Médecine
  3498. tropicale, 62: 213-219 (1982)
  3499.  
  3500. Kilpatrick, M.E., Farid, Z., Bassily, S., El-Masry, N.A., Trabolsi,
  3501. B. & Watter, R.H. treatment of schistosomiasis mansoni with
  3502. oxamniquine - five years experience. American journal of tropical
  3503. medicine and hygiene, 30: 1219-1222 (1981)
  3504.  
  3505. Lambertucci, J.R., Greco, D.B., Pedroso, E.R.P., Rocha, M. O. da C.,
  3506. Salazar, H. M. & Lima, D. P. de. A double blind trial with
  3507. oxamniquine in chronic schistosomiasis mansoni. Transactions of the
  3508. Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, 76: 751-755 (1982)
  3509.  
  3510. Nozais, J.-P., & Geunier, M. Etude de l'efficacité de I'UK 4271
  3511. (oxamniquine, Pfizer) dans la bilharziose à Schistosoma mansoni en Afrique 
  3512. de l'Ouest (étude parasitologique et sérologique portant sur 252 enfants). 
  3513. Bulletin de la Société de Pathologie exotique, 72: 153-164 (1979)
  3514.  
  3515. @SubSlide[RxBib11-Text-]
  3516. @LightCyan[Oxamniquine]
  3517.  
  3518. Omer, A.H.S. Oxamniquine for treating Schistosoma mansoni infection
  3519. in Sudan. British medical journal, 2: 163-165 (1978)
  3520.  
  3521. Ott, B.R., Libbey, N.P., Ryter, R.J. & Trebbin, W.M. Treatment of
  3522. schistosome-induced glomerulonephritis. Archives of internal
  3523. medicine, 143: 1477-1479 (1983)
  3524.  
  3525. Prata, A., Bina, J.C., Barreto, A.C. & Alecrim M.G. Attempt to
  3526. control the schistosomiasis transmission by oxamniquine in an
  3527. hyperendemic locality. Revista do Instituto Medicina tropical de Sao
  3528. Paulo, 22 (Suppl 4)(1): 65-72 (1980)
  3529.  
  3530. Sleigh, A.C., Mott, K.E., Franca Silva, J.T., Muniz, T.M., Mota,
  3531. E.A., Barreto, M.L., Hoff, R., Maguire, J.H., Lehman, J.S. &
  3532. Sherlock, I. A three year follow-up of chemotherapy with oxamniquine
  3533. in a Brazilian community with endemic schistosomiasis mansoni.
  3534. Transactions of the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene,
  3535. 75: 234-238 (1981)
  3536.  
  3537. @SubSlide[RxBib12-Text-]
  3538. @LightCyan[Praziquantel]
  3539.  
  3540. Andrews, P., Thomas, H., Pohlke, R. & Seubert, J. Praziquantel.
  3541. Medicinal research reviews, 3: 147-200 (1983)
  3542.  
  3543. Anonymous. Praziquantel. The medical letter, 24: (624): 108-109
  3544. (1982)
  3545.  
  3546. Bartsch, H., Kuroki, T., Malaveille, C., & Loprieno, N. Absence of
  3547. mutagenicity of praziquantel, a new effective antischistosomal drug
  3548. in bacteria, yeasts, insects, and mammalian cells. Mutation research,
  3549. 58: 133-142 (1978)(*)
  3550.  
  3551. de Carvalho, S.A., Amato Neto, V., Zeitune, J.M.R., Goldbaum, M.,
  3552. Castilho, E.A. & Grossman, R.M. Availaçào terapêutica do praziquantel
  3553. (EMBAY 8440) na infecçào humana pelo S. mansoni. Revista do Instituto
  3554. de Medicina tropical de Sao Paulo, 26: 51-59 (1984)
  3555.  
  3556. @SubSlide[RxBib13-Text-]
  3557. @LightCyan[Praziquantel]
  3558.  
  3559. Coutinho, A., Domingues, A.L.C., Neves, J. & Almeida, S.T. Treatment
  3560. of hepatosplenic schistosomiasis mansoni with praziquantel.
  3561. Arzneimettel Forschung (Drug research), 33: 787-791 (1983)
  3562.  
  3563. Coutinho, A.-D., Domingues, A.L.C., Florencio, J.N. & Almeida, S.T.
  3564. Tratamento da esquistossomose mansonica hepatosplenica com
  3565. praziquantel. Revista do Instituto de Medicina tropical de Sao Paulo,
  3566. 26: 38-50 (1984)
  3567.  
  3568. Davis, A. & Wegner, D.H.G. Multicentre trials of praziquantel in
  3569. human schistosomiasis: design and techniques. Bulletin of the World
  3570. Health Organization, 57: 767-771 (1979)
  3571.  
  3572. Davis, A.,Biles, J.E. & Ulrich, A.-M. Initial experiences with
  3573. praziquantel in the treatment of human infections due to Schistosoma
  3574. haematobium. Bulletin of the World Health Organization, 57: 773-779
  3575. (1979)
  3576.  
  3577. @SubSlide[RxBib14-Text-]
  3578. @LightCyan[Praziquantel]
  3579.  
  3580. Keittivuti, B., Keittivuti, A., O'Rourke, T. & D'Agnes, T. Treatment
  3581. of Schistosoma mekongi with praziquantel in Cambodian refugees in
  3582. holding centres in Prachinburi Province, Thailand. Transactions of
  3583. the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, 78: 477-479
  3584. (1984)
  3585.  
  3586. Larouze, B. Un nouvel antibilharzien, le praziquantel (Biltricide).
  3587. Médecine d'Afrique noire, 28: 13-15 (1981)
  3588.  
  3589. McMahon, J.E. & Kolstrup, N. Praziquantel: a new schistosomicide
  3590. against Schistosoma haematobium. British medical journal, 2:
  3591. 1396-1399 (1979)
  3592.  
  3593. Pearson, R.D. & Guerrant, R.L. Praziquantel: a major advance in
  3594. anthelminthic therapy.  Annals of internal medicine, 99: 195-198
  3595. (1983)
  3596.  
  3597. Review of preclinical and clinical trials. Arzneimittel Forschung
  3598. (Drug research), 31(I) 3a:  535-618 (1981)(*)
  3599.  
  3600. @SubSlide[RxBib15-Text-]
  3601. @LightCyan[Praziquantel]
  3602.  
  3603. Schutte, C.H.J., Osman, Y., van Deventer, J.M.G. & Mosese, G.
  3604. Effectiveness of praziquantel against the South African strains of
  3605. Schistosoma haematobium and Schistosoma mansoni. South African
  3606. medical journal, 64: 7-10 (1983)
  3607.  
  3608. de Souza Dias, L.C., Pedro, R. de J., & Deberaldini, E.R. Use of
  3609. praziquantel in patients with schistosomiasis mansoni previously
  3610. treated with oxamniquine and/or hycanthone: resistance of Schistosoma
  3611. mansoni to schistosomicidal agents. Transactions of the Royal Society
  3612. of Tropical Medicine and Hygiene, 76: 652-659 (1982)
  3613.  
  3614.  
  3615. @chapter[Control Programme]
  3616. @Slide[River-PCX-]
  3617.  
  3618. @window[This chapter discusses issues regarding schistosomiasis
  3619. control programme.  This chapter has not been completed.]
  3620.  
  3621.  
  3622. @chapter[Data Analysis]
  3623. @Slide[DataAnal-PCX-]
  3624. @Window[This chapter will discuss some basic data analysis concepts.
  3625. The type data to be collected, the forms used, the analysis
  3626. performed, and the format of presentation is discussed.]
  3627.  
  3628.  
  3629. @Slide[Data2-Text-]
  3630. @Yellow[1.  Introduction]
  3631.  
  3632. A schistosomiasis control programme is a far-reaching undertaking whose
  3633. preparation and execution, in all its phases, requires the knowledge of
  3634. different quantitative information. Existing documentation must be used
  3635. rationally by the personnel in each phase of the operations. In addition,
  3636. the technical and administrative needs demand the collection and analysis
  3637. of appropriate supplementary data.
  3638.  
  3639. A single index used to characterize the status of schistosomiasis within a
  3640. defined population, such as prevalence [i.e. the proportion of infected
  3641. persons], is not adequate to monitor or modify the operations of a control
  3642. programme. Other indices are needed especially those relating to the
  3643. reduction of morbidity due to schistosomiasis in a treated population. The
  3644. statistical analysis should allow the evaluation of the effectiveness of the
  3645. campaign during its different phases and make it possible to verify whether
  3646. the epidemiological evolution of the disease is as anticipated.
  3647.  
  3648. @Slide[Data3-Text-]
  3649. @Yellow[2.  THE NEED FOR STATISTICS]
  3650.  
  3651. The planning, execution and monitoring of schistosomiasis control programmes
  3652. should depend on objective judgements and not on personal expectations. The
  3653. data from these programmes are derived from the interactions between three
  3654. living groups: human beings, snails [intermediate host] and worms
  3655. [schistosomes]. Each of these groups may affect, and may be affected by,
  3656. environmental factors known or unknown. The selection of operational
  3657. approaches and their modification during the course of the programme
  3658. therefore relies on the correct interpretation of interrelated data which
  3659. are not only highly variable within themselves but may also be influenced
  3660. by a multitude of other uncontrollable factors.
  3661.  
  3662. Modern statistical methods facilitate, to a large extent and on a purely
  3663. objective basis, the interpretation of numerical data in which variations
  3664. may be due to the simultaneous action of many factors. In particular, the
  3665. correct interpretation of the data implies the use of appropriate
  3666. statistical techniques. For this reason, statistical methods are required
  3667. in all phases of a schistosomiasis control programme, in the establishment
  3668. of the operational plans as well as in the monitoring of the operations and
  3669. the final evaluation of the results.
  3670.  
  3671. @Slide[Data4-Text-]
  3672. @Yellow[2.1  Analysis of schistosomiasis in a community]
  3673.  
  3674. In contrast to the clinician whose major concern is the health of his
  3675. patient on an individual basis, the epidemiologist in a control programme
  3676. is responsible for the state of health of the community at large. In both
  3677. cases, the actions to be taken will depend on the number of persons to be
  3678. cared for and the measures of intervention available. However the situation
  3679. takes on a statistical nature because the epidemiologist may have to base
  3680. his conclusions on the relevant observations from a selected number of
  3681. individuals rather than from the whole population. He must establish to what
  3682. degree the community is at risk with respect to schistosomiasis, determine
  3683. the type, prevalence and intensity of infection, and decide on the
  3684. intervention schemes and how best to reduce the risk of the disease within
  3685. the community. Although the data will be collected on an individual basis,
  3686. the analysis will be focused more on the community as a whole rather than
  3687. on the individual. Appropriate statistical methods should then be applied
  3688. in the analysis of the collected information.
  3689.  
  3690. @Slide[data5-Text-]
  3691. @Yellow[2.2  The role of statistics in schistosomiasis control]
  3692.  
  3693. Statistics are derived from data recorded for each event or individual. Only
  3694. with great difficulty is it possible to grasp all the information that can
  3695. be obtained on an individual basis. The capacity of a control programme to
  3696. accumulate data usually outstrips its ability to analyze them correctly and
  3697. to use them in an informed manner. Statistical methodology is an
  3698. indispensable tool for the correct interpretation of the collected data. In
  3699. fact it comes directly into play in the various problems faced by a
  3700. schistosomiasis control programme of which some of the principal ones are
  3701. indicated below.
  3702.  
  3703. @Slide[data6-Text-]
  3704. 2.2.1 Rational planning
  3705.  
  3706.       This implies the following:
  3707.  
  3708.       -     plans which are flexible and suited to local conditions;
  3709.  
  3710.       -     plans which are practicable within the limitations of available
  3711.             funds and trained personnel - data processing should be catered
  3712.             for;
  3713.  
  3714.       -     choosing the geographical area to be covered, the frequency of
  3715.             the observations, and the methods and frequency of
  3716.             intervention;
  3717.  
  3718.       -     establishing reasonable targets for achievement.
  3719.  
  3720. @Slide[data7-Text-]
  3721. 2.2.2 Collection and processing of data
  3722.  
  3723.       The correct collection and processing of data include:
  3724.  
  3725.       -     the establishment of definitions and the use of standardized
  3726.             classifications;
  3727.  
  3728.       -     the preparation of questionnaires and appropriate record forms
  3729.             with the provision of pre-testing the data collecting
  3730.             procedures;
  3731.  
  3732.       -     the training of staff in data collection, their supervision and
  3733.             the establishment of quality control procedures;
  3734.  
  3735.       -     the establishment of appropriate sampling schemes where total
  3736.             population coverage is not feasible;
  3737.  
  3738.       -     the verification of data with regard to their accuracy,
  3739.             correctness and validity.
  3740.  
  3741. @Slide[data8-Text-]
  3742. 2.2.3  Analysis and interpretation of data
  3743.  
  3744.       The analysis and interpretation of the collected data consist in:
  3745.  
  3746.       -     the sorting and classification of data into the required groups
  3747.             for tabular presentation;
  3748.  
  3749.       -     the estimation and comparison of the appropriate statistical
  3750.             indices and their standard errors;
  3751.  
  3752.       -     the evaluation of the campaign results, the statistical
  3753.             significance of the conclusions;
  3754.  
  3755.       -     the timely preparation of reports on the progress of the
  3756.             campaign and their dissemination to those concerned including
  3757.             the workers in the field.
  3758.  
  3759. It may be necessary to use advanced statistical methods for certain types
  3760. of analysis and significance testing, and to have access to computer
  3761. facilities for a more efficient processing of the data. Annex 2 gives
  3762. examples of tabulations which can be generated during a control programme.
  3763.  
  3764. @Slide[Data9-text-]
  3765. @Yellow[3.  THE NEED FOR A CENTRAL STATISTICAL SERVICE]
  3766.  
  3767. Although the operational approach to be followed during a control programme
  3768. should be clearly established, it will continually need to be adapted to the
  3769. particular conditions which are met. Various changes may be necessary during
  3770. the course of the operations, and sufficient knowledge of the situation is
  3771. needed at all times. The data to be used are of a varied nature, coming from
  3772. different sources [demographic survey teams, mollusciciding teams,
  3773. diagnostic teams, observers, doctors, epidemiologists, administrators
  3774. responsible for material and equipment, etc.]. It is therefore indispensable
  3775. that all the information collected should be sent to a centralized service
  3776. responsible for their collation. The responsibility for the analysis and
  3777. interpretation of the data however should not rest solely with the central
  3778. statistical service. The capability should be built in at each operational
  3779. level of the programme to make specific judgements concerning the
  3780. effectiveness and efficiency of the operations within its sector.
  3781.  
  3782. @Slide[data10-Text-]
  3783.  
  3784. Among the functions of such a centralized service are the following:
  3785.  
  3786.       (a)   Keep a permanent control of the statistical documentation
  3787.             coming from the different sectors of the operation.
  3788.             Centralization may eventually be limited to the data necessary
  3789.             for the calculation of relevant fundamental indices:
  3790.  
  3791.             -     the prevalence of schistosomiasis, i.e., the results of
  3792.                   the parasitological examination;
  3793.  
  3794.             -     the actual activities of the control programme [number of
  3795.                   potential transmission sites treated with molluscicide,
  3796.                   efficiency of the diagnostic teams, etc.].
  3797.  
  3798.       (b)   Design surveys appropriate to the local conditions in order to
  3799.             estimate indices which cannot be calculated from available
  3800.             data.
  3801.  
  3802.       (c)   Have a centralized file for the classification of data by
  3803.             locality.
  3804.  
  3805. @Slide[Data11-Text-]
  3806.  
  3807.       (d)   Establish plans for registering the data on standardized forms
  3808.             so that they can be stored, retrieved and analyzed, preferably
  3809.             by computer.
  3810.  
  3811.       (e)   Liaise and collaborate with national health statistical
  3812.             services in order to avoid any duplication of effort and to
  3813.             correct any eventual differences in the relative numbers of
  3814.             known schistosomiasis cases.
  3815.  
  3816.       (f)   Verify the accuracy of the information received and study, in
  3817.             collaboration with the administrative and technical personnel,
  3818.             the possibility of simplifying the registration of the data or
  3819.             making it more economical.
  3820.  
  3821.       (g)   Establish effective lines of communication so that the data
  3822.             from the operational units are not only transmitted to the
  3823.             service but are also fed back in an aggregated form to all
  3824.             sectors.
  3825.  
  3826. @Slide[data12-Text-]
  3827. @Yellow[4.  STATISTICS NECESSARY FOR SCHISTOSOMIASIS CONTROL PROGRAMMES]
  3828.  
  3829. The need for statistical information becomes apparent during the
  3830. preparation of the preliminary investigations that precede the actual
  3831. control campaign, and is even more imperative during the phases which
  3832. follow. A detailed study of schistosomiasis in each community is based on
  3833. knowledge of the demographic, health, economic and social characteristics
  3834. of the population itself: i.e., its size, composition by sex and age,
  3835. general health status, work conditions, habits, understanding and
  3836. awareness of the disease, etc.
  3837.  
  3838. @Slide[Data13-Text-]
  3839. @Yellow[4.1   Demographic data]
  3840.  
  3841. Detailed reports on the status of the population are published
  3842. periodically in most countries, usually at the time of the census.
  3843. Statistics relating to demographic events such as births, deaths,
  3844. marriages, etc., are also published annually by many national governments
  3845. in publications on "vital statistics". Furthermore in certain countries
  3846. statistics on causes of death are also compiled and published.
  3847.  
  3848. While these statistics may not be of great value in the implementation of
  3849. control schemes, they will serve as an indicator of the population size.
  3850. In general the population census should be established at the outset of
  3851. the operations. Each locality should be defined by careful mapping and
  3852. the population size determined by a household census. In instances where
  3853. a census is not feasible, the best estimate which may be obtained through
  3854. discussions with local officials or community leaders may be used. This
  3855. estimate should also give some indication of the distribution of the
  3856. population by age.
  3857.  
  3858. @Slide[Data14-Text-]
  3859. @Yellow[4.2   Statistics based on parasitological findings]
  3860.  
  3861. The proper monitoring and evaluation of a schistosomiasis control programme 
  3862. demands that certain indices be calculated both before and during the life 
  3863. of the programme. The most appropriate indices are based on quantitative 
  3864. measurements made on the human population.
  3865.  
  3866. Indices based on egg counts
  3867.  
  3868.   (a)   Prevalence of infection: the proportion of the population infected 
  3869.         with schistosomiasis, i.e. the proportion of individuals with 
  3870.         schistosome eggs in their urine or faeces.
  3871.  
  3872.   (b)   Prevalence of heavy infections: the proportion of individuals with 
  3873.         at least 50 eggs/10 ml of urine for S. haematobium infections or with 
  3874.         at least 100 eggs/gram of faeces for S. mansoni infections.
  3875.  
  3876.   (c)   Intensity of infection: this is estimated by the number of eggs per 
  3877.         unit volume of urine or weight of faeces.
  3878.  
  3879.   (d)   Incidence: the rate at which uninfected persons who were never 
  3880.         treated become infected during a given period of time.
  3881.  
  3882. @Slide[Data15-Text-]
  3883.  
  3884. All of these measurements are directly affected by the sensitivity of the
  3885. diagnostic technique. In the analysis, these indices should be presented
  3886. not only for the total population, but also by groups according to age
  3887. and sex.
  3888.  
  3889. In most control programmes it will be sufficient to calculate only the
  3890. first two of the above indices. The last two are more appropriate for
  3891. special studies within the programme. For the intensity of infection, it
  3892. is recommended that the geometric mean egg output among the infected
  3893. individuals be calculated.
  3894.  
  3895. @Slide[Data16-Text-]
  3896. @Yellow[4.3  Statistics on morbidity due to schistosomiasis]
  3897.  
  3898. In most countries the public health services have established a system
  3899. for the obligatory declaration of certain infectious diseases, in
  3900. particular those considered to be highly contagious and dangerous.
  3901. Unfortunately, the majority of schistosomiasis cases are neither treated
  3902. in a hospital nor seen by a doctor and therefore are never registered.
  3903.  
  3904. However, in some areas, statistics related to the treatment of cases in
  3905. hospitals and health centres are often the only sources of information on
  3906. the prevalence of schistosomiasis. The interpretation of these data must
  3907. be made with great care, because the patients who are treated are not
  3908. necessarily representative of the general population, nor even of the
  3909. population at risk with respect to schistosomiasis. Hospital statistics
  3910. may nevertheless be used to investigate certain aspects of the disease,
  3911. as for example the study of seasonal or annual variations in the number
  3912. of cases.
  3913.  
  3914. @Slide[Data17-Text-]
  3915.  
  3916. Since the aims of control programmes are now directed towards a reduction
  3917. in morbidity due to schistosomiasis, it is necessary that more up*to-date
  3918. and reliable information be obtained in this area both at the beginning
  3919. and during the programme.
  3920.  
  3921. Indices related to morbidity
  3922.  
  3923.   [a]   Within a stated time interval, the number of hospital beds
  3924.         occupied by patients with schistosomiasis.
  3925.  
  3926.   [b]   The number of outpatient visits related to schistosomal
  3927.         infections at dispensaries, health units and hospitals.
  3928.  
  3929.         [i]   For S. haematobium infections
  3930.  
  3931.             - proportion of persons with recent history of haematuria 
  3932.               and/or dysuria;
  3933.         - prevalence of gross haematuria at time of examination;
  3934.             - prevalence of haematuria as detected by chemical reagent 
  3935.               strips.
  3936.  
  3937. @SLide[data18-Text-]
  3938.  
  3939.         [ii] For S. mansoni infections
  3940.  
  3941.             - proportion of persons with recent history of haematemesis;
  3942.  
  3943.             - prevalence of hepatic and/or splenic enlargement in
  3944.               schoolchildren [the presence or absence of meso- or
  3945.               hyperendemic malaria should be stated].
  3946.  
  3947. @Slide[Data19-Text-]
  3948. @Yellow[4.4   Statistics on chemotherapy]
  3949.  
  3950. Chemotherapy is a tool for both primary and secondary control of
  3951. schistosomiasis. The aim of primary control of schistosomiasis is the
  3952. reduction in the excretion of eggs, particularly if those persons who are
  3953. most likely to pollute the transmission sites, and it is therefore
  3954. beneficial for the entire community. The aim of the secondary control of
  3955. schistosomiasis is to reduce the risk of morbidity and mortality among
  3956. the treated individuals.
  3957.  
  3958. Highly effective and well tolerated drugs now exist for the control of
  3959. schistosomiasis. The choice of any drug for use in a control programme is
  3960. dependent on several factors of which some of the main ones are:
  3961.  
  3962.       - the characteristics of transmission of infection,
  3963.       - the cost of the drug and the mode of the delivery,
  3964.       - the cost of examination of the population,
  3965.       - the systems available for providing health care,
  3966.       - the estimated degree of acceptance and tolerance of the drug by
  3967.         the population.
  3968.  
  3969. @Slide[Data20-Text-]
  3970.  
  3971. Before carrying out a control programme, therefore, an assessment must be
  3972. made of the proposed dosage regime, the mode of delivery and the cost of
  3973. identifying and treating the infected individuals.
  3974.  
  3975. During the control programme, other indices based on the treatment of the
  3976. population may be calculated. Programmes dealing with individuals on a
  3977. community basis rather than in a clinical situation require some new
  3978. terminology or redefinition of terms. For example, "cure" is a term which
  3979. is used in clinical trials and is applied to a patient who does not
  3980. excrete eggs on three successive days at some specified time after
  3981. treatment [Davis & Bailey, 1969]. For control programmes, it is proposed
  3982. that the word "cure" be replaced by the term "egg negative" where "egg
  3983. negative"is defined as the absence of Schistosoma eggs in a treated
  3984. individual at the subsequent follow-up.
  3985.  
  3986. @Slide[data21-Text-]
  3987.  
  3988. Indices related to chemotherapy
  3989.  
  3990.       [a]   Participation rate: the proportion of infected persons who
  3991.             have received treatment. A distinction should be made for
  3992.             individuals who are only partially treated in schemes using a
  3993.             drug regime requiring more than one dose.
  3994.  
  3995.       [b]   Egg negative rate: the proportion of infected persons who
  3996.             were treated and who now show an absence of Schistosoma eggs.
  3997.             The diagnostic technique used and the time after treatment
  3998.             should be stated.
  3999.  
  4000.       [c]   Reinfection rate: the proportion of persons who had no
  4001.             Schistosoma eggs at the first examination at least three
  4002.             months after treatment and who were again found to be
  4003.             infected six months or later at a subsequent examination. The
  4004.             length of time between examinations should be stated. Usually
  4005.             reinfections are observed at about four to six months after
  4006.             treatment.
  4007.  
  4008. @Slide[Data22-Text-]
  4009. @Yellow[5.    OTHER ASSESSMENT INDICES]
  4010.  
  4011. Although examination of the human population is essential for the
  4012. evaluation of the programme, other indicators may also be taken into
  4013. consideration, e.g.:
  4014.  
  4015.       * reduction in the snail population;
  4016.  
  4017.       - reduced human/water contact;
  4018.  
  4019.       - reduced cercarial levels in the water contact sites;
  4020.  
  4021.       - introduction/increase of sanitation and water supply.
  4022.  
  4023. In order to establish these indicators, information relating to the
  4024. environment and to the relationship of human beings to the environment
  4025. needs to be ascertained.
  4026.  
  4027. @Slide[Data23-Text-]
  4028. @Yellow[5.1   Statistics on the snail hosts]
  4029.  
  4030. It is neither possible nor necessary to estimate the total number of
  4031. snails in a given area. Useful information may be obtained by calculating
  4032. certain indices. Studies should first be carried out to determine the
  4033. ecological and temporal aspects of the transmission patterns in the areas
  4034. concerned. One important index for determining transmission is the water
  4035. temperature.
  4036.  
  4037. From a practical point of view, it is important to obtain and analyze
  4038. data on the proportion of infected snails. Furthermore, it is essential
  4039. to relate the snail habits to sites where humans come into contact with
  4040. the water and which are contaminated by them.
  4041.  
  4042. For snail sampling, the sites and conditions of capture should be chosen
  4043. carefully so that the observed differences of snail density reflect the
  4044. variations in the environment. Each site within the area where the snails
  4045. may be found should be identified by a code number. The list of sites
  4046. should be checked regularly and carefully. Periodic surveys should be
  4047. made to determine the number of new sites, the sites which may have been
  4048. destroyed and the proportion of sites to be treated, etc.
  4049.  
  4050. @Slide[Data24-Text-]
  4051. @Yellow[5.2   Statistics on mollusciciding]
  4052.  
  4053. Snail control by means of molluscicides is a rapid and effective method
  4054. of reducing transmission. Its efficiency is increased when it is joined
  4055. with other methods of control. Data show that area-wide mollusciciding is
  4056. most cost-effective where the volume of water to be treated per individual
  4057. at risk is small, as for example in irrigation schemes where population 
  4058. density is high and where controlled water management is practiced. Focal 
  4059. mollusciciding, however, is better adapted to zones where there are 
  4060. seasonal variations in transmission and where the foci are identifiable. 
  4061. This last method will depend on effective surveillance procedures.
  4062.  
  4063. Mollusciciding should be sufficient and regular. "Sufficient"
  4064. mollusciciding refers to the amount of molluscicide needed to be
  4065. effective in a given volume of water or for a certain length of canal.
  4066. Mollusciciding is "regular" if it is repeated at the prescribed
  4067. intervals. The control operation will be facilitated if the dates and the
  4068. quantity of molluscicide are duly recorded for each site separately so
  4069. that the mollusciciding programme may be easily adjusted.
  4070.  
  4071. @Slide[data25-Text-]
  4072.  
  4073. The efficacy of the mollusciciding programme will also depend on the
  4074. ecological situation within the water bodies, the turbidity of the water,
  4075. the presence of plants, wave action, water flow, etc. All this
  4076. information must be noted with care so that the operations can be planned
  4077. to meet the situation.
  4078.  
  4079. @Slide[Data26-Text-]
  4080. @Yellow[5.3   Statistics on human behaviour with regard to water contact sites]
  4081.  
  4082. Since human behaviour plays such an important role in the transmission of
  4083. schistosomiasis, any control programme must take into account the human
  4084. element. It is essential therefore to determine what knowledge the people
  4085. have of the disease and what their attitudes are towards it.
  4086.  
  4087. In order to complete the transmission picture, it is necessary to know
  4088. the location of the sites where humans come into contact with water, the
  4089. human activities in these sites, the presence or the absence of the snail
  4090. intermediate host, and the possibilities for human beings to pollute the
  4091. water in these sites.
  4092.  
  4093. The data may be collected through observations, questionnaires and
  4094. interviews. Some of the items on which information may be collected are:
  4095.  
  4096.     - location of water contact sites;
  4097.     - presence of vegetation and snail hosts;
  4098.     - source of water supply and sanitary facilities;
  4099.     - identification of the persons having contact with water at the site;
  4100.     - type, duration and frequency of contact;
  4101.     - perception of water and its relationship with the disease.
  4102.  
  4103. @Slide[data27-Text-]
  4104.  
  4105. In certain instances it may be possible to relate the prevalence and
  4106. intensity of infection in a population with the behaviour and activities
  4107. of individual members of the community at defined water contact sites.
  4108.  
  4109. If the data are collected during the pre-intervention phase, they can be
  4110. utilized in developing the control strategies and in formulating
  4111. effective health education programmes.
  4112.  
  4113. @Slide[data28-Text-]
  4114. @Yellow[6. DATA COLLECTION]
  4115.  
  4116. A significant part of all schistosomiasis control programmes involves the
  4117. generation of data. These data fall into two main categories: [a] data
  4118. dealing with people and [b] data dealing with the environment. The data
  4119. concerning people may be further subdivided into those relating to:
  4120.  
  4121.       -     demography,
  4122.       -     parasitology,
  4123.       -     clinical aspects, and
  4124.       -     administration of chemotherapy.
  4125.  
  4126.       For the environment there are data relating to:
  4127.  
  4128.       -     water bodies,
  4129.       -     snail hosts,
  4130.       -     human activities with respect to the water bodies, and
  4131.       -     intervention measures aimed at obtaining some degree of
  4132.             transmission control, i.e. mollusciciding, installation of
  4133.             water supplies, sanitation and health education.
  4134.  
  4135. @Slide[data29-Text-]
  4136.  
  4137. The purposes for generating these data will determine the manner in which
  4138. they are collected, stored, analyzed and presented. The generation of
  4139. data in control schemes is intended to answer certain questions which may
  4140. be grouped under three broad headings:
  4141.  
  4142.       [1]   To establish baseline data
  4143.  
  4144.             Who are the persons at risk?
  4145.             Where are the areas of priority?
  4146.             How many persons are infected?
  4147.             Where are the potential transmission sites?
  4148.             What sanitary facilities are available?
  4149.             What does the population know about the disease?
  4150.             What are their attitudes towards the disease?
  4151.  
  4152. @Slide[data30-Text-]
  4153.  
  4154.       [2]   To plan the intervention
  4155.  
  4156.             Is intervention needed?
  4157.             What measures should be undertaken?
  4158.             Where, when and how should these measures be applied? 
  4159.             What are the priorities for applying these measures?
  4160.  
  4161.       [3]   To monitor the intervention
  4162.  
  4163.             What percentage of the infected people and of the
  4164.             transmission sites is being treated?
  4165.             How effective are the measures of control?
  4166.             Is retreatment necessary?
  4167.             When should retreatment take place?
  4168.             Which areas or groups of people remain a problem?
  4169.             Have sanitary facilities and water supply been provided?
  4170.             Are these facilities functioning?
  4171.             Are these facilities being used?
  4172.  
  4173. @Slide[data31-Text-]
  4174.  
  4175. Having stated the purposes for which the data will be used and taking
  4176. into due consideration the constraints such as money, personnel and time
  4177. so that the resources can be optimally utilized, the control programme
  4178. should then proceed to:
  4179.  
  4180.       [a]   design record forms and questionnaires to collect the needed
  4181.             information;
  4182.       [b]   train the personnel in the data collection procedures and in
  4183.             correctly and legibly recording the data;
  4184.       [c]   establish systems for supervising the collection so as to
  4185.             reduce recording errors and keep intra- and inter-observer
  4186.             variations down to a minimum.
  4187.       [d]   establish systems for processing the data, i.e. checking the
  4188.             collected data, coding the information wherever necessary,
  4189.             especially when machine processing is envisaged, and editing
  4190.             the collected data.
  4191.       [e]   establish systems for storing the data.
  4192.       [f]   establish systems for analyzing the data.
  4193.  
  4194. @Slide[Data32-Text-]
  4195. @Yellow[6.1 Sketch maps]
  4196.  
  4197. Before the start of the operations a sketch map should be made of every
  4198. village or locale in which it is intended to carry out control measures.
  4199. This sketch map should include the major features of the locality [roads,
  4200. footpaths, water bodies, dwellings, schools, sources of communal water
  4201. supply, etc.]. All dwelling units and potential transmission sites should
  4202. be numbered and these numbers should be used in the identification
  4203. process when recording information related to these places. An example of
  4204. a sketch map, which covers two sheets of paper and which was used in the
  4205. Philippines, is shown.
  4206.  
  4207. @SLide[Data33-Text-]
  4208. @Yellow[6.2 Record forms]
  4209.  
  4210. Form 01 is an example of a form which may be used for recording data
  4211. during the survey and treatment of a population in an area with both
  4212. Schistosoma mansoni and S. haematobium infections. The information
  4213. gathered by this form would reflect the situation at the time of the
  4214. survey and should be used in monitoring and evaluating the effects of the
  4215. control programme. The microscopist record forms, Form 02 and Form 03,
  4216. would be used in conjunction with the survey record form to inscribe the
  4217. results of the parasitological examinations. These forms which offer
  4218. suggestions of items to be recorded, should be adapted to meet the
  4219. conditions and needs of each control programme. For example, an in-depth
  4220. evaluation of the programme would make it necessary to follow people over
  4221. time and would therefore require a more detailed identification system
  4222. whereby individuals could be easily identified. Form 04 shows the kind of 
  4223. information which may be collected to of water contact sites. This 
  4224. information should aid in planning the used at each site. Form 05 is used 
  4225. to record information concerning one of these control measures.
  4226.  
  4227.  
  4228. @chapter[Monitoring & evaluation]
  4229. @Slide[Moneval-PCX-]
  4230.  
  4231. @window[This chapter will deal with issues on monitoring and 
  4232. evaulation.  At the end of this chapter, you will know
  4233. what is meant by monitoring and evaluation and how
  4234. it can be used in schistosomiasis control programme.  This 
  4235. chapter has not been completed.]
  4236.  
  4237.  
  4238.  
  4239. @chapter[Primary health care]
  4240. @Slide[Class-PCX-]
  4241.  
  4242. @window[This chapter will introduce you to the Primary Health Care
  4243. concept.  You will learn about what Primary Health Care means,
  4244. what it involves and how it is used for the control of
  4245. schistosomiasis.]
  4246.  
  4247. @slide[PHC2-Text-Treatment-]
  4248. @Yellow[1. INTRODUCTION]
  4249.  
  4250. Schistosomiasis is a complex parasitic infection transmitted to man in a
  4251. wide variety of freshwater habitats. Four different parasites [S. japonicum,
  4252. S. mansoni, S. haematobium and s. intercalatum] are epidemiologically
  4253. distinct and affect different organ systems and functional capacity. Disease
  4254. or morbidity caused by Schistosoma infection is related to heavy parasite
  4255. loads in children acquired by constant contact with freshwater transmission
  4256. sites. The chronic disease observed in adults is a sequela of the heavy
  4257. infections acquired in childhood.
  4258.     
  4259. The recent advances in diagnosis and treatment of schistosomiasis have led
  4260. to a reappraisal of control strategy and tactics. The safe, well-tolerated
  4261. and highly effective oral antischistosomal drugs, praziquantel, oxamniquine
  4262. and metrifonate are now included in the WHO List of Essential Drugs [WHO,
  4263. 1983a]. In addition, the new rapid, low cost quantitative parasitological
  4264. diagnostic techniques are being used efficiently to identify infected
  4265. persons.
  4266.  
  4267. @Slide[PHC3-Text-]
  4268.  
  4269. Programmes to eradicate schistosomiasis by multiple integrated intervention
  4270. techniques are beyond the human and financial resources of most endemic
  4271. countries and will not achieve their objectives. Reduction of disease due
  4272. to schistosomiasis is a feasible objective based on sound epidemiological
  4273. principles and can be achieved with the limitations of each endemic country.
  4274. As the epidemiology of schistosomiasis varies from one endemic country to
  4275. another so the managerial and operational structure of schistosomiasis
  4276. control will vary. The simplicity of the diagnostic techniques, the safety
  4277. and ease of administration of oral antischistosomal drugs, the use of snail
  4278. control measures based on specific epidemiological criteria and precise data
  4279. collection and analysis, permit schistosomiasis control activities to be
  4280. adapted at any level of the health care delivery system. In primary health
  4281. care [PHC] programmes, schistosomiasis control activities to reduce
  4282. morbidity can be anticipated to be successful, particularly in
  4283. S. haematobium endemic areas.
  4284.  
  4285. @Slide[PHCStrat1-Text-]
  4286. @Yellow[2.  A STRATEGY FOR THE CONTROL OF MORBIDITY DUE TO SCHISTOSOMIASIS WITHIN]
  4287. @Yellow[    A PRIMARY HEALTH CARE APPROACH]
  4288.  
  4289. The primary objective of schistosomiasis control is the reduction or
  4290. elimination of morbidity due to schistosomiasis. In simpler terms, the
  4291. strategy of control is to eliminate or reduce the number of adult
  4292. Schistosoma worms in man. The eggs produced by the adult female Schistosoma
  4293. are the cause of morbidity due to schistosomiasis. By reduction or
  4294. elimination of the adult worms and consequently of the production of eggs
  4295. in man, the risk of development of morbidity is reduced.
  4296.  
  4297.    The objectives of schistosomiasis control within a PHC approach are:
  4298.  
  4299.       (a)   control of morbidity by reduction of prevalence of heavy
  4300.             infections by chemotherapy;
  4301.       (b)   reduction of overall prevalence of infection;
  4302.       (c)   reduction of transmission sites;
  4303.       (d)   introduction of sanitation and water supply;
  4304.       (e)   as a result of the above, reduction of outpatient visits and
  4305.             hospitalizations due to schistosomiasis.
  4306.  
  4307. @Slide[PHCMorbid1-Text-]
  4308. @Yellow[3.  A PHC APPROACH TO THE CONTROL OF MORBIDITY DUE TO SCHISTOSOMIASIS]
  4309.  
  4310. As the epidemiology of schistosomiasis varies from one endemic country to
  4311. another so will the managerial and operational structure of schistosomiasis
  4312. control activities. The simplicity of the diagnostic techniques, the safety
  4313. and ease of administration of oral antischistosomal drugs, the use of snail
  4314. control measures based on specific epidemiological criteria and precise data
  4315. collection and analysis, permit schistosomiasis control activities to be
  4316. adapted at any level of the health care delivery system. In primary health
  4317. care programmes, schistosomiasis control activities to reduce morbidity can
  4318. be expected to be successful, particularly in S. haematobium endemic areas.
  4319.  
  4320. Like any other approach to the control of communicable disease, the primary
  4321. health care approach requires adequate training, supervisory organization
  4322. and an operational health delivery system. PHC can neither be initiated nor
  4323. maintained in isolation from the health care delivery system.
  4324.  
  4325. @Slide[PHCMorbid2-Text-]
  4326.  
  4327. In relationship to schistosomiasis control and control of other parasitic
  4328. diseases, a PHC approach means the utilization of persons from the community
  4329. who are trained to explain, interpret and undertake a control programme.
  4330. This approach is flexible and adapted to the conditions of each endemic
  4331. country or area according to epidemiological, social and cultural
  4332. characteristics. To date, there are few successful national experiences with
  4333. the PHC approach. Specialized community workers, called "schistosomiasis
  4334. agents" are now beginning to be trained in a few areas. Appointed by local
  4335. health committees, such persons may be remunerated by the community or
  4336. eventually placed on the payroll of the ministry of health. Recognition of
  4337. their contribution to schistosomiasis control activities is essential to
  4338. maintain a high level of performance and "esprit de corps".
  4339.  
  4340. @Slide[PHCMorbid3-Text-]
  4341.  
  4342.    The strategies of the PHC approach to schistosomiasis control afford:
  4343.  
  4344.       (a)   an entry point for and support to technical and medical
  4345.             interventions of specialized mobile teams or personnel;
  4346.       (b)   a consistent community level surveillance mechanism to monitor
  4347.             the progress of interventions against schistosomiasis;
  4348.       (C)   an objective basis to stimulate active involvement of the
  4349.             community.
  4350.  
  4351. In most endemic areas it may be feasible to implement schistosomiasis
  4352. control through PHC programmes. However, unless there is national priority
  4353. with proper central technical and medical support and supervision,
  4354. integration of schistosomiasis control in PHC programmes should not be
  4355. attempted. 
  4356.  
  4357. @Slide[PHCEpi1-Text-]
  4358. @Yellow[4.  THE EPIDEMIOLOGICAL BASIS OF A PHC APPROACH FOR SCHISTOSOMIASIS CONTROL]
  4359.  
  4360. The epidemiology of schistosomiasis is not uniform within each endemic
  4361. country nor is it comparable between countries. Water resources development
  4362. projects for irrigation or other agricultural purposes can modify a
  4363. schistosomiasis endemic area with seasonal and highly focal transmission
  4364. into an area of intense, widespread, constant transmission. PHC is community
  4365. based and thus an appropriate approach to control schistosomiasis whose
  4366. epidemiology is so varied.
  4367.  
  4368. @Slide[PHCWorker1-Text-]
  4369. @Yellow[5.  TASKS OF THE PRIMARY HEALTH CARE WORKER IN SCHISTOSOMIASIS CONTROL]
  4370.  
  4371. The tactics of the PHC approach which can be implemented and will directly
  4372. affect morbidity due to schistosomiasis are: 
  4373.  
  4374.      -  data collection for assessment and evaluation; 
  4375.      -  treatment and follow-up; 
  4376.      -  health education; 
  4377.      -  sanitation; and
  4378.      -  community participation.
  4379.  
  4380. @Slide[PHCWorker2-Text-]
  4381. @yellow[5.1   Baseline activities]
  4382.  
  4383. Initial assessment of the epidemiological situation of schistosomiasis in
  4384. any given endemic area must be made by careful review of available data
  4385. and/or by a diagnostic survey with treatment of infected persons conducted
  4386. by a specialized mobile team. A PHC worker can assist such a team in
  4387. preparing for the specialized activity in a community by carrying out or
  4388. participating in the following:
  4389.  
  4390.     (a)   prepare a sketch map showing the distribution of houses and
  4391.           water contact sites;
  4392.     (b)   make a household census of the community which will serve as
  4393.           the denominator for all reports;
  4394.     (c)   inform community leaders of the forthcoming specialized activity;
  4395.     (d)   prepare and motivate community participation.
  4396.  
  4397. @Slide[PHCWorker3-Text-]
  4398.  
  4399. The PHC worker should have a constructive dialogue with the community
  4400. concerning their role in spreading and maintaining schistosomiasis. The role
  4401. of women must be emphasized in all aspects of health education. Women's
  4402. groups may be convened to discuss personal hygiene, child care, nutrition,
  4403. etc., all of which aim to improve the level of understanding of women in
  4404. maintaining the health of their children and the community.
  4405.  
  4406. @Slide[PHCWorker4-Text-]
  4407. @Yellow[5.2  Control activities with specialized teams]
  4408.  
  4409. Frequently, the PHC worker will assist and facilitate the initial diagnostic
  4410. and treatment surveys of the specialized teams. In direct association with
  4411. a specialized mobile team or trained personnel he/she may undertake the
  4412. following:
  4413.  
  4414.       (a)   parasitological diagnosis;
  4415.  
  4416.       (b)   treatment with antischistosomal drugs.
  4417.  
  4418. @Slide[PHCWorker5-Text-]
  4419. @Yellow[5.3  Supervised activities]
  4420.  
  4421. After the initial survey and treatment has been completed, the PHC worker
  4422. will continue to monitor the local situation and send periodic reports
  4423. through the supervisory channels. With periodic supervision by and reporting
  4424. to a central schistosomiasis control programme, the PHC worker will
  4425. undertake:
  4426.  
  4427.       (a)   epidemiological surveillance;
  4428.       (b)   water contact identification and surveillance;
  4429.       (c)   human faeces or urine contamination patterns;
  4430.       (d)   habitat modification [reduction of transmission sites];
  4431.       (e)   community motivation to promote sanitation and establish
  4432.             acceptable water supply.
  4433.  
  4434.  
  4435. @Slide[PHCDiag1-Text-]
  4436. @Yellow[6.  DIAGNOSTIC TECHNIQUES IN SCHISTOSOMIASIS CONTROL]
  4437.  
  4438. 6.1   Parasitological diagnosis
  4439.  
  4440. Current parasitological techniques can be utilized by all levels of
  4441. health workers and even minimally trained community members. The costs
  4442. related to parasitological diagnosis may be solely initial capital
  4443. investments with a low long-term renewal costs.
  4444.  
  4445. @lightred[ALL PRICES ARE CITED WITHOUT COMMITMENT IN SECTION 6 AND MUST BE CONFIRMED]
  4446. @lightred[BY THE SUPPLIER.]
  4447.  
  4448. For further details on the diagnostic procedures a previous document in this
  4449. series [WHO/SCHISTO/83.69] may be consulted [WHO, 1983b].
  4450.  
  4451. @SLide[PHCDiag2-Text-]
  4452. @yellow[6.1.1 The microscope]
  4453.  
  4454. The Olympus Model CHC binocular microscope has objectives for stool and
  4455. urine examinations as well as the oil immersion objective for examination
  4456. of peripheral blood smears for malaria. Its cost is ± US$ 400.
  4457.  
  4458. Simplified microscopes developed by R. Rickman at the Tropical Diseases
  4459. Research Centre, Ndola, Zambia, under the auspices of the WHO Division of
  4460. Diagnostic, Therapeutic and Rehabilitative Technology/Health Laboratory
  4461. Technology unit and the WHO Parasitic Diseases Programme/Trypanosomiases and
  4462. Leishmaniases unit, are now undergoing evaluation.
  4463.  
  4464. @Slide[PHCDiag3-Text-]
  4465. @Yellow[6.1.2  The techniques]
  4466.  
  4467. @Yellow[6.1.2.1  S. mansoni]
  4468.  
  4469. The cellophane faecal thick smear is the technique of choice. A description
  4470. of this technique and a list of equipment suppliers is available from the
  4471. WHO Parasitic Diseases Programme [see also WHO, 1983c].
  4472.  
  4473. (a) Capital costs - reusable/permanent material
  4474.  
  4475.       Microscope                    Olympus model CHC       $ 400
  4476.       Microscope/slides             1000                       55
  4477.       Kato-Katz templates/spatulas  1000                      140
  4478.       Stool containers              1000                      100
  4479.  
  4480.                                                       Total $ 695
  4481. @Slide[PHCDiag4-Text-]
  4482.  
  4483. [b]   Operational costs - consumable material
  4484.  
  4485.       Cellophane [1 roll]           1500 examinations        0.45
  4486.       Plastic screen 160 mesh [m2]  2000 examinations       10.00
  4487.       Glycerine/malachite green     10000 examinations       4.00
  4488.  
  4489.                                                       Total 14.45
  4490.  
  4491.                     Cost/examination US$ 0.0057
  4492.  
  4493. Each operational unit should have all of the above material. If no
  4494. microscope is available, the slides can be prepared and transported to a
  4495. central laboratory facility.
  4496.  
  4497. The cost of depreciation, waste and replacement of permanent equipment may
  4498. be calculated at 30% per year.
  4499.  
  4500. @Slide[PHCDiag5-Text-]
  4501. 6.1.2.2  S. japonicum
  4502.  
  4503. In China, diagnosis of S. japonicum infection at the primary health care
  4504. level has been made by the faecal sedimentation hatching technique. This
  4505. technique is simple, sensitive and utilizes locally manufactured materials.
  4506. If a microscope is not available, a high powered magnifying glass may be
  4507. used to detect the miracidia in sunlight.
  4508.  
  4509. This technique is not quantitative unless a standard reproducible volume of
  4510. stool is examined. The miracidia of S. japonicum can be confused with those
  4511. of other trematodes by the inexperienced observer.
  4512.  
  4513. @Slide[PHCDiag6-Text-]
  4514.  
  4515. Capital costs - reusable/permanent material
  4516.  
  4517.       Wire sieve                              
  4518.       Nylon mesh bag [optional                
  4519.       Clamp for nylon bag [optional]          
  4520.       Erlenmeyer flask                        
  4521.  
  4522. The technique is fully described in "Handbook on the prevention and
  4523. treatment of schistosomiasis" [Shanghai Municipal Institute of Prevention
  4524. and Treatment of Schistosomiasis, 1977].
  4525.  
  4526. @slide[PHCDiag7-Text-]
  4527. @Yellow[6.1.2.3  S. haematobium]
  4528.  
  4529. The urine syringe filtration technique using nylon mesh [NytrelR] filters
  4530. is appropriate. All material is reusable. Documentation on this technique
  4531. and a list of suppliers is available from the WHO Parasitic Diseases
  4532. Programme [see also WHO, 1983d].
  4533.  
  4534. Capital costs - reusable/permanent material
  4535.  
  4536.       Plastic syringes                    1000              $  200
  4537.       Plastic extension tubes [6 cm]      1000                  20
  4538.       Plastic filter supports             1000              ±  650
  4539.       Nylon filters                       10000                200
  4540.       Microscope slides                   1000                  55
  4541.  
  4542.                                                       Total $ 1025
  4543.  
  4544. Each operational PHC unit would have 25 complete filtration sets with 250
  4545. nylon filters costing a total of $ 27.00. The major cost is in the filter
  4546. support. Lugol's solution may be used to stain the eggs.
  4547.  
  4548. @Slide[PHCDiag8-Text-]
  4549.  
  4550. The cost of depreciation, waste and replacement of this equipment may be
  4551. calculated at 30% per year.
  4552.  
  4553.       Other urine filtration techniques utilize:
  4554.  
  4555.       (1) polycarbonate membrane filters [NucleporeR]. The filters cannot
  4556.       be reused; however it is possible to fix the filter to a microscope
  4557.       slide with clear adhesive glue and transport it to a central
  4558.       laboratory facility. The cost has recently been reduced to about $
  4559.       0.02 each for large volume public sector purchases.
  4560.  
  4561.       (2) filter paper with specific stains. The filter paper cannot be
  4562.       reused. The quality of the stains must be maintained and the
  4563.       staining technique may be difficult under field conditions. The
  4564.       cost is low.
  4565.  
  4566. @Slide[PHCDiag9-Text-]
  4567. @Yellow[6.2  Indirect diagnosis]
  4568.  
  4569. If direct quantitative microscopic techniques are not used, then
  4570. semiquantitative indirect techniques such as reagent strips to detect
  4571. haematuria will aid in identifying heavily infected individuals and in
  4572. assessing the impact of the control efforts on morbidity in
  4573. S. haematobium areas. Screening of urine specimens from children for
  4574. haematuria utilizing reagent strips has been shown to identify 80% of
  4575. infected children and nearly all infected children with more than 50 S.
  4576. haematobium eggs per 10 ml of urine. The reagent strips are not reusable
  4577. and the feasibility for use at primary health care level has not been
  4578. evaluated. For large-scale purchases of 500 000 strips, the cost will be
  4579. in the region of us$ 0.03-0.05 per strip or lower.
  4580.  
  4581. @Slide[PHCDiag10-Text-]
  4582.  
  4583. The cost of this approach may be significantly reduced if no previous
  4584. antischistosomal treatment has been provided in the endemic area. In such
  4585. situations (a) the response to the simple question as to whether the
  4586. child (over age 10) has ever passed blood in the urine and (b) the direct
  4587. observation of bloody urine, will reduce the requirements for the use of
  4588. the chemical reagent strips, especially in endemic areas with a high
  4589. prevalence and intensity of infection. Epidemiological information on the
  4590. frequency of haematuria in the population, particularly schoolchildren,
  4591. as observed at primary health care level would be a valid basis for
  4592. determining the priority ranking for schistosomiasis control.
  4593.  
  4594. Morbidity due to S. mansoni infection would be difficult to measure in
  4595. the primary health care setting. The combined palpation of liver and
  4596. spleen size in children to indicate the prevalence of schistosomiasis has
  4597. been validated in surveys in West Africa where malaria is endemic.
  4598.  
  4599. In adults, information on the frequency of haematemesis or melaena,
  4600. though not easy to obtain with reliability, may also be an appropriate
  4601. indicator of the need for control measures.
  4602.  
  4603. @Slide[PHCRx1-Text-]
  4604. @yellow[7.  TREATMENT OF SCHISTOSOMIASIS]
  4605.  
  4606. Treatment plays a crucial role in a strategy of morbidity control.
  4607. Therefore, although the PHC worker will not be directly responsible for
  4608. the administration of antischistosomal drugs, it is important that he
  4609. understand the characteristics and effects of the drugs so as to inform
  4610. the community better and to be able to cooperate with the specialized
  4611. teams.
  4612.  
  4613. Effective treatment of schistosomiasis at the community level in order to
  4614. control morbidity and have maximal impact on transmission must;
  4615.  
  4616.     (a) be given to all infected persons within the shortest period of 
  4617.         time possible, and
  4618.     (b) be administered by medical or specialized trained personnel.
  4619.  
  4620. @Slide[PHCRx2-Text-]
  4621.  
  4622. Within days after safe, effective antischistosomal drugs are given to all
  4623. the infected persons in an endemic community, dramatic effects on the
  4624. distribution of schistosomiasis begin to take place. High cure rates are
  4625. achieved by all the new antischistosomal drugs. If egg excretion persists
  4626. after treatment, the intensity of infection, as measured by the urinary
  4627. or faecal egg count, is greatly reduced. After elimination or reduction
  4628. of the infection at the time of treatment, the level of contamination by
  4629. the original infected population drops significantly. In addition this
  4630. "chemotherapeutic shock" reduces the risk of infection of the snail
  4631. intermediate hosts. Most importantly, the risk of development of disease
  4632. among those who were previously heavily infected is greatly reduced.
  4633.  
  4634. All currently listed recommended antischistosomal drugs are on the WHO
  4635. Essential Drugs List [WHO, 1983a; see Table 2]. These drugs are not on
  4636. the Model List of Drugs for Primary Health Care. The random or occasional
  4637. identification of an infected individual does not necessitate immediate
  4638. treatment by a PHC worker. Such cases can be referred to nearby medical
  4639. facilities.
  4640.  
  4641. @Slide[PHCRx3-Text-]
  4642.  
  4643. The availability of treatment through PHC workers might unnecessarily
  4644. contribute to the risk of resistance appearing on a larger scale. No
  4645. resistance to praziquantel has yet been observed nor is the low rate of
  4646. resistance to oxamniquine (1%) a hindrance to large-scale treatment
  4647. programmes. Antischistosomal drugs may deteriorate rapidly without proper
  4648. storage conditions which are usually not available at the community
  4649. level. At present, until it is warranted by further experience with
  4650. available antischistosomal drugs, unsupervised use by PHC workers is not
  4651. recommended. This emphasizes the important role the PHC worker plays in
  4652. collaboration with specialized control teams or health centres during
  4653. large-scale treatment campaigns to communicate the desirability of
  4654. treatment to the community.
  4655.  
  4656. WHO and other United Nations agencies are working to obtain the lowest
  4657. possible prices for antischistosomal drugs. The specific hard currency
  4658. costs of the drugs alone must be balanced against the cost of drug
  4659. delivery which in turn depends on the number of doses required for a
  4660. complete treatment and the expected duration of the effect of a single
  4661. complete treatment.
  4662.  
  4663. @Slide[PHCSnail1-text]
  4664. @Yellow[8.  SNAIL CONTROL]
  4665.  
  4666. The emphasis on the use of specific schistosomiasis chemotherapy must not
  4667. be misinterpreted to mean that there is no place for snail control in the
  4668. new strategy. On the contrary, now more than ever before, snail control
  4669. measures associated with or immediately preceding large-scale use of
  4670. chemotherapy may bring about a dramatic reduction in transmission as well
  4671. as the expected reduction in prevalence and intensity of infection in the
  4672. human population. In some endemic areas, the intensity of transmission is
  4673. constant year round and at such a high level that specific chemotherapy
  4674. may have little or no effect on the prevalence or intensity of infection.
  4675. In other areas, if snail control measures are undertaken, the level of
  4676. transmission is reduced so that the effect of the large-scale treatment,
  4677. i.e. reduced prevalence and intensity of infection is sustained for a
  4678. much longer period of time.
  4679.  
  4680. @Slide[PHCSnail2-text-]
  4681. @Yellow[8.1  Water contact sites]
  4682.  
  4683. The PHC worker may be trained to identify specific locations in and
  4684. around the community where schistosomiasis is most likely to be
  4685. transmitted. This decision is based on:
  4686.  
  4687.       (a)   use of water contact point:   for washing clothes, bathing
  4688.             and recreation;
  4689.       (b)   use by persons who have clinical manifestations of
  4690.             schistosomiasis [i.e. haematuria];
  4691.       (c)   use also as a site of defecation and urination;
  4692.       (d)   use where intermediate snails are obviously present.
  4693.  
  4694.       No equipment is required.
  4695.  
  4696. @Slide[PHCSnail3-text-]
  4697. @Yellow[8.2  Molluscicides]
  4698.  
  4699. Chemical compounds: 
  4700.  
  4701.      The cost of the only acceptable molluscicide, niclosamide, is high. 
  4702.      The application of molluscicides by minimally trained PHC personnel at 
  4703.      village level is being evaluated. No recommendations are available at 
  4704.      this time.
  4705.  
  4706. Plant molluscicides:
  4707.  
  4708.      The human toxicity of molluscicides of plant origin has not been 
  4709.      evaluated. The use of plant molluscicides cannot be recommended at 
  4710.      this time.
  4711.  
  4712. @Slide[PHCSnail4-Text-]
  4713. @Yellow[8.3  Habitat modification]
  4714.  
  4715. Environmental modification of water contact sites and snail habitats
  4716. should be done with community participation. The costs will be absorbed
  4717. within improvements for agricultural or water resource management
  4718. purposes.
  4719.  
  4720. @Slide[PHCHealthEd1-TExt-]
  4721. @Yellow[9.  HEALTH EDUCATION]
  4722.  
  4723. The PHC worker will be the focal point of the health education process in
  4724. the community. His/her role may be twofold depending upon the national
  4725. government priority ranking of schistosomiasis control:
  4726.  
  4727.       (a)   If a specialized schistosomiasis control programme is
  4728.             operational, the PHC worker may be the most important liaison
  4729.             between the specialized team and the community.
  4730.       (b)   If schistosomiasis control activities are within PHC
  4731.             responsibility, the PHC worker may educate the community:
  4732.  
  4733.             - on their role in transmission of schistosomiasis;
  4734.             - on the impact of schistosomiasis on their daily lives and
  4735.               life style; and
  4736.             - on their responsibility as community members to eliminate
  4737.               the causes of schistosomiasis.
  4738.  
  4739. @Slide[PHCHealthEd2-text-]
  4740.  
  4741. The failure of sustained control of parasitic diseases in endemic
  4742. countries where dramatic short-term results have been obtained should not
  4743. be forgotten. All schistosomiasis control programmes in each of their
  4744. activities should inform, motivate, train and encourage the community and
  4745. their leaders to join in improving their health. If schistosomiasis
  4746. control activities are the responsibility of the primary health care
  4747. system, the community commitment is essential. There is a danger that
  4748. this concept can become jargon and empty rhetoric since it requires
  4749. specific action. The PHC worker must be specifically trained to meet the
  4750. objectives of health education in his community.
  4751.  
  4752. There is a lack of simple practical and durable health education
  4753. materials which can be used by PHC workers. Undoubtedly such materials
  4754. will be developed and become available in the near future.
  4755.  
  4756. @Slide[PHCHealthEd3-text-]
  4757.  
  4758. Sanitation, water supply and health education are all important aspects
  4759. of schistosomiasis control, but their implementation is usually the
  4760. responsibility of governmental agencies other than the Ministry of
  4761. Health. The PHC worker may contribute constructively by encouraging
  4762. community cooperation in the installation of sanitation and water supply.
  4763. The PHC worker's knowledge of customs and habits of the community may be
  4764. useful in determining the sites for washing facilities, well drilling and
  4765. modification of water bodies for recreation, etc.
  4766.  
  4767. @Slide[PHCSurv1-text-]
  4768. @Yellow[10.  SURVEILLANCE]
  4769.  
  4770. @Yellow[10.1  Epidemiological data]
  4771.  
  4772. Careful data recording, collection, processing, analysis and
  4773. interpretation is essential. This aspect of control programmes has been
  4774. given low priority in the past. Without data based on actual control
  4775. activities, the responses to operational questions will remain subjective
  4776. and vague. It is critical at the field level that an appropriate data
  4777. collection format should be carefully worked out so that data can be
  4778. recorded clearly and transferred up through the PHC administrative
  4779. hierarchy to those responsible for resource allocation decisions. The
  4780. data must also be analyzed and interpreted by PHC supervisors to decide
  4781. on necessary operational changes.
  4782.  
  4783. @Slide[PHCSurv2-text-]
  4784.  
  4785. Within schools, the frequency of the following would be reliable
  4786. indicators.
  4787.  
  4788.    [a]   In S. haematobium endemic areas:
  4789.  
  4790.          - bloody urine specimens among children under 15 years of age
  4791.            is an indicator of morbidity; 
  4792.          - bloody urine specimens among children under 5 years of age
  4793.            is a definite indicator of high intensity transmission of
  4794.            schistosomiasis.
  4795.  
  4796.    [b]   In S. mansoni endemic areas:  indications of morbidity:
  4797.  
  4798.          - palpable liver below the xiphoid;
  4799.          - enlarged abdomen with collateral circulation and enlarged
  4800.            spleen.
  4801.  
  4802. @Slide[PHCSurv3-text-]
  4803.  
  4804. Within households, the distribution of the following symptoms would
  4805. provide useful epidemiological information.
  4806.  
  4807.    [a]   In S. haematobium endemic areas [already field tested in Morocco]:
  4808.  
  4809.          - visible haematuria [within last month];
  4810.          - visible haematuria between 1-6 months ago;
  4811.          - pain on urination [dysuria] in the last 6 months;
  4812.          - frequency of urination [more than 4 times daily].
  4813.  
  4814.    [b]   In S. mansoni endemic areas:
  4815.  
  4816.          - frequency of enlarged abdomen with collateral circulation
  4817.            and enlarged spleen. In the northeast of Brazil, it is known
  4818.            indigenously as "pedra na barriga".
  4819.  
  4820. @Slide[PHCSurv4-text-]
  4821. @Yellow[10.2  Water contact site identification and surveillance]
  4822.  
  4823. Water contact site identification may be carried out by the PHC worker as
  4824. indicated in section 8.1.
  4825.  
  4826. No equipment is required. A simple form may be completed and is useful in
  4827. training PHC workers to understand the epidemiology of schistosomiasis
  4828. [WHO, 1983e].
  4829.  
  4830. @090370-
  4831. 11.  TARGETS AND INDICATORS   
  4832.  
  4833. [1] Reduction of prevalence of morbidity in:
  4834.  
  4835.    [a] S. haematobium endemic areas according to:
  4836.  
  4837.         Indicators, reported as % of:
  4838.         - individuals who have bloody urine at the time of
  4839.           examination and within the last month;
  4840.         - individuals who have had bloody urine in the past
  4841.           [more than 1 month but less than 6 months ago];
  4842.         - individuals with dysuria in the last 6 months;
  4843.         - young individuals urinating more than 4 times a day;
  4844.         - individuals with haematuria by reagent strips at
  4845.           the time of examination.
  4846.  
  4847.    [b] S. mansoni endemic areas according to:
  4848.  
  4849.         Indicators, reported as % of:
  4850.         - individuals with a history of haematemesis;
  4851.         - school age children with hepatic and splenic enlargement.
  4852.  
  4853. @090360-
  4854.  
  4855. [2] Reduction of prevalence of heavy infections first in the 5-14 year
  4856.     age group then [or simultaneously] in the entire population.
  4857.  
  4858.    Indicators
  4859.  
  4860.    [a] In S. haematobium endemic areas the number of infections with
  4861.        more than 50 eggs per 10 ml of urine should be reduced by 50%
  4862.        within one year.
  4863.  
  4864.    [b] In S. mansoni endemic areas the number of infections with more
  4865.        than 100 eggs per gram of faeces should be reduced by 50% within
  4866.        one year.
  4867.  
  4868. @090370-
  4869.  
  4870. [3] Reduction of prevalence of schistosomiasis in the entire endemic
  4871.     population.
  4872.  
  4873.     Indicators
  4874.  
  4875.     [a] In S. haematobium endemic areas the prevalence should be
  4876.         reduced by 30% within one year.
  4877.  
  4878.     [b] In S. mansoni endemic areas the prevalence should be reduced by
  4879.         20% within one year.
  4880.  
  4881. @090380-
  4882.  
  4883. [4] To achieve maximum coverage of the community by specialized mobile
  4884.     teams as indicated by:
  4885.  
  4886.     Indicators, reported as % of:
  4887.  
  4888.     - number of parasitological examinations/population census;
  4889.     - number of infected individuals treated/number of infected persons.
  4890.  
  4891. [5] Reduction of outpatient visits and hospitalizations due to 
  4892.     schistosomiasis.
  4893.  
  4894. [6] Reduction of transmission sites.
  4895.  
  4896. @090390-
  4897. 12.  SUPPORT SYSTEMS
  4898.  
  4899. 12.1  Epidemiological surveillance reporting
  4900.  
  4901. The sequence of flow of information from the PHC worker at the community
  4902. level to the appropriate supervisors in the Ministry of Health for
  4903. evaluation and response should be fully described. This aspect cannot be
  4904. overemphasized.
  4905.  
  4906. 12.2  Schistosomiasis control interventions
  4907.  
  4908. A national schistosomiasis control programme team should support,
  4909. coordinate and supervise all schistosomiasis control activities within
  4910. PHC. Initiation of schistosomiasis control implies a national plan of
  4911. action, a long-term national commitment and priority. Independent or
  4912. isolated attempts to control schistosomiasis in single communities by PHC
  4913. workers are unwarranted and will be predictably inadequate and
  4914. ineffective.
  4915.  
  4916. @09040-
  4917. 12.3  Material and supplies
  4918.  
  4919. Equipment and supplies for diagnosis should be available at the community
  4920. level when coordinated with the specialized mobile teams. Stool and urine
  4921. specimens may be prepared by the PHC workers in anticipation of the
  4922. technical personnel who are trained for microscopic examination of the
  4923. prepared specimen. This operational approach will facilitate rapid
  4924. diagnosis of infected persons and permit treatment of all those infected
  4925. within the shortest possible interval.
  4926.  
  4927. 12.4  Training programmes
  4928.  
  4929. The above sections 5 - 10 have reviewed the possible tasks of a PHC
  4930. worker. An adequate training programme will be necessary for PHC workers
  4931. to acquire the skills needed to implement an effective PHC approach.
  4932.  
  4933. Personnel of the national schistosomiasis control programme should
  4934. organize training courses for PHC workers. Preparation of a training
  4935. manual and educational materials will be required. Periodic training and
  4936. evaluation seminArs are advisable. 
  4937.  
  4938. @09040-
  4939. 13. LINKAGES WITH OTHER DEVELOPMENT AND HEALTH PROGRAMMES
  4940.  
  4941. Schistosomiasis is spreading within agricultural and water resource
  4942. development projects throughout the world. At the community level the PHC
  4943. worker may be the first health personnel to know of the implementation of
  4944. such projects. He may inform the local technical and administrative
  4945. personnel of such projects, of the potential spread of schistosomiasis
  4946. and of the risk it presents to those exposed within the project area. A
  4947. mechanism for reporting new projects to PHC supervisory personnel should
  4948. be defined.
  4949.  
  4950. The PHC strategy for control of morbidity can be integrated with other
  4951. programmes of high priority. In S. mansoni endemic areas, schistosomiasis
  4952. control should be closely linked, if not simultaneously, with control of
  4953. intestinal helminthiases. Control of S. haematobium [more easily than
  4954. S. mansoni] may be easily linked with immunization programmes,
  4955. nutritional and other MCH activities, tuberculosis, leprosy and sleeping
  4956. sickness surveys, as well as control of diarrhoeal diseases. Programmes
  4957. which require systematic repeated surveillance activities may integrate
  4958. schistosomiasis control and effectively demonstrate a beneficial effect
  4959. of this intervention to the community.
  4960.  
  4961. @090420-
  4962. TABLE 1. -  SCHISTOSOMIASIS - INFORMATION ON PREVALENCE AND SEVERITY
  4963.  
  4964. ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
  4965. Type of information        S. haematobium          S. mansoni
  4966. ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  4967. Prevelence of infection    Eggs present in urine   Eggs present in faeces
  4968.  
  4969. Prevalence of            50 eggs/10 ml urine     100 eggs/gram faeces
  4970. heavy infection            
  4971. ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  4972. Indicators of recent infection:
  4973.  
  4974.    History of haematuria   Within past 6 months
  4975.    and/or dysuria             
  4976.  
  4977.    Haematuria at time of   Gross or detected by
  4978.    examination             reagent strip
  4979.  
  4980. ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  4981. @090430-
  4982.  
  4983. ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  4984. Indicators of severe infection:                    Haematemesis in adults
  4985.  
  4986.                                                    Hepatic and splenic
  4987.                                                    enlargement in
  4988.                                                    schoolchildren
  4989. ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
  4990. Demand on health services: [health statistics - diagnosed cases]
  4991.  
  4992.    Hospital bed occupancy  Symptoms of urinary     Symptoms of S. mansoni
  4993.                            schistosomiasis         infection
  4994.  
  4995.    Outpatient visits -        Symptoms of urinary     Symptoms of S. mansoni
  4996.    at primary health       schistosomiasis         infection
  4997.    care dispensary, 
  4998.    hospital outpatient 
  4999.    levels
  5000.    
  5001.  
  5002. @090440-
  5003.           TABLE 2.    RECOMMENDED TREATMENT OF SCHISTOSOMIASIS
  5004.  
  5005. ════════════════════╤══════════════════════════════╤═══════════════════════
  5006. Schistosoma species │ Drug to be used              │ Dosage per kg body wgt
  5007. ════════════════════╪══════════════════════════════╪═══════════════════════
  5008. All species         │ Praziquantel - tablet 600 mg │ 40 mg, single dose
  5009.                     │                              │
  5010. S. haematobium      │ Metrifonate - tablet 100 mg  │ 7.5 mg, 3 doses 
  5011.                     │                              │ [1 every 2 weeks]
  5012.                     │                              │
  5013. S. mansoni          │ Oxamniquine - capsule 250 mg │ 15-60 mg, single dose*
  5014. ────────────────────┴──────────────────────────────┴───────────────────────
  5015. * The customary dose for adults is 15 mg/kg; 20 mg for children and doses
  5016. up to 60 mg/kg may be required in Central and East Africa or the Eastern
  5017. Mediterranean Region [see WHO, 1983f].
  5018.  
  5019.  
  5020. @chapter[Global Database]
  5021. @Slide[World-PCX-Mahgreb countries,34,13,49,15-Africa/Central,34,16,49,17-+-
  5022. Africa/Southern,40,18,51,20-Asia,53,11,74,17-Americas,20,15,30,22-Mediterranean]
  5023.  
  5024. @window[This section contains country profile information of 
  5025. 76 schistosomiasis endemic countries.  The figures are
  5026. from WHO/SCHISTO/89.102.Rev.1 - "An Estimate of Global
  5027. Needs for Praziquantel Within Schistosomiasis Control 
  5028. Programmes.  The data is also available on a diskette 
  5029. from the SCH unit of WHO.]
  5030.  
  5031. @Slide[Algeria-PCX-S. haematobium,13,15,26,15-]
  5032.  
  5033. Country   : Algeria
  5034. WHO Region: AFRO
  5035. Population: 21718000
  5036. Type      : S. haematobium
  5037. At risk   : 5082012
  5038. Avg Prev  : 32.00 %
  5039.  
  5040. @Slide[Angola-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5041.  
  5042. Country   : Angola
  5043. WHO Region: AFRO
  5044. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5045. Population: 8754000
  5046. At risk   : 8754000
  5047. Avg Prev  : 44.00 %
  5048.  
  5049. @Slide[Antigua-PCX-S. mansoni-]
  5050.  
  5051. Country   : Antigua and Barbuda
  5052. WHO Region: AMR
  5053. Type      : S. mansoni
  5054. Population: 80000
  5055. At risk   : 400
  5056. Avg Prev  : 26.00 %
  5057.  
  5058. @Slide[Benin-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5059.  
  5060. Country   : Benin
  5061. WHO Region: AFRO
  5062. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5063. Population: 3932100
  5064. At risk   : 3932100
  5065. Avg Prev  : 35.50 %
  5066.  
  5067. @Slide[Botswana-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5068.  
  5069. Country   : Botswana
  5070. WHO Region: AFRO
  5071. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5072. Population: 1084900
  5073. At risk   : 1084900
  5074. Avg Prev  : 10.00 %
  5075.  
  5076.  
  5077. @Slide[Brazil-PCX-S. mansoni-]
  5078.  
  5079. Country   : Brazil
  5080. WHO Region: AMR
  5081. Type      : S. mansoni
  5082. Population: 135564000
  5083. At risk   : 30000000
  5084. Avg Prev  : 20.00 %
  5085.  
  5086. @slide[Burkina-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5087.  
  5088. Country   : Burkina Faso
  5089. WHO Region: AFRO
  5090. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5091. Population: 6639000
  5092. At risk   : 6639000
  5093. Avg Prev  : 60.00 %
  5094.  
  5095. @Slide[Burundi-PCX-S. mansoni-]
  5096.  
  5097. Country   : Burundi
  5098. WHO Region: AFRO
  5099. Type      : S. mansoni
  5100. Population: 4717703
  5101. At risk   : 2099378
  5102. Avg Prev  : 30.00 %
  5103.  
  5104. @Slide[Cameroon-PCX-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5105.  
  5106. Country   : Cameroon
  5107. WHO Region: AFRO
  5108. Type      : S. mansoni S. haematobium S. intercalatum
  5109. Population: 9873000
  5110. At risk   : 8451288
  5111. Avg Prev  : 26.50 %
  5112.  
  5113. @Slide[CAR-PCX-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5114.  
  5115. Country   : Central African Republic
  5116. WHO Region: AFRO
  5117. Type      : S. mansoni S. haematobium S. intercalatum
  5118. Population: 2607800
  5119. At risk   : 2607800
  5120. Avg Prev  : 10.00 %
  5121.  
  5122. @Slide[Chad-PCX-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5123.  
  5124. Country   : Chad
  5125. WHO Region: AFRO
  5126. Type      : S. mansoni S. haematobium S. intercalatum
  5127. Population: 5018000
  5128. At risk   : 3964220
  5129. Avg Prev  : 55.00 %
  5130.  
  5131. @Slide[China-PCX-S. japonicum-]
  5132.  
  5133. Country   : China
  5134. WHO Region: WPRO
  5135. Type      : S. japonicum
  5136. Population: 1059521000
  5137. At risk   : 54106607
  5138. Avg Prev  : 1.76 %
  5139.  
  5140. @Slide[Congo-PCX-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5141.  
  5142. Country   : Congo
  5143. WHO Region: AFRO
  5144. Type      : S. mansoni S. haematobium S. intercalatum
  5145. Population: 1740000
  5146. At risk   : 1218000
  5147. Avg Prev  : 45.00 %
  5148.  
  5149. @Slide[Dominire-PCX-S. mansoni-]
  5150.  
  5151. Country   : Dominican Republic
  5152. WHO Region: AMR
  5153. Type      : S. mansoni
  5154. Population: 7012367
  5155. At risk   : 4161777
  5156. Avg Prev  : 5.00 %
  5157.  
  5158. @Slide[Egypt-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5159.  
  5160. Country   : Egypt
  5161. WHO Region: EMRO
  5162. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5163. Population: 52689136
  5164. At risk   : 45689136
  5165. Avg Prev  : 20.00 %
  5166.  
  5167. @Slide[EQUATORI-PCX-S. intercalatum-]
  5168.  
  5169. Country   : Equatorial Guinea
  5170. WHO Region: AFRO
  5171. Type      : S. intercalatum
  5172. Population: 392000
  5173. At risk   : 78400
  5174. Avg Prev  : 10.00 %
  5175.  
  5176. @Slide[Ethiopia-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5177.  
  5178. Country   : Ethiopia
  5179. WHO Region: AFRO
  5180. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5181. Population: 43349924
  5182. At risk   : 23029900
  5183. Avg Prev  : 13.40 %
  5184.  
  5185. @Slide[Gabon-PCX-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5186.  
  5187. Country   : Gabon
  5188. WHO Region: AFRO
  5189. Population: 1151000
  5190. At risk   : 1151000
  5191. Avg Prev  : 45.00 %
  5192.  
  5193. @Slide[Gambia-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5194.  
  5195. Country   : Gambia
  5196. WHO Region: AFRO
  5197. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5198. Population: 643000
  5199. At risk   : 514400
  5200. Avg Prev  : 37.70 %
  5201.  
  5202. @Slide[Ghana-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5203.  
  5204. Country   : Ghana
  5205. WHO Region: AFRO
  5206. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5207. Population: 13588000
  5208. At risk   : 13588000
  5209. Avg Prev  : 72.40 %
  5210.  
  5211. @Slide[Guadeloupe-Text-S. mansoni-]
  5212.  
  5213. Country   : Guadeloupe
  5214. WHO Region: AMR
  5215. Type      : S. mansoni
  5216. Population: 320000
  5217. At risk   : 169600
  5218. Avg Prev  : 15.00 %
  5219.  
  5220. @slide[Guinea-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5221.  
  5222. Country   : Guinea
  5223. WHO Region: AFRO
  5224. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5225. Population: 6075000
  5226. At risk   : 6075000
  5227. Avg Prev  : 25.00 %
  5228.  
  5229. @Slide[GuineaB-PCX-S. haematobium-S. mansoni-]
  5230.  
  5231. Country   : Guinea-Bissau
  5232. WHO Region: AFRO
  5233. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5234. Population: 890000
  5235. At risk   : 890000
  5236. Avg Prev  : 30.00 %
  5237.  
  5238. @Slide[India-PCX-S. haematobium-]
  5239.  
  5240.  
  5241. Country   : India
  5242. WHO Region: SEARO
  5243. Type      : S. haematobium
  5244. Population: 750900000
  5245. At risk   :  912
  5246. Avg Prev  : 2.00 %
  5247.  
  5248. @Slide[IndonesiA-PCX-S. japonicum-]
  5249.  
  5250. Country   : Indonesia
  5251. WHO Region: SEARO
  5252. Type      : S. japonicum
  5253. Population: 163393250
  5254. At risk   : 8000
  5255. Avg Prev  : 2.20%
  5256.  
  5257. @Slide[Iran-Text-S. haematobium-]
  5258.  
  5259. Country   : Iran
  5260. WHO Region: EMRO
  5261. Type      : S. haematobium
  5262. Population: 44632000
  5263. At risk   : 2901080
  5264. Avg Prev  : 1.00 %
  5265.  
  5266. @Slide[Iraq-Text-S. haematobium-]
  5267.  
  5268. Country   : Iraq
  5269. WHO Region: EMRO
  5270. Type      : S. haematobium
  5271. Population: 15898000
  5272. At risk   : 4184742
  5273. Avg Prev  : 0.46 %
  5274.  
  5275. @Slide[IvoryC-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5276.  
  5277. Country   : Ivory Coast
  5278. WHO Region: AFRO
  5279. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5280. Population: 9810000
  5281. At risk   : 9810000
  5282. Avg Prev  : 40.00 %
  5283.  
  5284. @Slide[Japan-Text-S. japonicum-]
  5285.  
  5286. Country   : Japan
  5287. WHO Region: WPRO
  5288. Type      : S. japonicum
  5289. Population: 120754335
  5290. At risk   :    0
  5291. Avg Prev  : 0.00 %
  5292.  
  5293. @Slide[Jordon-Text-S. haematobium-]
  5294.  
  5295. Country   : Jordan
  5296. WHO Region: EMRO
  5297. Type      : S. haematobium
  5298. Population: 3515000
  5299. At risk   : 20000
  5300. Avg Prev  : 0.10 %
  5301.  
  5302. @Slide[DKampuchea-Text-S. japonicum-]
  5303.  
  5304. Country   : Democratic Kampuchea
  5305. WHO Region: WPRO
  5306. Type      : S. mekongi
  5307. Population: 7284000
  5308. At risk   : 500000
  5309. Avg Prev  : 10.00 %
  5310.  
  5311. @Slide[Kenya-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5312.  
  5313. Country   : Kenya
  5314. WHO Region: AFRO
  5315. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5316. Population: 20333275
  5317. At risk   : 20333275
  5318. Avg Prev  : 23.00 %
  5319.  
  5320. @Slide[Laos-Text-S. japonicum-]
  5321.  
  5322. Country   : Lao People's Democratic Republic
  5323. WHO Region: WPRO
  5324. Type      : S. mekongi
  5325. Population: 4117000
  5326. At risk   : 400000
  5327. Avg Prev  : 25.00 %
  5328.  
  5329. @Slide[Lebanon-Text-S. haematobium-]
  5330.  
  5331. Country   : Lebanon
  5332. WHO Region: EMRO
  5333. Type      : S. haematobium
  5334. Population: 2668000
  5335. At risk   :  0
  5336. Avg Prev  : 0.00 %
  5337.  
  5338. @slide[Liberia-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5339.  
  5340. Country   : Liberia
  5341. WHO Region: AFRO
  5342. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5343. Population: 2189033
  5344. At risk   : 1751226
  5345. Avg Prev  : 30.00 %
  5346.  
  5347. @Slide[Libya-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5348.  
  5349. Country   : Libyan Arab Jamahiriya
  5350. WHO Region: EMRO
  5351. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5352. Population: 3605000
  5353. At risk   : 1202000
  5354. Avg Prev  : 15.00 %
  5355.  
  5356. @Slide[madagascar-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5357.  
  5358. Country   : Madagascar
  5359. WHO Region: AFRO
  5360. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5361. Population: 9985000
  5362. At risk   : 9985000
  5363. Avg Prev  : 55.00 %
  5364.  
  5365. @Slide[Malawi-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5366.  
  5367. Country   : Malawi
  5368. WHO Region: AFRO
  5369. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5370. Population: 7058800
  5371. At risk   : 7058800
  5372. Avg Prev  : 42.50 %
  5373.  
  5374. @Slide[Malaysia-Text-S. japonicum-]
  5375.  
  5376. Country   : Malaysia
  5377. WHO Region: SEARO
  5378. Type      : S. japonicum [resembles]
  5379. Population: 17000000
  5380. At risk   :   0
  5381. Avg Prev  : 0.00 %
  5382.  
  5383. @slide[mali-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5384.  
  5385. Country   : Mali
  5386. WHO Region: AFRO
  5387. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5388. Population: 8205582
  5389. At risk   : 8205582
  5390. Avg Prev  : 60.00 %
  5391.  
  5392. @slide[Martinique-Text-S. mansoni-]
  5393.  
  5394. Country   : Martinique
  5395. WHO Region: AMR
  5396. Type      : S. mansoni
  5397. Population: 315000
  5398. At risk   : 55125
  5399. Avg Prev  : 7.60 %
  5400.  
  5401. @Slide[Mauritania-TEXT-S. haematobium-]
  5402.  
  5403. Country   : Mauritania
  5404. WHO Region: AFRO
  5405. Type      : S. haematobium
  5406. Population: 1888000
  5407. At risk   : 1888000
  5408. Avg Prev  : 27.60 %
  5409.  
  5410. @Slide[Mauritius-Text-S. haematobium-]
  5411.  
  5412. Country   : Mauritius
  5413. WHO Region: AFRO
  5414. Type      : S. haematobium
  5415. Population: 1016596
  5416. At risk   : 341508
  5417. Avg Prev  : 4.20 %
  5418.  
  5419. @Slide[Montserrat-Text-S. mansoni-]
  5420.  
  5421. Country   : Montserrat
  5422. WHO Region: AMR
  5423. Type      : S. mansoni
  5424. Population: 11200
  5425. At risk   : 145
  5426. Avg Prev  : 17.50 %
  5427.  
  5428. @Slide[Morocco-PCX-S. haematobium-]
  5429.  
  5430. Country   : Morocco
  5431. WHO Region: EURO
  5432. Type      : S. haematobium
  5433. Population: 21941000
  5434. At risk   : 650000
  5435. Avg Prev  : 8.00 %
  5436.  
  5437. @SLide[Mozambique-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5438.  
  5439. Country   : Mozambique
  5440. WHO Region: AFRO
  5441. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5442. Population: 13961000
  5443. At risk   : 13961000
  5444. Avg Prev  : 69.70 %
  5445.  
  5446. @Slide[Namibia-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5447.  
  5448. Country   : Namibia
  5449. WHO Region: AFRO
  5450. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5451. Population: 800000
  5452. At risk   : 100000
  5453. Avg Prev  : 5.00 %
  5454.  
  5455. @Slide[Niger-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5456.  
  5457. Country   : Niger
  5458. WHO Region: AFRO
  5459. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5460. Population: 6115000
  5461. At risk   : 6115000
  5462. Avg Prev  : 26.70 %
  5463.  
  5464. @Slide[Nigeria-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5465.  
  5466. Country   : Nigeria
  5467. WHO Region: AFRO
  5468. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5469. Population: 95198000
  5470. At risk   : 86387000
  5471. Avg Prev  : 25.50 %
  5472.  
  5473. @Slide[Oman-Text-S. mansoni-]
  5474.  
  5475. Country   : Oman
  5476. WHO Region: EMRO
  5477. Type      : S. mansoni
  5478. Population: 1242000
  5479. At risk   : 1000
  5480. Avg Prev  : 7.40 %
  5481.  
  5482. @Slide[Philippines-Text-S. japonicum-]
  5483.  
  5484. Country   : Philippines
  5485. WHO Region: WPRO
  5486. Type      : S. japonicum
  5487. Population: 54377993
  5488. At risk   : 5000000
  5489. Avg Prev  : 6.90 %
  5490.  
  5491. @Slide[PuertoRico-Text-S. mansoni-]
  5492.  
  5493. Country   : Puerto Rico
  5494. WHO Region: AMR
  5495. Type      : S. mansoni
  5496. Population: 3410000
  5497. At risk   : 682000
  5498. Avg Prev  : 2.00 %
  5499.  
  5500. @Slide[Rwanda-Text-S. mansoni-]
  5501.  
  5502. Country   : Rwanda
  5503. WHO Region: AFRO
  5504. Type      : S. mansoni
  5505. Population: 6070000
  5506. At risk   : 3642000
  5507. Avg Prev  : 10.00 %
  5508.  
  5509. @Slide[SaintLucia-Text-S. mansoni-]
  5510.  
  5511. Country   : Saint Lucia
  5512. WHO Region: AMR
  5513. Type      : S. mansoni
  5514. Population: 130000
  5515. At risk   : 15860
  5516. Avg Prev  : 0.60 %
  5517.  
  5518. @Slide[SaoTome-Text-S. haematobium-]
  5519.  
  5520. Country   : Democratic Republic of Sao Tome and Principe
  5521. WHO Region: AFRO
  5522. Type      : S. haematobium
  5523. Population: 108163
  5524. At risk   : 20000
  5525. Avg Prev  : 20.00 %
  5526.  
  5527. @Slide[SaudiArabia-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5528.  
  5529. Country   : Saudi Arabia
  5530. WHO Region: EMRO
  5531. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5532. Population: 11542000
  5533. At risk   : 1965683
  5534. Avg Prev  : 5.10 %
  5535.  
  5536. @Slide[Senegal-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5537.  
  5538. Country   : Senegal
  5539. WHO Region: AFRO
  5540. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5541. Population: 6444000
  5542. At risk   : 6444000
  5543. Avg Prev  : 15.00 %
  5544.  
  5545. @Slide[SierraL-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5546.  
  5547. Country   : Sierra Leone
  5548. WHO Region: AFRO
  5549. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5550. Population: 3602000
  5551. At risk   : 3169760
  5552. Avg Prev  : 67.70 %
  5553.  
  5554. @Slide[Somalia-Text-S. haematobium-]
  5555.  
  5556. Country   : Somalia
  5557. WHO Region: EMRO
  5558. Type      : S. haematobium
  5559. Population: 4653000
  5560. At risk   : 2326500
  5561. Avg Prev  : 36.00 %
  5562.  
  5563. @Slide[SAfrica-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5564.  
  5565. Country   : South Africa
  5566. WHO Region: AFRO
  5567. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5568. Population: 32392000
  5569. At risk   : 20000000
  5570. Avg Prev  : 17.50 %
  5571.  
  5572. @Slide[Sudan-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5573.  
  5574. Country   : Sudan
  5575. WHO Region: EMRO
  5576. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5577. Population: 21550000
  5578. At risk   : 19395000
  5579. Avg Prev  : 20.20 %
  5580.  
  5581. @Slide[Suriname-Text-S. mansoni-]
  5582.  
  5583. Country   : Suriname
  5584. WHO Region: AMR
  5585. Type      : S. mansoni
  5586. Population: 375000
  5587. At risk   : 34000
  5588. Avg Prev  : 10.00 %
  5589.  
  5590. @Slide[Swazil-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5591.  
  5592. Country   : Swaziland
  5593. WHO Region: AFRO
  5594. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5595. Population: 647415
  5596. At risk   : 647415
  5597. Avg Prev  : 25.00 %
  5598.  
  5599. @Slide[Syria-Text-S. haematobium-]
  5600.  
  5601. Country   : Syrian Arab Republic
  5602. WHO Region: EMRO
  5603. Type      : S. haematobium
  5604. Population: 10267000
  5605. At risk   : 983000
  5606. Avg Prev  : 0.20 %
  5607.  
  5608. @Slide[Tanzania-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5609.  
  5610. Country   : United Republic of Tanzania
  5611. WHO Region: AFRO
  5612. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5613. Population: 21730000
  5614. At risk   : 21730000
  5615. Avg Prev  : 51.50 %
  5616.  
  5617. @Slide[Thailand-Text-S. japonicum-]
  5618.  
  5619. Country   : Thailand
  5620. WHO Region: SEARO
  5621. Type      : S. japonicum [resembles]
  5622. Population: 51301000
  5623. At risk   :   0
  5624. Avg Prev  : 0.00 %
  5625.  
  5626. @Slide[Togo-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5627.  
  5628. Country   : Togo
  5629. WHO Region: AFRO
  5630. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5631. Population: 2960000
  5632. At risk   : 2960000
  5633. Avg Prev  : 25.00 %
  5634.  
  5635. @SLide[Tunisia-Text-S. haematobium-]
  5636.  
  5637. Country   : Tunisia
  5638. WHO Region: EMRO
  5639. Type      : S. haematobium
  5640. Population: 7816000
  5641. At risk   : 350000
  5642. Avg Prev  : 0.05 %
  5643.  
  5644. @Slide[Turkey-Text-S. haematobium-]
  5645.  
  5646. Country   : Turkey
  5647. WHO Region: EURO
  5648. Type      : S. haematobium
  5649. Population: 49272000
  5650. At risk   : 50000
  5651. Avg Prev  : 1.00 %
  5652.  
  5653. @Slide[Uganda-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5654.  
  5655. Country   : Uganda
  5656. WHO Region: AFRO
  5657. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5658. Population: 15477000
  5659. At risk   : 15477000
  5660. Avg Prev  : 32.00 %
  5661.  
  5662. @Slide[Venezuela-Text-S. mansoni-]
  5663.  
  5664. Country   : Venezuela
  5665. WHO Region: AMR
  5666. Type      : S. mansoni
  5667. Population: 17316738
  5668. At risk   : 4502352
  5669. Avg Prev  : 0.60 %
  5670.  
  5671. @Slide[Yemen-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5672.  
  5673. Country   : Yemen Arab Republic
  5674. WHO Region: EMRO
  5675. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5676. Population: 6849000
  5677. At risk   : 6849000
  5678. Avg Prev  : 14.60 %
  5679.  
  5680. Country   : Yemen, Democratic
  5681. WHO Region: EMRO
  5682. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5683. Population: 2293910
  5684. At risk   : 1000000
  5685. Avg Prev  : 13.10 %
  5686.  
  5687. @Slide[Zaire-Text-S. haematobium-S. mansoni-S. intercalatum-]
  5688.  
  5689. Country   : Zaire
  5690. WHO Region: AFRO
  5691. Type      : S. mansoni S. haematobium S. intercalatum
  5692. Population: 30362751
  5693. At risk   : 23691690
  5694. Avg Prev  : 36.20 %
  5695.  
  5696. @Slide[Zambia-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5697.  
  5698. Country   : Zambia
  5699. WHO Region: AFRO
  5700. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5701. Population: 6666000
  5702. At risk   : 6666000
  5703. Avg Prev  : 26.50 %
  5704.  
  5705. @Slide[Zimbabwe-Text-S. haematobium-S. mansoni-]
  5706.  
  5707. Country   : Zimbabwe
  5708. WHO Region: AFRO
  5709. Type      : S. mansoni S. haematobium
  5710. Population: 8300000
  5711. At risk   : 8300000
  5712. Avg Prev  : 40.00 %
  5713.  
  5714. @END
  5715.  
  5716.