Enquête sur les risques de mortalité et de morbidité nationaux et régionaux liés à l’indicateur air-santé (4500335886)

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Avis d'attribution

État

État de publication
Actif

Dates

Date d'attribution du contrat
2015/07/20
Date de publication
2015/07/24
Date de modification
Aucune

Détails

Numéro de contrat
4500335886
Numéro de séquence du contrat
001
Valeur
28 250,00 CAD
Numéro de la modification
000
Numéro de référence
PW-15-00689999
Numéro de la demande de soumissions
1000173235
NIBS
Procédure de passation des marchés
Ouvert
Entité responsable des achats
Santé Canada
Entité de l’utilisateur final
Santé Canada

Information sur le client

Merrick, Robert
613-404-6575
200 Eglantine Driveway, Tunney's Pasture
Ottawa  ON
K1A 0K9
CA

Statistiques

L'activité de la page
-

Information sur le fournisseur

Glen Takahara
Associate Professor
Mathematics and Statistics
Queen's University
407 Jeffery Hall, University Avenue
Kingston, Ontario   K7L 3N6

Description

AVIS DE PROJET DE MARCHÉ (APM)


No de la demande :  1000173235      Date limite :    le 10 juillet 2015     Heure :   14h00  HAE

Il s’agit d’un besoin de Santé Canada.

Titre : 
Enquête sur les risques de mortalité et de morbidité nationaux et régionaux liés à l’indicateur air-santé 

Portée des travaux :
Santé Canada a récemment élaboré une nouvelle méthodologie, l’indicateur air-santé (IAS), pour évaluer les effets de l’exposition à court terme à la pollution atmosphérique sur le taux de mortalité quotidien pendant la saison chaude (d’avril à septembre), effets qui peuvent varier de manière dynamique dans l’espace et au fil du temps en fonction des changements de la qualité de l’air, et en a évalué le rendement au moyen d’études de simulation appliquées à 26 ans de données (1984-2009) en provenance de 24 grandes divisions de recensement du Canada. Des centaines d’études par séries chronologiques du taux de mortalité quotidien ont maintenant été publiées dans le monde et sont des éléments cruciaux des preuves scientifiques pour étayer un lien de causalité entre la pollution de l’air et la santé publique. L’IAS fournit des tendances temporelles liées aux risques annuels à l’échelon de villes précises et à l’échelle régionale et nationale comme l’augmentation, la diminution ou le maintien d’une tendance au cours de la période visée. Nous pouvons utiliser l’IAS dans l’analyse des politiques et celui-ci a des applications potentiellement importantes dans l’évaluation de l’incidence de la réglementation de la qualité de l’air sur la santé publique. 

Dans le cadre de l’IAS, les données sur les résultats pour la santé (taux de mortalité quotidien) en provenance de 24 villes canadiennes ont été utilisées. L’estimation de l’hétérogénéité entre les villes a posé problème à cause du petit nombre de villes concernées. L’application de la méthode d’estimation par les moindres carrés a parfois mené à des estimations négatives qui n’ont aucune signification. Pour améliorer l’estimation, on a utilisé une approche bayésienne avec la méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) afin d’estimer l’hétérogénéité ainsi que les risques nationaux. Dans les marchés précédents, nous avons examiné les effets des lois de probabilité a priori sur les paramètres pour l’estimation des risques et nous avons constaté que l’utilisation des lois de probabilité non informatives était souhaitable. Nous avons examiné les risques et les variations propres à chaque région pour plusieurs définitions régionales, qui doivent faire l’objet d’une recherche approfondie. 

L’estimation du risque à court terme (ou aigu) attribuable à la pollution de l’air est la raison d’être de l’IAS et a fait l’objet d’un examen minutieux dans le récent marché. Nous avons démontré l’existence d’une source de biais dans les estimations actuelles du risque sur la santé des populations attribuable à la pollution de l’air fondée sur un lissage du temps par spline naturelle et proposé un nouvel outil de lissage (fonctions lisses de Slepian) pour compenser ce biais, menant à des estimations qui permettent une interprétation plus exacte. 

Dans les marchés précédents, nous avons élaboré un modèle pour regrouper plusieurs périodes de décalage d’un polluant afin de fournir une estimation unique du risque. Cette estimation peut être perçue de façon philosophique comme semblable à un effet de décalage échelonné, qui représente le risque aigu causé par le polluant atmosphérique pendant quelques périodes de décalage. Cette approche, appelée modèle synthétique décalé, propose une façon satisfaisante et stable de décaler synthétiquement les polluants pour fournir des estimations du risque qui englobent plusieurs périodes de décalage dans une série. 

Jusqu’à maintenant, l’IAS n’a tenu compte que d’un seul polluant pour évaluer la mortalité. Il est souhaitable de considérer plusieurs polluants à la fois, car la population est toujours exposée à plusieurs polluants. Les principaux polluants de l’IAS sont l’ozone et les matières particulaires fines <2,5 µg/m3 (MP2,5), mais la disponibilité des données sur ces deux polluants est assez différente. Les données sur l’ozone sont disponibles de 1980 à 2009, tandis que celles pour les MP2,5 ne le sont que pour la période de 2000 à 2009. À des fins de détection de tendances, la recherche sur une longue période est plus avantageuse pour l’élaboration de modèles et, par conséquent, un modèle à deux polluants, à savoir l’ozone et le dioxyde d’azote (NO2), semble un bon point de départ. Le choix suivant serait d’adopter un autre modèle à deux polluants pour l’ozone et les MP2,5, et possiblement un modèle à trois polluants qui englobe l’ozone, le NO2 et les MP2,5.

En plus de passer d’un seul polluant à plusieurs polluants, une autre extension de la variable de réponse est souhaitable afin d’englober la morbidité. La pollution de l’air pourrait rendre les gens malades, ce qui mène à l’hospitalisation et, par conséquent, il est possible de combiner la mortalité et la morbidité attribuables aux polluants atmosphériques comme réponse bidimensionnelle. 

Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour incorporer un nouvel outil de lissage (fonctions lisses de Slepian), les décalages synthétiques et plusieurs polluants dans un modèle de réponse bidimensionnelle. 

Objectifs du besoin

Ces travaux devraient permettre de répondre aux questions suivantes : 

1.	Quel est le meilleur moyen de modéliser des estimations du risque attribuable à un seul polluant, synthétiquement décalé, à l’échelle régionale et nationale?
2.	Quel est le meilleur moyen de modéliser un modèle de saison chaude en réduisant au minimum le biais dans les estimations du risque au point 1?
3.	Quel est le meilleur moyen de modéliser des estimations du risque à deux polluants en se fondant sur les points 1 et 2 ci-dessus? Plus précisément, pour un modèle à deux polluants qui tient compte de l’ozone et du NO2.
a.	Quel est le risque précis du premier polluant?
b.	Quel est le risque précis du deuxième polluant?
c.	Quel est le risque commun aux deux polluants, lorsqu’il est impossible de séparer le premier polluant du deuxième? 
4.	Quel est le meilleur moyen de modéliser des modèles à plusieurs polluants et des blocs temporels de courte durée (une seule année ou plusieurs années) pour des réponses bidimensionnelles? 
5.	La méthode du point 3 peut-elle être élargie de manière à inclure les données sur les matières particulaires (MP)?
6.	Quel est le meilleur moyen de traiter des données sur les MP antérieures à l’an 2000?
7.	Quel est le meilleur moyen de modéliser l’interaction entre la température et les polluants?


Valeur estimative : 
Le montant total des fonds disponibles pour ce contrat est de 25 000 $, taxes en sus. Un contrat d’un an d’une valeur de 25 000 $, taxes en sus, sera attribué, assorti de deux années d’option, chacune ayant une valeur de 25 000 $, taxes en sus, pour une valeur possible de 75 000 $, taxes en sus. Les années d’option ne s’appliqueront que si les fonds sont disponibles et que le travail de l’entrepreneur est jugé satisfaisant. Le soumissionnaire retenu sera sélectionné en fonction de la note technique la plus élevée dans les limites du présent budget.

Possession de la propriété intellectuelle : 
L'entrepreneur sera propriétaire de la propriété intellectuelle alors que le ministère aura une licence à la propriété intellectuelle, qui est irrévocable et redevance gratuite.

Exigence en matière de sécurité : 
Il n'y a aucune exigence de sécurité.

Exigences obligatoires : 

O1.  Le chef de projet du soumissionnaire doit être titulaire d’un doctorat d’une université reconnue avec une spécialisation en statistique et doit posséder de l’expérience dans les modèles hiérarchiques de Bayes, l’analyse spectrale et les fonctions lisses.  

O2.   Le chef de projet du soumissionnaire doit démontrer qu’au cours des cinq dernières années, il a exécuté au moins un projet sur la santé de la population canadienne en tenant compte des enjeux environnementaux.  

O3.   Le chef de projet du soumissionnaire doit avoir publié au moins un article évalué par les pairs sur la santé de la population canadienne dans une revue scientifique répertoriée dans le Science Citation Index Expanded (au cours des cinq dernières années).  

O4.   Le chef de projet du soumissionnaire doit démontrer qu’il possède de l’expérience de travail dans les bases de données environnementales canadiennes sur la pollution de l’air et le climat. 

O5. Le chef de projet du soumissionnaire doit posséder de l’expérience de travail avec les modèles additifs généralisés et/ou les modèles généralisés de Poisson.

O6.  Le chef de projet du soumissionnaire doit démontrer qu’il possède de l’expérience de travail dans les logiciels de statistique comme le progiciel R. 


Méthode de sélection : 
Le marché sera attribué au soumissionnaire qui obtient la note technique la plus élevée dans les limites du budget de 25 000 $ pour chaque exercice financier (contrat d’un an assorti de deux années d’option).


Les demandes de renseignements concernant le besoin de la DP doivent être adressées par écrit à :

Robert Merrick
Autorité contractante
Courriel :   Robert.Merrick@hc-sc.gc.ca

Accès et conditions d'utilisation

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