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Understanding, predicting and controlling the dynamics of cholera and other waterborne diseases are crucial goals of public health policies. Appropriate quantitative models to forecast epidemic development and to evaluate possible intervention scenarios would be specially needed during epidemic outbreaks, when preparedness and efficient allocation of resources are key to emergency management. Moreover, these tools ought to be spatially explicit, because waterborne disease epidemics usually display spatially inhomogeneous patterns. Here we describe spatially explicit epidemiological models and methods for real-time forecast of waterborne disease epidemics and design of intervention strategies for epidemic prevention and control. Applications to two cholera epidemics in South Africa and Haiti are briefly illustrated.

International audience ; I cambiamenti climatici potrebbero comportare gravi effetti sulle risorse idriche, sulla salute umana, sugli ecosistemi e sull'agricoltura nella regione Lombardia. È quindi utile predisporre preventivamente un quadro sinottico per una visione di insieme delle possibili ricadute dei cambiamenti climatici a livello locale, considerando sia gli impatti diretti dovuti alle forzanti climatiche (aumento dei gas serra, variazione della temperatura e del regime delle precipitazioni), sia gli impatti indiretti. Il quadro sinottico è organizzato in modo tale da rappresentare la rete degli impatti secondo una logica di causa ed effetto, evidenziando le interazioni tra gli elementi coinvolti, per i seguenti macro-settori: variabili meteo-climatiche, risorse idriche, eventi estremi, ecosistemi terrestri, suolo, ecosistemi acquatici, salute umana, agricoltura, infrastrutture. Ogni macrosettore è a sua volta suddiviso in comparti che descrivono dettagliatamente gli impatti diretti o indiretti specificando il tempo di risposta, le evidenze di cambiamenti già in atto, le aree o i settori vulnerabili della Lombardia e, infine, i commenti per i decision maker. Scopo principale è rendere fruibile il quadro sinottico soprattutto ai decisori, evidenziando in modo sintetico, ma esaustivo, le vulnerabilità della regione e le eventuali lacune informative, fornendo spunti di discussione e approfondimento e punti di partenza per l'identificazione di politiche adattative e mitigative.

I cambiamenti climatici potrebbero comportare gravi effetti sulle risorse idriche, sulla salute umana, sugli ecosistemi e sull'agricoltura nella regione Lombardia. È quindi utile predisporre preventivamente un quadro sinottico per una visione di insieme delle possibili ricadute dei cambiamenti climatici a livello locale, considerando sia gli impatti diretti dovuti alle forzanti climatiche (aumento dei gas serra, variazione della temperatura e del regime delle precipitazioni), sia gli impatti indiretti. Il quadro sinottico è organizzato in modo tale da rappresentare la rete degli impatti secondo una logica di causa ed effetto, evidenziando le interazioni tra gli elementi coinvolti, per i seguenti macro-settori: variabili meteo-climatiche, risorse idriche, eventi estremi, ecosistemi terrestri, suolo, ecosistemi acquatici, salute umana, agricoltura, infrastrutture. Ogni macrosettore è a sua volta suddiviso in comparti che descrivono dettagliatamente gli impatti diretti o indiretti specificando il tempo di risposta, le evidenze di cambiamenti già in atto, le aree o i settori vulnerabili della Lombardia e, infine, i commenti per i decision maker. Scopo principale è rendere fruibile il quadro sinottico soprattutto ai decisori, evidenziando in modo sintetico, ma esaustivo, le vulnerabilità della regione e le eventuali lacune informative, fornendo spunti di discussione e approfondimento e punti di partenza per l'identificazione di politiche adattative e mitigative.

Mathematical models of cholera dynamics can not only help in identifying environmental drivers and processes that influence disease transmission, but may also represent valuable tools for the prediction of the epidemiological patterns in time and space as well as for the allocation of health care resources. Cholera outbreaks have been reported in the Democratic Republic of the Congo since the 1970s. They have been ravaging the shore of Lake Kivu in the east of the country repeatedly during the last decades. Here we employ a spatially explicit, inhomogeneous Markov chain model to describe cholera incidence in eight health zones on the shore of the lake. Remotely sensed data sets of chlorophyll a concentration in the lake, precipitation and indices of global climate anomalies are used as environmental drivers in addition to baseline seasonality. The effect of human mobility is also modelled mechanistically. We test several models on a multiyear data set of reported cholera cases. The best fourteen models, accounting for different environmental drivers, and selected using the Akaike information criterion, are formally compared via proper cross validation. Among these, the one accounting for seasonality, El Niño Southern Oscillation, precipitation and human mobility outperforms the others in cross validation. Some drivers (such as human mobility and rainfall) are retained only by a few models, possibly indicating that the mechanisms through which they influence cholera dynamics in the area will have to be investigated further. Key Points Markov chain model of cholera dynamics in the Lake Kivu area (DRC) Global climate anomalies are the main drivers, together with rainfall The influence of mobility and remotely sensed chlorophyll a were also tested