| Autor: |
Mercat, Mathilde |
| Přispěvatelé: |
Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), n° 600, Fourichon Christine |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2021 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Life Sciences [q-bio]. n° 600, 2021. English |
| Popis: |
On a territorial scale, programmes to control non-regulated infectious diseases of cattle have multiple benefits. They also create difficulties in exchanges between territories because the definitions of ’infectionfree’status differ between programmes. Estimating a probability (of absence) of infection for each herd calculated independently of the surveillance modalities would make it possible to secure trade in animals between territories. This type of estimate could be used for output-based surveillance, a type of surveillance based on a result to be achieved and not on the means implemented. The objectives of this thesis work were to contribute to the development and evaluation of a method for estimating infection probabilities at the herd level, based on heterogeneous surveillance data. Using the example of bovine viral diarrhea virus infection, relevant and available information was identified and organised. The model developed is a hidden Markov model estimating a probability of infection at the herd level from repeated test results and risk factors for infection. Its performance was evaluated on simulated data representing a variety of infection dynamics and control programmes. The evaluation showed that the added value of the model was greater the lower the sensitivity of the diagnostic test. The added value of the risk factors was moderate in the range of situations evaluated. The use of this model requires further development for the classification of herds as free/infected based on predicted infection probabilities.; A l’échelle de territoires, les programmes collectifs de maîtrise des maladies infectieuses non règlementées des bovins présentent de multiples bénéfices. Ils créent aussi des difficultés dans les échanges entreterritoires car leurs définitions du statut « indemne d’infection » diffèrent. Estimer une probabilité (d’absence) d’infection pour chaque troupeau, calculée indépendamment des modalités de surveillance, permettrait de sécuriser le commerce d’animaux entre territoires. Ce type d’estimation pourrait servir à une surveillance dite output-based, basée sur un résultat à atteindre et non sur les moyens mis en oeuvre. Les objectifs de cette thèse étaient de contribuer à l’élaboration puis d’évaluer une méthode d’estimation de probabilité d’infection à l’échelle du troupeau, à partir de données de surveillance hétérogènes. En prenant l’exemple de l’infection par le virus de la diarrhée virale bovine, les informations pertinentes et disponibles ont été identifiées et organisées. Le modèle développé est un modèle de Markov caché estimant une probabilité d’infection à l’échelle du troupeau à partir de résultats de test et de facteurs de risque d’infection. Ses performances ont été évaluées sur des données simulées, représentant une diversité de dynamiques d’infection et deprogrammes de maîtrise. Il ressort de l’évaluation que la valeur ajoutée du modèle est d’autant plus importante que la sensibilité du test de diagnostic est faible. La valeur ajoutée des facteurs de risque semble limitée. L’utilisation de ce modèle requiert des développements supplémentaires pour la classification des troupeaux en indemne / infecté à partir des probabilités d’infection prédites. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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