Analyse de la propagation de la grippe aviaire à partir des informations extraites de dépêches de presse et de données environnementales

Arinik Nejat, Interdonato Roberto, Roche Mathieu, Teisseire Maguelonne. 2022. Analyse de la propagation de la grippe aviaire à partir des informations extraites de dépêches de presse et de données environnementales. . CNRS. Paris : CNRS, Résumé, 2 p. French Regional Conference on Complex Systems (FRCCS 2022), Paris, France, 20 Juin 2022/22 Juin 2022.

Résumé : La grippe aviaire est une maladie animale hautement contagieuse, qui infecte de nombreuses espèces d'oiseaux sauvages et domestiques. La transmission entre les oiseaux peut être directe en raison d'un contact étroit entre eux, ou indirecte par l'exposition aux matières contaminées (eau, nourriture). En particulier, les oiseaux sauvages migrateurs jouent un rôle clé dans cette transmission et font que les virus se propagent sur de longues distances. Bien que la grippe aviaire soit une maladie bien étudiée dans la littérature et qu'il existe plusieurs systèmes de veille épidémiologique pour suivre l'évolution de la maladie, dans la pratique, nous connaissons difficilement les véritables voies de transmission des virus de grippe aviaire, c'est-à-dire les informations de provenance lorsqu'un nouveau cas est confirmé dans un emplacement donné. En conséquence, l'absence de ces informations de provenance rend la détection précoce des épidémies de grippe aviaire très difficile. Dans ce travail, nous nous intéressons au problème de la propagation de la grippe aviaire en l'absence de véritables voies de transmission de la maladie. Contrairement à l'analyse des réseaux de contact qui sont au niveau individuel dans les fermes, notre analyse se fait au niveau de la métapopulation, donc à une échelle plus large [4]. Nous reconstruisons les voies de transmission en nous fondant sur la manière dont les épidémies de grippe aviaire évoluent à partir des informations extraites des dépêches collectées par les plateformes de surveillance, accompagnées de données environnementales liées aux emplacements des foyers, par le biais d'un réseau dynamique attribué. Ensuite, nous étudions la dynamique sous-jacente du réseau pour dévoiler les motifs de transmission de la grippe aviaire (e.g. accélérateurs et inhibiteurs). Dans notre construction de réseau, les noeuds correspondent aux entités spatiales d'une hiérarchie spécifique (e.g. villes, régions), et les liens entre eux représentent les voies de transmission possible de la maladie (voir la figure 1). Notre hypothèse est que la probabilité de transmission de la maladie entre les emplacements est principalement liée à deux aspects : 1) le délai entre les épidémies, et 2) la distance entre les emplacements des épidémies. Nous analysons le réseau dynamique extrait avec deux groupes de mesures spatiotemporelles. Le premier groupe caractérise un seul noeud par des mesures macroscopiques (e.g. le Pagerank dynamique adapté), qui permettent d'identifier les emplacements clés dans la transmission des maladies, tandis que le second groupe résume la structure entière du réseau (e.g. indices spatio-temporels basés sur l'analyse des hotspots [2]). Nous montrons l'intérêt de notre approche en l'appliquant aux jeux de données d'épidémies de la grippe aviaire collectées par PADI-Web [3] et ProMED [1], deux plateformes de surveillance bien connues en intelligence épidémique, pour la période 2019-2021. Nos résultats préliminaires confirment l'existence des emplacements particulièrement importants dans la transmission de la grippe aviaire, dans nos jeux de données.

Mots-clés libres : Epidemic intelligence, Spatio-temporal Network Analysis, Transmission Dynamics

Agences de financement européennes : European Commission

Programme de financement européen : H2020

Projets sur financement : (EU) MOnitoring Outbreak events for Disease surveillance in a data science context

Auteurs et affiliations

• Arinik Nejat, INRAE (FRA)
• Interdonato Roberto, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0002-0536-6277
• Roche Mathieu, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-3272-8568
• Teisseire Maguelonne, INRAE (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/603278/)

Métriques

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