Remiamasi CLIMOS rizikos veiksnių analize (Danyang et al., 2026; Šioje santraukoje, kurią galima rasti internete adresu RFA), kurioje išnagrinėta 700 socialinių ir ekonominių, klimato ir aplinkos kintamųjų, daugelio sąveikaujančių kintamųjų duomenys paverčiami į politiką orientuota leišmaniazės rizikos aiškinimo sistema. Rezultatai rodo, kad nė vienas vairuotojas nedominuoja nustatymuose: socialiniai ir ekonominiai bei su pažeidžiamumu susiję veiksniai dažnai yra labai svarbūs, klimato poveikis nevienodas, o rizikos pobūdis įvairiose šalyse ir jų viduje skiriasi. Užuot reitingavus veiksnius ar parengus prognozes, šia sistema remiamas struktūrinis rizikos aiškinimas, kuriuo būtų vadovaujamasi vykdant tikslinę prevenciją.