Les domaines d’expertise de Philippe Broët sont l’épidémiologie génomique clinique et la médecine prédictive. Ses travaux de recherche sont centrés sur le développement de nouvelles stratégies d’analyse adaptées aux études de génomique dans les maladies multifactorielles. Les projets réalisés associent une double composante méthodologique et de transfert en clinique. Il enseigne également à l’Université Paris-Sud/Paris-Saclay.

Je suis médecin spécialiste en Santé publique et médecine préventive à la Direction régionale de santé publique de Montréal. Je travaille sur différents dossiers en lien avec l'environnement urbain et la santé, dont le logement, le bruit environnemental et la chaleur extrême. Je suis directeur du programme de résidence en Santé publique et médecine préventive à l'Université McGill et professeur adjoint de clinique au Département de médecine sociale et préventive de l'ESPUM et au Département d'épidémiologie, biostatistiques et santé au travail de l'Université McGill.

Les intérêts de recherche de Marie-Pascale Pomey portent d’une part sur la qualité et la sécurité des soins dans les organisations de santé. Elle travaille sur l’évaluation des programmes de qualité et sécurité dans les établissements de santé canadiens et sur l’impact de l'agrément sur ces établissements. D’autre part, elle travaille sur les politiques de santé en s’intéressant plus particulièrement aux déterminants des politiques publiques en matière de santé et à leur évaluation, que ce soit dans le domaine du médicament, de la régionalisation, des soins primaires, des temps d’attente ou de la privatisation. Elle s’intéresse aussi aux comparaisons internationales des systèmes de santé.

Santé populationnelle maternelle et infantile : allaitement maternelle, soutien à la parentalité, surveillance de la santé et du developpement des jeunes enfants

Interventions populationnelles en autisme

Mes recherches portent sur le paludisme, les arbovirus (dengue, chikungunya, zika) et, plus récemment, la maladie de Lyme. Mon intérêt porte particulièrement sur l’utilisation de diverses sources de données pour mieux comprendre le profil épidémiologique des maladies en identifiant les zones à risque / à haut risque et les principaux facteurs de risque de maladie au niveau populationnel. Je possède une grande expérience dans l'utilisation des données cliniques, de surveillance et de télédétection pour conduire différents types d’analyses et contribuer également à répondre aux préoccupations relatives à l'harmonisation des données fragmentées ou en silo provenant de diverses sources.

1. Évaluation des interventions à grande échelle des maladies à transmission vectorielles

Je participe à l’évaluation de l’efficacité de plusieurs programmes d’interventions antipaludiques à grande échelle dont notamment la pulvérisation intradomiciliaire d'insecticides et l’utilisation universelle de moustiquaires imprégnés d’insecticides en Uganda. En partenariat avec plusieurs collaborateurs, j’évalue présentement une méthode de contrôle d’arbovirus fondée par une approche de mobilisation communautaire à Fortaleza au Brésil.

2. Prévision des maladies infectieuses et modélisation spatio-temporelle

Je m’intéresse à l’application de méthodes de prévisions et l’utilisation de flux de données pour estimer les fardeaux de maladies, et plus récemment à l’exploration des méthodes d’apprentissage automatique. J’utilise aussi des méthodes spatio-temporelles pour comprendre les patrons d’émergences des maladies et de leurs déterminants, ainsi que d’identifier les régions et les périodes de temps à risques.

3. Estimation de l’impact des changements climatiques sur les maladies à transmission vectorielle

Les changements climatiques auront d’importantes répercussions sur l’épidémiologie des maladies à transmission vectorielle. En considérant différents scénarios et en employant une variété de méthodes, nous pouvons estimer les fardeaux qu’auront ces changements. Nous envisageons également dans nos recherches tous scénarios avec des changements sociodémographiques et l’usage de programmes d’intervention.

4. Amélioration de la surveillance des maladies

Je suis actuellement impliquée dans plusieurs programmes de surveillance du paludisme qui visent à rassembler des bases de données fragmentaires en vue de les harmoniser. Nous évaluons présentement les biais retrouvés dans les cas déclarés d’arbovirus par le système de surveillance nationale de la Colombie.

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My interdisciplinary training allows me to use tools from epidemiology, public health, informatics, and statistics to untangle the causes, forecast future burdens, and evaluate intervention effectiveness of vector-borne diseases. I am also interested in climate change implications for vectorborne diseases. Specifically, my research is focused on malaria, arboviruses (dengue, chikungunya, Zika), and most recently, Lyme disease. 

1. Evaluation of large-scale vector-borne disease interventions

I have been involved with evaluating the effectiveness of large-scale malaria interventions and programs including indoor residual spraying and universal bednet coverage in Uganda. I have recently begun to evaluate a community mobilization approach for arbovirus control in Fortaleza, Brazil with various partners. 

2. Infectious disease forecasting and spatiotemporal modelling

I am interested in applying different forecasting methods and data streams for disease burden estimations, and most recently exploring machine learning methods. I also use spatiotemporal methods to understand the patterns of disease emergence, identifying at-risk locations and time periods, and disease determinants.

3. Estimating the impact of climate change on vector-borne diseases (VBD)

Climate change will have important implications for future VBD and using different scenarios, we forecast future disease burdens using various methods.  We also consider sociodemographic changes and intervention scenarios in our work.

4. Improving disease surveillance

I am involved with various malaria surveillance projects which aim to integrate fragmented data sources and improve data harmonization. Most recently, we are evaluating the biases in reported arboviral cases in the national surveillance system in Colombia.