Brève Au Coeur du Lait Décembre 2010

Est-il possible de dresser une cartographie des zones à risque d’infestation par Fasciola hepatica ?

L’objectif de cette étude menée au Royaume-Uni était de tenter de construire un modèle de prédiction des zones à risque d’infestation massive par Fasciola hepatica prenant en compte notamment la localisation géographiques des élevages et les conditions météorologiques, à même d’influer sur le risque d’infestation (conditions favorables à la présence et la survie des hôtes par exemple). Les prédictions du modèle établi ont pu être confrontées au résultat d’une enquête de prévalence menée quelque mois auparavant qui a estimé la prévalence de troupeaux infestés, via l’analyse des laits de tank à l’aide d’une technique ELISA de 3130 troupeaux laitiers situés en Angleterre et au Pays de Galles.


 

Pour élaborer leur modèle, les auteurs ont utilisés plusieurs variables en lien avec l’épidémiologie de la maladie :

Comme variable à expliquer

  • la prévalence de troupeaux exposés déterminée via l’enquête sur plus de 3000 troupeaux investigués via un ELISA sur lait de tank

Comme variables potentiellement explicatives :

  • Données climatiques telles que : pluviométrie, températures extrêmes et moyennes, nombre de jours pluvieux (> 1 ou 10 mm/j) : moyennes annuelles et trimestrielles sur les 5 dernières années étaient ainsi calculées
  • Données concernant le sol et l’environnement telles que : texture/composition du sol, pH, altitude, bassin versant, terres agricoles favorables ou non (selon classification agricole)
  • Données relatives aux animaux et troupeaux telles que : le nombre d’animaux par ferme, proportion d’hectares pâturés, coexistence de plusieurs espèces (ovins, vaches, veaux, broutards).

Plusieurs modèles ont été testés selon qu’ils prenaient en compte une ou plusieurs années parmi les données disponibles des 5 dernières années.
Finalement, il en ressort les principaux résultats suivants :

  • Bien que le modèle incluant la plus grande antériorité de données climatiques soit le plus explicatif pour rendre compte de la distribution des élevages infectés, le gain apporté semble marginal par rapport au modèle utilisant des données ponctuelles sur une année, la majorité des modèles expliquant plus de 70% de la variabilité observée.
  • Parmi les variables explicatives, il ressort que les fortes prévalences étaient plutôt le fait de régions soumises aux conditions suivantes :
    • Principalement une forte pluviométrie, une absence ou très faible pente des terrains (défavorable au lessivage y compris des hôtes), l’absence de fortes températures (les températures élevées étant défavorables à la survie des limnées), ainsi qu’un terrain de pauvre qualité (exposition supérieure des animaux à F.hepatica ; surpâturage de certaines zones), des sols pauvres en fer, des pH de sols faibles, et des textures de sol très fines (moindre drainage).

Au final, ce modèle confirme l’aspect primordial de la prise en compte de variables climatiques (pluviométrie, température) et géographiques (qualité et surface des pâtures, drainage) dans l’analyse dynamique au cours du temps du risque d’exposition à Fasciola hepatica dans les troupeaux bovins. Ce modèle pourrait à terme être utilisé pour prescrire de façon raisonnée et prédictive les troupeaux.


 

Référence :
McCann C.M., Baylis M., Willimas D.J.L. : , The development of a linear regression models using environmental variables to explain spatial distribution of Fasciola hepatica infection in dairy herds in England and Wales - International Journal for Parasitology 40 (2010) 1021-1028.