Avec l'hiver qui approche et la menace d'une nouvelle vague d'infections Covid, il semblait opportun de faire le point avec Este Geraghty, coéditrice d'un livre récent publié par Esri Press intitulé Learning from COVID-19: GIS for Pandemics.<\/EM><\/P>
<\/span><\/EM><\/P>Q. Votre livre s'intitule Learning from COVID-19<\/EM>. Quelles sont, selon vous, les leçons les plus importantes que la communauté mondiale de la santé a tirées de la pandémie de COVID-19 ?<\/STRONG><\/P>R.<\/STRONG> Le monde a appris que COVID-19 avait le pouvoir d'impacter presque tous les aspects de notre vie quotidienne, de l'éducation et des aspects professionnels aux aspects sociaux et financiers. Cela devrait avoir une influence significative à l'avenir sur la manière dont la santé publique est financée et appréciée.<\/P>Nous n'étions pas préparés. Plusieurs raisons expliquent cela, notamment mais sans s'y limiter, des départements de santé publique en sous-effectif, des plans pandémiques incomplets ou inutilisés, un manque de leadership clair et d'orientation aux plus hauts niveaux, et des technologies obsolètes.<\/P>Du côté positif, nous avons appris que nous pouvions accomplir beaucoup lorsque nous travaillons tous ensemble, unis par un objectif commun. D'énormes innovations ont eu lieu pendant la pandémie — beaucoup d'entre elles sont partagées dans le livre. Et bien sûr, je crois que les professionnels de la santé mondiale ont appris que GIS est essentiel à la réponse pandémique.<\/P>Q. D'un autre côté, quels sont les échecs les plus significatifs dans la réponse mondiale à COVID-19 que vous craignez de voir se répéter lors des pandémies futures ?<\/STRONG><\/P>R.<\/STRONG> Réfléchir à cette réponse me rend un peu malade car j'ai vraiment peur que nous n'ayons pas encore pris suffisamment de mesures sérieuses pour faire progresser significativement nos capacités à l'avenir.<\/P>Nous avons échoué à standardiser les données. Bien que des normes nationales et internationales existent, trop ne suivent pas ces normes. C'est en partie pourquoi 90 % de l'effort dans tout processus analytique est consacré au nettoyage des données. Le manque d'une large standardisation des données nous rend plus lents et moins précis.<\/P>Un grand défi pour l'avenir est d'améliorer notre capacité et notre volonté de partager les données. En santé, ce n'est pas une idée simple. Le processus est compliqué par la sensibilité des données de santé et les règles de confidentialité ainsi que par les technologies sécurisées de partage des données. Nous devons définir les politiques de gouvernance pour un partage plus large des données en général et surtout en cas d'urgence.<\/P>Je crains aussi que toutes les innovations (y compris GIS) puissent être perdues si elles ne sont pas intégrées dans d'autres besoins réguliers des programmes et maintenues par une formation continue et des exercices pratiques.<\/P>Q. Pensez-vous qu'avec plus d'un million de décès dus à COVID-19 à ce jour, les autorités sanitaires et les systèmes américains sont mieux préparés et équipés pour la prochaine pandémie ? <\/STRONG><\/P>R.<\/STRONG> L'expérience est le meilleur professeur, donc oui, bien sûr, je pense que nous sommes mieux préparés. Malheureusement, je ne pense pas que nos progrès en matière de préparation et de réponse soient proportionnels au besoin et à l'intensité de cette crise. Un problème important est notre tendance générale à nous concentrer sur le traitement plutôt que sur la prévention. C'est la mauvaise approche. Les deux extrémités du spectre sanitaire sont essentielles à soutenir et renforcer. Nous devons avoir un leadership capable de fournir aux agences de santé publique les ressources et l'autorité nécessaires pour appliquer vigoureusement les principes de santé publique dans nos communautés mondiales.<\/P>Q. D'où pensez-vous que viendra la prochaine pandémie ?<\/STRONG><\/P>R.<\/STRONG> Les pandémies proviennent le plus souvent d'un pathogène transmis d'un animal à un humain, donc la transmission zoonotique doit être la principale préoccupation. Cela dit, il est impossible de prédire où ou quand cela se produira. C'est un événement aléatoire. C'est pourquoi une meilleure surveillance est cruciale.<\/P>Il n'y a pas longtemps, notre président, Jack Dangermond, a parlé du fait que GIS permet une perspective holistique pour résoudre les problèmes avec une approche « écosystème mondial unique ». C'est quelque chose que la géographie est particulièrement bien placée pour gérer. En santé, nous avons une idée similaire appelée One Health. C'est le chevauchement entre la santé humaine, la santé animale et la santé environnementale. GIS peut améliorer notre surveillance des maladies de plusieurs façons, y compris en adoptant une approche One Health pour surveiller les menaces émergentes dues à la transmission zoonotique.<\/P>Peut-être que l'épidémie récente de monkeypox indique que nous n'avons pas autant appris que nous aurions dû du COVID-19. Nous pouvons et devons faire mieux. Peut-être que notre livre peut aider. Une partie de la valeur de Learning from COVID-19<\/EM> est qu'il couvre un éventail aussi large d'exemples d'utilisation. À l'avenir, j'espère que ces exemples inspireront une utilisation accrue de GIS pour poursuivre la réponse au COVID-19, planifier la préparation future et relever d'autres défis sanitaires.<\/P>En savoir plus sur le livre d'Este Geraghty Learning from COVID-19: GIS for Pandemics<\/EM>, y compris consulter des pages d'exemple et regarder la bande-annonce du livre ici<\/A>.<\/P>
