Meilleures pratiques pour s’engager auprès des programmes nationaux de lutte contre le paludisme afin d’établir des relations de confiance et de renforcer les capacités.
- ESPRIT DE COLLABORATION – Soyez humble, ouvert à l’écoute et solidaire.
- Chercher à discuter avec le PNLP pour connaître ses besoins et lui fournir une vue d’ensemble de la modélisation du paludisme et de la manière dont elle pourrait contribuer à améliorer les processus de décision concernant les besoins identifiés.
- Soyez là pour aider et soutenir le programme afin d’identifier les questions à traiter par le biais de la modélisation ; soyez patient et prêt à vous retirer au cas où il n’y aurait pas de besoin ou d’intérêt immédiat pour la modélisation.
- Un intérêt réel pour la réussite du programme (et non pour la vôtre) est une condition préalable à l’établissement de relations durables et de confiance.
- Dans la mesure du possible, soutenir la génération des données nécessaires ou des systèmes sous-jacents requis pour générer les données.
- Partenaires de modélisation étrangers : renforcer les capacités de modélisation existantes ou en créer de nouvelles dans le pays et rechercher des échanges avec d’autres modélisateurs ou chercheurs qui ont travaillé ou travaillent avec le programme national.
- CONTEXTE – Faites vos devoirs, comprenez le contexte politique et épidémiologique du paludisme.
- Se familiariser avec l’histoire du paludisme, les processus et les contraintes de la politique et des stratégies de lutte contre le paludisme, ainsi que les plans futurs dans le pays.
- Comprendre le paysage du financement et les opportunités pour le personnel du programme et les modélisateurs.
- Planifier des visites dans le pays qui s’intègrent dans le calendrier du programme ; envisager des options de voyage intelligentes et durables et un mélange judicieux de réunions en personne et virtuelles.
- Connaître les parties prenantes locales du gouvernement, du secteur de la santé, du secteur privé et des communautés, entre autres, qui contribuent à la politique ou au contrôle du paludisme.
- Allez au-delà et apprenez à connaître la culture, les croyances et la langue locales autant que possible ; parler la même langue et faire preuve de respect pour la culture mènera à une relation de confiance et solide.
- ATTENTES – Gérez dès le départ les attentes concernant la portée, les processus et le partage des résultats.
- Définissez des attentes claires quant à ce que le modelage peut et ne peut pas faire.
- Discuter d’objectifs supplémentaires potentiels, tels que d’autres utilisations des résultats de la modélisation, une meilleure compréhension des données, une meilleure compréhension et un encouragement de l’utilisation de la modélisation par les programmes nationaux.
- Discutez dès que possible des exigences en matière de disponibilité et d’accès aux données.
- Demander l’accord des PNLC avant de présenter ou d’utiliser le travail de modélisation en collaboration.
- Clarifier les attentes concernant la durée et les itérations de la collaboration proposée.
- Établir des canaux de communication appropriés (pour informer, engager, discuter) et partager les attentes quant à la fréquence des communications.
- PARTAGE DES DONNEES – Soyez proactif dans l’identification de la disponibilité des données, de l’accès et des exigences.
- Explorer et rechercher les données disponibles dans le pays
- Assumer le leadership, être efficace pour amener les institutions à formuler et à accepter des accords sur les données.
- Considérez que, sauf indication contraire, les données partagées par les PNLP restent la propriété du PNLP et que les analyses de modélisation basées sur ces données peuvent être confidentielles.
- Comprendre la nature personnelle ou propriétaire de certaines données
- Interroger les PNLC sur le contexte des données collectées et les étapes de nettoyage des données.
- Évaluer la qualité des données et rapporter les problèmes identifiés, les méthodes de nettoyage et le partage des ensembles de données nettoyées.
- COMMUNICATION — Assurer une communication claire, précise et facile à comprendre.
- Visez non seulement à communiquer les résultats de votre analyse, mais aussi à fournir les principaux enseignements de votre approche.
- Évitez toute complexité inutile dans les descriptions de modèle de haut niveau ; lorsque vous expliquez des caractéristiques de modèle plus complexes, soyez précis et patient.
- Soyez clair sur les limites du modèle et les différentes sources d’incertitude qui sont les plus pertinentes pour la question de modélisation et l’interprétation des résultats.
- Soyez ouvert et transparent sur les hypothèses, les méthodologies et les données utilisées pour paramétrer le modèle ; fournissez un rapport supplémentaire avec les détails méthodologiques.
- Mettez en œuvre des tests et une validation approfondis, assurez-vous de construire une crédibilité tangible pour votre approche, soyez prêt et désireux de discuter et de valider vos résultats avec d’autres groupes.
- Solliciter le retour d’information, les commentaires et les idées des PNLP et des partenaires sur le format et le contenu des résultats et des méthodes partagés ; envisager un retour d’information écrit par le biais de questionnaires ou d’autres formulaires afin de donner à chacun la possibilité de faire part de ses réflexions.
- Prévoyez du temps pour reconnaître les efforts de chacun et pour aborder les suggestions d’amélioration.
- Modélisateurs étrangers : si possible, fournissez les recommandations et les rapports clés dans la langue locale.
- VALEUR – Être orienté vers la valeur dans les résultats et les informations partagés avec le programme.
- Encadrer les résultats de la modélisation autour du problème à traiter ; mettre en évidence leur contribution à la solution.
- Demandez au PNLP sur quelles valeurs et quels objectifs il doit se concentrer ; il est probable que le PNLP ait déjà des objectifs à court terme tels que la réduction des échecs de traitement à l’échelle nationale ou l’élimination du paludisme dans un ensemble particulier de districts.
- La plus grande valeur n’est pas toujours constituée de résultats de modélisation quantitatifs ou de détails techniques, mais peut également être de nature qualitative. La valeur du processus peut parfois être aussi importante que les résultats eux-mêmes.
- Soutenir la prise de décision fondée sur des preuves en synthétisant la littérature et les informations pertinentes et en les mettant en contexte pour les communiquer avec les résultats de la modélisation.
- INTEGRATION & DURABILITE – Travailler à l’intégration, l’itération et la durabilité du processus de modélisation.
- Soyez proactif et proposez fréquemment de partager vos compétences avec le programme et les partenaires de recherche intéressés.
- Intégrer la modélisation dans les processus politiques existants, dans la mesure du possible, plutôt que d’en ajouter de nouveaux.
- Soyez méthodique et pratique, faites en sorte que votre analyse soit traçable, reproductible et extensible par vous-même et vos partenaires.
- Modélisateurs étrangers : cherchez à remplacer l’expertise externe par une expertise nationale grâce à vos propres efforts de collaboration pour développer et renforcer la capacité de modélisation.
Ces meilleures pratiques sont basées sur les expériences des membres d’AMMnet ainsi que sur des informations extraites de documents clés[1],[2],[3],[4]. Elles ne fournissent aucune garantie.
[1] Silal, S. Bardsley, C, Menon, R. Abullahi, L et White, L (2022) Modélisation épidémiologique pour la prise de décision en matière de santé publique en Afrique subsaharienne : Un plan stratégique pour le renforcement des capacités. Londres : Foreign, Commonwealth and Development Office.
[2] Noor, A.(2019). Rôle potentiel de la modélisation dans l’analyse des progrès du paludisme, les politiques et les stratégies opérationnelles. Utilisation de modèles pour guider les politiques de santé publique : Normes définies par la communauté. Présenté à l’Université de Washington, Seattle, WA.
[3] Guide pour la modélisation de la tuberculose au niveau national. Genève : Organisation mondiale de la santé;2018. Licence : CC BY-NC-SA 3.0 IGO.
[4] Runge et al.Applied mathematical modelling to inform national malaria policies, strategies and operations in Tanzania. Malar J. 2020 Mar 2;19(1):101. doi : 10.1186/s12936-020-03173-0.