Initiative de modélisation des maladies infectieuses émergentes (EIDM)

OMNI/RÉUNIS s'inscrit dans le cadre plus large Initiative de modélisation des maladies infectieuses émergentes consortium qui vise à établir des réseaux multidisciplinaires de spécialistes à travers le pays dans la modélisation des maladies infectieuses à appliquer aux besoins publics associés aux maladies infectieuses émergentes et aux pandémies telles que la COVID-19.

L'Agence de la santé publique du Canada (ASPC) et le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) travaillent ensemble pour renforcer les efforts de collaboration entre la communauté universitaire et tous les intervenants concernés afin de mener et de coordonner la modélisation des maladies infectieuses afin de mieux répondre à la COVID-19 et d'autres maladies émergentes.

One Health Network for Emerging Infections (OMNI-RÉUNIS) – York  Université

La Réseau de modélisation One Health pour les infections émergentes (OMNI)/Réseau une seule santé sur la modélisation des infections (RÉUNIS), dirigée par trois codirectrices, la Dre Huaiping Zhu de l'Université York, la Dre Hélène Carabin de l'Université de Montréal et le Dr Mark Lewis de l'Université de l'Alberta, aborde la modélisation des maladies infectieuses émergentes (MIE) en utilisant une approche One Health (OH) avec un fort accent sur le développement et l'utilisation de modèles interdisciplinaires et transdisciplinaires pour éclairer la prévention, la surveillance et la réponse. Un aspect unique de ce réseau est la façon dont nous intégrerons directement l'approche transdisciplinaire One Health pour résoudre les problèmes à l'intersection des personnes, des animaux et de leurs environnements, dans notre capacité de recherche et de formation en modélisation pour résoudre de nombreux défis émergents en matière de maladies infectieuses. 

OMNI-RÉUNIS est rejoint par quatre autres réseaux canadiens du Consortium :

Méthodes statistiques de gestion des maladies infectieuses émergentes (SMMEID)

Les méthodes statistiques de gestion des maladies infectieuses émergentes, dirigées par le Dr Patrick Brown de l'Université de Toronto, développeront des méthodes et des outils pour obtenir une image précise de la nature et de l'étendue de la transmission des maladies infectieuses dans la population, en s'appuyant sur des données réelles provenant de sources administratives et enquêtes. Ils cherchent à accroître la capacité du Canada à répondre aux maladies infectieuses émergentes.

Réseau canadien de modélisation des maladies infectieuses (CANMOD) – Université Simon Fraser

Le Réseau canadien de modélisation des maladies infectieuses (CANMOD), dirigé par la Dre Caroline Colijn de l'Université Simon Fraser, augmentera la capacité du Canada en matière de modélisation des maladies infectieuses afin d'appuyer directement les décisions de santé publique à court, moyen et long terme. Il renforcera et coordonnera la capacité nationale en partageant les problèmes de recherche, les modèles et les estimations, les fichiers de données et l'expertise entre les chercheurs du milieu universitaire, de l'industrie et du secteur public.

One Society Network (OSN) – Université de l'Alberta

Le One Society Network, dirigé par le Dr Christopher McCabe de l'Université de l'Alberta, comprendra le développement de modèles pour évaluer les réponses politiques alternatives pendant les pandémies pour tous les secteurs de l'économie et les aspects de la société, y compris les groupes marginalisés. Ils collaboreront également à des programmes de formation multidisciplinaires pour le développement des compétences afin de soutenir l'élaboration des politiques publiques lors de futures pandémies.

Mathématiques pour la santé publique (MfPH) – Université de Toronto

Mathematics for Public Health (MfPH), dirigé par le Dr V. Kumar Murty, directeur du Fields Institute et professeur à l'Université de Toronto, visera à combler le fossé entre la recherche mathématique et les vrais problèmes de santé publique. L'équipe cherchera à produire des modèles efficaces, pratiques et fiables pour les applications aux problèmes de santé publique de la COVID-19 ainsi qu'à stimuler la future préparation du Canada à une pandémie.