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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Modélisation et estimation des paramètres d'un modèle multi-chaîne cachée de la fièvre typhoïde à Mayotte

Ibrahim Bouzalmat
Benoîte de Saporta

Résumé

L'objectif de ce travail est de proposer et d'étudier un nouveau modèle épidémiologique décrivant la dynamique de la transmission de la typhoïde à Mayotte à partir des caractéristiques médicales de cette maladie et d'un jeu de données d'hospitalisations fourni par l'Agence Régionale de Santé. Nous présentons une approche paramétrique qui consiste à utiliser un processus Markovien à deux compartiments pour comptabiliser les personnes exposées et infectées par la maladie, et à estimer les paramètres du modèle, tels que les taux de contamination de personne à personne, contamination par l'environnement, incubation et guérison. Notre méthodologie d'estimation est innovante pour deux raisons principales. Tout d'abord, les observations ne sont pas disponibles en temps continu, mais seulement à des dates xes (hospitalisations journalières), ensuite, seuls les cumuls des nouveaux cas déclarés sont comptabilisés, ce qui rend l'estimation des paramètres plus complexe. An de surmonter les spécicités des données disponibles, des expressions explicites des estimateurs des paramètres sont obtenues en utilisant les moments du processus exposé-infecté. Ensuite, l'algorithme de Baum-Welch est adapté au cas de multi-chaîne de Markov cachée pour estimer ces paramètres. Mots-clés. Propagation de la èvre typhoïde, Modèle multi-chaîne cachée, processus de saut pur, Estimation paramétrique, Algorithme de Baum-Welch.
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hal-04424077 , version 1 (31-01-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04424077 , version 1

Citer

Ibrahim Bouzalmat, Benoîte de Saporta, Solym Manou-Abi. Modélisation et estimation des paramètres d'un modèle multi-chaîne cachée de la fièvre typhoïde à Mayotte. 54es Journées de Statistique de la SFDS, la Société Française de Statistique (SFdS), Jul 2023, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-04424077⟩
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