veearts

Project

Vergelijken van MKZ transmissiemodellen

Bij CVI (Lelystad) is een Mond en Klauwzeer transmissiemodel ontwikkeld. Dit model simuleert MKZ epidemieën in NL. Het is individu-gebaseerd, dus alle geïnfecteerde dieren en bedrijven worden in de tijd gevolgd. Het model gebruikt de actuele locatiecoördinaten van MKZ-gevoelige bedrijven in NL.

Alternatieven voor ringruimen, zoals ringvaccineren in diverse stralen rondom een gedetecteerd bedrijf, zijn met dit model geëvalueerd, evenals de eindscreening na afloop van de epidemie om het land weer vrij te verklaren. Met de output van dit model heeft het LEI een sociaal-economische analyse uitgevoerd. Het gecombineerde CVI-LEI eindrapport is in december 2009 uitgekomen. Twee wetenschappelijke artikelen (over het MKZ transmissiemodel en over vrijverklaren) zijn in 2012 uitgekomen. Ringvaccinatie in een straal van 2 of 3 km is een goed alternatief voor 1 km ringruimen, en leidt niet tot een hoger aantal seropositieve dieren na de eindscreening. 3 km is praktischer dan 2 km i.v.m. de volledige overlap met een beschermingsgebied.

Doelstelling

Het vergelijken van MKZ modellen in internationale context. Met het Nederlandse MKZ model willen we aansluiten bij andere modellen die binnen WP7 van het EU-project FMD-DISCONVAC vergeleken worden. Omdat beleid steeds meer gebaseerd wordt op modelstudies (naast ervaring met eerdere uitbraken en kennis door experimenteel werk), is het van belang om verschillende MKZ modellen met elkaar te vergelijken, zodat we weten hoe robuust de modelresultaten zijn. Dit leidt tot meer internationaal draagvlak voor het gebruik van MKZ modellen als beleidsondersteuning en voor het gebruik van ringvaccinatie tijdens de bestrijding van een MKZ epidemie.

Plan van Aanpak en Resultaten

Tijdens het project zijn drie MKZ modellen met elkaar vergeleken: DKM (Dutch Kernel Model), ISP (Interspread Plus) en DADS (Davis Animal Disease Spread Model). Het DKM model (Backer et al., 2012a, 2012b) is individu-gebaseerd, en heeft een module voor de binnenbedrijfs-transmissie en een module voor de tussenbedrijfs-transmissie van MKZ. Het model is spatieel en gebruikt de locatie coördinatoren van ieder MKZ-gevoelig bedrijf (rund, schaap en varken). Een belangrijk verschil met de andere twee modellen ISP en DADS  is dat DKM de tussenbedrijfs-transmissie simuleert m.b.v. weinig input-parameters (parameter sparse). De tussenbedrijfs-transmissie wordt gemodelleerd m.b.v. een kernel: de kans van een bedrijf om geïnfecteerd te worden door een bronbedrijf (infectieus) als functie van de onderlinge afstand. Alle transmissie-pathways tussen bedrijven die plaatsvinden tijdens een epidemie (dus tijdens transport regulaties) zijn inbegrepen in deze kans. De tussenbedrijfs-transmissiekernel is geschat m.b.v. de data van de MKZ epidemie in NL in 2001. De kernel is ook geschat voor Groot Brittannië, m.b.v. de data van de GB epidemie in 2001. Beide kernels verschilden niet veel van elkaar.

Gedurende het project heeft CVI (NL) haar DKM model gebruikt om MKZ epidemieën te simuleren voor Denemarken (DK). Denemarken leverde hiervoor de locatie coördinaten aan van alle MKZ-gevoelige bedrijven in DK. Een tussenbedrijf- transmissiekernel voor DK kon niet worden geschat, omdat geen data van MKZ epidemieën in DK beschikbaar zijn. Daarom werd de kernel voor NL gebruikt in het model. Tot onze verrassing simuleerde het DKM model (met als input dus de locatie coördinaten van bedrijven in DK en de NL kernel) geen grote MKZ epidemieën in DK. De reden hiervoor werd gevonden in de meer-gelijkmatige verdeling van bedrijven in DK vergeleken met NL. Daardoor is de gemiddelde afstand tussen bedrijven groter in DK dan in NL. Dit hebben we geverifieerd door dichtheidskaarten van bedrijven in DK en NL te maken en te vergelijken, en door risicokaarten van MKZ spreiding van beide landen te maken en te vergelijken. In de risicokaart van DK werden geen gebieden gevonden waar de tussenbedrijfs-reproductieratio R0 groter was dan 1. R0 is het gemiddeld aantal nieuw-geinfecteerde bedrijven veroorzaakt door 1 infectieus bedrijf in een populatie van vatbare bedrijven. R0 wordt gekenmerkt door een drempelwaarde van 1, en bij een waarde kleiner dan 1 komen grote epidemieën niet voor. Dus het DKM model simuleerde geen grote MKZ epidemieën in DK, en de risicokaart voor DK liet geen gebieden zien waar R0 groter was dan 1.

In tegenstelling tot het DKM model simuleerden het ISP en het DADS model wel grote epidemieën voor DK. We hebben toen besloten om één gesimuleerde epidemie voor DK door het ISP model (iteratie 720) te gebruiken alsof het een geobserveerde (werkelijke) epidemie was, en hebben vervolgens hieruit de tussenbedrijfs-transmissiekernel voor DK geschat. Deze kernel voor DK werd daarna vergeleken met de al bestaande kernel voor NL: de kans van een bedrijf om geïnfecteerd te raken door een bronbedrijf op korte afstand was 6 x hoger dan volgens de NL kernel, en bij grote afstanden (> 10 km) was de kans om geïnfecteerd te raken lager dan volgens de NL kernel. We hebben ook alle 1000 iteraties gebruikt van het ISP model om de DK kernel te schatten, om te checken of iteratie 720 een uitzonderlijke epidemie was in die 1000, maar dit was niet het geval.  
Met deze kernel voor DK (dus gebaseerd op simulatieresultaten van het ISP model) als input, simuleert het DKM model wel grote MKZ epidemieën in DK, en konden we de resultaten van het DKM model vergelijken met die van ISP en DADS. De risicokaart van DK, gegenereerd met de nieuwe kernel voor DK, liet nu wel gebieden zien waar R0 groter dan 1 was.  

De resultaten van het DKM model werden eerst vergeleken met die van ISP (voor DK). Het ISP model simuleert langere en grotere MKZ epidemieën dan het DKM model. Bij 1 km ringvaccinatie als bestrijdingsmaatregel was de mediane duur van een MKZ epidemie 60 dagen (ISP) vs 40 dagen (DKM), maar het aantal gedetecteerde bedrijven was een factor 2 hoger (ISP). De ranking van de geëvalueerde bestrijdingsmaatregelen was hetzelfde in beide modellen: 1 km ringruimen leidt tot kortere en kleinere epidemieën dan 1 km ring vaccineren.

Daarna werden de resultaten van het DKM model vergeleken met die van DADS (voor NL). Voor de Nederlandse DKM simulaties, zie Backer et al. (2012a en 2012b). DADS werd gebruikt door DTU (DK) met de locatie coördinaten van alle MKZ-gevoelige bedrijven in NL. De gedetailleerde contact structuur tussen bedrijven (die als input gebruikt wordt door het DADS model) werd verkregen via Velthuis en Mourits (2007). Het DADS model simuleert kortere en kleinere MKZ epidemieën dan het DKM model. Gesimuleerde epidemieën met 1 km ringruimen zijn een factor ½ korter, en duren slechts 30 dagen in het DADS model als de epidemie begint in een hoog-bedrijfsdichtheidsgebied zoals de Gelderse Vallei (in NL). Het aantal gedetecteerde bedrijven was ook lager in DADS, maar niet zo veel (geen factor ½). Ook nu was de ranking van de geëvalueerde bestrijdingsmaatregelen hetzelfde in beide modellen: 1 km ringruimen leidt tot de kortste en kleinste epidemieën; 2 km ringvaccinatie leidt tot iets langere en grotere epidemieën dan 1 km ringruimen; en 5 km ringvaccinatie is vergelijkbaar met 1 km ringruimen (hoewel hier kleine verschillen tussen de modellen gezien werden).

De conclusie over het vergelijken van de modellen DKM, ISP en DADS is:
(1)Duur en grootte van de gesimuleerde epidemieën in DK (van klein naar groot):
  • DKM (met de geobserveerde kernel van de MKZ epidemie NL2001)
  • DADS (resultaten voor DK staan in een Deens eindrapport)
  • DKM (met de ISP-gesimuleerde kernel voor DK)
  • ISP
(2)MKZ modellen kunnen niet gebruikt worden voor het voorspellen van de exacte duur en grootte van een epidemie
  • Een goede vergelijking van modellen wordt gehinderd doordat het lastig is om alle input-parameters goed met elkaar te kunnen vergelijken
  • Gebruik deze modellen om bestrijdingsstrategieën te evalueren en te vergelijken