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MEHAS ist ein Modell zur Beurteilung der Ausbreitung von hochaktiven Substanzen. Dabei wird die Ausbreitung von Partikeln oder Aerosolen ermittelt. In diesem Artikel wird das Modell MEHAS auf die Ausbreitung eines biologischen Krankheitserregers angewendet, der das sogenannte "Q Fieber" auslöst. Zwischen den Jahren 2007 bis 2010 führten infizierte Ziegen, die in Farmen in Holland gehalten wurden, zu einer Epidemie beim Menschen [2].

Q Fieber

Q Fieber ist eine akute Krankheit, die durch das Bakterium Coxiella burnetii verursacht wird. Das natürliche Reservoir dieser Bakterien sind Rinder, Schafe, Ziegen, Katzen, Wildtiere sowie Zecken. Zur Infektion beim Menschen kommt es hauptsächlich durch Einatmen von mit Bakterien verseuchtem Staub, durch Kontakt mit infizierten Tieren oder tierischen Produkten und Lebensmitteln (trinken von nicht pasteurisierter Milch) [1][8]. Auch eine Mensch zu Mensch Uebertragung ist möglich [8]. Um mit der Krankheit durch Inhalation infiziert zu werden, genügen 10 Bakterien [5], oder sogar nur ein Bakterium [4]. Das Bakterium hat eine Grösse von 0.2 - 1.0 µm, und kommt in 3 verschiedenen Formen vor. In der Sporen-ähnlichen Form kann das Bakterium mehr als 40 Monate infektiös bleiben [8],

Krankheitsbild

Zwischen der Infektion und dem Ausbruch der Krankheit vergehen 3 - 30 Tage (= Inkubationszeit) [8]. Eine Infektion löst bei vielen Menschen milde, grippale Symptome aus. Diese klingen in ein bis zwei Wochen ab. Bei rund 50% der Fälle zeigen sich nach zwei bis drei Wochen nach der Ansteckung Fieber, Schüttelfrost, Schweissausbrüche, Abgeschlagenheit und Kopfschmerzen. Schwerwiegende Symptome sind Lungenentzündung, Hepatitis und Myokarditis. Bei der akuten Form liegt die Sterblichkeit bei 1-2% [7]. Eine Behandlung mit Antibiotika ist wichtig, um zu verhindern, dass die Krankheit chronisch wird [1]. In ca. 5% der Fälle verläuft die Krankheit schwerer und die Person muss im Spital behandelt werden [3]. Das Bakterium hat die Fähigkeit in 5-15% der akuten Form in Menschen über längere Zeit zu verbleiben und immer wieder zu Krankheitsausbrüchen zu führen [8].

Verbreitung der Krankheit

Q Fieber tritt weltweit auf.  Unter anderem: 1987 in der Schweiz, wo sich Anwohner entlang einer Schaf-Alpabzugroute mit Q-Fieber infzierten. 2007 - 2009 erkrankten in Holland einige tausend Menschen. In den USA werden jährlich 100 bis 200 Fälle registriert [3]. 

Q Fieber südlich von Vorerendaal

Im März 2009 wurde auf einer Ziegenfarm in der Nähe der Stadt Voerendaal in Holland Q Fieber festgestellt. Es wurden in der Folge mehr als 250 bestätigte Fälle von Q Fieber auch beim Menschen diagnostiziert [2]. In diesem Fall resultierten die Krankheitsfälle durch die Freisetzung von Krankheitserregern ausgehend von einer einzelnen Farm. In der nachfolgenden Grafik [2] ist die Farm mit einem roten Punkt markiert (siehe auch roter Pfeil). Die schwarzen Punkte sind betroffene Wohnorte von Menschen. Interessant ist dabei, dass Menschen, die nie in Kontakt mit diesen Ziegen kamen trotzdem in mehr als 6 km Entfernung zu dieser Farm infiziert wurden.

Roter Punkt: Stall mit den infizierten Ziegen. Schwarze Punkte: Betroffene Personen [2].
Annahmen für die Ausbereitungsrechnung

Die Höhe der Freisetzung 3 m und die Windgeschwindigkeit 4 m/s wurde aus der Literatur [2] übernommen. Die Freisetzungsmenge und die Zeitdauer sind unbekannt. Deshalb wird eine Referenzzone festgelegt, und diese mit einer anderen Zone in grösserer Distanz verglichen. Dabei wird die relative Deposition, d.h. das Verhältnis der Ablagerung auf dem Boden in beiden Zonen bestimmt. Die vom Modell ermittelten Depositionen können dann mit den aufgetretenen Krankheitsfällen pro Flächeneinheit verglichen werden. Damit dies möglich ist, haben wir einen Sektor und darin 2 Zonen gewählt, wo die Einwohnerdichten etwa gleich gross sind. Im nachfolgenden Bild haben wir zwei Zonen A und B markiert, die im gleichen Sektor vorkommen und die etwa gleiche Einwohnerdichten aufweisen:

Betrachteter Ausbreitungssektor mit Zonen A und B

Weiter wird angenommen, dass die Menge an Deposition, die Anzahl Infektionen bei Menschen beeinflusst.  

Die Partikelgrösse ist ein wichtiger Eingabeparameter. Wir übernehmen den Wert von 1 µm in aerosolierter Form gemäss Literatur [4].  Damit ein Partikel lungengängig wird, muss er kleiner als 10 µm sein [6].  

Für die restlichen Eingabewerte wurden die Standardwerte des Modells übernommen.

Vergleich der relativen Deposition mit den Krankheitsfällen pro Fläche

Die Anzahl Krankheitsfälle in Zone A sind 9 und in Zone B 10. Die Zone B ist flächenmässig rund 4x grösser als Zone A. Die Krankheitsfälle pro Flächeneinheit sind also in A rund 4x höher als in Zone B. Vergleichen wir dieses Verhältnis mit den Depositionen in Zone A und B (jeweils im Zonenschwerpunkt) erhält man in A = 0.045 µg/m2 und in B = 0.0099 µg/m2. Das Verhältnis ist 0.045 / 0.0099 = 4.7. Die im Modell eingegebene Masse an freigesetzten Partikeln wurde frei gewählt, da unbekannt. Weil die Deposition proportional sich mit der geänderten freigesetzter Masse ändert und ein Vergleich mit einer Referenzzone vorgenommen wird, hat die in das Modell eingesetzte Masse als einziger geänderter Parameter keinen Einfluss auf das Resultat.  

Depositionsverlauf in Abhängigkeit zur Distanz vom Stall gerechnet in MET für Windows.
Auswertung

Fall wie oben eingezeichnet:

Die abgeschätzte Deposition ist 4.7x grösser in Zone A (2.4 km von der Farm entfernt) als in Zone B (6.4 km von der Farm entfernt). Die Fläche der Zone B ist rund 4x grösser als die der Zone A. Für Zone B werden rund 8 Krankheitsfälle erwartet, gefunden wurden in Realtät deren 10.

Fall mit Sektor in nördlicher Richtung:

Dreht man den Sektor mit den Zonen A und B in Richtung Norden, findet man in dieser Zone A 16 Krankheitsfälle, gemäss Abschätzung müssten in Zone B ca. 14 Krankheitsfälle vorhanden sein, effektiv wurden 2 Krankheitsfälle gefunden.

In beiden Fällen unterscheiden sich die Anzahl Krankheitsfälle schon in der Referenzzone A, obwohl die Zone A den gleichen Abstand von der Quelle aufweist. Im ersten Fall sind es deren 9 Krankheitsfälle und im zweiten Fall deren 16. Gründe mögen unterschiedliche Einflussgrössen sein, wie z.B. die Windströmungsverhältnisse, Alterstruktur [3] usw. 

Zusammenfassung

Die zwei Fälle zeigen, dass mit MEHAS die Anzahl Krankheitsfälle im Vergleich zu einer Referenzzone abgeschätzt werden kann, auch wenn die freigesetzte Menge an Bakterien und die Freisetzungsdynamik nicht bekannt sind. 

In einem weiteren Artikel möchten wir die Bakterien-Emissionsrate eines Ziegenstalls abschätzen und daraus die Gefahrenzonen ermitteln.

Referenzen

[1] Q-Fieber - Bundesamt für Gesundheit - http://www.bag.admin.ch/themen/medizin/00682/00684/06095/index.html?lang=de aufgerufen am 29.9.2014

[2] F.J. Sauter, W.A.J. van Pul, A.N. Swart, R.M. ter Schegget, V. Hackert, W. van der Hoek, Airborne dispersion of Q fever, National Institute for Public Health and the Environment Netherlands, RIVM 2011, Report 210231007/2011

[3] Center for Disease Control and Prevention - Q Fever - Symptoms, Diagnosis and Treatmend.  http://www.cdc.gov/qfever/symptoms/index.html aufgerufen am 1.10.2014

[4] R.M.Jones, M.Nicas, A.E.Hubbard, A.L.Reingold, The Infectious Dose of Coxiella burnetii (Q Fever), Applied Biosafety (2006), 11 (1) S. 32-41

[5] Center for Disease Control and Prevention - Rickettsial Agents - www.cdc.gov/biosafety/publications/bmbl5/BMBL5_sect_VIII_d.pdf aufgerufen am 1.10.2014

[6] Particles: Size Makes All the Difference, National Institute of Environmental Health Sciences - https://www.niehs.nih.gov/health/assets/docs_a_e/ehp_student_edition_lesson_particles_size_makes_all_the_difference.pdf aufgerufen am 1.10.2014

[7] European Centre for Disease Prevention and Control. 2010. Technical report: Risk assessment on Q fever. http://ecdc.europa.eu/en/publications/Publications/1005_TER_Risk_Assessment_Qfever.pdf aufgerufen am 1.10.2014

[8] Arbeitskreis Blut, Coxiella burnetii – Pathogenic Agent of Q (Query) Fever, Transfus Med Hemother (2014),41, S. 60–72

 

 

Highlights

29.12.2016 16:20

Auswertung Umfrage "Aktivierungs- energie"

finden Sie [hier]




21.12.2016 18:22

MET für Windows Version 6.5

Die wichtigsten Neuerungen [mehr]




11.10.2016 15:46

Die App zu MET: Eine Vorschau

[mehr]




13.05.2016 08:31

Mai Service-Update für MET für Windows 6.0 verfügbar.

[mehr]




31.12.2015 15:49

Auswertung Umfrage "Kaltes Feuer"

finden Sie [hier]




12.11.2015 19:40

Openstreetmap

Version 6 von MET für Windows unterstützt die Verwendung von Openstreetmap-Karten [hier]



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