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Atelier 02 de 16h00 à 18h00
Maladies transmissibles ou troubles de la vision:
évaluation, compréhension, correction et contrôle avec l’apport de la modélisation et du calcul.
Présidé par Philippe Gesnouin, Project Officer EIT Health and EIT Digital, Inria
et Richard Bosmans, Directeur des Partenariats et Financements Externes de la R&D, Essilor International
Analyse de l'épidémie de choléra à Haïti grâce aux forêts aléatoires de Fréchet
Par Robin Genuer, Maître de conférences en statistique, Université de Bordeaux
Résumé : Le choléra est une maladie infectieuse transmise par voie féco-orale de manière interhumaine ou par voie fomique, qui entraîne une déshydratation rapide. Comme la plupart des maladies diarrhéiques, il est lié à de mauvaises conditions d'eau, d'assainissement et d'hygiène, entraînant des situations épidémiques dans les régions les moins développées du monde.
De 2010 à 2019, Haïti a été frappé par l'une des plus grandes épidémies de choléra depuis le début du 20e siècle. Une stratégie nationale basée sur des interventions ciblées sur des cas d'eau, d'assainissement et d'hygiène visant à lutter rapidement contre les nouvelles épidémies a été lancée en 2013. Ce travail vise à étudier l'impact de ces interventions sur les épidémies de choléra. Les épidémies au niveau des communes ont été identifiées à partir du décompte officiel des cas de choléra communaux quotidiens et du décompte correspondant des interventions quotidiennes. Des covariables importantes telles que les conditions démographiques, géographiques, de vaccination ou d'hygiène ont été incluses. L'analyse statistique est basée sur les forêts aléatoires de Fréchet car elles permettent l'utilisation de courbes comme variables d'entrée et/ou de sortie.
La première phase de l'étude visait à estimer la performance de la méthode et l'importance des variables d'entrée en utilisant la courbe d'incidence comme sortie. Les résultats obtenus avec différents ensembles de paramètres sont cohérents et montrent que les variables liées aux interventions sont des prédicteurs importants. La confiance dans ces résultats est renforcée par le fait que les précipitations quotidiennes et les conditions d'hygiène, deux variables connues pour être d'importants facteurs explicatifs des épidémies de choléra, s'avèrent être de forts prédicteurs.
La deuxième phase de l'étude vise à évaluer le potentiel d'utilisation de cette méthode comme outil de prédiction pour estimer l'incidence de nouveaux cas après les quelques premiers jours ou pour dimensionner la réponse lorsque de nouveaux cas apparaissent, en utilisant un ensemble complet de covariables et des informations sur les épidémies passées dans la même localité
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Biographie : Robin Genuer est maître de conférences en statistique à l’université de Bordeaux et membre des centres de recherche Inserm U1219 et Inria Bordeaux Sud-ouest, depuis 2011. Il développe des méthodes statistiques basées sur les forêts aléatoires visant différents objectifs (prédiction, sélection de variables) dans des divers contextes (grande dimension, données longitudinales, big data). |
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