Etude des relations entre la luminosité de l’eau et le paludisme

Le paludisme des rivières

    Le terme paludisme des forêts est le terme utilisé pour parler d’une population en situation de risque paludique et habitant le milieu forestier (Kar et al. 2014). Tout comme il existe les “peuples des eaux” (Martinelli 2014; Diegues 2001; Diegues 2002) (Figure 1-3) nous parlerons de paludisme des rivières. C’est un paludisme quiaccompagne les populations riveraines des fleuves selon la saisonnalité des eaux et selon leur déplacement dans une région ou les routes sont les fleuves. Les flux migratoires qui ont peuplé la Région Amazonienne sont le fruit des explosions économiques successives qui s’y sont déroulées au fil des siècles et des incitations des gouvernements. Ces flux ont emprunté les fleuves comme axe de pénétration, au bord desquels se sont constituées les villes (Becker 2013). C’est pourquoi les fleuves dessinent le paysage mais aussi la régionalisation de ce territoire. Pour cette raison également, en Région Amazonienne, le paludisme est souvent étudié par grande région fluviale (Suárez-Mutis & Coura 2007; Santelli et al. 2012; Pantoja & Andrade 2012; Cabral et al. 2010; Assis & Gurgel 2008; Santos et al. 2007; Kffuri 2014; Wolfarth et al. 2012; Saraiva et al. 2009; Melo & Pinheiro 2012; Assis et al. 2008; Magris et al. 2007; Katsuragawa et al. 2008). L’État d’Amazonas possède 9.829,6 km de routes pour 1.570.745 km² de surface, soit 0,006 km/km2 de routes (Figure 1-1).

Etat d’Amazonas et rôle de l’eau dans l’écologie du moustique Anophèles 

   En 2015 le Brésil compte 143.415 cas de paludisme dont 36 suivis de décès, un chiffre qui décroit d’année en année (World Health Organization 2015). Le paludisme est endémique de la région amazonienne située dans la région Nord du Brésil et qui concentre 99% des cas dans le pays. (Sampaio et al. 2015; Mourao et al. 2014; Oliveira-Ferreira et al. 2010; Braz et al. 2006; Katsuragawa et al. 2008). L’État d’Amazonas concentre 42% des cas de paludisme, suivi de l’État de l’Acre avec 25% (Brasil, Ministério da Saúde 2015). L’Amazonie brésilienne possède toutes les conditions pour la présence du paludisme (Stefani et al. 2013; Tadei et al. 1988; Santos et al. 1981). Cette maladie est transmise principalement par le moustique Anophèles darlingi. L’Anophèles se reproduit en milieu aquatique et est doté d’une importante adaptabilité à différents environnements présents dans cette région (Tadei et al. 2016). Les principales espèces de plasmodium responsables des infections dans l’État d’Amazonas sont P. falciparum (16%) et P. vivax (84%). Le paludisme entretient un lien étroit avec les fleuves Amazoniens et son cycle épidémiologique se calque sur le cycle annuel des eaux (Assis et al. 2008; Wolfarth et al. 2013; Tadei et al. 1988). La crue des fleuves du bassin Amazonien entre novembre et juillet fait monter le niveau de 10 à 15 mètres à Manaus, capitale de l’Etat d’Amazonas, située à la rencontre des eaux des deux grands fleuves Negro et Solimões. La plupart des centres urbains subissent des inondations annuelles dues à cette crue. Le Rio Negro, avec des eaux noires chargées de matière organique dissoute, prend sa source sur le plateau des Guyanes à 2250 km de Manaus. Le Rio Solimões, chargé d’alluvions et caractérisé par une teinte laiteuse qui lui vaut d’être le principal représentant des fleuves dits « d’eau blanche », prend sa source dans les Andes à 5400 km de Manaus. La saison de la crue provoque le débordements de ces fleuves sur les varzeas (lacs d’inondation d’eau blanche), et les igapós (lacs d’inondation d’eau noire)(Figure 1-1)  et influence le cycle de vie d’une grande variété d’espèces animales et végétales (Ianniruberto et al. 2015; Gualtieri et al. 2015; Moquet et al. 2016). Les variations biogéochimiques modifient la bio-écologie des écosystèmes (de Barros et al. 2007; Barros & Honório 2007; Magris et al. 2007; Basurko et al. 2011; Confalonieri et al. 2014) et sont en grande relation avec la reproduction des Anophèles (Tadei et al. 2009).Les gites larvaires de l’Anophèles sont variés et peuvent se trouver dans des zones à ciel ouvert, dans des ruisseaux d’eau courante, en eaux stagnante et ombragée, sur des végétations aquatiques comme le Pistia sp., Ludwigia, Cabomba, Tonina, Miconia, et Rollini ou dans des flaques d’eau et fossés (Tadei, B. Thatcher, et al. 1998). On sait aussi que ce moustique est moins présent en saison sèche. Pendant cette période il cherche des niches plus fraiches proches des eaux plus profondes. On les retrouve ainsi souvent loin des berges dans les varzeas et igapos accrochés aux feuillages et aux troncs flottants (Deane, Causey, and Deane 1948). Les parties toujours en eau de ces lacs d’inondation sont ainsi des gites larvaires pour les Anophèles tout au long de l’année. Le cycle de vie depuis l’œuf jusqu’au spécimen adulte varie selon la température de l’environnement. En conditions normales, cela peut varier entre 12 et 16 jours (Forattini 1962; Santos et al. 1981). Cette période peut être de 7 jours à 31°C ou a 20 jours à 20°C (Williams & Pinto 2012). La température est relativement constante tout au long de l’année en bordure des fleuves (amplitude diurne d’une dizaine de degrés mais moins de 2° de variation sur la moyenne journalière sur l’année), et ne constitue pas une variable discriminante Plusieurs études relèvent que la pluie est une variable essentielle (Amanajás et al. 2011; Kar et al. 2014; Wolfarth et al. 2013; Gurgel 2006). Non seulement elle conditionne l’extension du milieu aquatique nécessaire à la phase larvaire du cycle de vie du moustique mais on observe aussi une plus grande longévité du moustique dans des conditions plus humides (Olson et al. 2009; Hahn et al. 2014). Il est intéressant de noter également que pendant le pic de crue les conditions nécessaires à la prolifération du moustique ne sont pas réunies, à cause de l’écoulement rapide de l’eau qui traine les larves de moustiques loin des lieux de ponte vers les fleuves. L’épidémie de paludisme débute en période de décrue, principalement à partir du mois d’aout (Confalonieri 2003; Motta 2015; Katsuragawa  et al. 2010; Gil et al. 2003; Wolfarth et al. 2013), mais c’est après les premières grandes pluies que les taux de transmissions augmentent (Braz 2013; Angelo 2015) car les gites larvaires sont inondés progressivement faisant éclore les œufs alors que le courant est encore trop faible pour les arracher des lieux de ponte (Assis et al. 2008). Différentes études définissent qu’un pH de l’eau entre 6,5 et 7,3 constitue une niche écologique idéale pour les moustiques Anophèles darlingi (Hiwat et al. 2011), mais également qu’ils se reproduisent plus aisément dans des milieux plus alcalins (Tadei, B. D. Thatcher, et al. 1998). Ils sont néanmoins présents dans toutes les communautés du Rio Negro, un fleuve présentant un pH acide (Tadei et al. 2009;  Cabral et al. 2010). I est avancé que la période des pluies peut produire des variations de pH importantes créant les conditions pour les gites larvaires de l’Anophèles darlingi dans des milieux jusque-là trop acides (Hiwat et al. 2011; Cabral et al. 2010; Giglioli 1938). Les études locales le long des fleuves indiquent qu’il existe différents modèles saisonniers du paludisme en Amazonie dû à la diversité de milieux qu’on y trouve (Becker 2013; Wolfarth et al. 2013; Confalonieri et al. 2014; Basurko et al. 2011). Selon la région et ses caractéristiques hydrologiques, l’épidémie de paludisme a des caractéristiques différentes. Chaque fleuve a sa propre dynamique. La plus grande présence de larves d’Anophèles est observée pendant la baisse du niveau des eaux pour l’amont du fleuve Amazone (Vittor et al. 2009). Pour le moyen Orénoque, on observe une augmentation de la présence des moustiques après le pic des pluies, quand le fleuve atteint son maximum de débit (Magris et al. 2007). Pour le Rio Purus, la plus grande concentration de cas de paludisme se trouve dans la région de la plaine où le fleuve perd de la vitesse et où la nature est plus préservée. Quand le fleuve Purus croise les routes entre l’Acre et le Pérou, le paludisme est caractérisé comme un paludisme de frontière, majoritairement importé d’autres états ou pays (Assis et al. 2008). Les routes faciliteraient le transport de la maladie dans cette région (Santos et al. 2007). Santos et al., (2007) montre en effet l’existence de différentes dynamiques de contagion et de transfert de l’agent contagieux du paludisme selon l’organisation territoriale des axes de transport. On peut observer aussi que la construction des usines hydroélectriques sont un cas à part de modèle de dispersion des épidémies car leurs chantiers génèrent un grand nombre de cas de paludisme comme a Santo Antônio ou Jirau sur le Rio Madeira (Katsuragawa et al. 2008; Katsuragawa et al. 2009), plus spécifiquement chez les migrants provenant de régions non-endémiques attirés par les opportunités créées par le chantier et qui sont souvent exposés à une situation sanitaire déficiente. Le manque d’immunité de ces populations peut contribuer à la forte parasitémie (grandes quantités de parasites par millilitre de sang) qui mène à des paludismes très graves (Parise 2009; Gomes et al. 2011; Fernandes et al. 2010).

La télédétection de la couleur de l’eau

   La télédétection de la couleur de l’eau est l’observation des propriétés optiques apparentes de l’eau telles que la réflectance, l’irradiance ascendante, la transparence ou le coefficient d’atténuation (Danson & Plummer 1995). Ces mesures sont des indicateurs indirects des caractéristiques physiques, chimiques et biologiques de l’eau (Ritchie et al. 2003). Le grand défi de travailler sur la région amazonienne est de s’abstraire de l’abondance de nuages présents une grande partie de l’année (Samanta et al. 2012; Schroeder et al. 2008).En télédétection, les méthodes pour classer les eaux en fonction de leurs couleurs différent selon les caractéristiques des capteurs, principalement selon leurs résolutions spatiale, spectrale ou radiométrique. Elles différent aussi selon la taille de la zone d’étude et la récurrence des observations prévues. Il faut aussi considérer les caractéristiques physiques, spécifiques aux objets de la zone d’étude. Les propriétés des différentes eaux superficielles subissent de grandes variations au cours de l’année en fonction du type limnologique, des saisons, de l’activité biologique et de l’impact humain. Ainsi, il n’est pas possible de définir simplement les types d’eau comme plus ou moins transparentes. Les caractéristiques optiques des eaux sont définies par les composants optiquement actifs dans l’eau (Richardson & LeDrew 2006). Dans les eaux continentales les principaux composants sont la matière en suspension, la matière organique dissoute et le phytoplancton (Arst 2003). L’identification et la quantification des éléments présents dans l’eau, par télédétection est possible car ces éléments ont des relations particulières avec le rayonnement électromagnétique (REM). Mise à part la production chlorophyllienne, la réflectance des caractéristiques optiquement actives de l’eau se produit majoritairement sur les bandes du visible des images de télédétection (BitencourtPereira 1992; Pompêo et al. 2015; Palmer et al. 2015). Lathrop, Lillesand, et Yandell (1991) ont testé l’utilité des images multi-spectrales pour le suivi de la turbidité des eaux continentales et ont conclu que le quotient rouge/bleu donne les meilleurs résultats dans la recherche des eaux transparentes. A mesure qu’augmentent les sédiments minéraux en suspension, augmente la réflectance de l’eau dans le visible et le proche infra-rouge (PIR) avec un pic sur le rouge. Au contraire, à mesure qu’augmente la concentration de matière organique dissoute dans l’eau, c’est l’absorption qui augmente (Kutser et al. 2005). L’eau pure ne contient pas de matière organique ou inorganique. On retrouve dans la littérature les valeurs des coefficients d’absorption, diffusion et d’atténuation des molécules d’eau dans la bande spectrale allant du 250 à 800mm (Jensen 2007). En résumé, les trois grands groupes de composants optiquement actifs de ces eaux sont :
· Les particules inorganiques ou organiques en suspension dans l’eau (sédiments; argiles…)
· La matière organique dissoute dans l’eau (DOM – acide fulvique et acide humique)
· Les pigments en relation avec la présence d’organismes vivants (phytoplanctons) comme la chlorophylle-a
Les eaux turbides ou avec des matériaux en suspension reflètent la radiation électromagnétique selon les caractéristiques de ces éléments (i.e. calcium et magnésium). Les eaux limpides (avec une certaine profondeur; afin d’éviter l’influence du réfléchissement des fonds) absorbent la plupart des rayons électromagnétiques (Lyzenga 1981; Novo; Hansom; and Curran 1989; Novo; Steffen; and Braga 1991).

Le système de Surveillance épidémiologique de Paludisme Brésilien

   En 1999 le Ministère de la Santé a lancé le Plan pour l’Intensification des actions de contrôle du paludisme [Plano de Intensificação das Ações de Controle de Malária (PIACM)] comme une réponse au projet de l’Organisation Mondiale de la Santé, le Roll Back Malaria Program (Braz 2013; Sampaio et al. 2015). En 2003, en partenariat avec les états et les municipalités de la région amazonienne, le Système de Surveillance de la Santé (SVS) du Ministère de la Santé a créé le Programme National pour la Prévention et le Contrôle du Paludisme [Programa Nacional de Prevenção e Controle da Malária (PNCM)] comme une politique permanente pour la prévention et le contrôle de la maladie donnant suite aux progrès réalisés avec le PIACM (Deane 1988; Ferreira & Silva-Nunes 2010). Le Système de Surveillance/Vigilance Epidémiologique du Paludisme (SIVEPMalaria) est le principal outil utilisé par PNCM pour améliorer la production, le suivi et la qualité de l’information sur le paludisme. Les données produites dans la région amazonienne sont enregistrées dans le SIVEP-Malaria, alors que ailleurs au Brésil les données sont envoyées au Système d’Information de Maladies et Notification (SINAN) (CONASS 2011). De 2003 à 2004, l’intégration des communes au programme SIVEP-Malaria est passé de 60% à 100% (Brasil, Tribunal de Contas da Uniao 2003; Braz et al. 2006). Dans la région Nord du Brésil, tous les cas suspects de paludisme doivent être obligatoirement notifiés par les services de santé dans un délai de 7 jours au SIVEPMalaria en fournissant les 43 informations du formulaire de notification (Brasil, Ministério da Saúde 2014). La prise en charge gratuite des patients n’est faite que si elle est accompagnée de la confirmation du diagnostic (Costa et al. 2010).On observe des cycles saisonniers mais surtout une tendance à la baisse très nette. Le Ministère de la santé a communiqué sur les effets positifs de la lutte anti-vectorielle et le projet d’élimination du paludisme à l’occasion du plus bas taux d’infection par paludisme des dernières 35 années avec une réduction en 2015 de 89% par rapport à l’an 2000 (Brasil. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Vigilância Epidemiológica. 2016).

La qualité des données du SIVEP-Malaria

   On a pu constater un grand nombre d’erreurs lors de l’analyse de la base de données SIVEP-Malaria. Les causes de ces erreurs vont de la faute de frappe au manque de précision des déclarations des patients. De plus, en 2013, le Ministère de la Santé du Brésil a décentralisé la gestion de la production des données épidémiologiques en la confiant aux 805 communes de la région Nord, ce qui a généré des pratiques de terrain différentes. La méthodologie développée pour l’analyse de la qualité de la base de données a été de mettre en œuvre un processus de nettoyage de données inspiré de la littérature (de Jonge & van der Loo 2013; Van den Broeck et al. 2005), de faire l’analyse des données rejetées en listant les principales sources d’erreurs, puis de définir une méthode adaptée pour l’exploitation des données. La méthodologie de nettoyage des données est réalisée en quatre étapes: 1.Détecter les données manquantes ; 2. Détecter les données aberrantes (outliers) ; 3.Détecter les incohérences ; 4. Apporter les corrections (Van den Broeck et al. 2005; de Jonge & van der Loo 2013; Rahm & Do 2000). Les données du SIVEP-Malaria sont disponibles en fichiers Data Base et maintenues par le Département Informatique du Système de Santé Brésilien (DATASUS) (Brasil, Ministério da Saúde 2015). Le nettoyage des données a été réalisé et systématisé avec le langage de programmation statistique R (R Development Core Team 2011). Une première sélection a porté sur les notifications de cas d’infection de paludisme ou de cas notifiés à l’intérieur de l’état d’Amazonas (variables UF_NOTIF & UF_INFEC). Cette sélection a permis de prendre en compte des cas enregistrés dans les postes de santé de l’état d’Amazonas mais contractés ailleurs. Un deuxième filtre a permis de retenir seulement les notifications de cas positifs de paludisme (variable RES_EXAM) excluant les cas suspects. Les cas positifs d’infection, en plus d’être la donnée la plus recherchée, possèdent les données du cadre clinique du patient, ce qui permet d’évaluer l’ensemble des variables pour chaque notification. Ces deux étapes ont conduit à l’extraction de 12 286 851 cas suspects pour 1 801 229 de cas positifs entre 2003 et 2014. Cette première analyse montre que la collecte de données pour chaque patient n’est pas réalisée partout avec la même rigueur . Certaines variables du formulaire de notification sont systématiquement remplies lorsque d’autres sont systématiquement absentes.

Détection des données aberrantes

   La deuxième étape du nettoyage de données a été l’identification des valeurs aberrantes (outliers) ou irréalistes. La plupart des données SIVEP-Malaria sont qualitatives. Pour cette étude, chaque variable a été analysée séparément, en comparant les données fournies à l’intervalle de valeurs attendues. Sept variables de la base de données sont en format date, parmi lesquelles ont été trouvées les valeurs aberrantes suivantes:
1. la date de naissance devrait être dans l’intervalle compris entre l’année « 1900 » et « 2015 » mais a présenté 19 occurrences entre l’année « 1006  » et « 1900 » et 22 occurrences entre l’année « 2030 » et « 2091 »;
2. la date des symptômes devrait se situer entre l’année « 2000 » et « 2015 » mais a présenté 148 occurrences entre l’année « 1002 » et « 1999 » avec un pic autour de « 1200 »;
3. la date de traitement qui devrait se situer entre la date « 2003-01-01 » et « 2014-12- 31 » a enregistré 796 occurrences entre les années « 2015 » et « 9620 ». Les résultats des examens (avec des valeurs de classes allant de 1 à 11) et la parasitémie (avec des valeurs de classes de 1 à 6) ont affiché 17 fois la valeur « 0 », (ce qui n’était pas une option) pour l’année 2003 et pour les municipalités de Coari et Manaus.
Le code d’enregistrement de la notification, avec des valeurs positives, a révélé 18 occurrences aberrantes (16 x « 0 », « -1264 » et « -682 ») de 2003 à 2007. La variable semaine épidémiologique est toujours absente, sauf pour un cas en 2003. La variable municipalité de résidence ne dispose que d’une valeur aberrante « 539.924 », qui n’est pas un code de municipalité valide. Il y a 20 242 agents de santé enregistrés dans la base de données SIVEP-Malaria pour l’État d’Amazonas. Chacun d’eux est enregistré sous un matricule. Parmi ceuxci, seuls 15 692 agents sont responsables des notifications entre 2003 et 2014. Quelques 302 236 agents apparaissant comme responsables de notifications ne sont pas enregistrés dans le système.

Table des matières

Introduction Générale
CHAPITRE 1 Contexte de la recherche 
1.1 Le paludisme des rivières  
1.2 Etat d’Amazonas et rôle de l’eau dans l’écologie du moustique Anophèles
1.3 L’eau dans l’État d’Amazonas 
1.4 La télédétection de la couleur de l’eau
1.5 Conclusion partielle
CHAPITRE 2 Analyse critique des données de surveillance épidémiologique du Paludisme 
Introduction
2.1 Le système de Surveillance épidémiologique de Paludisme Brésilien 
2.2 La qualité des données du SIVEP-Malaria 
2.2.1 Analyse temporelle des données manquantes
2.2.2 Détection des données aberrantes
2.2.3 Détection des données incohérentes
2.2.4 Analyse spatiale de la base de données
2.3 Résultat du nettoyage des données 
2.4 Utilisation Scientifique des données SIVEP-Malaria
2.5 Conclusion partielle
CHAPITRE 3 Dynamique de la luminosité des eaux dans l’état d’Amazonas 
3.1 Introduction 
3.2 Matériel et méthode 
3.2.1 Les images MODIS
3.3 Résultats et Discussion 
3.3.1 Résultats de la validation du masque eau/ non eau
3.3.2 Analyse statistique de la cartographie dynamique et interprétation des résultats
3.4 Conclusion Partielle 
CHAPITRE 4 Le paludisme des rivières de l’État d’Amazonas – Brésil
4.1 Introduction 
4.2 Matériel et Méthode
4.2.1 Incidence parasitaire
4.2.2 Les secteurs censitaires
4.2.3 Les zones habitées
4.2.4 Les données épidémiologiques du SIVEP-Malaria
4.2.5 Croisement et traitement des données
4.3 Résultats
4.3.1 IPM moyen
4.3.2 Corrélation entre IPM et indicateur de luminosité
4.3.3 Analyse des corrélations entre IPM et classes de luminosité pour tout l’État d’Amazonas
4.3.4 Corrélation entre IPM moyen sur la période et moyennes mensuelles des classes de luminosité
4.3.5 Discussion
4.3.6 Conclusion partielle

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