Mobilisation collective au moment de la crise du COVID-19
Une situation de crise
Lors du 1er confinement en mars 2020, au-delà de la surcharge imposée par l’arrivée massive de patients infectés, les hôpitaux ont été frappés par la contamination en chaîne de leurs personnels, menant à un double effet d’attrition matérielle et humaine.
Mobilisation de l'unité
Rapidement, les diverses structures de soin ont dû composer avec ces manques, en se réorganisant au jour le jour sans vision stratégique accessible intégrant ces difficultés. Dès lors, l’HIA Percy a mis en place une cellule de crise menée par le Pr. Damien Ricard, chef du service de Neurologie et directeur adjoint du Centre Borelli. Le pilier principal de cette cellule était une hotline destinée à recenser quotidiennement les personnels symptomatiques, et ainsi fournir à la direction de l’hôpital une évaluation dynamique de la diffusion du virus parmi les équipes. Les problématiques inhérentes à ce travail étaient triples :
- la prise d’information manuelle était source d’erreurs,
- ces informations manquaient d’une représentation adéquate permettant aux décisionnaires d’évaluer simplement l’état de santé de l’hôpital,
- la réorganisation des services, pour se fonder sur ces données, nécessitait un effort de modélisation mathématique permettant d’évaluer différentes stratégies d’allocation des ressources.
Premiers impacts de la mobilisation.
À la demande de l’HIA Percy, le Centre Borelli a monté une équipe de six volontaires pour répondre à ces problématiques. En , un premier volet d’analyse des données recueillies manuellement par la cellule de crise permettait une visualisation en 3D de l’état de santé de l’hôpitat et donnait lieu à un rapport détaillé totalement automatisé, présenté chaque matin en réunion de crise à la direction de l’hôpital. Suite à cette mobilisation, l’hôpital a pu mieux planifier l’organisation de ses services afin de maintenir l’activité de soins au meilleur niveau de sa capacité
Actions
Le Centre Borelli a été sollicitée pour apporter un appui en expertise scientifique pour les entreprises mobilisées par le Ministère de l’Intérieur (ATOS, THALES, ONEPOINT) et tenues de réaliser des outils logiciels à destination des autorités pour la supervision de la situation sanitaire.
Nicolas Vayatis a aussi été associé à la cellule ‘Modélisation’ du Health Data Hub pour le compte du Ministère de la Santé assurant également une transmission entre les deux cellules interministérielles.
Réflexions
Cette confrontation au terrain a conduit à une réflexion sur les questions scientifiques soulevées et sur la capacité des communautés scientifiques à mobiliser leurs connaissances pour l’intérêt général sur des temps courts dans une situation aussi incertaine. Un des éléments majeurs de cette réflexion a été d’acquérir une conviction encore plus forte de l’importance de la démarche de recherche reproductible via des revues comme IPOL qui permettent d’avoir des garanties de validité des implémentations de modèles quel qu’ils soient et de transférer de manière plus directe les productions scientifiques dans des usages.
Réalisations
Publications
- Développement d’une méthode de calcul du taux de reproduction journalier de la Covid-19. Alvarez, L., Colom, M., Morel, J.D., Morel, J.M. (2021).
- Développement d’une méthode de calcul du taux de reproduction de base de l’épidémie de Sars-CoV-2 à partir de l’incidence journalière des nouveaux cas détectés en Europe et aux Etats Unis. Boulmezaoud, T.Z., Alvarez, L., Colom, M., Morel J-M. (2020).
- Etude et évaluation de l’influence de paramètres topologiques et de diffusion pour le problème de reconstruction de graphe modélisant un système de réaction-diffusion. L.-B. Beaufort, P.-Y. Massé, A. Reboulet, and L. Oudre. (2022).
- Evaluation de la réponse immune humorale à IgA anti-SARS-CoV-2 sur un an à partir de prélèvements salivaires et de sérum. Denis J, Garnier A, Cheutin L, Ferrier A, Timera H, Jarjaval F, Hejl C, Billon-Denis E
- Présentation d’outils d’aide à la décision et gestion des ressources pour les structures de santé en période de pandémie. Garaix T, Gaubert S, Josse J, Vayatis N, Véber A. (2022 ).
- Modélisation et évaluation de l’impact de stratégies françaises de contrôle de l’épidémie de Covid-19 sur les capacité d’accueil hospitaliers en soins intensifs. Evgeniou, T., Fekom, M., Ovchinnikov, A., Porcher, R., Pouchol, C., Vayatis, V. (2023)..
- Extension du modèle SEAIR incorporant un score personnalisé prédictif de risque d’être admis en soins intensifs suite à une infection par le SARS-CoV-2. Boulant, O., Fekom, M., Pouchol, C., Evgeniou, T., Ovchinnikov, A., Porcher, R., Vayatis, N. (2020).
- Développement d’un modèle de contrôle dynamique à tours multiples pour le problème d’allocation dynamique de ressources. Fekom, M., Vayatis, N., Kalogeratos, A. (2019).
- Développement d’un modèle épidémique compartimental permettant de modéliser les interactions entre individus en prenant en compte leur mode de vie ainsi que leur adhérence aux mesures d’hygiènes. Baron, A.F., Boulant O., Panico, I., Vayatis, N. (2021).
- Revue de modèles épidémiologiques de la propagation de la pandémie de Covid-19 durant la première vague de contaminations. Garin, M., Limnios, M., Nicolaï, A., Bargiotas, I., Boulant, O., Chick, S., ... & Vayatis, N. (2021).