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AlboRun, un outil opérationnel de cartographie prédictive des densités des moustiques Aedes albopictus et du risque de transmission de la dengue à la Réunion

Tran A., Demarchi M., Benkimoun S., Degenne P., Herbreteau V., Mangeas M., Roux E., Dehecq J.S.. 2019. Saint-Pierre : s.n., 1 p.. Rencontres Géomatique de La Réunion (RGR 2019), 2019-02-19/2019-02-19, Saint-Pierre (Réunion).

DOI: 10.18167/DVN1/XF2I3L

Le moustique Aedes albopictus est responsable de l'épidémie de dengue qui sévit actuellement à la Réunion, avec plus de 6600 cas confirmés en 2018. Dans ce contexte, AlboRun, un outil de cartographie prédictive des densités de moustiques Ae. albopictus, a été développé en étroite collaboration entre chercheurs et acteurs de santé publique chargés de la lutte antivectorielle (LAV). Le fonctionnement d'AlboRun repose sur un modèle de dynamique de population de moustique piloté par des données de pluie et de température quotidiennes. Les sorties du modèle sont des estimations du nombre de moustiques à différents stades de développement [oeufs, larves, adultes], validées avec des données entomologiques de terrain. Le modèle est implémenté à une échelle spatiale adaptée aux actions de surveillance et de contrôle de LAV, à l'aide du langage Ocelet, langage métier et environnement de modélisation et de simulation libre (www.oceletfr). lnitialement développé pour la prédiction des densités vectorielles, l'outil a été complété par un module de calcul du taux de reproduction de base de la dengue (RO), un Indice épidémiologique qui représente le potentiel de dissémination de la maladie, après l'introduction d'un cas dans une population entièrement susceptible. Enfin, une interface utilisateur très simple a été développée et l'outil a été transféré à l'Agence de Santé Océan Indien (ARSOI], AlboRun est aujourd'hui utilisé en routine par le service de LAV à partir des données de 31 stations météorologiques pour générer chaque semaine une carte de densités de moustiques [format ShapeFile), qui, intégrée au Système d'Information Géographique (SIG) de l'ARSOI, constitue un outil d'appui à la gestion. La confrontation des données épidémiologiques 2018 avec les sortes du modèle met en évidence une corrélation significative entre le nombre de cas de dengue confirmés et les densités de moustiques adultes prédites ainsi qu'avec les estimations du RO.

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