Evaluation du risque thromboembolique veineux et pratique de la thromboprophylaxie en médecine interne

Introduction: Le risque thromboembolique veineux en médecine a été largement incriminé dans la charge humaine et financière de l'ensemble de cette pathologie. Les facteurs de risque sont identifiés et côtés pour optimiser la prise en charge. Notre objectif était d'évaluer le niveau de risque thromboembolique et la pratique de la thromboprophylaxie.Méthodes: Il s'agissait d'une étude rétrospective réalisée sur une durée de 12 mois dans le service de médecine interne du CHU le Dantec. L'inclusion des patients était systématique à l'exclusion des patients ayant une durée d'hospitalisation de moins de 3 jours et de ceux venus avec un traitement anticoagulant.Résultats: Nous avons colligé 352 dossiers. Le sexe ratio était à 1,21 en faveur des hommes. L'âge moyen des patients est de 47ans. Le niveau de risque  thromboembolique a été faible dans 23%, modéré dans 22%, élevé dans 36%, et maximal dans 19% des cas. Les facteurs de risque retrouvés sont représentés  par l'alitement (98%), l'âge compris entre 41-74 ans (47%), les néoplasies (20,1%). L'insuffisance cardiaque et les affections respiratoires graves sont  rapportées  chez respectivement 9,3% et 8,5% des patients. Une prophylaxie était nécessaire chez 77% des patients hospitalisés mais seuls 12% des patients en avait  bénéficié.Conclusion: La nécessité d'une prévention de la maladie thromboembolique veineuse est bien cernée par les praticiens mais se heurte à de nombreux obstacles d'où la nécessité d'une mise en place d'outils pratiques et fonctionnels de dépistages et de produits anticoagulants accessibles

C-SPARQL Extension for Sampling RDF Graphs Streams

International audienceOur daily use of Internet and related technologies generates continuously large amount of heterogeneous data flows. Several RDF Stream Processing (RSP) systems have been proposed. Existing RSP systems benefit from the advantages of semantic web technologies and traditional data flow management systems. C-SPARQL, CQELS, SPARQL stream , EP-SPARQL, and Sparkwave extend the semantic query language SPARQL and are examples of those systems. Considering that the storage and processing of all these streams become expensive, we propose a solution to reduce the load while keeping data semantics, and optimizing treatments. In this paper, we propose to extend C-SPARQL for continuously generating samples on RDF graphs. We add three sampling operators (UNIFORM, RESERVOIR and CHAIN) to the C-SPARQL query syntax. These operators have been implemented into Esper, the C-SPARQL's data flow management module. The experiments show the performance of our extension in terms of execution time and preserving data semantics

Vector competence of Aedes vexans (Meigen), Culex poicilipes (Theobald) and Cx. quinquefasciatus Say from Senegal for West and East African lineages of Rift Valley fever virus

Background Rift Valley fever virus (RVFV; Phlebovirus, Bunyaviridae) is a mosquito–borne, zoonotic pathogen. In Senegal, RVFV was first isolated in 1974 from Aedes dalzieli (Theobald) and thereafter from Ae. fowleri (de Charmoy), Ae. ochraceus Theobald, Ae. vexans (Meigen), Culex poicilipes (Theobald), Mansonia africana (Theobald) and Ma. uniformis (Theobald). However, the vector competence of these local species has never been demonstrated making hypothetical the transmission cycle proposed for West Africa based on serological data and mosquito isolates. Methods Aedes vexans and Cx. poicilipes, two common mosquito species most frequently associated with RVFV in Senegal, and Cx. quinquefasciatus, the most common domestic species, were assessed after oral feeding with three RVFV strains of the West and East/central African lineages. Fully engorged mosquitoes (420 Ae. vexans, 563 Cx. quinquefasciatus and 380 Cx. poicilipes) were maintained at 27 ± 1 °C and 70–80 % relative humidity. The saliva, legs/wings and bodies were tested individually for the RVFV genome using real-time RT-PCR at 5, 10, 15 and 20 days post exposure (dpe) to estimate the infection, dissemination, and transmission rates. Genotypic characterisation of the 3 strains used were performed to identify factors underlying the different patterns of transmission. Results The infection rates varied between 30.0–85.0 % for Ae. vexans, 3.3–27 % for Cx. quinquefasciatus and 8.3–46.7 % for Cx. poicilipes, and the dissemination rates varied between 10.5–37 % for Ae. vexans, 9.5–28.6 % for Cx. quinquefasciatus and 3.0–40.9 % for Cx. poicilipes. However only the East African lineage was transmitted, with transmission rates varying between 13.3–33.3 % in Ae. vexans, 50 % in Cx. quinquefasciatus and 11.1 % in Cx. poicilipes. Culex mosquitoes were less susceptible to infection than Ae. vexans. Compared to other strains, amino acid variation in the NSs M segment proteins of the East African RVFV lineage human-derived strain SH172805, might explain the differences in transmission potential. Conclusion Our findings revealed that all the species tested were competent for RVFV with a significant more important role of Ae. vexans compared to Culex species and a highest potential of the East African lineage to be transmitted

The evolving SARS-CoV-2 epidemic in Africa: Insights from rapidly expanding genomic surveillance

INTRODUCTION Investment in Africa over the past year with regard to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) sequencing has led to a massive increase in the number of sequences, which, to date, exceeds 100,000 sequences generated to track the pandemic on the continent. These sequences have profoundly affected how public health officials in Africa have navigated the COVID-19 pandemic. RATIONALE We demonstrate how the first 100,000 SARS-CoV-2 sequences from Africa have helped monitor the epidemic on the continent, how genomic surveillance expanded over the course of the pandemic, and how we adapted our sequencing methods to deal with an evolving virus. Finally, we also examine how viral lineages have spread across the continent in a phylogeographic framework to gain insights into the underlying temporal and spatial transmission dynamics for several variants of concern (VOCs). RESULTS Our results indicate that the number of countries in Africa that can sequence the virus within their own borders is growing and that this is coupled with a shorter turnaround time from the time of sampling to sequence submission. Ongoing evolution necessitated the continual updating of primer sets, and, as a result, eight primer sets were designed in tandem with viral evolution and used to ensure effective sequencing of the virus. The pandemic unfolded through multiple waves of infection that were each driven by distinct genetic lineages, with B.1-like ancestral strains associated with the first pandemic wave of infections in 2020. Successive waves on the continent were fueled by different VOCs, with Alpha and Beta cocirculating in distinct spatial patterns during the second wave and Delta and Omicron affecting the whole continent during the third and fourth waves, respectively. Phylogeographic reconstruction points toward distinct differences in viral importation and exportation patterns associated with the Alpha, Beta, Delta, and Omicron variants and subvariants, when considering both Africa versus the rest of the world and viral dissemination within the continent. Our epidemiological and phylogenetic inferences therefore underscore the heterogeneous nature of the pandemic on the continent and highlight key insights and challenges, for instance, recognizing the limitations of low testing proportions. We also highlight the early warning capacity that genomic surveillance in Africa has had for the rest of the world with the detection of new lineages and variants, the most recent being the characterization of various Omicron subvariants. CONCLUSION Sustained investment for diagnostics and genomic surveillance in Africa is needed as the virus continues to evolve. This is important not only to help combat SARS-CoV-2 on the continent but also because it can be used as a platform to help address the many emerging and reemerging infectious disease threats in Africa. In particular, capacity building for local sequencing within countries or within the continent should be prioritized because this is generally associated with shorter turnaround times, providing the most benefit to local public health authorities tasked with pandemic response and mitigation and allowing for the fastest reaction to localized outbreaks. These investments are crucial for pandemic preparedness and response and will serve the health of the continent well into the 21st century

Filtrage sémantique et gestion distribuée de flux de données massives

Our daily use of the Internet and related technologies generates, at a rapid and variable speeds, large volumes of heterogeneous data issued from sensor networks, search engine logs, multimedia content sites, weather forecasting, geolocation, Internet of Things (IoT) applications, etc. Processing such data in conventional databases (Relational Database Management Systems) may be very expensive in terms of time and memory storage resources. To effectively respond to the needs of rapid decision-making, these streams require real-time processing. Data Stream Management Systems (SGFDs) evaluate queries on the recent data of a stream within structures called windows. The input data are different formats such as CSV, XML, RSS, or JSON. This heterogeneity lock comes from the nature of the data streams and must be resolved. For this, several research groups have benefited from the advantages of semantic web technologies (RDF and SPARQL) by proposing RDF data streams processing systems called RSPs. However, large volumes of RDF data, high input streams, concurrent queries, combination of RDF streams and large volumes of stored RDF data and expensive processing drastically reduce the performance of these systems. A new approach is required to considerably reduce the processing load of RDF data streams. In this thesis, we propose several complementary solutions to reduce the processing load in centralized environment. An on-the-fly RDF graphs streams sampling approach is proposed to reduce data and processing load while preserving semantic links. This approach is deepened by adopting a graph-oriented summary approach to extract the most relevant information from RDF graphs by using centrality measures issued from the Social Networks Analysis. We also adopt a compressed format of RDF data and propose an approach for querying compressed RDF data without decompression phase. To ensure parallel and distributed data streams management, the presented work also proposes two solutions for reducing the processing load in distributed environment. An engine and parallel processing approaches and distributed RDF graphs streams. Finally, an optimized processing approach for static and dynamic data combination operations is also integrated into a new distributed RDF graphs streams management system.Notre utilisation quotidienne de l’Internet et des technologies connexes génère, de manière continue et à des vitesses rapides et variables, de grandes quantités de données hétérogènes issues des réseaux de capteurs, des logs de moteurs de recherches génériques ou spécialisés, des données de sites de contenu multimédia, des données de mesure de stations météorologiques, de la géolocalisation, des applications IoT (l’Internet des objets), etc. Traiter de telles données dans les bases de données conventionnelles (Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles) peut être très coûteux en ressources temporelles et mémoires. Pour répondre efficacement aux besoins et aider à la prise de décision, ces flots d’informations nécessitent des traitements en temps réel. Les Systèmes de Gestion de Flux de Données (SGFDs) posent et évaluent des requêtes sur les données récentes d’un flux dans des structures appelées fenêtre. Les données en entrée des SGFDs sont de différents formats bruts tels que CSV, XML, RSS, ou encore JSON. Ce verrou d’hétérogénéité émane de la nature des flux de données et doit être levé. Pour cela, plusieurs groupes de recherche ont bénéficié des avantages des technologies du web sémantique (RDF et SPARQL) en proposant des systèmes de traitement de flux de données RDF appelés RSPs. Cependant, la volumétrie des données, le débit d’entrée élevé, les requêtes concurrentes, le croisement des flux RDF à de larges volumes de données stockées et les calculs coûteux baissent considérablement les performances de ces systèmes. Il faut prévoir une nouvelle approche de réduction de la charge de traitement des flux de données RDF. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs solutions pour réduire la charge de traitement de flux de données en mode centralisé. Une approche d’échantillonnage à la volée de flux de graphes RDF est proposée afin de réduire la charge de données et du traitement des flux tout en préservant les liens sémantiques. Cette approche est approfondie en adoptant une méthode de résumé orienté graphe pour extraire des graphes RDF les informations les plus pertinentes en utilisant des mesures de centralité issues de l’Analyse des Réseaux Sociaux. Nous adoptons également un format compressé des données RDF et proposons une approche d’interrogation de données RDF compressées sans phase de décompression. Pour assurer une gestion parallèle et distribuée des flux de données, le travail présenté propose deux solutions supplémentaires de réduction de la charge de traitement en mode distribué : un moteur de traitement parallèle et distribué de flux de graphes RDF et une approche de traitement optimisé des opérations de croisement entre données statiques et dynamiques sont présentés

Semantic filtering and distributed processing of massive data streams

Notre utilisation quotidienne de l’Internet et des technologies connexes génère, de manière continue et à des vitesses rapides et variables, de grandes quantités de données hétérogènes issues des réseaux de capteurs, des logs de moteurs de recherches génériques ou spécialisés, des données de sites de contenu multimédia, des données de mesure de stations météorologiques, de la géolocalisation, des applications IoT (l’Internet des objets), etc. Traiter de telles données dans les bases de données conventionnelles (Systèmes de Gestion de Bases de Données Relationnelles) peut être très coûteux en ressources temporelles et mémoires. Pour répondre efficacement aux besoins et aider à la prise de décision, ces flots d’informations nécessitent des traitements en temps réel. Les Systèmes de Gestion de Flux de Données (SGFDs) posent et évaluent des requêtes sur les données récentes d’un flux dans des structures appelées fenêtre. Les données en entrée des SGFDs sont de différents formats bruts tels que CSV, XML, RSS, ou encore JSON. Ce verrou d’hétérogénéité émane de la nature des flux de données et doit être levé. Pour cela, plusieurs groupes de recherche ont bénéficié des avantages des technologies du web sémantique (RDF et SPARQL) en proposant des systèmes de traitement de flux de données RDF appelés RSPs. Cependant, la volumétrie des données, le débit d’entrée élevé, les requêtes concurrentes, le croisement des flux RDF à de larges volumes de données stockées et les calculs coûteux baissent considérablement les performances de ces systèmes. Il faut prévoir une nouvelle approche de réduction de la charge de traitement des flux de données RDF. Dans cette thèse, nous proposons plusieurs solutions pour réduire la charge de traitement de flux de données en mode centralisé. Une approche d’échantillonnage à la volée de flux de graphes RDF est proposée afin de réduire la charge de données et du traitement des flux tout en préservant les liens sémantiques. Cette approche est approfondie en adoptant une méthode de résumé orienté graphe pour extraire des graphes RDF les informations les plus pertinentes en utilisant des mesures de centralité issues de l’Analyse des Réseaux Sociaux. Nous adoptons également un format compressé des données RDF et proposons une approche d’interrogation de données RDF compressées sans phase de décompression. Pour assurer une gestion parallèle et distribuée des flux de données, le travail présenté propose deux solutions supplémentaires de réduction de la charge de traitement en mode distribué : un moteur de traitement parallèle et distribué de flux de graphes RDF et une approche de traitement optimisé des opérations de croisement entre données statiques et dynamiques sont présentés.Our daily use of the Internet and related technologies generates, at a rapid and variable speeds, large volumes of heterogeneous data issued from sensor networks, search engine logs, multimedia content sites, weather forecasting, geolocation, Internet of Things (IoT) applications, etc. Processing such data in conventional databases (Relational Database Management Systems) may be very expensive in terms of time and memory storage resources. To effectively respond to the needs of rapid decision-making, these streams require real-time processing. Data Stream Management Systems (SGFDs) evaluate queries on the recent data of a stream within structures called windows. The input data are different formats such as CSV, XML, RSS, or JSON. This heterogeneity lock comes from the nature of the data streams and must be resolved. For this, several research groups have benefited from the advantages of semantic web technologies (RDF and SPARQL) by proposing RDF data streams processing systems called RSPs. However, large volumes of RDF data, high input streams, concurrent queries, combination of RDF streams and large volumes of stored RDF data and expensive processing drastically reduce the performance of these systems. A new approach is required to considerably reduce the processing load of RDF data streams. In this thesis, we propose several complementary solutions to reduce the processing load in centralized environment. An on-the-fly RDF graphs streams sampling approach is proposed to reduce data and processing load while preserving semantic links. This approach is deepened by adopting a graph-oriented summary approach to extract the most relevant information from RDF graphs by using centrality measures issued from the Social Networks Analysis. We also adopt a compressed format of RDF data and propose an approach for querying compressed RDF data without decompression phase. To ensure parallel and distributed data streams management, the presented work also proposes two solutions for reducing the processing load in distributed environment. An engine and parallel processing approaches and distributed RDF graphs streams. Finally, an optimized processing approach for static and dynamic data combination operations is also integrated into a new distributed RDF graphs streams management system

14. Les homicides au Sénégal

La meilleure estimation des taux d’homicide dans le monde permet de constater que le Sénégal enregistre un faible taux d’homicide : 2,8 pour 100 000 habitants en 2012 (ONUDC 2013). Cependant, un autre chiffre de notre typologie de mille homicides en Afrique francophone de l’Ouest paraît préoccupant : la centaine d’homicides querelleurs et vindicatifs relevés au Sénégal, soit 32,5 % du total des homicides perpétrés dans ce pays, un pourcentage relativement élevé. Dans ce chapitre, nous tentero..

DRSS: Distributed RDF SPARQL Streaming

International audienc