Défis de la vaccination contre la rougeole aux Pays-Bas
Analyse des risques des enfants non vaccinés et des liens avec les épidémies dans les écoles néerlandaises.
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Table des matières
- Défis de la vaccination
- Contexte des écoles néerlandaises et de l'adoption des vaccins
- Construire un réseau école-ménage
- Analyser le réseau scolaire
- Structure communautaire dans les écoles
- Évaluer les modèles de connexion
- Simuler des épidémies de rougeole
- Conclusions des études de simulation
- Conclusion et futures directions
- Source originale
- Liens de référence
La Rougeole est un virus super contagieux qui peut causer de gros problèmes de santé. La Vaccination est le meilleur moyen de prévenir la rougeole, et le vaccin contre la rougeole, les oreillons et la rubéole (ROR) a prouvé son efficacité. L'Organisation mondiale de la santé a fixé des objectifs pour éliminer la rougeole dans le monde. Un aspect clé pour y arriver, c'est de vacciner environ 95 % de la population, ce qui aide à stopper la propagation de la maladie. Cependant, beaucoup de pays ont du mal avec un nombre croissant d'enfants Non vaccinés en raison de l'hésitation vaccinale chez les parents et de la baisse des taux de vaccination après la pandémie de COVID-19.
Défis de la vaccination
Même dans certaines régions où un pourcentage élevé de gens a reçu le vaccin ROR, des Épidémies de rougeole continuent d'apparaître. Ça arrive parce que l'immunité collective suppose que la vaccination est répartie uniformément dans la population. En réalité, les familles qui refusent les vaccins appartiennent souvent à certains groupes sociaux ou religieux. Ça veut dire que les enfants non vaccinés interagissent souvent entre eux, ce qui peut mener à des épidémies. Ces épidémies freinent les efforts de vaccination et posent aussi des risques pour les groupes vulnérables, comme les jeunes enfants qui ne peuvent pas être vaccinés et ceux avec des conditions médicales spécifiques.
Dans des pays comme les Pays-Bas, certaines communautés affichent des taux de vaccination particulièrement bas. Par exemple, l'Église protestante orthodoxe et la communauté anthroposophique choisissent souvent de ne pas vacciner leurs enfants, ce qui crée de grands groupes d'enfants non vaccinés. Cela a conduit à plusieurs épidémies significatives de rougeole depuis l'introduction du vaccin ROR en 1989, y compris des épidémies majeures en 1999 et 2013 qui ont touché des dizaines de milliers de personnes.
Contexte des écoles néerlandaises et de l'adoption des vaccins
Aux Pays-Bas, la majorité des écoles sont liées à des groupes religieux ou philosophiques spécifiques. Une analyse a montré que les écoles associées aux communautés protestantes orthodoxes et anthroposophiques avaient des taux plus élevés d'enfants non vaccinés. Ce regroupement d'enfants non vaccinés peut expliquer de petites épidémies localisées, mais ne rend pas compte des plus grandes épidémies qui se produisent dans différentes régions.
Le simple fait de se concentrer sur les taux de vaccination dans les écoles ne prend pas en compte comment les frères et sœurs non vaccinés peuvent interagir entre eux, créant potentiellement des clusters plus importants d'enfants non vaccinés sur des zones géographiques plus larges. Pour mieux comprendre ces schémas, les chercheurs cherchent à examiner les connexions entre les écoles et les foyers des enfants non vaccinés.
Construire un réseau école-ménage
Pour étudier les risques de rougeole, un cadre a été développé qui cartographie les relations entre les écoles et les ménages. Des données du ministère néerlandais de l'Éducation ont été utilisées pour trouver des liens entre les écoles en fonction de l'endroit où vivent les élèves. En comprenant combien d’enfants non vaccinés fréquentent différentes écoles et comment ces écoles sont reliées par les ménages, les chercheurs espèrent obtenir des informations sur le potentiel d'épidémies de rougeole.
Cette analyse est importante car elle examine comment la structure du système éducatif contribue à la propagation des maladies. Des études précédentes ont montré que les écoles et les foyers sont des lieux clés pour un contact rapproché, ce qui influence de manière significative la transmission des maladies infectieuses.
Analyser le réseau scolaire
Les chercheurs ont construit un réseau complet d'écoles conçu pour montrer comment elles interagissent en fonction des contacts entre ménages. Ils ont calculé les connexions entre les écoles en comptant les paires uniques d'élèves qui fréquentent différentes écoles mais vivent à la même adresse. Cette information a aidé à mieux comprendre comment les écoles sont reliées en termes d'individus non vaccinés.
La force des connexions entre les écoles a été mesurée, et une distance de réseau a également été calculée pour montrer comment les écoles se situent géographiquement les unes par rapport aux autres. Divers modèles ont été utilisés pour examiner comment les taux de vaccination impactent les risques d'épidémies.
Structure communautaire dans les écoles
Pour voir comment les écoles sont connectées en fonction de leurs affiliations, le réseau a été analysé pour détecter des modèles communautaires. Les écoles qui sont plus connectées les unes aux autres forment des communautés. Une méthode appelée détection de communauté a été utilisée, ce qui aide à identifier des groupes d'écoles qui sont plus liés et peuvent avoir des taux d'adoption de vaccins similaires.
Les résultats ont montré que les écoles tendent à former des communautés davantage basées sur la proximité géographique que sur des croyances ou affiliations partagées. C'est important car cela indique que même si certaines communautés peuvent avoir de faibles taux de vaccination, leur distribution géographique joue également un rôle significatif dans la manière dont les épidémies se produisent.
Évaluer les modèles de connexion
L'analyse s'est concentrée sur la façon dont les écoles se rapportent les unes aux autres, surtout au sein des mêmes groupes religieux. Les chercheurs ont calculé des indices d'homophilie, qui mesurent la probabilité que des écoles de la même dénomination soient connectées. Cela a révélé que certaines dénominations avaient une tendance plus élevée à lier leurs écoles comparées à d'autres.
En plus d'examiner les connexions basées sur l'affiliation religieuse, l'analyse a aussi regardé les distances géographiques entre les écoles. Les écoles avec un faible ratio de distance se sont révélées être plus étroitement connectées que d'autres. Cette information aide à comprendre comment les affiliations scolaires peuvent influencer le risque d'épidémies de rougeole dans les communautés.
Simuler des épidémies de rougeole
Pour comprendre comment ces connexions pourraient conduire à des épidémies, les chercheurs ont créé des simulations de propagation de la rougeole basées sur leur modèle de réseau. Chaque école a été assignée à l'un des trois états : sensible, infecté ou rétabli. La taille d'une épidémie a été déterminée par le nombre d'élèves dans chaque école qui n'étaient pas vaccinés.
Dans les simulations, les écoles avec de faibles taux de vaccination ont généré de plus grandes épidémies. Les écoles protestantes orthodoxes, en particulier, ont été jugées à plus haut risque étant donné leur faible couverture vaccinale et leurs fortes connexions par les ménages.
En réalisant ces simulations, les chercheurs ont pu les comparer aux données réelles des épidémies passées. Ils ont trouvé que leur modèle pouvait prédire avec précision la propagation de la rougeole lors de l'épidémie de 2013/14, ce qui a confirmé que les interactions entre écoles et ménages influencent significativement la transmission des maladies.
Conclusions des études de simulation
Les résultats des simulations ont mis en lumière que les écoles protestantes orthodoxes étaient centrales dans la création de plus grandes épidémies par rapport à d'autres types d'écoles, comme les écoles anthroposophiques. Cela contraste avec les petites épidémies observées dans ces dernières communautés. Les modèles de connexion et les faibles taux de vaccination dans les écoles protestantes orthodoxes les rendent particulièrement vulnérables aux épidémies de rougeole à grande échelle.
Les études ont suggéré que si les structures sociales et religieuses restent les mêmes, des schémas similaires dans les tailles d'épidémies pourraient être attendus à l'avenir. Cela indique un besoin de surveillance continue et d'efforts de santé publique ciblés pour atténuer le risque d'épidémies dans ces communautés.
Conclusion et futures directions
L'analyse complète du réseau scolaire révèle des informations cruciales sur la façon dont des groupes sociaux spécifiques sont connectés et comment cela affecte la vaccination contre la rougeole et les épidémies. Les résultats soulignent l'importance de comprendre les structures communautaires lors de la planification de campagnes de vaccination et d'initiatives de santé publique.
En se concentrant sur des zones avec de fortes concentrations d'enfants non vaccinés et en comprenant leurs connexions de réseau, les équipes de santé publique peuvent mieux cibler les interventions. La recherche pave également la voie à l'étude d'autres maladies infectieuses et à l'évaluation de l'efficacité de différentes stratégies de santé publique.
Une étude continue des taux de vaccination et de leurs impacts sur les communautés sera essentielle pour maintenir les niveaux d'immunité collective et prévenir de futures épidémies. Les connaissances tirées de cette recherche pourraient finalement soutenir des efforts pour améliorer les réponses de santé publique aux Pays-Bas et dans des contextes similaires à l'échelle mondiale.
Titre: Anticipating the risk and spatial spread of measles in populations with high MMR uptake: using school-household networks to understand the 2013 - 2014 outbreak in the Netherlands.
Résumé: Measles outbreaks are still routine, even in countries where vaccination coverage exceeds the guideline of 95%. Therefore, achieving ambitions for measles eradication will require understanding how unvaccinated children interact with others who are unvaccinated. Here we propose a novel framework for modelling measles transmission to better understand outbreaks in high uptake situations. The high importance of school- and home-based transmission to overall outbreak dynamics is well established. Making use of this, we created a network of all primary and secondary schools in the Netherlands based on the total number of household pairs between each school. A household pair are siblings from the same household who attend a different school. We parameterised the network with individual level administrative household data provided by the Dutch Ministry for Education and estimates of school level uptake of the Mumps, Measles and Rubella (MMR) vaccine. We analyse the network to establish the relative strength of contact between schools. We simulated measles outbreaks on the network and evaluated the model against empirical measles data per postcode-area from a large outbreak in 2013 (2766 cases), comparing the model to alternative models that do not account for specific network structure or school-level vaccine uptake. Our network analysis shows that schools associated with low vaccine uptake are highly connected, particularly Orthodox-Protestant schools (Coleman Homophily Index = 0.63). Simulations on the Network were able to reproduce the observed size and spatial distribution of the historic outbreak much more clearly than the alternative models, with a case weighted Receiver Operating Condition sensitivity of 0.94 for the data-driven network model and 0.38 and 0.23 for the alternative models. Further, we establish that variation in local network properties result in clear differences in final size of outbreaks seeded in orthodox-protestant-affiliated and other schools with low MMR coverage. Our framework indicates that clustering of unvaccinated children in primary schools connected by unvaccinated children in related secondary schools lead to large, connected clusters of unvaccinated children. Using our approach, we could explain historical outbreaks on a spatial level. Our framework could be further developed to aid future outbreak response.
Auteurs: James D Munday, K. E. Atkins, D. Klinkenberg, M. Meurs, E. Fleur, S. J. Hahne, J. Wallinga, A. J. van Hoek
Dernière mise à jour: 2024-02-21 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.24302866
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.02.20.24302866.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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