1 Quelle est l’exposition réelle des populations sensibles face à la bactérie ? Professeur V....
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11
Quelle est l’exposition réelle des Quelle est l’exposition réelle des populations sensibles face à la populations sensibles face à la
bactérie ?bactérie ?
Professeur V. LIVRELLI, Professeur V. LIVRELLI,
Pathogénie Bactérienne Intestinale, JE 2526 Pathogénie Bactérienne Intestinale, JE 2526
Faculté de Pharmacie, Université d’Auvergne Faculté de Pharmacie, Université d’Auvergne
Clermont FerrandClermont Ferrand
22
• Comment évaluer la contamination des steaks hachés au moment de leur consommation, donc la quantité de E. coli O157:H7 à laquelle le consommateur est exposé ?
• Quelle est la probabilité, pour un enfant de moins de 16 ans, de développer un SHU dans un contexte sporadique ou épidémique, en fonction de la dose (c'est-à-dire de la quantité de E. coli O157 :H7) ?
• Quels sont les leviers d’action utilisables pour la gestion de ce risque?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
33
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
44
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de
l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
STEC ou VTECEscherichia coli producteurs
de Shiga-toxines O157:H7
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
55
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de
l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
Quelle est la quantité de E. coli O157:H7 à laquelle le consommateur est exposé ?
= Quelle est la quantité de E. coli O157:H7 présente dans les steaks hachés au moment de leur consommation ?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
66
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de
l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
Quelle est la relation dose-réponse ?= Quelle est la probabilité d’un effet chez le consommateur
en fonction de la dose, donc de la quantité de E. coli O157:H7 dans une portion consommée ?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
77
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de
l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
Quelle est la probabilité, pour un enfant de moins de 16 ans, de développer un SHU en consommant en restauration familiale du steak haché surgelé ?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
88
Appréciation quantitative des risques liés à Appréciation quantitative des risques liés à Escherichia coliEscherichia coli O157:H7 dans les steaks O157:H7 dans les steaks
hachés surgelés consommés en restauration hachés surgelés consommés en restauration familiale par les enfants de moins de 16 ans.familiale par les enfants de moins de 16 ans.
Groupe de travail « AQR STEC » de l’AfssaCoordonnateurs : Christine Vernozy-Rozand et Rozenn Saunier
E. coli O157:H7Steak haché industriel de bœuf surgelé Enfants de moins de 16 ansRestauration familialeChamp d’investigation : de la mêlée de viande hachée
à la consommation
http://www.afssa.fr/Documents/MIC-Ra-EcoliEnfants.pdf
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
99
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1010
Appréciation de l’exposition
1 - Prévalence et niveau de contamination des steaks hachés 2 - Consommation de steaks hachés dans la population française
3 - Enquête sur les habitudes de cuisson des steaks hachés consommés par les enfants de moins de 16 ans .
4 - Destruction thermique
Quelle est la quantité de E. coli O157:H7 présente dans les steaks hachés au
moment de leur consommation ?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1111
1 - Prévalence et niveau de contamination des steaks hachés
C. Vernozy-Rozand et M-L Delignette-Muller
Données de l’étude des mêlées françaises Données de l’étude des mêlées françaises Vernozy-Rozand Vernozy-Rozand et al.et al. , 2002 , 2002
2,6% des mêlées contaminées à un niveau très faible 2,6% des mêlées contaminées à un niveau très faible (1,8 10(1,8 10-3-3 ufc.g ufc.g-1-1) )
probabilité de détecter une mêlée contaminée à ce probabilité de détecter une mêlée contaminée à ce niveau : 25%niveau : 25%
prévalence sous-estiméeprévalence sous-estimée
=> Hypothèse simplifiée :=> Hypothèse simplifiée : niveau de contaminationniveau de contamination commun à toutes les mêlées: 5 x10commun à toutes les mêlées: 5 x10-5-5 ufc.g ufc.g-1-1
Correspond aux cas sporadiquesCorrespond aux cas sporadiques
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1212
Epidémie de 2005Epidémie de 2005
Analyse de 22 échantillons du lot incriminé Analyse de 22 échantillons du lot incriminé (détection et dénombrement)(détection et dénombrement)
distribution homogène (loi de Poisson)distribution homogène (loi de Poisson)
concentration moyenne : concentration moyenne : 5.9 ufc.g5.9 ufc.g-1-1
Incertitude (95%): [3 ; 9 ufc.gIncertitude (95%): [3 ; 9 ufc.g-1-1]]
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1313
2 - Consommation de steaks hachés dans la 2 - Consommation de steaks hachés dans la population françaisepopulation française
Rozenn SaunierRozenn Saunier
Estimation de la consommation (masse) de steaks hachés surgelés dans la population cible (3 classes d’age, entre 0 et 16 ans)
Utilisation de quatre sources d’information : enquête Bébés Sofres (2005); enquête INCA2; effectif INSEE (2007); panel SECODIP (2004)
Exemple : estimation de la consommation / enfants de 0 à 5 ans = 113,73 millions de steaks hachés par an (dont 47,77 millions = steaks surgelés).
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1414
3 - Enquête sur les habitudes de cuisson 3 - Enquête sur les habitudes de cuisson des steaks hachés consommés par les des steaks hachés consommés par les
enfants de moins de 16 ans enfants de moins de 16 ans
Habitudes de cuisson des consommateurs indispensables Habitudes de cuisson des consommateurs indispensables à la construction des modèlesà la construction des modèles
Absence de données dans la littérature Absence de données dans la littérature
Enquête Enquête ad hocad hoc réalisée par les membres du groupe réalisée par les membres du groupe
Réalisation et choix des photos (AFSSA)Réalisation et choix des photos (AFSSA)
Rédaction du questionnaireRédaction du questionnaire
Réalisation de l’enquête (Ecoles, Pédiatres)Réalisation de l’enquête (Ecoles, Pédiatres)
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1515
Photos choisiesPhotos choisies
Cru Saignant
Rosé Bien cuit
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1616
n % Participation à l’enquête 571
Fréquence manquante 18 Répartition par classe d’âge
[0 - 5 ans[ Cru 0 0,0 Saignant 14 9,4 Rosé 59 39,6 Bien cuit 71 47,7 Ne sait pas 0 0,0 Fréquence manquante 5 3,4
Total 149 100,0
Résultats : exemple [0 - 5 ans[
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
1717
4 - Destruction thermiqueM. Cornu, M-L Delignette-Muller et H. Bergis
• Etude bibliographique :
modèles et données inappropriés à la cuisson domestique française
• Nécessité d'une étude expérimentale :
réalisée au LERQAP (Afssa Maisons-Alfort)
cuisson à la poêle avec un seul retournement
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
réd
uc
tio
ns
dé
cim
ale
s
photo B "saignant"
photo C "rosé"
photo D "bien cuit"
U[0-0,9]
U[0,2-1,4]
U[1,2-2,8]
Photo B :
division par 1 à 8
13% à 100% de survie
Photo C :
division par 1,6 à 25
4% à 63% de survie
Photo D :
division par 16 à 600
0,2 % à 6% de survie
Résultats :
1919
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de
l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
Quelle est la relation dose-réponse ?= Quelle est la probabilité d’un effet chez le consommateur
en fonction de la dose, donc de la quantité de E. coli O157:H7 dans une portion consommée ?
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2020
Appréciation des effets = Evaluation quantitative de Appréciation des effets = Evaluation quantitative de la nature des effets néfastes sur la santéla nature des effets néfastes sur la santé
V. Livrelli, M. Cornu, E. Espié, V. Leclerc, M-L Delignette-Muller, V. Livrelli, M. Cornu, E. Espié, V. Leclerc, M-L Delignette-Muller, et P. Mariani-Kurkdjianet P. Mariani-Kurkdjian
Schéma simplifié des différents modules pour l'appréciation des effets de l’ingestion d’E. coli O157:H7 chez l’enfant de moins de 16 ans
Exposition
Pdécès/SHU
Effet
1- Pdécès/SHU
Pinfection
Dose ingérée Infection
Guérison
Maladie :- Diarrhée
-Vomissements- Douleurs digestives
Décès
SHU
Pdécès/maladie
Pmaladie/infection
PSHU/maladie
1-Pdécès/maladie
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2121
Loi Dose RéponseLoi Dose Réponse
ObjectifObjectif : établir le lien entre le niveau d’une exposition : établir le lien entre le niveau d’une exposition microbienne (dose ingérée) et la probabilité de survenue microbienne (dose ingérée) et la probabilité de survenue d’une conséquence (infection, maladie, symptôme)d’une conséquence (infection, maladie, symptôme)
Synthèse des données bibliographiquesSynthèse des données bibliographiques InfectionsInfections expérimentales expérimentales
ShigellaShigella – – EPECEPEC / volontaires sains / volontaires sainsEHEC O157:H7 / lapinsEHEC O157:H7 / lapins
EpidémiesEpidémies utilisées dans la construction ou la validation utilisées dans la construction ou la validation de relations dose/réponse O157:H7de relations dose/réponse O157:H7
ModèlesModèles utilisés utilisés
Evaluation de la pertinence des donnéesEvaluation de la pertinence des données
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2222
Loi Dose Réponse : Loi Dose Réponse : exemple de données concernant les exemple de données concernant les épidémiesépidémies
Information sur l'épidémie (espèce, souche,
population...)
Référence des calculs
dose-réponse
Commentaires sur les calculsItalique : choix final du groupe de travail
Dmoy
(ufc)
Pmal (nombre
d'infectés / nombre
d'exposés)
Pmal (nombre de
malades / nombre
d'exposés)
Calculs publiés pour construire/valider une loi dose-réponse
Italique : Calculs retenus par le groupe
Epidémie dans l'école
élémentaire de Morioka city,
au Japon, enfants et
adultes
Teunis et al., 2004
Nauta et al., 2001
Groupe de travail
Bonne estimation de la dose, bon recensement des nombres d'exposés,
infectés, malades. Remarque : les nombres de malades ne figuraient pas dans les calculs
de Teunis et al. (2004) et Nauta et al. (2001) qui considéraient tous les infectés
Le groupe de travail retient les estimations ponctuelles (sans incertitude) et retient
seulement les malades
Enfants : 31
Enfants : 208/828 = 25%
Enfants : 114/828 = 14%
Adultes : 35
Adultes: 7/43 = 16%
Adultes: 4/43 = 9%
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2323
Loi Dose Réponse : Loi Dose Réponse : exemple de données concernant les exemple de données concernant les épidémiesépidémies
Information sur l'épidémie (espèce, souche,
population...)
Référence des calculs
dose-réponse
Commentaires sur les calculsItalique : choix final du groupe de travail
Dmoy
(ufc)
Pmal (nombre
d'infectés / nombre
d'exposés)
Pmal (nombre de
malades / nombre
d'exposés)
Calculs publiés pour construire/valider une loi dose-réponse
Italique : Calculs retenus par le groupe
Epidémie eau de baignade, Illinois, USA
Haas et al., 2000
Le calcul est effectué par jour, la dose est vraisemblablement surestimée : la contamination est estimée égale au
dénombrement minimal d'E. coli (660/100ml) et la consommation à 100ml / pers. / jour
660 nd 0,255/pers./jour
Strachan et al. 2005
Le calcul est effectué sur la durée de l'épidémie, la contamination est estimée
égale à 10% du dénombrement médian d'E. coli (750/100ml) et la consommation à 100ml
par personne Le groupe de travail ne retient pas ces
données
75 nd 12/2350 = 0,5%
Epidémie scouts
Strachan et al. 2001, 2005
Les hypothèses retenues sont très peu réalistes
Le groupe de travail ne retient pas ces données
14 nd 20/228 = 9%
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2424
Référence Effet étudié Modèle sur Paramètres
Modèles ajustés sur données d'épidémies
Teunis et al., 2004 Infectionbêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b) ; et P(maladie/infection) = 0.55
Population adulte=0,050; =1,001Population enfants=0,084; =1,44;
Strachan, 2005Essentiellement maladie
bêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b) et le nombre de cas suit une loi binomiale de paramètre p avec p issu de la loi bêta (Pmal/q;(1-
Pmal)/q )
=0,0565; =2,5487 et q = 0,3758
Modèles ajustés sur données Shigella / volontaires sains
Crockett et al., 1996 et limite à gauche de l'enveloppe (Powell et al 2000)
Maladie bêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b)
=0,162; =15,86
Cassin et al., 1998 Maladie bêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b) et b suit une loi log-normale
=0,267 et ln ~Normal (5,435;2,47)
Modèle ajusté sur données EPEC / volontaires sains
Powell, 2000 : limite à droite de l'enveloppe
Maladie bêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b)
=0,221; =3,112.106
Modèle ajusté sur données O157:H7 / lapins
Haas et al., 2000 Maladie bêta -Poisson : r suit une loi bêta (a, b)
=0,49; =191 346
Loi Dose Réponse :Loi Dose Réponse : les modèlesles modèles
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2525
Loi Dose Réponse : Loi Dose Réponse : comparaison comparaison des données et des modèlesdes données et des modèles
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1 10 100 1000 10000 100000 1000000 10000000 100000000 1E+09 1E+10 1E+11 1E+12
Dmoy (ufc), échelle logarithmique
Pm
al,
éc
he
lle
lin
éa
ire
épidémies O157:H7
volontaires sains Shigella
volontaires sains EPEC
lapins O157:H7
Teunis maladie (enfants)
Teunis maladie(adultes)
Strachan 2005
Crockett 1996
Powell 2000
Haas 2000
épi-démie "deer jerky"
épidémie hamburgers 1992-1993
épidémie salami
Représentation graphique de données potentiellement pertinentes pour l’évaluation de la loi dose-réponse
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2626
1.E-12
1.E-11
1.E-10
1.E-09
1.E-08
1.E-07
1.E-06
1.E-05
1.E-04
1.E-03
1.E-02
1.E-01
1.E+00
1.E-03 1.E-02 1.E-01 1.E+00 1.E+01 1.E+02 1.E+03 1.E+04 1.E+05 1.E+06 1.E+07 1.E+08 1.E+09 1.E+10 1.E+11 1.E+12
Dmoy (ufc), échelle log.
pro
ba
ma
lad
ie,
éc
he
lle
lo
g.
épidémies O157:H7
volontaires sainsShigella
volontaires sainsEPEC
lapins O157:H7
Teunis maladie(enfants)
Teunismaladie(adultes)
Strachan 2005
Crockett 1996
Haas 2000
Powell 2000
Loi Dose Réponse : comparaison des données et des modèles
Représentation graphique de données potentiellement pertinentes pour l’évaluation de la loi dose-réponse
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2727
Loi Dose réponse : BilanLoi Dose réponse : Bilan
Sélection de trois modèles dose-réponse Sélection de trois modèles dose-réponse de type bêta-Poissonde type bêta-Poisson Modèle de CrockettModèle de Crockett
risque de maladie (données risque de maladie (données ShigellaShigella sur sur volontaires sains)volontaires sains)
Modèle de StrachanModèle de Strachanrisque de maladie (données issues de risque de maladie (données issues de
plusieurs épidémies)plusieurs épidémies) Modèle de TeunisModèle de Teunis
risque d’infection (données issues d’une risque d’infection (données issues d’une épidémie en restauration scolaire)épidémie en restauration scolaire)
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2828
Concernant les Concernant les relations maladie / SHU / décès :relations maladie / SHU / décès : Revue de la littérature : probabilité (ou risque) de faire Revue de la littérature : probabilité (ou risque) de faire
un SHU lorsqu’on est malade varie de 3% à 10% dans un SHU lorsqu’on est malade varie de 3% à 10% dans les séries de cas sporadiques et jusqu’à 20% dans les séries de cas sporadiques et jusqu’à 20% dans certaines épidémies certaines épidémies
Nous avons choisi d’utiliser les valeurs suivantes : Nous avons choisi d’utiliser les valeurs suivantes : < 5 ans : P < 5 ans : P (SHU/maladie)(SHU/maladie) = 8% à 12% = 8% à 12%
5 à 15 ans : P 5 à 15 ans : P (SHU/maladie)(SHU/maladie) = 2% à 5% = 2% à 5%
< 16 ans : P< 16 ans : P(décès/SHU)(décès/SHU) = 0,5 à 1% = 0,5 à 1%
Loi Dose réponse : Bilan
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
2929
Identification du danger
Appréciation des effets
Appréciation de l’exposition
Estimation du risque
Appréciation quantitative des risques :
V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008
3030
Appréciation de l’expositionpour chaque classe d’âge :[0 – 5[, [5 – 10[ et [10-16[
viande hachée
Cmêlée (ufc.g-1)
Concentration au sein de la mêlée de viande hachée
cuisson
Mcuisson
Mode de cuisson défini à partir de 4 photos (cru, saignant, rosé, bien cuit)
Nréduct (log10[ufc.g-1])
Nombre de réductions décimales
consommation
Ningéré (ufc)
Nombre de bactéries ingérées
portion (g)
Masse de la portion consommée
Simulation de Monte Carlo:
Distribution de Ningéré
Nconsoclasse
Nombre de portions de steaks provenant de la mêlée consommées dans la classe d’âge
3131
Estimation du risqueML Delignette-MullerML Delignette-Mulleret M. Cornuet M. Cornu
Utilisation de toutes les données => simulations
Modèles de la littérature- plus grande sensibilité au pathogène des jeunes enfants non prise en compte- sous-estimation du nombre de malades chez les moins de 10 ans
Décision du groupe : nécessité d’estimation de nouvelles lois dose-réponse pour les moins de 10 ans à partir des résultats de l’appréciation de l’expositiondu nombre de cas de SHU observé par classe d’âge
3232
Estimation de la loi dose-réponse (par classe) Estimation de la loi dose-réponse (par classe)
Distribution a priori des paramètres
• modèles dose-réponse de la littérature
Données
• distribution simulée de la dose ingérée
• nombre estimé de portions ingérées
• nombre de cas de SHU observés
Inférence bayésienne
(simulation de chaînes de Markov)
Distribution a posteriori des paramètres de la loi dose-réponse
3333
Simulation du risque individuel moyen de SHUSimulation du risque individuel moyen de SHUcuisson « restauration familiale »cuisson « restauration familiale »
Cmêlée = 0,01 ufc.g-1
RSHU = 8.10-5 (8 cas pour 100 000)
Niveau épidémie
Niveau cas sporadiques
approximation:
log10RSHU= -2 + log10C
3434
Effet de la cuisson ([0 – 5 ans[, modèle exponentiel)Effet de la cuisson ([0 – 5 ans[, modèle exponentiel)
cru saignant risque / 2
cru rosé risque / 4
cru bien cuit risque / 47
3535
CONCLUSIONCONCLUSION
• Des indications utiles pour le gestionnaire du risque– Une information sur l’inefficacité relative de la
cuisson pratiquée dans les ménages français, donc sur l’importance des mesures de maîtrise de l’hygiène en amont
– Une proposition de graphique : risque individuel en fonction du niveau de contamination ouvrant la perspective de fixer des objectifs de performance (PO)