Par Lorraine Stevenson-Hall
Nos fermes sont plus réseautées que nous le croyons, et les allées et venues de personnes représentent probablement un risque de transmission des maladies animales plus important que nous le réalisons. Il est bien connu que les déplacements d’animaux créent un risque de transmission des maladies animales, mais le facteur humain représente un risque tout aussi important, voire plus important.
La vétérinaire Tara Prezioso du département de pathobiologie de l’Université de l’Illinois mène une étude qui a pour but d’analyser les déplacements au sein de trois grandes entreprises de production porcine pendant toute une année. Les données anonymisées ont été fournies par Farm Health Guardian et représentent plus de 500 000 allées et venues de personnes, de bétaillères, de camions d’animaux morts, de camions de moulée et de véhicules de service à 455 propriétés agricoles, notamment des maternités, des engraissements, des meuneries et des stations de lavage de camions.
L’objectif est de développer un modèle prédictif qui permettra d’identifier les fermes les plus vulnérables aux éclosions de maladie. Ce modèle deviendra un précieux outil pour prévenir la transmission des maladies animales.
Quatre groupes de données – ou sous-réseaux – ont été créés à des fins de
comparaison :
- Réseau entier (toutes les allées et venues)
- Réseau humain (employés, visiteurs, contractants)
- Réseau de transport d’animaux (bétaillères et camions d’animaux morts)
- Réseau de transport (camions où il n’y a aucun contact humain, notamment ceux qui servent aux livraisons de moulée)
La Dre Prezioso voulait déterminer si l’inclusion des déplacements des personnes dans un réseau avait un impact significatif sur les statistiques et, par conséquent, sur la transmission des maladies. Son hypothèse était que l’inclusion des déplacements des personnes permettrait d’identifier les structures de risque qui sont absentes lorsque le réseau ne comprend que les déplacements d’animaux.
« La surveillance des allées et venues des personnes est tout aussi importante, voire plus importante que la surveillance des déplacements d’animaux. »
La Dre Prezioso a pu déterminer qu’il y avait davantage de déplacements entre les fermes que ce qui était attendu. La longueur moyenne des liens correspond au nombre moyen de propriétés visitées pour tous les trajets effectués entre deux propriétés données. Plus ce nombre est faible, plus le réseau est intimement connecté. Selon son analyse, les liens les plus longs sont de 5, alors que la longueur moyenne des liens est de 2.202. Une longueur moyenne faible peut indiquer que même les propriétés les moins bien connectées dans un réseau sont plus vulnérables aux maladies.
Le diagramme ci-dessous montre comment les réseaux sont hautement connectés. Chaque couleur représente un groupe de propriétés dites similaires selon un algorithme, appelé communauté. Les lignes grises représentent des déplacements entre les propriétés.
La Dre Prezioso continuera ses travaux au cours des deux prochaines années dans le but de développer un modèle qui permettra de prédire de façon assez précise où et quand une maladie risque de se déclarer. Cet outil serait très utile dans la lutte contre les maladies porcines infectieuses.
