Les lecteurs de cette lettre d'information seront probablement d'accord pour dire que les sciences statistiques devraient être au cœur des efforts mondiaux pour comprendre et gérer la pandémie de COVID-19. Les données disponibles donnent une image incomplète de l'état actuel et passé de la pandémie pour diverses raisons, notamment l'incomplétude et la non-représentativité des données, les réseaux de contacts non observés et les temps d'infection inconnus. L'incertitude est omniprésente et une inférence statistique rigoureuse est essentielle. Malheureusement, les biostatisticiens n'ont reçu qu'une infime partie de l'attention (et du financement de la recherche) accordée aux cliniciens, aux modélisateurs mathématiques et aux épidémiologistes des maladies infectieuses. Il est donc remarquable et encourageant qu'une équipe d'habitués de la SSC ait obtenu un financement du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) et de l'Agence de la santé publique du Canada (ASPC) dans le cadre du programme de gestion des maladies infectieuses émergentes visant à renforcer la capacité du Canada à réagir au COVID-19 et aux futures pandémies.

L'équipe est dirigée par Patrick Brown (trésorier de la SSC), et inclut Erica Moodie (actuelle récipiendaire du prix CRM-SSC), Paul Gustafson (actuel récipiendaire de la médaille d'or), Rob Deardon (président désigné du Groupe de biostatistique de la SSC), Cindy Feng (représentante régionale de l'Atlantique), Alexandra Schmidt (représentante régionale du Québec), Grace Yi (présidente désignée), Mahmoud Torabi (président sortant du Groupe des méthodes d’enquêtes), Ed Susko (lauréat du prix CRM-SSC 2011), Charmaine Dean (ancienne présidente de la SSC), David Stephens (ancien rédacteur en chef de la RCS), Laura Cowen (actuelle présidente de la WNAR et membre de longue date de la SSC) et Lam Ho (comité des nouveaux chercheurs).

Trois voies de recherche sur les méthodes biostatistiques seront suivies.

La première est la prévision et la cartographie de la distribution spatio-temporelle du risque de maladie infectieuse, l'estimation de la prévalence et du taux de mortalité par sous-groupe en utilisant des données au niveau de la population. Cela permettra de quantifier l'incertitude de la trajectoire future des cas et des décès et de mieux comprendre la distribution spatiale des infections et des décès dans la population. Comme les données disponibles pendant une pandémie peuvent être incomplètes et biaisées, la prévision des infections dans les sous-populations, qu'elles soient géographiques, ethniques ou professionnelles, nécessite une analyse minutieuse.

La deuxième consiste à estimer l'immunité dans la population (et les sous-populations) à l'aide d'enquêtes de séroprévalence portant sur des échantillons de sang séché. Deux grandes études ont recueilli des échantillons de sang séché dans la population canadienne à l'échelle nationale pour mesurer les anticorps anti-Covid-19, dont l'étude Action-to-Beat Coronavirus (Ab-C) qui recueille actuellement la troisième série d'échantillons longitudinaux. Les tests sont imparfaits, et leur sensibilité diminue avec le temps, ce qui, combiné à la non-représentativité de l'échantillon, signifie que des méthodes statistiques pour l'erreur de mesure et l'échantillonnage d'enquête sont nécessaires.

La troisième piste de recherche concerne les méthodes permettant de déduire les taux de transmissibilité et de récupération pour les modèles au niveau individuel (ILM) à partir de données représentatives de la population. Les ILM modélisent explicitement les taux de transmission et de récupération, et même les plus simples de ces modèles sont difficiles à ajuster sur le plan informatique lorsque les données sont incomplètes ou que l'intervalle de temps est tronqué.

Le projet, intitulé Statistical Methods for Managing Emerging Infectious Diseases (SMMEID), a reçu une subvention de plus de 750 000 $ du CRSNG pour poursuivre ces objectifs. Une équipe de boursiers postdoctoraux et d'étudiants diplômés, chacun faisant équipe avec plusieurs co-chercheurs, sera recrutée pour créer un réseau interdisciplinaire appelé le réseau SMMEID. Le réseau SMMEID travaillera en étroite collaboration avec des organismes de santé publique, des organisations partenaires, des scientifiques, des ingénieurs et d'autres experts dans le domaine afin de créer un arsenal d'outils logiciels, de matériel éducatif et de méthodes statistiques qui augmenteront la capacité du Canada à répondre aux maladies infectieuses émergentes.

À la fin de la période de financement de deux ans, le groupe SMMEID aura développé les bases pour soutenir la capacité du Canada en matière de gestion et de contrôle des maladies infectieuses émergentes. Les postdocs potentiels sont les bienvenus et sont encouragés à postuler. Vous trouverez la liste de projets et des instructions à l’intention des candidats ici.