Surveillance et contrôle du paludisme a des échelles locales grâce a des plateformes e-health – SMALLER

Le projet se reposait sur un programme multidisciplinaire (écologie, épidémiologie, géomatique, télédétection) et des partenariats opérationnels solides avec des ONG et gouvernements locaux, afin de fournir des outils décisionnels pour la lutte contre le paludisme à l’échelle communautaire. Il a été mené à Ifanadiana (Sud-Est de Madagascar), un district à haute transmission du paludisme qui compte 200 000 habitants répartis en 195 fokontany (villages ou groupes de villages), avec de fortes disparités dans l’incidence du paludisme et l’accès aux soins. En plus des données de surveillance passive et de télédétection, le projet se reposait sur la cohorte longitudinale « IHOPE », en place depuis 2014 et qui suit un échantillon de 1 600 ménages représentatif du district tous les deux ans, collectant des données socio-économiques, comportementales et de santé maternelle/infantile. Le projet s’articulait en trois tâches principales :

1. Estimation du fardeau non observé du paludisme au niveau communautaire: à partir des données par patient des 19 centres de santé pour la période 2015–2020 (extraits, géolocalisés et digitalisés), nous avons calculé l’incidence mensuelle par fokontany. Nous avons adapté des approches « benchmark-multiplier » et d’imputation multiple pour corriger les sous-déclarations liées aux barrières financières et géographiques. Une étude de prévalence lors de la vague 2021 de la cohorte IHOPE a permis d’affiner et de valider les dynamiques spatio-temporelles estimées à partir de surveillance passive.

2. Intégration des prévisions locales de paludisme dans un système d’alerte précoce : nous avons combiné ces estimations des cas à des variables environnementales à haute résolution (Sentinel-2, Sentinel-1) et des indicateurs socio-économiques extraits de la cohorte IHOPE pour alimenter des modèles statistiques qui permettent de prédire les dynamiques spatio-temporelles futures du paludisme. Une interface web permet d’automatiser la collecte et traitement mensuels des données et de visualiser les prévisions par les responsables du paludisme et communautaires du district et de l’ONG.

3. Mise en place des stratégies de lutte guidées par des modèles de transmission : nous avons calibré un modèle compartimental spatialement explicite intégrant cas de paludisme, climat, occupation des sols et comportements de la population. Le modèle a testé différentes méthodes pour caractériser le mouvement de personnes et a simulé l’impact de plusieurs interventions (dépistage actif, pulvérisations résiduelles, distributions de moustiquaires) mises en œuvre de façon uniforme ou spatialement ciblé. Il est prévu que toutes ces simulations soient intégrées au système d’alerte précoce décrit précédemment.

Dans le cadre du projet, nous avons d’abord développé une méthode pour estimer le fardeau non observé du paludisme chez des populations vulnérables. À l’aide d’un ajustement par benchmark multiplier, nous avons montré que la surveillance passive ne détecte que 20 – 33 % des cas (Hyde et al. 2021). Cette approche a ensuite été affinée par le développement d’une nouvelle méthode nommée « ZERO-G ». Il s’agit d’un modèle de gravité pour estimer l’intensité de l’échantillonnage à partir des taux de consultation toutes causes et une imputation spatio-temporelle des cas non rapportés. ZERO-G produit des estimations mensuelles en temps réel au niveau communautaire à partir des données de surveillance passive des centres de santé, réduisant les biais géographique et financier de plus de 90 %, tout en améliorant la résolution spatiale des données d’un facteur de dix (Evans et al. 2023).

À partir de ces estimations corrigées, nous avons démontré qu’il est possible de prédire précisément la dynamique spatio-temporelle du paludisme à l’échelle des villages d’un district, grâce à des variables climatiques, d’occupation des sols et socio-économiques à haute résolution (Pourtois et al. 2023). La collecte et analyse de données (y compris la télédétection) ont ensuite été améliorés et intégrés dans un système d’alerte précoce hyper-local via une interface web capable de prévoir les cas jusqu’à trois mois en avance et de générer automatiquement les besoins en intrants pour les acteurs de terrain (Evans et al 2025). L’utilisation de nos estimations (au lieu du système actuel de commandes qui est basé sur les cas des mois précédents) permettrait de réduire substantiellement les ruptures de stock. Par ailleurs, une partie du travail de télédétection fait pour prédire les dynamiques de paludisme a débouché sur la mise au point et validation d’un outil d’aide à la décision pour le suivi des dynamiques d’inondation de plus de 17 000 rizières dans le district. Cet outil, fait à l’aide d’images Sentinel-1 et d’indices radar, fournit une multitude d’indicateurs pour guider la planification et mise en œuvre des stratégies de gestion des gîtes larvaires à grande échelle (Randriamihaja et al. 2025).

Enfin, nous voulions intégrer les données des agents communautaires à notre système d’alerte précoce en considérant qu’il ne souffrait pas des biais d’accès aux soins inhérents aux centres de santé. Par contre, nous avons montré que l’accès aux soins communautaires souffre lui-même de barrières géographiques et financières (Evans et al. 2022). Pour réduire les barrières géographiques d’accès aux soins au niveau communautaire, nous avons développé un outil qui permet d’estimer la localisation optimale des sites communautaires (Evans et al. 2022) et un autre qui permet d’optimiser les activités itinérantes (campagnes de distribution, suivi proactif au porte-à-porte) en s’appuyant sur les algorithmes de « Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) » (Randriamihaja et al. 2024

Les travaux menés dans le cadre du projet SMALLER ont ouvert trois perspectives majeures d’amélioration et d’application de nos outils géomatiques et analytiques pour améliorer le contrôle de maladies infectieuses :

1. Renforcement de l’appropriation et de l’usage des outils par les acteurs de santé

Il est essentiel de co-construire, avec le Ministère de la Santé Publique et les gestionnaires de programmes, des approches participatives garantissant la pérennité et la montée en compétences locales autour des tableaux de bord et modèles développés sur SMALLER. C’est ce qui prévoit le projet PRIDE-C à travers 1) des ateliers de modélisation participative pour des maladies sensibles au climat (paludisme, diarrhée et infections respiratoires) pour adapter en continu les indicateurs et l’interface aux besoins opérationnels, et 2) ’intégration native de nos outils dans les systèmes d’information sanitaires nationaux, en particulier DHIS2 et CommCare, via des modules interopérables et des formations en cascade auprès des Directions Régionales de la Santé. Ce projet est coordonné par Michelle Evans (postdoc sur SMALLER) et financé par le Wellcome Trust.

2. Extension des outils à la surveillance des maladies vectorielles émergentes

Les algorithmes et flux de travail mis au point pour le paludisme peuvent être étendus à certaines arboviroses et zoonoses émergentes comme la dengue, la fièvre de la Vallée du Rift, ou le West-Nile. Le projet PREACTS-Africam, financé par l’AFD dans 5 pays, s’inscrit dans une perspective « One Health » pour contribuer à la compréhension, réduction et surveillance du risque des zoonoses émergentes. Africam Madagascar, qui se déroule à Ifanadiana grâce aux travaux et collaborations développés dans le cadre de SMALLER, s’intéresse entre autres à la cartographie participative des habitats de moustiques vecteurs, à la surveillance intégrée homme-animal-environnement au niveau communautaire, et à la modélisation prédictive spatio-temporelle pour anticiper les foyers émergents et optimiser les réponses. Tous des travaux qui ont été initiés sur SMALLER.

3. Mise à l’échelle nationale d’outils pilotes pour l’appui aux programmes de lutte

Certains des outils développés dans le cadre de SMALLER ont rencontré un grand intérêt de la part du Ministère de la Santé Publique de Madagascar et de ses partenaires techniques et financiers (UNICEF, OMS, etc.). Fort du pilote à Ifanadiana, nous avons soumis un projet (« LALANA ») aux appels de l’Initiative (Fonds Mondial) pour étendre aux 119 districts de Madagascar les outils géomatiques d’aide à la décision et contribuer ainsi à la micro-planification et à la mise en œuvre de programmes communautaires et d’interventions « dernier kilomètre » pour le contrôle du paludisme, la tuberculose et le VIH. Malheureusement, ce projet n’a pas été financé et nous continuons à chercher d’autres financements qui pourraient nous permettre de mettre à l’échelle ces travaux pilotes.

Malgré les efforts de contrôle, le paludisme a toujours un impact dévastateur sur le bien-être de millions de personnes, en particulier dans les zones rurales de l'Afrique subsaharienne. Un faible accès aux soins de santé, la faiblesse des systèmes de santé et la diminution de l'efficacité des interventions de lutte anti-vectorielle menacent d'inverser les progrès faits au cours des deux décennies. En ce sens, les agents de santé communautaires (ASC) jouent un rôle de plus en plus important dans la Stratégie mondiale contre le paludisme, pour assurer un accès universel au diagnostic et au traitement du paludisme ainsi que pour améliorer la surveillance. Par contre, afin d’optimiser l'efficacité des stratégies de contrôle, la mise en œuvre locale doit être éclairée par une compréhension des déterminants du paludisme spécifiques à chaque contexte. En particulier, le niveau de granularité et de promptitude des données que peuvent offrir les plateformes de santé mobile (« e-health ») au niveau communautaire, ouvre de nouvelles possibilités de contrôle qui sont encore largement inexplorées. Une meilleure intégration entre les approches de modélisation des maladies infectieuses avec la surveillance par des plateformes de santé mobile communautaire pourrait aider à 1) cibler les efforts et à planifier les ressources nécessaires pour des zones et des périodes spécifiques, en réduisant les ruptures de stock et en augmentant la détection des cas; et 2) mettre en œuvre des activités de contrôle supplémentaires pour minimiser la transmission au niveau de la population. Cependant, même si la modélisation est de plus en plus utilisée pour la planification des programmes au niveau national ou régional, leur application n’est pas fréquente au niveau local, où les interventions sont mises en œuvre. Ceci est particulièrement le cas pour les zones rurales de l’Afrique subsaharienne, où le fardeau du paludisme est le plus important.

L'objectif de ce projet est de développer des modèles statistiques et mathématiques de transmission du paludisme qui permettront d’améliorer la mise en œuvre programmatique, contribuant ainsi à optimiser les stratégies de surveillance et de contrôle au niveau communautaire. Pour cela, nous proposons d’intégrer, pour chaque communauté du district d'Ifanadiana (sud-est de Madagascar), de la surveillance épidémiologique, des informations environnementales par satellite à haute résolution, et des données longitudinales socio-économiques et comportementales. Le projet sera développé en étroite collaboration avec l'ONG PIVOT, qui collabore depuis 2014 avec le ministère de la Santé à Ifanadiana pour fournir des services de santé accessibles et de qualité et pour réaliser des recherches rigoureuses autour de ses interventions, en investissant dans des systèmes de collecte de données robustes. Ensemble, nous allons piloter des outils d’aide à la décision innovateurs et fiables en matière de lutte contre le paludisme, qui peuvent être validés localement et étendus à d'autres zones rurales.

Plus précisément, ce projet vise à 1) estimer la quantité non observé des cas de paludisme au niveau communautaire par surveillance passive au niveau des centres de soins; 2) fournir des prédictions d’incidence de paludisme aux ASC d'Ifanadiana pour améliorer la mise en œuvre programmatique; et 3) proposer, grâce aux simulations de nos modèles de transmission, des stratégies de contrôle supplémentaires qui minimisent la transmission du paludisme. Des évaluations d'impact seront réalisées pour déterminer si la disponibilité des résultats de modélisation contribue à améliorer des indicateurs clés de la performance du programme de lutte contre le paludisme. Outre que sa nouveauté scientifique, ce projet représentera un cas exemplaire de collaboration intersectorielle entre des chercheurs et la société civile (ONG, gouvernements locaux) pour améliorer la santé de la population dans des contextes à faibles ressources.