Mieux circonscrire les zones d’incertitude
Organisée avec le concours de la postdoctorante Emily Beasley et du professeur Patrick Leighton, de la Faculté de médecine vétérinaire de l’Université, cette rencontre vise à «harmoniser les données afin de faciliter le partage d’informations entre les différents partenaires, de même que les modèles de vaccination, pour éventuellement élaborer des tableaux de bord qui nous permettront de suivre les efforts de vaccination», explique Timothée Poisot.
Selon celui qui est aussi chercheur au Centre de la science de la biodiversité du Québec, une partie du problème actuel relève de la planification et du suivi des interventions, qui ne sont pas les mêmes entre les partenaires québécois, ontariens, canadiens et américains.
«Les modèles de suivi sont différents de sorte que les données ne sont pas toujours comparables entre elles, indique-t-il. Toutes les stratégies de vaccination sont basées sur des modélisations, mais il nous manque une meilleure compréhension de l’incertitude pour mieux harmoniser les efforts de surveillance et de vaccination.»
Cela signifie que lorsque les scientifiques créent un modèle, celui-ci produit des résultats qui donnent une idée du risque de propagation de la rage sur une partie de territoire donnée. «Or, il suffit qu’un seul cas survienne pour que le virus se propage, et nous souhaitons pouvoir mieux adapter nos modèles pour mieux cibler ces zones d’incertitude», dit Timothée Poisot.
