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Le nouveau modèle de prévision de la grippe utilise les données de recherche Google

En combinant des données permettant de suivre les recherches Google sur la grippe et les techniques les plus récentes utilisées dans les prévisions météorologiques, deux chercheurs américains ont mis au point un modèle informatique permettant de prévoir les pics régionaux d'influenza à plus de 7 semaines. Ils espèrent que leur système aidera un jour les autorités sanitaires et le grand public à mieux se préparer aux épidémies de grippe saisonnière.
Jeffrey Shaman, professeur adjoint en sciences de la santé environnementale à la Mailman School of Public Health de l'Université de Columbia à New York, et Alicia Karspeck, climatologue au Centre national de recherche atmosphérique de Boulder, Colorado avant impression de la Actes de l'Académie nationale des sciences, PNAS.
Le pic d'épidémies de grippe saisonnière varie énormément d'une année à l'autre et d'une région à l'autre. Dans les régions tempérées de l'hémisphère nord, les épidémies peuvent culminer entre octobre et avril.
Chaman a déclaré dans un communiqué à la presse que leur modèle offre une "fenêtre sur ce qui peut arriver de semaine en semaine à mesure que la prévalence de la grippe augmente et diminue".
Il dit qu'il peut voir un avenir où de telles prévisions sur la grippe coïncideront avec les bulletins météorologiques diffusés dans les journaux télévisés locaux.
Comme la météo, les conditions de la grippe varient d’une région à l’autre, dit-il. Par exemple, Atlanta pourrait avoir des semaines de pointe avant Anchorage.
"Comme nous connaissons tous les émissions météorologiques, quand nous entendons qu'il y a 80% de chance de pluie, nous avons tous une idée intuitive de savoir si nous devrions ou non avoir un parapluie", explique Shaman.
"Je pense que nous allons développer un niveau de confort et de confiance similaire dans les prévisions de grippe et développer une intuition de ce que nous devrions faire pour nous protéger en réponse aux différents résultats prévisionnels", ajoute-t-il.
Cela pourrait inciter les gens à être plus conscients de ce qu'ils ressentent et à prendre des précautions, comme se faire vacciner contre la grippe et faire plus attention aux personnes qui éternuent et toussent, affirment les chercheurs.
À un autre niveau, ces prévisions peuvent aider les autorités à planifier les stocks de vaccins et d'antiviraux et, en cas d'épidémie grave, à fermer des écoles, par exemple.
Shaman et Karspeck ont ??appliqué des principes utilisés dans les prévisions météorologiques dans leur modèle. L'une d'entre elles consiste à l'ajuster avec des données d'observation en temps réel et, ainsi, à "pousser le modèle à se conformer à la réalité et à réduire les erreurs dans les simulations de modèle", explique Shaman.
Pour tester leur modèle, ils ont utilisé des données relatives aux saisons grippales 2003-2008 à New York.
À partir de Google Flu Trends, ils ont obtenu des "données en temps quasi réel" qui évaluent les épidémies sur la base de recherches liées à la grippe dans une région donnée. Lorsqu'ils ont branché les données dans leur modèle et l'ont comparé aux tendances réelles des épidémies, ils ont constaté que le modèle pouvait prédire les pics des épidémies plus de sept semaines à l'avance.
Ils concluent que leur travail représente "une première étape dans le développement d'un système statistiquement rigoureux de prévision en temps réel de la grippe saisonnière".

Irene Eckstrand de l'Institut national des sciences médicales générales des National Institutes of Health (NIH), qui a contribué au financement de l'étude, a déclaré:
"La prévision de la grippe a le potentiel d'améliorer considérablement notre capacité à se préparer et à gérer les épidémies de grippe saisonnière qui frappent chaque année."
Aux États-Unis, environ 35 000 personnes meurent de la grippe chaque année: dans le monde entier, elles font entre 250 000 et 500 000 victimes par an.
Chaman veut maintenant tester le modèle avec d'autres régions des États-Unis, puisque:
"Il n'y a aucune garantie que ce soit parce que la méthode fonctionne à New York qu'elle fonctionnera à Miami."
Le Department of Homeland Security a également fourni des fonds pour l'étude.
Écrit par Catharine Paddock PhD

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