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Sommaire du numéro
ISO 690 Ranjbar, S., Cantoni, E., Chavez-Demoulin, V., Marra, G., Radice, R., Jaton, K., Recommandations de bonnes pratiques sur les blessures d’épaule de l’athlète, Mains Libres, 2022/222 (Vol.39), p. 114–114. DOI: 10.55498/MAINSLIBRES.2022.10.2.114 URL: https://www.mainslibres.ch/mains-libres/2022/mains-libres-2-22/recommandations-de-bonnes-pratiques-sur-les-blessures-d-epaule-de-l-athlete
MLA Ranjbar, S., et al. Recommandations de bonnes pratiques sur les blessures d’épaule de l’athlète, Mains Libres, Vol. 39, no. 222, 2022, pp. 114–114.
APA Ranjbar, S., Cantoni, E., Chavez-Demoulin, V., Marra, G., Radice, R., Jaton, K. (2022), Recommandations de bonnes pratiques sur les blessures d’épaule de l’athlète, Mains Libres, 39, no. 222, 114–114. https://doi.org/10.55498/MAINSLIBRES.2022.10.2.114
NLM Ranjbar, S., et al.Recommandations de bonnes pratiques sur les blessures d’épaule de l’athlète. Mains Libres. 2022; 39 (222): 114–114.
DOI https://doi.org/10.55498/MAINSLIBRES.2022.10.2.114
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nouvelles de santé
15 juin 2022

Recommandations de bonnes pratiques sur les blessures d’épaule de l’athlète

DOI: 10.55498/MAINSLIBRES.2022.10.2.114

Modélisation des valeurs extrêmes dans l’apparition des virus saisonniers et de la congestion hospitalière : L’exemple de la grippe dans un hôpital suisse.

Résumés par Yves Larequi

(Modelling the extremes of seasonal viruses and hospital congestion : The example of flu in a Swiss hospital) – Journal of the Royal Society, online 13 April 2022, https://doi.org/10.1111/rssc.12559

Résumé

Les virus responsables de la grippe ou de rhumes plus bénins causés par des coronavirus sont souvent appelés « virus saisonniers », car ils ont tendance à disparaître pendant les mois chauds. En d’autres termes, les conditions météorologiques auraient tendance à influencer l’activité de ces virus, et cette information peut être exploitée dans la gestion opération-nelle des hôpitaux afin d’éviter leur surcharge. Dans cette étude financée par le fond national suisse pour la recherche, les auteurs ont examiné les données quotidiennes provenant du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (Lausanne, Suisse) pendant trois ans. Ils se sont concentrés sur la modélisation des valeurs extrêmes des consultations à l’hôpital de patients présentant des symptômes de grippe et du nombre de cas positifs de grippe. Pour cette modélisation mathématique, les auteurs ont utilisé la théorie des valeurs extrêmes pour étudier l’apparition d’un grand nombre de cas de grippe dans un hôpital (distribution Pareto). Les auteurs mentionnent que cette méthode permet d’informer les hôpitaux sur la probabilité qu’un nombre de cas dépassant leurs capacités soit atteint, ce qui est plus pertinent que la valeur moyenne des cas attendus.

En suivant chaque année l’évolution de cette probabilité à partir de l’automne, les responsables des hôpitaux pourraient donc anticiper un pic de cas de grippe et donc une possible congestion des services. Concrètement, le modèle indique le nombre de cas positifs qui pourrait être dépassé avec une probabilité de 1 %, 5 % ou 10 %. Il donne aussi la valeur maximale du nombre de cas positifs qui pourrait être observée sur un horizon de 10 ou 30 jours. Lorsque ces valeurs évoluent à la hausse, cela indique que l’épidémie va vers un pic.

Selon les auteurs, cette méthode pourrait être adaptée à d’autres types de coronavirus tel que le SARS-CoV-2 ou au virus respiratoire syncytial, vecteur de la bronchiolite du nourrisson. Malheureusement, en raison du manque de données actuelles, cette méthode n’est pas encore applicable, mais les scientifiques planchent déjà sur des modèles qui, à côté des données météo, exploiteraient aussi les processus de propagation des virus afin de suivre encore mieux les phénomènes de contagion.

Auteurs

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