Une modélisation unique pour prédire l’incidence de la maladie de Lyme partout en France

Pourquoi est-ce important ?

La borréliose de Lyme est la plus fréquente des zoonoses à transmission vectorielle, qui est causée par des bactéries Borrelia transmises via la piqûre de tiques Ixodes spp. Étant donné la fréquence croissante de ces cas, il est important pour les pouvoirs publics de pouvoir prédire le plus précisément possible le risque par territoire, en fonction des paramètres de ce dernier et des conditions météorologiques. Or, s’il existe différents modèles qui ont été développés jusqu’ici, aucun n’a permis d’intégrer la diversité des paramètres décrits jusqu’à présent comme étant associés au risque de présence de la borréliose. Ce travail a donc permis de développer un modèle unique robuste, intégrant les éléments de l’environnement, de l’exposition humaine et qui pourrait être adapté à d’autres pays ou territoires, malgré ses quelques limites méthodologiques (déclaratif des piqures de tique notamment).

Méthodologie

Le modèle statistique a été établi en deux parties à partir des données nationales relatives à l’incidence des cas de borréliose de Lyme (réseau Sentinelles) en fonction des effets spatiaux et des variations saisonnières. Ensuite, les covariables potentielles ont été sélectionnées et intégrées pour affiner le modèle (densité des végétaux, présence de cerfs et de rongeurs, conditions météorologiques, température du sol...). Certaines données ont été exclues car insuffisamment pertinentes, comme les températures du sol au cours de l'année précédente, températures et humidité saisonnières de l’air, le type de forêt, la durée du jour. Les données 2016-2019 ont été utilisées pour établir le modèle, les données 2020-2021 ont été utilisées pour le valider.

Principaux résultats

Le modèle initial montre notamment que les zones les plus fortement végétalisées, dont la température du sol est douce et avec une faible densité d’espèces de rongeurs et avec une présence potentielle importante en cerfs (habitat compatibles étaient associées à une incidence plus élevée de borréliose de Lyme (vs les zones à faible indice de végétation, à température du sol élevée, à grand nombre d’espèces de rongeurs et à faible habitat compatible avec les cervidés respectivement). Il en était de même pour les zones où la fréquence des signalements de piqûres de tiques via l’appli grand public CITIQUE était forte (vs faible).

Le modèle complet intégrant l’ensemble des paramètres permet de prédire la probabilité trimestrielle de la présence de borréliose. Il confirme que cette probabilité est globalement plus élevée au printemps et en été, dans presque toutes les régions. Si la probabilité est beaucoup plus faible en automne et en hiver, elle est sujette à une importante hétérogénéité, certaines régions comme le Grand Est (GE), la Bourgogne-Franche-Comté (BFC), Auvergne-Rhône-Alpes (ARA), Nouvelle Aquitaine (NA) et Occitanie (OT) restant à haut risque.

Le modèle montre des dynamiques comparables entre les années 2016 à 2019, et a été validé sur les années 2020 et 2021 (malgré l’incidence de la pandémie de COVID-19).