Aptitude climatique pour Chikungunya

Le chikungunya est une maladie virale transmise par les moustiques Aedes aegypti et Aedes albopictus. Aedes albopictus est présent en Europe et étend son territoire. Outre l’augmentation des déplacements à l’échelle mondiale, le changement climatique peut causer davantage de cas de chikungunya en Europe, étant donné que les changements de température et de précipitations rendent le climat de la région plus propice à la transmission de la maladie.

Une façon de mesurer les menaces pour la santé associées au chikungunya sous le climat changeant est d'estimer les changements dans le taux de reproduction de base (R0), qui estime le nombre attendu d'infections secondaires d'un cas infectieux dans une population complètement sensible. Si R0 est supérieur à 1, les épidémies ont le potentiel de croître. Plus R0 est élevé, plus l'épidémie se développera rapidement. 

Cet indicateur utilise un modèle mécaniste structuré par étapes pour estimer l'abondance des moustiques et, par la suite, le taux de reproduction de base (R0) du chikungunya en combinant des informations sur la température, les précipitations, les heures de lumière du jour, l'abondance des moustiques et la densité de la population humaine.

Mises en garde

Le R0 prévu ne doit pas être confondu avec les cas réels de chikungunya, bien qu'il soit un indicateur du potentiel d'éclosion. Certaines limites clés du modèle comprennent certaines lacunes dans nos connaissances sur l'infectivité des vecteurs de la dengue, l'absence de densités vectorielles dans l'estimation de la capacité vectorielle, la nécessité de meilleurs scénarios pour l'utilisation des terres, l'urbanisation, la croissance démographique, la mobilité humaine et la variabilité climatique à l'échelle microscopique et les limites entourant l'élaboration d'estimations stochastiques du risque d'éclosion dans les zones non endémiques, car les approches déterministes sont moins appropriées pour estimer les risques d'éclosion et les nombres de reproduction de base lorsque le taux d'incidence est faible et sujet à une stochastique élevée. Pour une description complète des limitations et des mises en garde du modèle, veuillez consulter Liu-Helmersson et al. (2014, 2016) et Rocklöv et al. (2019).