Jean-Claude Tshilenge-Mfumu - Proposition d’une Méthode Organisationnelle pour la Surveillance de la Propagation des Maladies Chroniques et Épidémiques : Application au Système de Santé de la RDC

La surveillance de la propagation des maladies épidémiques constitue une préoccupation majeure dans le domaine de la Santé Publique des populations. Au XVIIème siècle voit le jour une discipline scientifique appelée épidémiologie qui se définit comme étant l’étude de la distribution des problèmes de santé et de leurs déterminants dans les populations humaines et application de cette étude à la prévention des problèmes de santé. On distingue deux modes de surveillance : active et passive. En surveillance active, l’enquêteur va chercher l’information auprès des participants, est pratiquée lors des grandes enquêtes transversales qui passent par l’échantillonnage de la population. En mode passif, la surveillance se fait sur base des informations que les formations sanitaires remontent vers les agences sanitaires. En République Démocratique du Congo, les autorités sanitaires ont adopté et adapté en 2011 une stratégie de surveillance intégrée des maladies et de la riposte proposée par l’Organisation Mondiale de la Santé en faveur des pays aux ressources très limitées. La mise en œuvre de cette stratégie manquait un cadre organisationnel que nous proposons à travers notre travail de recherche. Nous proposons une méthode d’innovation organisationnelle dénommée CHICKEN dont la mise en œuvre vise à contribuer aux problématiques soulevées par les professionnels de la pyramide sanitaire de la RDC à savoir : (i) améliorer la qualité de données sanitaires par la mise en place des modèles des processus réutilisables par les personnels de santé pour savoir bien identifier et confirmer des cas d’une pathologie; (ii) mettre en place des outils d’analyses pour détecter les facteurs déterminants des épidémies selon leur périodicité dans le temps et dans l’espace tout en assurant des rappels automatiques aux formations sanitaires en manque de données; et (iii) faciliter la coopération des acteurs pour améliorer ou optimiser l’anticipation des propagations des maladies épidémiques.