How simulation modelling can help reduce the impact of COVID-19

Modelling has been used extensively by all national governments and the World Health Organisation in deciding on the best strategies to pursue in mitigating the effects of COVID-19. Principally these have been epidemiological models aimed at understanding the spread of the disease and the impacts of different interventions. But a global pandemic generates a large number of problems and questions, not just those related to disease transmission, and each requires a different model to find the best solution. In this article we identify challenges resulting from the COVID-19 pandemic and discuss how simulation modelling could help to support decision-makers in making the most informed decisions. Modellers should see the article as a call to arms and decision-makers as a guide to what support is available from the simulation community

Amélioration de la gestion des vaccins du programme d’immunisation québécois par la simulation à base d’agents

RÉSUMÉ : Le Ministère de la Santé et des Services Sociaux orchestre tous les ans le Programme Québécois d'Immunisation avec un budget de plus en plus restreint. De plus, l'ouverture à l'international du marché des vaccins malgré une capacité limitée de production rend les négociations plus difficiles auprès des laboratoires pharmaceutiques. En raison de cette concordance de circonstances, chaque dose compte. Pourtant, la réalité est différente : en effet, malgré le déploiement d'un système d'information qui a permis d'améliorer la situation, la chaîne d'approvisionnement québécoise des vaccins peut encore être optimisée, notamment en ce qui concerne la gestion de la péremption des doses. Les chaînes d'approvisionnement de vaccins ont déjà fait l'objet de travaux scientifiques mais seule une petite partie utilise la simulation à base d'agents. Ces travaux se concentrent principalement sur la conception et l’utilisation de modèles d'optimisation qui ne trouvent pas leur place dans notre système d'étude. En effet, les outils d’optimisation rencontrés dans la littérature scientifique ne permettent pas d’appréhender la dynamique du système et son fonctionnement au jour le jour. C’est pourtant sur ce point, l’amélioration de la gestion quotidienne de la chaîne d’approvisionnement, que nous nous concentrons. Il est alors apparu nécessaire de rechercher d’autres outils plus adaptés à l’étude de tendances et d’organisations alternatives au fonctionnement actuel. La simulation permet justement ce genre de travaux. Certains articles ont déjà présenté la simulation et la façon dont elle est utile pour modéliser des chaîne d’approvisionnement. Le cadre plus précis des chaînes d’approvisionnement de vaccins a aussi été étudié. Cependant, les hypothèses faites dans ces travaux ne sont pas assez génériques pour être intégrées à notre modèle. C’est la raison pour laquelle il a fallu en construire un ex-nihilo à partir des observations faites sur le système réel. Ce modèle permet ensuite de tester différentes approches logistiques telles que l'implémentation de prévisions et de meilleures politiques de gestion des stocks. Les résultats montrent l’intérêt d’appliquer rigoureusement des politiques de Premier à Expirer Premier Sorti (PEPS) dans la gestion des frigos. Cela permet de toujours administrer la dose la plus proche de sa date de péremption. D’un autre côté, les méthodes de prévision de la demande basées sur la comparaison de l’année en cours avec les données des années passées montrent des résultats prometteurs. En effet, les règles appliquées bien que basiques permettent d’améliorer la situation. La continuité de nos travaux serait justement d’élaborer des politiques de prévision de la demande plus complexes s’adaptant mieux au caractère fluctuant de la demande. De nouveaux paramètres pourraient être pris en compte tels que l’impact des médias sur l’opinion publique ou l’évolution des épidémies. Cela nécessiterait alors de modéliser les patients comme des agents à part entière. De plus, si notre travail s’est focalisé sur des points particuliers, d’autres points de la chaîne d’approvisionnement pourraient être améliorés, tels que la détermination de la commande annuelle et la coopération avec les fournisseurs.----------ABSTRACT : Every year, Ministry of Health of Quebec has to manage the immunization program with a more and more tightened budget from on year to another. In addition, it becomes harder to negotiate for doses with pharmaceutical companies as these formers are now facing a growing international demand with a limited capacity production. This is the reason why every dose counts in this Immunization program. But the reality is different: indeed, even if the deployment of an information system has improved the situation, the supply chain can still be optimized. Vaccine supply chain has been under study in many articles but only a few of them study the dynamic of the system using agent based simulation: they focus on optimization functions that are not adaptable in our context. Indeed, these papers don’t enable to embrace the daily dynamic of the system while this is exactly what we want to address to improve the organisation. New tools were needed to study the current organisation and new alternative ways of functioning. Simulation has been used to that exact purpose by other researchers. Moreover, the study of vaccine supply chain by simulation has already been the topic of various papers. Despite this fact and taking into account the unicity of each supply chain, many hypotheses couldn’t be reused for our work. This is the reason why we had to build a simulation model describing the specificities of the Quebecois immunization program from scratch. Then, different logistic approaches are studied using forecast and better stock management policies. Results highlight the benefit to respect strict FEFO (First To Expire First Out) policies as it enables to always administer the oldest dose. On the other hand, forecasting the demand based on the comparison of the previous and the current year show encouraging results. Although the used formulas are basic, they help to reduce the number of untreated patients and perished vaccines. To go further, researches should focus on elaborating more complex forecasting models to deal better with the variation of the demand. It could be based on new parameters such as the media coverage or the propagation of an epidemic. To do so would require to model the patients as agents. Moreover, our work focuses on certain aspects but others may be considered as well: for example, the determination of the annual quantity and the coordination between pharmaceutical companies and Ministry of Health