Persistance de la fièvre de la Vallée du Rift à Mayotte : surveillance, modélisation et perceptions

par Lisa Cavalerie

Thèse de doctorat en Epidémiologie

Sous la direction de Éric Cardinale.

Thèses en préparation à La Réunion , dans le cadre de École doctorale Sciences, Technologies et Santé (Saint-Denis, La Réunion) depuis le 01-10-2011 .


  • Résumé

    La fièvre de la Vallée du Rift (FVR) est due à un virus zoonotique transmissible par une grande diversité de vecteurs. L‘objectif de cette thèse était de faire un état des lieux de la situation épidémiologique de la FVR chez les ruminants à Mayotte en 2012-2013, d’évaluer la persistance de la maladie et enfin d’étudier les perceptions et les priorités des éleveurs au regard de cette maladie. Une diminution continue de la séroprévalence de 2010 à 2013 a été observée. En 2012-2013, le taux d’incidence est resté stable avec deux séroconversions pour 100 animaux/an. Le virus de la FVR n’a été détecté dans aucun des prélèvements réalisés dans le cadre de la déclaration officielle des avortements chez les ruminants (n=41). Des critères d’évaluation de la performance du dispositif de surveillance ont été proposés et ont mis en évidence une amélioration de la qualité des données entre 2010 et 2013. Un modèle dynamique de type SIR a permis d’estimer le niveau de transmission

  • Titre traduit

    Persistence of Rift Valley fever in Mayotte : surveillance, modelling and perceptions


  • Résumé

    Rift Valley fever (RVF) is a vector-borne zoonosis, with a great diversity of competent vectors. The aim of this thesis was to assess the epidemiological situation of the French territory named Mayotte towards RVF in 2012-2013 as well as the persistence probability of RVF in the territory and finally to document farmers’ perceptions and health priorities. A continuous decrease in the seroprevalence was observed based on 2010-2013 data. During 2012-2013, a steady incidence rate of 2 seroconversions per 100 animal-year was observed. RVF virus was not detected in any of the 41 notified abortion cases. Surveillance performance criteria were discussed and assessed showing mainly an improvement of data quality between 2010 and 2013. A SIR dynamic model was built based on vector knowledge and observed