Créer des modèles prédictifs robustes constitue une arme de prévention efficace contre les pandémies futures… encore faut-il qu’on tienne compte des résultats…
Les tests de diagnostic ont joué un rôle crucial dans la réponse à la pandémie de Covid-19. Une étude menée par le Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) a révélé que les partenariats public-privé pour développer, produire et distribuer des tests Covid-19 ont permis de sauver environ 1,4 million de vies et d’éviter 7 millions d’hospitalisations aux États-Unis.
L’APL a développé un prototype de jumeau numérique, un environnement de simulation virtuel, pour modéliser la chaîne d’approvisionnement des tests et évaluer l’impact potentiel des interventions.
Ce modèle a intégré des données diverses, notamment des informations sur la fabrication, la vente au détail, les stocks gouvernementaux, les eaux usées et les données hospitalières. Les efforts du gouvernement ont permis de produire plus de 6,7 milliards de tests entre janvier 2020 et décembre 2022, incluant des tests en laboratoire, des tests sur le lieu de soins et des tests en vente libre.
Les auteurs soulignent l’importance d’un développement, d’une production et d’une distribution rapides de tests pour faire face aux futures menaces de santé publique. L’approche de modélisation de l’APL a été étendue pour surveiller les tests nationaux de Covid-19, de la grippe, du virus respiratoire syncytial (VRS) et d’autres menaces, dans le cadre d’une approche tous risques.
Il est crucial que les professionnels de la santé reconnaissent l’importance des tests et soutiennent les investissements dans cette infrastructure pour la préparation aux futures crises sanitaires.
