ECO-EPIDEMIOLOGIE DE DEUX MALADIES A PREVENTION VACCINALE.

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1 ECO-EPIDEMIOLOGIE DE DEUX MALADIES A PREVENTION VACCINALE.
Dynamique, persistance et diffusion de la coqueluche et de la rougeole - impact de la vaccination Hélène Broutin UR 024 Epidémiologie et Prévention IRD, Montpellier G.E.M.I, UMR 2724 IRD/CNRS, IRD, Montpellier

2 Histoire des maladies infectieuses chez l’Homme
Les maladies infectieuses ont longtemps été l’une des premières causes de mortalité chez l’Homme. Dès l’antiquité, des textes décrivent des épidémies dans les populations humaines. A titre d’exemple, la variole a tué pendant 18 siècles entre et personnes par an en Europe. D’autres maladies ont aussi été responsables d’importantes épidémies, comme la rougeole, la scarlatine, la lèpre ou la peste. Les grandes campagnes d’exploration à partir de l’Europe vers les Amériques et plus tard vers l’Afrique ont favorisé la diffusion des pathogènes. C’est par exemple le cas de la rougeole qui est arrivée en Amérique du Sud avec les Conquistadors. Ainsi, les mouvements de populations, mais aussi, les guerres, les famines, les concentrations urbaines ont largement participé au maintien et à la propagation des pathogènes. Après l’apparition du microscope, débute l’époque de l’identification des premiers germes responsables de maladies transmissibles et ainsi les premières recherches pour comprendre et prévenir les épidémies. Grâce à l’arrivée ensuite des vaccins et des antibiotiques, une vague d’optimisme se propage au début du XXème siècle donnant l’espoir de l’éradication des maladies infectieuses. Force est de constater que les maladies persistent et évoluent . Nous pouvons citer l’exemple de la grande pandémie espagnole en 1917 et 1918 qui fit plus de victimes que la première guerre mondiale elle-même. Aussi la découverte du virus VIH a mis enlumière la plus grande pandémie de ces 20 dernières années. Et plus récemment, d’autres épidémies de pathologies émergentes peuvent être citées comme Ebola ou la pneumopathie atypique. Les maladies infectieuses restent don un important champs de recherche. Introduction

3 L’individu devient résistant au pathogène
Une idée de contrôle : la Vaccination Principe Mettre un individu en contact avec tout ou partie d’un pathogène sous une forme atténuée ou tuée pour induire une immunité qui reste en mémoire. L’individu devient résistant au pathogène Échelle de la population : Santé publique Vacciner la proportion de population nécessaire pour ne pas dépasser le seuil de susceptibles qui induit une épidémie Introduction

4 coqueluche et rougeole
Une idée de contrôle : la Vaccination Maladie Proportion de la population à vacciner pour l’éradication de la maladie Rougeole 90-95% Coqueluche Varicelle 85-90% Oreillons Rubéole 82-87% Poliomyélite Diphtérie Scarlatine Variole 70-80% Vaccination de masse Anderson & May, 1991 Mais limites de la vaccination = PERSISTANCE - Éradication de la variole - Faible nombre de foyers de cas de poliomyélite persistants dans le monde coqueluche et rougeole = SUCCES de la vaccination Introduction

5 Incidence de la rougeole pour
La coqueluche et la rougeole : des maladies à prévention vaccinale…. persistantes LA ROUGEOLE paramyxovirus 10 à 12 j d’incubation 5j contagieux fièvre éruptive Source: Incidence de la rougeole pour personnes, 2002 VACCINATION : souche vivante atténuée une dose PI : années 1960 PED : années 1980 Introduction

6 toux persistante (toux des 100 jours, toux féroce…) VACCINATION :
La coqueluche et la rougeole : des maladies à prévention vaccinale…. persistantes LA COQUELUCHE Bordetella pertussis 7 à 10 j d’incubation toux persistante (toux des 100 jours, toux féroce…) VACCINATION : « à germes entiers » et « acellulaires » plusieurs doses (puis rappels) PI : années 1940 et 1950 PED : années 1980 forte baisse de l’incidence et de la mortalité reste endémique avec pics épidémiques récurrents ré émergence dans certains pays Introduction

7 Persistance et ré-émergence malgré la vaccination
L’arrivée de l’Écologie… pour une écologie de la santé Persistance et ré-émergence malgré la vaccination Comprendre la dynamique spatio-temporelle des maladies et leur évolution sous pression vaccinale Écologistes s’intéressent à la dynamique des maladies infectieuses Théories issues de l’Écologie appliquées aux maladies infectieuses ÉCOLOGIE DE LA SANTE Introduction

8 = Métapopulation POPULATION de POPULATIONS
L’arrivée de l’Écologie… pour une écologie de la santé Métapopulation = POPULATION de POPULATIONS INTERCONNECTEES ENTRE ELLES PAR DES MIGRATIONS Introduction

9 concept villes /villages
L’arrivée de l’Écologie… pour une écologie de la santé Métapopulation Écologie TAILLE DE POPULATION Épidémiologie Critical Community Size (CCS) PERSISTANCE IMPACT DE LA VACCINATION ? FLUX DE POPULATION concept villes /villages DIFFUSION Introduction

10 Dynamique de populations (Analyse des séries temporelles)
L’arrivée de l’Écologie… pour une écologie de la santé Dynamique de populations (Analyse des séries temporelles) Périodicités Synchronisme Risque d’extinction de l’espèce Aussi, en Ecologie, la dynamique des populations étudie entre autre, la périodicité et les synchronismes ente populations. L’une des applications majeure concerne la Biologie de la conservation. En effet, pour une espèce donnée et dans un contexte matapopulationnel, le risque d’extinction est supérieur pour des populations synchrones en comparaison aux populations synchrones. Le raisonnement est le suivant. Considérons deux populations d’une espèce donnée représentées par ces disques. Les dynamiques sont dites synchrones si les deux populations se trouvent simultanément dans le même état dynamique, par exemple, dans un creux d’abondance. Si un élément perturbateur ayant un effet négatif sur l’abondance, s’exerce sur ces populations synchrones , le risque d’extinction de l’espèce à cette échelle est élevé. A l’inverse, si les populations sont asynchrones, cela signifie qu’une population peut se trouver dans un creux d’abondance pendant qu’une autre population se trouve en pic d’abondance. Dans ce cas, si le même élément perturbateur ayant un effet négatif sur l’abondance induit l’extinction d’une population. Cette extinction peut être compensée par une recolonisation d’individus venant de la population voisine. La probabilité de maintien de l’espèce à cette échelle est donc augmentée. Maintien de l’espèce Introduction

11 Dynamique de populations EPIDEMIOLOGIE
L’arrivée de l’Écologie… pour une écologie de la santé Dynamique de populations EPIDEMIOLOGIE Meilleur contrôle Appliqué à l’épidémiologie, le raisonnement est le même. Si l’on considère maintenant deux dynamiques d’une même maladie dans deux localités différentes. Dans le cas de dynamiques synchrones, les deux localités se trouvent simultanément en période inter-épidémique, ce qui optimise l’efficacité des interventions telles la vaccination. A l’inverse, si les dynamiques sont asynchrones, cela signifie qu’une localité se situe dans une période inter-épidemique avec peu ou pas de cas (les points bleu) pendant que la localité voisine subit une épidémie. Dans ce cas, par le même phénomène de migrations, des individus infectés peuvent venir contaminer la localité voisine et propager la maladie. Ainsi, le risque de persistance devient important. Tout ce raisonnement met en lumière l’importance de la connaissance des dynamiques de maladies pour mieux comprendre et estimer l’efficacité des interventions. Persistance de la maladie Introduction

12 OBJECTIFS Partie I ECHELLE LOCALE APPROCHE METAPOPULATIONNELLE
Partie II ECHELLE GLOBALE APPROCHE COMPARATIVE Persistance Diffusion Dynamique Impact de la vaccination Périodicité Synchronisme Impact de la vaccination C’est donc dans le cadre des ces théories issues de l’écologie, que nous avons étudié la dynamique spatio-temporelle de la coqueluche et de la rougeole. Dans une première partie, nous nous sommes situés à une échelle locale. Nous avons étudié la persistance, la diffusion et la dynamique de ces deux maladies par une approche métapopulaitonnelle. Dans une seconde partie, nous nous sommes placés à une échelle plus globale. Et par une approche comparative, nous avons étudié les périodicités et synchronismes des dynamiques de coqueluche dans le monde. Pour les deux parties, nous avons ananlysé l’impact de la vaccination sur toutes les observations. Enfin, dans une dernière partie, nous avons intégré l’ensemble des résultats pour discuter de l’apport des études de dynamiques spatio-temporelles des maladies et les implications pour l’adaptation des stratégies vaccinales. DISCUSSION GENERALE Dynamique spatio-temporelle des maladies infectieuses Stratégies vaccinales

13 APPROCHE METAPOPULATIONNELLE
PARTIE I ECHELLE LOCALE APPROCHE METAPOPULATIONNELLE Persistance et diffusion de la coqueluche et de la rougeole dans une région rurale du Sénégal ; impact de la vaccination

14 PERSISTANCE : Critical Community Size (CCS) =
Contexte PERSISTANCE : Critical Community Size (CCS) = taille de population minimale en dessous de laquelle une maladie ne peut persister sans apport extérieur. [Bartlett M.S., 1957; Black F.L., 1966; Anderson R.M. & May R.M., 1991; Grenfell B.T. & Harwood J., 1997] DIFFUSION : concept villes / villages [Anderson R.M. & May R.M, 1991; Grenfell B.T. & Bolker B.M., 1998] L’étude de la persistance peut permettre la détermination d’un paramètre épidémiologique important: la Critical Community Size, ou taille critique des populations. La CCS représente la taille de populations…..Pour l’étude de la diffusion , il a été mis en évidence le concept villes/ villages qui postule une diffusion des cas des grandes villes vers les villages environnants. Différents travaux ont été réalisés sur ces sujets…. Différents travaux à différentes échelles spatiales et temporelles basés sur modèles et données coqueluche et rougeole Échelle locale

15 Impact de la vaccination
Contexte MAIS tous les paramètres utilisés correspondent à des conditions démographiques et environnementales dans les PI Qu’en est-il pour les PED ? Persistance Diffusion Impact de la vaccination - basé sur l’analyse de données - à échelle locale, au Sénégal - approche métapopulationnelle Échelle locale

16 IMPACT DE LA VACCINATION
OBJECTIFS Paramètres épidémiologiques Perte d’immunité, R0 et âge moyen à l’infection Persistance Influence de la taille des populations, CCS IMPACT DE LA VACCINATION Diffusion Test de concept villes/villages Dynamique Périodicité à l’échelle de la zone entière Échelle locale Broutin et al., Vaccine, 2004

17 Données épidémiologiques et démographiques depuis 1983
La Zone d’étude & les données NIAKHAR habitants 30 localités 220 km2 Données épidémiologiques et démographiques depuis 1983 Vaccination a débuté fin 1986 Échelle locale

18 données hebdomadaires
La Zone d’étude & les données Coqueluche Rougeole données hebdomadaires pour chaque localité Échelle locale

19 Paramètres épidémiologiques
Perte d’immunité, R0 et âge moyen à l’infection Persistance Influence de la taille des populations, CCS Diffusion Test de concept villes/villages Dynamique Périodicité à l’échelle de la zone entière Échelle locale

20 (taille de population : 50 à 3 000 habitants)
Méthodes - Persistance NIAKHAR : une métapopulation Métapopulation = population de populations « inter-connectées » Métapopulation = 30 localités (taille de population : 50 à habitants) Échelle locale

21 Méthodes - Persistance
Année Année Année Durée moyenne des fade-outs (semaine) Extrait de Rohani et al (2000) Taille des populations (Χ 105) Maladie ne se maintient pas La maladie persiste CCS - av CCS avant vaccination CCS après vaccination > CCS - ap Échelle locale

22 Coqueluche Rougeole Résultats - Persistance
Avant vaccination Après vaccination Durée moyenne des extinctions (en semaines) - CCS pas atteinte Persistance augmente avec la taille des populations Effet de la vaccination Taille de population Rougeole Taille de population Durée moyenne des extinctions (en semaines) Avant vaccination Après vaccination Échelle locale Broutin et al., Biology letters, 2004

23 Paramètres épidémiologiques
Perte d’immunité, R0 et âge moyen à l’infection Persistance Influence de la taille des populations, CCS Diffusion Test de concept villes/villages Dynamique Périodicité à l’échelle de la zone entière Échelle locale

24 marché, centre de soins, gare routière
Méthodes - Diffusion 19 : Toukar 21 : Diohine Villes / villages « Villes » = les deux plus grandes localités en terme de taille de population marché, centre de soins, gare routière Série « Urbaine » = somme de Toukar et Diohine Série « Rurale » = somme des 28 villages Échelle locale

25 2) Corrélations croisées entre les 2 séries « urbaine » et « rurale »
Méthodes - Diffusion Y-a-t-il une hiérarchisation des épidémies en fonction de la taille de population (chronologie) ? Pour chaque localité : Calcul de la corrélation entre la série « rurale » et la série de la localité étudiée (proportion de cas par rapport au total) 2) Corrélations croisées entre les 2 séries « urbaine » et « rurale » Avant et après vaccination Coqueluche et rougeole Échelle locale

26 Taille de population (racine carrée) Corrélation avec série rurale
Pour chaque localité : Calcul de la corrélation entre la série de la localité étudiée (proportion de cas par rapport au total) et la série « rurale » Résultats - Diffusion Taille de population (racine carrée) Corrélation avec série rurale Toukar Diohine AVANT VACCINATION 10 20 30 40 50 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Corrélations négatives significatives Corrélations positives significatives Corrélations positives significatives AVANT Pas de corrélation significative 10 20 30 40 50 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Taille de population (racine carrée) Corrélation avec série rurale Toukar Diohine APRES VACCINATION APRES : corrélation négative significative pour Toukar Échelle locale

27 AVANT VACCINATION Pas de décalage
2) Corrélations croisées entre les 2 séries « urbaine » et « rurale » Résultats - Diffusion Rural et Urbain AVANT VACCINATION Pas de décalage Corrélations Décalage (semaines) Rural et Urbain Décalage (semaines) Corrélations APRES VACCINATION décalage de 12 semaines 12 Échelle locale

28 Résultats similaires pour la rougeole
Résultats - Diffusion Toukar = source? 10 20 30 40 50 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Taille de population (racine carrée) Corrélation avec série rurale Toukar Diohine Daru Toukar = centre diffusionnel Résultats similaires pour la rougeole Échelle locale Broutin et al., Proc. Roy. Soc. Lond. B, 2004

29 Coqueluche : 3,5 ans Rougeole : 2,5 ans
Paramètres épidémiologiques Perte d’immunité, R0 et âge moyen à l’infection Persistance Influence de la taille des populations, CCS Diffusion Test de concept villes/villages Dynamique Périodicité à l’échelle de la zone entière Coqueluche : 3,5 ans Rougeole : 2,5 ans Échelle locale Broutin et al., Microbes and Infection, soumis

30 Vaccination a réduit la persistance de la coqueluche et de la rougeole
Discussion Vaccination a réduit la persistance de la coqueluche et de la rougeole Influence de la taille de population sur la persistance Coqueluche et rougeole ne persistent dans la zone que par des apports extérieurs à la zone Ces cas arrivent majoritairement par Toukar qui joue le rôle de centre diffusionnel Résultats similaires à ceux obtenus pour la coqueluche et la rougeole en Angleterre et Pays de Galles (dynamique, persistance, diffusion) Rohani et al. (2000), Grenfell et al. (1997), Grenfell & Bolker (1998) Échelle locale

31 IMPORTANCE DE L’APPROCHE COMPARATIVE
Discussion Nous sommes... : - à une très fine échelle spatiale - dans des conditions environnementales et démographiques différentes (taille de population, taux de naissance, densité de population, couverture vaccinale…) Nécessité de multiplier les analyses dans différents environnements et à différentes échelles spatiales pour tenter d’extraire des généralités et accéder à une vision plus globale des maladies IMPORTANCE DE L’APPROCHE COMPARATIVE Ex: Comparaisons entre Pays Nord/Sud Échelle locale

32 ECHELLE GLOBALE APPROCHE COMPARATIVE PARTIE II
Les épidémies de coqueluche sont-elles synchronisées dans le monde ? Quel est l’impact de la vaccination sur la dynamique de la coqueluche ?

33 Dynamique de population
Contexte Dynamique de population Analyse de séries temporelles Périodicités, synchronisme Epidémiologie Contrôle des maladies infectieuses Impact des interventions (vaccination) Approche comparative comparer entre pays pour déterminer des généralités Comme je vous l’ai présenté en introduction, la dynamique des populations, étudie par l’analyse de séries temporelles, les périodicités et les synchronismes des dynamiques. Appliquée à l’épidémiologie, nous avons vu l’influence que pouvaient avoir ces phénomènes sur le maintien ou le contrôle des épidémies. Connaître les périodicités des dynamiques d’une maladie et quantifier les synchronismes ou décalages entre populations est donc essentiel dans l’objectif d’un contrôle global de la maladie. Dans le cadre des maladies à prévention vaccinale, ce qui est ici le cas, l’étude de l’impact de la vaccination sur la dynamique représente également un point majeur. C’est pour accéder à une vision générale, que nous avons utilisé une approche comparative pour étudier la dynamique de la coqueluche. L’idée est donc de comparer les dynamiques entre pays pour tenter d’extraire des généralités. Échelle globale – approche comparative

34 - Postulat : cycle à 3-4 ans Démontré pour USA, Portugal et UK
COQUELUCHE Contexte - Postulat : cycle à 3-4 ans Démontré pour USA, Portugal et UK Impact de la vaccination USA : pas d’effet sur périodicité Hethcote (1998) Portugal : Cycle à 3,5-4 ans avant vaccination ( ) Pas de cycle après vaccination ( ) Gomes et al. (1999) Royaume-Uni : Augmentation de la périodicité après vaccination Synchronisation des épidémies entre les villes après vaccination Rohani et al. (1999, 2000) Échelle globale – approche comparative

35 Comparaison des séries temporelles de cas de coqueluche entre pays
Objectifs Comparaison des séries temporelles de cas de coqueluche entre pays Existe-t-il une périodicité « globale » de la coqueluche ? Les épidémies de coqueluche sont-elles synchronisées dans le monde ? Quel est l’impact de la vaccination sur la dynamique de la coqueluche ? Échelle globale – approche comparative

36 Les données Pays Période totale Pré-vaccination Post-vaccination
Danemark 61 ans 36 ans USA 24 ans 55 ans Canada 20 ans 52 ans Royaume-Uni ( ) 18 ans 43 ans (24 ans) France 15 ans 26 ans Portugal 33ans Suisse ----- 31 ans Japon 51 ans Italie 21 ans Brésil 22 ans Israël 27 ans Algérie 1 Centers for disease Control (bulletin MMRW 51: 73-76, 2002) 2 Direction Générale de la Santé de la Population et de la Santé Publique 3 Organisation Mondiale de la Santé 4 Institut de Santé Publique d’ALgérie, Relevé Épidémiologique Mensuel XII, 2001 Échelle globale – approche comparative

37 Auto-corrélation Analyse en ondelettes Analyse spectrale =
Périodicités - Méthodes Analyse spectrale Auto-corrélation Analyse en ondelettes Décomposition du signal = En somme d’ondelettes de tailles différentes Résultats Les deux méthodes classiquement utilisées pour l’analyse des séries temporelles sont l’auto corrélation et l’analyse spectrale. Ces méthodes permettent effectivement de détecter des périodicités mais elles ne permettent pas de les situer dans le temps. Pour remédier à cet inconvénient, l’outil actuel le plus adapté est l’analyse en ondelettes. Cette méthode est basée sur la décomposition du signal en une somme d’ondelettes de tailles différentes. L’ondelette choisie est en effet étirée ou contractée et correspond à des fréquences différentes. Pour chacune des fréquences , l’ondelette glisse le long du signal et la corrélation entre l’ondelette et le signal observé est calculée. Le résultat est sous forme de spectre d’ondelette qui représente cette corrélation pour chaque fréquence en fonction du temps. Fréquences détectées en fonction du temps Spectre d’ondelettes Échelle globale – approche comparative

38 Analyses de décalages de Phases
Synchronisme - Méthodes Analyses de cohérence et analyses de décalages de phases Analyses de cohérence Analyses de décalages de Phases Temps Période Spectre d’ondelettes Corrélation entre les deux séries 0,5-1 an 0,5-1 an Période 3-4 ans 3-4 ans Temps Phase Temps Phase Temps Échelle globale – approche comparative

39 Angleterre/Pays de Galles
Périodicités - Résultats Danemark Portugal USA France Angleterre/Pays de Galles Canada Suisse Échelle globale – approche comparative

40 Pas de modification de cycle
Périodicités - Résultats Danemark Portugal Disparition du cycle Canada Apparition d’un cycle USA France Pas de modification de cycle Angleterre/Pays de Galles Allongement du cycle Suisse Diminution du cycle Échelle globale – approche comparative

41 Cycle à 3-4 ans pour tous les pays
Périodicités - Résultats Périodicité Cycle à 3-4 ans pour tous les pays NIAKHAR Période (années) Temps (années) Impact de la vaccination Pas de généralités pour décrire l’impact de la vaccination sur la périodicité de la coqueluche Échelle globale – approche comparative

42 ANGLETERRE – PAYS de GALLES / SUISSE
Synchronisme - Résultats ANGLETERRE – PAYS de GALLES / SUISSE Angleterre/ Pays de Galles Suisse CANADA / USA USA Canada ANGLETERRE – PAYS de GALLES / FRANCE Angleterre/ Pays de Galles France FRANCE / PORTUGAL France Portugal Échelle globale – approche comparative

43 Pas de synchronisme global
Synchronisme - Résultats CAN/USA UK/SUIS « synchronisation » FR/PORT « désynchronisation » UK/FR Pas de modification Pas de synchronisme global Pas de généralités pour décrire l’impact de la vaccination sur le synchronisme Échelle globale – approche comparative

44 Périodicités à 3-4 ans observées dans tous les pays
Discussion Existe-t-il une périodicité « globale » de la coqueluche ? Périodicités à 3-4 ans observées dans tous les pays transitoire, avant et/ou après vaccination Les épidémies de coqueluche sont-elles synchronisées dans le monde ? Pas de synchronisme global Quel est l’impact de la vaccination sur la dynamique de la coqueluche ? Pas de généralités pour décrire l’impact de la vaccination Échelle globale – approche comparative Broutin et al., Em. inf. dis., soumis

45 Discussion CYCLE conditions socio-économiques et démographiques (Niakhar vs Europe, USA vs Algérie) Couvertures vaccinales très diverses (ex: France, Canada vs Italie, Japon) CYCLE ? - Taux de susceptibles couvertures vaccinales, taux natalité, densités de populations - Forçage extérieur pas de synchronisme global, continental… Ce cycle global est d’autant plus surprenant que les conditions socio-économiques et démographiques des pays étudiées sont contrastées. Aussi, le couvertures vaccinales sont très diverses. Ce résultat semble montrer que ces paramètres ne représentent pas des facteurs majeurs pour expliquer le cycle de la coqueluche. Plusieurs hypothèses sont classiquement posées pour expliquer les dynamiques de maladies infectieuses. L’hypothèse la plus parcimonieuse est celle du taux de susceptibles. La durée inter-épidémique correspond au temps nécessaire pour que le taux de susceptibles soit suffisant dans la population considérée pour induire une épidémie. Cette explication s’applique facilement à l’échelle d’un pays. Cependant , elle devient plus difficile quand un même cycle est observé dans des conditions populationnelles et vaccinales aussi variées que celles rencontrées dans les pays analysés. Cette hypothèse semble donc insuffisante pour expliquer le cycle de la coqueluche. Une seconde hypothèse est celle d’un forçage extérieur. Ce forçage peut être un facteur climatique ou l’existence de réservoirs animaux qui présenteraient des cycles d’abondances cycliques au contact des populations humaines. Or l’existence d’un tel forçage induit une synchronisation des dynamiques qui subissent ce forçage, c’est l’effet Moran. L’absence de synchronisme global ou même continental rend donc peu probable cette hypothèse. Une autre hypothèse peut alors être introduite, celle de facteurs génétiques propres à la bactérie. La période inter-épidémique ne pourrait-elle pas s’expliquer en partie par le temps nécessaire pour des nouveaux génotypes de se propager dans les populations et d’induire une nouvelle épidémie. - Diffusion génotypes ? Échelle globale – approche comparative

46 DISCUSSION GENERALE CONCLUSION PARTIE III
Dynamique spatio-temporelle des maladies infectieuses et stratégies vaccinales Pour terminer, revenons sur l’ensemble des résultats obtenus au cours de cette thèse et expliquons leurs implications en terme de stratégies vaccinales et de contrôle des maladies infectieuses.

47 Dynamique spatio-temporelle Global
Cycle 3-4 ans Périodicité Périodicité Pays Partie II Local - Persistance - Diffusion - Persistance - Diffusion SIMILITUDES Périodicité Représentons les différentes échelles spatiales de cette manière, du local au global. Dans une première partie nous avons montré, à l’échelle locale de Niakhar, l’impact de la taille et la densité de population sur la persistance de la coqueluche et la rougeole. Nous avons également montré le phénomène de diffusion « ville –village ». Nous rappelons que toutes ces observations sont similaires à celles décrites à l’échelle du pays, c’est-à-dire en Angleterre et pays de Galles. L’impact de la vaccination sur ces phénomène a montré aussi des similitudes. Dans une seconde partie, à une échelle plus globale, nous avons montré un cycle global de la coqueluche. Ce cycle a en effet été détecté pour tous les pays analysé. Ce même cycle a été mis en évidence pour Niakhar. Toutefois aucun synchronisme global n’a été détecté et aucune généralité concernant l’impact de la vaccination sur la dynamique de la coqueluche n’a été décrit. Rohani et al., 1999 & 2000 Pas de synchronisme global Pas de généralités pour décrire l’impact de la vaccination Partie I Discussion générale

48 Eradication ? Ou contrôle ???
Coqueluche Persistance de la coqueluche malgré les vaccinations Complexité des interactions, dynamiques Echanges entre pays, connexions Monde = « métapopulation géante » Eradication ? Ou contrôle ??? Compréhension globale = Approche comparative Recherche des généralités (persistance, diffusion, périodicités…) Concernant la coqueluche, une première observation est la persistance des cas malgré les vaccinations. Les résultats variés sur l’impact de la vaccination sur la dynamique de la coqueluche, mettent en lumière la complexité des interactions entre les différents facteurs qui influencent la dynamique de la maladie. Cette complexité est alimentée par l’augmentation des connexions entre pays, mettant ainsi en contact des populations autrefois isolées. Si l’on souhaite caricaturer, nous pouvons considérer que le monde actuel représente une « métapopulation » géante. Dans ce contexte, l’interdépendance des populations implique une inderdépendance des impacts de la vaccination. Dans ce contexte métapopulationnel se pose donc la question des possibilités d’éradication. Il est nécessaire en effet de ne plus isoler les stratégies vaccinales dans l’objectif d’un contrôle général de la maladie. Cette nécessité de compréhension globale de la dynamique spatio-temporelle de la maladie justifie l’intérêt de l’approche comparative. Ceci permettra d’extraire des généralités pour aider à l’adaptation des stratégies vaccinales. Adaptation des Stratégies vaccinales pour un meilleur contrôle sur le long terme de la maladie Discussion générale

49 - Périodicité - Diffusion
Coqueluche 90% 90% Nb de cas Mortalité Lune de Miel Compétition Ré-émergence Temps (années) T= 0 T=50 T=70 e.g. France, Canada, USA Proposition : couverture moindre mais mieux ciblée dans le temps et dans l’espace - Périodicité - Diffusion Voici un exemple conceptuel basé sur la coqueluche. 70% ? Nb de cas Mortalité Temps (années) T= 0 Discussion générale

50 Vaccination = moyen de contrôle privilégié des maladies infectieuses
Nécessité d’adapter les stratégies vaccinales dans le temps APPORT des études de dynamiques spatio-temporelles pour mieux comprendre le comportement des maladies et leur évolution sous pression vaccinale APPORT de l’approche comparative pour tenter d’extraire des généralités En complément : modélisation Impact des interventions, tester les stratégies vaccinales Génétique CONCLUSION

51 Structuration Génétique?
Variabilité génétique de B. pertussis à Niakhar Couplage Dynamique / Génétique Thèse – Dynamique spatio-temporelle Génétique « Phylodynamique » Modèle source-puits ? Variabilité inter-épidémique versus variabilité épidémique ? Variabilité et distance à la source ? Clusters épidémiques ? Structuration Génétique? - Spatiales ? (par village) - Temporelles ? (épidémiques/endémiques) « Vaccinale » ? cycle à 3-4 ans période d’extinction globale diffusion principalement de Toukar vers les autres localités Perspectives

52 Merci à mes co-directeurs F. Simondon et J.F. Guégan
Merci aux membres du Jury de thèse C.H. Wirsing von König, B. Larouze, D. McKey et S. Morand Merci à toutes les personnes engagées dans les suivis démographique et épidémiologique à Niakhar Merci à N.B. Mantilla-Beniers, B.T. Grenfell, P. Rohani (partie I) et B. Cazelles (Partie II) pour les précieuses et enrichissantes collaborations Merci à Aventis Pasteur, au CNRS et la Fondation des Treilles pour les financements de thèse. Merci à l’IRD et l’ACI « Microbiologie fondamentale »

53 Merci tous ceux qui m’ont entourée et soutenue pendant cette thèse à l’UR 024 et au GEMI, aux amis et à la famille

54 ECO-EPIDEMIOLOGIE DE DEUX MALADIES A PREVENTION VACCINALE.
Dynamique, persistance et diffusion de la coqueluche et de la rougeole - impact de la vaccination UR 024 Epidémiologie et Prévention IRD, Montpellier G.E.M.I, UMR 2726 IRD/CNRS, IRD, Montpellier

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56 ? ? Méthodes - Diffusion AUTO - CORRELATION CROSS - CORRELATION
10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Temps Nombre de cas Recherche de périodicité au sein d’une série temporelle ? 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Temps Nombre de cas CROSS - CORRELATION Recherche de décalage entre deux séries temporelles ? Échelle locale

57 a e d c r = b AUTO - CORRELATION Méthodes - Diffusion
Calcul du coefficient de corrélation r 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a a = 1 Décalage 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Corrélation r -1 Représentation graphique CYCLE = 4 unités de temps e d c r = Décalage 1 2 3 4 b Échelle locale

58 Décalage = 3 unités de temps
Méthodes - Diffusion CORRELATION CROISEE Calcul du coefficient de corrélation r r = Décalage 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 d r = max Décalage 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Corrélation r Représentation graphique Décalage = 3 unités de temps c e b a Échelle locale