Assessing the quality of data for drivers of disease emergence.

Les facteurs d'émergence sont des éléments ayant le potentiel direct ou indirect d'influencer la probabilité d'émergence ou de réémergence d'une maladie infectieuse. Il est probablement rare qu'une maladie infectieuse émergente apparaisse en raison d'un seul facteur ; c'est plutôt un faisceau de sous-facteurs (éléments pouvant avoir une influence sur un même facteur) qui contribue à ce que les conditions soient réunies pour qu'un agent pathogène puisse (ré)émerger et s'établir. Les concepteurs de modèles ont donc utilisé les données relatives aux sous-facteurs pour identifier les zones sensibles où les prochaines maladies infectieuses émergentes pourraient survenir, ou pour faire une estimation des sous-facteurs ayant la plus grande influence sur la probabilité de leur occurrence. Les chercheurs ont besoin de données de qualité pour décrire ces sous-facteurs, afin de minimiser le risque d'erreur et de biais lors de la modélisation de l'interaction entre les différents sous-facteurs, et de contribuer ainsi à mieux prédire la probabilité d'apparition d'une maladie infectieuse émergente. Les auteurs présentent une étude de cas qui a consisté à évaluer la qualité des données disponibles relatives aux sous-facteurs d'émergence du virus de la fièvre de West Nile au regard de différents critères. Il est apparu que la qualité des données était variable au regard des critères examinés. Le paramètre dont le score était le plus bas est celui de la complétude - le fait que suffisamment de données soient disponibles pour répondre à toutes les exigences du modèle. Il s'agit pourtant d'un paramètre important car des données incomplètes peuvent inciter à tirer des conclusions erronées des études de modélisation. La disponibilité de données de bonne qualité est essentielle pour réduire l'incertitude lors de l'estimation de la probabilité d'apparition de maladies infectieuses émergentes dans des zones déterminées, ainsi que pour identifier les points critiques de concrétisation du risque où des mesures préventives pourraient être mises en place.

RESUMEN

Los inductores o factores de inducción [drivers] son aquellos que, directa o indirectamente, pueden influir en la probabilidad de que surjan o resurjan enfermedades infecciosas. Todo indica que rara vez una enfermedad infecciosa emergente aparece por efecto de un solo factor de inducción, sino que es probable que haya más bien una combinación de "subfactores de influencia" [sub-drivers] (factores que pueden influir en un inductor) que cree condiciones propicias para que un patógeno (re)surja y logre asentarse. Los creadores de modelos, por consiguiente, se han servido de datos sobre estos subfactores de influencia para localizar aquellas zonas donde con mayor probabilidad puedan aparecer próximamente enfermedades infecciosas emergentes o para determinar cuáles son los subfactores que más influyen en la probabilidad de que ello ocurra. Para reducir al mínimo los errores y sesgos al modelizar la interacción entre los subfactores y ayudar así a calcular la probabilidad de que surja una enfermedad infecciosa emergente, los investigadores necesitan datos de buena calidad para caracterizar estos subfactores. En el análisis expuesto por los autores se utilizó el virus del Nilo Occidental como ejemplo de estudio para evaluar, con arreglo a diversos criterios, la calidad de los datos existentes sobre los subfactores que inciden en la aparición de este virus. Lo que se constató, en relación con el grado de cumplimiento de los criterios, es que esos datos eran de calidad variable. La característica o parámetro que deparó la puntuación más baja fue la completud, es decir, la existencia de datos suficientes para aportar al modelo toda la información requerida para que este funcione bien. Se trata de una característica importante, pues un conjunto incompleto de datos podría llevar a extraer conclusiones erróneas de los estudios de modelización. Por ello, para reducir la incertidumbre a la hora de calcular la probabilidad de que en cierto lugar surjan brotes de enfermedades infecciosas emergentes y de determinar, dentro de la cadena de materialización del riesgo, aquellos eslabones en los que cabe adoptar medidas preventivas, es indispensable disponer de datos de buena calidad.