Ces derniers mois, beaucoup de temps et d’énergie ont été consacrés à tenter d’anticiper la progression de l’épidémie d’Ebola en Afrique...
Ces derniers mois, beaucoup de temps et d’énergie ont été consacrés à tenter d’anticiper la progression de l’épidémie d’Ebola en Afrique de l’Ouest. Où sera la prochaine zone critique ? L’épidémie est-elle toujours en plein essor ou commence-t-elle à s’essouffler ? Combien de lits seront nécessaires la semaine prochaine, le mois prochain ou l’année prochaine ?
Les prévisions se sont jusqu’alors révélées peu pertinentes : de meilleures techniques de modélisation font clairement défaut. Research for Health in Humanitarian Crises (R2HC), un organisme de financement basé au Royaume-Uni, finance actuellement deux projets visant à améliorer le pronostic épidémiologique d’Ebola.
« La première chose que nous nous sommes demandée, c’est de savoir si cela répondait aux besoins urgents de la lutte contre Ebola et à la question “Qu’ignorons-nous sur la manière de s’y prendre de manière efficace ?” Nous nous sommes également demandé si cela était susceptible de produire des résultats utiles et dans quel délai ces résultats seraient disponibles », a dit Daniel Davies, le directeur de programme de R2HC, à IRIN.
Suivi des données mobiles
L’un de ces projets de recherche – conduit par une équipe du groupe d’écologie et d’épidémiologie spatiales de l’université d’Oxford – s’intéresse aux données mobiles pour pister les mouvements vers et depuis les régions touchées par Ebola afin d’appréhender la propagation du virus.
Des négociations sont en cours avec les entreprises de télécommunications concernant le type de données qu’elles acceptent de communiquer, mais typiquement dans ce genre de situations, elles fournissent les données relatives au nombre de téléphones portables pour lesquels il a été observé un déplacement d’un point A à un point B lors d’une semaine donnée. Ainsi, lorsque les premiers cas d’Ebola au Libéria se sont déclarés dans le district de Foya, non loin de la frontière avec la Guinée, ce type de données auraient permis de savoir si les habitants de Foya restaient dans leur périmètre habituel ou si l’on observait de brusques mouvements de population entre Foya – une grande ville frontalière et un important centre d’échanges – et la grande ville la plus proche, Voinjama, et entre Foya et la capitale, Monrovia.
« La seule autre façon de s’y prendre serait de se rendre sur place et d’équiper tout le monde d’un GPS, mais ça n’arrivera pas. Le problème avec les données mobiles, c’est qu’elles ont tendance à s’arrêter aux frontières. Pour avoir une idée des mouvements transfrontaliers, nous les complétons donc avec des données de recensement, qui nous donnent une idée des tendances à plus long terme
concernant la manière dont les personnes se déplacent entre pays. Ce n’est pas idéal, mais ce sont les meilleures informations dont nous disposons », a dit Nick Golding, l’un des écologistes du groupe.
La vitesse à laquelle le virus s’est propagé jusqu’à Monrovia a démontré que Foya était effectivement très « connectée ». D’après M. Golding, il deviendra de plus en plus important, et non l’inverse, de prédire le lieu probable de la prochaine flambée à mesure que l’épidémie sera maîtrisée et limitée à des zones isolées en milieu rural.
« Les ressources sont limitées, et nous devons identifier chaque flambée lorsqu’elle survient. Dans le passé, on a maîtrisé Ebola car on a su localiser et gérer des flambées isolées », a-t-il expliqué.
On observe actuellement une flambée épidémique dans le comté de Rivercess, au Libéria, où les routes sont rares et où il est difficile de se déplacer. Les données mobiles devraient permettre de déterminer la probabilité que le virus gagne du terrain vers l’est, ou vers le comté voisin de Grand Gedeh, une région qui n’a enregistré que peu de cas jusqu’à présent. Cela indiquerait aux équipes médicales où elles risquent de devoir concentrer leurs efforts.
L’équipe d’Oxford espère présenter ses premières conclusions à l’Organisation mondiale de la santé (OMS) d’ici trois semaines.
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