Developing a framework to assess the costeffectiveness of COMPARE - a global platform for the exchange of sequence-based pathogen data - PubMed (original) (raw)

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. 2017 Apr;36(1):311-322.

doi: 10.20506/rst.36.1.2631.

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Developing a framework to assess the costeffectiveness of COMPARE - a global platform for the exchange of sequence-based pathogen data

F Alleweldt et al. Rev Sci Tech. 2017 Apr.

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Abstract

in English, French, Spanish

Analysing the genomic data of pathogens with the help of next-generation sequencing (NGS) is an increasingly important part of disease outbreak investigations and helps guide responses. While this technology has already been successfully employed to elucidate and control disease outbreaks, wider implementation of NGS also depends on its cost-effectiveness. COMPARE - short for 'Collaborative Management Platform for detection and Analyses of (Re-) emerging and foodborne outbreaks' - is a major project, funded by the European Union, to develop a global platform for sharing and analysing NGS data and thereby improve the rapid identification, containment and mitigation of emerging infectious diseases and foodborne outbreaks. This article introduces the project and presents the results of a review of the literature, composed of previous relevant cost-benefit and cost-effectiveness analyses. The authors also outline the implications for a methodological framework to assess the costeffectiveness of COMPARE and similar systems.

L’analyse des données sur le génome des agents pathogènes grâce au séquençage de nouvelle génération (SNG) joue un rôle de plus en plus important dans les enquêtes sur les foyers de maladies et contribue à l’élaboration de stratégies de réponse. Si cette technologie a été utilisée avec succès pour élucider la cause des certains foyers et pour les contrôler, une application plus large du SNG dépend également de sa rentabilité. La plate-forme COMPARE (plate-forme de gestion collaborative pour la détection et l’analyse des foyers émergents et ré-émergents et des toxi-infections alimentaires) est un projet de grande envergure financé par l’Union européenne, visant à mettre en place une plate-forme mondiale d’échanges et d’analyse des données de séquençage de nouvelle génération et à améliorer ainsi l’identification précoce, le confinement et l’atténuation des maladies infectieuses émergentes et des foyers de toxiinfections alimentaires. Les auteurs présentent le projet ainsi que les résultats d’une étude bibliographique intégrant des analyses pertinentes coûts–avantages et coûts–efficacité réalisées dans le passé. Ils soulignent également les enseignements de ces analyses pour l’élaboration d’un cadre méthodologique d’évaluation de la relation coûts–efficacité applicable au système COMPARE et à d’autres systèmes similaires.

El análisis de datos genómicos de los patógenos con ayuda de técnicas de secuenciación de próxima generación es un componente cada vez más importante de la investigación de brotes infecciosos, que resulta de utilidad para guiar las medidas de respuesta. Aunque estas técnicas ya se han utilizado con éxito para elucidar y combatir brotes de enfermedad, su aplicación generalizada también dependerá de la relación costo-eficacia que ofrezcan. COMPARE (acrónimo inglés de «plataforma de gestión colectiva para la detección y análisis de brotes (re)emergentes y de transmisión alimentaria») es un vasto proyecto financiado por la Unión Europea que apunta a instituir un dispositivo mundial de intercambio y análisis de datos de secuenciación de próxima generación y lograr así más eficacia en la rápida identificación, contención y mitigación de brotes de transmisión alimentaria y de enfermedades infecciosas emergentes. Los autores exponen el proyecto y presentan los resultados de un repaso bibliográfico de anteriores análisis de las relaciones costo-beneficio y costo-eficacia de estas técnicas. Además, explican brevemente lo que puede aportar un marco metodológico para evaluar la relación costo-eficacia del sistema COMPARE y de otros sistemas similares.

Keywords: COMPARE; Cost-benefit; Cost-effectiveness; Detection; Genomic information; Next-generation sequencing; Pathogen; Surveillance.

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