Multi-scale modelling of dengue spatial dynamics : application to New Caledonia and the Pacific region
Modélisation multi-échelle de la dynamique spatiale de la Dengue : application à la Nouvelle-Calédonie et à la région Pacifique
Résumé
Since the 1970's, the frequency of vector-borne diseases such as Dengue, Chikungunya or Zika has significantly increased in the Pacific region. Understanding the factors and mechanisms underlying the spatio-temporal distribution of these diseases provides useful information regarding their control and prevention. In this thesis, we identified dengue spatio-temporal patterns and used modeling tools to identify the factors associated to an increased epidemiological risk at a regional scale (Pacific), a territorial scale (New-Caledonia), and a city scale (Noumea, the capital of New-Caledonia).Every five to seven years, dengue spreads over the entire Pacific as large epidemics caused by the introduction and regional diffusion of one of the four dengue virus serotypes. In New Caledonia, dengue has a seasonal epidemic pattern. The emergence of an epidemic requires specific climatic conditions. The identification of these conditions led to the implementation of an operational early warning system to predict dengue annual epidemic risk. Spatially, at the territorial scale, during epidemic years, high levels of viral circulation are found in areas with higher mean temperature and higher local population densities. Whether at the territorial scale or at the city scale, the spatial diffusion of the virus during epidemics caused by the re-emergence of the same serotype seems limited by the population immunity created by past epidemics. This thesis highlights the complexity and the multi-factorial aspect of vector-borne diseases, and discusses the usefulness of a multi-scale approach in modelling their epidemiology. Besides enhancing our understanding of dengue epidemiology over the Pacific area, we also developed a methodological framework that can be used in other geographical or epidemiological settings for the spatio-temporal analysis and modeling of epidemiological surveillance data.
Depuis les années 1970, les pays du Pacifique sont de plus en plus fréquemment touchés par des maladies vectorielles telles que la Dengue, le Chikungunya ou le Zika. Le contrôle de ces maladies nécessite la connaissance de leur distribution spatio-temporelle au sein de la population ainsi que la compréhension des facteurs et mécanismes, souvent multiples, régissant cette distribution. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation spatio-temporelle des déterminants de la dynamique spatiale de la dengue à l'échelle régionale du Pacifique, l'échelle territoriale de la Nouvelle-Calédonie, et l'échelle d'une ville, Nouméa, capitale de la Nouvelle-Calédonie.Dans le Pacifique, la dengue survient sous la forme de vagues épidémiques successives dues à l'introduction et à la diffusion régionale d'un nouveau sérotype tous les cinq à sept ans. En Nouvelle-Calédonie, la dengue présente une dynamique épidémique saisonnière, le sérotype dominant étant celui circulant dans la région. L'émergence d'une épidémie nécessite des conditions climatiques précises, et un indicateur annuel prédictif du risque d'émergence est maintenant utilisé de manière opérationnelle par les autorités de santé. Sur le plan spatial, au cours d'une épidémie, en moyenne, la circulation du virus est plus intense dans les zones où la température moyenne ainsi que les densités locales de population sont élevées. Que ce soit sur le territoire entier ou dans la ville de Nouméa, lors de la ré-émergence d'un même sérotype, la diffusion spatiale du virus paraît limitée par l'immunité de population créée par les épidémies précédentes. Cette thèse permet de mettre en évidence la nature complexe et multi-factorielle des maladies vectorielles, et de souligner l'intérêt d'analyses multi-échelles pour l'étude de leur épidémiologie. Au-delà des résultats obtenus sur la dengue dans la région Pacifique, notre volonté était de développer un cadre méthodologique pour l'analyse spatio-temporelle des données de surveillance épidémiologique applicable à d'autres contextes géographiques ou épidémiologiques.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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