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American Journal of Innovative Research & Applied Sciences
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| ISSN: 2429-5396 (e) | www.american-jiras.com |                                                                                      |
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  | ARTICLES | Am. J. innov. res. appl. sci. Volume 5,  Issue 5, Pages 347-355 (November 2017)
Research Article
 
American Journal of innovative
Research & Applied Sciences 
ISSN  2429-5396 (Online)
OCLC Number: 920041286
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| NOVEMBER | VOLUME 5 | N° 5  | 2017 |
Authors Contact

*Correspondant author and authors Copyright © 2017:

| Koundioun Dembélé 1 * | Souleymane Sanogo 1 | Modibo Sangaré 2 | and | Abdramane Ba 1 |





Affiliation.

1. Université des Sciences des Techniques et des Technologies de Bamako (USTT-B) | FST | Laboratoire d’Optique, de Spectroscopie, et des Sciences de l’Atmosphère (LOSSA) | Bamako | BPE3206 | Mali |
2. Université des Sciences des Techniques et des Technologies de Bamako (USTT-B) | FMOS | Bamako | Mali |
This article is made freely available as part of this journal's Open Access: ID Dembele-ManuscriptRef.1-ajira201017 |
RESUME

Introduction.
La méningite à méningocoque représente un problème de santé publique majeur en Afrique en général, et au Mali en particulier, où des épidémies récurrentes surviennent pendant la saison sèche. Contexte. Cette étude analyse la dynamique spatio-temporelle des épidémies de méningite et leur diffusion à l’échelle des districts, afin d’élaborer un modèle de prédiction de ces épidémies à partir des observations climatiques. Objectifs. La démarche consiste à (i) examiner la variation d’année en année du taux d’attaque de la méningite et des paramètres climatiques pour six districts sanitaires du Mali (Bamako, Koutiala, Nara, Ségou, Sikasso et Mopti) ; (ii) identifier des meilleurs prédicteurs climatiques pour la conception du modèle prédictif (iii) calibrer et valider le modèle prédictif du taux d’attaque de la méningite. Méthode. Les analyses bivariante et multivariée associée aux tests statistiques, sont appliquées aux dix ans de données de surveillance des méningites et aux données climatiques des six districts sanitaires. Résultats. Il ressort des résultats que le logarithme du taux d’attaque est mieux exprimé par les variables climatiques. La vitesse du vent, l’humidité relative et l’indice d’aérosol ont été retenues comme meilleurs prédicteurs pour la conception du modèle. La validation du modèle montré qu’à part Koutiala, les coefficients de détermination entre les taux d’attaque observés et prédits sont statistiquement significatifs et excédent le niveau de significativité 95% pour tous les districts sanitaires concernés. Les erreurs obtenues sont relativement faibles comparées aux différentes valeurs moyennes pour tous les districts sanitaires concernés. Conclusions. Cette étude a mis en évidence la performance et la validité des modèles climatiques de prévision de méningites ainsi que leurs représentativités dans la zone soudano-sahélienne du Mali.
Mots clés : Méningite ; Epidémie ; Modèle climatique ; Prédictions ; Mali.


ABSTRACT

Introduction.Meningococcal meningitis is a major public health problem in Africa in general, and in Mali in particular, where recurring epidemics occur during the dry season. Context. This study analyzes the spatio-temporal dynamics of meningitis epidemics and their distribution at the district level, in order to develop a model for predicting these epidemics from climatic observations. Objectives. The approach consists of (i) examining the year-to-year variation in the meningitis attack rate and climatic parameters for six Mali health districts (Bamako, Koutiala, Nara, Ségou, Sikasso and Mopti); (ii) identify better climate predictors for the design of the predictive model; and (iii) calibrate and validate the predictive model of meningitis attack rate. Method. The bivariate and multivariate analyses associated with the statistical tests are applied to the ten years dataof meningitis surveillance and the climate observation of the six health districts. Results. From the results, the logarithm of the attack rate is better expressed by the climatic variables. Wind speed, relative humidity and aerosol index were selected as the best predictors for model design. The validation of the model showed that, apart from Koutiala, the coefficients of determination between observed and predicted attack rates are statistically significant and over 95% significance level for all selected health districts. The errors obtained are relatively low compared to the different mean values ​​for all the health districts concerned. Conclusions. This study highlighted the performance and validity of climatic models for predicting meningitis and their representativeness in the Sudano-Sahelian zone of Mali.
Keywords: Meningitis; Epidemiology; Climate model; predictions; Mali
CONCEPTION ET EVALUATION D’UN MODELE CLIMATIQUE POUR LA PREDICTION ET L’ALERTE PRECOCE DES EPIDEMIES DE MENINGITE A MENINGOCOQUE AU MALI

DESIGN AND EVALUATION OF A CLIMATE MODEL FOR PREDICTION AND EARLY WARNING OF MENINGOCOCCAL MENINGITIS EPIDEMICS IN MALI
  
    | Koundioun Dembélé  | Souleymane Sanogo | Modibo Sangaré | and | Abdramane Ba  |.  Am. J. innov. res. appl. sci. 2017; 5(5):350-358.

    | PDF FULL TEXT |             | Received | 20 September 2017|          | Accepted | 31 October 2017 |         | Published 06 November 2017 |