Prévision saisonnière des pics de transmission du paludisme par séries temporelles pour l’optimisation des chaînes d’approvisionnement en antipaludiques : validation empirique avec données ERA5 et cliniques à Mefou-Assi, Cameroun
Seasonal Time-Series Forecasting of Malaria Transmission Peaks for Optimising Antimalarial Supply Chains: Empirical Validation with ERA5 and Clinical Data at Mefou-Assi, Cameroon
👤 Auteurs & affiliation
Bertrand TABI EBANDA*
Laboratoire des Systèmes Logistiques et des Applications Innovantes (LSLAI), ESTLC d’Ambam, Université d’Ebolowa, Cameroun
📄 9 pages · 🗓 SITTEC 2026, Ebolowa (3–4 Août 2026) · Réf. SITTEC2026-04
📝 Résumé (Français)
Le paludisme reste un défi majeur en zone forestière tropicale où les ruptures de TDR et de CTA dégradent la prise en charge. Cette étude couple cinq ans (2021–2025) de données cliniques (CS Pyramide, CS CHPSF, Mefou-Assi) et la pluviométrie ERA5 pour tester 4 hypothèses : bimodalité saisonnière (H1), insuffisance du ratio pluviométrique journalier (H2 : petite saison plus intense 7,42 mm/j vs 5,86 mm/j mais pic plus faible), résidu non climatique +48 % d’amplitude (H3) et concordance avec la seconde chute des mangues mûres mi-février–mai comme amplificateur éco-phénologique (H4). Résultats : pic primaire mars (91 cas), secondaire octobre (79 cas), concordance phénologique 5/5 ans. Un système d’alerte précoce permettant un repositionnement des stocks à 2–3 semaines.
📝 Abstract (English)
Malaria remains a major challenge in tropical forested settings where RDT and ACT stock-outs degrade case management. This study combines five years (2021–2025) of clinical data (Mefou-Assi, Cameroon) with daily ERA5 rainfall to test four hypotheses: bimodal seasonality (H1), insufficiency of daily rainfall ratio (H2), +48% residual non-climatic amplification (H3) and eco-phenological concordance with the second mature-mango fall (H4). Results confirm March primary peak (91 cases) and October secondary peak (79 cases), enabling a 2–3 week early-warning repositioning of stocks and climate-resilient supply chains.
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📌 Référence
@inproceedings{tabiebanda2026malaria,
author={Tabi Ebanda, Bertrand},
title={Seasonal Time-Series Forecasting of Malaria Transmission Peaks for Optimising Antimalarial Supply Chains},
booktitle={Proc. SITTEC 2026, Ebolowa, Cameroon},
year={2026},
organization={ACRITEE}
}