Contribution à l’analyse et à la modélisation de la dynamique spatio-temporelle du taux d’incidence des arboviroses à Djibouti ; Contribution to the analysis and modeling of the spatio-temporal dynamics of the incidence rate of arboviruses in Djibouti
Titel:
Contribution à l’analyse et à la modélisation de la dynamique spatio-temporelle du taux d’incidence des arboviroses à Djibouti ; Contribution to the analysis and modeling of the spatio-temporal dynamics of the incidence rate of arboviruses in Djibouti
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Nous proposons, dans cette thèse, des méthodes de cartographie du risque dans le cadre d’une étude épidémiologique sur l’évolution des fièvres d’origines inconnues à Djibouti sur une période de 10 années. En effet, pour le ministère de la santé de Djibouti, les fièvres d’origines inconnues sont définies par une température corporelle mesurée supérieure ou égale à 38.3 degrés qui ne s’associe à aucune maladie identifiée, qu’elle soit transitoire, autolimitée ou d’une durée supérieure à une semaine. A Djibouti, elles sont le plus souvent décrites a posteriori comme étant corollaires des arboviroses et plus généralement des maladies vectorielles transmises par piqures d’arthropodes. Ainsi, dans l’étude épidémiologique, un outil adapté est la cartographie de risque qui permet de représenter les variations spatio-temporelles du risque d’apparition d’une pathologie. Concrètement, cela consiste en une visualisation des données par une carte à l’aide d’un indicateur sanitaire et dans notre cas, le SIR (Ratio d’Incidence Standardisé ou Standardized Incidence Ratio en anglais) est choisi. Tout au long de cette thèse, nous réalisons des estimations du SIR en le combinant, d’une part, avec des données sociodémographiques puis de l’autre, les modèles envisagés dans notre cas qui sont décrits comme suit :• Le modèle de Poisson : Afin de modéliser le risque et les facteurs de risque indépendamment de la position géographique puis faire un diagnostic sur la nécessité d’une étude spatiotemporelle,• Les modèles hiérarchiques bayésiens : Dans le but de produire des cartes lisses du SIR permettant de mettre en évidence d’éventuelles variations (gradients) lisses spatiaux, temporels et/ou spatio-temporels du SIR en tenant compte ou non des cofacteurs et ces cofacteurs pouvant être des facteurs météorologiques. Particulièrement, les modèles CAR (Conditional AutoRegressif) spatiaux, temporels et/ou spatio-temporels : Pour intégrer un lissage du système de voisinage à travers la modélisation de l’évolution du SIR selon les ...