Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur de pré-impression, des chercheurs aux États-Unis ont développé un commun de réponse à la pandémie (PRC) appelé Chicagoland coronavirus disease 2019 (COVID-19) commons (CCC). Le CCC a desservi Chicago, l’État de l’Illinois et les régions environnantes des États-Unis (É.-U.).
Étude : Les biens communs de la réponse à la pandémie. Crédit d’image : Orphée FX/Shutterstock
Sommaire
Arrière plan
Le projet de suivi des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis a souligné plusieurs différences régionales dans l’incidence du COVID-19, les décès et les disparités en matière de santé. Par conséquent, il est devenu crucial de conserver, d’intégrer et d’analyser les données COVID-19 au niveau régional et d’agréger les résultats pour éclairer les politiques au niveau national.
Un commun de données, tel que PRC, organise, intègre et harmonise les données d’une communauté spécifique, par exemple, les chercheurs étudiant une épidémie ou une pandémie, les agents de santé publique et les décideurs. Généralement, ils nécessitent plusieurs accords juridiques et de données.
Cependant, une instance régionale d’un PRC développée dans la présente étude a été conçue pour faire partie d’un écosystème de données plus large, fonctionner à un niveau bas et augmenter l’activité selon les besoins de la pandémie. Plus important encore, il comprenait plusieurs biens communs régionaux pour soutenir la réponse à la pandémie grâce au partage et à l’analyse de données locales, régionales et fédérées.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé la plate-forme de données open source Gen3 pour développer PRC, et un consortium formel d’organisations de la région de Chicago l’a exploité. Gen3, basé sur des accords de consortium, de données et de plateforme, a été développé par l’Open Commons Consortium à but non lucratif.
L’Open Commons Consortium a trois fonctions principales, comme suit :
i) il aide à la création d’un consortium pour construire et exploiter un commun de données,
ii) s’assure que les données sont ajoutées à un commun de données, et
iii) permet à ses membres de travailler en groupe, d’analyser des données et de développer des applications logicielles et des services pour améliorer la fonctionnalité des biens communs.
Le CCC a organisé et harmonisé plusieurs ensembles de données, y compris des données cliniques d’environ 90 000 patients, un résumé des données statistiques des cas de COVID-19 et des données de séquençage de plus de 5 300 génomes variants du syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus 2 (SARS-CoV-2).
Résultats de l’étude
Le CCC comptait huit membres et cinq groupes de travail. Ses huit membres, à savoir Rush University Medical Center, University of Chicago, Southern Illinois University, University of Illinois at Chicago, St. Anthony Hospital, Sinai Chicago, NorthShore University HealthSystem et CommunityHealth, ont fourni des données cliniques sur plus de 90 000 sujets. avec la COVID-19.
Le groupe de travail sur les données cliniques a développé un modèle de données standard pour que chaque membre fournisse des données dans le format requis. Le groupe de travail sur la modélisation épidémiologique a utilisé les décomptes agrégés obtenus par le CCC pour les cas de COVID-19, les décès et certaines comorbidités pour comprendre les disparités en matière de santé et créer des modèles prédictifs. Ils ont développé des modèles bayésiens hiérarchiques qui prédisaient les futurs cas de COVID et le nombre de décès par comté pour l’Illinois. De même, le groupe de travail a développé des modèles de régression pour comprendre les différences raciales/ethniques liées à l’âge dans les rapports cas/mortalité. Le groupe de travail sur la surveillance des variantes a collecté et fourni plus de 5 300 séquences du génome du SRAS-CoV-2 aux bases de données génomiques nationales et internationales.
Capture d’écran de RPC
Le logiciel Gen3 génère automatiquement une interface de programmation d’application (API) pour l’accès aux données et aux métadonnées, la soumission des données, l’autorisation et l’authentification, qui rendent l’accès contrôlé et public trouvable, accessible, interopérable et réutilisable (FAIR). Par exemple, PRC héberge un navigateur PRC Jupyter Notebook accessible au public qui permet d’accéder aux données d’incidence, de décès, cliniques, de mobilité et d’imagerie des cas de COVID-19.
Trois institutions participantes ont fourni des données COVID-19 au niveau des patients à compter du 1er mars 2020. Le PRC a analysé les données soumises et identifié des problèmes de qualité des données. L’analyse de la qualité comprenait le développement de parcelles pour comparer le nombre de patients par démographie, symptômes, événements d’hospitalisation et comorbidités préexistantes. En outre, la PRC a utilisé des données au niveau des comtés des rapports de synthèse statistique (SSR) pour développer des modèles épidémiologiques, qui ont fourni des informations pour les superpositions de cartes facilement accessibles au public.
Capture d’écran des variantes virales et de leur répartition géographique
La PRC a également travaillé sur un projet avec la Southern Illinois University (SIU) pour analyser la séquence génomique du SRAS-CoV-2 et mieux comprendre la propagation du COVID-19 dans l’Illinois. Le projet avait séquencé plus de 5 300 génomes du SARS-CoV-2 couvrant 16 clades viraux et plus de 150 variantes pour suivre l’évolution du SARS-CoV-2 dans l’Illinois et identifier l’apparition de variants spécifiques du SARS-CoV-2 préoccupants (COV).
conclusion
Le CCC contenait des données cliniques de plus de 90 000 COVID-19, des SSR pour l’analyse des disparités de santé liées au COVID-19, plus de 5 300 données de séquençage du génome du SRAS-CoV-2 et des données publiques liées au COVID-19. Dans l’ensemble, les données du CCC étaient riches, facilement accessibles à une communauté plus large et ont amélioré la vision nationale des problèmes liés au COVID-19 pour accélérer la recherche sur le COVID-19 et le Long COVID. En résumé, l’étude a mis en évidence l’importance d’un bien commun régional COVID-19 pour compléter les efforts en cours pour recueillir des données COVID-19 au niveau national pour aider à soutenir la recherche clinique et l’élaboration de politiques.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.