Résumé
La recherche interventionnelle en santé des populations (RISP), un domaine en expansion, explore les effets sur la santé des interventions en population menées à l’intérieur et à l’extérieur du secteur de la santé. La modélisation de simulation—le recours à des modèles mathématiques pour prédire les résultats de santé au sein de populations selon un jeu d’intrants spécifiés— est un outil sous-utilisé en RISP. Il peut être employé à plusieurs stades du processus de recherche : 1) la planification et la conception d’une étude de RISP; 2) sa mise en œuvre; et 3) l’application des constatations d’un milieu et d’une population à l’autre. En prenant l’exemple d’interventions de proximité sur l’environnement bâti qui visent à prévenir le diabète de type 2, nous démontrons que les modèles de simulation peuvent constituer une puissante technique pour étudier la prévention des maladies chroniques en RISP. Avec la disponibilité croissante de données sur les facteurs de risque et les issues des maladies chroniques, le recours à la modélisation de simulation en RISP pour la prévention des maladies chroniques devrait augmenter. Bien entendu, il faut s’assurer que les modèles sont dûment validés, et la prudence est de mise dans l’interprétation des extrants de ces modèles, étant donné l’incertitude inhérente des démarches de modélisation de simulation. Néanmoins, vu la complexité de la progression des maladies et les difficultés méthodologiques des études de RISP, les modèles de simulation peuvent être de précieux outils pour les chercheurs qui étudient les interventions en population susceptibles d’améliorer la santé et de réduire les inégalités de santé.