Evolution climatique et santé (éco-épidémiologie du choléra en Afrique)

Le choléra, dû aux souches pathogènes de la bactérie Vibrio cholerae, est une maladie très contagieuse, avec en 2004 au moins 100000 cas déclarés, principalement sur le continent africain. La nature autochtone de V. cholerae dans le milieu aquatique rappelle que cette bactérie, avant d'être pathogène pour l'homme, joue un rôle écologique dans son écosystème. Cette dernière propriété implique une influence directe des conditions environnementales et climatiques sur la présence, la persistance et l'abondance de la bactérie dans l'écosystème aquatique et donc indirectement sur l'émergence du choléra chez l'homme. Cette relation choléra/environnement a déjà étudiée en Asie et en Amérique du Sud mais aucune étude ne s'est intéressée à ce jour, à la situation sur le continent le plus affecté, l'Afrique. Dans ce contexte, nous avons d'abord étudié les dynamiques de choléra dans différents pays d'Afrique de l'Ouest et du Nord par les analyses d ondelettes. Ensuite, nous avons testé l'existence d'un lien entre ces dynamiques et différents paramètres caractérisant la variabilité climatique (i.e. Indice de l'Oscillation Indienne, IOI) et environnementale (i.e. précipitations et anomalies de température de surface terrestre et océanique, données issues de la télédétection). Enfin, nous avons réalisé un modèle épidémiologique de type SIR intégrant des paramètres environnementaux pour expliquer la dynamique du choléra dans deux pays africains. L'application directe a été la mise en place d'un premier outil de prédiction des épidémies de choléra grâce à la surveillance de l'environnement par satellite. Les résultats ont montré en dehors du cycle annuel déjà bien connu, pour les dynamiques de choléra un cycle compris entre 3 et 6 ans, ainsi qu'un synchronisme des épidémies pour un ensemble de cinq pays adjacents du Golfe de Guinée. De plus, des corrélations ont été détectées entre ces dynamiques et les variations climatiques et environnementales. Enfin, le développement d'un modèle mathématique a servi à l'élaboration d'un système d'alerte basé sur le suivi des conditions environnementales par télédétection spatiale et ce afin de répondre à un meilleur contrôle de la maladie.Cholera, due to pathogenic strain of Vibrio cholerae, is a highly contagious disease with more than 100000 cases declared in 2004, mainly in Africa. V. cholerae is autochthonous to the aquatic environment they form an important component of the ecosystem before becoming pathogenic for humans. This implies that exist a direct impact of environmental and climatic conditions on the presence, the persistence and the abundance of the bacteria within the aquatic ecosystem and thus an indirect influence on the emergence of the disease in human populations. This relationship between V. cholerae and the environment has already been studied for Asia and South America whereas, at least to our knowledge, no study was performed for Africa, the most affected continent. In this context, we first studied cholera population dynamics focusing on different countries of West and North Africa, using wavelets analyses. Secondly, we tested the existence of a link between these disease dynamics and several parameters which could characterise the climatic variability (i.e. IOI, Indian Oscillation Index) and the environmental variability (i.e. rainfall and Land and Sea Surface Temperature Anomalies, LSSTA; data issued from remove sensing). Finally, we built an SEIR epidemiological model integrating environmental parameters in order to describe cholera population dynamics in two African countries. The direct application is the elaboration of a first cholera epidemics prediction tool based on environment monitoring. Results showed a 3 to 6 years cycle of cholera population dynamics, and the synchronism between cholera epidemics across 5 countries in the Gulf of Guinea. Moreover, correlations were detected between these dynamics and climatic and environment variability at both local and global scales. Finally, the elaboration of a mathematical model allowed the realisation of a first early warning system, based on environmental survey by remote sensing, in order to better control the disease.MONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF