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Outils de prévision et de modélisation dans le cadre de l'alerte rapide et de l'évaluation des risques épidémiques – Exemple sur la Fièvre Jaune - 02/08/22

Doi : 10.1016/j.respe.2022.06.300 

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Résumé

Contexte

La fièvre jaune (FA) est une zoonose hémorragique virale endémique dans 13 pays des Amériques. La FA est transmise par les moustiques du genre Haemogogus et Sabethes dans leur cycle sauvage et exceptionnellement par Aedes aegypti pour le cycle urbain. Le moustique joue le rôle de réservoir et de vecteur, certains singes celui d'amplificateur. Depuis 2016 jusqu’à présent, plus de 2143 cas et 703 décès ont été enregistrés seulement au Brésil. Une épidémie de cette envergure n'avait pas été vue depuis 1932-1942. Plusieurs raisons peuvent expliquer cette explosion épidémique et ont été modélisées pour mieux caractériser le foyer, comprendre et prévoir le mouvement épidémique pour ainsi être mieux préparé pour la réponse. Ces techniques incluent : l'utilisation de « Machine Learning » (Adaboost algorithme) pour identifier les municipalités à risque (en collaboration avec UNICEF), modélisation de variables géographiques, environnementales, types de sols, climatiques et épidémiologiques suivant équation de Bernoulli (en collaboration avec Université de Minnesota), l'utilisation d'intelligence artificielle pour évaluer le sentiment des personnes envers la vaccination (sur la FA) à travers l'algorithme « Crowdbreaks » (en collaboration avec l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne). Ces outils nous permettent de focaliser les activités de surveillance dans les zones plus à risque, de connaitre quels sont les facteurs qui contribuent le plus à l'apparition de grandes flambées, et de cibler tant le contenu comme dans les localisations/zones par rapport aux campagnes de vaccination.

Objectifs d'apprentissage

À la fin de ce symposium, le participant sera en mesure de :

• Illustrer les différentes méthodes existantes pour faire de la prévision de certaines maladies dans la région des Amériques ;

• Appliquer les méthodologies pour obtenir des prévisions ;

• Planifier les actions sur le terrain pour limiter les conséquences associées à une possible expansion de certaines maladies.

Conférencière

Ana Rivière Cinnamond, Conseillère régionale, Health Emergency Information & Risk Assessment, Health Emergency Department, Organisation panaméricaine de la Santé/Organisation mondiale de la santé

Méthode

• Présentation orale suivie d'une période d’échanges.

Public cible

Cette activité s'adresse aux professionnels travaillant en protection de la santé dans le réseau de santé publique ou dans les milieux de soins. Il peut également convenir aux étudiants de 2e et 3e cycles universitaires ou aux autres professionnels intéressés par la protection de la santé comme ceux du secteur de la santé animale ou du secteur de la salubrité alimentaire (médecins, chercheurs et professionnels œuvrant en médecine vétérinaire).

Responsables de l'activité

Mireille Barakat, M. Sc. Professeure adjointe de clinique, département de médecine sociale et préventive, École de santé publique de l'Université de Montréal, et conseillère scientifique, Unité Surveillance, évaluation de risque et contrôle des maladies infectieuses, Direction des risques biologiques et de la santé au travail, Institut national de santé publique du Québec.

Julio C. Soto, M.D., Ph. D., C.S.P.Q. Professeur titulaire de clinique, département de médecine sociale et préventive, École de santé publique de l'Université de Montréal, et médecin spécialiste, Unité Surveillance, évaluation de risque et contrôle des maladies infectieuses, Direction des risques biologiques et de la santé au travail, Institut national de santé publique du Québec.

Durée

• 90 minutes

Programme

• 60 minutes de présentation suivie d'une période d’échanges de 30 minutes.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

© 2022  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 70 - N° S3

P. S140-S141 - août 2022 Retour au numéro
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