Le rôle des variables démographiques et géographiques telles que la densité de population et la subdivision bioclimatique dans la transmission de la grippe est controversé et reste méconnu pour la situation de Madagascar. L’objectif de cette analyse est d’évaluer la qualité des données des syndromes grippaux (ILI) recueillies à travers les sites du réseau sentinelle de l’Institut Pasteur de Madagascar (IPM, 34 sites) de 2012 à 2016.

La densité annuelle de population et son évolution au cours de la période étudiée ont été estimées en rapport avec l’aire d’attraction de chaque site. Les cinq régions bioclimatiques de Madagascar ont été prises en compte pour classer et catégoriser les sites. La promptitude d’envoi de données (≤2 jours) et l’appartenance entre les bornes des intervalles de confiance à 95 % de la moyenne des nombres de cas par région bioclimatique constituent les deux premières métriques. Les données d’ILI ont été évaluées en faible ou fort niveau de taux de risque relatif (densité×cas d’ILI) pour identifier « les vrais zéros » par le calcul de complétude pendant les mois de forte transmission utilisant la technique de « mixture gaussienne ». Ensuite, pour classer les sites, des scores composites de performance ont été calculés à partir de ces métriques : l’intervalle de confiance et la « mixture gaussienne » pour la période de 2012 à 2016 et l’ensemble des trois métriques pour la période de 2015 à 2016.

Les scores calculés (variant de 2 à 49) via les deux premières métriques de 2012 à 2016 mettent en avant dix sites : Mahajanga, Maroantsetra, Ambositra, Fianarantsoa, Ambatondrazaka, Morombe, Tsaralalana, Ihosy, Manjakaray, et Sambava. Les scores qui couvrent sur 18 mois de 2015 à 2016 (variant de 01 à 40) prévalent cinq sites : Mahajanga (Nord-Ouest), Ambositra (Hautes Terres), Maintirano (Ouest), Morondava (Sud-Ouest) et Fianarantsoa (Hautes Terres). Ce classement reflète bien la diversité géographique du pays.

Cette analyse, d’une part, à partir de l’identification des sites à faible score permet d’améliorer le processus de collecte de données. D’autre part, avec les sites mieux scorés, elle facilite aussi leur sélection dans le cadre d’une future analyse de données en série-temporelle. Ces résultats renforcent ainsi la capacité du réseau de surveillance des syndromes grippaux et leur contribution comme appui au système de santé publique.