Cadre de réalisation  : 

Jean-Baptiste Perrin (ISPV) a entamé en 2008 une formation complémentaire par la recherche auprès de l’ANSES Lyon (Unité Epidémiologie) et de l’INRA Clermont-Ferrand (Unité d’Epidémiologie animale)

A ce titre, il a suivi le Master de biostatistiques de l’Université Lyon I « Santé des populations », parcours « Biostatistiques, bioinformatique et génôme (B2G) ». ».

Sa thèse a été réalisée dans l’école doctorale E2M2 (Evolution, écosystèmes, microbiologie et modélisation) de l’Université Claude Bernard, Lyon 1.

Questions abordées par l’étude :

La surveillance syndromique est un concept récent en épidémiologie. Fondée sur le suivi automatisé d’indicateurs de santé non spécifiques, cette nouvelle approche offre des perspectives intéressantes pour la détection de phénomènes pathologiques émergents. Jean-Baptiste Perrin se base sur les données actuellement collectées en France sur la mortalité bovine pour évaluer la faisabilité et la pertinence d’un système de surveillance syndromique basé sur cet indicateur.

L’auteur modélise en premier lieu le niveau de référence de la mortalité bovine en France puis propose des méthodes pour identifier et quantifier d’éventuels excès de mortalité. Il analyse d’abord des données réelles pour esmer rétrospectivement les conséquences sur la mortalité de l’épizootie de fièvre catarrhale ovine qui a touché le cheptel bovin français en 2007 et 2008. Il propose ensuite une méthode visant à identifier des regroupements d’unités spatiales présentant des augmentations inhabituelles de mortalité, et évalue ses performances pour détecter des foyers d’une maladie infectieuse dont il simule la propagation dans le cheptel bovin.

Sur la base de ces travaux, Jean-Baptiste Perrin discute finalement de l’intérêt pour la protection de la santé animale d’un système de surveillance non spécifique basé sur la mortalité, et émet des propositions pour la mise en place opérationnelle d’un tel système.