Pourquoi construire la boîte à outils numérique SNT ?
Dans les pays touchés par le paludisme, les Programmes nationaux de lutte contre le paludisme (PNLP) sont confrontés au défi de prendre des décisions cruciales avec des données et des ressources limitées. La Personnalisation au niveau infranational (SNT – Subnational Tailoring), telle que présentée dans les orientations de l’OMS, offre un cadre structuré permettant aux pays d’utiliser les données locales et les informations contextuelles pour déterminer les ensembles d’interventions et de stratégies les plus appropriés, ainsi que pour allouer les ressources de manière à maximiser leur impact sur la transmission et la charge de morbidité. Il s’agit d’un processus inclusif, fondé sur des données probantes, grâce auquel les programmes nationaux et leurs partenaires appliquent les recommandations de l’OMS dans des contextes locaux pertinents, favorisant ainsi l’élaboration de plans stratégiques et opérationnels nationaux, cohérents et financés de manière optimale. Cependant, dans la pratique, ce processus demeure souvent fragmenté, dépendant des consultants et difficile à reproduire, ce qui limite son potentiel à garantir la cohérence, la durabilité et l’appropriation nationale.
Avec le soutien de la Fondation Gates, Bluesquare, PATH et l’Institute for Disease Modeling (IDM) co-développent la boîte à outils numérique SNT (SNT Digital Toolbox), une plateforme numérique unifiée conçue pour mettre en œuvre les principes de la SNT. Cette boîte à outils aide les PNLP à analyser les données infranationales à l’aide d’approches telles que la stratification, la modélisation et l’analyse coût-efficacité, afin de répondre à des questions prioritaires définies localement et d’orienter la planification et la mise en œuvre.
En se connectant directement aux systèmes nationaux de données, la boîte à outils permet aux équipes des programmes de lutte contre le paludisme de prendre des décisions fondées sur des preuves concernant la combinaison optimale d’interventions. Les stratégies qui en résultent, basées sur les coûts et les données, renforcent la justification du financement auprès des partenaires mondiaux. En définitive, en transformant des ensembles de données fragmentés en informations exploitables, la boîte à outils aide les PNLP à améliorer l’impact, l’équité et l’efficacité des efforts de lutte contre le paludisme et d’élimination de la maladie dans les différents contextes infranationaux, tout en leur permettant d’adapter leurs stratégies au fil du temps pour garantir un succès durable.
Des données fragmentées à une boîte à outils intégrée
Avant OpenHEXA, la gestion des données sur le paludisme était souvent fragmentée. Les dépôts nationaux de données sur le paludisme jouaient un rôle central en regroupant les données épidémiologiques, climatiques et d’intervention provenant de multiples sources. Cependant, les analyses étaient généralement réalisées sur des ordinateurs individuels, à l’aide de scripts ad hoc et après de longues étapes de nettoyage manuel. OpenHEXA agit comme une plateforme qui transforme ce flux de travail fragmenté et opaque en un environnement de traitement des données collaboratif, transparent et reproductible — où les ensembles de données sont continuellement mis à jour, les analyses peuvent être répliquées à tout moment, et le processus global est vérifiable et en amélioration constante.
OpenHEXA offre un environnement sécurisé et collaboratif où les analystes SNT peuvent :
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Connecter et intégrer les données issues des systèmes nationaux (DHIS2, NMDRs) et des ensembles de données mondiaux (MAP, ERA5, DHS, WorldPop).
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Détecter et corriger les problèmes de données grâce à des flux de travail automatisés de détection d’anomalies et d’imputation. Ces pipelines signalent les valeurs incohérentes à l’aide de règles statistiques (IQR, écart type, MAD) et comblent les lacunes via des moyennes glissantes ou des couches de référence issues de MAP, garantissant des entrées plus propres et plus fiables. Un boucle de rétroaction entre OpenHEXA et le NMDR renforce encore la qualité des données.
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Standardiser les analyses grâce à des pipelines reproductibles qui génèrent des indicateurs clés tels que l’incidence, la prévalence, la mortalité et la saisonnalité, assurant des mesures cohérentes entre pays et dans le temps.
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Enrichir les analyses avec des covariables supplémentaires — comportement des vecteurs, résistance aux insecticides, accès aux soins, couverture des interventions — pour fournir le contexte nécessaire à une interprétation précise du risque paludique.
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Documenter et partager chaque étape du processus, garantissant une transparence et une reproductibilité totales entre équipes et partenaires.
En intégrant ces pipelines dans la boîte à outils numérique SNT, OpenHEXA transforme une intégration de données complexe et technique en un processus reproductible, dirigé par les pays eux-mêmes.
Alimenter le SNT Scenario Explorer
Les flux de travail d’OpenHEXA alimentent directement une application web — le SNT Scenario Explorer — où les équipes nationales peuvent visualiser des ensembles de données géospatiales, allouer des interventions, estimer les budgets et les impacts, et comparer différents scénarios en temps réel.
Depuis un tableau de bord unique, les décideurs peuvent :
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Sélectionner des unités spatiales (par exemple des districts) en fonction du risque paludique et des données de population.
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Visualiser l’impact épidémiologique de combinaisons d’interventions (grâce aux modèles IDM, PATH et SwissTPH).
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Estimer instantanément les coûts à l’aide de la méthodologie budgétaire de PATH.
Cette chaîne complète — de l’extraction des données à l’aide à la décision — repose sur l’ossature analytique standardisée d’OpenHEXA, garantissant que tous les résultats restent cohérents, traçables et alignés sur les dépôts nationaux de données sur le paludisme (NMDRs).
Au cœur du dispositif, OpenHEXA assure une indépendance à la fois technique et institutionnelle. Chaque pipeline, ensemble de données et analyse est reproductible, ouvert et entièrement contrôlé par l’infrastructure nationale — renforçant ainsi la souveraineté des données tout en favorisant la collaboration entre les partenaires mondiaux de la lutte contre le paludisme.
