La surveillance de l’influenza s’appuie sur un large spectre de données, dont les données de surveillance syndromique provenant des salles d’urgences. De plus en plus de variables sont enregistrées dans les dossiers électroniques des urgences et mises à la disposition des équipes de surveillance. L’objectif principal de ce mémoire est d’évaluer l’utilité potentielle de l’âge, de la catégorie de triage et de l’orientation au départ de l’urgence pour améliorer la surveillance de la morbidité liée aux cas sévères d’influenza. Les données d’un sous-ensemble des hôpitaux de Montréal ont été utilisées, d’avril 2006 à janvier 2011. Les hospitalisations avec diagnostic de pneumonie ou influenza ont été utilisées comme mesure de la morbidité liée aux cas sévères d’influenza, et ont été modélisées par régression binomiale négative, en tenant compte des tendances séculaires et saisonnières. En comparaison avec les visites avec syndrome d’allure grippale (SAG) totales, les visites avec SAG stratifiées par âge, par catégorie de triage et par orientation de départ ont amélioré le modèle prédictif des hospitalisations avec pneumonie ou influenza. Avant d’intégrer ces variables dans le système de surveillance de Montréal, des étapes additionnelles sont suggérées, incluant l’optimisation de la définition du syndrome d’allure grippale à utiliser, la confirmation de la valeur de ces prédicteurs avec de nouvelles données et l’évaluation de leur utilité pratique. / Surveillance of influenza relies on a wide array of data, including emergency department based syndromic surveillance data. An increasing number of variables are recorded in emergency department electronic records and are available for surveillance. The main objective of this research is to evaluate the potential utility of age, triage scores, and disposition data for enhanced monitoring of the burden of severe influenza cases. Data from a subset of Montreal hospitals was used, from April 2006 to January 2011. Pneumonia and influenza hospitalizations were taken as a measure of the burden of severe influenza cases, and were modeled using a negative binomial regression approach, taking into account seasonal and secular trends. Age-, triage score-, and disposition-stratified influenza-like illness visits improved the fit of predictive models for pneumonia and influenza hospitalization, as compared to overall influenza-like illness visits. Before integration of these variables into the Montreal surveillance system, additional steps are suggested, including the optimization of an influenza-like illness syndrome definition, the confirmation of the value of these predictors using new data, and the evaluation of their practical utility.

Les maladies émergentes à transmission vectorielle sont une préoccupation croissante et particulièrement lorsqu’elles affectent les chevaux, une population spécifiquement à risque vis-à-vis de la propagation de maladies. En effet, les chevaux voyagent fréquemment et, malgré l’impact sanitaire et économique des maladies équines, les règlementations sanitaires et les principes de biosécurité et de traçabilité censés assurer la sécurité des mouvements d'équidés ne sont pas toujours en place. Notre travail propose d'améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux en utilisant différentes méthodes pour estimer la probabilité d'émergence d'une maladie. Tout d'abord, nous avons développé un modèle quantitatif et spatio-temporel combinant différentes probabilités pour estimer les risques d'introduction de la peste équine et de l’encéphalose équine. Ces combinaisons permettent d’obtenir une image plus détaillée du risque posé par ces agents pathogènes. Nous avons ensuite évalué des systèmes de surveillance syndromique par deux approches méthodologiques: l'approche classique avec un seuil d'alarme basé sur un multiple de l'erreur standard de prédiction, et l'approche bayésienne basée sur le rapport de vraisemblance. Nous avons travaillé ici principalement sur la détection précoce du virus West Nile en utilisant les symptômes nerveux des chevaux. Les deux approches ont fourni des résultats prometteurs, mais l’approche bayésienne était particulièrement intéressante pour obtenir un résultat quantitatif et pour combiner différentes informations épidémiologiques. Pour finir, l'approche bayésienne a été utilisée pour combiner quantitativement différentes sources d'estimation du risque : surveillance syndromique multivariée, et combinaison de la surveillance syndromique avec les résultats d’analyses de risques. Ces combinaisons ont données des résultats prometteurs. Ce travail, basé sur des estimations de risque, contribue à améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux et facilite la prise de décision. Les principales perspectives de ce travail sont d'améliorer la collecte et le partage de données, de mettre en oeuvre une évaluation complète des performances des systèmes de surveillance multivariés, et de favoriser l'adoption de ce genre d’approche par les décideurs en utilisant une interface conviviale et en mettant en place un transfert de connaissance. / Emerging vector-borne diseases are a growing concern, especially for horse populations, which are at particular risk for disease spread. In general, horses travel widely and frequently and, despite the health and economic impacts of equine diseases, effective health regulations and biosecurity systems to ensure safe equine movements are not always in place. The present work proposes to improve the surveillance of vector-borne diseases in horses through the use of different approaches that assess the probability of occurrence of a newly introduced epidemic. First, we developed a spatiotemporal quantitative model which combined various probabilities in order to estimate the risk of introduction of African horse sickness and equine encephalosis. Such combinations of risk provided more a detailed picture of the true risk posed by these pathogens. Second, we assessed syndromic surveillance systems using two approaches: a classical approach with the alarm threshold based on the standard error of prediction, and a Bayesian approach based on a likelihood ratio. We focused particularly on the early detection of West Nile virus using reports of nervous symptoms in horses. Both approaches provided interesting results but Bayes’ rule was especially useful as it provided a quantitative output and was able to combine different epidemiological information. Finally, a Bayesian approach was also used to quantitatively combine various sources of risk estimation in a multivariate syndromic surveillance system, as well as a combination of quantitative risk assessment with syndromic surveillance (applied to West Nile virus and equine encephalosis, respectively). Combining evidence provided promising results. This work, based on risk estimations, strengthens the surveillance of VBDs in horses and can support public health decision making. It also, however, highlights the need to improve data collection and data sharing, to implement full performance assessments of complex surveillance systems, and to use effective communication and training to promote the adoption of these approaches.

Introduction. La détection précoce des infections par un système de surveillance efficace permet de mettre en œuvre des mesures de prévention et de contrôle adaptées. L’objectif de cette thèse était d’évaluer les performances d’un système de détection automatique, type syndromique, des patients à risque épidémique à partir des données du dossier médical informatisé des urgences. Population d’étude. 101001 patients ayant consulté aux urgences du groupement Nord des Hospices Civils de Lyon, entre le 01/06/2007 et le 31/03/2011, dont 10895 patients hospitalisés dans l’établissement à l’issue de la consultation. Méthode. Trois étapes ont été nécessaires. 1) Évaluation de la faisabilité d’utiliser les données structurées et textuelles, à l’aide d’une application de traitement automatisé des données textuelles. 2) Construction et évaluation d’algorithmes de repérage, pour les syndromes respiratoire, cutané et gastro-intestinal, de patients avec une infection à risque épidémique à partir des données du dossier médical informatisé des urgences. 3) Évaluation des données du dossier médical des urgences pour la détection d’épidémies communautaires de grippe, comparées aux données régionales de surveillance de la grippe. Résultats et Discussion. Cette thèse a montré que qu’il est possible de repérer des patients à risque épidémique avec une balance raisonnable entre la sensibilité et la spécificité pour des syndromes respiratoires et cutanés. Les algorithmes pour des syndromes gastro-intestinaux n'étaient pas assez spécifiques pour une utilisation de routine. Les données d’urgences ont permis aussi de détecter les épidémies communautaires dès le début de l’épidémie locale / Introduction. The early detection of the infections by an effective surveillance system allows implementing adapted measures of prevention and control. The objective of this thesis was to estimate the performances of an automatic system syndromic-like to detect the patients with potentially transmissible infectious diseases from the emergency department computerized medical record data. Study population. 101,001 adults, who were admitted to the emergency department and hospitalised of the North Hospital In University Hospital of Lyon, between 01/06/2007 and 30/03/2011. Method. Three steps were necessary. 1) Evaluation of the feasibility to use the structured and textual data with an application which automatically extracts and encodes information found in narrative reports. 2) Different algorithms were built for the detection of patients with infectious respiratory, cutaneous or gastrointestinal syndromes, and assessed. 3) Evaluation of the data of the electronic medical record of emergency department for the detection of flu community epidemics, compared with regional surveillance networks for flu. Results and discussion. This thesis showed that it is possible to detect patients with potentially transmissible infectious diseases with reasonable balance between sensitivity and specificity for respiratory and cutaneous syndromes. The algorithms for gastrointestinal syndromes were not specific enough for their routine use. Emergency department data enabled the detection of community outbreaks for flu

Cette thèse s’intéresse à la protection de la vie privée informationnelle dans le contexte de la biosécurité. La biosécurité se définit comme le processus qui vise à prendre en charge, dans une optique de sécurité nationale, les menaces et dangers que représentent les épidémies de maladies infectieuses pour la santé des populations humaines et la sécurité de l’État. Notre projet remet en question l’idée selon laquelle la conduite des activités de surveillance de la santé publique implique nécessairement une diminution de la protection offerte aux renseignements personnels sur la santé. Nos recherches tendent à démontrer que la conciliation de la surveillance de la santé et la protection de la vie privée est non seulement possible, mais qu’elle est surtout nécessaire. Nous portons plus précisément notre attention sur le cas de la collecte et de l’utilisation de renseignements dépersonnalisés sur la santé par les systèmes de surveillance syndromique. Bien calibrée et soigneusement réglementée, cette forme novatrice et particulière de surveillance offrirait le double avantage de réduire les risques d’atteintes à la vie privée des individus et d’augmenter de manière considérable l’efficacité des capacités étatiques en matière de détection des épidémies. / This thesis focuses on the protection of privacy in the context of biosecurity. Biosecurity is concerned with the threats that epidemics of infectious diseases present to public health and national security. The main goal of my thesis is to challenge the idea that conducting meaningful public health surveillance necessarily implies that the scope of the legal protection given to personal health information has to be reduced. My research demonstrates that, given certain conditions, a public health surveillance conducted with carefully configured syndromic surveillance systems operating with de-identified health data would increase both the efficiency of surveillance in terms of its capacity to detect emerging epidemics and the level of informational privacy of the patients.

Recent advances in information and communication technologies have made the development and operation of complex disease surveillance systems technically feasible, and many systems have been proposed to interpret diverse data sources for health-related signals. Implementing these systems for daily use and efficiently interpreting their output, however, remains a technical challenge. This thesis presents a method for understanding disease surveillance systems structurally, examines four existing systems, and discusses the implications of developing such systems. The discussion is followed by two papers. The first paper describes the design of a national outbreak detection system for daily disease surveillance. It is currently in use at the Swedish Institute for Communicable Disease Control. The source code has been licenced under GNU v3 and is freely available. The second paper discusses methodological issues in computational epidemiology, and presents the lessons learned from a software development project in which a spatially explicit micro-meso-macro model for the entire Swedish population was built based on registry data. / QC 20110520