Mise en place d’un système d’information géographique pour la détection précoce et la prédiction des épidémies de paludisme à Madagascar - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Implementation of a geographical information system for the premature detection and the prediction of the epidemics of malaria in Madagascar

Mise en place d’un système d’information géographique pour la détection précoce et la prédiction des épidémies de paludisme à Madagascar

Résumé

We describe a Malaria Early Warning System (MEWS) using various epidemic thresholds and a forecasting component with the support of recent technologies to improve the performance of a sentinel MEWS. Malaria-related data from sentinel sites collected by Short Message Service are automatically stored in a database hosted on a server at Institut Pasteur de Madagascar. Concomitantly our system routinely and automatically acquires site specific satellite weather data related to changes in malaria prevalence such as temperature, rainfall and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). A Malaria Control Intervention data base has also been. This system has already demonstrated its ability to detect a malaria outbreak in southeastern part of Madagascar in 2014. In a second time, we conducted a study to assess the relationship between the effectiveness of mass campaign of long-lasting insecticidal nets (LLIN) over time and malaria outbreaks identified in Madagascar from 2009 to 2015 through the Sentinel surveillance system. This study showed that the difference between efficacy and effectiveness may result in gaps in service coverage during the subsequent years contributing to malaria rebound well before the replacement of the LLINs and highlights the need of continuous distribution mechanism of LLINs.This work aims to maximize the usefulness of a sentinel surveillance system to predict and detect epidemics in limited-resource environments, to guide any changes in the orientation of malaria control programs and to provide practical examples and suggestions for use in other systems or settings.
Cette thèse a permis la mise en place d’un système d’alerte précoce des épidémies de paludisme basé sur le système de surveillance sentinelle proposant différents seuils épidémiques et un modèle de prédiction. Les données collectées quotidiennement par SMS sont automatiquement stockées sur un serveur dédié. Concomitamment, le système acquiert systématiquement et de manière automatique des données satellitaires météorologiques sur chaque site sentinelle en lien avec les changements de prévalence du paludisme, tels que la température, les précipitations et l'indice de végétation (eng. NDVI). Une base de données des interventions contre le paludisme a également été créée. Ce système a déjà démontré sa capacité à détecter une épidémie de paludisme dans le sud-est du pays en 2014. Deuxièmement, nous avons réalisé une étude pour évaluer la relation entre la durée de l'efficacité de la campagne de masse des moustiquaires imprégnées d'insecticide à effet longue durée (MILD) et les épidémies de paludisme identifiées à Madagascar de 2009 à 2015 par le système de surveillance sentinelle. Cette étude a montré que la différence entre l'efficacité théorique et l’efficacité réelle peut entraîner des lacunes dans la couverture des services pendant les années suivantes, contribuant au rebond du paludisme et souligne la nécessité de mise en place de mécanisme de distribution continue de moustiquaires. Ce travail vise à maximiser l'utilité d'un système de surveillance sentinelle dans des milieux à ressources limitées, guider les changements dans l'orientation des programmes de lutte et fournir des exemples pratiques pour son utilisation dans d'autres systèmes ou contextes.
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Dates et versions

tel-01666234 , version 1 (18-12-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01666234 , version 1

Citer

Florian Girond. Mise en place d’un système d’information géographique pour la détection précoce et la prédiction des épidémies de paludisme à Madagascar. Géographie. Université de la Réunion, 2017. Français. ⟨NNT : 2017LARE0012⟩. ⟨tel-01666234⟩
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