Mapping de l'adéquation climatique¶

Contexte¶

La combinaison des données issues des systèmes d'information sanitaire avec celles des systèmes d'information géographique (SIG) et de la télédétection, peut améliorer la connaissance des facteurs climatiques, environnementaux et de biodiversité dans les schémas de transmission dynamiques des maladies sensibles au climat. En particulier, le changement climatique a un impact sur la transmission des maladies vectorielles telles que le paludisme et la dengue, en rendant certains environnements plus propices aux moustiques et aux parasites qu'auparavant.

En Ouganda, le Programme national de lutte contre le paludisme en collaboration avec HISP Ouganda, a mis au point un indicateur d'aptitude au paludisme dans DHIS2 basé sur les seuils climatiques de précipitations, d'humidité relative et de température, qui affectent à la fois la survie des moustiques et des parasites. Cette analyse permet d'identifier et de classer les districts à haut risque, ce qui facilite la planification d'interventions ciblées et la mise en place de systèmes d'alerte précoce.

L'approche décrite ci-dessous peut servir de modèle pouvant être adapté à d'autres pays, en tenant compte des différences géographiques, épidémiologiques et de répartition des espèces de moustiques et de parasites au niveau national. Les tableaux de bord ont été reproduits pour le contexte de la République démocratique populaire du Laos sur l '[Instance de démonstration HMIS de DHIS2.] publique. (https://demos.dhis2.org/hmis/dhis-web-dashboard/#/nwZvNZUmL4Z).

Zoom sur un pays : Adaptation climatique de l'Ouganda face au paludisme à l'aide de DHIS2¶

Contexte¶

Le paludisme représente un défi majeur pour la santé publique en Ouganda, qui figure régulièrement parmi les pays les plus touchés au monde par les maladies et les décès liés au paludisme. En 2023, le Rapport mondial sur le paludisme indiquait que l'Ouganda avait signalé 12,5 millions de cas de paludisme, occupant ainsi le troisième rang mondial. Si les interventions en cours visent à réduire ce fardeau et à progresser vers l'élimination de la maladie, leur succès dépend de la capacité du programme à accéder à des données de haute qualité, à les analyser et à les utiliser en temps opportun de façon à favoriser une prise de décision éclairée.

Les conditions climatiques de l'Ouganda contribuent énormément à la transmission du paludisme en créant un environnement favorable aux moustiques vecteurs. Il est donc essentiel de comprendre l'adéquation climatique dans le contexte spécifique de l'Ouganda afin d'éclairer et d'optimiser les interventions contre le paludisme.

Sur la base des mises en œuvre existantes, la [salle de cartographie IRI] (https://iridl.ldeo.columbia.edu/maproom/Health/Regional/Africa/Malaria/CSMT/index.html) et l'observatoire du climat et de la santé de l'UE (Climate-ADAPT) et les résultats de la recherche. L'Ouganda a adopté une approche qui évalue l'adéquation climatique pour la transmission du Propsomalaria. Cela implique une analyse basée sur des indicateurs qui utilisent les précipitations, l'humidité relative et la température, chacun avec des seuils définis pour déterminer le potentiel de transmission. Une fois les données climatiques importées dans DHIS2, elles sont utilisées pour calculer l'indicateur d'adéquation. Sur la base de cet indicateur, des produits analytiques tels que des cartes sont générés pour identifier et classer les districts en fonction de seuils climatiques prédéfinis.

Définition d'un indicateur¶

L'indicateur d'adéquation climatique à la transmission du paludisme repose sur une combinaison de seuils climatiques/environnementaux qui impactent à la fois la survie des moustiques et celle des parasites. Selon Grover-Kopec et al. (2006), les conditions climatiques d'un mois sont considérées comme favorables à la transmission du paludisme lorsque : les précipitations mensuelles sont d'au moins 80 mm, la température mensuelle moyenne est comprise entre 18 °C et 32 °C et l'humidité relative moyenne est d'au moins 60 %. Benali et al. (2014) soutiennent également ces seuils, mais avec une plage de températures beaucoup plus large, indiquant que le parasite Plasmodium peut survivre dans une plage de températures comprise entre 15,4 °C et 35 °C, avec des précipitations mensuelles supérieures à 80 mm et une humidité relative supérieure à 60 %. Ces seuils peuvent être ajustés pour refléter le contexte épidémiologique local, en étroite collaboration avec le Programme national de lutte contre le paludisme. Les trois paramètres peuvent être combinés en une mesure composite au sein d'un indicateur unique, appelé « paramètre composite d'adéquation », ou analysés séparément en tant que paramètres d'adéquation individuels, en fonction des besoins et des priorités spécifiques du programme de lutte contre le paludisme.

Implémentation dans DHIS2¶

Comme le montre le tableau 1, cette analyse est actuellement effectuée chaque mois au niveau du district, mais pourrait être adaptée pour des évaluations hebdomadaires au niveau des sous-districts. Dans ce cas, nous avons appliqué les seuils de Grover-Kopec et al. (2006) à chaque paramètre, pour chaque mois et par district. En agrégeant les résultats pour chaque paramètre, il devient possible de configurer les indicateurs correspondants dans DHIS2, comme l'illustre le tableau 2.

Tableau 1 : Agrégation des paramètres, périodicité et seuils

Paramètre	Agrégation	Niveau	Périodicité	Seuils appropriés a
Précipitation(mm)	Somme quotidienne (accumulation)	District	Mois	≥ 100 mm
Température (°C)	Moyenne journalière	District	Mois	20°C – 30°C
Humidité relative (°C)	Moyenne journalière	District	Mois	50% – 80%
a En utilisant le seuil de Grover-Kopec et al. (2006)

1. Adéquation des paramètres composites

Vous pouvez également effectuer une analyse d'adéquation des paramètres composites. Par exemple, dans le tableau 2, pour le paramètre « CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (tout) », une expression logique est appliquée afin d'évaluer si chaque paramètre respecte le seuil défini. Lorsqu'un seuil est atteint, l'expression attribue une valeur de 1 ; dans le cas contraire, elle attribue une valeur de 0. L'indicateur additionne les résultats des trois paramètres et génère un score. Les couleurs de la légende, illustrées ci-dessous, sont visualisées dans DHIS2 à l'aide de cartes et de graphiques affichés sur des tableaux de bord.

Score	Description
3	Les trois conditions sont remplies
2	Deux conditions remplies
1	Une condition remplie
0	Aucune des conditions n'a été remplie

1. Adéquation à paramètre unique

Vous pouvez également effectuer une analyse d'adéquation à paramètre unique. Par exemple, « CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (précipitations) » dans le tableau 2 utilise la même expression logique pour déterminer si la valeur du paramètre atteint le seuil défini. Si le seuil est atteint, l'expression attribue une valeur de 1 ; sinon, elle attribue une valeur de 0. Le résultat binaire obtenu est ensuite visualisé dans DHIS2 à l'aide de cartes et de graphiques, avec des couleurs de légende appliquées pour indiquer « Adapté » ou « Non adapté », comme illustré ci-dessous :

Score	Description
1	Adéquat
0	Non adéquat

1. Nombre de mois appropriés

Vous pouvez également calculer le nombre de mois pendant lesquels un district a satisfait aux critères d'adéquation climatique. Par exemple, l'indicateur « CCH – Nombre d'adéquations climatiques pour le paludisme (tout) » du tableau 2 compte le nombre de mois pendant lesquels un district a satisfait aux seuils définis. Une expression logique est appliquée pour évaluer, pour chaque mois, si le district a satisfait aux conditions d'adéquation, soit en utilisant les trois paramètres combinés, soit en utilisant un seul paramètre, selon la configuration. Ce décompte fournit une indication claire des districts qui ont connu la plus grande adéquation climatique pour la transmission du paludisme au cours d'une période d'examen donnée, par exemple une année.

Tableau 2 : Configuration des indicateurs dans DHIS2

Nom.	Description	Numérateur	Dénominateur
Adéquation des paramètres composites
CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (toutes)	Adéquation aux trois paramètres climatiques (précipitations, température et humidité relative)	if((#{Pjd8Rn6mTb0}>=18 && #{Pjd8Rn6mTb0}\<=32),1,0)	1
		+
		if((#{DZte8CXJ6zJ}>=60 && #{DZte8CXJ6zJ}\<=80),1,0)
		+
		if((#{RMaMv7SrUYd}>=80 && #{RMaMv7SrUYd}\<=200),1,0)
CCH - Nombre de régions climatiques favorables au paludisme (toutes)	Nombre de mois pendant lesquels le district a satisfait aux critères d'adéquation pour les 3 paramètres climatiques (précipitations, température et humidité relative)	subExpression(if((if((#{Pjd8Rn6mTb0}>=20 && #{Pjd8Rn6mTb0}\<=30),1,0)+	1
		if(#{DZte8CXJ6zJ}>=50 && #{DZte8CXJ6zJ}\<=80,1,0)
		+if((#{RMaMv7SrUYd}>=100 && #{RMaMv7SrUYd}\<=200),1,0))==3,1,0)).aggregationType(SUM)
Adéquation d'un paramètre unique
CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (Précipitation)	Adéquation climatique pour la précipitation	iif((#{DZte8CXJ6zJ}>=80 && #{DZte8CXJ6zJ}\<=200),1,0)	1
CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (RH)	Adéquation climatique pour l'humidité relative	if(#{hsQg4SfG5pO}>=60 && #{hsQg4SfG5pO}\<=80,1,0)	1
CCH - Adéquation climatique pour le paludisme (température)	Adéquation climatique pour la température	if((#{Pjd8Rn6mTb0}>=18 && #{Pjd8Rn6mTb0}\<=32),1,0)	1

Exemples de résultats analytiques¶

1. Adéquation climatique mensuelle par district : cette analyse permet de classer les districts par mois en fonction de leur niveau d'adéquation climatique pour la transmission du paludisme. Lorsque le délai est pris en compte ou lorsque l'analyse est effectuée à une fréquence plus élevée (par exemple, hebdomadaire), elle peut encore améliorer l'anticipation des mesures et la planification d'une réponse rapide. Cette approche peut être appliquée à la fois aux indicateurs composites et aux indicateurs à paramètre unique, comme l'illustrent les figures 1, 4 et 5.
2. Nombre de mois favorables par district : La figure 2 illustre le nombre de mois favorables sur le plan climatique par an, ce qui permet d'identifier les districts les plus exposés à la transmission du paludisme. En étendant cette analyse sur plusieurs années, il serait possible de mettre en évidence des schémas et des tendances récurrents en matière de conditions favorables pour chaque district.
3. Adéquation climatique par rapport aux cas confirmés par district : comme le montre la figure 3, la comparaison des cas confirmés de paludisme avec les données d'adéquation climatique au cours de la même année permet d'illustrer la corrélation entre l'augmentation du nombre de cas et les conditions climatiques favorables.

Paramètre composite d'adéquation, par district	Mois favorables au paludisme au cours d'une année (plus foncé = plus de mois)

Adéquation climatique et cas de paludisme

Adéquation climatique (précipitation)	Adéquation climatique (température)

Utiliser le potentiel¶

1. Planification d'interventions ciblées : Les évaluations mensuelles et annuelles de l'adéquation permettent de classer les districts en fonction des niveaux de risque. Cela permet de donner la priorité aux districts à haut risque pour les interventions de prévention du paludisme telles que la pulvérisation intra-domiciliaire, la chimioprophylaxie saisonnière ou la distribution de moustiquaires imprégnées d'insecticide à longue durée d'action, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources limitées.
2. Validation de l'impact : en comparant les tendances de l'incidence du paludisme dans les zones présentant une forte adéquation climatique à celles observées dans les zones moins adéquates, les programmes peuvent évaluer rétrospectivement l'efficacité des interventions. Cette comparaison peut également être améliorée à l'aide de scénarios contrefactuels afin d'isoler l'impact de stratégies spécifiques.
3. Alerte précoce et prévisions : La prise en compte du délai entre l'exposition climatique (mois propice) et l'apparition prévue de la maladie permet d'élaborer des alertes à court terme et de prendre des mesures anticipatives. Lorsqu'elle est intégrée à des données climatiques en temps réel ou prévisionnelles (par exemple, précipitations, température), cette approche permet une planification proactive et une préparation aux épidémies.
4. Communication sur les risques climatiques et sanitaires : les données sur l'adéquation climatique, visualisées à l'échelle infranationale, constituent un outil de communication puissant pour sensibiliser le public, les professionnels de santé et les décideurs. Elles permettent de mieux comprendre les risques saisonniers et géographiques liés au climat, encourageant ainsi un changement de comportement et une préparation en temps opportun à tous les niveaux.

Limites¶

1. Ne tient pas compte des interventions et des facteurs non climatiques : il se concentre sur les conditions environnementales, mais néglige des influences clés telles que la couverture de la lutte antivectorielle, l'accès au système de santé, les mouvements de population et les facteurs socio-économiques. En conséquence, il peut surestimer le risque dans les zones où les interventions sont importantes ou sous-estimer le risque dans les zones où les facteurs non climatiques sont dominants.
2. Résolution spatiale et temporelle limitée : les modèles à l'échelle nationale ou régionale peuvent passer à côté des variations micro-environnementales lorsque les schémas de transmission locaux divergent des tendances générales. Si ces modèles sont basés sur des données mensuelles, ils peuvent passer à côté des fluctuations à court terme qui sont importantes pour une intervention rapide.
3. Les effets différés sont complexes et variables : le délai entre les conditions climatiques et l'incidence du paludisme peut varier selon le contexte, ce qui rend difficile l'application d'une norme unique à différentes zones géographiques ou différents contextes de transmission.
4. Hypothèse de seuils statiques : les seuils fixes (par exemple, précipitations ≥ 100 mm) peuvent ne pas refléter les différences écologiques régionales en matière d'écologie des vecteurs ou de biologie des parasites. Les seuils peuvent évoluer au fil du temps en raison du changement climatique ou de l'adaptation des vecteurs.
5. Utilisation limitée pour les paramètres de transmission très faibles : dans les zones proches de l'élimination, les flambées sporadiques peuvent ne pas correspondre aux tendances climatiques en raison de cas importés ou d'une transmission focale, ce qui réduit la valeur des mesures d'adéquation générales.