Établissement d'une procédure d'acquisition et d'assemblage de données spatiales adaptée au laboratoire mobile Atlantis. Vers une chaîne de traitements intégrés de données spatiales en santé environnementale

Lors d'une étude en santé environnementale il est primordial pour les chercheurs de connaître et de comprendre les relations entre la santé des populations et l'environnement dans lequel elles évoluent. Notre évaluation des étapes actuelles d'acquisition de données en santé environnementale nous a permis de constater qu'aucune méthodologie d'acquisition n'introduit systématiquement les références spatiales et temporelles lors de leur collecte. Nous estimons que la référence spatio-temporelle complémentaire à une procédure d'acquisition standardisée permettrait de donner un sens nouveau aux données hétérogènes, en les transformant en informations utiles à une plus large communauté d'utilisateurs. Nous avons donc défini une procédure d'acquisition de données spatio-temporelles. Cette procédure formalise, via une interface cartographique disponible sur un ordinateur de poche, le positionnement par GPS ou par toponyme d'échantillons utiles aux études en santé environnementale. De plus, elle automatise le peuplement de la base de données et s'assure de l'intégrité du lien entre l'identifiant de l'échantillon, le lieu et le moment de son acquisition jusqu'au rattachement des résultats d'analyses en laboratoire. Les données sont ensuite transférées et stockées dans une base de données multidimensionnelle (via un SOLAP) et accessibles par Internet. Ceci permet le partage direct des informations à d'autres chercheurs en environnement. La procédure a été implantée et mise à l'épreuve dans le cadre de la première mission du laboratoire mobile Atlantis. Cette mission s'est déroulée aux Bermudes et a permis aux spécialistes en environnement de collecter des échantillons d'eau, de sédiments, de pétoncles et de tissus humains (sang au cordon ombilical et placenta) à l'aide de cette procédure. Les chercheurs ont manifesté beaucoup d'enthousiasme et nos premiers tests montrent que la procédure d'acquisition est conviviale et qu'elle a été d'une grande utilité pour les spécialistes en facilitant leur collecte de données. De plus, il est clair que cette procédure basée sur un référentiel spatial commun favorise le partage des données à la base hétérogènes (toxicologie, microbiologie, chimie) pour parvenir à une analyse réellement intégrée

School Absenteeism As an Adjunct Surveillance Indicator: Experience during the Second Wave of the 2009 H1N1 Pandemic in Quebec, Canada

A school absenteeism surveillance system was implemented in the province of Quebec, Canada during the second wave of the 2009 H1N1 pandemic. This paper compares this surveillance approach with other available indicators.All (3432) elementary and high schools from Quebec were included. Each school was required to report through a web-based system any day where the proportion of students absent for influenza-like illness (ILI) exceeded 10% of current school enrolment.Between October 18 and December 12 2009, 35.6% of all schools met the 10% absenteeism threshold. This proportion was greater in elementary compared to high schools (40% vs 19%) and in smaller compared to larger schools (44% vs 22%). The maximum absenteeism rate was reached the first day of reporting or within the next two days in 55% and 31% of schools respectively. The first reports and subsequent peak in school absenteeism provincially preceded the peak in paediatric hospitalization by two and one weeks, respectively. Trends in school surveillance otherwise mirrored other indicators.During a pandemic, school outbreak surveillance based on a 10% threshold appears insufficient to trigger timely intervention within a given affected school. However, school surveillance appears well-correlated and slightly anticipatory compared to other population indicators. As such, school absenteeism warrants further evaluation as an adjunct surveillance indicator whose overall utility will depend upon specified objectives, and other existing capacity for monitoring and response

Proportion of elementary and high schools that continued to report an absenteeism rate ≥10% since the day of first reporting by school size.

<p>Proportion of elementary and high schools that continued to report an absenteeism rate ≥10% since the day of first reporting by school size.</p

Weekly incidence, weekly prevalence and cumulative incidence of schools reporting an absenteeism rate ≥10%.

<p>Weekly incidence, weekly prevalence and cumulative incidence of schools reporting an absenteeism rate ≥10%.</p

Distribution of the maximal absenteeism rate by school size (all schools) and regression line.

<p>Distribution of the maximal absenteeism rate by school size (all schools) and regression line.</p

Distribution of the number of days of reporting by school size (all schools) and regression line.

<p>Distribution of the number of days of reporting by school size (all schools) and regression line.</p

Weekly incidence of affected schools from week 43 to week 48(six upper panels); cumulative incidence of affected schools in the province at the end of the study (bottom left panel); cumulative incidence of affected schools in the regions of Montreal and Laval at the end of the study (bottom right panel).

<p>Weekly incidence of affected schools from week 43 to week 48(six upper panels); cumulative incidence of affected schools in the province at the end of the study (bottom left panel); cumulative incidence of affected schools in the regions of Montreal and Laval at the end of the study (bottom right panel).</p

Distribution of the maximum absenteeism rate reported by schools and interval between first reporting of ≥10% absenteeism and the maximum rate in the school.

<p>Distribution of the maximum absenteeism rate reported by schools and interval between first reporting of ≥10% absenteeism and the maximum rate in the school.</p