Mersin'de Kutanoz Leishmaniasisin Epidemiyolojisinin Ekolojik Nis Modellemesi Kullanilarak Tahmin Edilmesi/Prediction of Cutaneous Leishmaniasis Epidemiology in Mersin Using Ecological Niche Modeling

Amaç: Çalismamizda, Mersin ilinde 2005-2015 yillari arasinda rapor edilen 630 yerli kutanöz leishmaniasis (KL) hastasinin lokasyon bilgileri ile biyoklimatik ve çevresel degiskenler kullanilarak hastaligin günümüzdeki tahmini dagilimini gösteren ekolojik nis modelinin üretilmesi amaçlanmistir. Yöntemler: Ekolojik nis modeli, hasta lokasyonlari ile cografi bilgi sistemleri ve maksimum entropi veritabanina girilen biyoiklimsel ve çevresel degiskenlerin yorumlanmasi esasina dayali olarak üretilmistir. Bulgular: Mersin ili için üretilen modelde, egri altindaki alan degeri (AUC) 0,918 olarak hesaplanmistir. Ayrica KL hastaliginin dagilimina en etkili olan klimatik faktörler; en kurak çeyregin ortalama sicakligi (BIO9), en sicak çeyregin ortalama sicakligi (BIO10) ve en sicak ayin maksimum sicakligi (BIO5) olarak belirlenmistir. Sonuç: Mersin'de kutanöz leishmaniasis hastaliginin dagilimi ile iklimsel faktörler arasinda bir iliski söz konusudur. Üretilen model, saglik bakanligi yetkililerine vektör kaynakli hastaliklarin kontrolünde ve epidemiyolojilerinin daha iyi anlasilmasinda katki saglayacaktir. Anahtar Kelimeler: Kutanöz Leishmaniasis, ekolojik nis modellemesi, cografi bilgi sistemleri, maksimum entropi, Mersin Objective: In our study, we aimed to develop an ecological niche model showing current distribution of cutaneous leishmaniasis (CL) by using location information on 630 cases of CL reported in the Mersin province between 2005 and 2015 and bioclimatic and environmental variables. Methods: The ecological niche model was based on interpretation of patient locations and climatic data entered in geographical information systems and maximum entropy databases. Results: In the model produced for the Mersin province, the area under the curve was calculated as 0.918. Also, the mean temperature of the driest quarter (BIO9), mean temperature of the warmest quarter (BIO10), and maximum temperature of the warmest month (BIO5) were determined as climatic factors that are most effective for CL distribution. Conclusion: There is a relationship between distribution of CL and climatic factors in the Mersin province. The developed model will contribute to better understanding of epidemiology and control of vector-borne diseases by authorities in the ministry of health. Keywords: Cutaneous Leishmaniasis, ecological niche modeling, geographical information systems, maximum entropi, Mersin