OBJECTIVE: To design and implement a rapid and valid epidemiological assessment of helminths among schoolchildren in Chad using ecological zones defined by remote sensing satellite sensor data and to investigate the environmental limits of helminth distribution. METHODS: Remote sensing proxy environmental data were used to define seven ecological zones in Chad. These were combined with population data in a geographical information system (GIS) in order to define a sampling protocol. On this basis, 20 schools were surveyed. Multilevel analysis, by means of generalized estimating equations to account for clustering at the school level, was used to investigate the relationship between infection patterns and key environmental variables. FINDINGS: In a sample of 1023 schoolchildren, 22.5% were infected with Schistosoma haematobium and 32.7% with hookworm. None were infected with Ascaris lumbricoides or Trichuris trichiura. The prevalence of S. haematobium and hookworm showed marked geographical heterogeneity and the observed patterns showed a close association with the defined ecological zones and significant relationships with environmental variables. These results contribute towards defining the thermal limits of geohelminth species. Predictions of infection prevalence were made for each school surveyed with the aid of models previously developed for Cameroon. These models correctly predicted that A. lumbricoides and T. trichiura would not occur in Chad but the predictions for S. haematobium were less reliable at the school level. CONCLUSION: GIS and remote sensing can play an important part in the rapid planning of helminth control programmes where little information on disease burden is available. Remote sensing prediction models can indicate patterns of geohelminth infection but can only identify potential areas of high risk for S. haematobium.

OBJETIVO: Diseñar y aplicar un sistema de evaluación epidemiológica rápida y válida de las helmintiasis entre los escolares en el Chad utilizando zonas ecológicas definidas por los datos de un satélite de teleobservación, e investigar los límites ambientales de la distribución de los helmintos. MÉTODOS: Se utilizaron datos ambientales indirectos de teleobservación para definir siete zonas ecológicas en el Chad. Dichos datos se combinaron con datos demográficos en un sistema de información geográfica (SIG) para definir un protocolo de muestreo. Sobre esta base, se analizaron 20 escuelas. Se realizó un análisis jerarquizado, usando ecuaciones de estimación generalizadas a fin de tener en cuenta el agrupamiento a nivel de las escuelas, para investigar la relación entre los modelos de infección y variables ambientales clave. RESULTADOS: En una muestra de 1023 escolares, el 22,5% estaban infectados por Schistosoma haematobium, y el 32,7% por anquilostoma. Ninguno estaba infectado por Ascaris lumbricoides o Trichuris trichiura. La prevalencia de S. haematobium y de anquilostoma mostró una marcada heterogeneidad geográfica, y la distribución observada resultó estar estrechamente relacionada con las zonas ecológicas definidas, y ligada de forma importante a variables ambientales. Estos resultados permiten definir más fácilmente los límites de temperatura de las especies de geohelmintos. Se hicieron predicciones de la prevalencia de las infecciones para cada escuela analizada con la ayuda de modelos desarrollados anteriormente para el Camerún. Estos modelos predijeron correctamente que A. lumbricoides y T. trichiura no se detectarían en el Chad, pero las predicciones para S. haematobium fueron menos fiables a nivel de las escuelas. CONCLUSIÓN: Los SIG y la teleobservación pueden ser instrumentos valiosos para planificar rápidamente programas de lucha antihelmíntica cuando se dispone de poca información sobre la carga de morbilidad. Los modelos predictivos basados en la teleobservación pueden indicar la distribución de las infecciones por geohelmintos, pero sólo logran identificar las zonas potenciales de alto riesgo de infección por S. haematobium.

OBJECTIF: Planifier et mettre en œuvre une évaluation épidémiologique rapide et correcte de la présence d'helminthes chez des écoliers du Tchad en se basant sur des zones écologiques définies grâce à des données de télédétection par satellite, et chercher à établir les limites environnementales de la distribution des helminthes. MÉTHODES: Des données environnementales indirectes obtenues par télédétection ont été utilisées pour définir sept zones écologiques au Tchad. Ces données ont été combinées avec des données de population dans un système d'information géographique (SIG) en vue de définir un protocole d'échantillonnage, lequel a conduit à réaliser une enquête dans 20 écoles. Une analyse à plusieurs niveaux a été effectuée au moyen d'équations de généralisation pour tenir compte du regroupement des cas au niveau des écoles afin d'étudier la relation entre le tableau épidémiologique de l'infection et certaines variables environnementales. RÉSULTATS: Sur un échantillon de 1023 écoliers, 22,5 % étaient infectés par Schistosoma haematobium et 32,7 % par des ankylostomes. Aucun d'entre eux n'était infecté par Ascaris lumbricoides ni par Trichuris trichiura. La prévalence de S. haematobium et des ankylostomes présentait une forte hétérogénéité géographique et la répartition observée montrait une association étroite avec les zones écologiques définies et une relation significative avec les variables environnementales. Ces résultats contribuent à définir les limites thermiques de la distribution des différentes espèces de géohelminthes. Des prévisions de la prévalence de l'infection ont été réalisées pour chaque école enquêtée à l'aide des modèles déjà établis pour le Cameroun. Ces modèles ont correctement prévu l'absence de A. lumbricoides et de T. trichiura au Tchad mais les prévisions concernant S. haematobium étaient moins fiables au niveau des écoles. CONCLUSION: Les SIG et la télédétection peuvent jouer un rôle important dans la planification rapide des programmes de lutte contre les helminthes lorsqu'on ne dispose que de peu d'informations sur la charge de morbidité. Les modèles de prévision tirés des données de la télédétection peuvent indiquer la répartition générale des infections à géohelminthes mais ne peuvent qu'identifier les zones à haut risque potentielles pour S. haematobium.