• Media type: E-Article
  • Title: Pour un diagnostic territorial d'un risque sanitaire à échelle fine : essai de modélisation des variables environnementales du paludisme (Sud du Bénin)
  • Contributor: Pierrat, Charlotte [Author]
  • Published in: Espaces tropicaux ; Vol. 20, n° 11, pp. 69-82
  • Language: French
  • ISSN: 1147-3991
  • Keywords: Malaria ; Benin ; health risk ; territorial diagnosis ; modeling ; GIS ; vectors. ; remote sensing ; expository index ; environmental variables ; SIG ; variables environnementales ; indice d’expositions ; télédétection ; vecteurs. ; Bénin ; risque sanitaire ; diagnostic territorial ; modélisation ; Paludisme ; article
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  • Description: Une des spécificités des pays d’Afrique sub-saharienne tels que le Bénin est leur climat subtropical où co-existent dans l’atmosphère la chaleur et l’humidité, caractéristiques climatiques favorables, entre autres, à l’existence d’un paludisme endémique. Pourtant, il existe une grande différence d’exposition des populations à ce risque sanitaire à très fine échelle ; d’où l’enjeu de caractériser et de spatialiser le risque de transmission du paludisme par l’évaluation des milieux potentiellement favorables à l’existence des anophèles vecteurs et du degré d’exposition des populations à ces vecteurs, deux facteurs très variables à l’échelle locale. U s’agit donc de comprendre la variabilité de ce risque, à la fois temporelle (comment les caractéristiques des saisons sèche et humide influencent les vecteurs) et spatiale (rôle des conditions sociales, de l’occupation du sol). Pour cela l’établissement du diagnostic territorial doit comprendre à la fois un suivi des variables environnementales à plusieurs échelles (continentale, régionale et locale), et une analyse de géographie humaine portant sur les pratiques en terme d’utilisation de moustiquaires ou d’insecticides, les lieux de stockage du bétail, l'état et la structure du bâti.... La modélisation de ces variables à l’aide de relevés de terrain et d’un travail de télédétection, et l’élaboration d’un SIG permettent ainsi d’appréhender le risque palustre de façon systémique et de construire un indice d’exposition des individus. Cette méthode non basée sur le seul aléa climatique, mais prenant aussi en compte la vulnérabilité des populations, pourrait s’avérer intéressante pour le futur de la lutte anti-paludique par la prise de conscience de l’importance des modes de vie dans le risque palustre.

    One of the specificity of African sub-saharan countries like Benin lies on their subtropical climate, hot and wet. Those climate characteristics allow the existence of an endemic malaria transmission. However, at a micro-scale, there are wide differences between people to be exposed at tins health risk. Therefore, it is necessary to characterise and spatialise the transmission risk, by assessing in which areas vectors can survive, and which populations are exposed to these vectors ; these factors being very variable on a fine scale. The aim is then to understand both temporal (how the characteristics of rainy and dry season influence the vectors) and spatial (role of social conditions and soil occupation) variability of the risk. Hence, territorial diagnostic may include the survey of multiscale environmental indicators (continental, regional, local,), and a human geography analysis concerning bed nets or insecticides utilisation practices, structure of habitat, existence of agricultural fields near the houses of the study. . . Modeling these environmental variables with the help of fieldwork and remote sensing, and elaborating a GIS (Geographic Information System) allows to evaluate malaria risk with a systemic approach and to assess an expository index of the malaria risk for given people. This method not based only on the climatic hasard, but taking into account vulnerability of population, could be really interestingfor anti-malaria fight in the future, by the realisation of the importance of lifestyles in malaria risk.
  • Access State: Open Access
  • Rights information: Attribution - Non Commercial - No Derivs (CC BY-NC-ND)