Bulletin de l'Organisation mondiale de la Santé

Une approche de réseau bayésien de l’étude des bases de données épidémiologiques historiques: la modélisation des poussées de méningite au Niger

A Beresniak, E Bertherat, W Perea, G Soga, R Souley, D Dupont & S Hugonnet

Objectif

Développer un outil permettant d’évaluer le risque d’apparition d’une poussée de méningite dans un district particulier du Niger après le signalement d’autres poussées dans d’autres districts spécifiés du pays.

Méthodes

Un réseau bayésien a été représenté par un graphique composé de 38 nœuds (un pour chaque district du Niger) reliés par des flèches. Dans le graphique, chaque nœud a directement influencé chacun des nœuds «enfants» aux extrémités des flèches résultant de ces nœuds, selon les probabilités conditionnelles. Les probabilités entre les districts «influençant» et «influencés» ont été estimées par l’analyse des bases de données qui contenaient les enregistrements hebdomadaires des poussées de méningite au Niger entre 1986 et 2005. Pour chaque semaine d’intérêt, on a attribué à chaque district un score booléen variable de 1 (si l’incidence de méningite dans le district atteignait un seuil épidémique au cours de cette semaine) ou de 0.

Résultats

L’approche de réseau bayésien a fourni des informations originales et importantes, permettant d’identifier les districts qui influencent le risque de méningite dans d’autres districts (et les districts qui sont influencés par un district particulier) et d’évaluer le niveau d’influence entre chaque couple de districts.

Conclusion

Les réseaux bayésiens offrent une approche prometteuse pour comprendre la dynamique des épidémies, évaluant le risque de poussées dans des zones particulières et permettant de cibler les interventions de lutte contre la maladie dans les zones à risque élevé.

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