Modélisation mathématique et estimation statistiques de l’épidémicité des bactéries résistantes aux antibiotiques

par Matthieu Domenech de Celles

Thèse de doctorat en Biostatistiques. Biomathématiques

Sous la direction de Didier Guillemot.

Soutenue en 2013

à Paris 6 .


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est d’appliquer des outils de modélisation mathématique et d’estimation statistique afin d’étudier la capacité de transmission (épidémicité) des bactéries résistantes aux antibiotiques. L’épidémicité est déterminante dans la compréhension de la diffusion des bactéries résistantes en population. Néanmoins, cette quantité est difficile à mesurer de manière directe, de sorte que des modèles mathématiques de transmission ajustés à des données épidémiologiques sont requis. Dans cette thèse, les questions suivantes sont étudiées: existe-t-il une hétérogénéité dans l’épidémicité de différents sous-types d’une même espèce bactérienne ? Comment l’acquisition de la résistance aux antibiotiques affecte-t-elle l’épidémicité du pneumocoque ? Quelles sont les conséquences de l’épidémicité sur l’efficacité des mesures de contrôle en milieu hospitalier ou en communauté? Ces questions sont examinées à l'aide de modèles mathématiques, ajustés à des données épidémiologiques via des méthodes d’inférence statistique spécifiques aux modèles dynamiques. En milieu hospitalier, les travaux mettent en évidence des différences d’épidémicité dans les lignées génétiques d’Acinetobacter baumannii; ils démontrent également des limites dans l’efficacité des mesures d’isolement patient pour le contrôle des entérobactéries productrices de bêta-lactamases à spectre étendu. En communauté, les travaux indiquent des différences d’épidémicité entre les sérotypes du pneumocoque; ils appuient également l’existence d’un coût de fitness associé à l’acquisition de la résistance à la pénicilline. Ces résultats apportent de nouvelles connaissances en vue d'évaluer et d'anticiper l'effet de mesures de contrôle.

  • Titre traduit

    Mathematical modeling and statistical estimation of the epidemicity of antibiotic-resistant bacteria


  • Résumé

    This thesis aims at applying mathematical modeling and statistical estimation tools in order to study the transmission capacity (epidemicity) of antibiotic-resistant bacteria. Epidemicity is key to understanding the spread of antibiotic-resistant bacteria in populations. Yet the direct assessment of this quantity is difficult, so that mathematical models fitted to epidemiological data are required. In this thesis, we address the following questions: is there heterogeneity between subtypes of the same bacterial species? How does the acquisition of antibiotic resistance affect the epidemicity of pneumococcus? How does epidemicity impact the effectiveness of control measures within hospital settings or in the community? These questions are explored using mathematical models, fitted to epidemiological data via dynamic-model–specific statistical inference methods. Within hospital settings, our results suggest, first, differences of epidemicity between genetic lineages of Acinetobacter baumannii; they demonstrate, second, limits of patient isolation measures that aim to control extended spectrum beta-lactamase–producing Enterobacteriaceae. For pneumococcus, our results provide evidence for epidemicity differences between serotypes; they also support the existence of a fitness cost associated to the acquisition of penicillin resistance. These results provide new knowledge in order to assess and to anticipate the impact of control measures.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (128 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.111-127. Index

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  • Cote : T PARIS 6 2013 074
  • Bibliothèque : Institut Pasteur (Paris). Centre de Ressources en Information Scientifique (CeRIS) - Bibliothèque.
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