1 unité de modélisation mathématique des maladies infectieuses, Institut Pasteur, Paris, France, en 1947, l`IGN reçoit la mission de couvrir toute la France, mais aussi tous les territoires des personnes à charge, comme l`Afrique du Nord, l`Afrique de l`Ouest, Madagascar, les pays associés à l`Indochine et aux départements et territoires d`outre-mer. La tâche est considérable avec plus de 12 millions km ² couverts. L`indépendance de ces pays aura pour conséquence la création de services nationaux dans chaque pays (exemples: DTGC au Sénégal, IGN-N au Niger). Pour que nos résultats appuient efficacement la surveillance et soient accessibles aux professionnels de la santé publique, il est essentiel qu`ils soient intégrés dans un flux d`information efficace où les données sont recueillies, analysées et signalées sur une base hebdomadaire. Ceci est réalisé via l`application en ligne intranet, appelée MASS, qui a été développée par santé publique France pour fournir à leurs épidémiologistes un accès facile aux données de surveillance à jour des systèmes de surveillance spécifiques et syndromiques et à les résultats des analyses statistiques du risque épidémiologique. 10 l`un des objectifs de cette étude était d`achever cet outil de surveillance en développant la cartographie automatisée des maladies. L`algorithme que nous avons développé dans R a donc été ajouté à MASS afin que les cartes hebdomadaires des maladies puissent maintenant être visualisées. Parallèlement à la carte d`activité grippale lissée, la sortie de l`algorithme fournit également une carte d`incertitude. En effet, il est important que les scientifiques communiquent mieux sur les incertitudes dans les estimations de modèle car cela pourrait potentiellement affecter l`interprétation des données. L`incertitude dans nos résultats découle d`au moins quatre sources: faible densité de sources de données dans certaines régions, faible volume de visites dans certains EDs, incertitude dans les paramètres spatiaux et hétérogénéité spatiale inhérente dans les proportions de grippe qui se produit sur de courtes l`échelle spatiale et qui ne peut être expliquée par les approches de données et de modélisation. Cette dernière composante de variation est capturée comme «bruit» (caractère aléatoire) par le modèle géostatistique et le processus de lissage provoque la perte de détails locaux de la variation spatiale du risque. Mais le modèle garantit que le degré de randomité est mesuré et incorporé dans les distributions postérieures prévues à chaque pixel.
16 frais de victoires militaires sans rapport l`ambitieux général, Napoléon Bonaparte, saisit le moment et prit le contrôle de France en 1799.