Modélisation de la couverture de la pulvérisation résiduelle à l'intérieur (IRS)

Dans ce projet, nous générons des cartes à haute résolution de la proportion de ménages pulvérisés annuellement avec les PID en Afrique sub-saharienne. Il est important de cartographier la distribution de la couverture des PID à une échelle fine pour comprendre l'effet des PID sur le fardeau du paludisme en Afrique et pour cibler les interventions à l'avenir. Les PID étant plus coûteuses que les moustiquaires imprégnées d'insecticide, les pays adoptent une approche infranationale ciblée.

Les données de la campagne de PID et les données d'enquête sont combinées pour générer nos estimations de couverture de PID. Premièrement, des données grossières sur la couverture IRS au niveau administratif sont recueillies auprès de diverses sources, notamment les rapports du Programme national de lutte contre le paludisme, les rapports de pulvérisation de l'Initiative du Président contre le paludisme et l'Organisation mondiale de la santé. Deuxièmement, à l'aide des données des Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS), des modèles géostatistiques spatio-temporels sont développés pour prédire la structure fine de la couverture IRS. Les covariables environnementales et anthropologiques sont utilisées pour informer le modèle. Nous constatons que l'accessibilité, la probabilité élevée de présence de moustiques Anopheles gambiae, l'indice élevé de température favorable au Plasmodium falciparum et la faible altitude sont corrélés à une couverture élevée des IRS. Enfin, nous combinons les deux premières étapes avec les données au niveau administratif qui sont utilisées pour calibrer les résultats du modèle géostatistique.

En utilisant de multiples sources de données, nous produisons une image complète de la couverture IRS au cours des 20 dernières années qui peut être utile aux décideurs politiques à l'échelle internationale, nationale et sous-nationale.

Publications
2020Pulvérisation intradomiciliaire à effet rémanent pour la lutte contre le paludisme en Afrique subsaharienne de 1997 à 2017 : une analyse rétrospective ajustéeMal J
DonnéesSpatial Résolution spatialeSpatial CouvertureTemporal Résolution temporelleTemporal Couverture
Couverture de l'IRS5 KmAfriqueAnnuel2000-2020

Collaborateurs

École de médecine tropicale de Liverpool

Big Data Institute, Université d'Oxford

L'initiative du président contre le paludisme