Une approche ludique pour renforcer les capacités de modélisation des épidémies

Lors d’une épidémie, tous ceux qui tombent malade ne se présentent pas dans une clinique, selon les concepteurs du jeu Crédit image: Flickr/Gates Foundation

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<h1>Une approche ludique pour renforcer les capacités de modélisation des épidémies</h1>
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<p>Un jeu visant à aider les mathématiciens et les épidémiologistes à comprendre et gérer les données complexes issues des <a href="http://www.scidev.net/fr/health/"><span>épidémies</span></a> <span>a été conçu par des chercheurs américains, raconte un article publié dans <em>Science NOW.</em></span></p>
<p><em>Muizenberg Mathematical Fever </em><span>(MMF) a été conçu par Steve Bellan, un écologiste de l’Université de Californie – Berkeley, et Juliet Pulliam, de l’Université de Floride, puis testé lors d’un </span><a href="http://www.scidev.net/fr/science-and-innovation-policy/capacity-building/"><span>atelier</span></a> <span> sur la modélisation épidémiologique qu’ils organisent chaque année en Afrique du Sud.</span></p>
<p><span>Leur jeu vise à encourager les étudiants à examiner des questions d’épidémiologie, parmi lesquelles : comment prendre en compte les données sur les patients qui cachent leurs infections lors d’une épidémie, ainsi que ceux qui se présentent dans des cliniques ? Comment examiner de manière critique la façon dont les patients sont choisis pour faire partie des études épidémiologiques ?</span></p>
<p><span>Le jeu simule une épidémie. Une feuille de papier est distribuée aux participants leur indiquant s’ils sont ‘infectés’ ou non, avec des instructions sur la façon de ‘propager’ la maladie. Il est demandé à tous d’informer leurs instructeurs sur leur état d’infection – mais seulement certains sont invités à se ‘présenter dans une clinique’ pour déclarer leur infection.</span></p>
<p><span>Il en résulte deux ensembles de données. L’un, qui n’existera jamais en réalité, selon les concepteurs, donne un aperçu de toutes les infections, tandis que l’autre — qui est plus réaliste — est le nombre de cas qui se sont signalés aux autorités.</span></p>
<p><span>"Quand vous faîtes face à une véritable épidémie, vous avez besoin de vous appuyer sur toutes les données que vous pouvez obtenir", explique Bellan à <em>Science NOW</em>. "Notre exercice permet de montrer la différence entre ces données et la réalité de l’épidémie".</span></p>
<p><span>Une fois la simulation réalisée, les développeurs travaillent avec les épidémiologistes pour établir des prédictions, sur la base du nombre de cas signalés aux autorités, quant à la propagation, la gravité et la longévité probables de l’épidémie. Ces prédictions sont ensuite comparées avec la "vraie" charge de morbidité totale.</span></p>
<p><span>Les réactions venant des ateliers "ont été très positives", souligne Bellan, ajoutant que les instructeurs ayant participé au dernier atelier </span><span><a href="http://www.scidev.net/fr/science-and-innovation-policy/technology-transfer/"><span> <span>auront recours au jeu dans leurs institutions </span></span></a></span><span> pour le tester dans des cadres scolaires et universitaires.</span></p>
<p><span>Gavin Hitchcock, un spécialiste au Centre sud-africain de modélisation épidémiologique et d’analyses, à Stellenbosch, en Afrique du Sud, qui n’a pas participé à l’élaboration du programme du MMF, a salué l’approche de simulation du jeu, en affirmant qu’elle "illustre avec brio comment l’intégration peut être atteinte de façon pratique, pragmatique, et mémorable" pour les élèves, en partant du secondaire jusqu’aux étudiants du deuxième cycle du supérieur.</span></p>
<p><span>Les concepteurs du MMF projettent actuellement de créer différentes versions du jeu afin d’étudier d’autres aspects de l’épidémiologie, comme les propagations de maladies par une série de vecteurs, et des épidémies causées par différentes maladies présentant des symptômes similaires.</span></p>
<div><a href="http://news.sciencemag.org/sciencenow/2012/04/-outbreak-the-game.html"><span>Lien vers l’article dans <em>Science NOW</em></span></a></div>

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<p>This article was originally published on <a href="https://www.scidev.net" target="_blank">SciDev.Net</a>. Read the <a href="https://www.scidev.net/afrique-sub-saharienne/news/une-approche-ludique-pour-renforcer-les-capacit-s-de-mod-lisation-des-pid-mies/" target="_blank">original article</a>.</p>
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Un jeu visant à aider les mathématiciens et les épidémiologistes à comprendre et gérer les données complexes issues des épidémies a été conçu par des chercheurs américains, raconte un article publié dans Science NOW.

Muizenberg Mathematical Fever (MMF) a été conçu par Steve Bellan, un écologiste de l’Université de Californie – Berkeley, et Juliet Pulliam, de l’Université de Floride, puis testé lors d’un atelier sur la modélisation épidémiologique qu’ils organisent chaque année en Afrique du Sud.

Leur jeu vise à encourager les étudiants à examiner des questions d’épidémiologie, parmi lesquelles : comment prendre en compte les données sur les patients qui cachent leurs infections lors d’une épidémie, ainsi que ceux qui se présentent dans des cliniques ? Comment examiner de manière critique la façon dont les patients sont choisis pour faire partie des études épidémiologiques ?

Le jeu simule une épidémie. Une feuille de papier est distribuée aux participants leur indiquant s’ils sont ‘infectés’ ou non, avec des instructions sur la façon de ‘propager’ la maladie. Il est demandé à tous d’informer leurs instructeurs sur leur état d’infection – mais seulement certains sont invités à se ‘présenter dans une clinique’ pour déclarer leur infection.

Il en résulte deux ensembles de données. L’un, qui n’existera jamais en réalité, selon les concepteurs, donne un aperçu de toutes les infections, tandis que l’autre — qui est plus réaliste — est le nombre de cas qui se sont signalés aux autorités.

"Quand vous faîtes face à une véritable épidémie, vous avez besoin de vous appuyer sur toutes les données que vous pouvez obtenir", explique Bellan à Science NOW. "Notre exercice permet de montrer la différence entre ces données et la réalité de l’épidémie".

Une fois la simulation réalisée, les développeurs travaillent avec les épidémiologistes pour établir des prédictions, sur la base du nombre de cas signalés aux autorités, quant à la propagation, la gravité et la longévité probables de l’épidémie. Ces prédictions sont ensuite comparées avec la "vraie" charge de morbidité totale.

Les réactions venant des ateliers "ont été très positives", souligne Bellan, ajoutant que les instructeurs ayant participé au dernier atelier auront recours au jeu dans leurs institutions pour le tester dans des cadres scolaires et universitaires.

Gavin Hitchcock, un spécialiste au Centre sud-africain de modélisation épidémiologique et d’analyses, à Stellenbosch, en Afrique du Sud, qui n’a pas participé à l’élaboration du programme du MMF, a salué l’approche de simulation du jeu, en affirmant qu’elle "illustre avec brio comment l’intégration peut être atteinte de façon pratique, pragmatique, et mémorable" pour les élèves, en partant du secondaire jusqu’aux étudiants du deuxième cycle du supérieur.

Les concepteurs du MMF projettent actuellement de créer différentes versions du jeu afin d’étudier d’autres aspects de l’épidémiologie, comme les propagations de maladies par une série de vecteurs, et des épidémies causées par différentes maladies présentant des symptômes similaires.

Lien vers l’article dans Science NOW