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Cartographier le risque associé aux maladies contagieuses

Des chercheurs de l’unité EPIA* et leurs partenaires sont parvenus à transposer la cartographie du risque à des maladies contagieuses. Cette approche, utilisée en épidémiologie pour évaluer le risque de maladies rares, était jusqu’à présent dédiée aux maladies non contagieuses. Les travaux des chercheurs permettent ainsi d'appliquer la cartographie du risque à de nombreuses autres maladies. Notamment celles aux forts enjeux pour la santé animale ou humaine, l’environnement et l’économie.

Exemple de cartographie du risque pour une simulation d’épidémie © Sylvain Coly
Par Sylvain Coly
Mis à jour le 03/07/2017
Publié le 18/05/2017

La cartographie du risque : quand les données ne suffisent pas

En épidémiologie, pour étudier une maladie fréquente (grippe, gastro-entérite, …), on représente son incidence (nombre de nouveaux cas rapporté à la population) pour chaque région sur une carte. Cela donne une bonne idée de la répartition du risque de contracter la maladie. Mais pour des maladies rares, les cas sont trop dispersés : une telle carte serait peu informative. On a alors recours à la cartographie du risque. Cette approche cherche à représenter le risque associé à des maladies rares par un dégradé de couleurs. Les cartes obtenues, ainsi lissées, deviennent plus lisibles et plus interprétables. Ces cartes permettent d'identifier des régions à haut risque et ainsi d’appuyer la prise de mesures sanitaires. La comparaison de plusieurs cartes aide à suivre l’évolution du risque, et à détecter les épidémies. On peut aussi obtenir des indications sur la maladie (facteurs de risque, lien avec l'environnement, persistance dans le temps, diffusion, …). La cartographie du risque a été introduite dans les années 1970 pour l'étude de cancers rares. Elle a suivi différentes améliorations ; son champ d'application s’est ainsi beaucoup élargi. Elle reste néanmoins dédiée aux maladies non-contagieuses.

La contagion : impact sur les données et innovations méthodologiques

Pour s’adapter aux maladies contagieuses, les chercheurs de l’Unité EPIA ont développé des modèles spécifiques. En effet, dans un contexte contagieux, un cas peut en engendrer d'autres dans un voisinage proche, sur un intervalle de temps réduit. La contagion donne donc aux données un profil particulier. D’une part, de nombreuses régions sont indemnes, alors que quelques autres concentrent beaucoup de cas. Il en résulte une forte dispersion des cas. Les chercheurs ont appliqué des lois de probabilité peu utilisées dans ce domaine pour la prendre en compte. D’autre part, la survenue d’un cas accroît fortement la probabilité d’autres cas dans le voisinage et le futur proches. La structure spatiale et temporelle du risque est alors plus forte. Les chercheurs ont donc proposé des processus innovants, basés sur l’idée naturelle que deux régions voisines ont un risque comparable d’avoir des cas. Ils ont également considéré que deux périodes consécutives, pour une même région, présentent des probabilités comparables d’avoir des cas. Enfin, ils ont aussi développé un processus original associant à la fois la proximité géographique et temporelle.

Des résultats prometteurs

Les chercheurs ont appliqué la cartographie du risque à des données de tuberculose bovine (cas en France entre 2001 et 2010). Cette maladie contagieuse concerne une centaine d’élevages par an en France. Elle est complexe à détecter : il est ainsi délicat de mesurer son ampleur. Elle induit un risque pour les éleveurs, le bétail et la faune sauvage et son impact économique peut être élevé (prévention, lutte, échanges commerciaux…). Les chercheurs ont conclu à un risque élevé en Camargue, en Bourgogne et dans le Sud-Ouest. En outre ce risque se concentre au cours du temps autour de la Côte-d'Or et de la Dordogne. La Bretagne et l’Auvergne, grandes régions d’élevage bovin, sont en revanche peu touchées. Ces résultats sont très cohérents avec les dires d’expert sur le sujet.

Par ailleurs, les chercheurs ont testé sur des données simulées les différents modèles qu'ils ont développés. Ils ont mis en évidence les lois de probabilité et les processus mathématiques les plus adaptés au contexte des maladies contagieuses. Les choix méthodologiques proposés par l’Unité ont permis de bien identifier les épidémies simulées (voir figure). Dans tous les cas ils ont pu produire des cartes de risque lisses, donc bien interprétables. Leur travail a ainsi montré que la cartographie du risque est pertinente pour l'étude de maladies contagieuses.

Une recherche tous azimuts

Tous ces résultats prometteurs ont permis d’étendre la cartographie du risque à toutes les maladies contagieuses à faible incidence. Ils incitent donc l’Unité EPIA à poursuivre ses recherches en cartographie du risque et à utiliser ses modèles pour une palette de maladies. Premièrement, elle travaille sur des aspects méthodologiques répondant à des questions techniques. Des modèles alternatifs (lois de comptage, objets mathématiques, covariables) sont-ils possibles, pertinents ? Quelles unités géographiques (forme, taille) sont les plus pertinentes ? Comment les modèles sont-ils comparés ? Tous ces points contribuent à améliorer cette méthodologie et son applicabilité. Deuxièmement, de nombreuses maladies (chez l’homme et l’animal) peuvent à présent être étudiées par la cartographie du risque : peste porcine, tremblante ovine, fièvre aphteuse, Influenza aviaire, etc. Chez l’homme, rage, rougeole, etc. Des maladies peu fréquentes chez nous, mais à forts enjeux pour l’élevage ou la santé publique. La cartographie du risque devrait ainsi voir son usage intensifié en épidémiologie.

Ces recherches ont bénéficié d’un financement de la Région Auvergne et s’inscrivent dans une collaboration entre l’Unité EPIA* et le Laboratoire LMBP**.


*Unité mixte de recherche en Epidémiologie Animale

  **Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal

Sylvain Coly

En savoir plus

Sylvain Coly est rédacteur de cette actualité web. Les recherches qu’il y présente ont été réalisées dans le cadre de sa thèse de doctorat intitulée : « Méthodes spatio-temporelles de cartographie du risque pour maladies contagieuses ». Soutenue le 25 octobre 2016, elle a été délivrée par l’université Clermont Auvergne.

Sylvain Coly est actuellement Maître de Conférences à l'IUT d'Informatique de l'Université Clermont Auvergne. Il  intervient en particulier dans les cours "Graphes et Automates" et "Analyse et Méthodes numériques".

Ma thèse en 3 500 signes. © Inra, Véronique Gavalda

MA THÈSE EN 3 500 SIGNES

Initiée en 2016, « Ma thèse en 3 500 signes » est une action destinée aux doctorants et jeunes docteurs ayant préparé leur thèse dans une unité du département Santé Animale de l’Inra.

Elle vise à développer les capacités des jeunes chercheurs à communiquer vers le grand public et s'intègre dans la formation par la recherche des doctorants. Ils sont accompagnés dans la rédaction d’une actualité web présentant leurs travaux de recherche en 3 500 signes (environ). Destinée au grand public, l’actualité est ensuite publiée sur le site web du département santé animale, avec le nom des jeunes chercheurs qui apparaissent comme rédacteurs.

PUBLICATION

Distributions to model overdispersed count data. Sylvain Coly, Anne-Françoise Yao, David Abrial, Myriam Charras-Garrido. Journal de la Société Française de Statistique 157 (2), septembre 2016.