Spatiotemporal dynamics and predictive modeling of Leptospirosis on Reunion Island (SPATIOLEPT)

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Nous posons l’hypothèse que l’incidence des cas de leptospirose à La Réunion présente une structuration spatio-temporelle, dont l’évolution est influencée par des écosystèmes spécifiques intégrant de manière interconnectée les composantes environnementales, animales et humaines (comportements et pratiques).

Objectif principal
Ce travail visera, dans un premier temps, à identifier les clusters spatio-temporels de leptospirose sur l’île de La Réunion entre 2006 et 2025 et à en analyser l’évolutivité.
Objectifs secondaires
L’exploration de ces zones géographiques à forte incidence permettra, dans un second temps, d’étudier les facteurs associés à l’émergence de ces « hot-spots », en mobilisant des données issues de la télédétection et de la surveillance de terrain. Seront explorés : des déterminants individuels (facteurs professionnels, comportements à risque, niveau socio-économique), environnementaux (type d’habitat, zonage, altitude, géologie, distance aux élevages), locaux (présence de réservoirs, conditions d’accès à l’eau) et climatiques (pluviométrie, hygrométrie, températures). L’ensemble de ces données permettront le développement de modèles explicatifs et prédictifs du risque.

Il s’agit d’une étude de cohorte historique incluant l’ensemble des cas de leptospirose notifiés à La Réunion entre le 1er janvier 2006 et le 31 décembre 2025. Cette période de près de vingt ans permettra d’explorer l’évolution spatio-temporelle de la distribution des cas et de détecter d’éventuels clusters au fil du temps.

Les bénéfices de ce projet sont multiples :
• Pour la population réunionnaise : identifier les déterminants géographiques et environnementaux de l’infection à Leptospira spp. permettra de localiser les zones à risque et de mettre en place des actions de prévention ciblées et proportionnées.
• Pour la région Océan Indien : les résultats pourront être transposés à d’autres contextes insulaires, notamment Mayotte, où les espèces circulantes et les comportements à risque diffèrent, ainsi qu’aux autres territoires ultramarins (Guyane, Martinique, Guadeloupe, Nouvelle-Calédonie, Polynésie française) également confrontés à une incidence élevée.
• Pour la communauté scientifique : l’étude développera et documentera une méthodologie reproductible de détection des clusters spatio-temporels et de modélisation prédictive, pouvant être adaptée à d’autres zoonoses à composante environnementale.