LUTILISATION DE MODÈLES ÉPIDÉMIOLOGIQUES POUR LA
Concernant la gestion des maladies animales les modèles épidémiologiques pourraient faire l'objet d'une définition plus large et inclure une série de
Étude de modèles épidémiologiques: Stabilité observation et
8 juil. 2013 L'étude qualitative des modèles épidémiologiques telle que décrite par ... one which is less than nothing must be interpreted as meaning.
Présentation PowerPoint
Recherche en épidémiologie et modélisation: apport pour le clinicien équation de Ross = modèle compartimental. • Résultats: ... Quelques definitions…
La note Point sur la modélisation épidémiologique pour estimer l
11 mai 2020 Les modèles épidémiologiques compartimentaux dérivent des travaux de ... Sa définition met en exergue plusieurs stratégies qui peuvent être.
THÈSE
Les modèles traditionnels épidémiologiques supposent que la transmission d'une infection quelques définitions et préliminaire liés au concept étudié ...
Lépidémiologie mathématique
Le modèle SEIR. Définition. Les modèles compartimentaux sont une modélisation mathématique des épidémies consistant à : Diviser la population en plusieurs
Université de Montréal Modèle épidémiologique compartimental à
11 déc. 2020 Construction d'un modèle épidémiologique pour la dengue . ... Par la définition de R1 et R2 en 1.1.1 nous avons que R1(t?) > 0 et R2(t?) ...
Éléments dépidémiologie Deuxième édition
Analyses de la survie et modèles à risques proportionnels de l'application des méthodes de l'épidémiologie à la définition et à la mesure des.
Épidémiologie
L'épidémiologie est une des disciplines qui con- La définition de l'épidémiologie montre qu'il ... teur de risque sont l'excès de risque (modèle.
Analyse de modèles épidémiologiques: applications à des modèles
29 mar. 2018 Analyse de modèles épidémiologiques: applications à des modèles parasitaires ... Définition 1 C'est l'ensemble des mécanismes biologiques ...
[PDF] LUTILISATION DE MODÈLES ÉPIDÉMIOLOGIQUES - WOAH
Résumé : La modélisation est un outil largement utilisé pour faciliter l'évaluation des activités de gestion des maladies L'intérêt des modèles
[PDF] Recherche en épidémiologie et modélisation: apport pour le clinicien
Autres outils de modélisations en épidémiologie: Modèles de réseaux de contacts « individus centrés » Quelques definitions
[PDF] THÈSE Étude de modèles épidémiologiques : Stabilité observation
Étude de modèles épidémiologiques : Stabilité observation et estimation de paramètres Soutenue publiquement à Metz le 28 février 2013
[PDF] Modèle épidémiologique compartimental à délai pour le virus de la
11 déc 2020 · Le modèle épidémiologique Susceptible-Infecté-Rétabli (SIR) 1 est bien connu pour décrire la dynamique d'une population sous l'influence d'une
Modèles compartimentaux en épidémiologie - Wikipédia
Un modèle épidémiologique se fonde sur deux concepts : les compartiments et les règles Les compartiments divisent la population en divers états possibles
[PDF] epidemiologiepdf
II-Définition: Mac Mahon L'épidémiologie est l'étude de la distribution et des problèmes de sante et de leurs déterminants dans les populations humaines
[PDF] Lépidémiologie mathématique - cpge paradise
Le modèle SEIR Définition Les modèles compartimentaux sont une modélisation mathématique des épidémies consistant à : Diviser la population en plusieurs
[PDF] Lépidémiologie mathématique - cpge paradise
1 Définition Les modèles compartimentaux représentent une manière assez fréquente de modéliser le transport d'une épidémie au sein d'une population
[PDF] Thème Etude de phénomènes dévolution Titre Le modèle SIR
contagieuse en étudiant un modèle classique en épidémiologie : le modèle « S I R » Par définition un modèle est faux puisqu'incomplet et imparfait
[PDF] Adaptation de modèles épidémiologiques pour lanalyse des
We explore the applicability of an epidemiological model to describe failure propagation in an industrial pro- duction resource The complex interdependency in
Quel est le principal objectif de l'étude épidémiologique ?
L'épidémiologie a pour objectif général la connaissance des problèmes de santé dans les populations et de leurs déterminants. Dans ce cadre, un des ses buts est l'étude de l'impact des facteurs comportementaux, professionnels et environnementaux sur la santé.Quels sont les trois types d'épidémiologie ?
L'épidémiologie peut-être descriptive (mesurer l'état de santé), analytique (expliquer l'état de santé) ou évaluative (évaluer les actions de soins).Comment faire une étude épidémiologique ?
On distingue deux types d'études : si l'on connaît le statut d'exposition, il s'agit d'une étude « exposés/non-exposés » ou étude de cohorte. Si l'on connaît l'état sanitaire, il s'agit d'une «étude cas-témoins ». Pour l'étude ?xposés/non-exposés», la cohorte doit être représentative de la population étudiée.- 5.1 La surveillance passive.5.2 La surveillance active.5.3 Contrôle de qualité5.4 Analyse temporelle.5.5 Analyse spatiale.5.6 Calculs d'indicateurs en population.5.7 La surveillance syndromique.5.8 Détection et investigation des épidémies.
Recherche en épidémiologie et
modélisation: apport pour le clinicienDr Olivier Robineau
Service Universitaire des Maladies Infectieuses et du VoyageurCentre Hospitalier Gustave Dron
Tourcoing
PlanConcept de modélisation
Bref historique
Challenge pour l'ĠpidĠmiologiste et le clinicienConcept de modélisation
Modéliser?
Représenter des informations venant du monde réel grâce à des outils mathématiques Simplifier le réel pour le rendre compréhensible = maîtriser la complexitéPlusieurs " niveaux » de modélisation:
Déterministes/stochastiques
Type de variables
Plusieurs outils/méthodes
épidémiologie?
Données
Prédire
Analyser
Simplifier
simuler comprendre déciderModélisation
Approche analytique
Association entre variables et
événements (régressions,
Elaboration de score
Valeur prĠdictiǀe de l'association
de variablesApproche par la simulation
Analyses préalables nécessaires!
Situations complexes
Estimations de " l'inǀisible »
Analyse d'impactͬprĠdiction
Très bref historique
Modélisation des épidémies:
équation de Ross
Ne pas s'arrġter ă la physiologie (cycle du Plasmodium)Comment expliquer le nombre de cas?
Hypothèses (hypothesis)
Hypothèses (asumption)
Populations de taille constantes
Homogénéité de contact
Susceptibles Infectés
Anophèle
Modélisation des épidémies:
équation de Ross = modèle compartimental
Résultats:
Notion de seuil
Importance du nombre d'anophğle
Conclusions
Il faut diminuer le nombre de
moustiqueGénéralisation du modèle:
͞the ǀenereal diseases may be loked upon as
metaxenous diseases in which the two sexes take the part of the two hosts. ͞Concept de R0
Modğle de Ross complet d'aprğs Sallet 2010
Développement de la modélisation avec
toutes ces composantesHypothèses (hypothesis)
HYpothèse (asumption)
Données réelles
Confrontation du modèle aux données
Conclusions " généralisables »/prédictionsKermack-McKendrick, 1927
Développement du modèle
Hypothèses plus complexes:
Taille des populations non constantes
Vaccination: immunité partielle
Infections latentes, porteurs sains
Hétérogénétié des contacts
Notion de densité
Les modèles sont de plus en plus complexes
Autres outils de modélisations en épidémiologie: Modèles de réseaux de contacts " individus centrés » Permet de " casser ͩ l'hypothğse d'homogĠnĠitĠ de contact NĠcessite beaucoup d'information et des outils de calculs puissantMossong J et al. plOs med 2008
Comment étudier les réseaux? Recueil
de donnéesDonnées sociocentriques
Observation du réseau complet
Coût
Pb éthiques
¾Données ego-centriques:
¾Création du réseau à partir des données déclaratives de l'ego1.données de l'ego
2.Description par l'ego de ses alter (ex: 5 derniers partenaires sexuels)
3." tentative » de création de lien entre les alter
¾Facilité de mise en place
¾Données plus parcellaires
¾Respondent driven sampling
¾Snow ball
¾ReprĠsentatiǀitĠ de l'Ġchantillon͍Vertex ont des caractéristiques
propresLiens possibles entre deux vertex
si caractéristiques compatiblesNature du lien variable, même
entre deux mêmes personnesUn lien véhicule un message
Vertex
LiensMessage
Réseaux sociaux en Santé Publique
Vertex = Individu
Liens:
-Familiaux -Professionnels -SexuelsMessage
-Informations verbale/écrites/autres médias -Affects -Maladies transmissibles : VIH, tuberculose, grippeDegrés et partenaires simultanés
A B 1 2 1 3 2 3Partenaires simultanés
B ADegrés des alters
DĠterminant de l'ĠpidĠmie
R0=ßcD (1)
R0= nombre de cas secondaires par cas primaire dans une population susceptible.ß= probabilité de transmission/contact:
Facteurs personnels protecteurs et favorisant la transmission ou l'infectionStade de l'infection
Dс durĠe de la pĠriode d'infectiǀitĠ Infecté toute la vie - Infectieux moins longtempsC= nombre de contacts/unité de temps:
Importance variable, dépend du partenaire (2)
Interêt des réseaux +++
1: Anderson et May, oxford university press 1991
2: Cassels et al. J Acquir Immune Defic Syndr. 1999
Explication de la différence de prévalence du VIH entre Blanc et noir aux Etats Unis (et évolution) Différence de prévalence entre ces deux populationsAux FdR classiques
Au variabilités liées aux infections associées Importance du contexte dans lesquels les relations sexuelles ont lieu:Dynamique
FDR des partenaires
Adaptation de sa pratique au contexte
Goodreau et col Lancet HIV 2017
Le modèle:
Goodreau et col Lancet HIV 2017
Les variables
Les variables
Résultats
Goodreau et col Lancet HIV 2017
Modèle random
Modèle ajusté
Exemples en lien avec la
partique cliniqueModèle compartimental adapté au clinicien:
Resistance au cefixime de N. gonorrhoae
1) problématique et données
Beaucoup de R au cefixime
Arrêt de sa prescription
Apparition de résistance aux autres
moléculesIntérêt de réutiliser le cefixime?
Quelle proportion de prescription
de cefixime est acceptable?Pas d'augmentation des rĠsistances
Diminution de l'incidenceͬmaintien
d'une incidence faibleWhittles et col, PloS med 2017
2) Le modèle
3) La confrontation du modèle aux données
3) Résultats: 25% des prescriptions est
acceptable4) Critiquons le modèle
Variables non prises en compte
Évolution des résistances aux autres molécules et résistances associées?Évolution des pratiques sexuelles?
Co-infections/résistance intra-hôtes
Quel impact sur les résultats?
Un modèle isolé /une seule méthode ne peut tenir lieu de " vérité »Mais les idées sont à explorer:
Faire " tourner » les molécules
" généralisation »: intérêt sur les choix des bétalactamines utilisées en probabiliste?
Modğles comme outils d'aide ă la dĠcisionDécision en médecine:
Fondée sur des preuves (essais cliniques, microbiologie): indications à court terme, dĠmontre l'efficacitĠ Se base sur des indicateurs épidémiologiquesNĠcessite de s'intĠresser au long terme͗
Résistances
Coût
Morbidité/mortalité
Implémentation dans la vie réelle
Justification de l'indication de la PreP audž USAObjectif:
DĠmontrer l'intĠrġt de la PrEP chez les HSH par la simulation Tester différentes stratégies de prescriptionMéthode
Modèle de réseau
DonnĠes issues d'Ġtudes
comportementales " ego-centriques »Simulation d'ĠpidĠmies dans le rĠseau
sur 10 ansPopulation de 10000 HSH
Scénarios multiples
RĠsultats (40й de PreP, 62й d'obserǀance)CDC CDC
Critiques et conséquences
Modèle extrêmement complexe veut-il dire réaliste?10 ans de simulation!
Traǀaudž ayant eu un impact sur audž guidelines de l'IDSA sur la PrePLes challenges
Les données
Les outils
Données:
Etablir des modèles de plus en plus précis
Sources variées mais données non récoltées dans un but de modélisationLimiter le nombre de variable?
" ce qui est simple est faux, ce qui est complexe est inutilisable » Etablir des enquêtes répondant à des points précis du modèle Plusieurs sources, plusieurs estimations/source , que choisir? Ex: p de transmission du VIH chez les hétérosexuels: au moins 6 modèlesà partir d'une Ġtude (Raikai)Mettre à jour les données
Outils: nombreux, adaptés à de nombreux
sujets Confrontation des modèles: un modèle pour une question Peu de travaux unissant des équipes différentes Peu ou pas de méta-analyses, de revues de littératureRendre compréhensible les résultats
Analyses graphiques
Hypothèses " réalistes »
modélisation dynamiqueDonnées et outils: utilisation dynamique
Analyse phylogénétique " en
temps réel » des souches VIHAnalyse des clusters: similitudes
Socio-démographiques
FdRPrésentation de la pathologie
Surǀeillance de l'Ġǀolution de la
taille du clusterAction de santé publique
Poon et col, JID, 2015
Conclusion: " It's difficult to make prediction,
especially about the future » Yogi Berra Les données sont de plus en plus nombreuses et hétérogènesRisque de se perdre dans la complexité
Les questions sont de plus en plus nombreuses
Risque de se perdre en hypothèse
Les orientations de santé publique et les changement de pratique clinique doivent prendre en compte les modèles:
Épidémiologique
Décisionnels
Médico-économiques
quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39[PDF] khan academy belgique
[PDF] خان اكاديمي رياضيات
[PDF] khan academy avis
[PDF] math track of khan academy
[PDF] khan academy arabic
[PDF] math academy
[PDF] khan academie math
[PDF] lecture analytique moderato cantabile chapitre 7
[PDF] moderato cantabile analyse chapitre 8
[PDF] lecture analytique moderato cantabile incipit
[PDF] moderato cantabile chapitre 3 analyse
[PDF] moderato cantabile analyse chapitre 1
[PDF] lecture analytique moderato cantabile excipit
[PDF] moderato cantabile incipit commentaire composé