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Improved Statistical Monitoring Procedures for Attributes with Applications in Public Health Surveillance

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Des statistiques plus justes pour mieux surveiller les maladies

Des approches statistiques plus exactes pourraient aider à alerter plus tôt les autorités médicales des tendances locales et régionales en matière de pathologies et de mortalité.

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Pour faire progresser le secteur médical européen, il faut mettre en place une surveillance adaptée de la santé publique, basée sur un suivi statistique efficace. Le projet SMPHS (Improved Statistical Monitoring Procedures for Attributes with Applications in Public Health Surveillance), financé par l'UE, avait pour objectif d'améliorer les techniques de suivi statistique afin de détecter toute évolution de l'incidence des maladies et des taux de mortalité. L'équipe a également évalué les techniques actuelles de suivi statistique dans la mise en place et l'évaluation des politiques de santé publique. Pour atteindre ses objectifs, l'équipe a étudié, développé et testé de meilleurs graphiques de contrôle, qui constituent le principal outil statistique de surveillance des processus. Les graphiques de contrôle ayant besoin d'hypothèses spécifiques pour produire des statistiques viables, l'équipe du projet a évalué de près leur fonctionnement, et proposé des techniques plus adaptées pour améliorer la surveillance des statistiques. L'équipe s'est surtout attachée à concevoir une nouvelle somme cumulée, et des graphiques de contrôle à moyenne mobile et pondération exponentielle. Elle a aussi étudié l'exécution de graphiques de contrôle de type Shewhart pour les processus à surreprésentation de zéros. Ces travaux ont produit sur cinq nouveaux graphiques de contrôle de somme cumulée, utilisés pour le suivi des données de comptage atypiques. Les problèmes médicaux génèrent très souvent plusieurs types de données de comptage. Elles peuvent être surveillées par le biais d'un nouveau graphique à moyenne mobile avec pondération exponentielle, capable de toutes les gérer. Parallèlement, l'équipe a évalué les résultats des graphiques de contrôle pour les processus à surreprésentation de zéros lorsque certains paramètres sont estimés. Elle a défini un ensemble amélioré de distributions générales de probabilités discrètes augmentées, et adaptées à de nombreux modèles de probabilités utilisés pour décrire plusieurs types de données de décompte. Parmi les résultats figuraient également des techniques simples de graphique de contrôle exploitables pour améliorer le suivi statistique. Les résultats du projet ont fait l'objet de plusieurs articles publiés dans des revues spécialisées. L'équipe a aussi publié les programmes mis au point dans le cadre de ses recherches pour aider à concevoir de nouveaux modèles de suivi statistique et reproduire les résultats numériques présentés dans les articles. Au final, les nouveaux schémas et techniques de contrôle devraient participer à apporter des solutions plus efficaces aux problèmes actuels de suivi statistique. Ils aideront à détecter avec plus d'exactitude les problèmes de santé qui touchent des régions plus vastes, et à détecter les situations sortant de l'ordinaire. L'exploitation de ces techniques statistiques apporterait d'importants avantages socio-économiques.

Mots‑clés

Surveillance de la santé publique, suivi statistique, SMPHS, graphiques de contrôle, données de comptage

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