A l'heure actuelle, 16% des Français souffrent d'allergies à un ou plusieurs pollens. Les symptômes correspondants peuvent aussi bien se présenter sous une forme bénigne (rhinite, conjonctivite, toux) que sous une forme beaucoup plus grave : l'asthme. La prévision de la date d'apparition d'un risque d'exposition allergique aux pollens est donc nécessaire d'un point de vue sanitaire et préventif. Elle doit être la plus précise possible afin d'initier les traitements anti-allergiques au moment adéquat, dans un souci d'efficacité et de réduction des coûts liés à cette affection. La présente étude, qui a pour cadre géographique le territoire national français, concerne quatre taxons polliniques parmi les plus allergisants : le frêne, le bouleau, les Poacées et l'ambroisie. Ce travail comprend trois parties. La première partie consiste en une présentation générale des données polliniques composée d'une description des modes de recueil et d'analyse des pollens, d'une étude sur la qualité des séries polliniques et les divers problèmes rencontrés et, enfin, d'une description détaillée des quatre taxons de l'étude et de leur répartition géographique. La deuxième partie consiste en une description des différents critères de détermination du début de la saison pollinique et des méthodes inhérentes à sa prévision. Enfin, la troisième partie rassemble l'ensemble des résultats, pour les quatre taxons concernés, issus des méthodes de prévision sélectionnées et appliquées aux séries polliniques les plus longues. Cette dernière partie s'attache essentiellement à déterminer l'intérêt de l'utilisation des méthodes retenues, la qualité des modèles qui en sont issus et leur efficacité dans une optique préventive. Une étude sur les relations entre les concentrations polliniques et les variables météorologiques constitue le dernier volet de cette troisième partie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00335207 |
| Date | 15 May 2008 |
| Creators | Cassagne, Etienne |
| Publisher | Université de Bourgogne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0018 seconds