FRANÇAIS:
Les indicateurs et les modèles peuvent aider à étudier et à comprendre l'épidémiologie de l'usage de drogues au niveau international ou global. Les indicateurs d'usage de drogues sont généralement fondés sur les données normalement disponibles et fournissent des informations indirectes sur la prévalence et les tendances. Ils peuvent être utilisés pour couvrir de vastes zones géographiques avec un budget restreint, mais leur qualité et leur portée sont habituellement limitées. Faisant appel à la théorie mathématique, la construction de modèles peut servir à intégrer des données provenant de différents indicateurs ou d'autres sources. La modélisation peut être utilisée pour estimer la prévalence et l'incidence ou pour améliorer la compréhension de processus mettant en jeu les drogues, en simulant des expériences qui sont difficiles ou impossibles à exécuter dans la réalité. La compréhension suffisante des hypothèses et limitations fondamentales est essentielle pour l'interprétation des résultats obtenus. Selon les données existantes et l'usage qui en est fait, on peut construire une gamme complète de modèles dans des domaines allant d'analyses empiriques aisément applicables à la réalité aux exercices théoriques d'élaboration d'hypothèses fondées sur de nombreux postulats de base. Par rapport à d'autres domaines, l'épidémiologie de l'usage de drogues n'a, jusqu'à présent, guère été étudiée à l'aide de modèles, en partie parte que les données fiables continuent à être rares; les travaux visant à améliorer les indicateurs et autres données continuent néanmoins. En matière de toxicomanie, l'absence de consensus quant à l'ordre de priorité des études et des interventions, la connaissance insuffisante de l'ampleur du phénomène de la drogue et de sa progression et certaines considérations juridiques et éthiques entravent l'élaboration dune politique fondée sur des éléments probants. Les indicateurs et les modèles qui fournissent des instruments complémentaires importants pour l'épidémiologie au niveau global peuvent aider à élucider ces questions. Même si la qualité des données et, en conséquence, les conclusions pouvant en être tirées sont parfois plus limitées que les données et conclusions dégagées d'études empiriques approfondies, les évaluations d'ensemble sont nécessaires pour réunir des informations utiles à la prise de décisions de principe aux niveaux national et international. (Résumé de la revue)

ENGLISH:
Indicators and models may help in studying and understanding the epidemiology of drug use at the international or macro level. Indicators of drug use are usually based on available routine data and give indirect information on prevalence and trends. They can be used to cover large geographical areas with a limited budget; however, they are usually limited in quality and scope. Modelling is based on mathematical theory and can be used to integrate data from different indicators and other sources. It can be used to estimate prevalence and incidence or to enhance the understanding of drug processes by simulating experiments that are difficult or impossible to perform in real life. A sufficient understanding of basic assumptions and limitations is crucial to the interpretation of modelling results. Depending on the availability and use of data, a whole continuum of modelling may exist, ranging from empirical analyses with a high applicability to real life, to theoretical hypothesis-generating exercises based on many assumptions. Compared with other areas, the epidemiology of drug use has so far made little use of modelling, partly because reliable data remain scarce; nevertheless, work on improving indicators and other data is in progress. In the field of drugs, some issues that continue to hamper the application of evidence-based policy-making are lack of a common understanding of priorities for study and intervention, lack of knowledge of the spread and progression of drug problems, and legal and moral discourses. Indicators and models, which are important, complementary tools for epidemiology at the macro level, may help to clarify such issues. Although the quality of data and thus the inferences to be drawn from them are often more limited than they are in in-depth empirical studies, macro-level assessments are necessary to guide national and international policy decisions. [Review's abstract]