Determinants of Lyme borreliosis incidence in France : a spatial statistical and mathematical approach
Déterminants de l'incidence de la borréliose de Lyme en France : une approche statistique spatiale et mathématique
Résumé
Lyme borreliosis (LB), a zoonosis caused by the spirochete bacteria Borrelia burgdorferri sensu lato and transmitted by hard ticks (family Ixodidae), is the most commonly reported tick-borne disease in temperate regions of the northern hemisphere. Disease incidence shows geographic and seasonal variations, resulting from the transmission of Borrelia in its environment-tick-host cycle, and from the heterogeneity of surveillance systems in different regions. The aim of this thesis is to improve our understanding of the distribution and transmission of LB using French national surveillance data combined with spatial statistics and mathematical modelling. The nationwide surveillance of LB in France, which began in 2009, provides the opportunity to explore disease patterns and identify relevant determinants of its spatial and temporal distribution. Meanwhile, we assessed and analysed environmental data relating to tick ecology and anthropogenic data relating to tick-human interactions. Most LB cases were reported after 2016. We explored the spatio-temporal patterns of cases from 2016 to 2019 using the space-time K-function and Kulldorff's scan statistics (Fu et al., 2021). Results showed that high-risk spatial clusters were reported in central and eastern France with a maximum radius of 97 km. Clusters appeared in a time window between May and August, ranging from one month in 2016–2017 to three months in 2018–2019. In addition, a strong spatio-temporal interaction over 16 km and 7 days was detected in 2018, suggesting a higher local transmission process. Factors associated with the spatio-temporal occurrence of LB (including the environment, animal host, and frequency of human exposure to ticks) were integrated into a unified framework by a two-part spatio-temporal model (Fu et al., 2023). Spatial and temporal random effects were defined using a Besag-York-Mollie model and a seasonal model. The coefficients were estimated using a Bayesian approach. Results indicated that the presence of seasonal LB was positively associated with a higher vegetation density (NDVI ≥ 0.6), while increased incidence was associated with a higher probability of deer presence (> 60%), mild soil temperatures (15–22°C), moderate air saturation (1.5–5 mmHg), and more frequent tick bite reports. Projections for 2016–2021 showed similar spatial and seasonal patterns, with a higher risk of LB in April-September, and an increase in incidence in parts of eastern, west-central and south-western France. To understand the transmission of LB in endemic areas over the period 2009–2021, we used a deterministic, discrete-time, daily-step compartmental model. The model was fitted to surveillance data from the Rhône-Alpes region in a Bayesian framework. The results of the model estimated that tick bite rates were highest at an optimal soil temperature of 18°C. The percentage of infected cases reported per year ranged from 0.16% to 0.68%, whereas the increase in case reports since 2016 may be attributed to health-seeking behaviours probably resulting from an increased public awareness of ticks. Caution should be exercised in interpreting these results due to the relative limitations and possible biases in the available data. Nevertheless, the present work provides quantitative evidence on the temporal and spatial determinants of LB at national level, highlighting the importance of environmental factors and tick bites, which could shed light on future research.
La borréliose de Lyme (LB) est une zoonose causée par le spirochète Borrelia burgdorferri sensu lato, transmise par les tiques dures (Ixodidae). C'est la maladie transmise par les tiques la plus courante dans les régions tempérées de l'hémisphère nord. Les variations géographiques et saisonnières de son incidence sont liées à la transmission de Borrelia dans le cycle environnement-tique-hôte et à l'hétérogénéité des systèmes de surveillance mis en place. L'objectif de cette thèse est d'améliorer notre compréhension sur la distribution et la transmission de la LB en analysant des données de surveillance de la LB en France, à l’aide de modèles statistiques spatiales et de la modélisation mathématique. La surveillance de la LB en France depuis 2009 nous a permis d'explorer les schémas de la maladie et d'identifier les déterminants pertinents de sa distribution spatio-temporelle. Parallèlement, nous avons évalué et analysé des données environnementales liées à l'écologie des tiques et des données anthropiques liées aux interactions entre tiques et humains. La plupart des cas de LB ont été signalés après 2016. Nous avons exploré les schémas spatio-temporels des cas de 2016 à 2019 en utilisant la fonction K spatio-temporelle et les statistiques de balayage de Kulldorff (Fu et al., 2021). Les résultats ont montré que des clusters spatiaux à haut risque ont été observés dans le centre et l'est de la France, avec un rayon maximal de 97 km. Ils sont présentés dans une fenêtre temporelle entre mai et août, allant d'un mois en 2016-2017 à trois mois en 2018-2019. Une interaction spatio-temporelle forte sur 16 km et 7 jours a en outre été détectée en 2018, suggérant une transmission locale plus élevée de l’agent pathogène. Les facteurs associés à l'occurrence spatio-temporelle de la LB (y compris l'environnement, l'hôte animal et la fréquence de l'exposition humaine aux tiques) ont été étudiés dans un même modèle spatio-temporel en deux parties (Fu et al., 2023). Les effets aléatoires spatiaux et temporels ont été définis avec un modèle Besag-York-Mollie et un modèle saisonnier. Les coefficients ont été estimés par inférence bayésienne. Les résultats ont indiqué que la présence de LB saisonnière était positivement associée à une forte densité de végétation (NDVI ≥ 0.6), tandis que l'augmentation de l'incidence était associée à une probabilité plus élevée de présence de cervidés (> 60 %), à des températures modérées du sol (15-22°C), à une saturation modérée de l'air (1.5-5 mmHg) et à une fréquence plus élevée de signalements de piqûres de tiques. Les projections pour 2016-2021 ont montré un schéma spatial et saisonnier similaire, avec un risque plus élevé de LB entre Avril et Septembre, et une augmentation de l'incidence dans certaines parties de l'est, du centre-ouest et du sud-ouest de la France. Afin de comprendre la transmission de la LB dans les zones endémiques durant la période 2009-2021, nous avons utilisé un modèle compartimental déterministe, à temps discret et à pas quotidien. Le modèle a été ajusté aux données de surveillance de la région Rhône-Alpes dans un cadre bayésien. Les résultats du modèle ont montré que les taux de piqûres de tiques étaient les plus élevés à une température optimale du sol de 18°C. Le pourcentage de cas infectés rapportés par an variait de 0.16% à 0.68%. L'augmentation du nombre de cas signalés depuis 2016 pourrait être attribuée à davantage de comportements de prévention, due à une sensibilisation accrue du public aux tiques. Ces résultats doivent être interprétés avec prudence en raison des limites relatives et des biais possibles dans les données disponibles. Néanmoins, les études présentées fournissent des informations quantitatives sur les déterminants de la LB, soulignant l'importance des facteurs environnementaux et des piqûres de tiques.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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