Predicting dengue fever outbreaks in French Guiana using climate indicators

Publié le 1 Avril 2016
Mis à jour le 5 juillet 2019

Background: dengue fever epidemic dynamics are driven by complex interactions between hosts, vectors and viruses. Associations between climate and dengue have been studied around the world, but the results have shown that the impact of the climate can vary widely from one study site to another. In French Guiana, climate-based models are not available to assist in developing an early warning system. This study aims to evaluate the potential of using oceanic and atmospheric conditions to help predict dengue fever outbreaks in French Guiana. Methodology/Principal Findings: lagged correlations and composite analyses were performed to identify the climatic conditions that characterized a typical epidemic year and to define the best indices for predicting dengue fever outbreaks during the period 1991 2013. A logistic regression was then performed to build a forecast model. We demonstrate that a model based on summer Equatorial Pacific Ocean sea surface temperatures and Azores High sea-level pressure had predictive value and was able to predict 80% of the outbreaks while incorrectly predicting only 15% of the non-epidemic years. Predictions for 2014 2015 were consistent with the observed non-epidemic conditions, and an outbreak in early 2016 was predicted. Conclusions/Significance: these findings indicate that outbreak resurgence can be modeled using a simple combination of climate indicators. This might be useful for anticipating public health actions to mitigate the effects of major outbreaks, particularly in areas where resources are limited and medical infrastructures are generally insufficient. Traduction du résumé : La dynamique de l'épidémie de fièvre dengue est entraînée par des interactions complexes entre les hôtes, les vecteurs et les virus. Les associations entre le climat et la fièvre dengue ont été étudiées dans le monde entier, mais les résultats ont montré que l'impact du climat peut varier considérablement d'un site d'étude à l'autre. En Guyane française, des modèles basés sur le climat ne sont pas disponibles pour contribuer à l'élaboration d'un système d'alerte précoce. L'objectif de cette étude consiste à évaluer le potentiel de l'utilisation des conditions océaniques et atmosphériques pour prévoir les épidémies de fièvre dengue en Guyane française. Des corrélations décalées et des analyses composites ont été réalisées pour identifier les conditions climatiques qui caractérisaient une année épidémique classique, ainsi que pour définir les meilleurs indices de prédiction des épidémies de fièvre dengue au cours de la période 1991-2013. Une régression logistique a ensuite été effectuée pour construire un modèle de prévision. Nous démontrons qu'un modèle basé sur les températures estivales de la surface de l'Océan Pacifique équatorial et la pression de la mer de l'anticyclone des Açores avait une valeur prédictive et pouvait prédire 80% des épidémies, même s'il prédisait à tort 15% des années non épidémiques. Les prédictions pour 2014-2015 étaient conformes aux conditions non épidémiques observées, et une épidémie au début de 2016 avait été prédite. Ces résultats indiquent qu'il est possible de modéliser la résurgence épidémique à l'aide d'une simple combinaison d'indicateurs climatiques. Ce modèle peut s'avérer utile pour anticiper les actions de santé publique visant à atténuer les effets des épidémies majeures, en particulier dans les zones où les ressources sont limitées et les infrastructures médicales généralement insuffisantes.(Traduction effectuée par l'Unité de valorisation scientifique de la Direction de la communication et du dialogue avec la société de Santé publique France)

Auteur : Adde A, Roucou P, Mangeas M, Ardillon V, Desenclos JC, Rousset D, Girod R, Briolant S, Quenel P, Flamand C
PLoS neglected tropical diseases, 2016, vol. 10, n°. 4, p. e0004681