Plaatsnaambord van Herpen. Ten minste 33 procent en mogelijk zelfs 60 procent van de inwoners van het Brabantse dorp heeft Q-koorts gehad
Plaatsnaambord van Herpen. Ten minste 33 procent en mogelijk zelfs 60 procent van de inwoners van het Brabantse dorp heeft Q-koorts gehad © ANP

Weermodel voorspelt verspreiding Q-koorts

Een nieuw rekenmodel kan op basis van weer- en milieugegevens de verspreiding van een Q-koortsbesmetting voorspellen. De methode kan bij toekomstige uitbraken mogelijk tot beter gerichte veiligheidsmaatregelen leiden.

Gebieden met een verhoogd risico zou je scherper kunnen monitoren

Jeroen van Leuken, epidemioloog werkzaam bij het RIVM

De rekenmethode voorspelt welke adressen mogelijk risico lopen bij een uitbraak, op basis van onder andere weergegevens. Zo waaien bacteriën met de windrichting mee en worden ze door regendruppels uit de lucht gevist. Ook vegetatie, zoals een bos, kan de verspreiding van Q-koorts afremmen. Epidemioloog Jeroen van Leuken promoveerde gisteren op het rekenmodel bij de Universiteit Utrecht.

De Q-koorts verspreidde zich tussen 2007 en 2010 in grote delen van Nederland, vooral in gebieden met veel geitenhouderijen. Zeker vierduizend mensen raakten besmet en 25 patiënten overleefden de ziekte niet. Er is forse kritiek op de overheid, die te lang zou hebben gewacht met serieuze maatregelen.

Van Leuken onderzocht besmettingen in 2009, toen de ziekte op zijn hoogtepunt was. Hij wist met een berekening op basis van afstand, weergegevens en vegetatiekenmerken precies de bron van een aantal besmettingen aan te wijzen. Op dezelfde manier kan in de toekomst bij een uitbraak worden ingeschat hoe een besmetting zich over de omgeving verspreid.

Voorzorgsmaatregelen

Volgens Van Leuken, die werkzaam is bij het RIVM, kan de methode helpen om voorzorgsmaatregelen te nemen. 'Gebieden met een verhoogd risico zou je scherper kunnen monitoren. Zo kan de opsporing en behandeling vroegtijdiger plaatsvinden.' Wel moet de methode nog geoptimaliseerd worden. 'We weten nu nog niet hoeveel bacteriën precies vrijkomen in de omgeving bij een besmetting. Als we dat weten, kunnen we een preciezere schatting van het risico maken.'

Het rekenmodel kan als voorbeeld dienen voor voorspellingsmodellen bij andere epidemieën, zoals de vogelgriep. Bij veel besmettingen worden grootscheepse maatregelen ingezet, zoals het afzetten van wegen rond een besmet bedrijf. 'Zulke maatregelen kunnen wellicht gerichter worden ingezet', aldus Van Leuken.

Volgens Peter Sloot, hoogleraar computatietechnologie aan de Universiteit van Amsterdam en niet betrokken bij het onderzoek, is het model degelijk, maar ook relatief eenvoudig. 'Ik mis de mobiliteit van mensen en dieren in dit model, terwijl hier wel modellen van bestaan. Wat als niet de bacteriën bewegen, maar de bron van de besmetting zelf? Het zou leuk zijn als ze dit als extra stap aan het model toevoegen.'