| Version imprimable |
| Modélisation de la propagation du virus de l'hépatite E dans la filière porcine et évaluation de stratégies de réduction du risque d'exposition humaine (Modelling the spread of hepatitis E virus in the pig production sector and evaluating stratégies to mitigate the risk of human exposure) | ||
Salines, Morgane - (2019-10-23) / Universite de Rennes 1 - Modélisation de la propagation du virus de l'hépatite E dans la filière porcine et évaluation de stratégies de réduction du risque d'exposition humaine Langue : Français, Anglais Directeur de thèse: Rose, Nicolas; Andraud, Mathieu Laboratoire : ANSES. Ploufragan Ecole Doctorale : EGAAL Thématique : Médecine et santé | ||
Mots-clés : virus de l’hépatite E, modélisation, modèle multi-échelles, modèle multi-pathogènes, plan de maîtrise, santé publique, sciences humaines et sociales, Virus de l'hépatite E, Analyse multiéchelle, Santé publique, Risques pour la santé -- Communication, Porc -- Maladies à virus Résumé : Le virus de l’hépatite E (HEV) est un agent zoonotique dont les porcs représentent le principal réservoir dans les pays industrialisés. Le présent projet de recherche a combiné études épidémiologiques, modélisation mathématique et sciences sociales pour proposer des leviers de réduction du risque d’exposition humaine au HEV par consommation de produits à base de porc. Deux essais expérimentaux et une étude en conditions naturelles ont mis en évidence le rôle majeur des co-infections immunomodulatrices dans la dynamique de l’infection par le HEV chez le porc, ces pathogènes intercurrents conduisant à une infection chronique par le HEV et à un risque augmenté de présence du virus dans le foie, le sang et les muscles des animaux abattus. Le développement d’un modèle intra-élevage, stochastique, individu-centré et multi-pathogènes, a permis de dégager des pistes de maîtrise à la fois zootechniques et sanitaires pour réduire la prévalence du virus en élevage. En complément, la conception d’un modèle inter-troupeaux a rendu possible l’analyse des facteurs de diffusion du virus dans un réseau d’élevages français. L’ensemble de ces mesures de gestion du HEV a été soumis à l’avis des organisations publiques et privées et des acteurs individuels de la filière porcine (éleveurs, conseillers, vétérinaires) par des approches de sciences humaines et sociales. Finalement, ce projet transversal et multi-disciplinaire a permis de définir des axes d’action tangibles et réalisables de gestion du HEV dans la filière porcine tout en apportant des contributions méthodologiques significatives en épidémiologie et en modélisation. Résumé (anglais) : Hepatitis E virus (HEV) is a zoonotic pathogen whose main reservoir in industrialised countries is pigs. This research project combined epidemiological studies, mathematical modelling and social sciences to propose levers for reducing the risk of human exposure to HEV through the consumption of pork products. Two experimental trials and one study under natural conditions highlighted the major role of immunomodulating co-infections on the dynamics of HEV infection in pigs, as these intercurrent pathogens led to chronic HEV infection and an increased risk of the virus in the liver, blood and muscles of slaughtered animals. The development of a within-herd, stochastic, individual-based and multi-pathogen model has made it possible to identify both zootechnical and sanitary control measures to reduce the prevalence of the virus on farms. In addition, the design of a between-herd model has enabled to analyse the factors responsible for the spread of the virus in a network of French farms. All these HEV control measures have been submitted for the opinion of public and private organisations and individual players in the pig sector (farmers, farming advisors, veterinarians) through social science approaches. Finally, this transversal and multidisciplinary project made it possible to define tangible and achievable lines of action for the management of HEV in the pig sector while making significant methodological contributions in epidemiology and modelling. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-12691 | ||
| Exporter au format XML |