| Titre : | Prediction of community prevalence of human onchocerciasis in the Amazonian onchocerciasis focus : Bayesian approach. (2003) |
| Auteurs : | Hélène CARABIN ; Maria-Gloria BASANEZ ; Carlos BOTTO ; Marisela ESCALONA ; Lawrence JOSEPH ; Clare MARSHALL ; Sarai VIVAS-MARTINEZ ; Centro Amazonico para Instastigacion y Control de Enfermedades Tropicales'Simon Bolivar' (C.A.I.C.E.T.). Estado Amazonas. VEN |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Bulletin of the world health organization (vol. 81, n° 7, 2003) |
| Pagination : | 482-490 |
| Langues: | Anglais |
| Mots-clés : | Onchocercose ; Filariose ; Parasitose ; Infection ; Prévalence ; Epidémiologie ; Homme ; Amérique ; Peau [pathologie] ; Oeil [pathologie] ; Amérique du Sud |
| Résumé : | [BDSP. Notice produite par INIST-CNRS 124R0x80. Diffusion soumise à autorisation]. Objectif : Mettre au point un modèle hiérarchique de type bayésien applicable à l'onchocercose humaine permettant d'étudier les facteurs qui influent sur la prévalence des microfilaires dans le foyer amazonien d'onchocercose et de prévoir la probabilité que l'onchocercose sévisse au moins sur le mode mésoendémique dans une communauté donnée (prévalence des microfilaires>20%) et nécessite par conséquent en priorité un traitement par l'ivermectine. Méthodes : Mise au point de modèles à partir des données recueillies auprès de 732 personnes de 15 ans au moins habitant dans 29 communautés Yanomami situées le long de quatre fleuves du bassin méridional de l'0rénoque au Venezuela. La capacité des divers modèles à prévoir la prévalence des microfilaires dans la communauté a été comparée. Le meilleur modèle a été sélectionné par approximation croisée en utilisant le critère d'information bayésien, les valeurs de p des modèles bayésiens et les résidus. Résultats : Le meilleur modèle est un modèle à trois niveaux qui tient compte du regroupement des cas dans les communautés, avec, au niveau individuel, la prise en compte des caractéristiques d'âge et de sexe de l'hôte, au niveau communautaire, la prise en compte de l'effet de l'altitude fleuve-dépendant et, au troisième niveau, la prise en compte de l'agrégation des communautés le long des fleuves. Ce modèle a permis de classer correctement 25 des 29 villages (soit 86%) quant à la priorité du traitement par l'ivermectine. Conclusion : Les méthodes de Bayes sont une approche souple et utile pour la recherche en santé publique et la planification de la lutte contre les maladies. Notre modèle tient compte de l'agrégation des cas au sein des communautés, permet d'étudier le lien entre d'une part les caractéristiques particulières aux individus ou aux communautés et d'autre part l'infection, tient compte de l'incertitude supplémentaire due aux données manquantes concernant les covariables, et permet d'étayer les décisions politiques grâce à des variables prédictives de la probabilité que l'onchocercose soit au moins mésoendémique dans une nouvelle communauté. |
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