Modélisation de la distribution de l’infection à Mycobacterium ulcerans dans la commune de Lalo, Bénin

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2020

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Gimatal Esaï Anagonou et al., « Modélisation de la distribution de l’infection à Mycobacterium ulcerans dans la commune de Lalo, Bénin », Environnement, Risques & Santé, ID : 10670/1.3b0k4c


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Les changements climatiques entraînent des modifications de l’environnement qui affectent à leur tour la distribution géographique des organismes vivants. L’infection à Mycobacterium ulcerans, encore appelée ulcère de Buruli (UB), est une maladie infectieuse nécrosante de la peau causée par une mycobactérie environnementale ( Mycobacterium ulcerans) qui se rencontre souvent en milieu tropical et subtropical, où les conditions favorisent le développement de l’agent pathogène. Une modification de l’environnement affecterait la distribution géographique de cette maladie dans les zones endémiques. L’objectif de notre travail est d’étudier l’influence des changements climatiques sur la distribution géographique de l’UB au Bénin dans la commune de Lalo. À l’aide de la méthode maximum entropy, nous avons modélisé la distribution géographique probable de cette maladie sous les conditions climatiques actuelles et futures dans la commune de Lalo, une des communes endémiques de la maladie au Bénin. Cette modélisation a été faite en utilisant les variables bioclimatiques et les points de présence de la maladie. Il en résulte la prédiction d’une diminution de 80 % des zones à risque de la maladie à l’échelle de la commune dans le futur. Les résultats de notre modèle sont superposables aux données épidémiologiques nationales qui montrent une diminution des nouveaux cas de la maladie, qui sont passés de 1 203 cas en 2007 à 267 en 2017.

Climate change leads to modifications in the environment that affect the geographical distribution of living organisms. Mycobacterium ulcerans infection or Buruli ulcer (BU) is a chronic necrotizing skin disease caused by an environmental mycobacteria ( M. ulcerans). This disease often occurs in tropical and subtropical regions where environmental conditions favor this pathogen’s development. A change in the environment may affect the geographical distribution of this disease in endemic areas. The objective of our work is to study the influence of climate change on the geographical distribution of BU in the Lalo district of Benin. Using the maximum entropy method, we modeled the probable geographical distribution of this disease under current and future climatic conditions in Lalo, one of the most endemic districts in Benin. We used bioclimatic variables and occurrence points of the disease. The results showed that the distribution of BU is likely to decrease by about 80% in this district in the future. The results of our model are in line with national epidemiological data that show a decrease in new BU cases from 1203 in 2007 to 267 in 2017.

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