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Quelle est l’exposition réelle des populations sensibles face à la bactérie ?. Professeur V. LIVRELLI, Pathogénie Bactérienne Intestinale, JE 2526 Faculté de Pharmacie, Université d’Auvergne Clermont Ferrand.

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Presentation Transcript
quelle est l exposition r elle des populations sensibles face la bact rie
Quelle est l’exposition réelle des populations sensibles face à la bactérie ?

Professeur V. LIVRELLI,

Pathogénie Bactérienne Intestinale, JE 2526

Faculté de Pharmacie, Université d’Auvergne

Clermont Ferrand

slide2

Comment évaluer la contamination des steakshachés 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

slide3

Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

Appréciation quantitative des risques :

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

slide4

Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

Appréciation quantitative des risques :

STEC ou VTEC

Escherichia coli producteurs

de Shiga-toxines

O157:H7

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

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

slide6

Appréciation quantitative des risques :

Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

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

slide7

Appréciation quantitative des risques :

Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

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

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Appréciation quantitative des risques liés à Escherichia coli O157:H7 dans les steaks hachés surgelés consommés en restauration familiale par les enfants de moins de 16 ans.

  • Groupe de travail « AQR STEC » de l’Afssa
  • Coordonnateurs : Christine Vernozy-Rozand et Rozenn Saunier
  • E. coli O157:H7
    • Steak haché industriel de bœuf surgelé
    • Enfants de moins de 16 ans
    • Restauration familiale
    • Champ 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

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Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

Appréciation quantitative des risques :

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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Quelle est la quantité de E. coli O157:H7 présente dans les steaks hachés au moment de leur consommation ?

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

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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1 - Prévalence et niveau de contamination des steaks hachésC. Vernozy-Rozand et M-L Delignette-Muller

Données de l’étude des mêlées françaises

Vernozy-Rozand et al. , 2002

  • 2,6% des mêlées contaminées à un niveau très faible (1,8 10-3 ufc.g-1)
  • probabilité de détecter une mêlée contaminée à ce niveau : 25%
  • prévalence sous-estimée

=> Hypothèse simplifiée :niveau de contamination

commun à toutes les mêlées: 5 x10-5 ufc.g-1

Correspond aux cas sporadiques

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

slide12
Epidémie de 2005

Analyse de 22 échantillons du lot incriminé

(détection et dénombrement)

  • distribution homogène (loi de Poisson)
  • concentration moyenne : 5.9 ufc.g-1
  • Incertitude (95%): [3 ; 9 ufc.g-1]

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

2 consommation de steaks hach s dans la population fran aise rozenn saunier
2 - Consommation de steaks hachés dans la population françaiseRozenn 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

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3 - Enquête sur les habitudes de cuisson des steaks hachés consommés par les enfants de moins de 16 ans 
  • Habitudes de cuisson des consommateurs indispensables à la construction des modèles
  • Absence de données dans la littérature

 Enquête ad hoc réalisée par les membres du groupe

Réalisation et choix des photos (AFSSA)

Rédaction du questionnaire

Réalisation de l’enquête (Ecoles, Pédiatres)

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

photos choisies
Photos choisies

Cru

Saignant

Rosé

Bien cuit

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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Résultats : exemple [0 - 5 ans[

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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4 - Destruction thermique

  • M. 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

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Résultats :

U[1,2-2,8]

U[0,2-1,4]

U[0-0,9]

  • 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
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Appréciation quantitative des risques :

Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

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

slide20

Effet

Pmaladie/infection

1-Pdécès/maladie

Guérison

1- Pdécès/SHU

Maladie :

- Diarrhée

-Vomissements

- Douleurs digestives

PSHU/maladie

Dose ingérée

Infection

SHU

Pinfection

Pdécès/SHU

Pdécès/maladie

Décès

Exposition

Appréciation des effets = Evaluation quantitative de la nature des effets néfastes sur la santéV. Livrelli, M. Cornu, E. Espié, V. Leclerc, M-L Delignette-Muller, et 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

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

loi dose r ponse
Loi Dose Réponse
  • Objectif : établir le lien entre le niveau d’une exposition microbienne (dose ingérée) et la probabilité de survenue d’une conséquence (infection, maladie, symptôme)
  • Synthèse des données bibliographiques
    • Infections expérimentales
      • Shigella – EPEC / volontaires sains
      • EHEC O157:H7 / lapins
    • Epidémies utilisées dans la construction ou la validation de relations dose/réponse O157:H7
    • Modèles utilisés

 Evaluation de la pertinence des données

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

loi dose r ponse exemple de donn es concernant les pid mies
Loi Dose Réponse : exemple de données concernant les épidémies

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

loi dose r ponse exemple de donn es concernant les pid mies23
Loi Dose Réponse : exemple de données concernant les épidémies

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

loi dose r ponse les mod les
Loi Dose Réponse :les modèles

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

loi dose r ponse comparaison des donn es et des mod les
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

slide26

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

loi dose r ponse bilan
Loi Dose réponse : Bilan
  • Sélection de trois modèles dose-réponse

de type bêta-Poisson

    • Modèle de Crockett
      • risque de maladie (données Shigella sur volontaires sains)
    • Modèle de Strachan
      • risque de maladie (données issues de plusieurs épidémies)
    • Modèle de Teunis
      • risque d’infection (données issues d’une épidémie en restauration scolaire)

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

slide28

Loi Dose réponse : Bilan

Concernant les relations maladie / SHU / décès :

  • Revue de la littérature : probabilité (ou risque) de faire un SHU lorsqu’on est malade varie de 3% à 10% dans les séries de cas sporadiques et jusqu’à 20% dans certaines épidémies
  • Nous avons choisi d’utiliser les valeurs suivantes : 
    • < 5 ans : P (SHU/maladie)  = 8% à 12%
    •  5 à 15 ans : P (SHU/maladie) = 2% à 5%
    • < 16 ans : P(décès/SHU) = 0,5 à 1%

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

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Identification du danger

Appréciation de l’exposition

Appréciation des effets

Estimation du risque

Appréciation quantitative des risques :

V. Livrelli, Steakexpert Juin 2008

appr ciation de l exposition pour chaque classe d ge 0 5 5 10 et 10 16

Nréduct (log10[ufc.g-1])

Nombre de réductions décimales

Ningéré (ufc)

Nombre de bactéries ingérées

Appréciation de l’expositionpour chaque classe d’âge :[0 – 5[, [5 – 10[ et [10-16[

viande hachée

cuisson

consommation

Mcuisson

Mode de cuisson défini à partir de 4 photos (cru, saignant, rosé, bien cuit)

portion (g)

Masse de la portion consommée

Cmêlée (ufc.g-1)

Concentration au sein de la mêlée de viande hachée

Nconsoclasse

Nombre de portions de steaks provenant de la mêlée consommées dans la classe d’âge

Simulation de Monte Carlo:

Distribution de Ningéré

slide31

ML Delignette-Mulleret M. Cornu

Estimation du risque

  • 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’exposition
  • du nombre de cas de SHU observé par classe d’âge
estimation de la loi dose r ponse par classe
Estimation de la loi dose-réponse (par classe)
  • Données
  • distribution simulée de la dose ingérée
  • nombre estimé de portions ingérées
  • nombre de cas de SHU observés
  • Distribution a priori des paramètres
  • modèles dose-réponse de la littérature

Inférence bayésienne

(simulation de chaînes de Markov)

Distribution a posteriori des paramètres de la loi dose-réponse

simulation du risque individuel moyen de shu cuisson restauration familiale

Niveau épidémie

Niveau cas sporadiques

Simulation du risque individuel moyen de SHUcuisson « restauration familiale »

approximation:

log10RSHU= -2 + log10C

RSHU = 8.10-5 (8 cas pour 100 000)

Cmêlée = 0,01 ufc.g-1

effet de la cuisson 0 5 ans mod le exponentiel
Effet de la cuisson ([0 – 5 ans[, modèle exponentiel)

cru  bien cuit risque / 47

cru  rosé risque / 4

cru  saignant risque / 2

conclusion
CONCLUSION
  • Des indications utiles pour le gestionnaire du risque
    • Une information sur l’inefficacitérelative 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)