L'utilizzo dei sistemi informativi geografici, in associazione a strumenti statistici in grado di identificare cluster di malattia nello spazio e nel tempo, offre numerosi vantaggi: consente di individuare le aree a maggior rischio, senza la necessità di specificare, a priori, la loro sospetta localizzazione o estensione; tiene conto delle differenze di densità di popolazione; può essere aggiustato per eventuali covariate. Questo tipo di analisi è stata impiegata per valutare la presenza di cluster di Blue Tongue (BT) nel periodo settembre-dicembre 2006 nel territorio di competenza dell’ASL di Carbonia (16 Comuni, 891 kmq di superficie totale). Sul territorio sono presenti 488 allevamenti ovini e caprini con un patrimonio di circa 80.000 capi. L'epidemia, sostenuta da BTV1, ha interessato 122 allevamenti con oltre 28.000 capi, causando la morte di 1.552 animali. È stato utilizzato il metodo Spatial Scan Statistics (SSS) (SatScan ver.7: Software for spatial and space-time scan statistics, National Cancer Institute, Bethesda, USA), attribuendo ciascun caso di malattia alle coordinate geografie (°Ovest, °Sud) dell'allevamento di provenienza. Il modello utilizzato (Space-time permutation model) prevede che il numero di casi osservati in un cluster venga comparato con quello che ci si potrebbe attendere se la localizzazione nello spazio e nel tempo di tutti i casi fosse indipendente. Pertanto, si ottiene un cluster di malattia quando, in una determinata area geografica, durante uno specifico periodo di tempo, il numero di casi osservati è in eccesso rispetto a quelli che si verificano nelle aree circostanti. L'analisi ha evidenziato un'area a rischio significativamente aumentato (P<0,01; osservati/attesi: 1,76), di raggio 2,62 km comprendenti 24 allevamenti del Comune di Sant'Anna Arresi nel periodo ottobre-novembre 2006 (cluster 1). Sono inoltre stati individuati altri 6 cluster secondari, comprendenti un numero inferiore di allevamenti e con finestre temporali più ridotte negli altri Comuni dell'ASL. I risultati hanno quindi evidenziato una distribuzione non omogenea dei casi di BT sul territorio nel corso del periodo di tempo considerato. Tale tipo di osservazione potrà essere utilizzata per meglio caratterizzare le condizioni epidemiologiche (umidità, caratteristiche del suolo, densità di vettori, ecc.) che possono contribuire a determinare un aumento di incidenza della BT in alcune aree geografiche.
Analisi spaziale dei focolai di Bluetongue in Sardegna / Farina S.; Sanna G.; Angioni G.; Ermini L.; Scala A.; Ostanello F.. - STAMPA. - ISTISAN Congressi 07/C5:(2007), pp. 58-59. (Intervento presentato al convegno III Workshop Nazionale di Epidemiologia Veterinaria Epidemiologia veterinaria: nuovi strumenti per lo studio delle malattie tenutosi a Abano0 Terme (PD) nel 13-14 settembre 2007).
Analisi spaziale dei focolai di Bluetongue in Sardegna
OSTANELLO, FABIO
2007
Abstract
L'utilizzo dei sistemi informativi geografici, in associazione a strumenti statistici in grado di identificare cluster di malattia nello spazio e nel tempo, offre numerosi vantaggi: consente di individuare le aree a maggior rischio, senza la necessità di specificare, a priori, la loro sospetta localizzazione o estensione; tiene conto delle differenze di densità di popolazione; può essere aggiustato per eventuali covariate. Questo tipo di analisi è stata impiegata per valutare la presenza di cluster di Blue Tongue (BT) nel periodo settembre-dicembre 2006 nel territorio di competenza dell’ASL di Carbonia (16 Comuni, 891 kmq di superficie totale). Sul territorio sono presenti 488 allevamenti ovini e caprini con un patrimonio di circa 80.000 capi. L'epidemia, sostenuta da BTV1, ha interessato 122 allevamenti con oltre 28.000 capi, causando la morte di 1.552 animali. È stato utilizzato il metodo Spatial Scan Statistics (SSS) (SatScan ver.7: Software for spatial and space-time scan statistics, National Cancer Institute, Bethesda, USA), attribuendo ciascun caso di malattia alle coordinate geografie (°Ovest, °Sud) dell'allevamento di provenienza. Il modello utilizzato (Space-time permutation model) prevede che il numero di casi osservati in un cluster venga comparato con quello che ci si potrebbe attendere se la localizzazione nello spazio e nel tempo di tutti i casi fosse indipendente. Pertanto, si ottiene un cluster di malattia quando, in una determinata area geografica, durante uno specifico periodo di tempo, il numero di casi osservati è in eccesso rispetto a quelli che si verificano nelle aree circostanti. L'analisi ha evidenziato un'area a rischio significativamente aumentato (P<0,01; osservati/attesi: 1,76), di raggio 2,62 km comprendenti 24 allevamenti del Comune di Sant'Anna Arresi nel periodo ottobre-novembre 2006 (cluster 1). Sono inoltre stati individuati altri 6 cluster secondari, comprendenti un numero inferiore di allevamenti e con finestre temporali più ridotte negli altri Comuni dell'ASL. I risultati hanno quindi evidenziato una distribuzione non omogenea dei casi di BT sul territorio nel corso del periodo di tempo considerato. Tale tipo di osservazione potrà essere utilizzata per meglio caratterizzare le condizioni epidemiologiche (umidità, caratteristiche del suolo, densità di vettori, ecc.) che possono contribuire a determinare un aumento di incidenza della BT in alcune aree geografiche.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
