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Pour démontrer qu'une ferme n'est pas infectée, nous nous demandons souvent : Combien d'échantillons dois-je tester ? et A quelle fréquence ? Pour répondre à ces questions, des chercheurs de l'Université du Minnesota ont développé un outil en ligne, OptisampleTM , permettant d'optimiser les stratégies d'échantillonnage dans le cadre des activités de vigilance active des maladies au niveau de chaque exploitation.
Bien qu'au départ l'outil utilise comme exemple le syndrome dysgénésique et respiratoire porcin (SDRP), il peut être facilement élargi aux systèmes de vigilance d'autres maladies animales.
L'infection du virus de SDRP a un impact économique dévastateur pour l'industrie porcine. La vigilance active est effectuée de manière routinière dans de nombreuses exploitations porcines pour démontrer l'absence de cette infection. La conception de schémas efficaces d'échantillonnage de surveillance active est un défi car les stratégies optimales de vigilance peuvent différer selon le risque d'infection, la structure de l'exploitation, la conduite ou les recours pour effectuer l'échantillonnage.
La nouvelle application est basée sur un modèle qui estime la probabilité que la ferme soit indemne de maladie en considérant, outre la taille de l'exploitation, la prévalence minimum attendue en cas d'infection, la sensibilité du test, le risque d'infection, la structure de l'exploitation et la façon dont sont sélectionnés les échantillons au cours du temps.
L'application en ligne est disponible sur http://stemma.ahc.umn.edu/optisample
Mardi 26 septembre 2017/ Rédaction 3trois3.
http://stemma.ahc.umn.edu/optisample
