Ensemble pour lEstimation et la Projection (EEP).

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1 Ensemble pour lEstimation et la Projection (EEP)

2 Lobjectif Élaborer un modèle simple qui : –Permette aux pays destimer la charge actuelle du VIH –Facilite les projections à court terme (5 ans) –Soit plausible du point de vue de lépidémiologie –Puisse reproduire les tendances observées pour le VIH dans la réalité –Soit applicable au niveau des pays Idéalement, une courbe unique et simple qui sadapte à toutes les situations, mais….

3 Leçons cruellement apprises au contact du monde réel La dynamique des épidémies à VIH en vrai est complexe Il ne sagit jamais dune seule épidémie Chaque épidémie contient plusieurs sous-épidémies : –Pour des sous-populations différentes –Dans des zones géographiques différentes –À évolution différente

4 Leçons amères de la réalité Pour établir des modèles pour les pays importants, il faut diviser ces pays en zones géographiques (p.ex. Chine, Inde, Nigéria) Pour les épidémies généralisées, il y a souvent de grandes différences entre zones urbaines et zones rurales –Intensité –Évolution temporelle

5 Lapproche Partir des données disponibles quant aux tendances VIH Ajuster un modèle aux données –Tester divers paramètres épidémiologiques –Choisir ceux qui donnent la plus petite valeur à la somme des carrés Projeter lévolution à venir à partir des paramètres ajustés

6 Ajustement dune courbe épidémique

7 Ce que nous ajustons – le Modèle EEP Recours à un modèle épidémiologique plausible Intègre les modifications de la population au cours du temps 4 paramètres dajustement : –r – contrôle le taux de croissance –f 0 – proportion dentrées dans la population à risque –t 0 – année de début de lépidémie – – paramètre de modification des comportements

8 Paramètres de modélisation t0t0 f0f0 r

9 Impact de la variation de r – taux de croissance r 2r2r r/2

10 Impact de la la variation de f 0 – nouveaux entrants soumis à risque f0f0 2f02f0 f0/2f0/2

11 Impact de la variation de t 0 – année de début de lépidémie t 0 = 2000 t 0 = 1990 t 0 = 1980

12 Impact de la variation de phi – recrutement =100 = -100 = 0

13 Page de projection pour EEP

14 Représentation dune épidémie nationale en EEP Ajustement de la courbe –Unité de calcul fondamentale –Soit un sous-ensemble de population suceptible dêtre infecté par le VIH –EEP combine les tendances du VIH et les données démographiques pour ce sous- ensemble de la population –Puis ajuste un modèle aux tendances du VIH pour ce sous-ensemble C

15 Élaboration/représentation dune épidémie au niveau national par EEP La sous-épidémie –Comporte un ou plusieurs ajustements de courbe –Peut parfois inclure dautres sous-épidémies –Le total du VIH dans une sous-épidémie est la somme des VIH dans ses ajustements de courbe et ses sous-épidémies SE1 CC SE2 C

16 Élaboration/représentation dune épidémie par EEP Ensemble (épidémie nationale) –Inclut lensemble des sous-épidémies et des ajustements de courbes qui contribuent à lépidémie nationale –On pourra avoir recours aux sous-épidémies afin de préparer des modèles pour diverses zones géographiques –Le total VIH est la somme des VIH repris dans tous les ajustements de courbes de lensemble

17 Bifurcations de lensemble SE1 CC SE2 C Ensemble CC

18 Ensemble de travail - Botswana Botswana RuralUrbain

19 Ensemble de travail - Thaïlande Nord FPS Thaïlande Nord-Est Central Sud BKK ClientCDIRestant FPSClientCDIRestant

20 Gabarits – épidémies prédéfinies Par défaut –Concentrés –Urbain-Rural Les utilisateurs peuvent créer et nommer leurs propres gabarits –Dissociation par zones géographiques –Sous-ensembles spécifiques de la population

21 Démonstration I Page densembles Créer un ensemble Créer un ensemble à partir dun gabarit Définir une page dépidémie Ajouter et ôter des ajustements de courbes Ajouter et ôter des sous-épidémies Ajouter un gabarit

22 La Page densembles de travail pour EEP Groupe Ensemble de travail Groupe Gabarits Structure de lépidémie Nom et choix du pays

23 Page Définir lépidémie sur EEP Structure de lépidémie Possibilité que les utilisateurs ajoutent/ôtent sous-épidémies & ajustements de courbes

24 Definir vos populations sur EEP Specifer lannée de départ et indiquer la population totale pour cette année –Par défaut : Population ONU pour 2003 Pour lannée de départ –Spécifier le nombre dindividus dans chaque sous-ensemble de population –Rammener à zéro la population non allouée à un sous-ensemble

25 Definir vos populations en EEP

26 Démonstration II Définir la page de populations Allocation de la population et répartition dans lensemble de travail parmi les ajustements de courbes

27 Page de définition des populations sur EEP Population nationale et population sans allocation Caractéristiques particulières Aspects démographiques

28 Page dentrée des données sur EEP Noms de lieux fixés par les utilisateurs Moyennes et médianes automatiques Prévalence annuelle par site

29 Ajustement des données au sein dEEP Corrections de prévalence –Diminution/augmentation annuelle pour les modifications de composition relative (sites sentinelles de prévalence basse ou élevée) –Correction de 0,8 pour les sites ruraux sauf spécification contraire - ces sites surestiment la prévalence effective dans la plupart des cas Pondérations –Appliquées site par site Inclusion sélective de sites –On effectuera un double-clic pour inclure/exclure un site donné

30 Corrections de prévalence sur la page dentrée des données Diminuer ou augmenter les valeurs de prévalence avant de les utiliser pour les ajustements de courbe –Corriger pour la non-représentativité sur les lieux de surveillance disponibles –Si les sites sous-estiment la prévalence, corrections >1.0 –Sils sur-estiment la prévalence, correction <1.0 –ONUSIDA/OMS ont dans le passé souvent utilisé une correction de 0,8 pour les projections rurales

31 Pondérations et contrôles sur la page dentrée des données Pondérations pour le calcul des moyennes, médianes et moindres carrés Les sites avec la case non cochée sont exclus

32 Démonstration III Page dentrée des données Impact des corrections de prévalence, des pondérations et des vérifications

33 La page de projections Ce quil faut ajuster et comment Valeurs initiales

34 Page de projection EEP On peut ajuster à: –Ensemble des données –Médianes –Moyennes Tous les ajustements de courbes tiennent compte des corrections, choix de sites et pondérations appliquées selon la spécification par lutilisateur

35 Page de projection EEP Divers ajustements possibles –t0 fixe, r, f0 et phi variable (par défaut) –Ajuster toutes les variables (t0, r, f0 et phi) –r fixe, le reste variable –f0 fixe, le reste variable Si lon clique phi fixe, pas dajustement de phi Les utilisateurs peuvent modifier les valeurs initiales

36 La page de projection Meilleur ajustement et modifications apportées par les utilisateurs

37 Page de projection On peut modifier à la main les paramètres après ajustement et sauvegarder les résultats On peut toujours revenir au meilleur ajustement

38 Page des résultats EEP - ce quelle permet Examen de diverses combinaisons dajustements de courbes et de sous- épidémies Présentation des données originelles Mise en évidence des tendances de prévalence, du nombre de cas VIH+ et de la taille des sous-ensembles de population Visualisation de résultats numériques Élaboration de fichiers Spectrum

39 Page de résultats EEP Quels ajustements de courbes et quelles sous-épidémies montrer ? Obtenir les chiffres, les exporter dans Spectrum Graphique des résultats Que montrer ?

40 Démonstration IV Page de projections Ajuster l'épidémie Page des résultats Regarder les résultats Contrôle daudit Valider votre épidémie concentrée

41 Si, dans nimporte quelle page, il vous reste des questions….. Pressez le bouton Aide/Help ! –Explications pour la page en question –Explications plus détaillées

42 Conclusion On ne peut pallier labsence de données par le recours aux outils Les outils ne peuvent pas améliorer des données médiocres –EISI (entrée dimmondices, sortie dimmondices) Les outils doivent donc être perçus comme faisant partie du processus qui consiste tant à améliorer les systèmes de surveillance quà préparer des estimations plus précises Ce processus prendra plusieurs années

43 Formal Model Description Z = population soumise au risque X = population non soumise au risque Y = personnes infectées N = X + Y + Z Pour les estomacs bien accrochés (ne pas montrer après les repas)