La modélisation mathématique est une méthode de recherche qui peut améliorer la planification de la santé publique et le contrôle des maladies infectieuses. Le terme mégadonnées (ou “Big Data”) désigne des ensembles de données très vastes et diversifiés qui sont analysés à grande vitesse pour révéler des modèles, des tendances et des associations.
Modèles COVID-19 de l’Agence de la santé publique du Canada
L’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) a partagé avec les Canadiens des informations issues de son travail de modélisation du COVID-19. Les résultats de ces données indiquent qu’il est critique et essentiel d’éloigner physiquement, de détecter et d’isoler les cas de COVID-19, d’identifier et de mettre en quarantaine les contacts étroits, et d’empêcher l’infection internationale d’entrer au pays.
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Le CCNMI soutient l’application et l’échange de connaissances sur l’utilisation de la modélisation mathématique et des mégadonnées dans le domaine de la santé publique.
Le CCNMI réunit modélisateurs, praticiens de la santé publique et décideurs pour répondre aux priorités de la santé publique telles que la grippe, les infections transmissibles sexuellement , la tuberculose, et depuis peu, la COVID-19. Nous faisons prendre conscience de la valeur de la recherche en modélisation, en particulier aux professionnels de la santé publique.
Pendant la pandémie de Covid-19, les autorités de santé publique ont fait appel à différents moyens – y compris aux mégadonnées – afin de comprendre l’influence des voyages, des contacts sociaux et des facteurs de mobilité sur l’efficacité des mesures sanitaires. Bien que le virus SRAS-CoV-2 soit un domaine important à explorer, les mégadonnées peuvent également fournir des perspectives sur d’autres agents pathogènes et enjeux de santé publique.
Le CCNMI s’ouvre à de nouvelles perspectives sur les mégadonnées afin de répondre aux questions et aux préoccupations d’ordre éthique : que peut-on apprendre des mégadonnées? Quel est l’apport des mégadonnées et quel est le risque encouru si on choisit de s’en passer?
Le CCNMI mène plusieurs projets d’application des connaissances touchant les mégadonnées, notamment :
- des infographies qui clarifient les concepts de base relatifs aux mégadonnées,
- des projets de démonstration de la recherche utilisant des mégadonnées,
- des discussions portant sur l’éthique, les méthodes et la pertinence des résultats de la recherche utilisant des mégadonnées, et
- des études de cas qui présentent des organismes de santé publique ayant utilisé des mégadonnées et les leçons qu’ils en ont tirées.
mod4PH
L’une des façons dont nous soutenons l’échange de connaissances est par le biais de mod4PH, un forum de discussion et un lieu de rencontre virtuel pour les modélisateurs en santé publique et en mathématiques. Les membres encouragent l’utilisation de la recherche en modélisation dans la prise de décision en santé publique pour la prévention et le contrôle des maladies infectieuses. Apprenez-en davantage sur mod4PH et rejoignez le groupe sur LinkedIn.