La modélisation mathématique en épidémiologie utilise traditionnellement l’hypothèse de mélange homogène des individus dans la population. Si certains modèles structurés permettent de tenir compte de l’hétérogénéité apparente (spatiale, temporelle), ils permettent rarement de la caractériser à l’échelle d’un individu. Dans cette thèse, nous présentons les résultats de l’analyse conjointe des contacts interindividuels et du portage individuel de Staphylococcus aureus. Ces données, collectées dans l’hôpital de soins de suite de Berck-sur-Mer pendant 6 mois, permettent de mettre en évidence l’intérêt de l’étude des structures de contacts pour établir des nouvelles mesures de contrôle dans la lutte contre les infections nosocomiales, et plus généralement pour apporter un nouveau substrat informatif aux modèles épidémiologiques.Après avoir rappelé dans une première partie les différents modèles usuels utilisés en épidémiologie et les hypothèses qu’ils imposent, nous présentons l’étude I-Bird qui vise à identifier, par l’utilisation des nouvelles technologies de l’information, de nouvelles méthodes pour limiter la dissémination de bactéries nosocomiales.Dans une première étude, nous démontrons que l’utilisation de capteurs électroniques de proximité fournit un proxy valable pour la collecte des interactions interindividuelles pouvant mener à transmission de S. aureus entre patients et personnels soignants dans un établissement de soins de suite et de réadaptation. Nous exploitons ensuite ces données de façon à fournir une évaluation quantitative du risque individuel d’acquisition de S. aureus, dans l’optique de réduire la dissémination de bactéries multirésistantes. / Mathematical modeling in epidemiology often assumes that individuals mix at random within a population. Age-structured models allow for more realistic contact rates, depending on the age of individuals, yet such models can’t characterize the heterogeneity at the individual level.In this thesis, we present the results of a prospective, longitudinal study conducted during 6 months in a long-term care facility located in Berck-sur-Mer, France. We show that high-resolution contact structures can be used to design new intervention strategies in order to reduce the spread of nosocomial bacteria and inform models with more realistic contact patterns.After first recalling the usual modeling frameworks used in epidemiology and their underlying hypothesis, we detail the data collected as part of the I-Bird study. This study focuses on understanding how Staphylococcus aureus spreads between individuals in a healthcare setting.In a first study, we provide empirical results that validate the use of electronic records as a good proxy for close-proximity interactions that can lead to the dissemination of S. aureus. We then set out to identify contact-related risk factors for S. aureus colonization, in an effort to detect situation of increased risk. Such situations could help enforce new intervention strategies that rely on the observed contact network, to efficiently reduce the burden of S. aureus, ultimately helping to reduce the spread of multidrug-resistant bacteria.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA066181 |
| Date | 15 July 2015 |
| Creators | Obadia, Thomas |
| Contributors | Paris 6, Boëlle, Pierre-Yves |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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