La prochaine webconférence, organisée par l’Association des Anciens Élèves de l’Institut Pasteur (AAEIP) en collaboration avec la Direction de l’Enseignement de l’Institut Pasteur et l'AUF Europe Occidentale, sera donnée le jeudi 20 avril 2023 à 14h (heure de Bruxelles).
Ce prochain rendez-vous intitulé « Analyse et modélisation des épidémies », vous donnera l’occasion d’être en ligne avec Simon Cauchemez, chercheur à l’Institut Pasteur, Paris.
L’analyse et la modélisation des épidémies sont des outils essentiels pour comprendre et anticiper la propagation des maladies infectieuses dans les populations. Ces méthodes sont utilisées par les épidémiologistes et les chercheurs en santé publique pour évaluer l’impact d’une épidémie, élaborer des stratégies de prévention et de contrôle, et prendre des décisions éclairées en matière de politique de santé.
L’analyse des épidémies commence par la collecte et l’analyse de données épidémiologiques, telles que le nombre de cas confirmés, de décès et de guérisons, ainsi que les caractéristiques des personnes infectées, comme l’âge, le sexe, la localisation géographique, etc. Ces données permettent de décrire la dynamique de l’épidémie, d’identifier les populations les plus touchées et de détecter les tendances émergentes.
La modélisation des épidémies consiste à utiliser des techniques mathématiques et statistiques pour construire des modèles qui simulent la propagation d’une maladie dans une population. Ces modèles sont basés sur des hypothèses sur la transmission de la maladie, les caractéristiques de la population et les interventions de santé publique mises en place pour la contrôler. Ils permettent de projeter l’évolution future de l’épidémie, d’évaluer l’efficacité de différentes mesures de prévention et de contrôle, et de fournir des informations pour la planification des ressources de santé.
Les modèles épidémiologiques les plus couramment utilisés sont les modèles mathématiques compartimentaux, tels que le modèle SIR (Susceptible-Infecté-Récupéré) et le modèle SEIR (Susceptible-Exposé-Infecté-Récupéré), qui divisent la population en différents compartiments en fonction de leur état de santé. Ces modèles prennent en compte les taux de transmission de la maladie, les taux de guérison et les taux de mortalité pour estimer la propagation de l’épidémie au fil du temps.
L’analyse et la modélisation des épidémies sont également utilisées pour évaluer l’impact de différentes mesures de prévention et de contrôle, telles que la vaccination, la distanciation sociale, le port du masque, etc. Les modèles permettent d’estimer l’efficacité de ces interventions dans la réduction de la propagation de la maladie et de comparer différents scénarios pour aider à guider les décisions politiques.
Il est important de noter que les modèles épidémiologiques sont basés sur des données et des hypothèses qui peuvent évoluer au cours d’une épidémie. Ils sont des outils précieux pour aider à anticiper la propagation des maladies infectieuses, mais ils ont leurs limites et doivent être interprétés avec prudence. L’analyse et la modélisation des épidémies sont des domaines de recherche en constante évolution, qui contribuent à la compréhension de la dynamique des épidémies et à la prise de décisions en matière de santé publique.
L’inscription gratuite à cet événement se fait par ce lien
Après inscription un courriel de confirmation contenant les instructions pour rejoindre le webinaire sera envoyé.