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Cette présentation analyse l'impact de l’introduction du vaccin antipaludique (VAP) sur l'incidence du paludisme grave chez les enfants de moins de cinq ans dans trois districts de santé du Cameroun (Edéa, Japoma et Mbanga) entre 2020 et 2024. À partir d'une analyse rétrospective des données de surveillance, elle met en évidence une corrélation négative forte (r = -0,86) entre la couverture de la troisième dose du vaccin et l'évolution des cas graves, suggérant qu'une meilleure couverture vaccinale complète est associée à une moindre progression du paludisme grave.

Join us for the next AMMnet Hackathon, a two-hour, hands-on learning session where you will learn how to build, simulate, and infer epidemiological models using Python, Google Colab, and ChatGPT. No prior experience with epidemiological modeling is required. All experience levels are welcome! By the end of this hackathon, you will be able to: -Understand the SIR (Susceptible–Infected–Recovered) epidemic model -Simulate disease outbreaks using ordinary differential equations (ODEs) -Estimate key epidemiological parameters such as: Transmission rate (β), Recovery rate (γ) & Basic reproduction number (R₀) -Fit models to real outbreak data using: Least squares, Poisson likelihood -Use ChatGPT effectively for: Writing scientific Python code, Debugging models, Explaining results & Generating clean reports All work is done in Google Colab — no local installation required.

Le séminaire d'AMMnet du 3 mars a été animé par le Dr Michael C. Wimberly, qui a présenté un exposé intitulé « Intégrer les déterminants environnementaux du paludisme dans les modèles prédictifs pour faciliter la prise de décision ». Son séminaire a décrit le développement et la mise en œuvre du système EPIDEMIA (Epidemic Prognosis Incorporating Disease and Environmental Monitoring for Integrated Assessment) en Éthiopie. S'appuyant sur des recherches sur la modélisation environnementale du paludisme dans différentes régions d'Éthiopie, le système EPIDEMIA utilise diverses sources de données, notamment la température, les précipitations, les indices de végétation et les données de surveillance épidémiologique, pour prévoir si des épidémies de paludisme sont susceptibles de se produire dans les districts éthiopiens. Le système vise à lutter contre la résurgence du paludisme en fournissant aux responsables de la santé publique à la fois une détection précoce des épidémies (sur la base des cas observés dépassant un certain seuil) et une alerte précoce (sur la base des valeurs prévues dépassant un certain seuil). EPIDEMIA génère automatiquement des rapports hebdomadaires afin d'aider le secteur de la santé publique éthiopien à cibler ses interventions et à allouer ses ressources. À l'avenir, le projet évoluera vers EPIDEMIA 2.0 avec le soutien de la NASA, en se concentrant sur les logiciels conteneurisés, les tableaux de bord dynamiques et l'inclusion d'autres maladies sensibles au climat.

Ce webinaire est disponible uniquement en français. Le Rapport mondial sur le paludisme 2025 souligne que, malgré des progrès significatifs ayant permis d'éviter 2,3 milliards de cas et 14 millions de décès entre 2000 et 2024, la lutte contre la maladie fait face à des défis majeurs. En 2024, on a observé une augmentation des cas pour atteindre 282 millions et 610 000 décès, principalement en Afrique, loin des objectifs fixés par l'OMS. Les principales menaces incluent la résistance croissante aux médicaments et aux insecticides, un déficit de financement de 5,4 milliards de dollars, et des systèmes de santé fragilisés. Cependant, des mesures concrètes sont en place, telles que l'amélioration de la prise en charge des cas, le déploiement de moustiquaires de nouvelle génération, et l'introduction de deux vaccins prometteurs (RTS,S et R21) qui ont déjà atteint des millions d'enfants. Le rapport conclut sur la nécessité d'un engagement politique renouvelé, d'un financement durable et d'une mobilisation communautaire pour surmonter ces obstacles et relancer les progrès vers l'élimination du paludisme.