Koyun-keçi vebası virus (PPRV; peste des petits ruminants virus) enfeksiyonuna etki eden risk faktörlerinin mekânsal analiz yöntemleri ile belirlenmesi
Determination of risk factors affecting peste des petits ruminants virus (PPRV) infection by spatial analysis methods
Yazar: TUBA BAYİR
Danışman: PROF. DR. İSMAYİL SAFA GÜRCAN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Veteriner Hekimliği = Veterinary Medicine
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Keçiler = Goats ; Koyunlar = Sheep ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Peste des petits ruminant virüsü = Pest of small ruminants virus ; Risk faktörleri = Risk factors ; Veba = Plague ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Peste des petits ruminants (PPR) virus enfeksiyonu esas olarak koyun ve keçi gibi küçük ruminantlarda görülen ekonomik açıdan oldukça  önemli son derece bulaşıcı viral bir hastalıktır. PPRV, Dünya Hayvan Sağlığı Örgütü (WOAH) tarafından derhal bildirilmesi gereken bir hayvan hastalığı olarak sınıflandırılmış ve Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO) ile  2030 yılına kadar PPRV enfeksiyonunun kontrol altına alınması ve eradikasyonuna yönelik bir küresel eradikasyon programı oluşturulmuştur.
Bu çalışmada Türkiye'de PPR salgınlarının mekân ve zaman boyutunda herhangi bir kümelenme oluşturup oluşturmadıkları ve enfeksiyon üzerinde risk faktörlerinin etkisi araştırılarak, enfeksiyonunun mekânsal epidemiyolojisinin mekânsal analiz yöntemleriyle değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın materyalini 2017-2019 yılları arasında T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı Gıda ve Kontrol Genel Müdürlüğü (Hayvan Sağlığı ve Karantina Daire Başkanlığı) tarafından PPR tanısı konulan salgın verileri oluşturmuştur. Ayrıca modellemede biyoiklim (bio1-19), yağış (prec1-12), yükseklik ve canlı hayvan yoğunluğu verileri kullanılmıştır.
Bu çalışma kapsamında, öncelikle Türkiye'de tespit edilen PPRV enfeksiyonuna ait verilerin tanımlayıcı istatistikleri yapılmış ve coğrafi bilgi sistemlerine (CBS) dayalı bir veri tabanı oluşturularak tematik haritalar üretilmiştir. Sonrasında mekân-zaman tarama istatistiği kullanılarak mekân-zaman permutasyon modeli (STPM) ile salgınların rastgele dağılıp dağılmadığı ve salgın kümeleri tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında maksimum entropi modeli (MAXENT) kullanılarak risk faktörleri değerlendirilmiş ve bir risk haritası oluşturulmuştur. Kümeleme analizlerinde tarama parametrelerinde farklı parametreler kullanılarak ve risk faktörlerinin analizinde çevresel değişkenlerin çeşitli kombinasyonları uygulanarak seri analizler gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel analizler için SPSS 14.01, SaTScan™ 9.6, MAXENT 3.4.1 ve haritaların oluşturulması için QGIS™ 3.6 yazılımları kullanılmıştır.
Türkiye'de 2017-2019 yılları arasında PPRV enfeksiyon tanısı konulan salgın verilerinin değerlendirilmesi sonucunda 337 salgın, 18467 vaka ve 11526 ölen hayvan rapor edildiği belirlenmiştir. Bu tarihler arasında en yüksek salgın İç Anadolu Bölgesi'nde ortaya çıkmıştır. Türkiye'de koyunlarda enfeksiyonun keçilere oranla çok daha yoğun olarak görüldüğü, ancak keçilerde vaka fatalite hızının daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Aşı oranının %50'nin üzerinde olan illerde salgının hiç görülmediği ya da oldukça düşük sayıda görüldüğü belirlenmiştir. En fazla salgının kış ve sonbahar mevsiminde birbirine yakın seyrettiği, en fazla salgının aralık ve ocak ayında en az salgının nisan ve mayıs aylarında rapor edildiği tespit edilmiştir.
PPRV enfeksiyonunun inkübasyon süresi dikkate alınarak 10 gün ve 21 gün tarama zamanı ile yapılan analizlerde en fazla küme Türkiye'nin İç Anadolu Bölgesi'nde ayrıca en olası kümede bu bölgede yer alan Konya ilinde belirlenmiştir. Değişken çaplı tarama penceresi ile yapılan kümeleme analizleri sonucunda belirlenen kümelerin yarıçaplarının sıfır ile 150,22 km arasında değiştiği belirlenmiştir. Belirlenen kümeler PPRV enfeksiyonunun rastgele dağılmadığını göstermiştir. 
MAXENT modelinde kullanılan biyoiklimsel ve canlı hayvan yoğunluğu değişkenlerinin model üzerindeki etkisi analiz edildiğinde, ana katkıda bulunan faktörlerin yükseklik (alt), koyun yoğunluğu (sheep density), prec6 (haziran ayı yağışı) ve bio10 (en sıcak mevsimdeki ortalama sıcaklık) olduğu ve sadece dördünün modele %67,8 oranında katkıda bulunduğu belirlenmiştir. Genel olarak, PPR salgınlarının potansiyel yayılımının yükseklik, küçükbaş hayvan yoğunluğu, sıcaklık ve yağış ile yakından ilişkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Sonuç olarak PPRV enfeksiyonunun Türkiye'de mekânsal epidemiyolojisinin incelenmesi PPR Küresel Kontrol ve Eradikasyon Stratejisi ile uyumlu olarak  enfeksiyonun kontrolü ve eradikasyonu için biyogüvenlik önlemlerinin yanı sıra yoğun sürveyans ve aşılamanın ne zaman ve nerede uygulanması gerektiği konusunda ulusal veteriner hizmetlerine oldukça katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Anahtar Sözcükler: CBS, Kümeleme Analizi, MAXENT, PPRV, Risk.

Abstract:
Peste des petits ruminants (PPR) virus infection is an economically important highly contagious viral disease that mainly occurs in small ruminants such as sheep and goats. PPRV has been classified as an animal disease requiring immediate notification by the World Organization for Animal Health (WOAH), and a global eradication program has been established with the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) to control and eradicate PPRV infection by 2030.
In this study, it was aimed to evaluate the spatial epidemiology of infection by spatial analysis methods by investigating whether PPR outbreaks in Turkey form any clustering in space and time and the effect of risk factors on infection. The material of the study consisted of epidemic data diagnosed as PPR by the Ministry of Agriculture and Forestry, General Directorate of Food and Control (Animal Health and Quarantine Department) between 2017-2019. In addition, bioclimate (bio1-19), precipitation (prec1-12), altitude and livestock density data were used in the modeling.
Within the scope of this study, first of all, descriptive statistics of the data of PPRV infection detected in Turkey were made and thematic maps were produced by creating a database based on geographic information systems (GIS). Then, using the space-time scanning statistic, the space-time permutation model (STPM) determined whether the outbreaks were randomly distributed and outbreak clusters. In the last stage of the study, risk factors were evaluated using the maximum entropy approach and a risk map was created. Serial analyzes were carried out by using different parameters in the screening parameters in clustering analyses, and by applying various combinations of environmental variables in the analysis of risk factors. SPSS 14.01, SaTScan™ 9.6, MAXENT 3.4.1 were used for statistical analysis and QGIS™ 3.6 software was used for creating maps.
As a result of the evaluation of the epidemic data diagnosed with PPRV infection in Turkey between 2017-2019, it was determined that 337 epidemics, 18467 cases and 11526 dead animals were reported. Among these dates, the highest outbreak occurred in the Central Anatolia Region. It has been determined that the infection is seen more intensely in sheep compared to goats in Turkey, but the case fatality rate is higher in goats. It has been determined that the outbreak is not seen at all or in very low numbers in provinces with a vaccination rate above 50%. It has been determined that the most epidemics are close to each other in the winter and autumn seasons, the highest epidemics are reported in December and January, and the least epidemics are reported in April and May.
Considering the incubation period of PPRV infection, the most clusters were determined in the Central Anatolia Region of Turkey, and the most probable cluster was in Konya, which is located in this region, in the analyzes performed with 10 days and 21 days scanning time. As a result of the clustering analyzes made with the variable diameter scanning window, it was determined that the radius of the determined clusters vary between zero and 150,22 km The detected clusters showed that PPRV infection was not randomly distributed.
Analyzing the effect of bioclimatic and livestock density variables used in the MAXENT model on the model, it was found that the main contributing factors were height (bottom), sheep density (sheep density), prec6 (June rainfall) and bio10 (average temperature in the hottest season), and only four of them were It was determined that it contributed 67.8% to the model. Overall, it was concluded that the potential spread of PPR outbreaks is closely related to altitude, livestock density, temperature and precipitation.
As a result, it is thought that examining the spatial epidemiology of PPRV infection in Turkey will contribute to national veterinary services in terms of when and where intensive surveillance and vaccination should be applied, as well as biosecurity measures for infection control and eradication, in line with the PPR Global Control and Eradication Strategy.
Keywords: Cluster Analysis, GIS, MAXENT, PPRV, Risk.