Diffusione spazio-temporale del virus Ebola in Senegal : un modello predittivo basato su dati di telefonia cellulare

The purpose of this dissertation is to study the spatio-temporal spread of Ebola virus disease (EVD) in Senegal, using a spatially explicit epidemiological model based on demographic, socio-economic and mobility-related data. In fact, EVD epidemics spread by direct human-to-human contact and may thus be strongly related to human mobility patterns. More precisely, human mobility data have been extracted from mobile phone data made available in the context of the D4D-Senegal challenge, an open innovation data challenge on anonymous call patterns of Orange's mobile phone users in Senegal, promoted by Orange and Sonatel. First of all, we used the spatially explicit transmission model to investigate the features and impacts of EVD epidemics that could spread in Senegal. This allowed us to identify the health districts from which the epidemics could rapidly spread, and that can therefore be considered critical. The model could then allow obtaining significant information regarding the diffusion pathways of EVD across the country, and it could be used to evaluate the effectiveness of non-pharmaceutical control interventions. Afterwards, we examined demographic and socio-economic data, such as Senegal’s average household size and the Multidimensional Poverty Index, in order to find a site-specific formulation for the disease’s transmission rates. Comparing the simulation’s outputs of the spatially homogeneous model and the heterogeneous one allowed highlighting the role of spatial heterogeneity in EVD spread across Senegal.

Il presente lavoro ha l’obbiettivo di studiare la dinamica spazio-temporale della malattia virale Ebola, malattia infettiva veicolata dal contatto umano, attraverso un modello spazialmente esplicito basato su dati riguardanti la demografia, le condizioni socio-economiche e la mobilità di una popolazione di riferimento, in particolare per quanto concerne il caso del Senegal. Più in dettaglio, i patterns di mobilità umana sono stati derivati da metadati telefonici anonimi rilasciati nel contesto del D4D-Senegal challenge, promosso dalla compagnia telefonica Orange e dalla sua controllata senegalese, Sonatel. Il modello epidemiologico è stato utilizzato per simulare l’evoluzione di un’eventuale epidemia di Ebola nell’area di studio. Questo ha permesso di individuare i distretti sanitari critici, cioè quelli dai quali il virus tenderebbe maggiormente a diffondersi. Il modello può dunque fornire informazioni rilevanti riguardo alle caratteristiche e ai pathways di diffusione della malattia sul territorio senegalese, e può essere utilizzato per valutare l’efficacia di eventuali misure d’intervento. In seguito, a partire da un’analisi più approfondita dei dati demografici e socio-economici, riguardanti in particolare la taglia media abitativa e il Multidimensional Poverty Index, sono stati definiti dei parametri di trasmissione sito-specifici. Il confronto tra le simulazioni del modello con parametri omogenei o sito-specifici ha permesso di mettere in luce il ruolo dell’eterogeneità spaziale nella trasmissione della malattia.