Weekly epidemiological record Relevé épidémiologique hebdomadaire
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2020, 95, 97–104 No 11
Weekly epidemiological record
Relevé épidémiologique hebdomadaire
13 MARCH 2020, 95th YEAR / 13 MARS 2020, 95e ANNÉE
No 11, 2020, 95, 97–104
http://www.who.int/wer
Evaluation of the early Évaluation du système
Contents
warning, alert and d’alerte et d’intervention
97 Evaluation of the early
warning, alert and response response system for rapide (EWAR) pour la crise des
system for the Rohingya crisis, the Rohingya crisis, réfugiés Rohingyas, dans le
Cox’s Bazar, Bangladesh
Cox’s Bazar, Bangladesh district de Cox’s Bazar,
104 COVID-19 update
au Bangladesh
Niluka Wijekoon,a Amarnath Babu,b Boris Pavlin,a Niluka Wijekoon,a Amarnath Babu,b Boris Pavlin,a
Sommaire Stéphane Hugonnet,a Khalid El Tahir,c Jennie Musto,c Stéphane Hugonnet,a Khalid El Tahir,c Jennie Musto,c
Mohammad Khan,c Sabbir Hossain,c Rafi Adbur Mohammad Khan,c Sabbir Hossain,c Rafi Adbur Rahman,c
97 Évaluation du système Rahman,c Sami Ahtesham,c Alex Barasa,c Sami Ahtesham,c Alex Barasa,c Md Khadimul Anam
d’alerte et d’intervention Md Khadimul Anam Mazhar,c Egmond Eversc and Mazhar,c Egmond Eversc et Balwinder Singh Chawlac
rapide (EWARS) pour la crise Balwinder Singh Chawlac
des réfugiés Rohingyas, dans
le district de Cox’s Bazar, au
Bangladesh Introduction Introduction
Since the onset violence in Rakhine state, Depuis le début des violences dans l’état de
104 Le point sur la maladie à
coronavirus 2019 (COVID-19) Myanmar, in August 2017, a forcibly Rakhine, au Myanmar, en août 2017, une popu-
displaced population of around 900 000 lation déplacée de force d’environ 900 000
Rohingya has been housed in 34 camps in Rohingyas a trouvé refuge dans 34 camps à
Cox’s Bazar, Bangladesh. The massive scale Cox’s Bazar, au Bangladesh. Ce rassemblement
of densely populated camps, poor immu- massif dans des camps densément peuplés, le
nization and nutritional status of the refu- faible niveau de vaccination et le mauvais état
gees at the time of arrival and the lack of nutritionnel des réfugiés à leur arrivée, ainsi
water and sanitation infrastructure in the que l’absence d’infrastructures pour l’accès à
camp areas posed a high risk for the l’eau et à l’assainissement dans les aires de
spread of communicable diseases. This campement a accentué le risque de propagation
required rapid implementation of an early de maladies transmissibles. Cette situation a
warning, alert and response system nécessité la mise en œuvre rapide d’un système
(EWAR) in the temporary health facilities d’alerte et d’intervention rapide (EWAR) dans
to meet the needs of the refugees. les structures sanitaires temporaires afin de
répondre aux besoins des réfugiés.
The EWAR for the Rohingya crisis opera- Le système EWAR pour les opérations liées à
tion was established and managed by a la crise des Rohingyas a été mis sur pied et
WHO epidemiological team in Cox’s Bazar géré par une équipe d’épidémiologistes de
from August 2017 in response to a request l’OMS à Cox’s Bazar à partir d’août 2017 suite
for assistance from the international à une demande d’assistance adressée à la
community by the Government of Bangla- communauté internationale par le gouverne-
desh. Its aim was to detect infectious ment du Bangladesh. Il avait pour but de
disease outbreaks early and ensure a rapid détecter précocement les flambées de maladies
response to reduce avoidable mortality infectieuses et de garantir une riposte rapide
and morbidity. afin de réduire la mortalité et la morbidité
évitables.
While the EWAR was initially based on Alors que l’EWAR était initialement basé sur
paper records, in December 2017, WHO des documents papier, l’OMS a mis en place
deployed “EWAR-in-a-box”, an eletronic en décembre 2017 le système «EWAR en boîte»,
tool with mobile phones connected to un kit de matériels comprenant notamment
local mobile network for rapid collection des téléphones mobiles reliés au réseau local
of accurate data on disease outbreaks. de téléphonie mobile permettant de recueillir
Data from health facilities in the camps is rapidement des données précises sur les flam-
received at the central database in Cox’s bées de maladies. Les données provenant des
97Bazar and immediately managed by the WHO epidemio- structures sanitaires présentes dans les camps sont transmises
logy team. EWAR captures data on 21 high-priority à la base de données centrale à Cox’s Bazar et immédiatement
epidemic-prone diseases from 153 temporary health traitées par les spécialistes en épidémiologie de l’équipe de
facilities managed by more than 100 health partner l’OMS. L’EWAR enregistre les données concernant 21 maladies
organizations. EWAR also receives informal informa- à potentiel épidémique hautement prioritaires provenant de
tion, rumours and data on events via community health 153 structures sanitaires temporaires gérées par plus
care workers. de 100 organisations partenaires du secteur de la santé. L’EWAR
recueille également des informations informelles, des rumeurs,
et des données sur les événements par le biais d’agents de santé
appartenant à la communauté.
Analysed EWAR data are disseminated to partner orga- Les données de l’EWAR analysées sont diffusées aux organisa-
nizations and the Government in weekly EWAR bulle- tions partenaires et au Gouvernement dans les bulletins hebdo-
tins, bi-weekly meetings to discuss epidemiology and madaires EWAR, lors des réunions bihebdomadaires destinées
case management, bi-weekly health sector meetings à discuter de l’épidémiologie et de la prise en charge des cas,
and other platforms as required. From early 2019, all lors des réunions bihebdomadaires dans le secteur de la santé
health facilities serving the Rohingya population also et à l’aide d’autres plateformes si besoin. Depuis le début de
began reporting routinely to the national health informa- l’année 2019, toutes les structures sanitaires desservant les
tion system (HIS) through District Health Information populations rohingyas ont également commencé un processus
(2.0.1) software (DHIS2) in a module designed for the de notification systématique au système national d’informa-
Rohingya population. tions sanitaires (HIS) par l’intermédiaire du logiciel District
Health Information (2.0.1) (DHIS2) dans un module spéciale-
ment conçu pour la population Rohingya.
The EWAR for the Rohingya crisis in Cox’s Bazar was Le système EWAR mis en place pour la crise des Rohingyas dans
evaluated in June–July 2019 for its effectiveness to le district de Cox’s Bazar a été évalué en juin-juillet 2019, pour
detect, confirm and respond to diseases and outbreaks apprécier son efficacité à détecter, confirmer et répondre aux
of public health significance. maladies et aux flambées d’importance pour la santé publique.
Method Méthode
The evaluation was based on the WHO protocol for L’évaluation a été basée sur le protocole de l’OMS relatif à l’éva-
evaluating early warning alert and response networks.1 luation des réseaux d’alerte et d’intervention rapides.1 Les ques-
The standard questionnaires and templates in the tionnaires et modèles standard du protocole ont été adaptés au
protocol were adapted to the context so that the evalu- contexte pour que les évaluateurs puissent conduire des entre-
ators could conduct interviews and data reviews during tiens et examiner les données pendant les consultations au sein
visits to health facilities. des structures sanitaires.
A sample of 26 health facilities was selected by 2-stage Un échantillon de 26 structures sanitaires a été sélectionné
sampling from the 187 health facilities of Teknaf and par un échantillonnage en 2 étapes parmi les 187 structures sani-
Ukhia subdistricts that serve refugee population, located taires des sous-districts de Teknaf et d’Ukhia qui s’occupent des
in 17 camps and managed by 16 health partners. To réfugiés, réparties dans 17 camps et gérées par 16 partenaires du
ensure representation of the different types of health secteur de la santé. Pour assurer la représentativité des différents
facilities in the sample, with varying completeness and types de structures sanitaires, dont la complétude et la ponctua-
timeliness of reporting, both health posts and primary lité en matière de notification pouvaient différer, la sélection a
health care centres were selected, and both old and inclus aussi bien les postes sanitaires que les centres de soins de
comparatively new facilities were included. One health santé primaires, de même que les structures aussi bien anciennes
facility that does not report to the EWAR and one in que relativement nouvelles. Une structure sanitaire qui ne notifie
the host community outside the camps were also pas à l’EWAR et une autre située dans une communauté d’accueil
selected. en dehors des camps ont également été sélectionnées.
Three teams of 2 evaluators collected data from the Trois équipes de 12 évaluateurs ont été chargées de recueillir
health facilities. Key informants were interviewed by a les données dans les structures sanitaires. Une équipe de
team of 2 evaluators. 2 évaluateurs a interrogé des intervenants clés.
During facility visits, 4 EWAR reporting documents Pendant les consultations au sein des établissements, 4 docu-
were examined: 1) daily patient registries, 2) weekly ments déclaratifs transmis au système EWAR ont été examinés:
report forms and tally sheets, 3) alert or rumour logs 1) les registres quotidiens des patients, 2) les feuilles de poin-
and 4) logs of laboratory samples. Five randomly tage et les formulaires de notification hebdomadaires, 3) les
selected epidemiological weeks in the latest 6-month journaux sur les alertes ou les rumeurs et 4) les bordereaux
period – epidemiological week 51 in 2018 and epide- d’échantillons de laboratoire. Cinq semaines épidémiologiques
miological weeks 5, 11, 14, 21 in 2019 – were reviewed choisies de manière aléatoire dans la période de 6 mois la plus
1
Early warning alert and response network in emergencies: evaluation protocol. 1
Early warning alert and response network in emergencies: evaluation protocol. Le Caire: Bureau
Cairo: WHO Regional Office for the Eastern Mediterranean; 2018 (https://apps.who. régional de l’OMS pour la Méditerranée orientale; 2018 (https://apps.who.int/iris/
int/iris/handle/10665/327304). handle/10665/327304).
98 WEEKLY EPIDEMIOLOGICAL RECORD, NO 11, 13 MARCH 2020in each document. The same periods were reviewed in récente – semaine épidémiologique 51 en 2018 et semaines
the central “EWAR-in-a-box” database at Cox’s Bazar to épidémiologiques 5, 11, 14, 21 en 2019 – ont été passées en revue
assess the consistency of the data. dans chaque document. Ces mêmes périodes ont été également
examinées dans la base de données centrale tirée du kit «EWAR
en boîte» à Cox’s Bazar, pour évaluer la cohérence des données.
Case concordance or consistency of data at all levels of La concordance des cas ou la cohérence des données à tous les
reporting were determined by comparing daily patient niveaux de notification ont été déterminées en comparant les
registries and weekly report forms from facilities and registres quotidiens de patients et les formulaires de notification
the central database. Concordance was calculated sepa- hebdomadaire provenant des établissements et de la base de
rately for immediately notifiable diseases (measles and données centrale. La concordance a été calculée séparément pour
acute jaundice syndrome) and for non-immediately- les maladies à déclaration obligatoire immédiate (rougeole et
notifiable diseases (bloody diarrhea and unexplained syndrome ictérique aigu) et pour les maladies qui ne sont pas à
fever). Concordance was checked first between the déclaration obligatoire immédiate (diarrhée sanglante et fièvre
patient registry and weekly reporting forms and then d’origine inexpliquée). La concordance a été contrôlée d’abord
between weekly reporting forms and the central data- entre le registre de patients et les formulaires de notification
base. Weekly concordance was calculated as the percent- hebdomadaire, puis entre les formulaires de notification hebdo-
age of weeks in which data entered into the patient madaire et la base de données centrale. La concordance hebdoma-
registry, weekly reporting forms and the central data- daire a été calculée comme le pourcentage de semaines pendant
base were all consistent with one another. Laboratory lesquelles les données saisies dans le registre de patients, les
data from the Cox’s Bazar Institute of Epidemiology, formulaires de notification hebdomadaire et la base de données
Disease Control and Research field laboratory log were centrale étaient toutes cohérentes les unes avec les autres. Les
also reviewed. The field laboratory is supported by données de laboratoire provenant du journal du laboratoire de
WHO and is a designated laboratory for the Rohingya terrain de l’Institute of Epidemiology, Disease Control and
crisis. Research de Cox’s Bazar ont également été examinées. Le labo-
ratoire de terrain est soutenu par l’OMS; il s’agit d’un laboratoire
spécialement conçu pour la crise des Rohingyas.
Interviews were planned with 72 key informants, Les entretiens ont été planifiés de manière à interroger 72 inter-
comprising primary health care clinicians, primary venants clés, parmi lesquels des cliniciens du secteur des soins
health care reporting officers, surveillance officers from primaires, des cadres responsables de la notification dans le
the Ministry of Health of Bangladesh, WHO Bangladesh secteur des soins primaires, des responsables de la surveillance
epidemiology and surveillance officers, data managers, rattachés au Ministère bangladeshi de la santé, des gestionnaires
health partners, community health workers, camp reli- de données, des partenaires dans le domaine de la santé, des
gious leaders, partners in the Global Outbreak Alert and agents de santé communautaires, des responsables religieux
Response Network (GOARN) who supported EWAR dans les camps, des partenaires du Réseau mondial d’alerte et
implimentation and emergency programme managers d’action en cas d’épidémie (le GOARN) qui étaient les premiers
from the WHO Regional Office for South-East Asia. Of exécutants de la mise en œuvre du EWAR et les responsables
these, 66 interviews were conducted face-to-face, while des programmes de gestion des situations d’urgence du Bureau
6 were conducted remotely via phone and skype. régional de l’OMS pour l’Asie du Sud-Est. De tous ces entretiens,
A semi-structured questionnaire adapted to the local 66 ont été conduits en présentiel, tandis que les 6 autres ont
context was used for individual interviews. A separate été conduits à distance par téléphone ou par Skype. Un ques-
interview was conducted to understand DHIS2 imple- tionnaire semi-structuré, adapté au contexte local, a été utilisé
mentation, data collection, analysis and dissemination pour les entretiens individuels. Un entretien séparé a été conduit
in Cox’s Bazar. The DHIS2 module was accessed to pour comprendre la mise en œuvre du DHIS2, la collecte, l’ana-
evaluate the timeliness and completeness of daily lyse et la diffusion des données à Cox’s Bazar. Le module DHIS2
reporting of EWAR conditions under the DHIS2 commu- a été consulté pour évaluer l’exhaustivité et la ponctualité des
nicable disease category. rapports quotidiens sur les affections intégrées à l’EWAR dans
la catégorie des maladies transmissibles du DHIS2.
Quantitative data were analysed in Microsoft Excel 2016 Les données quantitatives ont été analysées dans Microsoft Excel
(Microsoft Corp. Redding, USA). All qualitative data 2016 (Microsoft Corp. Redding, USA). Toutes les données quali-
were analysed by data coding. Initial coding generated tatives ont été analysées par codage des données. Le codage initial
emerging ideas and keywords, and in the second stage a généré de nouvelles idées et de nouveaux mots clés, et dans
recurring ideas were combined to identify common une deuxième étape, les idées récurrentes ont été combinées pour
themes and key messages. All the quantitative and quali- identifier des messages clés et des thèmes communs. Toutes les
tative data analysed were categorized under 1 of 10 epide- données quantitatives et qualitatives analysées ont été catégori-
miological attributes of EWAR: simplicity, flexibility, sées dans l’une des 10 caractéristiques épidémiologiques du
timeliness, representativeness, usefulness, acceptability, système EWAR: simplicité, flexibilité, ponctualité (ou prompti-
sensitivity, positive predictive value, data quality and tude), représentativité, utilité, acceptabilité, sensibilité, valeur
stability. Performance in each attribute was rated as low, prédictive positive, qualité et stabilité des données. La perfor-
moderate or high, or, if there were inadequate data to mance dans chaque caractéristique a été classée comme faible,
determine a rating, an attribute was undetermined. moyenne ou élevée ou, si les données ne permettaient pas d’éta-
blir un classement, une caractéristique a été laissée indéterminée.
RELEVÉ ÉPIDÉMIOLOGIQUE HEBDOMADAIRE, No 11, 13 MARS 2020 99Findings Résultats
Table 1 Attributes, considerations, results and final rating
Tableau 1 Caractéristiques, éléments considérés, résultats et classements finaux
Rate: low,
moderate,
high,
Epidemiological undetermined
Definition and key considerations –
attribute – – Classement:
Définition et principaux éléments Key findings – Principales conclusions
Caractéristique performance
considérés
épidémiologique faible,
moyenne,
élevée, non
déterminée
Simplicity – Structure, design and ease of operation Health facilities use mobile phones with user-friendly electronic reporting Moderate –
Simplicité data flow, ease of completing reporting forms for immediate and weekly case reporting. Training in EWAR reporting Moyenne
forms, how many should be completed, is provided systematically every quarter. Standard case definitions for
length of follow-up required for an reportable conditions are available in health facilities and displayed as
outcome, time spent in managing, posters in consultation rooms. – Les structures sanitaires utilisent les
analysing and disseminating data, degree téléphones mobiles avec des formulaires de déclaration électroniques
of integration with other systems and conviviaux pour la notification immédiate et hebdomadaire des cas.
laboratories. – Structure, conception et Une formation aux modalités de notification via EWAR est dispensée
facilité d’exploitation du flux de données systématiquement chaque trimestre. Les définitions de cas standard pour
opérationnelles, facilité de remplissage les maladies à déclaration obligatoire sont disponibles dans les structures
des formulaires de notification, nombre de sanitaires et affichées sous forme de posters dans les salles de consultation.
ces formulaires à remplir, durée du suivi For most immediately-notifiable diseases, there is no dedicated reporting
nécessaire pour obtenir un résultat, temps form, and event forms are used. For measles, acute flaccid paralysis,
consacré à la gestion, à l’analyse et à la acute jaundice syndrome (AJS) and dengue, a detailed case reporting
diffusion des données, degré d’intégration form must be completed at each health facility, in addition to the event
avec d’autres systèmes et laboratoires. form. – Pour la plupart des maladies à déclaration obligatoire immédiate,
il n’y a pas de formulaire déclaratif spécifique, et ce sont les formulaires
de déclaration d’événements qui sont utilisés. Pour la rougeole, la
paralysie flasque aiguë, le syndrome ictérique aigu et la dengue, dans
chaque structure sanitaire, la personne en charge est tenue de remplir
un formulaire de notification de cas détaillé, en plus du formulaire de
déclaration d’événements.
Many variables on case reporting forms remain blank, compromising the
quality of surveillance. – Beaucoup de variables dans les formulaires de
notification de cas restent sans réponse, compromettant la qualité de la
surveillance.
Feedback to partners on reporting is provided on ad-hoc basis and
via phone. There is no straightforward integration with surveillance of
vaccine-preventable diseases, the DHIS2 database and other data systems
of vertical programmes. Data on laboratory confirmation of vaccine-
preventable diseases seldom reaches the EWAR database. – Une rétro-
information sur la notification à l’intention des partenaires est effectuée
sur une base ad-hoc et par téléphone. Il n’y a pas d’intégration simple
avec la surveillance des maladies évitables par la vaccination, la base
de données DHIS2 et les autres systèmes de données des programmes
verticaux. Les données sur la confirmation en laboratoire des cas atteints
de maladies évitables par la vaccination atteignent rarement la base de
données EWAR.
Flexibility – Ability to adapt to changing information Health facilities, priority diseases and line lists could easily be added or Moderate –
Flexibilité needs or operating conditions with removed from the system according to demand; however, significant Moyenne
few additional resources. – Capacité modifications that requires changes in the electronic application cannot
d’adaptation à des conditions be made independently. For example, the automated weekly EWAR
opérationnelles ou à des besoins bulletin could not be modified independently, as the capacity or expertise
d’information évolutifs avec peu de to do so was not available at Cox’s Bazar and required support from
ressources supplémentaires. electronic application developers – Des établissements de santé, des
Ability to scale up/down based on context, maladies prioritaires et des listes de cas ont pu facilement être ajoutés ou
respond to new or multiple outbreaks, supprimés du système, selon la demande; cependant, les modifications
adding or removing new forms, modification importantes qui nécessitent d’apporter des changements à l’application
of data management, bulletin production électronique ne peuvent pas être faites de manière indépendante. Par
based on needs. – Possibilité d’intensifier exemple, le bulletin hebdomadaire EWAR informatisé ne pouvait pas
ou de réduire les activités en fonction être modifié indépendamment, car la capacité ou l’expertise pour le faire
du contexte, de répondre à des flambées n’était pas disponible à Cox’s Bazar et nécessitait une assistance de la
nouvelles ou multiples, d’ajouter ou de part de développeurs d’applications électroniques.
supprimer de nouveaux formulaires, de
modifier la gestion des données, de produire
des bulletins en fonction des besoins.
100 WEEKLY EPIDEMIOLOGICAL RECORD, NO 11, 13 MARCH 2020Epidemiological Definition and key considerations – Key findings – Principales conclusions Rate: low,
attribute – Définition et principaux éléments moderate,
Caractéristique considérés high,
épidémiologique undetermined
– Classement:
performance
faible,
moyenne,
élevée, non
déterminée
Acceptability – Willingness of all stakeholders to participate, EWAR gained acceptance and trust among many stakeholders including High – Élevée
Acceptabilité as reflected in the completeness and relative the Ministry of Health and Family Welfare, health partners, community
ease of reporting, refusal to report, trust workers and the community from its inception. The average completeness
in the system and feedback. – Volonté de of weekly reporting was 82%, indicating high willingness of the health
participer manifeste de toutes les parties facilities to report in a timely manner. Respondents reported that the
prenantes, qui se reflète dans le niveau ability to identify outbreaks was the most valuable feature of the system.
d’exhaustivité des rapports de notification et All stakeholders appreciated clear EWAR data visualization in bulletins. –
la facilité relative de la notification, le refus L’EWAR a été bien accepté et a gagné la confiance de nombreuses parties
de notifier, la confiance dans le système et le prenantes dès sa création, notamment le Ministère de la santé et du bien-
retour d’informations. être familial, les partenaires de la santé, les travailleurs communautaires
et les populations. Le niveau d’exhaustivité moyen de la notification
hebdomadaire était de 82%, ce qui traduit la forte volonté des structures
sanitaires de remettre leurs rapports en temps voulu. Les personnes
interrogées ont signalé que la possibilité de repérer les flambées était la
caractéristique la plus précieuse du système. Toutes les parties prenantes
ont apprécié la clarté de la visualisation des données EWAR dans les
bulletins.
Representativeness Ability to describe correctly the occurrence Of 187 health facilities covering around 900 000 refugees, 82% reported High – Élevée
– Représentativité and distribution of a disease across the to the EWAR, including the extensive network of community health
population by place and person. – Capacité care workers and their supervisors for event-based surveillance. – Sur
à refléter correctement l’apparition et de 187 structures sanitaires couvrant environ 900 000 réfugiés, 82% ont
la répartition d’une maladie à travers la transmis leurs rapports à l’EWAR, y compris le réseau étendu d’agents de
population par lieu et par personne. santé communautaires et leurs superviseurs pour la surveillance fondée
sur les événements.
No group or subgroup was found to be excluded from the system. –
Aucun groupe ou sous-groupe ne s’est avéré exclu du système.
Timeliness – Delay between steps in the system. – Délai The timeliness of weekly reporting to EWAR was 82%. No major delays Moderate. –
Ponctualité (ou entre les différentes étapes dans le système. were noted, except during the week of Ramadan celebrations. Only 29% Moyenne
promptitude) Length of interval between reporting and of the health facilities mentioned disruption in reporting since enrolment For alerts,
public health action. – Laps de temps in the system. Disruptions were due to reasons stemming from health unable to
entre la notification et la mesure de santé facility rather than the EWAR, e.g construction or expansion of the determine –
publique qui en découle. primary health care centre, changing camp locations. The average delay Pour les alertes,
between receipt of an alert and start of verification was 1.4 days. The impossible à
time between start of verification and outcome could not be calculated déterminer
because of an incomplete alert verification log at the central database.
The average delay between specimen collection and reception at the
field laboratory at Cox’s Bazar was 3.9 days, and another 4.5 days
were required to obtain results. – La ponctualité de la notification
hebdomadaire à l’EWAR était de 82%. Aucun retard majeur n’a été
relevé, sauf pendant la semaine des célébrations du ramadan. Seulement
29% des structures sanitaires ont fait part de perturbations dans la
notification à compter du moment où elles se sont engagées dans le
système. Ces perturbations étaient le fait de la structure sanitaire elle-
même plutôt que de l’EWAR, par exemple la construction ou l’extension
du centre de soins primaires, ou un changement d’emplacement des
camps. Le délai moyen entre la réception d’une alerte et le début de
la vérification était de 1,4 jour. Le temps écoulé entre le début de la
vérification et le résultat final n’a pas pu être calculé à cause d’un journal
de vérification des alertes qui était incomplet dans la base de données
centrale. Le délai moyen entre le prélèvement des échantillons et leur
réception au laboratoire de terrain à Cox’s Bazar était de 3,9 jours, et
4,5 jours de plus étaient nécessaires pour obtenir les résultats.
Sensitivity – Proportion of cases detected by the system No system is in place to determine the level of disease occurrence or Undetermined –
Sensibilité out of all true cases in the population. – “true cases” in the population. – Aucun système n’est en place pour Non déterminé
Proportion des cas détectés par le système déterminer le taux d’apparition des maladies ou les «cas réels» dans la
par rapport à l’ensemble des cas réels dans population.
la population.
RELEVÉ ÉPIDÉMIOLOGIQUE HEBDOMADAIRE, No 11, 13 MARS 2020 101Epidemiological Definition and key considerations – Key findings – Principales conclusions Rate: low,
attribute – Définition et principaux éléments moderate,
Caractéristique considérés high,
épidémiologique undetermined
– Classement:
performance
faible,
moyenne,
élevée, non
déterminée
Positive value Proportion of true cases among all cases Due to incomplete data in alert logs and central database the positive Undetermined –
predictive – Valeur detected by the system, Ability to confirm predictive value could not be calculated. – En raison de données Non déterminé
prédictive positive cases to identify true positives. – Proportion incomplètes dans les journaux d’alertes et dans la base de données
des cas réels parmi tous les cas détectés par centrale, la valeur prédictive positive n’a pas pu être calculée.
le système, capacité de confirmer les cas
pour identifier les vrais positifs.
Usefulness – Utilité Contribute to public health prevention and/ EWAR was instrumental in detecting measles, AJS, diphtheria and High – Élevée
or control. – Contribuer à la prévention et/ varicella outbreaks in the camps, which triggered a range of public health
ou à la maîtrise de la santé publique. actions. The electronic tool was also helpful in line listing diphtheria
Identify new adverse health events, estimate cases in outbreak response. 71% of respondents recognized disease
scale or magnitude of events, contribute outbreak detection as the primary purpose of EWAR in Cox’s Bazar. 64%
to performance measures, contribute to of respondents whose primary responsibility is reporting could explain
accountability. – Identifier de nouveaux the alert notification process correctly. – L’EWAR a été déterminant
événements sanitaires indésirables, estimer pour détecter des flambées de rougeole, de syndrome ictérique aigu, de
l’étendue ou l’ampleur des événements, diphtérie et de varicelle dans les camps, ce qui a permis de déclencher
contribuer aux mesures de performance, une série de mesures de santé publique. L’outil électronique s’est avéré
contribuer à la responsabilisation. également utile pour dresser la liste des cas de diphtérie dans le cadre de
la riposte aux flambées. 71% des personnes interrogées ont reconnu que
la détection des flambées de maladies était l’objectif principal de l’EWAR
à Cox’s Bazar. 64% des personnes interrogées dont la responsabilité
première est la notification ont pu expliquer correctement le processus de
notification des alertes.
Data quality Completeness and validity of data recorded Both direct and indirect factors were considered in evaluating data Moderate –
– Qualité des in the system. – Exhaustivité et validité des quality. The direct factors included legibility, completeness and Moyenne
données données enregistrées dans le système. consistency of data across registers, weekly reporting forms and
Completeness of data set, level of errors, central database. Training, feedback and supervision for reporting
missing fields, easy-to-read entries. – were measured as indirect factors. Registry entries for 33% of health
Exhaustivité d’un groupe de données, niveau facilities were illegible, 63% completed all key fields i.e. age, sex,
d’erreurs, champs vides, entrées faciles à signs and symptoms, diagnosis. Laboratory sample registries showed
lire. 90% legibility and completeness. – Des facteurs aussi bien directs
qu’indirects ont été pris en compte pour évaluer la qualité des
Consistency of data at all reporting levels,
données. Les facteurs directs comprenaient la lisibilité, l’exhaustivité
over time, level of feedback, supervision,
et la cohérence des données entre les registres, les formulaires de
training provided to identify true cases in the
notification hebdomadaire et la base de données centrale. La formation,
population. – Cohérence des données à tous
la rétro-information et la supervision en matière de notification ont
les niveaux de notification, dans le temps,
été mesurées en tant que facteurs indirects. Les entrées dans les
niveau de rétro-information, supervision,
registres étaient illisibles pour 33% des structures sanitaires, et 63%
formation dispensée pour repérer les cas
avaient rempli tous les champs principaux, à savoir âge, sexe, signes et
réels dans la population.
symptômes, diagnostic. Les bordereaux des échantillons de laboratoire
affichaient une lisibilité et une exhaustivité de 90%.
Weekly concordance, i.e. data entered in the daily patient registry,
weekly report form and central database under each disease, was
calculated for both immediately notifiable conditions (measles, 86%;
AJS, 85%) and non-immediately-notifiable conditions (bloody diarrhoea,
51%; unexplained fever, 40%). Data concordance was relatively high
for immediately notifiable diseases. The low score for unexplained
fever was due to inconsistent application of the correct case definition.
– La concordance hebdomadaire, c’est-à-dire les données entrées
dans le registre quotidien de patients, le formulaire de notification
hebdomadaire et la base de données centrale pour chaque maladie,
a été calculée à la fois pour les maladies à déclaration obligatoire
immédiate (rougeole, 86%; syndrome ictérique aigu, 85%) et pour
les maladies ne nécessitant pas de déclaration obligatoire immédiate
(diarrhée sanglante, 51%; fièvre inexpliquée, 40%). La concordance
des données était relativement élevée pour les maladies à déclaration
obligatoire immédiate. Le faible score observé pour la fièvre inexpliquée
était dû à une utilisation inégale de la bonne définition de cas.
102 WEEKLY EPIDEMIOLOGICAL RECORD, NO 11, 13 MARCH 2020Epidemiological Definition and key considerations – Key findings – Principales conclusions Rate: low,
attribute – Définition et principaux éléments moderate,
Caractéristique considérés high,
épidémiologique undetermined
– Classement:
performance
faible,
moyenne,
élevée, non
déterminée
The percentage difference between case counts in the daily patient
registry and weekly report forms was 13% for measles and 10%
for AJS, and that between the weekly report form and the central
database was 13% and 8%, respectively. Differences in case counts
between daily patient registries and weekly report forms for bloody
diarrhoea and unexplained fever were 44% and 43%, respectively,
and between weekly report forms and the central database, 21% and
22%, respectively. The significant inconsistencies in data for diseases
for which immediate notification is not required may be due to human
error and incorrect weekly calculations when copying data from daily
register to weekly forms. – La différence, en pourcentage, entre les
nombres de cas inscrits dans le registre quotidien de patients et dans
les formulaires de notification hebdomadaire était de 13% pour la
rougeole et de 10% pour le syndrome ictérique aigu, et celles entre le
formulaire de notification hebdomadaire et la base de données centrale
étaient respectivement de 13% et de 8%. Les différences entre les
nombres de cas inscrits dans les registres quotidiens de patients et dans
les formulaires de notification hebdomadaire pour la diarrhée sanglante
et pour la fièvre inexpliquée étaient respectivement de 44% et de 43%,
et entre les formulaires de notification hebdomadaire et la base de
données centrale respectivement de 21% et de 22%. Le manque de
cohérence important des données pour les maladies ne nécessitant pas
de déclaration obligatoire immédiate pourrait s’expliquer par l’erreur
humaine et des calculs hebdomadaires erronés lors de la copie des
données du registre quotidien dans les formulaires hebdomadaires
Nearly all respondents received on-the-job training from the
implementing agencies on ensuring data quality. Only 29% received
formal training from WHO. The average duration of training was 1 day.
The average time since the last feedback was 8 weeks, and the main
method of receiving feedback was via mobile phone. 35% of the
reporting officers had regular meetings with the WHO EWAR team. –
Presque toutes les personnes interrogées ont reçu une formation pratique
sur la manière de procéder pour récupérer des données de qualité de
la part des organismes chargés de la mise en œuvre. Seulement 29%
ont reçu une formation officielle auprès de l’OMS. La durée moyenne
de formation était de 1 jour. Le délai moyen depuis le dernier retour
d’informations était de 8 semaines, et la principale méthode pour recevoir
un retour d’informations était l’utilisation du téléphone mobile. 35% des
responsables de la notification interrogés avaient des réunions régulières
avec l’équipe EWAR de l’OMS.
Stability – Stabilité Reliability and availability of system. – As a measure of staff turnover, a clinician was connected to the system High – Élevée
Fiabilité et disponibilité du système. for an average of 9.7 months, a reporting officer for 10 months, an
Unscheduled outages, downtimes, epidemiologist or surveillance officer for 12 months and a health
cost to maintain system, time spent on partner for 16.5 months. At the time of the evaluation, the system
maintenance, lack of dedicated resources. had adequate funding until December 2021. Since its establishment
– Pannes imprévues, temps d’arrêt, coût de to the time of the evaluation, the system had not had any system-
la maintenance du système, temps consacré wide outages or disruption in service. – Pour avoir une idée de la
à la maintenance, manque de ressources rotation des effectifs, il a été mesuré qu’un clinicien était connecté
dédiées. au système pendant une moyenne de 9,7 mois, un responsable de la
notification pendant 10 mois, un épidémiologiste ou un responsable de
la surveillance pendant 12 mois et un partenaire du secteur de la santé
pendant 16,5 mois. Au moment de l’évaluation, le système disposait
d’un financement adéquat jusqu’en décembre 2021. De sa mise en
place jusqu’au moment de l’évaluation, le système n’a connu aucune
panne générale ni interruption de service.
RELEVÉ ÉPIDÉMIOLOGIQUE HEBDOMADAIRE, No 11, 13 MARS 2020 103Limitations Limites
Owing to time and resource constraints, we could not Du fait de contraintes de temps et de ressources, nous n’avons
assess integration with other systems for vaccine- pas pu évaluer l’intégration avec d’autres systèmes de surveil-
preventable disease surveillance and related laboratory lance des maladies évitables par la vaccination, et la gestion des
management. A similar limitation is seen for diseases services de laboratoire concernés. Une limitation similaire est
such as malaria, for which there are dedicated observée pour des maladies telles que le paludisme, pour
programmes and reporting systems. laquelle il existe des programmes et des systèmes de notifica-
tion spécialement prévus.
Conclusions and recommendations Conclusions et recommandations
Overall, EWAR is reliable for rapid disease detection Dans l’ensemble, le système EWAR est fiable pour détecter les
and response in the Rohingya refugee population in maladies et y répondre rapidement parmi les populations de
Cox’s Bazar. Notably, increases in communicable diseases réfugiés Rohingyas à Cox’s Bazar. En particulier, les augmenta-
were rapidly detected and managed, thereby avoiding tions des cas de maladies transmissibles ont été rapidement
excess morbidity and mortality. Data quality should be détectées et gérées, ce qui a permis d’éviter un excès de morbi-
improved by increasing the frequency and quality of dité et de mortalité. La qualité des données devra être amélio-
training and ensuring capacity-building for users and rée, en augmentant la fréquence et la qualité de la formation
the local team through an electronic platform with et en veillant à renforcer les capacités pour les utilisateurs et
other epidemiologists and surveillance officers. Stan- l’équipe locale au moyen d’une plateforme électronique permet-
dardization of data collection forms and processes tant la coordination avec d’autres épidémiologistes et respon-
among the health centres operated by other health part- sables de la surveillance. La standardisation des formulaires et
ners is recommended. While ensuring maintenance of des processus de collecte de données dans les centres de santé
the critical EWAR functions required for this vulnerable exploités par d’autres partenaires de la santé est recommandée.
camp context, means for integration with other poten- Tout en assurant le maintien des fonctions critiques de l’EWAR
tial sources of disease data, such as HIS operation on requises pour ce contexte de camps vulnérables, il conviendrait
the DHIS2 platform, should be explored. d’étudier des moyens d’y intégrer d’autres sources potentielles
de données sur les maladies, par exemple en rendant le HIS
opérationnel sur la plateforme DHIS2.
Author affiliations Affiliations des auteurs
a
Department of Health Emergency Information and a
Département Informations sur les urgences sanitaires et
Risk Assessment, Health Emergencies Programme, gestion des risques, Programme de gestion des situations d’ur-
World Health Organization, Geneva, Switzerland; gence sanitaire, Organisation mondiale de la Santé, Genève
b
Health Emergency Information and Risk Assessment, (Suisse); b Informations sur les urgences sanitaires et gestion
Health Emergencies Programme, World Health Organi- des risques, Programme de gestion des situations d’urgence
zation Regional Office for South-East Asia, New Dehli, sanitaire, Bureau régional de l’Organisation mondiale de la
India; c Health Emergencies Programme, World Health Santé, New Dehli, Inde; c Programme de gestion des situations
Organization Cox’s Bazar Emergency sub-office, Bangla- d’urgence sanitaire, Sous-bureau d’urgence de Cox’s Bazar,
desh (Corresponding author: Niluka Wijekoon, Organisation mondiale de la Santé, Bangladesh (Auteur corres-
wijekoonkannanga@who.int). pondant: Niluka Wijekoon, wijekoonkannanga@who.int).
COVID-19 update Le point sur la maladie à coronavirus
2019 (COVID-19)
The first cases of an outbreak of a disease caused by Les premiers cas d’une flambée de maladie due à un nouveau
a novel coronavirus were reported to WHO by the coronavirus ont été signalés à l’OMS par la République popu-
People’s Republic of China on 31 December 2019. laire de Chine le 31 décembre 2019. La maladie a par la suite
The disease was subsequently named coronavirus été désignée sous le nom de maladie à coronavirus 2019, ou
disease 2019, abbreviated as COVID-19. COVID-19 dans sa forme abrégée.
Daily situation reports can be found here: https:// Des rapports de situation quotidiens sont disponibles sur:
www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavi- https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavi-
rus-2019/situation-reports/, and a collection of the rus-2019/situation-reports/, et les dernières données scienti-
latest scientific findings on COVID-19 are found in a fiques disponibles sur la COVID-19 peuvent être consultées
freely accessible database here: https://www.who.int/ dans une base de données en libre accès: https://www.who.
emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/global- int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/global-
research-on-novel-coronavirus-2019-ncov research-on-novel-coronavirus-2019-ncov
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