In sub-Saharan African cities, the dearth of accurate and detailed data is a major problem in the study of health and socioeconomic changes driven by rapid urbanization. Data on both health determinants and health outcomes are often lacking or are of poor quality. Proxies associated with socioeconomic differences are needed to compensate the lack of data. One of the most straightforward proxies is housing quality, which is a multidimensional concept including characteristics of both the built and natural environments. In this work, we combined the 2013 census data with remotely sensed land cover and land use data at a very high resolution in order to develop an integrated housing quality-based typology of the neighbourhoods in Dakar, Senegal. Principal component analysis and hierarchical classification were used to derive neighbourhood housing quality indices and four neighbourhood profiles. Paired tests revealed significant variations in the censusderived mortality rates between profile 1, associated with the lowest housing quality, and the three other profiles. These findings demonstrate the importance of housing quality as an important health risk factor. From a public health perspective, it should be a useful contribution for geographically targeted planning health policies, at the neighbourhood spatial level, which is the most appropriate administrative level for interventions.

Cet article s’intéresse à la manière dont Cheikh Ba, géographe africain, a redéfini la frontière tracée par la géographie africaniste de Paul Pélissier, son maître. Il analyse les contenus de leurs thèses, bibliographies, appels de références et correspondances afin de circonscrire leur champ épistémique. Il s’agit de caractériser la circulation des savoirs et d’analyser leur rapport différencié aux systèmes politiques colonial et postcolonial et à la discipline géographique. Les résultats montrent que Paul Pélissier et Cheikh Ba ont respectivement investi, environ un demi-siècle durant, de 1951 à 2000, les deux grands objets de la géographie rurale au Sénégal : l’agriculture et l’élevage. Même si on observe une identité problématique et thématique partagée par ces deux chercheurs, leurs approches diffèrent. La géographie politique, la géopolitique et la prise en compte de l’ensemble des échelles et temporalités ont constitué les marques de renouveau portées par Cheikh Ba comme empreinte proprement africaine à sa démarche.

Background: Achieving malaria elimination requires identifying hotspots and key risk factors to guide targeted interventions. In this context, spatial models are crucial to support decision making. Yet, in elimination settings, national-level models suffer from some limitations. They often rely on prevalence survey data, which may be less reliable in low-transmission settings due to excess zeroes and under-representation of high-risk age groups. In addition, they often assume stationary risk factors, while pre-elimination strategies may lead to the emergence of (temporarily) distinct endemic profiles within countries. To address these biases, we model malaria incidence in Senegal, targeting malaria elimination for 2030, using routine malaria data and stratifying models by transmission level. Methods: Malaria incidence rates by health facility were calculated using reported cases and estimated catchment population, allowing for overlap between health facility catchment areas. Malaria incidence was then modelled using fine-resolution environmental and socio-economic covariates within a Bayesian hierarchical framework implemented using the INLA-SPDE approach. Models were stratified by season and endemicity level and compared with a national benchmark model to assess the heterogeneity of malaria risk factors. Finally, dasymetric disaggregation was applied to generate high-resolution (1 km) maps of malaria incidence. Results: The modelled incidence of malaria decreased by three cases per 1,000 people between 2017 (47 per 1,000 people) and 2019 (44 per 1,000 people), before increasing by 15 cases per 1,000 people in 2021 (59 per 1,000 people). At the sub-national level, malaria incidence followed an increasing gradient from the urbanised north-west to the south-eastern regions. Despite comparatively low seasonal variation in malaria risk factors, the importance of specific risk factors varied across areas with different levels of endemicity. Some factors (e.g. precipitation, ethnicity and urban agriculture) were particularly associated with either low, moderate, or high transmission settings. Fine-scale maps of the posterior estimates show higher malaria incidence for areas closer to a health facility than those further away, thus highlighting potential underdiagnosis of malaria in remote areas. Conclusion: Our findings underscore the importance of taking both endemicity and risk factors into account while evaluating malaria incidence. This approach allows the identification of risk factors specific to each endemicity level, essential for the design and implementation of more effective targeted interventions. In the near future, as prevalence data become less reliable and the quality of health system data continues to improve, fine-scale incidence models and maps will become critical tools to support decision-making.

Au Sénégal, l’évolution de la morbidité enregistrée par le système public de soins confirme la prépondérance du recours aux soins pour les maladies infectieuses (paludisme, affections respiratoires et diarrhéiques) et fait apparaître l’émergence des pathologies chroniques. Mais si l’incidence de l’hypertension artérielle diagnostiquée par le système public est passée de 14 à 81 pour mille habitants âgés de plus de 40 ans entre 1995 et 2009, celle du diabète n’apparaît qu’à 0,4 ‰, en contradiction avec les données hospitalières et les enquêtes en population générale. Ce différentiel rappelle les limites de cette source de données comme information épidémiologique, mais éclaire sur les défis posés au système de soins, tant en termes de dépistage, de prise en charge médicale, d’accès aux soins et aux traitements que de recouvrement des coûts. In Senegal, the evolution of disease as recorded by the public health care system confirms the preponderance of seeking care for infectious diseases (malaria, respiratory and diarrheal diseases) and reveals the emergence of chronic diseases. However, while the incidence of hypertension diagnosed by the public system increased from 14 to 81 per thousand inhabitants aged over 40, between 1995 and 2009, the diabetes appears only at 0.4‰, thus in contradiction with hospital data and general population surveys. For instance, diabetes prevalence was estimated at 10.4% in Saint-Louis in 2010 (8). This difference recalls the limitations of this data source as regards epidemiological information, but sheds light on the challenges facing the health care system, both in terms of detection, medical care, access to health care and treatment as well as cost recovery.

Contexte : Grand-Bassam joue un rôle économique clé en Côte d’Ivoire grâce à l’aviculture et au tourisme. Elle accueille également des aires de repos pour les oiseaux migrateurs, potentiels réservoirs de l’influenza aviaire hautement pathogène (IAHP). Son marché de volailles présente toutefois des insuffisances en biosécurité. Objectif : Cette étude visait à déterminer si le mode de gestion de l’épizootie de 2021 avait favorisé ou limité la propagation du virus. Méthodes : Une analyse territorialisée, basée sur l’approche « Une seule santé », a été menée en mai 2023. Une enquête rétrospective a permis d’identifier les acteurs de la riposte et leurs interactions. En parallèle, une régression logistique sur les données épidémiologiques a identifié les facteurs de risque et cartographié les zones sensibles. Résultats : Les principaux acteurs de la riposte étaient la Direction départementale de la santé animale et la Direction nationale des services vétérinaires. Par ailleurs, 60 % des intervenants mobilisés ne possédaient ni profil scientifique ni expertise technique. L’analyse territoriale et intégrée des risques a mis en évidence plusieurs facteurs clés contribuant à l’aggravation de la flambée d’IAHP, notamment des facteurs : (i) environnementaux, tels que la présence d’une aire de repos à 10 km ou plus et la distance d’au moins 15 km par rapport à un marché de volailles ; (ii) liés à l’élevage, notamment le mode d’élevage traditionnel et la présence d’un cheptel de pintades d’au moins 85 individus. Aucun lien significatif n’a été observé pour les ansériformes (canards et oies). Conclusions : L’étude met en évidence la diffusion accrue de l’IAHP en périphérie du zonage de riposte, soulignant l’importance d’un renforcement du réseau de réponse. Elle recommande une approche territoriale et transdisciplinaire pour améliorer la résilience et propose un suivi synchrone combinant détection précoce chez l’avifaune et dépistage des populations à risque.