{"id":32878,"date":"2024-10-17T13:17:57","date_gmt":"2024-10-17T12:17:57","guid":{"rendered":"https:\/\/bnssghealthiertogether.org.uk\/?page_id=32878"},"modified":"2025-03-12T14:16:13","modified_gmt":"2025-03-12T14:16:13","slug":"icb-led-applied-research-projects","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/bnssghealthiertogether.org.uk\/fr\/integrated-care-board\/research-and-evidence\/our-research-portfolio\/icb-led-applied-research-projects\/","title":{"rendered":"Projets de recherche appliqu\u00e9e men\u00e9s par l'ICB"},"content":{"rendered":"
Section intitul\u00e9e module-1<\/span><\/a>
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Projets de recherche appliqu\u00e9e men\u00e9s par l'ICB<\/h1>\n

Ces projets de recherche sont men\u00e9s par des coll\u00e8gues de l'ICB, appuy\u00e9s par des chercheurs, afin de cibler les domaines prioritaires de l'ICB.<\/p>\n

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Testost\u00e9rone et m\u00e9nopause\u00a0: revue des donn\u00e9es probantes et des pratiques de prescription \u2013 The Pharmaceutical Journal<\/a><\/h3>\n

Un examen plus approfondi des donn\u00e9es probantes concernant la prescription de testost\u00e9rone aux femmes m\u00e9nopaus\u00e9es, analysant l'impact des formulaires r\u00e9gionaux et la forte augmentation de la demande ces derni\u00e8res ann\u00e9es.<\/p>\n

Am\u00e9liorer l'adoption de la simulation dans le secteur de la sant\u00e9\u00a0: d\u00e9veloppement participatif d'un outil open source pour la mod\u00e9lisation du parcours patient<\/a>\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Le mod\u00e8le PathSimR est un outil de simulation polyvalent, con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour le BNSSG afin de mod\u00e9liser les parcours de soins des patients. Ce logiciel, gratuit et flexible, a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 au sein du BNSSG et dans d'autres syst\u00e8mes du NHS pour divers projets. Cet article retrace l'histoire du d\u00e9veloppement du logiciel et d\u00e9crit en d\u00e9tail son fonctionnement et ses fonctionnalit\u00e9s.<\/p>\n

Optimisation de l'\u00e9quilibre entre les capacit\u00e9s de soins aigus et interm\u00e9diaires pour le parcours de sortie complexe<\/strong><\/a><\/h3>\n

L'\u00e9quilibre entre les capacit\u00e9s d'accueil et le flux de patients entre les services hospitaliers et les soins de proximit\u00e9 constitue un probl\u00e8me de planification complexe, qui doit tenir compte de l'incertitude li\u00e9e \u00e0 l'arriv\u00e9e des patients et \u00e0 la variabilit\u00e9 de la dur\u00e9e de leur s\u00e9jour. Gr\u00e2ce \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios, notre mod\u00e9lisation a permis d'identifier les r\u00e9partitions optimales des capacit\u00e9s tout au long de ce parcours de soins. Cette mod\u00e9lisation a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e dans les mois qui ont suivi l'apparition de la COVID-19.<\/p>\n

Explorer des initiatives financi\u00e8rement viables pour rem\u00e9dier aux placements hors secteur dans les unit\u00e9s de soins intensifs psychiatriques<\/strong><\/a><\/h3>\n

Les placements hors secteur ont lieu lorsque les capacit\u00e9s locales sont insuffisantes pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande. Cela se produit fr\u00e9quemment pour les soins psychiatriques intensifs, les patients \u00e9tant parfois envoy\u00e9s sur de longues distances vers d'autres \u00e9tablissements. Notre mod\u00e9lisation, \u00e0 l'aide du mod\u00e8le PathSimR, a pris en compte diff\u00e9rents sc\u00e9narios de capacit\u00e9 afin d'att\u00e9nuer ces \u00e9ventualit\u00e9s.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation du r\u00e9tablissement des listes d'attente pour les interventions chirurgicales non urgentes apr\u00e8s la COVID-19<\/strong><\/a><\/h3>\n

Les listes d'attente pour les interventions chirurgicales non urgentes ont consid\u00e9rablement augment\u00e9 suite \u00e0 la pand\u00e9mie de COVID-19 et, au d\u00e9but de la reprise post-pand\u00e9mique, il \u00e9tait difficile de pr\u00e9voir le retour des nombreux patients \u2018\u00a0non pris en charge\u00a0\u2019. Une mod\u00e9lisation a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e localement afin d'estimer la taille potentielle des listes d'attente et les d\u00e9lais d'attente en fonction des proportions de retour. Ce mod\u00e8le a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 \u00e0 l'\u00e9chelle nationale, pour toute l'Angleterre.<\/p>\n

Optimisation des parcours de soins en cas d'AVC aigu gr\u00e2ce \u00e0 une utilisation flexible des lits<\/a>\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Notre mod\u00e8le PathSimR a servi \u00e0 mod\u00e9liser le parcours de soins centralis\u00e9 pour les AVC, tel que pr\u00e9vu au sein du BNSSG. La mod\u00e9lisation a consist\u00e9 \u00e0 calibrer le mod\u00e8le de parcours et \u00e0 l'utiliser pour d\u00e9terminer la capacit\u00e9 flexible n\u00e9cessaire \u00e0 diff\u00e9rents moments, afin de garantir que la grande majorit\u00e9 des patients ne subissent aucun retard lors de leur admission en unit\u00e9 de soins intensifs neurovasculaires.<\/p>\n

Soutenir la reprise des interventions chirurgicales non urgentes li\u00e9es \u00e0 la COVID-19 gr\u00e2ce \u00e0 une mod\u00e9lisation \u00e9volutive des listes d'attente<\/strong><\/a><\/h3>\n

Cet article pr\u00e9sente la m\u00e9thode de mod\u00e9lisation utilis\u00e9e par le BNSSG pour estimer la taille future des listes d'attente au niveau des \u00e9tablissements hospitaliers et des sp\u00e9cialit\u00e9s, en fonction de diff\u00e9rentes hypoth\u00e8ses concernant la demande et les capacit\u00e9s futures. Simple et adaptable, le mod\u00e8le a depuis \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 \u00e0 tous les \u00e9tablissements hospitaliers et sp\u00e9cialit\u00e9s d'Angleterre, et les projections sont mises \u00e0 jour mensuellement.<\/p>\n

L\u2019illusion \u00e9conomique que repr\u00e9sente la volont\u00e9 d\u2019\u00e9liminer les transferts de soins diff\u00e9r\u00e9s\u00a0: quelques le\u00e7ons tir\u00e9es de la th\u00e9orie des files d\u2019attente<\/strong><\/a><\/h3>\n

Ces travaux ont remis en question l'id\u00e9e re\u00e7ue selon laquelle, dans les syst\u00e8mes de sant\u00e9 performants, il est n\u00e9cessaire d'\u201c \u00e9liminer \u201d les transferts de soins diff\u00e9r\u00e9s (parfois appel\u00e9s \u2018 blocage de lits \u2019). L'\u00e9tude, s'appuyant sur les m\u00e9thodes de la th\u00e9orie math\u00e9matique des files d'attente, a conclu que la mise en \u0153uvre d'une telle politique serait probablement non rentable, car elle exigerait d'importantes capacit\u00e9s de la communaut\u00e9 pour absorber m\u00eame les pics de demande les plus rares, laissant ainsi une grande partie de ces capacit\u00e9s inutilis\u00e9es la majeure partie du temps.<\/p>\n

Mise en \u0153uvre du plan de synth\u00e8se recommand\u00e9 pour les soins et traitements d'urgence (ReSPECT)<\/h3>\n

Le processus ReSPECT est une initiative qui \u00e9labore des recommandations personnalis\u00e9es pour les soins et le traitement cliniques d'une personne en cas d'urgence future o\u00f9 elle serait incapable de faire ou d'exprimer des choix.\u00a0Cette initiative a \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre localement pendant la pand\u00e9mie. L'objectif de l'analyse est d'\u00e9valuer l'\u00e9quit\u00e9 du processus de mise en \u0153uvre du formulaire ReSPECT (lors de la premi\u00e8re vague de Covid-19) et les \u00e9ventuelles modifications des interactions entre les patients et les organismes de sant\u00e9 locaux. Ces r\u00e9sultats permettront d'\u00e9clairer les futures d\u00e9cisions de financement concernant l'utilisation du formulaire ReSPECT.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Utiliser la gestion hyperlocale de la sant\u00e9 des populations pour augmenter le nombre de personnes vaccin\u00e9es contre la COVID-19<\/a><\/h3>\n

L\u2019IBNSSG ICB a commandit\u00e9 des campagnes locales pour inciter les personnes les moins susceptibles de se faire vacciner \u00e0 se faire vacciner contre la COVID-19. Ces analyses nous permettront d\u2019\u00e9valuer l\u2019efficacit\u00e9 de ces campagnes afin d\u2019am\u00e9liorer l\u2019organisation de nos futurs programmes de sant\u00e9 locaux et nationaux impliquant un grand nombre de personnes.<\/span><\/span><\/p>\n

P-NEWS\u00a0: scores d\u2019alerte pr\u00e9coce personnalis\u00e9s pour les patients admis en soins intensifs<\/h3>\n

Ce projet vise \u00e0 r\u00e9duire les admissions en soins intensifs en intervenant plus t\u00f4t pour corriger les probl\u00e8mes avant qu'ils ne deviennent critiques. Pour ce faire, il pr\u00e9voit d'utiliser l'observation des patients et des analyses avanc\u00e9es afin d'\u00e9valuer avec pr\u00e9cision le risque d'aggravation pour chaque patient. Le score national d'alerte pr\u00e9coce (NEWS) est un score standardis\u00e9 qui indique la gravit\u00e9 de l'\u00e9tat d'un patient. Malheureusement, le NEWS ne tient pas compte d'\u00e9l\u00e9ments importants tels que le diagnostic et les ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux. Ce projet vise \u00e0 affiner ce score et \u00e0 pr\u00e9dire plus t\u00f4t les aggravations.<\/span><\/span><\/p>\n

Ce projet s'inscrit dans le cadre du partenariat Health Data Research UK South Better Care.<\/span><\/p>\n

Comparaison des m\u00e9thodes de segmentation de la population<\/a><\/h3>\n

La segmentation de la population en groupes sp\u00e9cifiques, bas\u00e9e sur des attributs individuels et\/ou l'activit\u00e9 de soins de sant\u00e9, est un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de la gestion de la sant\u00e9 des populations (GSP). Cependant, il existe une multitude de m\u00e9thodes de segmentation, chacune pr\u00e9sentant ses avantages et ses inconv\u00e9nients. Ce projet a examin\u00e9 16 des approches les plus couramment utilis\u00e9es afin de d\u00e9terminer la m\u00e9thode la plus appropri\u00e9e pour r\u00e9pondre \u00e0 des types de questions particuliers. Les r\u00e9sultats ont depuis lors orient\u00e9 notre choix de m\u00e9thode de segmentation dans le cadre des projets de notre programme de GSP.<\/p>\n

D\u00e9cryptage des m\u00e9canismes d'orientation vers le traitement au sein du NHS<\/a><\/h3>\n

Le d\u00e9lai d'acc\u00e8s aux soins (DAS), qui mesure la proportion de patients en attente depuis moins de 18 semaines, est le principal indicateur de performance des interventions programm\u00e9es au sein du NHS. Il permet de suivre pr\u00e9cis\u00e9ment la dur\u00e9e d'attente des patients pour les traitements planifi\u00e9s. Pour les syst\u00e8mes de sant\u00e9, il est essentiel de comprendre et de mod\u00e9liser la dynamique du parcours DAS afin de pouvoir pr\u00e9voir avec fiabilit\u00e9 les d\u00e9lais d'attente futurs et \u00e9valuer l'impact des modifications apport\u00e9es aux modalit\u00e9s d'orientation et aux capacit\u00e9s des services. Notre mod\u00e8le de simulation informatique est r\u00e9guli\u00e8rement utilis\u00e9 \u00e0 cette fin, aussi bien pour diff\u00e9rents groupements hospitaliers que pour diverses sp\u00e9cialit\u00e9s cliniques.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation des capacit\u00e9s tout au long du parcours de soins du patient, en tenant compte des d\u00e9lais de transfert et de sortie.<\/a><\/h3>\n

En l'absence de capacit\u00e9s suffisantes, les parcours de soins peuvent se retrouver bloqu\u00e9s, des patients pr\u00eats \u00e0 sortir de l'h\u00f4pital ne pouvant \u00eatre transf\u00e9r\u00e9s vers un autre service. Cette situation est pr\u00e9judiciable tant aux patients qu'aux h\u00f4pitaux. Or, estimer la capacit\u00e9 optimale requise n'est pas chose ais\u00e9e. Si les m\u00e9thodes bas\u00e9es sur des tableurs sont rapides et faciles, elles sous-estiment g\u00e9n\u00e9ralement le nombre de lits n\u00e9cessaires. Nous proposons ici une approche plus robuste, sous la forme d'un mod\u00e8le informatique personnalisable et r\u00e9utilisable, appliqu\u00e9 \u00e0 l'estimation des capacit\u00e9s pour le futur parcours de soins des patients victimes d'AVC.<\/p>\n

Gestion de la sant\u00e9 des populations pour identifier et caract\u00e9riser les besoins de sant\u00e9 continus des personnes \u00e0 haut risque prot\u00e9g\u00e9es contre la COVID-19\u00a0: une \u00e9tude de cohorte transversale<\/a><\/h3>\n

Au d\u00e9but de la pand\u00e9mie de COVID-19, environ 30\u00a0000 r\u00e9sidents vuln\u00e9rables de la BNSSG ont \u00e9t\u00e9 invit\u00e9s \u00e0 se confiner afin de se prot\u00e9ger des risques d\u2019infection. Cependant, on connaissait peu de choses sur ce groupe de personnes. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019appariement de donn\u00e9es, six segments distincts ont \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s au sein de cette population. Cette meilleure connaissance nous a permis d\u2019adapter nos conseils aux patients et d\u2019aider les \u00e9quipes de soins primaires locales \u00e0 prendre en charge leur \u00e9tat de sant\u00e9 pendant cette p\u00e9riode.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation de sc\u00e9narios li\u00e9s \u00e0 la COVID-19 pour att\u00e9nuer les d\u00e9c\u00e8s d\u00e9pendants des capacit\u00e9s en soins intensifs<\/a><\/h3>\n

D\u00e8s le d\u00e9but de la pand\u00e9mie, les gestionnaires et les cliniciens disposaient de tr\u00e8s peu d'informations pour \u00e9valuer le nombre de lits de soins intensifs n\u00e9cessaires afin de r\u00e9pondre \u00e0 la demande potentielle. Cette information \u00e9tait cruciale, car la conversion de lits en unit\u00e9s de soins intensifs s'av\u00e9rait complexe. Or, un nombre insuffisant de lits convertis risquait de priver certains patients des soins dont ils avaient besoin. Pour pallier ce probl\u00e8me, un mod\u00e8le informatique de simulation du flux de patients atteints de la COVID-19 a \u00e9t\u00e9 rapidement mis au point et utilis\u00e9 dans le cadre de la r\u00e9ponse initiale essentielle apport\u00e9e face \u00e0 l'afflux massif de cas au printemps 2020.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation de l'impact de la COVID-19 sur les d\u00e9lais d'attente pour les interventions chirurgicales non urgentes<\/a><\/h3>\n

Si les effets imm\u00e9diats de la COVID-19 se sont fait sentir dans les services d'urgence hospitaliers, il est rapidement apparu que la d\u00e9cision de reporter les interventions chirurgicales non urgentes au printemps 2020 aurait un impact consid\u00e9rable sur les d\u00e9lais d'attente. Les questions \u00e9taient les suivantes\u00a0: quelle serait l'ampleur de cet impact et \u00e0 quelle vitesse pourrions-nous nous en remettre\u00a0? Pour y r\u00e9pondre, un outil existant de mod\u00e9lisation de la dynamique d'orientation vers un traitement a \u00e9t\u00e9 recalibr\u00e9 et utilis\u00e9 pour projeter les d\u00e9lais d'attente selon diff\u00e9rents sc\u00e9narios jug\u00e9s plausibles au d\u00e9but de la pand\u00e9mie.<\/p>\n

Pr\u00e9visions imm\u00e9diates pour une meilleure gestion de la capacit\u00e9 des lits de soins intensifs COVID-19<\/a><\/h3>\n

Face \u00e0 l'augmentation rapide du taux d'occupation des lits lors de la deuxi\u00e8me vague de la pand\u00e9mie, les responsables de la planification hospitali\u00e8re avaient besoin d'estimer le nombre probable d'admissions dans les jours suivants. Un mod\u00e8le de pr\u00e9vision chronologique simple a \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9 et mis en \u0153uvre quotidiennement pour projeter le taux d'occupation des lits de soins aigus et intensifs dans tous les h\u00f4pitaux locaux. Ce mod\u00e8le a permis de garantir la disponibilit\u00e9 du nombre ad\u00e9quat de lits et l'ouverture de nouveaux services d'hospitalisation pour les maladies infectieuses, selon les besoins.<\/p>\n

L\u2019impact de l\u2019augmentation des consultations externes \u00e0 distance pendant la COVID-19\u00a0: analyse r\u00e9trospective des donn\u00e9es d\u2019enqu\u00eates aupr\u00e8s des patients et des activit\u00e9s courantes d\u2019un important syst\u00e8me de sant\u00e9 en Angleterre<\/a><\/h3>\n

Afin de limiter les infections nosocomiales, un nombre important de consultations externes ont \u00e9t\u00e9 transf\u00e9r\u00e9es des cabinets m\u00e9dicaux aux t\u00e9l\u00e9consultations d\u00e8s le d\u00e9but de la pand\u00e9mie. L'analyse d'un grand nombre de questionnaires remplis par les patients a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 qu'une majorit\u00e9 d'entre eux pr\u00e9f\u00e9raient les consultations virtuelles aux consultations en pr\u00e9sentiel, et qu'ils \u00e9taient sept fois plus nombreux \u00e0 les juger moins stressants. Ces r\u00e9sultats ont permis d'\u00e9valuer la pertinence des t\u00e9l\u00e9consultations \u00e0 l'avenir.<\/p>\n

L\u2019int\u00e9r\u00eat du triage en p\u00e9riode de forte demande li\u00e9e \u00e0 la COVID-19\u00a0: \u00e9tude de mod\u00e9lisation par simulation<\/a><\/h3>\n

Bien que le NHS n'ait heureusement pas eu \u00e0 instaurer de triage pour les admissions en soins intensifs durant la premi\u00e8re ann\u00e9e de la pand\u00e9mie, il s'en est approch\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises. Lorsque la demande pour ce type de ressource d\u00e9passe l'offre, il est essentiel de favoriser un meilleur acc\u00e8s pour ceux qui en ont le plus besoin. Cependant, peu d'\u00e9l\u00e9ments permettent de quantifier pr\u00e9cis\u00e9ment les gains potentiels li\u00e9s \u00e0 la mise en place d'un triage. Nos travaux ont permis de combler cette lacune, en d\u00e9montrant que le triage peut r\u00e9duire le nombre total d'ann\u00e9es de vie perdues de 121\u00a0000 \u00e0 3\u00a0000, si jamais la demande exc\u00e9dait l'offre.<\/p>\n

Recherche op\u00e9rationnelle pour la conception s\u00fbre et efficace des centres de vaccination de masse contre la COVID-19<\/a><\/h3>\n

Les centres de vaccination \u00e9taient essentiels pour \u00e9tendre la vaccination de masse de la population contre la COVID-19. Pourtant, les planificateurs disposaient de tr\u00e8s peu d'informations pour orienter la configuration de ces sites, qui devaient \u00eatre mis en place en quelques semaines seulement. Sur le site de Bristol Ashton Gate, une mod\u00e9lisation par simulation informatique a permis de d\u00e9terminer le d\u00e9bit maximal du centre, c'est-\u00e0-dire le nombre de personnes pouvant \u00eatre vaccin\u00e9es chaque jour. Les r\u00e9sultats de cette mod\u00e9lisation ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pendant les premiers mois cruciaux d'activit\u00e9.<\/p>\n

Projection de l'effet de l'assouplissement des restrictions soci\u00e9tales sur la demande d'urgence non li\u00e9e \u00e0 la COVID-19 au Royaume-Uni\u00a0: inf\u00e9rence statistique \u00e0 partir des donn\u00e9es de mobilit\u00e9 publique<\/a><\/h3>\n

Si l'attention s'est principalement port\u00e9e sur les cas de COVID-19, les restrictions sanitaires ont \u00e9galement eu un impact significatif sur les hospitalisations non li\u00e9es \u00e0 la COVID-19. La diminution des blessures sportives et des accidents de la route, par exemple, a entra\u00een\u00e9 une baisse de la demande aux urgences hospitali\u00e8res. Au d\u00e9but de l'ann\u00e9e 2021, avec l'assouplissement progressif du confinement, un mod\u00e8le de r\u00e9gression a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour pr\u00e9voir, en fonction de l'augmentation attendue de la mobilit\u00e9 publique, l'ampleur de la hausse des admissions en h\u00f4pital.<\/p>\n

Correction de la surestimation et du manque de sensibilit\u00e9 de l'objectif 85% concernant le taux d'occupation moyen des lits<\/a><\/h3>\n

Un r\u00e9sultat \u00e9tabli de longue date et largement incontest\u00e9 stipule que les h\u00f4pitaux devraient viser un taux d'occupation moyen de 851 lits pour 3\u00a0000 patients, afin d'\u00e9quilibrer les risques pour la s\u00e9curit\u00e9 des patients li\u00e9s \u00e0 une capacit\u00e9 insuffisante et les cons\u00e9quences financi\u00e8res d'une capacit\u00e9 excessive. Cependant, une mesure unique ne tient pas compte de la diversit\u00e9 des situations rencontr\u00e9es sur le terrain. En \u00e9laborant un tableau de correspondance bas\u00e9 sur la taille des services et la sp\u00e9cialit\u00e9, notre mod\u00e9lisation r\u00e9v\u00e8le des objectifs plus pr\u00e9cis, utilisables par les gestionnaires et les responsables de la planification hospitali\u00e8re.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation de l'impact de la premi\u00e8re vague de COVID-19 sur les services de sant\u00e9 mentale<\/a><\/h3>\n

Lors de la premi\u00e8re vague de la pand\u00e9mie, l'incertitude \u00e9tait grande quant \u00e0 l'ampleur de la demande refoul\u00e9e en services de sant\u00e9 mentale susceptible d'engendrer des tensions apr\u00e8s la lev\u00e9e du confinement. Un mod\u00e8le de file d'attente \u00e0 temps discret et polyvalent a \u00e9t\u00e9 rapidement \u00e9labor\u00e9 et utilis\u00e9 pour examiner l'effet potentiel de diff\u00e9rentes trajectoires de demande et d'interventions visant \u00e0 att\u00e9nuer les fortes pressions exerc\u00e9es sur le syst\u00e8me.<\/p>\n

Mise en place d'un cadre bas\u00e9 sur le mod\u00e8le SEIR pour la mod\u00e9lisation locale des infections, des hospitalisations et des d\u00e9c\u00e8s li\u00e9s \u00e0 la COVID-19<\/a><\/h3>\n

Si la mod\u00e9lisation \u00e9pid\u00e9miologique est couramment utilis\u00e9e pour \u00e9clairer les d\u00e9cisions au niveau national, elle reste tr\u00e8s peu employ\u00e9e pour orienter la planification au niveau local. En d\u00e9finitive, le principal indicateur retenu est le nombre futur pr\u00e9vu d'admissions pour des cas aigus de COVID-19. Un groupe de travail intersectoriel et multidisciplinaire, s'appuyant sur un mod\u00e8le compartimental de type SEIR, a \u00e9t\u00e9 mis en place afin d'\u00e9laborer diff\u00e9rents sc\u00e9narios plausibles. Les r\u00e9sultats de ces \u00e9laborations ont permis d'orienter la r\u00e9ponse locale et de d\u00e9terminer le nombre de lits n\u00e9cessaires pour accueillir en toute s\u00e9curit\u00e9 la demande future.<\/p>\n

Mod\u00e9lisation de l'effet de la vaccination de masse contre la COVID-19 sur les admissions hospitali\u00e8res en urgence<\/a><\/h3>\n

S\u2019appuyant sur des travaux ant\u00e9rieurs utilisant un mod\u00e8le compartimental de type SEIR, plusieurs am\u00e9liorations techniques ont \u00e9t\u00e9 apport\u00e9es afin de prendre en compte l\u2019effet de la vaccination sur la dynamique de transmission. Le mod\u00e8le a ensuite \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour examiner diff\u00e9rents sc\u00e9narios li\u00e9s au plan de d\u00e9confinement pr\u00e9vu d\u00e9but 2021. Les projections ont \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es, le rebond des hospitalisations observ\u00e9 \u00e0 l\u2019automne 2021 se situant largement dans l\u2019intervalle interquartile mod\u00e9lis\u00e9.<\/p>\n

Utilisation des donn\u00e9es patient li\u00e9es pour \u00e9valuer l'effet du COVID long sur l'utilisation des soins de sant\u00e9 \u00e0 l'\u00e9chelle du syst\u00e8me<\/a><\/h3>\n

Outre l'impact imm\u00e9diat de l'infection \u00e0 la COVID-19 sur les services de soins aigus, on craignait que les effets \u00e0 long terme (appel\u00e9s \u2018\u00a0COVID long\u00a0\u2019) n'entra\u00eenent une surcharge de travail pour les autres structures de soins. L'ensemble de donn\u00e9es du syst\u00e8me BNSSG a permis de mettre en \u00e9vidence des augmentations statistiquement significatives de l'activit\u00e9 de soins dans les trois mois suivant un diagnostic de COVID-19.<\/p>\n <\/div>\n

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