![Une salle d'attente au centre hospitalier de Rennaz, Hopital riviera chablais (HRC). [Keystone - Cyril Zingaro]](https://img.rts.ch/articles/2022/image/3glyzv-25916246.image?w=1280&h=720 "Une salle d'attente au centre hospitalier de Rennaz, Hopital riviera chablais (HRC). [Keystone - Cyril Zingaro]")
Des données météo pour prévenir les pics de grippe dans les hôpitaux
Des chercheurs des universités de Lausanne et de Genève ont développé un modèle mathématique permettant d'anticiper les pics de grippe dans les hôpitaux. Pour ce faire, ils utilisent les données météo.
La grippe est un virus saisonnier, essentiellement présent pendant la saison hivernale sous nos latitudes. L'équipe de scientifiques a donc confronté certaines données météorologiques et les cas de grippe enregistrés quotidiennement durant trois années au CHUV. L'étude a été publiée dans le Journal of the Royal Statistical Society.
Les chercheurs se sont focalisés sur les valeurs extrêmes enregistrées. "Au lieu d'indiquer aux hôpitaux une valeur moyenne de cas attendus, nous leur indiquons la probabilité qu'un nombre de cas dépassant leurs capacités soit atteint", explique Valérie Chavez, statisticienne à l'Université de Lausanne et co-auteure de l'étude.
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Utile pour la planification
En suivant chaque année l'évolution de cette probabilité à partir de l'automne, les responsables des hôpitaux pourraient donc anticiper un pic de cas de grippe et planifier le personnel en conséquence, a indiqué jeudi le Fonds national suisse (FNS).
Concrètement, le modèle indique le nombre de cas positifs qui pourrait être dépassé avec une probabilité de 1%, 5% ou 10%. Il donne aussi la valeur maximale du nombre de cas positifs qui pourrait être observée à un horizon de 10 ou 30 jours. "Ce modèle est juste une pièce du puzzle dans la quantification du risque de congestion à l’hôpital – car évidemment, la congestion dépend de beaucoup d’autres facteurs", a précisé jeudi dans le 12h30 Valérie Chavez.
![Nombre quotidien de cas grippaux positifs chez les patients testés du 1er juillet 2016 au 21 juin 2019. La ligne rouge indique le seuil définissant les dépassements [CHUV]](https://img.rts.ch/articles/2022/image/8pn6y5-27684646.image?mw=1280 "Nombre quotidien de cas grippaux positifs chez les patients testés du 1er juillet 2016 au 21 juin 2019. La ligne rouge indique le seuil définissant les dépassements [CHUV]")
![Nombre quotidien de patients testés négatifs pour la grippe du 1er juillet 2016 au 21 juin 2019. La ligne rouge indique le seuil définissant les dépassements [CHUV]](https://img.rts.ch/articles/2022/image/bp5ke0-27684645.image?mw=1280 "Nombre quotidien de patients testés négatifs pour la grippe du 1er juillet 2016 au 21 juin 2019. La ligne rouge indique le seuil définissant les dépassements [CHUV]")
Données à enrichir
Le modèle présente encore une certaine incertitude dans l'estimation du risque, car seules trois années de données du CHUV ont pu être analysées. Par ailleurs, toujours en raison du manque de données, il n'est pas encore applicable à la surveillance du SARS-CoV-2.
En revanche, les scientifiques planchent déjà sur des modèles qui, à côté des données météo, exploiteraient aussi les processus de propagation des virus afin de suivre encore mieux les phénomènes de contagion.
ats/hkr
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