{"id":8518,"date":"2025-01-27T07:10:02","date_gmt":"2025-01-27T06:10:02","guid":{"rendered":"https:\/\/variances.eu\/?p=8518"},"modified":"2025-01-27T07:18:58","modified_gmt":"2025-01-27T06:18:58","slug":"lepidemiologie-un-champ-interdisciplinaire-au-service-de-la-sante-publique-une-opportunite-pour-les-ensae-de-contribuer-a-des-enjeux-majeurs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=8518","title":{"rendered":"L\u2019\u00e9pid\u00e9miologie : un champ interdisciplinaire au service de la sant\u00e9 publique, une opportunit\u00e9 pour les Ensae de contribuer \u00e0 des enjeux majeurs"},"content":{"rendered":"

La sant\u00e9 publique est d\u00e9finie dans le rapport de la commission d’enqu\u00eate sur le d\u00e9veloppement futur de la fonction de sant\u00e9 publique en Angleterre<\/a><\/span> de 1988 comme \u201cla science et l’art de pr\u00e9venir les maladies, de prolonger la vie et de promouvoir la gu\u00e9rison gr\u00e2ce aux efforts organis\u00e9s de la soci\u00e9t\u00e9\u201d. Son objectif ostensiblement appliqu\u00e9 positionne cette discipline \u00e0 l\u2019intersection des sciences de la vie, des sciences sociales et de la m\u00e9decine.<\/p>\n

L\u2019\u00e9pid\u00e9miologie est une des disciplines centrales de la sant\u00e9 publique. Elle est traditionnellement divis\u00e9e en deux approches distinctes : la premi\u00e8re est l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie clinique, la seconde l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie populationnelle. L\u2019\u00e9pid\u00e9miologie clinique s\u2019int\u00e9resse \u00e0 la production de connaissances en lien avec des aspects cliniques, en particulier l\u2019\u00e9valuation d\u2019interventions th\u00e9rapeutiques ou diagnostiques, avec pour objectif d\u2019am\u00e9liorer la prise en charge des malades par les cliniciens. Au contraire, l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie populationnelle vise \u00e0 produire des informations qui \u00e9clairent le processus d\u00e9cisionnel collectif, \u00e0 la fois dans la d\u00e9finition des politiques de sant\u00e9 publique et dans l\u2019\u00e9valuation des risques sanitaires auxquels sont expos\u00e9s des groupes d\u2019individus. \u00a0Nous nous concentrerons ici sur l\u2019approche populationnelle.<\/p>\n

L\u2019\u00e9pid\u00e9miologie populationnelle peut \u00e0 son tour \u00eatre stratifi\u00e9e en fonction de l\u2019objectif de l\u2019analyse. On peut ainsi distinguer l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie descriptive, qui s\u2019int\u00e9resse \u00e0 la description des variations du fardeau des maladies, l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie analytique, qui s\u2019int\u00e9resse aux causes de ces variations, et l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie interventionnelle, qui cherche \u00e0 agir sur ces causes pour am\u00e9liorer la sant\u00e9 des populations. D\u2019autres stratifications existent, notamment celle qui repose sur le mode de transmission des maladies \u00e9tudi\u00e9es. On peut ainsi distinguer l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie des maladies non transmissibles, telles que les cancers, et l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie des maladies infectieuses, dont l\u2019objet est l\u2019\u00e9tude des maladies caus\u00e9es par des agents pathog\u00e8nes infectieux (virus, champignons ou bact\u00e9ries).<\/p>\n

Zoom sur l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie des maladies infectieuses<\/strong><\/h3>\n

Plus sp\u00e9cifiquement, l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie des maladies infectieuses s\u2019int\u00e9resse aux conditions de l\u2019\u00e9mergence de maladies provoqu\u00e9es par des agents pathog\u00e8nes infectieux, aux m\u00e9canismes expliquant leurs propagations, \u00e0 l\u2019estimation de leur fardeau tant sur la sant\u00e9 que sur le plan \u00e9conomique et aux strat\u00e9gies permettant de r\u00e9duire ce fardeau.<\/p>\n

Les \u00e9pid\u00e9miologistes sp\u00e9cialis\u00e9s en maladie infectieuse ont r\u00e9guli\u00e8rement le droit \u00e0 un coup de projecteur m\u00e9diatique lors de pand\u00e9mies, le dernier cas \u00e9tant la pand\u00e9mie de la COVID-19, ou d\u2019\u00e9pid\u00e9mie inhabituelle, par exemple lors de l\u2019\u00e9pid\u00e9mie de la variole du singe en 2022. Un des signes distinctifs de l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie des maladies infectieuses est la place occup\u00e9e par la mod\u00e9lisation math\u00e9matique m\u00e9caniste dans la compr\u00e9hension des dynamiques \u00e9pid\u00e9miques et des effets des interventions sur ces dynamiques.<\/p>\n

Dans leurs formes les plus simples, ces mod\u00e8les utilisent un ensemble d\u2019\u00e9quations diff\u00e9rentielles ordinaires (EDO) pour mod\u00e9liser ces dynamiques en prenant en compte les sp\u00e9cificit\u00e9s de l\u2019infection, par exemple l\u2019existence d\u2019une p\u00e9riode asymptomatique, et de la population \u00e9tudi\u00e9e, par exemple une pyramide des \u00e2ges sp\u00e9cifique. Ces mod\u00e8les peuvent \u00eatre ensuite utilis\u00e9s pour estimer des sc\u00e9narios contrefactuels prenant en compte diff\u00e9rentes interventions comme les couvre-feux<\/a><\/span> ou l\u2019utilisation de vaccins<\/a><\/span>. L\u2019utilisation d\u2019\u00e9quations aux d\u00e9riv\u00e9es partielles (EDP) permet d\u2019introduire dans la mod\u00e9lisation des effets suppl\u00e9mentaires, par exemple des effets m\u00e9moires ou de perte d\u2019immunit\u00e9, en conservant une structure de mod\u00e8le parcimonieuse.<\/p>\n

Les mod\u00e8les \u00e0 EDO ou EDP ont pour particularit\u00e9 de mod\u00e9liser des agr\u00e9gats pour des populations sp\u00e9cifiques, par exemple le nombre hebdomadaire d\u2019hospitalis\u00e9s, et non directement des \u00e9tats individuels. Les approches par r\u00e9seaux ou par agents permettent d\u2019int\u00e9grer cette dimension individuelle dans l\u2019analyse, au prix d\u2019une structure de mod\u00e8le hautement param\u00e9tr\u00e9e et de co\u00fbts computationnels bien plus \u00e9lev\u00e9s que les mod\u00e8les par ODE ou EDP. Les approches par r\u00e9seaux sont particuli\u00e8rement indiqu\u00e9es pour mod\u00e9liser des infections sexuellement transmissibles (par exemple la transmission du virus de l\u2019immunod\u00e9ficience humaine, VIH), o\u00f9 les r\u00e9seaux sexuels jouent un r\u00f4le central dans la dynamique des \u00e9pid\u00e9mies, ou des dynamiques infectieuses dans des p\u00e9rim\u00e8tres g\u00e9ographiques restreints, comme les h\u00f4pitaux<\/a><\/span> ou des foyers, m\u00eame si des exemples d\u2019application \u00e0 l\u2019\u00e9chelle d\u2019un pays<\/a><\/span> existent.<\/p>\n

Un exemple concret d’utilisation d’un mod\u00e8le stochastique individu-centr\u00e9 est l’\u00e9tude de l’\u201dacquisition\u201d de bact\u00e9ries r\u00e9sistantes aux antibiotiques par le nouveau-n\u00e9 dans les m\u00e9nages comprenant de multiples sources hypoth\u00e9tiques d’\u201dacquisition\u201d. L’estimation des param\u00e8tres s’effectue \u00e0 l’aide de m\u00e9thodes de type MCMC (Markov Chain Monte Carlo), qui facilitent une approche bay\u00e9sienne robuste pour caract\u00e9riser les distributions a posteriori des param\u00e8tres du mod\u00e8le et quantifier les incertitudes associ\u00e9es aux estimations. Les donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour alimenter ce type de mod\u00e8le proviennent d’\u00e9tudes de cohorte de m\u00e9nages. Par exemple, dans une communaut\u00e9 semi-rurale de Madagascar, 60 nouveau-n\u00e9s et leurs familles ont \u00e9t\u00e9 suivis longitudinalement<\/a><\/span> avec des visites r\u00e9guli\u00e8res \u00e0 domicile et des pr\u00e9l\u00e8vements d\u2019\u00e9chantillons biologiques.<\/p>\n

Outre les mod\u00e8les m\u00e9canistiques ou individu-centr\u00e9s, des mod\u00e8les ph\u00e9nom\u00e9nologiques peuvent \u00eatre employ\u00e9s, notamment lorsque l\u2019objectif de la recherche est descriptif. Un exemple concret est l\u2019approche \u201ddisease mapping<\/em>\u201d, qui a pour objectif d\u2019obtenir la production d\u2019information descriptive sur l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 spatiale de l\u2019incidence d\u2019une maladie (i.e., le flux de nouveaux cas) ou de la pr\u00e9valence (i.e., le stock des individus infect\u00e9s). Ces approches ont une longue tradition, la premi\u00e8re carte \u00e9pid\u00e9mique connue date de 1694 (!) et d\u00e9crivait la propagation spatiale de la peste entre 1690 et 1692 dans la province de Bari, en Italie. En France, \u201dl\u2019\u00e9cole de Paris de statistiques m\u00e9dicales\u201d a \u00e9galement pr\u00e9figur\u00e9 ces analyses. On peut notamment citer Joseph-Fran\u00e7ois Malgaigne et sa carte de l\u2019incidence de la hernie en France, datant de 1840. Les approches modernes de cartographie des maladies reposent principalement sur des mod\u00e8les hi\u00e9rarchiques Bay\u00e9siens permettant d\u2019encoder dans le mod\u00e8le des informations a priori<\/em> sur la relation spatiale entre les zones g\u00e9ographiques consid\u00e9r\u00e9es, par exemple leur contigu\u00eft\u00e9. L\u2019enjeu statistique principal est d\u2019obtenir des estimations stables pour des zones g\u00e9ographiques dans lesquelles le nombre d\u2019\u00e9chantillons collect\u00e9s est faible, par exemple car le syst\u00e8me de surveillance est peu d\u00e9velopp\u00e9. L\u2019approche s\u2019\u00e9tend naturellement \u00e0 des donn\u00e9es spatio-temporelles, un enjeu suppl\u00e9mentaire \u00e9tant alors de tenir compte des diff\u00e9rentes relations susceptibles d\u2019exister entre le temps et l\u2019espace<\/a><\/span>. Sur R, un package tr\u00e8s populaire pour ce type d\u2019approche est R-INLA<\/a><\/span>, qui utilise une approximation de Laplace pour estimer les distributions post\u00e9rieures des param\u00e8tres du mod\u00e8le. L\u2019article<\/a><\/span> qui a initi\u00e9 cette approche extr\u00eamement <\/em>populaire a d\u2019ailleurs \u00e9t\u00e9 co-\u00e9crit par un des chercheurs du CREST et enseignant \u00e0 l\u2019Ensae, Nicolas Chop<\/a>in<\/a><\/span> ! Typiquement, ces approches disease mapping<\/em> utilisent des donn\u00e9es collect\u00e9es de mani\u00e8re routini\u00e8re, par exemple par le Syst\u00e8me National des Donn\u00e9es de Sant\u00e9 (SNDS), les registres nationaux, ou par les laboratoires de biologie.<\/p>\n

Le r\u00f4le qu\u2019ont \u00e0 jouer les Ensae en sant\u00e9 publique et en \u00e9pid\u00e9miologie<\/strong><\/h3>\n

La sant\u00e9 publique n\u2019est g\u00e9n\u00e9ralement pas consid\u00e9r\u00e9e comme un des d\u00e9bouch\u00e9s naturels de l\u2019Ensae, contrairement \u00e0 la sociologie quantitative ou l\u2019\u00e9conomie. Les techniques quantitatives utilis\u00e9es sont cependant fondamentalement les m\u00eames dans ces champs qu\u2019en \u00e9pid\u00e9miologie, les diff\u00e9rences majeures relevant de la pratique de la mod\u00e9lisation et du vocabulaire utilis\u00e9 pour pr\u00e9senter les mod\u00e8les et non d\u2019aspects techniques. Outre ces quelques subtilit\u00e9s, le principal d\u00e9fi consistera \u00e0 acqu\u00e9rir une compr\u00e9hension minimale de termes inconnus pour la majorit\u00e9 des Ensae, car relevant de la biologie, l\u2019\u00e9cologie, la g\u00e9nomique ou la m\u00e9decine. C\u2019est d\u2019ailleurs la cohabitation de toutes ces disciplines qui rend ce champ disciplinaire fascinant pour un statisticien, qui se retrouve tr\u00e8s r\u00e9guli\u00e8rement confront\u00e9 \u00e0 de nouveaux types de donn\u00e9es. On peut par exemple mentionner l\u2019utilisation des donn\u00e9es g\u00e9nomiques qui peuvent \u00eatre exploit\u00e9es pour reconstruire des g\u00e9n\u00e9alogies de virus et des dynamiques de propagations \u00e0 partir de mod\u00e8les statistiques !<\/p>\n

Les Ensae ont donc toutes les comp\u00e9tences requises pour travailler sur ces th\u00e9matiques et se rendre utiles, comme en t\u00e9moigne le parcours professionnel de Simon Cauchemez (Ensae 2001), responsable de l\u2019unit\u00e9 de Mod\u00e9lisation Math\u00e9matique des Maladies Infectieuses<\/span> et ancien <\/a>membre du Conseil scientifique Covid-19.<\/p>\n

Comment se sp\u00e9cialiser en \u00e9pid\u00e9miologie en \u00e9tudiant \u00e0 l\u2019Ensae ?<\/strong><\/h3>\n

Si l\u2019Ensai a une sp\u00e9cialit\u00e9 enti\u00e8rement consacr\u00e9e aux biostatistiques, ce n\u2019est pas le cas de l\u2019Ensae. Le choix des stages et du combo 3A-M2 sera donc d\u00e9cisif. A titre d\u2019exemple, Maria Alexa, coautrice de cet article, a choisi en 3A la sp\u00e9cialisation Data Science, Statistiques et Apprentissage<\/em>, tout en suivant en parall\u00e8le le Master <\/a>Math\u00e9matiques pour les Sciences du Vivant<\/em><\/a><\/span> de l\u2019Institut Polytechnique de Paris. Elle a ensuite r\u00e9alis\u00e9 son stage de fin d\u2019\u00e9tudes au sein de l\u2019unit\u00e9 \u00c9pid\u00e9miologie et mod\u00e9lisation de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens<\/em><\/a><\/span> de l\u2019Institut Pasteur, et y fait actuellement sa th\u00e8se. Son parcours a d\u2019ailleurs fait l\u2019objet d\u2019un podcast Ensae&vous en deux parties (partie 1<\/a><\/span> et 2<\/a><\/span>), permettant d\u2019en apprendre plus sur son projet doctoral.<\/p>\n

Depuis la pand\u00e9mie de COVID-19, la communaut\u00e9 des mod\u00e9lisateurs se structure autour de l\u2019Action Coordonn\u00e9e Mod\u00e9lisation des maladies infectieuses (AC49) de l\u2019ANRS<\/span>|MIE<\/span><\/a>. La liste des membres de l\u2019AC offre un bon point de d\u00e9part pour identifier les \u00e9quipes qui ont des th\u00e9matiques de recherche susceptibles d\u2019int\u00e9resser un \u00e9tudiant \u00e0 la recherche d\u2019un stage. Par exemple, l\u2019\u00e9quipe de Lulla Opatowski<\/a><\/span>, h\u00e9berg\u00e9e dans le laboratoire Epid\u00e9miologie et mod\u00e9lisation de la r\u00e9sistance aux antimicrobiens<\/em><\/a><\/span> de l\u2019Institut Pasteur, pourra int\u00e9resser un \u00e9tudiant souhaitant travailler sur les effets de l\u2019exposition de la population aux m\u00e9dicaments anti-infectieux (antibiotiques et vaccins), notamment en termes de risque d\u2019infection, de r\u00e9sistance bact\u00e9rienne aux antibiotiques et d\u2019\u00e9chappement \u00e0 la vaccination. Autre exemple, l\u2019\u00e9quipe de Samuel Alizon<\/a><\/span>, Ecologie et Evolution de la Sant\u00e9<\/a><\/span>, h\u00e9berg\u00e9e au Centre Interdisciplinaire de Recherche en Biologie<\/a><\/span> du Coll\u00e8ge de France, pourra int\u00e9resser un \u00e9tudiant souhaitant travailler sur la propagation des maladies sexuellement transmissibles, sur des th\u00e9matiques d\u2019\u00e9pid\u00e9miologie \u00e9volutive, notamment la mod\u00e9lisation phylog\u00e9n\u00e9tique, ou sur des th\u00e9matiques li\u00e9es \u00e0 la sant\u00e9 de la femme (par exemple, le microbiote vaginal). En cas de questions ou de doutes sur les th\u00e9matiques d\u2019une \u00e9quipe de l\u2019AC mod\u00e9lisation, les auteurs de l\u2019article peuvent \u00eatre contact\u00e9s !<\/p>\n

 <\/p>\n

Mots-cl\u00e9s : Sant\u00e9 Publique \u2013 \u00c9pid\u00e9miologie – Maladies infectieuses – Mod\u00e9lisation<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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