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Contenu archivé le 2023-04-17

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Comment suivre efficacement des maladies comme le COVID-19

Une initiative de l’UE exploite la collecte de données et les techniques d’analyse pour utiliser les mégadonnées de sources multiples. Cela devrait permettre d’améliorer la détection, le suivi et l’évaluation des maladies émergentes en Europe.

Alors que l’impact et les conséquences de la crise sanitaire du coronavirus se font sentir dans le monde entier, une équipe internationale de scientifiques apporte son aide aux efforts de surveillance destinés à lutter contre la pandémie. Soutenue en partie par le projet MOOD financé par l’UE, l’équipe a publié plusieurs rapports examinant différents aspects de la propagation du COVID-19. Dans un article publié dans le magazine «Science», ils ont utilisé «un modèle de transmission des maladies dans la métapopulation mondiale pour projeter l’impact des limitations des déplacements sur la propagation nationale et internationale du virus.» L’article indique: «Le modèle est calibré sur la base des cas reportés au niveau international et montre qu’au début des interdictions de déplacement à partir de Wuhan le 23 janvier 2020, la plupart des villes chinoises avaient déjà reçu de nombreux voyageurs infectés. La quarantaine de Wuhan a retardé la progression générale de l’épidémie de seulement 3 à 5 jours en Chine continentale, mais a eu un effet plus marqué à l’échelle internationale, où les cas importés ont été réduits de presque 80 % jusqu’à la mi-février.» Selon les résultats, «90 % des restrictions prolongées de déplacements de et vers la Chine continentale n’affectent que modérément la trajectoire de l’épidémie sauf si ces restrictions sont combinées avec une réduction de 50 % minimum de la transmission dans la communauté.» Les chercheurs soulignent que leur analyse de «la pandémie [de coronavirus] et les modèles d’évaluation des effets des restrictions de déplacement pourraient être déterminants pour les agences nationales et internationales en matière de planification de la réponse sanitaire publique.» Les chercheurs notent également qu’«alors que l’interdiction de déplacement de Wuhan s’est révélée initialement efficace pour réduire le nombre de cas importés, le nombre de cas observés en dehors de la Chine continentale a repris sa marche après 2-3 semaines à partir de cas provenant d’ailleurs.» Les scientifiques concluent que les «restrictions de déplacements [supplémentaires] jusqu’à 90 % du trafic n’ont qu’un effet modéré si elles ne s’accompagnent pas d’interventions au niveau de la santé publique et de changements de comportement pour une réduction notable de la transmissibilité de la maladie», et ils soulignent que leurs résultats pourraient contribuer au développement de programmes de confinement optimisés et de politiques d’atténuation tant au niveau national qu’international.

Risques en Afrique

Une autre étude partiellement soutenue par MOOD a étudié la préparation des pays africains à l’arrivée du coronavirus. Le manuscrit préliminaire, une prépublication qui n’a pas encore été examinée par des pairs, a été mis à disposition sur le serveur d’archives en ligne et gratuit, «medRxiv». «Nous avons déterminé la capacité des pays à détecter et à répondre aux cas avec deux indicateurs: leur préparation, à l’aide du Cadre de suivi et d’évaluation du Règlement sanitaire international (RSI) de l’OMS [Organisation mondiale de la santé]; et leur vulnérabilité, avec l’indice de vulnérabilité aux maladies infectieuses.» L’article indique: «Les pays avec le risque d’importation le plus élevé (Égypte, Algérie, République d’Afrique du Sud) présentent une capacité de réponse aux épidémies de modérée à élevée. Les pays avec un risque modéré (Nigeria, Éthiopie, Soudan, Angola, Tanzanie, Ghana, Kenya) présentent une capacité variable et une vulnérabilité élevée». Le projet MOOD (MOnitoring Outbreak events for Disease surveillance in a data science context) se terminera au mois de décembre 2023. Il développera «un cadre et une plate-forme de visualisation permettant une analyse et une interprétation en temps réel de données épidémiologiques et génétiques combinées à des covariables environnementales et socio-économiques», comme indiqué sur le site web du projet. «Les résultats de MOOD seront conçus et développés avec les utilisateurs finaux pour garantir leur utilisation régulière durant et au-delà du projet MOOD. Ils seront testés et affinés sur des maladies transmises par voie aérienne, les maladies vectorielles et les maladies d’origine hydrique, y compris la résistance anti-microbienne.» Pour plus d’informations, veuillez consulter: site web du projet MOOD

Mots‑clés

MOOD, COVID-19, coronavirus, épidémique, pandémie, maladie, santé

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