En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal Oniris

Biologie Epidémiologie et Analyse de Risque en santé animale

BIOEPAR - http://www6.angers-nantes.inra.fr/bioepar

Soutenance de thèse de Mathilde Mercat

Soutenance Mercat
Mathilde Mercat soutiendra sa thèse le 7 juillet 2021 à 8 h 30 en retransmission en salle 221 - La Chantrerie – Nantes à Oniris sur : Conception et évaluation d’une méthode d’estimation d’une probabilité d’infection d’un troupeau à partir de données hétérogènes : contribution au développement d’une surveillance épidémiologique basée sur la comparabilité des résultats

Membres du jury :

  • Rapporteurs :
    • Pascal HENDRIKX Inspecteur général de santé publique vétérinaire, École Nationale des services vétérinaires-FVI
    • Karine CHALVET-MONFRAY, Professeur, VetAgro Sup, Marcy l’Étoile, France
  • Examinateurs :
    • Claude SAEGERMAN, Professeur à la Faculté de Médecine Vétérinaire, Université de Liège, Belgique
    • Thimothée VERGNE, Maître de conférence, ENVT, Toulouse
    • Nathalie BAREILLE, Professeur, Oniris, Nantes
  • Directrice de thèse : Christine FOURICHON, Professeur, Oniris, Nantes
  • Co-directeur de thèse : Aurélien MADOUASSE, Maître de conférence, Oniris, Nantes

Résumé :

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 entre territoires 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 de programmes 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.