Santé: Regarder la météo pour prévenir la surcharge des hôpitaux
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SantéRegarder la météo pour prévenir la surcharge des hôpitaux

Une étude du Fonds national suisse réalisée au CHUV permet de prévoir des possibles vagues de grippe grâce aux données météo. Une même approche pour le Covid est à l’étude.

Image d’illustration.

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Une équipe de scientifiques, soutenue par le Fonds national suisse (FNS), vient de mettre au point un modèle mathématique qui prédit le risque de congestion hospitalière lié à la grippe en fonction des conditions météo. Ses travaux ont été publiés dans le Journal of the Royal Statistical Society, indique le FNS jeudi dans un communiqué.

On apprend que, comme la grippe est un virus saisonnier essentiellement présent en hiver sous nos latitudes, les scientifiques ont confronté certaines données météorologiques – précipitations, humidité, température et ensoleillement – et les cas de grippe enregistrés quotidiennement durant trois ans au CHUV à Lausanne. Mais, contrairement à ce qui est fait habituellement, l’équipe de chercheurs ne s’est pas intéressée à la moyenne quotidienne des cas sur ces trois années.

Valeurs extrêmes

Elle s’est focalisée sur les valeurs extrêmes enregistrées car ce sont ces valeurs qui peuvent indiquer un risque de congestion pour les hôpitaux. Des données qui sont utiles à la planification des ressources, souligne le FNS. Les scientifiques ont mis au point un modèle qui utilise les données météo pour prédire le risque de congestion trois jours plus tard, soit le temps d’incubation de la grippe.

«Au lieu d’indiquer aux hôpitaux une valeur moyenne de cas attendus, nous leur indiquons la probabilité qu’un nombre de cas dépassant leurs capacités soit atteint, ce qui est plus pertinent», explique Valérie Chavez, statisticienne à l’Université de Lausanne et coauteure de l’étude, citée dans le communiqué de presse. En suivant chaque année l’évolution de cette probabilité à partir de l’automne, les responsables des hôpitaux pourraient donc anticiper un pic de cas de grippe et donc une possible surcharge.

Manque de données

Applicable à d’autres virus saisonniers que la grippe – notamment aux coronavirus et au virus respiratoire syncytial (VRS), responsable d’infections respiratoires chez les jeunes enfants –, le modèle de prédiction mis sur pied par le Fonds national de recherche présente pour l’instant une certaine incertitude dans l’estimation du risque, car seules trois années de données du CHUV ont pu être analysées. Par ailleurs, toujours en raison du manque de données, il n’est pas encore applicable à la surveillance du Covid-19, expliquent les chercheurs. En revanche, les scientifiques planchent déjà sur des modèles qui, à côté des données météo, exploiteraient aussi les processus de propagation des virus afin de suivre encore mieux les phénomènes de contagion.

(Comm/jba)

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