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Marc SOURIS Master Géographie de la Santé Paris X. Nanterre Laboratoire de Cartographie Appliquée IRD - Bondy Module SIG-Sant é 15. Modélisation.

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1 Marc SOURIS Master Géographie de la Santé Paris X. Nanterre Laboratoire de Cartographie Appliquée IRD - Bondy Module SIG-Sant é 15. Modélisation

2 Sommaire La modélisation en épidémiologie La modélisation en épidémiologie

3 La modélisation en épidémiologie Généralités Généralités

4 La modélisation des phénomènes de santé met en jeu de nombreuses données localisées, souvent schématisées à des échelles différentes. Si la plupart des paramètres biologiques dun modèle concernent les individus et les pathogènes, les données environnementales et contextuelles proviennent dautres objets, localisés de façon indépendante, à des échelles très diverses. Lespace intervient non pas comme facteur explicatif direct, mais en permettant de modéliser des variations de valeurs en fonction de caractères géométriques ou topologiques entre les agents : proximité, voisinage et contiguïté, continuité, distances, concentration, dans le temps comme dans lespace. La modélisation des phénomènes de santé Modélisation et échelles

5 Deux grands techniques de modélisation : La macro-modélisation, plutôt déterministe, à partir déquations analytiques (souvent différentielles), et traitant de populations La macro-modélisation, plutôt déterministe, à partir déquations analytiques (souvent différentielles), et traitant de populations La micro-modélisation, avec résolution numérique par pas de temps fini, utilisant des lois de comportement, traitant dobjets qui sont à léchelle des prises de décision (individus, ménages, vecteurs…) et non des populations, et utilisant une démarche stochastique sur ces individus pour résoudre le hasard des comportements. La micro-modélisation, avec résolution numérique par pas de temps fini, utilisant des lois de comportement, traitant dobjets qui sont à léchelle des prises de décision (individus, ménages, vecteurs…) et non des populations, et utilisant une démarche stochastique sur ces individus pour résoudre le hasard des comportements. La modélisation des phénomènes de santé Modélisation : techniques

6 La prise en compte de la localisation est difficile dans les modèles basés sur des lois de comportement de populations. On sexpose à lerreur écologique. Pour intégrer des variables environnementales, il faut faire coïncider espace et population, ou faire des hypothèses dhomogénéité souvent peu réalistes. Elle est par contre plus facile dans les modèles IBM (Individual Based Model) car, à chaque pas de temps, les agents peuvent connaître leur environnement (horizontal et vertical). Les modèles IBM permettent également de détecter les évènements rares ou chaotiques. La modélisation des phénomènes de santé Modélisation et localisation

7 Mettre en œuvre un modèle IBM dans un SIG permet de bénéficier dopérations de transfert déchelle à chaque pas de la simulation. Cela impose néanmoins de grosses ressources de calcul, de manière à pouvoir résoudre à chaque pas de temps lensemble des transferts nécessaires (en général par appartenance) et des autres relations spatiales entre objets. Dans tous les cas, il convient dénoncer clairement les hypothèses formulées dans des lois de comportement ou de décision, et de sassurer que la résolution des transferts déchelle est compatible avec ces hypothèses (en terme de précision notamment). La modélisation des phénomènes de santé Modélisation et transfert déchelle

8 La modélisation de la dengue fait intervenir un système complexe homme- vecteur-pathogène-environnement. Principaux paramètres : Homme : état immunitaire, conditions de vie, âge, activité, etc. Aedes : tous les paramètres biologiques et environnementaux permettant de modéliser la densité de moustiques Environnement : météo et climat, altitude, usage du sol, etc. Exemple : la modélisation de la dengue Lexemple de la dengue

9 La modélisation de la densité de moustique utilise le comportement individuel du moustique (automate à états finis) Exemple : la modélisation de la dengue Lexemple de la dengue

10 La densité de moustique et la probabilité de piqûre sont calculées à chaque pas de temps par agrégation spatiale. Linfluence de lenvironnement intervient au niveau du comportement individuel du moustique. Aedes Aegyptii femelle Exemple : la modélisation de la dengue Lexemple de la dengue

11 Fin Fin M. Souris, 2011 M. Souris, 2011


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