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Les mathématiques sauvent des vies : Comment les scientifiques utilisent la modélisation pour orienter la prise de décisions concernant la COVID-19

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Pour ceux d’entre nous qui ont eu des difficultés en mathématiques à l’école secondaire, il est difficile d’imaginer qu’elles peuvent être utilisées pour sauver des vies! Pourtant, c’est exactement ce que font les scientifiques du Laboratoire national de microbiologie (LNM) de l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) lorsqu’ils se servent de l’analyse de données pour créer des prévisions reposant sur des modèles mathématiques. Ces données, présentées à la Dre Theresa Tam, administratrice en chef de la santé publique du Canada, et au Conseil des médecins hygiénistes en chef, permettent d’orienter les décisions en santé publique visant la COVID-19.

Faire le pont entre le passé, le présent et le futur

Michael Li, scientifique principal au LNM, décrit la modélisation comme un « moyen de relier les informations du passé, du présent et du futur ».

Les scientifiques du LNM emploient différents types de modèles mathématiques pour expliquer comment la COVID-19 se propage dans le temps à partir d’informations comme le nombre de cas, les données démographiques, les hospitalisations, les décès, les tests, les variants préoccupants et les expositions. Les modèles permettent de faire des projections pour l’avenir en fonction des données actuelles et passées et aident les décideurs à évaluer et, si nécessaire, à ajuster les mesures de santé publique pour freiner la propagation de la COVID-19. Grâce à ces modèles, il est possible de répondre à des questions complexes (par exemple, quel est le meilleur moment pour reprendre les activités après un confinement, combien de temps il faut continuer d’appliquer les précautions individuelles comme la distanciation physique et quels sont les risques associés aux rassemblements de différentes tailles). Les décideurs des divers paliers administratifs se fondent sur un ensemble de résultats provenant de différents modèles pour prendre des mesures de santé publique dans le but de réduire la charge pesant sur nos hôpitaux et de contribuer à sauver des vies.

Plus on en sait, mieux c’est

M. Li s’occupe de l’un des modèles de l’ASPC qui fournit des prévisions hebdomadaires relativement à la COVID-19 pour toutes les provinces du Canada ainsi que des prévisions mensuelles à long terme. En plus des données canadiennes, M. Li se sert des données sur les variants au Royaume-Uni pour établir des projections en partant du principe que le Canada devrait suivre des schémas similaires. Par exemple, les données montrant la vitesse de propagation d’un variant préoccupant, comme le variant Alpha (B.1.1.7) à la fin de 2020 et maintenant le variant Delta (B.1.617.2), au Royaume-Uni, permettent de savoir ce qui pourrait se passer au Canada. En février 2021, alors que la tendance des cas au Canada était à la baisse en raison de l’adoption des mesures de santé publique, les projections de M. Li montraient que ce n’était que le début de la troisième vague. En dépit du fait que cette projection a été accueillie avec scepticisme, elle s’est avérée exacte. La modélisation fournit ainsi un instantané de ce qui pourrait se produire à l’avenir, ce qui donne aux responsables plus de temps pour se préparer.

David Champredon, scientifique principal au LNM, intègre aussi aux exercices de modélisation les données sur les eaux usées recueillies par le LNM. Le prélèvement d’échantillons d’eaux usées est une méthode relativement nouvelle de détection des cas de COVID-19 (et d’autres maladies infectieuses) dans une localité. L’utilisation de ces données dans les modèles aide les scientifiques à mieux comprendre la dynamique de la propagation du virus, ce qui leur permet de faire des projections qui éclairent mieux les décideurs locaux. La plupart des modèles ne s’appuient que sur les données issues des méthodes traditionnelles de dépistage de la COVID-19, qui ne peuvent pas englober tout le monde parce que les capacités de dépistage sont généralement limitées. Les données sur les eaux usées sont donc très précieuses, car elles tiennent même compte des personnes asymptomatiques ou présentant des symptômes légers qui ne passent pas forcément de test de dépistage, mais qui continuent à excréter le virus dans leurs selles. (Pour un complément d’information, lisez notre article de blogue sur l’analyse des eaux usées.)

« Si vous voulez endiguer la maladie en mettant en place des mesures, plus vous en saurez, mieux ce sera », indique M. Champredon. « Ce qui est génial avec les eaux usées, c’est qu’il est possible d’échantillonner une ville entière, ce qui permet de détecter efficacement la présence de COVID-19 dans la communauté et de donner l’alerte en cas d’éclosion. »

La Dre Antoinette Ludwig, épidémiologiste vétérinaire au LNM, et son équipe ont recours à un modèle qui divise la population en groupes distincts en fonction du statut sanitaire, comme les personnes asymptomatiques, les personnes symptomatiques et les personnes rétablies. Cette façon simple et efficace de représenter la propagation de la maladie dans la population est utilisée pour montrer l’effet de différentes stratégies de santé publique à chaque stade de la pandémie, dont la mise en quarantaine, le niveau de détection des cas et la vaccination. Dans une étude, les scientifiques ont examiné l’utilisation des tests antigéniques rapides, moins sensibles, dans un plus large éventail de la population (dont les personnes asymptomatiques) afin d’augmenter la détection des cas. Les tests antigéniques ont été modélisés comme un complément aux tests moléculaires de réaction en chaîne par polymérase (PCR) classiques pour détecter d’éventuelles infections par la COVID-19. Les modèles ont révélé que les tests antigéniques contribueraient à réduire les conséquences de la troisième vague de la pandémie dans certains milieux. L’expérience au Canada a confirmé ce constat. En Nouvelle-Écosse, par exemple, les tests de dépistage rapide dans les collectivités auraient permis d’infléchir la courbe de la troisième vague. Ils ont également été utilisés avec succès dans les lieux de travail et les résidences universitaires au Canada pour détecter les cas asymptomatiques et freiner la propagation, prévenant ainsi d’autres éclosions.

L’ère des données

La modélisation est encore un domaine relativement nouveau et les avancées technologiques réalisées en ce qui a trait à la COVID-19 le font progresser encore davantage.

« L’équivalent de 10 à 20 ans de recherche a été réalisé en à peine plus d’un an. Le travail accompli cette année nous permettra d’être mieux préparés et de faire des projections plus efficaces des résultats possibles lors de la prochaine pandémie », souligne M. Champredon.

Depuis l’apparition de la COVID-19, on a vu une augmentation marquée de la collaboration entre les ministères et les membres des milieux scientifique et médical de l’ensemble du Canada.

« Nous avons eu l’occasion de faire la lumière sur notre expertise en matière de santé publique. Les responsables de la santé publique nous demandent constamment d’expliquer nos projections et nous sommes souvent appelés à travailler sous pression, mais il est très important pour nous de contribuer à la solution et d’aider à maîtriser cette pandémie afin de protéger la vie des Canadiens. », ajoute la Dre Ludwig.

Désormais, il existe d’énormes ensembles de données qui fournissent des informations sur la façon dont le virus se propage en fonction de notre comportement, comme le port du masque ou le fait de rester chez soi lorsqu’on est malade. L’intégration des données géographiques provenant des téléphones portables, ainsi que les tests, a été d’une aide précieuse pendant la pandémie. Il est maintenant nécessaire de rassembler toutes ces données pour leur donner un sens.

« Nous entrons dans une nouvelle ère technologique où tout repose sur les données », dit M. Li. « La modélisation est un élément clé de la lutte contre la propagation des maladies, et nous pouvons l’utiliser pour mettre en relation toutes ces informations et élaborer de meilleures stratégies globales de santé publique. »

Pour voir tous les modèles qui ont été présentés par l’administratrice en chef de la santé publique, veuillez consulter Canada.ca.


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