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Modélisation mathématique pour évaluer les moteurs de l’apparition récente de la fièvre typhoïde à Blantyre, Malawi

Contexte Des épidémies pluriannuelles de Salmonella enterica sérovar Typhi ont été signalées ces dernières années dans plusieurs pays d’Afrique orientale et australe. A Blantyre, au Malawi, une augmentation spectaculaire des cas de fièvre typhoïde est récemment apparue et pourrait être liée à l’émergence des souches d’haplotypes H Pour étudier les hypothèses de l’augmentation du nombre de cas de fièvre typhoïde à Blantyre, nous adaptons un modèle mathématique aux cas confirmés de culture d’infections à Salmonella enterica à Queen Elizabeth Central Hospital, Blantyre Nous avons exploré des hypothèses: une augmentation du nombre reproducteur de base R en réponse à l’augmentation de la densité de population; une diminution de l’incidence de l’infection croisée avec Salmonella Enteritidis; une augmentation de la durée de l’infectiosité due à l’absence de réponse aux antibiotiques de première intention; et une augmentation du taux de transmission suite à l’émergence de l’haplotype HRésultats L’augmentation de la densité de population ou la diminution de l’immunité croisée n’expliquent pas complètement le profil d’émergence typhoïde observé à Blantyre, alors que les modèles permettent une augmentation de la durée d’infectiosité et / ou Les résultats suggèrent qu’une augmentation de la transmissibilité de la typhoïde due à l’émergence d’une pharmacorésistance associée à l’haplotype H pourrait aider à expliquer les récentes flambées de typhoïde chez les patients atteints de typhoïde. Malawi et contextes similaires en Afrique

Dynamique de transmission, Salmonella Typhi, haplotype H, multirésistance La fièvre typhoïde, causée par l’infection par le pathogène bactérien restreint à l’homme Salmonella enterica serovar Typhi, est une cause majeure de maladie et de mortalité dans les régions du monde où l’accès à l’eau et à l’assainissement est limité [ Des estimations récentes placent le fardeau mondial de la fièvre typhoïde à – millions de cas et – de décès par an Bien que le fardeau endémique de la fièvre typhoïde en Asie du Sud et du Sud-Est soit reconnu depuis longtemps, le fardeau de la maladie Afrique subsaharienne Au Malawi, comme dans la majeure partie de l’Afrique subsaharienne, les sérovars non salmonellulaires de Salmonella NTS ont été une cause beaucoup plus fréquente d’infections sanguines au cours des dernières décennies. Des épidémies séquentielles de sérotypes Salmonella enterica Typhimurium et Enteritidis ont été observées. % / d’isolats de Salmonella détectés par surveillance sentinelle à l’hôpital central Queen Elizabeth QECH à Bl antyre, le plus grand hôpital du Malawi, entre et Depuis lors, cependant, le nombre de cas confirmés de Salmonella Typhi à la QECH a augmenté de manière significative. Le nombre de cas de typhoïde a augmenté par an au cours de cette épidémie. la fièvre typhoïde a continué pendant au moins des années et coïncide avec de nombreux rapports d’épidémies de fièvre typhoïde en cours en Afrique Ces épidémies ont suivi de près l’émergence mondiale récente de l’haplotype H de Salmonella Typhi hautement clonale et différenciée des autres haplotypes en utilisant un simple schéma de typage basé sur le polymorphisme mononucléotidique , et est associée à des taux élevés de multirésistance Il existe diverses hypothèses qui pourraient expliquer la forte augmentation des cas de fièvre typhoïde à Blantyre. , y compris une augmentation de la densité de population à Blantyre au-delà d’un seuil critique de transmission; diminution de l’immunité hétérotypique contre Salmonella Enteritidis qui protège contre Salmonella Typhi; une augmentation de la prévalence des souches multi-résistantes de MDR, entraînant une persistance prolongée; et l’émergence de l’haplotype MDR H, qui est devenu dominant dans de nombreux endroits du monde et peut être plus transmissible que d’autres souches Ces dernières hypothèses sont étroitement couplées, mais décrivent des mécanismes légèrement différents par lesquels l’haplotype H et les souches MDR Nous avons donc adapté un modèle mathématique de la dynamique de transmission de la typhoïde développé précédemment en adaptant les données spécifiques à l’âge sur cas confirmés microbiologiquement de fièvre typhoïde à Blantyre, Malawi Nous avons modifié le modèle pour explorer les hypothèses décrites ci-dessus, et examiné si chacun d’entre eux pouvait expliquer la récente éclosion prolongée de cas de fièvre typhoïde dans ce contexte

Méthodes

Les sources de données

Nous avons utilisé des données sur des cas confirmés d’infection à Salmonella chez des patients de la QECH à Blantyre au Malawi QECH est le plus grand hôpital gouvernemental du Malawi, fournissant des soins gratuits aux patients du district de Blantyre et de la région environnante. Le programme MLW a effectué une surveillance systématique des infections sanguines chez tous les adultes ≥ années admises avec de la fièvre et des enfants fébriles. les années où le paludisme est négatif ou gravement malade, et tous les patients afebriles avec suspicion clinique de sepsis étant donné que les données et le traitement des échantillons ont déjà été décrits [,,] Nous disposions de données sur le nombre total de S enterica isolées par sérovar de janvier à février, ainsi que des données sur les isolats de Salmonella Typhi par groupes d’âge depuis février Nous avons également obtenu des données démographiques sur la population du district de Blantyre Blantyre ville Blantyre rural sur une base mensuelle entre juin et juin Office national de statistiques du Malawi Les données sur le taux annuel brut de natalité et de mortalité au Malawi ont été tirées de la base de données des Nations Unies sur la population mondiale , et de la répartition par âge de la population du Sud dans les groupes d’âge a été obtenu à partir du recensement du Malawi

Description du modèle

Nous avons adapté un modèle mathématique précédemment développé pour la dynamique de transmission de la typhoïde en Asie du Sud en ajustant les données de QECH et en modifiant le modèle pour explorer les hypothèses d’augmentation des cas de fièvre typhoïde à partir du modèle. le modèle suppose que les individus naissent sensibles à l’infection et à la maladie causée par Salmonella Typhi S Les individus sensibles sont infectés à un taux λp λw qui est véhiculé par les aliments et l’eau contaminés dans l’environnement immédiat “transmission à cycle court”, λp ainsi que contamination des approvisionnements en eau et de l’environnement “transmission à cycle long”, λw Les personnes infectées primaires restent infectieuses pendant une période / δ, après quoi nous supposons une fraction α de mortalité induite par la maladie, une fraction θ développe une infection de la vésicule biliaire et deviennent des porteurs chroniques C, et les autres individus -θ-α se rétablissent et sont temporairement immunisés e R Nous supposons que θ dépend de l’âge de l’individu infecté, compatible avec les données épidémiologiques L’immunité à la réinfection diminue à un taux ω, laissant l’individu partiellement sensible S Si la réinfection survient avant le déclin de l’immunité partielle à un rythme ε, nous supposons que ces réinfections sont subcliniques et ne sont pas reflétées dans nos données Les individus infectés subcliniquement peuvent à nouveau se rétablir ou devenir des porteurs chroniques Nous supposons que tous les individus infectieux déversent des bactéries dans le réservoir environnemental W à un taux γ, et les bactéries restent infectieuses ξ Tant les porteurs chroniques que les sujets infec- tiés subcliniquement ont une infectiosité réduite d’un facteur r. Pour tous les modèles, nous avons supposé que la transmission à cycle court dépendait de la fréquence et que le mélange était homogène; nous avons exploré à la fois la transmission à long cycle dépendante de la fréquence et de la densité en fonction du scénario du modèle

Figure Vue largeTélécharger la diapositive Diagramme comparatif de la structure du modèle Le modèle est décrit dans la section “Méthodes” “Description du modèle” Figure Vue largeTélécharger la diapositive Diagramme compartimenté de la structure du modèle Le modèle est décrit dans la section “Méthodes” que la saisonnalité des isolats typhoïdes à la QECH était significativement corrélée avec la variabilité saisonnière des précipitations à des périodes de quelques semaines P & lt; Par conséquent, nous avons supposé que le paramètre de transmission de l’environnement βw variait selon les saisons et les précipitations, la transmission de pointe se produisant au moment de la pointe des précipitations. Voir Méthodes supplémentaires et Figure supplémentaire. les paramètres du modèle fixe et leurs sources sont décrits dans le tableau, et les paramètres estimés sont décrits dans le tableau

Tableau Paramètres du modèle fixe Paramètre Définition Symbole Valeur Source Taux de natalité B – naissances vivantes par année Données de recensement Taux de mortalité naturelle μ – décès par an Données du recensement Durée de l’infectiosité / δ wk Décalage saisonnier des paramètres du pic saisonnier φ wk pic de la pluviosité saisonnière Fraction infectée qui devient un porteur chronique θ – selon l’âge Mortalité induite par la maladie α Hypothèse Durée de l’immunité totale temporaire à l’infection / ω wk Hypothèseb Taux d’excrétion dans l’eau γ unité infectieuse / semaine Assomptione Taux de désintégration des particules infectieuses de l’approvisionnement en eau ξ / semaine- Paramètre Définition Symbole Valeur Source Taux de natalité B – naissances vivantes par an Données de recensement Taux de mortalité naturelle μ – décès par an Données du recensement Durée de l’infectiosité / δ wk [ ] Décalage saisonnier des paramètres de décalage du pic saisonnier φ wk Basé sur le pic de la pluviométrie saisonnièrea Fraction infectée qui deviennent des porteurs chroniques θ – selon l’âge Mortalité induite par la maladie α Hypothèse Durée de l’immunité totale temporaire à l’infection / ω wk Hypothèseb Taux d’excrétion dans l’approvisionnement en eau γ unité infectieuse / wk Hypothèsec Taux de carie des particules infectieuses provenant de l’alimentation en eau ξ / wk- a Voir Méthodes supplémentairesb L’ajustement du modèle n’est pas sensible à ce paramètre c Non identifiable / inséparable du paramètre de transmission à cycle long estimé, βwView Large

Paramètre du modèle de table Estimations et critères d’information bayésiens pour les modèles les mieux adaptés à chaque scénario Paramètre Définition Scénario de distribution préalable Scénario Scénario Scénario Numéro de reproduction de base pour transmission à cycle court R, p Uniforme, Numéro de reproduction de base pour transmission à cycle long R, w Uniforme ,, A Amplitude du forçage saisonnier transmission à cycle long q Uniforme, Taux d’immunité décroissante à la maladie clinique années- Un Uniforme, × × × × × – Infection relative des porteurs chroniques et à court terme r Uniforme, Fraction déclarante f Uniforme, Proportionnalité facteur entre l’incidence de l’infection par Salmonella Enteritidis et l’incidence observée de la maladie invasive mX Uniforme, Nb … … … Durée de l’immunité croisée, wk / χ Uniforme, … … … Début de la semaine d’augmentation de la durée d’infectiosité ou de transmission t Uniforme, Lc … … février Novembre Fin de semaine d’augmentation de la durée d’infectiosité ou de transmission t Uniforme, Lc … … mars Mars Magnitude d’augmentation de la durée d’infectiosité ou de transmission m Uniforme, … … Critères d’information bayésiens Paramètre Définition Symbole Scénario de distribution préalable Scénario Scénario Scénario de base pour une transmission à cycle court R, p Uniforme, nombre reproductif de base pour une transmission à cycle long R, w Uniforme,, a Amplitude de la transmission à cycle long forçant saisonnier q Uniforme, Taux d’immunité décroissante à la maladie clinique ans- Un Uniforme, × × – × – Infection relative des porteurs chroniques et à court terme r Uniforme, Fraction déclarante f Uniforme, Facteur de proportionnalité entre l’incidence de l’infection par Salmonella Enteritidis et l’incidence observée de la maladie invasive mX Uniforme, Nb … … … Durée de ss-immunité, wk / χ Uniforme, … … … Début semaine d’augmentation de la durée d’infectiosité ou de transmission t Uniforme, Lc … … Février Novembre Fin semaine d’augmentation de la durée d’infectiosité ou de transmission t Uniforme, Lc … … Mars Mars Ampleur de l’augmentation de la durée d’infectiosité ou du taux de transmission m Uniforme, … … Les critères d’information bayésiens aR, w varient selon la taille de la population dans le scénario; les valeurs listées correspondent à la plage de R, w entre janvier et février bN représente la taille totale de la population en cL représente la longueur des semaines de la série temporelle; la valeur estimée a été arrondie à la semaine la plus proche et la date correspondante du calendrier de cette semaine est donnée.

Numéro reproductif de base R et le rôle des porteurs chroniques

Le nombre reproductif de base du modèle est donné par l’équation R = δμpγβwξδθrμ, qui est définie comme le nombre attendu d’infections secondaires produites par un individu infectieux dans une population entièrement sensible Il est possible de réécrire R comme la somme des nombres reproductifs de cycle court R, p et cycle long R, w, où R, p = βpμδδθrμ et R, w = γβwξμδδθrμLa proportion de transmission de porteurs chroniques vs infections aiguës primaires cp peut être calculée comme cp = δθrμδθr

Scénarios de modèles

Pour déterminer si l’augmentation de la densité de population dans le district de Blantyre peut expliquer le type d’émergence typhoïde au scénario QECH, nous avons supposé que la transmission à long cycle dépendait de la densité, de sorte que le taux de transmission augmenterait. de la transmission à cycle court et à cycle long, de l’amplitude saisonnière de la transmission à cycle long, du taux d’immunité partielle décroissante, de l’infectiosité relative des porteurs et d’une «fraction déclarante» nécessaire pour évaluer le nombre prévu d’infections cliniques dans le district de Blantyre. Pour étudier l’hypothèse selon laquelle l’interaction immunitaire avec d’autres sérovars de Salmonella, en particulier Salmonella Enteritidis, pourrait expliquer le scénario observé, nous avons supposé que les individus sensibles pourraient développer une immunité croisée X à un taux proportionnelle au nombre observé de Salmonella Enteritidis iso Les personnes qui ont perdu cette immunité de protection croisée sont devenues entièrement vulnérables à l’infection clinique Hypothèse conservatrice Nous avons estimé à la fois le facteur de proportionnalité mX et la durée de l’immunité croisée / χ, en plus des autres paramètres décrits ci-dessus. augmentation de la typhoïde MDR en permettant une augmentation de la durée du scénario d’infectiosité Nous avons supposé que la durée de l’infectiosité était en moyenne de plusieurs semaines avec accès à une antibiothérapie efficace, mais augmentait linéairement suite à l’émergence de souches MDR; nous avons estimé la semaine où cette augmentation a commencé t, la semaine où elle a fini t ≥ t, et la magnitude de l’augmentation m, en plus des paramètres décrits dans le tableau de scénario. Enfin, nous avons modélisé une augmentation de l’aptitude de Salmonella Typhi associée à l’émergence de l’haplotype H, probablement en raison d’un taux de croissance in vitro plus élevé Nous avons permis une augmentation du taux de transmission à cycle court et à cycle long. Nous avons estimé à la fois la semaine où cette augmentation a commencé t ≥ t, et l’amplitude de l’augmentation m, en supposant une augmentation linéaire à la fois de βp et βw entre t et t, en plus des autres paramètres. Pour les scénarios -, nous avons supposé une transmission à cycle long dépendant de la fréquence. sensibilité de nos résultats à cette hypothèse Tableau supplémentaire

Ajustement de modèle

Nous ajustons notre modèle aux données sur les cas confirmés de culture de S Typhi à QECH de à par estimation maximum a posteriori Nous avons supposé des distributions a priori uniformes pour tous les paramètres du modèle Nous avons calculé la log-vraisemblance de chaque modèle en supposant que le nombre hebdomadaire observé les cas dans chaque groupe d’âge est Poisson-distribué avec une moyenne égale au nombre prédite par modèle d’infections cliniques sur la durée de l’infectiosité fois la fraction de déclaration, f Parce que nous avions seulement des données sur l’âge des cas commençant, nous correspondons au modèle On peut trouver plus de détails sur la procédure d’ajustement du modèle dans les Méthodes supplémentaires. Nous avons calculé le critère d’information bayésien BIC pour chaque modèle de meilleure adaptation. comparer des modèles avec un nombre différent de paramètres estimés dans les différents scénarios

RÉSULTATS

Pour le scénario, le modèle le mieux ajusté a prédit que le nombre de cas de Salmonella Typhi augmenterait d’année en année, après quoi le nombre de cas a doublé chaque année jusqu’à ce qu’il y ait des cas dans la figure A. Nous avons estimé que R, augmenté de à dans Les transporteurs chroniques ont été estimés pour représenter% -% de la transmission, de sorte que le R des infections primaires seul a augmenté de, en franchissant le seuil critique de R = en Juillet Figure A Approximativement% -% de transmission était Cependant, ce modèle n’a pas réussi à saisir la forte augmentation des cas de la figure A

Diapositive de modèles de scénarios – aux données sur le nombre hebdomadaire d’infections à Salmonella Typhi confirmées par culture à l’hôpital central Queen Elizabeth à Blantyre, au Malawi, de janvier à février A, nombre observé hebdomadaire de cas de fièvre typhoïde en bleu et meilleur modèle rouge Le R pour les infections primaires est tracé en gris, tandis que la ligne noire en pointillés représente R = B, Bleu observé et rouge modélisé taille de la population du district de Blantyre en millions C, nombre de cas de fièvre typhoïde rouge La proportion de la population ayant une immunité croisée avec Salmonella Enteritidis est représentée en gris D, Nombre observé de Salmonella Typhi bleue et de Salmonella Enteritidis en vert E, Nombre observé hebdomadaire de cas de fièvre typhoïde en bleu et modèle de meilleur ajustement pour le scénario rouge La durée d’infectiosité en semaines est indiquée en gris F, nombre mensuel observé de cas de Salmonella Typhi en bleu et la proportion d’isolat s présentant une multirésistance MDR noire d’octobre à décembre G, nombre hebdomadaire observé de cas de fièvre typhoïde en bleu et meilleur modèle pour le scénario rouge L’ensemble R est tracé en gris H, La proportion d’isolats séquencés de Salmonella Typhi appartenant à chaque haplotype par annéeFigure View largeTélécharger Diapositive de modèles pour les scénarios – aux données sur le nombre hebdomadaire d’infections à Salmonella Typhi confirmées par culture à l’hôpital Queen Elizabeth Central de Blantyre, au Malawi, de janvier à février A, nombre hebdomadaire observé de cas de fièvre typhoïde en bleu et meilleur modèle pour scénario rouge Le R pour les infections primaires est tracé en gris, tandis que la ligne noire en pointillés représente R = B, Bleu observé et rouge modélisé taille de la population du district de Blantyre en millions C, nombre de cas de fièvre typhoïde Scénario rouge La proportion de la population ayant une immunité croisée provenant d’une infection antérieure par Salmonella Enteritidis est représentée en gris D, Observée hebdomadaire n nombre de cas de fièvre typhoïde en bleu et meilleur modèle pour le scénario rouge La durée de l’infectiosité en semaines est indiquée en gris F, nombre mensuel observé de cas de Salmonella Typhi en bleu et le nombre de cas de Salmonella Typhi en bleu. proportion d’isolats présentant une multirésistance MDR noire d’octobre à décembre G, nombre hebdomadaire observé de cas de fièvre typhoïde en bleu et meilleur modèle pour le scénario rouge L’ensemble R est représenté en gris H, La proportion d’isolats séquencés de Salmonella Typhi appartenant à chaque haplotype Le modèle le mieux ajusté selon le scénario prévoyait une augmentation similaire du nombre de cas de typhoïde par an à partir d’un intervalle de – entre et avec un peu plus de cas à la fin de la période s. Cependant, le modèle n’a pas réussi à Figure C Le nombre reproductif de base a été estimé à R = dans ce scénario, avec% de transmission se produisant via le cycle long. On a estimé que l’infection à Salmonella Enteritidis par immunisation osseuse était le nombre observé de cas invasifs se présentant à la QECH, avec une immunité pendant des semaines en moyenne. Tableau Si nous supposions une augmentation de la durée de l’infectiosité coïncidant avec l’émergence du scénario MDR Salmonella Typhi, le modèle a fait un meilleur travail pour capturer le modèle observé de cas de typhoïde à QECH Le modèle prédit – les cas par an avant, lorsque l’incidence a commencé à augmenter fortement, avec un pic de cas par semaine à la hauteur de l’épidémie dans la On a estimé que l’infectiosité augmenterait entre les semaines précédant février et les semaines après mars, ce qui est semblable au moment de l’augmentation observée de la prévalence des isolats de MDR Salmonella Typhi. Figure F Lorsque nous avons permis une augmentation du taux de transmission associée à l’émergence du scénario de l’haplotype H, le modèle a de nouveau été en mesure de reproduire le schéma observé des cas de typhoïde avant d après, bien qu’il ait fourni un ajustement légèrement plus mauvais comparé au scénario selon le Tableau BIC Le nombre prédit de cas a augmenté de – cas par an pendant – à et en Figure G Le nombre reproducteur de base a été estimé augmenter de R = avant septembre après janvier Ceci est similaire au moment de l’émergence de l’haplotype H dans Blantyre, qui a été détecté pour la première fois dans et constitué% d’isolats séquencés de la figure H Le R pour les infections primaires était & lt; avant mars; ainsi, les transporteurs chroniques ont été estimés conduire une grande partie de la transmission cp =% pour expliquer la période prolongée de faibles cas signalés à la fin s / début s Figure supplémentaire Tous les modèles fourni un ajustement raisonnablement bon à la distribution par âge des cas entre et , mais a tendance à sous – estimer la proportion de cas dans ces groupes d ‘âge et à surestimer légèrement la proportion de cas dans ces groupes d’ âge et / ou groupes d ‘âge plus vieux ≥ ans maladie de lyme.

Figure Vue largeDownload distribution des infections à Salmonella Typhi confirmées par culture au Queen Elizabeth Central Hospital à Blantyre, Malawi La proportion observée de cas dans chaque groupe d’âge diagnostiqué entre octobre et février est indiquée par les barres bleues, tandis que les autres barres représentent le modèle- répartition prévue des cas pour la période correspondante pour les modèles les mieux ajustés sous scénario noir, scénario jaune, scénario rouge et scénario greenFigure View largeTélécharger slideAge distribution des infections à Salmonella Typhi confirmées par culture à l’hôpital central Queen Elizabeth à Blantyre, Malawi la proportion observée de cas dans chaque groupe d’âge diagnostiqué entre octobre et février est indiquée par les barres bleues, tandis que les autres barres représentent la distribution d’âge prédite par le modèle pour la période correspondante pour les modèles les mieux ajustés sous scénario noir, scénario jaune , scénario rouge, et scénario vertIf nous utilisons le modèle best-fit du scénario pour projeter le nombre futur de cas de typhoïde se présentant à la QECH en supposant le statu quo, le modèle prédit que l’incidence de la typhoïde diminuera au cours des prochaines années par rapport au pic de – Cependant, il y aura toujours – cas par an, est considérablement plus élevé qu’observé avant Les prédictions sont similaires pour le modèle le mieux ajusté sous le scénario Figure

Figure Vue largeTélécharger la diapositive Projection du nombre hebdomadaire d’infections à Salmonella Typhi confirmées par culture au Queen Elizabeth Central Hospital de Blantyre, Malawi, -Figure View largeTélécharger la projection du nombre hebdomadaire d’infections à Salmonella Typhi confirmées par culture au Queen Elizabeth Central Hospital à Blantyre, Malawi , –

DISCUSSION

Des épidémies de fièvre typhoïde de plusieurs années ont récemment été signalées dans plusieurs pays d’Afrique orientale et australe, notamment le Zimbabwe , la Zambie , le Kenya , l’Ouganda , le Mozambique et le Malawi . Contrairement à la typhoïde endémique de longue date en Asie du Sud et du Sud-Est [,,] à Blantyre, au Malawi, la surveillance longitudinale montre que S Typhi était une cause rare d’infections sanguines et qu’une augmentation de la typhoïde MDR était initialement en raison d’un large éventail de clades dominés ensuite par la lignée H Une variété d’hypothèses ont été proposées pour expliquer les épidémies émergentes de la fièvre typhoïde en Afrique Notre analyse soutient l’idée que ces épidémies, en particulier l’épidémie à Blantyre, étaient principalement par l’émergence de la MDR et l’introduction récente de l’haplotype H en Afrique. La modélisation mathématique fournit un outil pour tester les hypothèses permettant d’expliquer les modèles dans les données. Nos modèles les mieux adaptés sont les suivants: Les modèles suggèrent qu’avant, la transmission de la typhoïde à Blantyre était due à une combinaison de transmission de porteurs chroniques dont la prévalence était prédite à% -% et sous – critique R & lt; transmission d’infections primaires La durée de l’infectiosité et / ou du taux de transmission de la typhoïde augmentant suite à l’émergence des souches MDR et de l’haplotype H en particulier, les infections primaires étaient capables d’infecter & gt; Cependant, nos modèles prédisent que l’épidémie de typhoïde à Blantyre va commencer à s’atténuer au cours des deux prochaines années, car moins de personnes sensibles resteront dans la population, bien que le nombre de cas restera plus élevé que dans la s- Les modèles les mieux adaptés dans chacun des scénarios ont estimé que les porteurs chroniques jouaient un rôle très différent dans la transmission. La proportion estimée de transmission due aux porteurs chroniques variait de% sous scénario à% sous scénario, bien que les infections aiguës aient Infection, c’est-à-dire taux d’infection par individu sensible pendant la période épidémique Figure précédente Les modèles précédents ont identifié cette source d’incertitude dans les modèles mathématiques pour la typhoïde, ce qui pourrait avoir un impact important sur le niveau de protection indirecte attendue. sont nécessaires pour déterminer comment la prévalence des porteurs chroniques et le rôle Le modèle de transmission simplifié de la transmission de la typhoïde est un modèle simplifié Nous supposons un mélange homogène, de sorte que tout le monde dans le district de Blantyre est également susceptible de contracter la typhoïde et de transmettre à quelqu’un d’autre. ne tiennent pas compte du regroupement spatial de la transmission, ce qui peut prolonger la flambée actuelle, ou des différences liées au vieillissement dans le risque d’infection et / ou de diagnostic de la typhoïde. Notre modèle a donc tendance à sous-estimer la proportion de cas Nous supposons également qu’il n’y a pas de facteurs de risque particuliers pour la typhoïde, contrairement au SNN envahissant, où le virus de l’immunodéficience humaine, le paludisme et la malnutrition sont prédominants. Notre modèle ne tient pas compte de la possibilité d’exposition multiple à Salmonella Typhi. Des espèces réactives peuvent être nécessaires pour générer une immunité protectrice. Bien que cela puisse impacter l’estimation des paramètres et prolonger Enfin, certains des paramètres du modèle ne sont pas bien identifiés dans nos modèles ajustés Bien que cela n’affecte pas nos conclusions générales, il est impératif que nous comprenions mieux la nature de la transmission de la typhoïde. L’analyse suggère que l’émergence de la pharmacorésistance et de l’haplotype H, plutôt que l’urbanisation et le surpeuplement ou la modification de la susceptibilité immunologique dans la population, et l’immunité à utiliser des modèles mathématiques pour évaluer l’impact potentiel des interventions futures. , sont les facteurs les plus importants expliquant l’épidémie actuelle de fièvre typhoïde à Blantyre Si ces facteurs peuvent également expliquer les éclosions récentes dans d’autres parties de l’Afrique orientale et australe, le moment de l’éclosion est remarquablement cohérent avec la phylogéographie du MDR H haplotype Comprendre les facteurs sous-jacents les modèles observés de la fièvre typhoïde en Afrique peuvent aider à orienter les efforts futurs de vaccination et de vaccination pour contrôler la maladie. Des modèles mathématiques tels que celui décrit ici peuvent être utilisés pour évaluer l’impact potentiel de différentes stratégies de vaccination. conférés par des vaccins

Remarques

Soutien financier Ce travail a été soutenu par le projet de loi & amp; Melinda Gates Foundation numéro OPP à V E P; un prix stratégique pour la recherche sur les typhoïdes du Wellcome Trust number / Z // Z à V E P, M A G et R S H; le programme RAPIDD de la Direction des sciences et de la technologie du Department of Homeland Security et le Fogarty International Center des National Institutes of Health des NIH à VEP. Le MLW est soutenu par un prix stratégique du mécénat Wellcome Trust / Z // ZSupplement Dans le cadre du supplément “Invasive Salmonella Disease en Afrique”, parrainé par l’Université d’Otago, le VEP a reçu des subventions du projet de loi & amp; Melinda Gates Foundation, le Wellcome Trust, le programme RAPIDD de la Direction de la science et de la technologie, Department of Homeland Security, et le Fogarty International Centre, NIH, pendant la conduite de l’étude R S H a reçu une subvention institutionnelle du projet de loi. Melinda Gates Foundation Tous les autres auteurs ne signalent aucun conflit potentiel Tous les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs considèrent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués