Évaluation des méthodes d'intégration de données permettant d'améliorer la prédiction spatiale des épidémies de grippe

Résumé : La surveillance épidémiologique des syndromes grippaux est basée sur des réseaux de médecins généralistes bénévoles et permet l’estimation de la répartition des cas sur le territoire. Cependant, la répartition variable des médecins déclarants dans le temps et dans l’espace entraîne de l’imprécision dans l’interpolation spatiale des syndromes grippaux. Ce travail a pour objectif d’améliorer ces estimations spatiales en introduisant des données auxiliaires de vente de médicaments dans l’interpolation spatiale réalisée par krigeage. Après une analyse du lien entre l’incidence des syndromes grippaux et les délivrances médicamenteuses, ces données sont intégrées au modèle grâce à la méthode de cokrigeage. Une variable latente résumant l’ensemble des classes médicamenteuses est construite par PLS et intégrée au krigeage de l’incidence. La dynamique spatio-temporelle de l’épidémie est aussi étudiée grâce au krigeage spatio-temporel. Différents critères visuels et quantifiables et la représentation spatiale et temporelle des résultats de cokrigeage mettent en évidence une amélioration significative des estimations grâce à plusieurs classes médicamenteuses. Les meilleurs résultats sont obtenus avec la variable auxiliaire construite par PLS. Les améliorations concernent des zones ciblées pauvres en mesures pour les épidémies où la couverture spatiale des médecins déclarants n’est pas optimale. Le krigeage spatio-temporel est complexe à mettre en place mais les résultats montrent que son utilisation est possible pour étudier la dynamique d’une épidémie sur le territoire.
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Mémoires
Sciences du Vivant [q-bio]. 2016
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Soumis le : mercredi 13 septembre 2017 - 14:27:27
Dernière modification le : dimanche 5 novembre 2017 - 01:09:17

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Marie Morvan. Évaluation des méthodes d'intégration de données permettant d'améliorer la prédiction spatiale des épidémies de grippe. Sciences du Vivant [q-bio]. 2016. 〈dumas-01480068〉

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