HABILITATIONSSCHRIFT

 


Tierärztliche Hochschule Hannover / Bibliothek – University of Veterinary Medicine Hannover – Foundation / Library

 

Olaf Berke

 

STATISTISCHE METHODEN

DER

RÄUMLICHEN EPIDEMIOLOGIE

 

NBN-Prüfziffer

urn:nbn:de:gbv:95-h2193

publication

Hannover, Tierärztliche Hochschule, Habilitationsschrift, 2003

text

/dissertations/h_berke03.pdf

Zusammenfassung

Im Folgenden wird eine kurze Zusammenfassung der in dieser Arbeit behandelten statistischen Methoden der räumlichen Epidemiologie sowie der damit erreichten inhaltlichen Ergebnisse gegeben.

Methodische Ergebnisse

In Publikation 1 werden geostatistische Methoden zur Schätzung von Parametern in räumlichen linearen Modellen sowie die lineare Prädiktion räumlicher Daten mittels Kriging dargestellt. Zudem wird die Modellierung geostatistischer Daten mittels gemischter linearer Modelle aufgezeigt.

Gemischte lineare Modelle haben eine besondere Bedeutung in der räumlichen Epidemiologie. Sie werden vermutlich – wie in der Diskussion dargelegt – die Lösung für aktuelle Probleme der räumlichen Epidemiologie liefern. Dazu gehören hierarchische Modellierungen für die räumliche Analyse auf unterschiedlichen Ebenen aggregierter Daten ebenso wie Modellentwicklungen für raumzeitliche Daten.

Lineare statistische Methoden sind wenig robust gegenüber Ausreißern. Dies gilt auch für das Kriging in der Geostatistik. In Publikation 2 wird eine robuste Methode, das sogenannte Median Polish Kriging diskutiert und eine Modifikation der Methode vorgeschlagen. Das Modifizierte

Median Polish Kriging liefert eine bessere Modellierung der räumlichen Trendstruktur und somit realistischere räumliche Prädiktionen. Zudem ist gegenüber dem originären Median Polish Kriging eine genauere Approximation des Prädiktionsfehlers möglich.

In der räumlichen Epidemiologie wurden die Geostatistik und insbesondere das Kriging als Methoden zur Modellierung und Interpolation geographischer Informationen bzgl. der räumlichen Verteilung der Krankheitshäufigkeit nur wenig beachtet. Aber gerade im Kontext des Disease Mappings regionaler Daten, ist deren Anwendung sinnvoll. Regionaldaten werden überwiegend mittels sogenannter Choropleth Maps visualisiert. Diese Karten haben jedoch wesentliche Nachteile und führen zu einer verzerrten Visualisierung der räumlichen Information. Daher wird in Publikation 8 eine Methodik vorgeschlagen, die – in Kombination mit empirischen Bayesverfahren zur Varianzstabilisierung regionaler Prävalenzschätzer – eine räumliche Interpolation der Regionaldaten mittels Kriging ermöglicht. Die resultierende Risk Map kann in Form einer Isopleth Map präsentiert werden und ermöglicht so eine leicht interpretierbare Darstellung zur räumlichen Verteilung von Krankheiten.

Diese Methodik wird in Publikation 7 weiterentwickelt. Mittels einer geographischen Disease Clusteranalyse werden Hochrisikogebiete identifiziert und die dort befindlichen Populationen als exponiert bezeichnet. Der Risikofaktor bzw. die Risikofaktoren, die diese Exposition verursachen und eine regional erhöhte Fallzahl generieren, sind jedoch unbekannt und können das Ziel nachfolgender Studien sein. Dies wird der Fall sein, wenn die relative Risikofunktion eine (bzgl. Der zu untersuchenden Krankheit und der Populationsdichte) relevante Erhöhung des relativen Risiko anzeigt. Die relative Risikofunktion bzw. Relative Risk Map geht aus der Risk Map hervor, indem diese bzgl. des Background Risk der nicht-exponierten Population skaliert wird.

Die Idee der Skalierung der Risk Map bzgl. des Background Risk in der nicht-exponierten Population wird in Publikation 6 zur Analyse und Kartierung von Punktdaten eingesetzt. Hierzu wird die Risk Map, d.h. die räumliche Intensitätsfunktion, entsprechend dem Ergebnis einer Disease

Clusteranalyse skaliert.

Die hier entwickelte Methodik zur Modellierung und Berechnung der räumlichen relativen Risikofunktion bzw. Relative Risk Map ist eine neue explorative Methode der räumlichen Epidemiologie. Sie erlaubt eine Abschätzung der epidemiologischen Relevanz unbekannter Risikofaktoren, bevor diese in aufwändigen Studien identifiziert werden müssen.

Inhaltliche Ergebnisse

Inhaltlich wurde vor allem auf dem Gebiet der Echinokokkose bei Fuchs und Mensch gearbeitet.

Der kleine Fuchsbandwurm Echinococcus multilocularis gilt als einer der bedeutsamsten Zoonoseerreger in Mitteleuropa. In Fachkreisen werden daher zwei Fragen diskutiert. Vergrößert sich das Verbreitungsgebiet des kleinen Fuchsbandwurms in Mitteleuropa? Und wie infiziert sich der Mensch? In Publikation 3 wurde eine Geographische Korrelationsanalyse durchgeführt und ein räumlicher Trend mit fallenden Häufigkeiten von Süd nach Nord ausgemacht, d.h. in der potentiellen Ausbreitungsrichtung. In Publikation 4 wurde zudem ein zeitlicher Anstieg in der Prävalenz des Parasiten in der niedersächsischen Rotfuchspopulation nachgewiesen. Diese Aussagen sprechen für die These einer Ausbreitung des Zoonoseerregers in Mitteleuropa. Die zweite Frage, nach dem Infektionsweg, lässt sich im Rahmen einer Geographischen Korrelationsstudie nur schwer klären, da die Anzahl der erkannten Fälle bei Menschen sehr niedrig ist und zudem eine mehrjährige Latenzzeit vorliegt. In der Literatur wird jedoch von einer lebensmittelbasierten Infektion des Menschen ausgegangen, wobei die Lebensmittel zuvor mit

Fuchskot kontaminiert wurden. Wird dieser These gefolgt, so kann das relative Risiko der Füchse als Exposition für die Humanpopulation interpretiert werden. Eine entsprechende Expositionskarte wird in Publikation 7 erstellt. Als Ergebnis wird eine vier- bis fünffach höhere Exposition im südlichen Niedersachsen dokumentiert. Diese Region wurde in Publikation 5 infolge einer Disease Clusteranalyse als Hochrisikogebiet beschrieben.

Die Aujeszkysche Krankheit ist eine hoch virulente und sich ebenso ausbreitende Krankheit, die mit hohen wirtschaftlichen Verlusten verbunden ist. Aktuell besteht z.B. noch weiterer ätiologischer Klärungsbedarf bezüglich der aerogenen Ausbreitung der Krankheit. Manche Autoren gehen von einer aerogenen Übertragung innerhalb eines Radius von wenigen hundert Metern aus; andere Autoren sprechen von über 40 Kilometern. Dieser Parameter ist für die Tierseuchenbekämpfung

jedoch grundlegend. Als Beitrag zu dieser Diskussion konnte in Publikation 6 festgehalten werden, dass sich die Krankheit in einer Region mit hoher Populationsdichte innerhalb eines Radius von 1.7

bis 2.6 Kilometern geklumpt hat, was der zu erwartenden Distanz bei einer aerogene Übertragung entspricht. In Publikation 10 wurde zudem untersucht, welche Faktoren die Krankheit begünstigen.

Auch hier besteht weiterhin Klärungsbedarf, weil sich die in der Fachliteratur veröffentlichten Ergebnisse teilweise widersprechen. Als Ergebnis wurde festgehalten, dass die räumliche Nähe eines schweinehaltenden Betriebs zu einem See, Fluss, einer Straße oder auch einem infizierten Nachbarbetrieb zu einer Erhöhung des Risikos führt. Hingegen zeigt sich, dass die Nähe zu nichtinfizierten Betrieben oder / und die Nähe zu Wäldern Ausdruck eines reduzierten Risikos ist. Schließlich wurden noch inhaltliche Ergebnisse im Rahmen einer Studie zur Kindersterblichkeit in Burkina Faso erzielt. Die Kindersterblichkeit kann als Ausdruck der enormen Probleme in diesem Land angesehen werden. Zwar wurde in Publikation 9 ein Mortalitäts-Cluster nachgewiesen,

jedoch ist die damit verbundene räumliche Korrelation äußerst schwach und reicht nur bis zum jeweils nächsten Dorf. Daher wird gefolgert, dass die Kindersterblichkeit hauptsächlich durch nichträumliche Risikofaktoren determiniert wird.

keywords

-

kb

13.356