Thèse Maud Charron

Maud Charron

Modélisation de la propagation, de la persistance et du contrôle des arbovirus dans le temps et dans l'espace : application au sérotype 8 du virus de la fièvre catarrhale ovine en population bovine

Résumé de la thèse :

Les arbovirus sont responsables de nombreuses maladies à transmission vectorielle majeures en santé publique et animale. Leurs vecteurs sont présents sur l’ensemble du globe. Ils sont très sensibles aux conditions environnementales et ont développé des stratégies d’adaptation pour survivre dans des climats contrastés. Des (ré)émergences de nombreuses arboviroses sont de plus en plus observées. Notre objectif a été d’étudier la propagation, la persistance et le contrôle de telles maladies au sein de populations d’hôtes en environnement saisonnier. Par modélisation, nous avons montré que différents mécanismes permettent la persistance des arbovirus au-delà de la saison défavorable à leurs vecteurs. La survie d’un virus à la mauvaise saison au sein de l’hôte semble être une stratégie efficace d’adaptation aux variations saisonnières de leurs vecteurs. Par ailleurs, un des moyens de contrôle des arbovirus est la vaccination des populations d’hôtes. Au moyen d’un nouveau critère du risque d’invasion, nous avons montré qu’une stratégie de vaccination applicable sur le terrain permet une diminution de la prévalence d’infection du sérotype 8 du virus de la FCO (BTV8). Pour finir, nous avons évalué l’impact d’hétérogénéités spatio-temporelles d’abondance et de répartition des hôtes et des vecteurs sur la dynamique de propagation spatio-temporelle du BTV8. Nous avons montré que l’abondance en vecteurs et leur répartition influencent fortement et de manière non linéaire la dynamique de propagation du virus. Les modèles développés dans cette thèse sont mécanistes et flexibles. Ils peuvent être adaptés à d’autres arbovirus transmis par des vecteurs de biologie comparable.

Mots-clefs :

Modélisation mathématique, Maladie à transmission vectorielle, Épidémiologie, Simulation, Spatio-temporel, Environnement saisonnier, Analyse de sensibilité, Vaccination

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