TÉLÉ-ÉPIDÉMIOLOGIE Surveiller les épidémies selon les caractéristiques des territoires
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DSP/Terre-Environnement-Climat
TÉLÉ-ÉPIDÉMIOLOGIE
Surveiller les épidémies selon les caractéristiques des
territoires
Cécile Vignolles
Conférence ID4D
AFD/CNES/IRD/FEEM
11 avril 2013
Paris
Contexte
les épidémies liées au climat et à l’environnement
Augmentation des risques d’épidémies, de pandémies et de la ré-émergence de
maladies infectieuses
• Population mondiale : ~7 milliards et en augmentation constante
• Dont 50% soumise aux maladies liées aux changements du climat et de l’environnement
• Mortalité humaine annuelle ~ 4 à 5 millions
• Mortalité animale annuelle ~ 12 à 15 millions
• Paludisme, principale maladie infectieuse transmise par des moustiques: ~50% de la population
mondiale exposée, ~250 millions des cas par an, ~1 million morts/an (WHO 2010)
Dans un contexte de changement climatique
• Évolution de l’environnement à l’échelle globale et locale
• Fluctuation et changement du climat
• Événements et extrêmes météorologiques plus fréquents, plus répandus et/ou plus intenses
pendant le 21ème siècle (3ième rapport du GIEC)
Besoins urgents d’améliorer notre connaissance sur les relations
Environnement / Climat / Santé
La télésanté
1 - Désenclavement sanitaire
Intervenir sur sites isolés et mobiles
2 - Environnement / Climat / Santé
Surveiller, prévoir et prévenir les épidémies
3 - Gestion des crises
Mieux gérer les crises humanitaires majeures
4 – Education et Formation
Apprendre à mieux se soigner grâce à l’Espace
La télé-épidémiologie
La télé-épidémiologie consiste à analyser les relations "climat-environnement-
santé" pour mettre en évidence les liens entre l’émergence et la propagation des
maladies infectieuses (liées aux vecteurs, à l’eau et à l’air) et les changements
climatiques et environnementaux en s’appuyant sur la technologie spatiale
L’objectif final est de fournir aux acteurs de la santé publique des outils/services
adaptés permettant de surveiller et prévoir les épidémies bâtir/adapter les
stratégies d’adaptation face au risque prédit
Le CNES avec ses partenaires, a ainsi développé une approche conceptuelle des
relations climat-environnement-santé et des produits spatiaux réellement adaptés
aux besoins des acteurs de la santé
L’approche conceptuelle de télé-épidémiologie
Approche multidisciplinaire en lien avec plusieurs disciplines
basée sur l’étude des mécanismes favorisant l’apparition et la propagation
de maladies infectieuses
Environnement
Climat Entomologie
Vétérinaire
SHS
Microbiologie
1- COMPRENDRE les MÉCANISMES favorisant l’ÉMERGENCE et la PROPAGATION de la maladie
• Observation: Constituer et assembler des jeux de données de terrain multidisciplinaires
• Diagnostic: Identifier les facteurs physiques, biologiques et socio-économiques clés associés à la maladie
2- DÉVELOPPER des PRODUITS réellement ADAPTÉS intégrant le spatial
• Observation in-situ de l’environnement, et le lien avec les facteurs déclenchant des épidémies
• Utilisation des capteurs spatiaux dont les performances spatio-temporelles sont adaptées
3- ÉLABORATION des MODÈLES PRÉDICTIFS des impacts de l’environnement et du climat sur la santé
• Etablir des cartes de risque innovantes intégrant des données spatiales
• Développer des systèmes d’information sur la santé, notamment des systèmes d’alerte précoce
Exemple d’application
de l’approche conceptuelle en télé-épidémiologie
La fièvre de la vallée du Rift au Sénégal
©Cirrus Digital Imaging 2003
©FVR-Senegal, Emercase, 2002
La Fièvre de la vallée du Rift (FVR)
Collaboration franco-sénégalaise entre le Centre de Suivi Ecologique de
Dakar, l’Institut Pasteur de Dakar, la Direction des Services Vétérinaires
du Sénégal, Météo-France, l’Association Reflets et le CNES. Projet
Contexte financé par le MEDDE dans le cadre de son programme GICC
• Maladie virale présente principalement en Afrique
• Cause d’importants problèmes socio-économiques dans les zones
d’élevage africaines
• Condition nécessaire pour l’émergence de la FVR présence des
moustiques Aedes vexans et Culex poicilipes, les principaux
vecteurs du virus de la FVR dans la région sahélienne du Sénégal
• Abondance de ces vecteurs directement liée à la dynamique de
mares temporaires associée à la variabilité spatio-temporelle des
évènements de pluies
Méthodes
• Détection des mares temporaires grâce à l’analyse d’images
satellite à haute résolution spatiale (SPOT 5, 10m)
• Couplage de mesures in situ et de produits spatiaux adaptés
modélisation des Zones Potentiellement Occupées par les
Moustiques (ZPOM) en combinant les mécanismes reliant
variabilité pluviométrique, dynamique des mares, distance de vol
et agressivité des moustiques.
• Évaluation du risque environnemental (risque d’être exposé à la
piqûre de moustiques) en croisant ZPOM dynamique (aléa) et
localisation des parcs à bestiaux (vulnérabilité)
Résultats
Élaboration de nouvel outil d’aide à la prise de décision basé sur la
technologie spatiale afin de permettre aux autorités de santé une
D’après Tourre et al, 2009
meilleure gestion de la santé animale
Exemple d’application
de l’approche conceptuelle en télé-épidémiologie
Le paludisme en zone urbaine :
le cas de Dakar au Sénégal
Source: Institut Pasteur
Source: Institut Pasteur
Ministère de la D
éfense
Le paludisme en zone urbaine
Données Environnementales
Données entomologiques
issues des données satellite
Projet lancé en 2007 en collaboration avec l’Institut de recherche de terrain
d’observation de la Terre
biomédicale des Armées (IRBA), le laboratoire d’Aérologie de Carte d’occupation du sol
l’Observatoire de Midi-Pyrénées, l’IRD et le CNES
16.8 7.3
1.6
2 NDVI
1.3
Contexte 4.4
1.4
• Transmission en zone urbaine plus faible qu’en zone rurale Associations
mais population potentiellement affectée plus élevée statistiques
Paludisme urbain = problème de santé majeur émergent
• Spécificité du paludisme en zone urbaine liée au degré et au
type d’urbanisation, à la densité de la population, aux mesures
de contrôle des vecteurs existantes et à l’accès aux soins
Modèle prédictif
• Très forte hétérogénéité du risque en zone urbaine du risque entomologique
Méthodes
Basé sur des associations statistiques, modélisation du risque Carte dynamique des densité
densités d’
d’adultes
entomologique (risque d’être exposé à la piqûre de (quotidienne – 10m)
moustiques) à Dakar, en s’appuyant sur des données de
terrain appropriées, sur des données météorologiques et sur
des données dérivées d’images satellites d’Observation de la
Terre (Spot 5 à 2.5m)
Résultats
L’information obtenue par télédétection, associée à un grand
nombre de mesures in situ a permis d’ajuster des modèles
prédictifs afin d’élaborer des cartes de risque entomologique
en zone urbaine
Exemple d’application
de l’approche conceptuelle en télé-épidémiologie
La dengue à La Martinique
©GeoEye 2011, Image GeoEye-1 13 mars 2011
©CNES, 2006, Distribution Astrium Services/Spot Image
©Jean-Louis Romette
Crédit: James Gathany
Source: P. DambachLa dengue en Martinique Février 2010 Projet lancé en 2011 en collaboration avec le laboratoire d’Aérologie de l’Observatoire de Midi-Pyrénées, Météo-France, et le CNES. Projet financé par Sanofi Pasteur Contexte • Dengue maladie virale urbaine et périurbaine due à des moustiques du genre Aedes (A. aegypti et A. albopictus) • Gîtes larvaires petits et souvent d’origine anthropique 500m • Pas de traitement spécifique lutte antivectorielle, protection individuelle contre les vecteurs et information à la population • Dengue endémique en Martinique avec des flambées Février 2011 épidémiques= problème de santé publique majeur Méthodes Basé sur des associations statistiques, modélisation du risque entomologique (détection des maisons avec/sans gîtes larvaires) à Tartane (Martinique), en s’appuyant sur des données entomologiques, sur des données météorologiques et sur des données dérivées d’images satellites d’Observation de la Terre (image THR Geoeye à 0,5m) Résultats L’information obtenue par télédétection, associée aux mesures entomologiques in situ a permis d’ajuster des modèles 500m prédictifs afin d’élaborer des cartes de risque entomologique
Conclusion
Développement d’une approche méthodologique intégrée permettant d’obtenir des cartes de risque
environnemental
Approche conceptuelle brevetée
Elaboration de systèmes d’alerte précoce opérationnel répondant aux besoins des acteurs de la santé
Cette approche conceptuelle est actuellement appliquée à plusieurs maladies infectieuses dans
différentes régions du monde présentant des conditions climato-environnementales différentes
Contacts & informations
Telesanté
Telesanté CNES : www.cnes.fr/telesante & http://RedGems.org
• Lacaux J-P, Tourre Y. M., Vignolles C., Ndione J-A, and M. Lafaye, (2007): Classification of Ponds from High-Spatial Resolution Remote Sensing: Application to Rift
Valley Fever Epidemics in Senegal, Remote Sensing of Environment, Elsevier Publishers 106 66–74
• Tourre Y.M., Lacaux J-P, Vignolles C., Ndione J-A, and M. Lafaye, (2008): Mapping of zones potentially occupied by Aedes vexans and Culex poicilipes mosquitoes,
the main vectors of Rift Valley Fever in Senegal. Geospatial Health, 3(1), 69-79
• Vignolles C., J-P. Lacaux, Y. M. Tourre, G. Bigeard, J-A. Ndione, and M. Lafaye, (2009): Rift Valley Fever (RVF) in a Zone Potentially Occupied by Aedes vexans in
Senegal: Dynamics, Mapping and Risks, Geospatial Health 3(2), 211-220
• Tourre, Y.M., J-P. Lacaux, C. Vignolles, and M. Lafaye, (2009): Climate impacts on environmental risks evaluated from space: The case of the Rift Valley Fever and
its conceptual approach, Global Health Action, DOI: 10.3402/gha.v2i0.2053
• Dambach, P., A. Sie, J-P. Lacaux, C. Vignolles, V. Machault, and R.Sauerborn, (2009): Using high spatial resolution remote sensing for risk mapping of malaria
occurrence in the Nouna district, Burkina Faso, Global Health Action, DOI:10.3402/gha.v2i0.2094
• Machault, V., C. Vignolles, F. Pagès, L. Gadiaga, C. Sokhna, J-F. Trape, J-P. Lacaux and C. Rogier, (2010): Remotely sensed environmental data for the study of the
spatial heterogeneity and the temporal evolution of malaria transmission risk in Dakar, Senegal, Malaria Journal, 9, 252
• Vignolles, C., Y. M. Tourre, O. Mora, L. Imanache and M. Lafaye, (2010): TerraSAR-X high-resolution radar remote sensing: an operational warning system for Rift
Valley fever risk, Geospatial Health, 5(1), 23-31
• Machault, V., F. Borchi, P. Vounatsou, F. Pagès, C. Vignolles, J-P. Lacaux and C. Rogier, (2011): The use of remotely sensed environmental data in the study of
malaria, Geospatial Health, 5(2), 151-168
• Dambach, P., V. Machault, J-P. Lacaux, C. Vignolles, A. Sié and R. Sauerborn, (2012): Utilization of combined remote sensing techniques to detect environmental
variables influencing malaria vector densities in rural West Africa. International Journal of Health Geographics, 11(8)
• Machault, V., C. Vignolles, F. Pagès, L. Gadiaga, Y.M. Tourre, A. Gaye, C. Sokhna, J-F. Trape, J-P. Lacaux, and C. Rogier, (2012): Risk mapping of Anopheles gambiae
s.l. densities using remotely-sensed environmental and meteorological data in an urban area: Dakar, Senegal, PLoS ONE, vol.7, Issue 11Le Système d’Information RedGems
Geography
http://RedGems.org
ReEmergent Diseases & Global Environment Monitoring from Space
Un Système d’information innovant et multidisciplinaire
Objectif : Mettre en évidence les relations entre le climat, l’environnement et la santé,
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