Influence des Paramètres Climatiques sur l’Incidence de la COVID-19 de Mars 2020 à Décembre 2022 dans la Région de Niamey au Niger

Abstract

Introduction : La maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) est une maladie infectieuse due au nouveau coronavirus. Son émergence est un enjeu de santé publique mondial. Le rôle des facteurs climatiques dans sa transmission n’est pas déterminé avec précision. Objectif : Cette étude analyse la corrélation entre les paramètres climatiques (température, humidité relative, durée d’ensoleillement, vitesse du vent) et la dynamique de la COVID-19. Méthodologie : C’est une étude rétrospective, analytique, utilisant les données épidémiologiques de la COVID 19 (nombre quotidien de cas confirmés et des décès) de mars 2020 à décembre 2022. Ils ont été recueillis à la Direction de la Surveillance et la Riposte aux Epidémies (DSRE). Les données climatiques ont été recueillies à la Direction de la Météorologie Nationale (DMN). La méthode statistique utilisée est le coefficient de corrélation ‘’r’’ entre les variables climatiques et morbi-mortalité de la COVID-19. Résultats : L’analyse uni variée montre que le nombre de cas le plus élevé était observé en septembre. L’humidité relative minimale la plus élevée fut observée en août. L’analyse multivariée révèle une corrélation forte et positive entre la vitesse moyenne du vent et la morbidité (r= 0,14). La vitesse maximale du vent (r= 0,13), la vitesse minimale du vent (r= 0,15) influencent la survenue des nouveaux cas de la COVID-19. Conclusion : L’humidité relative a impact sur la morbi-mortalité, par opposition à la température. Le plus grand nombre des cas intervient en novembre, décembre et janvier, les mois durant lesquelles les températures sont plus basses. Ces informations sont utiles pour planifier et soutenir la lutte contre la COVID-19.

Introduction: Coronavirus 2019 (COVID-19) is an infectious disease caused by a new coronavirus. Its emergence is a global public health issue. The role of climatic factors in its transmission is not precisely determined. Objective: This study analyzes the correlation between climatic parameters (temperature, relative humidity, sunshine duration, wind speed) and the dynamics of COVID-19. Methodology: This is a retrospective, analytical study using COVID19 epidemiological data (daily number of confirmed cases and deaths) from March 2020 to December 2022. They were collected at the Direction de la Surveillance et la Riposte aux Epidémies (DSRE). Climatic data were collected from the Direction de la Météorologie Nationale (DMN). The statistical method used was the "r" correlation coefficient between the COVID-19 climate and morbidity-mortality variables. Results: Univariate analysis shows that the highest number of cases occurred in September. Minimum relative humidity was highest in August. Multivariate analysis revealed a strong, positive correlation between mean wind speed and morbidity (r= 0.14). Maximum wind speed (r= 0.13) and minimum wind speed (r= 0.15) influenced the occurrence of new cases of COVID-19. Conclusion: Relative humidity has an impact on morbidity and mortality, as opposed to temperature. The greatest number of cases occurs in November, December and January, the months when temperatures are lowest. This information is useful for planning and supporting the fight against COVID-19.