Modeling large scale epidemics of meningococcal disease in Europe

Meningococcal disease is a severe acute infectious disease caused by the bacterium Neisseria meningitidis (aka meningococcus). The infectious agent affects mainly children and young adults. Neisseria meningitidis belongs to a specific class of pathogens, accidental pathogens, since the disease results in the death of both the host and the infectious agent. Epidemics of meningococcal disease happen sporadically, in small clusters, and disease incidence has been reported from all the European countries. Since 1999, a surveillance network for meningococcal disease is monitoring the activity of the infectious agent in 17 of these countries. In our study, we combine empirical information on the incidence and death rate due to meningococcal disease with data on demographics, socio-economics and health care resources in an attempt to develop a statistical model that can describe the patterns observed. Furthermore, we expand an already developed model for meningococcal disease to a metacommunity to theoretically study how patch dynamics change when more than one patch is connected in a network topology. The results of our study can have important implications in the control and prevention of future epidemics in newly built networks such as that of the European Union.La méningite est une maladie infectieuse aiguë et sévère causée, entre autres, par la bactérie Neisseria meningitidis (le méningocoque). Cet agent infectieux touche principalement les enfants et les jeunes adultes. Neisseria meningitidis appartient à une classe particulière de pathogènes, pathogènes accidentels, puisque la maladie entraîne tant la mort de l'hôte que de l'agent infectieux. Les épidémies de méningites apparaissent sporadiquement, sous formes de petits groupes de cas, et son incidence est rapportée par tous les pays européens. Depuis 1999, un réseau de surveillance international sur la méningite assure le monitorage de l'activité de l'agent infectieux parmi 17 de ces pays. Dans notre étude, nous combinons l'information empirique sur l'incidence et le taux de mortalité par méningite avec des données démographiques, socio-économiques et les ressources de santé en vue de développer un modèle qui décrit les profils observés. De plus, nous adaptons un modèle déjà existant pour la méningite à une métapopulation pour étudier théoriquement comment la dynamique des petits groupes change lorsque plus d'un groupe est connecté dans un réseau topologique. Les résultats de notre étude auront des retombées importantes pour le contrôle et la prévention d'épidémies futures dans de nouveaux réseaux tels que celui de l'Union européenne