%0 Journal Article %K CCHF %K Pakistan %K risk factors %K zero inflated %K normalized difference vegetation index %B Berliner und Münchener Tierärztliche Wochenschrift %C Hannover %D 2017 %G English %I Schlütersche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG %P 165-169 %R 10.2376/0006-9366-15131 %T Zero-inflated model to identify risk factors of human Crimean-Congo hemorrhagic fever in Pakistan %V 130 %1 {"oldId":101298,"title":"Zero-inflated model to identify risk factors of human Crimean-Congo hemorrhagic fever in Pakistan","topline":"","teaserText":"Ein zero-inflated Modell zur Identifizierung von Risikofaktoren f\u00fcr das h\u00e4morrhagische Krim-Kongo-Fieber in Pakistan","content":"

Summary<\/span>
Crimean-Congo-hemorrhagic-fever (CCHF) is considered an emerging tick-borne viral zoonotic disease in Pakistan. CCHF viremic animals are often asymptomatic. Understanding the distribution and quantification of risk factors for CCHF infection in humans can help to identify places, times and sub-populations of livestock which should be given priority in veterinary surveillance. In this study, we quantified the effect of the previous history of outbreaks (from 2003 to 2008) and the food security index on number of human cases of CCHF reported during the year 2013. In addition, we ascertained the temporally smoothed normalized difference vegetation index (NDVI) as a predictor of structural or true zeros. The data about human cases reported for the year 2013 contained excess zeros (89%) and overdispersion (variance to mean ratio: 12.3). A zero inflated Poisson model was therefore selected. For the logistic portion of the model, the absence of CCHF cases in the disease-free districts was significantly associated with the mean NDVI (OR = 1.01, 96% CI: 1.02\u20131.11), meaning that the higher the NDVI, the higher the probability of not having outbreaks resulting in true zeros. For the Poisson part of the model, the presence of previous CCHF outbreaks in affected districts increased the expected number of cases by 26.89 times (96% CI: 7.61\u201388.89). Compared to the reference category i. e. extremely food insecure areas, the expected count of cases was relatively higher in food insecure (OR: 4.82, 96% CI: 1.03\u201322.68, borderline (OR: 33.41, 96%CI: 7.44\u2013160.49), and secure areas (OR: 9.71, 96% CI: 2.07\u201346.61). Based on the outcome of our analysis, we propose that Islamabad, Rawalpindi and Quetta districts should be focus for surveillance, research, and one health approach to prevent transmission at tick-host-virus interface. <\/p>

Keywords<\/span>
CCHF, Pakistan, risk factors, zero inflated, normalized difference vegetation index<\/p>

Zusammenfassung<\/span>
Das h\u00e4morrhagische Krim-Kongo-Fieber (Crimean-Congo-hemorrhagic-fever, CCHF) gilt als sich in Pakistan stark ausbreitende zecken\u00fcbertragene zoonotische Viruskrankheit. Tiere mit einer vir\u00e4mischen CCHF-Infektion sind oft asymptomatisch. Ein besseres Verst\u00e4ndnis der Verteilung und Quantifizierung der Risikofaktoren f\u00fcr CCHF-Infektionen beim Menschen kann dazu beitragen, die Orte, Zeitr\u00e4ume und Teilpopulationen von landwirtschaftlichen Nutztieren zu identifizieren, denen in der veterin\u00e4rmedizinischen \u00dcberwachung Vorrang einger\u00e4umt werden sollte. In dieser Studie quantifizierten wir den Einfluss fr\u00fcherer Ausbr\u00fcche (2003\u20132008) und des Lebensmittelsicherheitssindex auf die Anzahl von CCHF-F\u00e4llen beim Menschen, die im Jahre 2014 gemeldet wurden. Dar\u00fcber hinaus fanden wir, dass der zeitlich gegl\u00e4ttete Normalisierte Differenzvegetationsidex (normalized difference vegetation index, NDVI) geeignet ist, um strukturelle\/wahre \u201eNull\u201c(\u201eZero\u201c-)Bereiche vorherzusagen. Die Daten, die im Jahre 2013 \u00fcber menschliche CCHF-F\u00e4lle gemeldet wurden, enthielten im \u00dcberma\u00df \u201eNull-Bereiche\u201c (89 %) und eine \u00dcberdispersion. (Varianz\/Mittelwert-Verh\u00e4ltnis: 12,3). Daher wurde ein Zero-Inflated Poisson-Modell gew\u00e4hlt. Im logistischen Teil des Modells erh\u00f6hten h\u00f6here NDVI-Werte die Wahrscheinlichkeit, dass Ausbr\u00fcche in scheinbar CCHF-freien Distrikten nicht gemeldet wurden (OR = 1.01, 96 % CI: 1.02\u20131.11). Im Poisson-basierten Teil des Modells erh\u00f6hten fr\u00fchere CCHF-Ausbr\u00fcche in betroffenen Distrikten die durchschnittliche Zahl der berichteten F\u00e4lle um den Faktor 26,89 (96 % CI: 7,61\u201388,89). Im Vergleich mit der Referenzkategorie, d. h. Gebiete mit extrem hoher Lebensmittelunsicherheit, war die erwartete Anzahl an F\u00e4llen relativ h\u00e4ufiger in Gebieten mit hoher (OR: 4,82, 96 % CI: 1,03\u201322,68) und grenzwertiger Lebensmittelunsicherheit (OR: 33,41, 96 % CI: 7,44\u2013160,49) und sicheren Gebieten (OR: 9,71, 96 % CI: 2,07\u201346,61). Auf der Grundlage von Residuen mit hohen und negativen Werten (modellierte Werte abz\u00fcglich der beobachteten Fallzahlen) schlagen wir vor, dass Islamabad, Rawalpindi und Quetta im Mittelpunkt der \u00dcberwachung, Forschung und der Bem\u00fchungen stehen sollte, die \u00dcbertragung an der Schnittstelle zwischen Zecke und Wirt zu verhindern und einen One-Health-Ansatz zu w\u00e4hlen.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter<\/span>
CCHF, Pakistan, Risikofaktoren, zero inflated, normalisierte Differenz des Vegetationsindexes-Introduction<\/p>","categories":["Tier\u00e4rztliche Wochenschrift","Abostufe BMTW","Fachartikel"],"fromDate":"Mar 14, 2017 11:00:00 PM","oldUrls":["http:\/\/vetline.de\/zero-inflated-model-to-identify-risk-factors-of-human-crimean-congo-hemorrhagic-fever-in-pakistan\/150\/3130\/101298"],"doiLanguage":"englisch","doiProductFormat":"online","doiPublisher":"Schl\u00fctersche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG","doiSerialWorkTitle":"Berliner und M\u00fcnchener Tier\u00e4rztliche Wochenschrift","doiDocumentUri":"http:\/\/www.vetline.de\/zero-inflated-model-to-identify-risk-factors-of-human-crimean-congo-hemorrhagic-fever-in-pakistan\/150\/3130\/101298\/","doiSource":"Berliner und M\u00fcnchener Tier\u00e4rztliche Wochenschrift 130, Heft 3\/4 (2017)","doiissn":"0006-9366","doiNr":"10.2376\/0006-9366-15131","doiFirstPage":"165","doiLastPage":"169","doiTransmitted":true,"doiAuthor":"Abbas T, Tahir Riaz M","pdf":{"path":"http:\/\/data\/BMW_2017_03_04_0165.pdf","title":"BMW_2017_03_04_0165.pdf","description":"Zero-inflated model to identify risk factors of human Crimean-Congo hemorrhagic fever in Pakistan"},"authors":[{"firstName":"T","middleName":"","lastName":"Abbas"},{"firstName":"M","middleName":"","lastName":"Tahir Riaz"}],"contentOptimised":"

Summary<\/strong>
Crimean-Congo-hemorrhagic-fever (CCHF) is considered an emerging tick-borne viral zoonotic disease in Pakistan. CCHF viremic animals are often asymptomatic. Understanding the distribution and quantification of risk factors for CCHF infection in humans can help to identify places, times and sub-populations of livestock which should be given priority in veterinary surveillance. In this study, we quantified the effect of the previous history of outbreaks (from 2003 to 2008) and the food security index on number of human cases of CCHF reported during the year 2013. In addition, we ascertained the temporally smoothed normalized difference vegetation index (NDVI) as a predictor of structural or true zeros. The data about human cases reported for the year 2013 contained excess zeros (89%) and overdispersion (variance to mean ratio: 12.3). A zero inflated Poisson model was therefore selected. For the logistic portion of the model, the absence of CCHF cases in the disease-free districts was significantly associated with the mean NDVI (OR = 1.01, 96% CI: 1.02\u20131.11), meaning that the higher the NDVI, the higher the probability of not having outbreaks resulting in true zeros. For the Poisson part of the model, the presence of previous CCHF outbreaks in affected districts increased the expected number of cases by 26.89 times (96% CI: 7.61\u201388.89). Compared to the reference category i. e. extremely food insecure areas, the expected count of cases was relatively higher in food insecure (OR: 4.82, 96% CI: 1.03\u201322.68, borderline (OR: 33.41, 96%CI: 7.44\u2013160.49), and secure areas (OR: 9.71, 96% CI: 2.07\u201346.61). Based on the outcome of our analysis, we propose that Islamabad, Rawalpindi and Quetta districts should be focus for surveillance, research, and one health approach to prevent transmission at tick-host-virus interface. <\/p>

Keywords:<\/strong>
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Zusammenfassung<\/strong>
Das h\u00e4morrhagische Krim-Kongo-Fieber (Crimean-Congo-hemorrhagic-fever, CCHF) gilt als sich in Pakistan stark ausbreitende zecken\u00fcbertragene zoonotische Viruskrankheit. Tiere mit einer vir\u00e4mischen CCHF-Infektion sind oft asymptomatisch. Ein besseres Verst\u00e4ndnis der Verteilung und Quantifizierung der Risikofaktoren f\u00fcr CCHF-Infektionen beim Menschen kann dazu beitragen, die Orte, Zeitr\u00e4ume und Teilpopulationen von landwirtschaftlichen Nutztieren zu identifizieren, denen in der veterin\u00e4rmedizinischen \u00dcberwachung Vorrang einger\u00e4umt werden sollte. In dieser Studie quantifizierten wir den Einfluss fr\u00fcherer Ausbr\u00fcche (2003\u20132008) und des Lebensmittelsicherheitssindex auf die Anzahl von CCHF-F\u00e4llen beim Menschen, die im Jahre 2014 gemeldet wurden. Dar\u00fcber hinaus fanden wir, dass der zeitlich gegl\u00e4ttete Normalisierte Differenzvegetationsidex (normalized difference vegetation index, NDVI) geeignet ist, um strukturelle\/wahre \u201eNull\u201c(\u201eZero\u201c-)Bereiche vorherzusagen. Die Daten, die im Jahre 2013 \u00fcber menschliche CCHF-F\u00e4lle gemeldet wurden, enthielten im \u00dcberma\u00df \u201eNull-Bereiche\u201c (89 %) und eine \u00dcberdispersion. (Varianz\/Mittelwert-Verh\u00e4ltnis: 12,3). Daher wurde ein Zero-Inflated Poisson-Modell gew\u00e4hlt. Im logistischen Teil des Modells erh\u00f6hten h\u00f6here NDVI-Werte die Wahrscheinlichkeit, dass Ausbr\u00fcche in scheinbar CCHF-freien Distrikten nicht gemeldet wurden (OR = 1.01, 96 % CI: 1.02\u20131.11). Im Poisson-basierten Teil des Modells erh\u00f6hten fr\u00fchere CCHF-Ausbr\u00fcche in betroffenen Distrikten die durchschnittliche Zahl der berichteten F\u00e4lle um den Faktor 26,89 (96 % CI: 7,61\u201388,89). Im Vergleich mit der Referenzkategorie, d. h. Gebiete mit extrem hoher Lebensmittelunsicherheit, war die erwartete Anzahl an F\u00e4llen relativ h\u00e4ufiger in Gebieten mit hoher (OR: 4,82, 96 % CI: 1,03\u201322,68) und grenzwertiger Lebensmittelunsicherheit (OR: 33,41, 96 % CI: 7,44\u2013160,49) und sicheren Gebieten (OR: 9,71, 96 % CI: 2,07\u201346,61). Auf der Grundlage von Residuen mit hohen und negativen Werten (modellierte Werte abz\u00fcglich der beobachteten Fallzahlen) schlagen wir vor, dass Islamabad, Rawalpindi und Quetta im Mittelpunkt der \u00dcberwachung, Forschung und der Bem\u00fchungen stehen sollte, die \u00dcbertragung an der Schnittstelle zwischen Zecke und Wirt zu verhindern und einen One-Health-Ansatz zu w\u00e4hlen.<\/p>

Schl\u00fcsselw\u00f6rter:<\/strong>
CCHF, Pakistan, Risikofaktoren, zero inflated, normalisierte Differenz des Vegetationsindexes-Introduction<\/p>","primaryLanguage":"englisch","summary":"Crimean-Congo-hemorrhagic-fever (CCHF) is considered an emerging tick-borne viral zoonotic disease in Pakistan. CCHF viremic animals are often asymptomatic. Understanding the distribution and quantification of risk factors for CCHF infection in humans can help to identify places, times and sub-populations of livestock which should be given priority in veterinary surveillance. In this study, we quantified the effect of the previous history of outbreaks (from 2003 to 2008) and the food security index on number of human cases of CCHF reported during the year 2013. In addition, we ascertained the temporally smoothed normalized difference vegetation index (NDVI) as a predictor of structural or true zeros. The data about human cases reported for the year 2013 contained excess zeros (89%) and overdispersion (variance to mean ratio: 12.3). A zero inflated Poisson model was therefore selected. For the logistic portion of the model, the absence of CCHF cases in the disease-free districts was significantly associated with the mean NDVI (OR = 1.01, 96% CI: 1.02\u20131.11), meaning that the higher the NDVI, the higher the probability of not having outbreaks resulting in true zeros. For the Poisson part of the model, the presence of previous CCHF outbreaks in affected districts increased the expected number of cases by 26.89 times (96% CI: 7.61\u201388.89). Compared to the reference category i. e. extremely food insecure areas, the expected count of cases was relatively higher in food insecure (OR: 4.82, 96% CI: 1.03\u201322.68, borderline (OR: 33.41, 96%CI: 7.44\u2013160.49), and secure areas (OR: 9.71, 96% CI: 2.07\u201346.61). Based on the outcome of our analysis, we propose that Islamabad, Rawalpindi and Quetta districts should be focus for surveillance, research, and one health approach to prevent transmission at tick-host-virus interface. <\/p>

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