Academic literature on the topic 'Épidémiologie – Modèles mathématiques'

La modélisation mathématique en épidémiologie comprend un ensemble d’outils capable de fournir des informations mesurables basées sur des données historiques ou en temps réel. Différents modèles sont utilisables et peuvent être grossièrement répartis en deux catégories : les modèles statistiques et les modèles mécanistes. La modélisation est un outil majeur pour aider les décideurs politiques dans le domaine de la santé publique. Dans le cas de l’influenza aviaire hautement pathogène, elle permet notamment de prédire les dynamiques d’évolution des épizooties et l’impact des différentes mesures, comme la réduction de la densité des élevages ou la mise en place de la vaccination des oiseaux.

L’anaplasmose, qui continue à être une énigme dans la région des Caraïbes, est responsable de pertes économiques élevées dans la production animale. L’épidémiologie de cette maladie est complexe et la voie efficace et rationnelle à suivre pour son contrôle demeure encore incertaine. On a donc pensé que l’élaboration d’un modèle épidémiologique utilisant des modèles de simulation sur ordinateur serait utile pour une meilleure compréhension de cette maladie. Un modèle de simulation sur ordinateur qui donne les tendances réalistes de la dynamique de la maladie a donc été développé. De plus, ce cadre fournit aux décideurs un outil d’évaluation de différentes alternatives de lutte, pour un planning rationnel et pour l’allocation de fonds. L’élaboration du modèle a été basé sur la mise en œuvre d’une base de connaissances épidémiologiques pour l’anaplasmose ; d’un modèle conceptuel pour les sous-populations de bovins et de tiques ; d’un modèle d’analyse de systèmes pour les sous-populations de bovins et de tiques ; d’un modèle mathématique ; d’un modèle de simulation informatique ; sur l’évaluation du modèle de simulation et l’utilisation de ce dernier pour l’évaluation des alternatives de lutte contre Anaplasma. La base de connaissances a été développée en utilisant la “Epidemiologic Problem Oriented Approach” (EPOA) pour la collecte et la compilation de l’information dans une base condensée de connaissances épidémiologiques sur l’anaplasmose. L’information sur l’anaplasmose a été extraite de manuels sélectionnés de médecine vétérinaire, de revues contemporaines, de documents divers, et de questionnaires remplis par des vétérinaires antillais. L’information épidémiologique a été présentée en diagrammes afin de conceptualiser l’épidémiologie détaillée de la maladie. En même temps, elle montre les parties fondamentales du système anaplasmose pour mieux décrire et analyser la maladie. Des diagrammes d’analyse de systèmes ont également été utilisés pour établir une corrélation entre le niveau pathologique et un niveau particulier qui était décrit et défini par des équations différentielles classiques. Toutes les équations étaient approchées en utilisant la méthode d’intégration de Euler. Ainsi, la dynamique de la maladie a été révélée. Ces diagrammes ont fourni le cadre sur lequel le modèle a été construit. L’évaluation du modèle a montré qu’il est stable. Des tendances biologiquement solides et raisonnables ont été affichées. Ce cadre a ensuite été utilisé pour évaluer les présentations diverses de la maladie et les alternatives différentes pour la lutte. Les manifestations de la maladie observées comprenaient la présentation de populations de bovins et de tiques avec et sans maladie, la dynamique de la maladie quant elle fut introduite par des bovins et des tiques infectés. Les alternatives de lutte testées sont : les effets de niveaux différents de lutte acaricide sur la population de tiques et l’évolution de la maladie ; l’influence de la génétique sur l’incidence de la maladie ; les effets de niveaux différents d’application d’antibiotiques sur la dynamique de la maladie, quant elle fut introduite par des bovins et des tiques infectieux. Le modèle de simulation informatique doit être testé et validé systématiquement pour être sensible aux conditions du terrain.

Le cycle de transmission de la filaire de brancroft est aborde de plusieurs points de vue qui permettent la construction de modeles mathematiques simples; les objectifs sont, d'une part, de synthetiser les connaissances sur l'epidemiologie de l'infection, d'autre part, d'en tirer des consequences applicables pour le controle de la transmission. La confrontation des modeles avec les donnees constitue une etape essentielle du travail. Plusieurs modeles ont ete construits, considerant le cycle de trois points de vue: - un modele deterministe de la transmission, qui met l'accent sur la dynamique de population du vecteur et les facteurs d'environnement qui la determinent. Ce travail corrobore l'hypothese qu'un vecteur de la filariose transmet rarement plus d'une infection; il montre que le controle vectoriel seul agit avec retard sur l'intensite d'infection de la population humaine; - un modele probabiliste de la distribution des parasites dans la population humaine. L'importante variabilite des mesures est insuffisante a expliquer le caractere surdisperse de cette distribution; les variations des manifestations de l'infection au cours du temps jouent egalement un role important; la prise en compte de ces facteurs permet une approche de l'agregativite reelle des parasites adultes. Les recherches pour de nouvelles techniques de diagnostic sont discutees a la lumiere des resultats; - des modeles de la prevalence par classe d'age, qui permettent d'evaluer la duree des differentes phases d'une infection et leur variabilite. L'existence d'une immunite acquise chez l'homme est mise en doute, ce qui n'est pas sans consequence sur les possibilites d'elaboration d'un vaccin. Les differences observees entre les sexes sont reexaminees de facon dynamique et quelques hypotheses explicatives sont proposees

L'étude de l'évolution et de la valeur pronostique des marqueurs longitudinaux est très fréquente en médecine. Ce travail s'est centré sur la modélisation de données longitudinales en présence de données manquantes ou censure informative à droite. Notre objectif premier a été d'évaluer si un marqueur mesuré de façon répétée au cours du temps pouvait être utilisé comme critère de substitution lors de l'évaluation de l'efficacité d'un nouveau traitement dans le cadre d'un essai thérapeutique. Le premier développement a été de comparer deux stratégies de modélisation pour ces données longitudinales et de survie : un modèle multi-état décrivant les trajectoires des malades entre différents compartiments définis par la valeur du marqueur et la censure informative, et un modèle conjoint du processus longitudinal et du délai de censure informative. Puis, nous avons modélisé l'évolution d'un marqueur en présence de censure informative. Nous proposons une modélisation conjointe des données longitudinales et des données de survie multivariée, lorsque le sous-modèle de survie est un modèle paramétrique pour les fonctions de risque de sous-répartition des événements en compétition. Nous nous sommes alors placés dans un contexte d'inférence bayesienne. Chaque développement a fait l'objet d'une application en épidémiologie clinique, que ce soit dans l'étude de la lymphocytose comme critère de substitution de l'efficacité d'un traitement dans la leucémie, ou dans l'évaluation du bénéfice du remplissage vasculaire chez des malades de réanimation sur un score de gravité mesuré pendant leur séjour

Cette thèse porte sur l'analyse mathématique et l'inférence statistique de modèles stochastiques dédiés à l'étude de la propagation d'un pathogène dans une population. Les processus markoviens de saut densité-dépendant (PMSDDs) constituent un formalisme naturel afin de prendre en compte la stochasticité démographique dans les modèles épidémiologiques. Dans un premier temps, nous développons une méthode rapide et automatisée, basée sur l'approximation grande population des PMSDDs, permettant d'explorer les propriétés stochastiques de ces modèles sans avoir recours à des simulations intensives. Nous nous intéressons ensuite au phénomène de vagues multiples, qui est caractéristique des pandémies de grippe. A l'aide de PMSDDs, nous formalisons différentes hypothèses biologiques permettant de rendre compte de ce phénomène. Puis, en utilisant un algorithme de filtrage particulaire itératif, nous comparons ces modèles sur la base de leur adéquation aux données. Cette analyse met en évidence le rôle de la variabilité de la réponse immunitaire chez l'homme, un mécanisme jusqu'alors largement sous-estimé dans les modèles épidémiologiques. Enfin, nous nous intéressons aux remplacements antigéniques qui sont caractéristiques de la dynamique éco-évolutive de la grippe. Nous proposons un PMSDD permettant d'unifier les deux hypothèses couramment avancées pour expliquer ces remplacements. L'analyse de ce modèle suggère que ces deux paradigmes reposent sur des mécanismes discutables d'un point de vue immunologique et suggère de nouveaux mécanismes à explorer. Nos travaux proposent de nouveaux outils ainsi que des pistes de réflexion pour l'approche stochastique en épidémiologie.

La modélisation mathématique est largement utilisée pour effectuer des recherches sur la modélisation des maladies infectieuses. Combler le fossé entre les modèles conceptuels et leurs simulations est l'un des problèmes de la modélisation. Les langages métiers sont souvent utilisés pour addresser ces problèmes en séparant deux aspects de la modélisation : la spécification (modèles conceptuels) et la simulation (modèles informatiques). Dans cette perspective, nous développons un langage métier, appelé KENDRICK, dédié à la modélisation épidémiologique, couplé avec une plate-forme de simulation. Un autre problème de la modélisation en épidémiologie est le mélange des aspects de domaine qui doivent être séparés. Afin de faciliter l'écriture et l'évolution des modèles, il est crucial de pouvoir définir une préoccupation avec aussi peu de dépendances avec d'autres que possible et de pouvoir les combiner aussi librement que possible. Nous abordons ces défis en proposant un méta-modèle mathématique commun qui peut représenter les modèles ainsi que les préoccupations. Nous définissons ensuite les opérateurs qui permettent de combiner des préoccupations ainsi que de les appliquer dans un modèle. Le langage KENDRICK simplifie donc la programmation des simulations épidémiologiques en décomposant un modèle monolithique hautement-couplé en préoccupations modulaires. Cela rend alors plus facile la construction des modèles complexes de l'épidémiologie où plusieurs préoccupations sont considérées en même temps
Mathematical and computational models have become widely used and demanded tools for examining mechanisms of transmission, exploring characteristics of epidemics, predicting future courses of an outbreak and evaluating strategies to find a best control-program. One of the problems of modelling is bridging the gap between conceptual models (i.e compartmental models of epidemiology) and their computer simulation (through deterministic, stochastic or agent-based implementation). Domain Specific Languages (DSLs) are often used to address such difficulties by separating two concerns of modelling, specification (conceptual model) and implementation (computational model). In this perspective, we develop a DSL called KENDRICK targeted to the epidemiological modelling and coupled with a simulation platform that allows the study of such models. The other important issue needs to be addressed in the context of epidemiological modelling is the heterogeneities introduced by separate concerns. In order to facilitate the specification of models and their evolution, it is crucial to be able to define concerns with as few dependencies with each other as possible and to combine them as freely as possible. We address such challenges by proposing a common mathematical meta-model that supports both concerns and models and enabling their compositions by some operators. We then implement our proposal language KENDRICK based on this meta-model. The language simplifies the construction of complex epidemiological models by decomposing them into modular concerns, by which common concerns can be reused across models and can be easily changed

La modélisation mathématique est largement utilisée pour effectuer des recherches sur la modélisation des maladies infectieuses. Combler le fossé entre les modèles conceptuels et leurs simulations est l'un des problèmes de la modélisation. Les langages métiers sont souvent utilisés pour addresser ces problèmes en séparant deux aspects de la modélisation : la spécification (modèles conceptuels) et la simulation (modèles informatiques). Dans cette perspective, nous développons un langage métier, appelé KENDRICK, dédié à la modélisation épidémiologique, couplé avec une plate-forme de simulation. Un autre problème de la modélisation en épidémiologie est le mélange des aspects de domaine qui doivent être séparés. Afin de faciliter l'écriture et l'évolution des modèles, il est crucial de pouvoir définir une préoccupation avec aussi peu de dépendances avec d'autres que possible et de pouvoir les combiner aussi librement que possible. Nous abordons ces défis en proposant un méta-modèle mathématique commun qui peut représenter les modèles ainsi que les préoccupations. Nous définissons ensuite les opérateurs qui permettent de combiner des préoccupations ainsi que de les appliquer dans un modèle. Le langage KENDRICK simplifie donc la programmation des simulations épidémiologiques en décomposant un modèle monolithique hautement-couplé en préoccupations modulaires. Cela rend alors plus facile la construction des modèles complexes de l'épidémiologie où plusieurs préoccupations sont considérées en même temps
Mathematical and computational models have become widely used and demanded tools for examining mechanisms of transmission, exploring characteristics of epidemics, predicting future courses of an outbreak and evaluating strategies to find a best control-program. One of the problems of modelling is bridging the gap between conceptual models (i.e compartmental models of epidemiology) and their computer simulation (through deterministic, stochastic or agent-based implementation). Domain Specific Languages (DSLs) are often used to address such difficulties by separating two concerns of modelling, specification (conceptual model) and implementation (computational model). In this perspective, we develop a DSL called KENDRICK targeted to the epidemiological modelling and coupled with a simulation platform that allows the study of such models. The other important issue needs to be addressed in the context of epidemiological modelling is the heterogeneities introduced by separate concerns. In order to facilitate the specification of models and their evolution, it is crucial to be able to define concerns with as few dependencies with each other as possible and to combine them as freely as possible. We address such challenges by proposing a common mathematical meta-model that supports both concerns and models and enabling their compositions by some operators. We then implement our proposal language KENDRICK based on this meta-model. The language simplifies the construction of complex epidemiological models by decomposing them into modular concerns, by which common concerns can be reused across models and can be easily changed

L’objectif de cette thèse est d’appliquer des outils de modélisation mathématique et d’estimation statistique afin d’étudier la capacité de transmission (épidémicité) des bactéries résistantes aux antibiotiques. L’épidémicité est déterminante dans la compréhension de la diffusion des bactéries résistantes en population. Néanmoins, cette quantité est difficile à mesurer de manière directe, de sorte que des modèles mathématiques de transmission ajustés à des données épidémiologiques sont requis. Dans cette thèse, les questions suivantes sont étudiées: existe-t-il une hétérogénéité dans l’épidémicité de différents sous-types d’une même espèce bactérienne ? Comment l’acquisition de la résistance aux antibiotiques affecte-t-elle l’épidémicité du pneumocoque ? Quelles sont les conséquences de l’épidémicité sur l’efficacité des mesures de contrôle en milieu hospitalier ou en communauté? Ces questions sont examinées à l'aide de modèles mathématiques, ajustés à des données épidémiologiques via des méthodes d’inférence statistique spécifiques aux modèles dynamiques. En milieu hospitalier, les travaux mettent en évidence des différences d’épidémicité dans les lignées génétiques d’Acinetobacter baumannii; ils démontrent également des limites dans l’efficacité des mesures d’isolement patient pour le contrôle des entérobactéries productrices de bêta-lactamases à spectre étendu. En communauté, les travaux indiquent des différences d’épidémicité entre les sérotypes du pneumocoque; ils appuient également l’existence d’un coût de fitness associé à l’acquisition de la résistance à la pénicilline. Ces résultats apportent de nouvelles connaissances en vue d'évaluer et d'anticiper l'effet de mesures de contrôle
This thesis aims at applying mathematical modeling and statistical estimation tools in order to study the transmission capacity (epidemicity) of antibiotic-resistant bacteria. Epidemicity is key to understanding the spread of antibiotic-resistant bacteria in populations. Yet the direct assessment of this quantity is difficult, so that mathematical models fitted to epidemiological data are required. In this thesis, we address the following questions: is there heterogeneity between subtypes of the same bacterial species? How does the acquisition of antibiotic resistance affect the epidemicity of pneumococcus? How does epidemicity impact the effectiveness of control measures within hospital settings or in the community? These questions are explored using mathematical models, fitted to epidemiological data via dynamic-model–specific statistical inference methods. Within hospital settings, our results suggest, first, differences of epidemicity between genetic lineages of Acinetobacter baumannii; they demonstrate, second, limits of patient isolation measures that aim to control extended spectrum beta-lactamase–producing Enterobacteriaceae. For pneumococcus, our results provide evidence for epidemicity differences between serotypes; they also support the existence of a fitness cost associated to the acquisition of penicillin resistance. These results provide new knowledge in order to assess and to anticipate the impact of control measures

Dans cette thèse, nous analysons les modèles intra-hôtes de paludisme et de V. I. H. Ces modèles sont d'apparition relativement récente et décrivent la dynamique des différentes étapes des parasites, ainsi que leur interaction avec les cellules hôtes, en particulier les globules rouges et les effecteurs d'immunité. Durant cette dernière décennie, il y a eu un travail considérable sur la modélisation mathématique de l'infection à plasmodium falciparum ; il existe d’ailleurs une revue des modèles intra-hôtes faite par Molineaux et Dietz. Notre travail fait partie de cet effort de compréhension des modèles de Anderson, May et Gupta. L'étude de ces modèles vise trois buts principaux : expliquer les observations par des hypothèses biologiquement convaincantes, prédire l'impact des interventions (par exemple l'utilisation des médicaments anti-paludéens et des moustiquaires imprégnées) et estimer les paramètres cachés (l'un de ces paramètres étant la taille de la population s'equestrée de globules rouge). Nous analysons les modèles de "stage progression" et de "differential infectivity" ; ensuite nous partons du modèle original de Anderson, May et Gupta pour proposer et analyser un modèle général présentant le double avantage de d'écrire la dynamique d'évolution des globules rouges, ainsi que les stades d'évolution morphologique des parasites à l'intérieur des globules rouge parasités ; pour finir nous analysons un modèle dont la nouveauté par rapport au précédent est le lien entre le compartiment des susceptibles et celui des infectieux. Nous établissons dans tous les cas étudiés la stabilité asymptotique et globale de l'équilibre sans maladie (DFE) lorsque le taux de reproduction de base R0 1 ; ce qui signifie que tous les parasites responsables de la maladie disparaissent et la maladie devient contrôlable. Nous obtenons également pour chacun des modèles étudiés, une condition de stabilité asymptotique globale de l'équilibre endémique lorsque R0 > 1. Dans certains cas, le principe de compétition exclusive est également utilisé pour trancher
In this thesis, we analyse intrahost models of malaria and H. I. V. These models are of relatively recent appearance and describe the dynamics of the various stages of the parasites, like their interaction with the host cells, in particular the red blood cells and the immunity effectors. During this decade, there was a considerable work on the mathematical modeling of plasmodium falciparum infection ; a review has been done by Molineaux and Dietz. Our work forms part of this effort of comprehension of the models of Anderson, May and Gupta. The study of these models aims three principal goals : to explain the observations by biologically convincing assumptions, to predict the impact of the interventions (for example the use of the anti-paludic drugs and impregnated mosquito nets) and to consider the parameters hidden (one of these parameters being size of the sequestered population of red blood cells). We analyze the stages progression and the differential infectivity models ; then we leave the original model of Anderson, May and Gupta to propose and analyze a general model having the double advantage of describing the dynamics of evolution of the red blood cells, as well as the stages of morphological evolution of the parasites inside the parasitized red blood cells ; to finish we analyze a model whose innovation compared to the precedent is the bond between the compartment of susceptibles and that of the infectious one. We establish in all the studied cases here the global asymptotic stability of the disease free equilibrium (DFE) when the basic reproduction ratio R0 1. What means that the disease naturally dies out. We also obtain for each model studied here, a condition for global asymptotic stability of the endemic equilibrium when R0 > 1. In certain cases, the principle of exclusive competition is also used to slice

Une représentation spatio-temporelle des évènements est d’une grande importance pour une compréhension détaillée du sens des dépêches épidémiologiques. La dissémination des composants d’une telle représentation dans les dépêches rend difficile l’accès à leurs contenus. Notre travail consiste en une extraction automatique d’une représentation évènementielle de ce type de dépêches. Nous avons implanté un système d’extraction d’information en utilisant les cascades de transducteurs à nombre d’états fini qui a permis la réalisation de trois tâches : la reconnaissance des entités nommées, l’annotation et la représentation des arguments ainsi que la représentation des structures des évènements. Par cette méthode, nous avons obtenu une valeur de rappel comprise entre 74. 24% et 100% pour la reconnaissance des entités nommées et pour la représentation des arguments, nous avons obtenu un rappel compris entre 97. 18% et 99. 54%. Ensuite, nous avons effectué un travail de normalisation de cette représentation par une résolution de certaines coréférences et de certaines inférences dans les cas où les arguments cause pathologique, personne concernée, localisation spatiale et localisation temporelle sont omises ou partiellement reconnues. Nous avons obtenu une valeur de précision comprise entre 70. 83% et 100% pour les résolution de certaines anaphores pronominales. L’évaluation de la résolution des inférences est faite par une recherche des contre-exemples des sorties des règles proposées
A spatio-temporal representation of event structures is important for an automatic comprehension of disease outbreak reports. The dispersion of components in this type of reports makes it difficult to have such a representation. This work describes an automatic extraction of event structures representation of these texts. We built an information extraction system by using cascaded finite state transducers which allowed the realization of three tasks : the named entity recognition, the arguments annotation and representation and the event structure representation. We obtained with this method a recall between 74. 24% and 100% for the named entity recognition task and a recall between 97. 18% and 99. 54% for argument representation task. Thereafter, we contributed to a normalization task in anaphoric pronouns resolution and in some inferences resolution concerning disease causation, concerned person, spatial and temporal location. We obtained a precision between 70. 83% and 100% for anaphoric pronouns resolution. The evaluation of inferences rules resolutions consisted in finding some counterexamples in the corpora for evaluation