In 2017, 1447 new cases of Human African Trypanosomiasis (HAT) were reported, which reflects considerable progress towards the World Health Organisation's target of eliminating HAT as a public health problem by 2020. However, current epidemiological data are still lacking for a number of areas, including historical HAT foci. In order to update the HAT situation in the historical focus of forested Guinea, we implemented a geographically based methodology: Identification of Villages at Risk (IVR). The methodology is based on three sequential steps: Desk-based IVR (IVR-D), which selects villages at risk of HAT on the basis of HAT archives and geographical items; Field-based IVR (IVR-F), which consists in collecting additional epidemiological and geographical information in the field in villages at risk; and to be Medically surveyed IVR (IVR-M), a field data analysis through a Geographic Information System (GIS), to compile a list of the villages most at risk of HAT, suitable to guide active screening and passive surveillance. In an area of 2385 km2 with 1420,530 inhabitants distributed in 1884 settlements, 14 villages with a population of 11,236 inhabitants were identified as most at risk of HAT and selected for active screening. Although no HAT cases could be confirmed, subjects that had come into contact with Trypanosoma brucei gambiense were identified and two sentinel sites were chosen to implement passive surveillance. IVR, which could be applied to any gambiense areas where the situation needs to be clarified, could help to reach the objective of HAT elimination.
Title: Maladie du sommeil dans le foyer historique de Guinée forestière : actualisation grâce à une méthode géographique.
Abstract: En 2017, 1447 nouveaux cas de Trypanosomiase Humaine Africaine (THA) ont été rapportés, ce qui constitue une avancée importante pour atteindre l’objectif affiché par l’OMS d’éliminer la THA comme problème de santé publique d’ici 2020. Cependant, il existe toujours un manque d’informations épidémiologiques dans certaines zones, incluant des foyers historiques de THA. Afin d’actualiser la situation de la THA dans le foyer historique de Guinée forestière, nous avons appliqué une méthode géographique : l’Identification des Villages à Risque (IVR). La méthode s’effectue en 3 étapes successives : l’identification des villages à risque au bureau (IVR-D), qui sélectionne des villages à risque de THA sur la base d’archives de la THA et d’éléments géographiques ; l’identification des villages à risque sur le terrain (IVR-F), qui consiste à collecter des données épidémiologiques et géographiques des villages à risque sur le terrain ; l’identification des villages à risque à prospecter (IVR-M), une analyse des données de terrain, à travers un système d’information géographique, visant à dresser une liste de villages les plus à risque de THA, qui permettront d’orienter le dépistage actif et la surveillance passive. Dans une aire de 2385 km2, avec 1 420 530 habitants distribués dans 1884 peuplements, 14 villages d’une population de 11 236 habitants ont été identifiés comme les plus à risque de THA et sélectionnés pour un dépistage actif. Bien qu’aucun cas de THA n’ait été confirmé, des individus qui sont entrés en contact avec Trypanosoma brucei gambiense ont été identifiés et 2 sites sentinelles ont été retenus pour la surveillance passive. IVR, qui pourrait être appliquée dans n’importe quelle zone à gambiense où la situation nécessite d’être clarifiée, pourrait aider à atteindre l’objectif d’élimination de la THA.
Keywords: Elimination; Geography; Guinea; Risk; Sleeping sickness; Trypanosoma brucei gambiense.
© F. Courtin et al., published by EDP Sciences, 2019.