Analysis and modeling of meat inspection data to contribute to surveillance of the cattle population

L'abattoir est un observatoire privilégié de la santé des bovins, permettant d'envisager une surveillance de la population bovine à partir des données d'inspection sanitaire qui y sont collectées. Mais la valorisation épidémiologique de ces données fait face à des difficultés (complexité des données, nombreux mouvements des bovins de leur naissance à l'abattoir). Afin de gérer cette complexité, une approche statistique (analyse multifactorielle et classification mixte) associée à des avis d'experts ont permis d'établir une typologie des lésions observées à l'abattoir. Une dizaine de groupes lésionnels ont été identifiés qui relèvent de divers domaines tels que la santé animale, la protection animale ou la santé publique. Les données d'abattoir peuvent être utilisées pour la surveillance de maladies ciblées telles que la cysticercose bovine. Des indicateurs de surveillance robustes ont été élaborés pour permettre la comparaison des prévalences de cette zoonose dans le temps et l'espace. Une méthode innovante de prise en compte de l'incertitude liée au lieu d'infestation des animaux a été mise en oeuvre pour identifier les zones à risque plus élevé d'infestation. Un tel outil sera mobilisable pour la mise en oeuvre ultérieure d'une inspection basée sur le risque visant à améliorer l'efficience de l'inspection en abattoir. L'utilisation des données d'abattoir pour la mise en place d'un dispositif de surveillance syndromique a par ailleurs été investiguée par modélisation de la proportion hebdomadaire de bovins ayant fait l'objet d'une saisie totale. Une évaluation des performances de plusieurs algorithmes de détection d'anomalies temporelles a été menée sur données simuléesThe slaughterhouse is a unique dedicated vantage point from which to observe bovine health, making it possible to consider implementation of bovine surveillance based on meat inspection data. But the exploitation of these data for epidemiological purposes is not without difficulties (data complexity, large number of cattle movements from birth to slaughter). In order to deal with the data complexity issue, a statistical approach (multiple factor analysis in combination with clustering methods), in addition to the gathering of expert opinions, enables us to create a typology of the lesions detected at the slaughterhouse. Approximately ten lesion groups were identified which cover various areas including animal heath, animal welfare and public health. Meat inspection data can be used for the surveillance of targeted diseases such as bovine cysticercosis. Robust surveillance indicators have been created to enable prevalence comparisons of this zoonosis over time and space. An innovative approach that takes into account uncertainty regarding the location where the animal became infected was implemented to identify areas of higher risk of infection. A similar method could be used for the implementation of a future risk-based meat inspection initiative so as to improve meat inspection efficiency. The use of meat inspection data for the implementation of a syndromic surveillance system was investigated using a temporal analysis of the weekly proportion of whole carcass condemnations, and assessment of the performance of several algorithms for temporal aberration detection was conducted on simulated dat