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Collection Progrès et Impact du Partenariat RBM :
Modélisation mathématique pour le contrôle et l’élimination du paludisme
Photo: Bonnie Gillespie/Johns Hopkins University
Modélisation mathématique pour le contrôle et l’élimination du paludisme, le cinquième rapport de la collection RBM Progrès et Impact, propose une vue d’ensemble de la modélisation mathématique, explique son histoire par rapport à l’épidémiologie et au paludisme, détaille ses implications et utilisations pour la planification au niveau mondial comme national de la lutte contre le paludisme. Ce rapport vise à encourager le dialogue dans la communauté antipaludique internationale (en particulier parmi les décideurs de santé publique), afin d’identifier de quelle manière la modélisation mathématique pourrait contribuer à fournir des informations pour les programmes et les politiques de lutte contre le paludisme.
Synthèse des messages clés
- La modélisation mathématique est appliquée depuis longtemps à la lutte contre le paludisme. Elle est particulièrement pertinente aujourd’hui, à la lumière des progrès réalisés par les Etats en vue d’une amélioration des taux de couverture et face à l’intensification des efforts mondiaux pour atteindre les Objectifs du Millénaire pour le Développement liés au paludisme.
- La modélisation se prête tout particulièrement à la prise de décisions dans le domaine de la lutte contre le paludisme, compte tenu des systèmes biologiques complexes de la maladie, des infrastructures et des coûts considérables qu’exigent la prévention et l’élimination ; et enfin de l’évolution rapide des plans mondiaux et des programmes nationaux d’éradication du paludisme.
- Les conclusions de la modélisation peuvent fournir des données précieuses pour faciliter la prise de décisions et l’identification des combinaisons d’interventions efficaces, pour définir des taux de couverture réalisables, concevoir des profils de produits cibles pour de nouvelles interventions, anticiper les implications de l’introduction de nouvelles interventions, mieux comprendre le potentiel de résurgence du paludisme et définir comment la surveillance du paludisme peut améliorer au mieux les progrès nationaux ou mondiaux.
- Bien que les modèles comportent des limites, leurs conclusions peuvent être utiles pour les décideurs régionaux et mondiaux de la lutte contre le paludisme, les planificateurs de programme aux niveaux national et local, les chercheurs universitaires, les personnes impliquées dans la recherche et le développement de produits et les donateurs.
Utilisation de la modélisation dans la prise de décisions
La modélisation mathématique utilise
des modèles informatisés pour décrire,
expliquer ou prévoir un comportement
ou des phénomènes dans le monde réel.
Cette méthode est particulièrement
utile pour étudier des questions ou tester
des idées dans des systèmes complexes.
Elle peut ainsi contribuer à la prise de
décisions dans le cadre de la lutte contre
le paludisme, qui implique de modifier
profondément un réseau complexe de
systèmes biologiques interconnectés. Le
potentiel d’évolution des parasites et des
vecteurs, l’augmentation et la baisse de
l’immunité humaine, les changements
comportementaux des populations
humaines et des vecteurs, de même
que les interactions au sein des souspopulations
nombreuses et hétérogènes
des organismes concernés, compliquent
l’élaboration de programmes et de
politiques optimaux pour soutenir ces efforts.
A mesure que les pays multiplient les interventions pour endiguer le paludisme et qu’ils atteignent leurs objectifs ambitieux en termes de taux de couverture, la question des prochaines mesures à prendre se pose de façon de plus en plus pressante. Le choix de la stratégie à adopter pour continuer à réduire le taux de transmission ou le stabiliser à un faible niveau, n’est pas évident. Il est difficile de savoir si le maintien des niveaux actuels de couverture des interventions continuerait à réduire la transmission de la maladie, à la stabiliser à un autre niveau ou laisserait progressivement place à une recrudescence de la propagation de l’infection. La modélisation mathématique peut s’appuyer sur les données disponibles, tester de multiples scénarios et combinaisons de stratégies d’intervention ou proposer des prédictions vérifiables de ce qui peut être attendu de ces stratégies.
L’encadré 1 propose un exemple pratique de la manière dont la modélisation mathématique peut être appliquée dans un contexte national.
ENCADRÉ 1
Un exemple du rôle que peut jouer la modélisation dans le contrôle du paludisme : la compréhension des implications potentielles de la combinaison de moustiquaires imprégnées d’insecticides (MII) et de pulvérisations intradomiciliaires à effet rémanent (PID).
Plusieurs pays africains ont atteint un taux élevé de couverture des moustiquaires imprégnées d’insecticide (MII) et envisagent (en termes de réduction de la charge de morbidité ou d’interruption de la transmission) d’ajouter la pulvérisation intradomiciliaire d’insecticides à effet rémanent (PID) comme moyen supplémentaire de lutte antivectorielle. Différents modèles mathématiques sont nécessaires pour obtenir des résultats permettant de comprendre raisonnablement ce problème. Le modèle global doit :
- décrire avec précision le cycle de transmission du paludisme, y compris les infections palustres chez les humains et les moustiques ;
- expliquer les effets de l’infection palustre chez les humains sur la maladie clinique, la morbidité et la mortalité ;
- inclure les effets du système de santé sur la transmission du paludisme et sur la maladie ;
- expliquer les effets des MII et de la PID sur le cycle de transmission du paludisme ;
- utiliser les chiffres disponibles dans les données d’entrée du modèle (comme le niveau de transmission pré-intervention, les espèces vectrices prédominantes, la structure d’âge de la population, le médicament de traitement de première ligne pour le paludisme) et les données de sortie (comme l’incidence de l’infection, la prévalence de l’âge dans la parasitémie, l’incidence en fonction de l’âge de la mortalité) pour estimer des valeurs de paramètres pour le modèle ;
- utiliser des données supplémentaires pour les résultats de modèle afin de garantir qu’il puisse reproduire des données auxquelles il n’a pas été adapté ;
- inclure un niveau de couverture défini de MII pour définir la charge de morbidité correspondante ;
- ajouter différents niveaux de couverture de PID pour voir les effets sur la réduction de la charge de morbidité et de la transmission de la maladie ;
- comparer différents insecticides pour déterminer celui qui est le plus approprié à la situation, en particulier quand la résistance aux insecticides est prise en compte ;
- utiliser les données de coûts pour évaluer la rentabilité de l’ajout de la PID.
L’ajout d’un modèle sur l’évolution de la résistance permettrait également de tester des stratégies de gestion de la résistance avec la combinaison de MII et de PID.
Pour obtenir des conclusions fiables et pertinentes, la modélisation mathématique doit impliquer dès le départ un partenariat et une bonne communication entre les experts techniques en modélisation mathématique, les experts en matière de paludisme et les chercheurs spécialisés en laboratoire et les décideurs en politique de santé. Les modèles fournissent les données les plus utiles quand ils sont formulés en tenant compte des réalités biologiques, économiques et pratiques importantes et lorsque leurs résultats sont interprétés attentivement, ce qui en fait un outil supplémentaire dans la lutte contre le paludisme.