Méthodes d’identification des facteurs de risque de maladies animales

Méthodes d’identification des facteurs de risque de maladies animales

Etudes de cohortes et études cas-témoins

L’identification de facteurs de risque repose classiquement sur deux schémas d’étude : les études de cohorte et les études cas-témoins. Les études de cohortes consistent à évaluer la fréquence de la maladie étudiée dans deux groupes d’animaux ou deux groupes d’élevages identiques à l’exception de l’exposition au facteur étudié : un groupe est exposé au facteur tandis que l’autre groupe ne l’est pas (Dohoo et al., 2009). Les études cas-témoins quant à elles consistent à évaluer la fréquence d’exposition au facteur étudié d’une part dans un groupe d’animaux (ou d’élevages) ayant développé la maladie étudiée et d’autre part dans un groupe d’animaux (ou d’élevages) n’ayant pas développé cette même maladie (Dohoo et al., 2009).Ces études sont généralement contrôlées (contrôle de la taille des groupes étudiés, contrôle de l’exposition au facteur étudié dans les études de cohortes). Elles permettent de mesurer l’effet d’un facteur sur l’apparition d’une maladie, via le calcul du risque relatif ou de l’odds ratio, et ainsi déterminer s’il s’agit d’un facteur de risque (aggravant) ou d’un facteur protecteur. Des biais peuvent intervenir dans la conception de ces études, lors du choix de la taille des groupes étudiés ou de la durée des études par exemple. D’autres types d’études visant à identifier des facteurs de risque se basent sur des données existantes de surveillance des maladies animales.

Surveillance des maladies animales

La surveillance des maladies animales consiste en la collection et l’interprétation d’informations concernant la population animale et la maladie étudiées, ainsi qu’en la diffusion de ces informations aux responsables des mesures de maîtrise et de prévention (Doherr et Audigé, 2001). L’objectif de la surveillance est ainsi de fournir les informations nécessaires à la mise en place des moyens de lutte, que sont la police sanitaire et la vaccination (Vergne, 2012). La surveillance épidémiologique peut en outre être divisée en deux approches : l’épidémiovigilance et l’épidémiosurveillance (Vergne, 2012). L’épidémiovigilance vise à détecter précocement les maladies émergentes (maladies habituellement absentes du territoire considéré ou apparition d’un nouvel agent pathogène), tandis que l’épidémiosurveillance vise à suivre les maladies déjà connues sur un territoire donné. Les informations collectées grâce à la surveillance peuvent ensuite être utilisées pour l’identification de facteurs de risque. Ces informations concernant les maladies animales sont obtenus par divers canaux de collecte de données

Guide du mémoire de fin d’études avec la catégorie Détection de la maladie dans les unités épidémiologiques

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Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
I- Facteurs de risque et importance de leur identification
II- Méthodes d’identification des facteurs de risque de maladies animales
1) Etudes de cohortes et études cas-témoins
2) Surveillance des maladies animales
III- Limites de la surveillance : sous détection et sous déclaration des maladies
1) Limites de la surveillance passive dans la collecte des informations
a) Limites économiques
b) Limites psychologiques et sociales
c) Limites à l’échelle mondiale
2) Limites de la surveillance active dans la collecte des informations
3) Hétérogénéité dans la collecte des informations
IV- Objectif de l’étude
Partie 1 : METHODES D’ETUDE DES FACTEURS DE RISQUE : REVUE DE LA LITTERATURE
I- Etat des lieux sur les modèles utilisés pour l’identification des facteurs de risque de maladies animales à partir de données de surveillance
1) Objectifs
2) Matériels et méthodes
3) Résultats
4) Discussion
II- Problématique de la sous détection et de la sous déclaration d’une maladie : modélisation de données incomplètes
Partie 2 : IMPACT DE LA DETECTION IMPARFAITE SUR L’ETUDE DES FACTEURS DE RISQUE : APPROCHE PAR SIMULATIONS
I- Etude de l’influence d’une sensibilité imparfaite sur l’estimation du risque d’une maladie
1) Introduction et contexte
2) Matériels et méthodes
a) Distribution des variables d’intérêt
b) Détection de la maladie dans les unités épidémiologiques
c) Plan de simulation
d) Analyse des données obtenues
e) Simulations et analyses : logiciel utilisé
3) Résultats
a) Impact sur les modèles logistiques d’une sensibilité de détection imparfaite mais homogène
b) Impact sur les modèles logistiques d’une sensibilité de détection imparfaite et hétérogène
c) Impact sur les modèles logistiques d’une sensibilité de détection imparfaite lorsque les facteurs de risque et de confusion sont identiques
d) Bénéfices potentiels à utiliser un modèle de Poisson enflé en zéro si la détection est imparfaite voire hétérogène
4) Discussion
II- Etude de l’influence d’une spécificité imparfaite sur l’estimation du risque d’une maladie
1) Introduction et contexte
2) Matériels et méthodes
a) Distribution des variables d’intérêts
b) Détection de la maladie dans les unités épidémiologiques
c) Plan de simulation
d) Analyse des données obtenues
e) Simulations et analyses : logiciel utilisé
3) Résultats : Impact sur les modèles logistiques d’une spécificité de détection imparfaite mais homogène
4) Discussion
III- Bilan et perspectives
Partie 3 : APPLICATION A DES DONNEES REELLES : IDENTIFICATION DE FACTEURS DE RISQUE DES AVORTEMENTS BOVINS EN FRANCE METROPOLITAINE (2010-2011)
I- Objectif
II- Introduction et contexte
III- Matériels et méthodes
1) Source des données et population étudiée
2) Modélisation et analyse des données
a) Variables des modèles
b) Sélection des variables et construction des modèles
c) Validation des modèles
d) Logiciels utilisés
IV- Résultats
1) Description des données
2) Inférence par le modèle logistique
3) Inférence par le modèle de Poisson enflé en zéro
4) Validation des modèles
V- Discussion
VI- Conclusion
CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXES