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Contexte et enjeux

Les bronchopneumonies infectieuses (BPI) causent des problèmes de santé et de bien-être pour les jeunes bovins et coûtent cher aux éleveurs. Cette maladie est causée par des virus et des bactéries. Le traitement des animaux atteints repose sur la détection de leurs signes cliniques et entraîne une utilisation importante d’antibiotiques. Le risque de contracter une maladie respiratoire est hétérogène selon les animaux. En effet, les conséquences d’une infection sont amplifiées par des facteurs liés à la conduite d’élevage, tels que la vaccination des animaux (qui réduit le risque) ou le stress lors du transport et du mélange d’animaux d’origines variées (qui augmente le risque), et également par des facteurs environnementaux, notamment les conditions d’ambiance (température, humidité, etc.). Cependant, le niveau de risque individuel n’est souvent pas pris en compte lors de la mise en lots des animaux dans les systèmes d’élevage européens, les lots étant du coup plutôt hétérogènes vis-à-vis de ce risque. Modéliser la propagation des agents pathogènes en cause dans les BPI en élevage, pour diverses conditions de mise en lots, permet d'explorer l’impact de telles pratiques zootechniques sur l’occurrence de cette maladie et l’usage associé d’antibiotiques, amenant à mieux comprendre les leviers disponibles sur le terrain, selon les situations sanitaires, les pratiques d'élevage et les protocoles de traitement.

Résultats

Nous avons développé un modèle stochastique mécaniste permettant de simuler la propagation d’agents pathogènes causant des maladies respiratoires. Nous avons calibré ce modèle pour trois agents pathogènes fréquemment associés aux BPI : Le BRSV, M. haemolytica et M. bovis.

Fig. 1. Les processus modélisés pour le BRSV (infection, déclenchement de signes cliniques, hyperthermie, détection et traitement) et leurs interactions (tirée de Sorin-Dupont et al., 2023).

Ce modèle permet de représenter précisément cinq processus interdépendants : l’état de santé, les signes cliniques, l’hyperthermie, la détection des cas, et leur traitement. Nous avons comparé 6 scénarios par agent pathogène. Ces scénarios combinaient trois façons d'organiser un bâtiment et deux distributions des niveaux de risque individuel. Le bâtiment pouvait soit être organisé avec un seul grand lot de 200 animaux (unique), soit en 10 lots de 20 animaux avec des proportions égales d'animaux parmi les trois niveaux de risque individuel (homogène), soit en 10 lots de 20 animaux triés par niveau de risque individuel (trié). Nos résultats révèlent qu’allouer les animaux de même niveau de risque dans des mêmes lots réduit l'incidence des cas et limite l'utilisation d'antibiotiques, en particulier pour M. bovis.

Fig. 2. Distribution de l'incidence cumulée pour chaque pathogène et scénarios. HR30 : 30 %, 40 % et 30 % d'individus à faible, moyen et haut risque respectivement. HR10 : 90 % d'individus à faible risque et 10 % d'individus à haut risque. Homogeneous : tous les 10 lots ont des proportions égales d'individus de chaque niveau de risque. Sorted : chacun des 10 lots est composé uniquement d'individus d'un même niveau de risque. Unique : il n'y a qu'un seul lot (tirée de Sorin-Dupont et al., 2023).

Perspectives

Ce modèle ouvre la voie à l’évaluation d’un plus large panel d'interventions, comme des traitements collectifs. Les futurs modèles pourraient également prendre en compte la co-circulation des agents pathogènes, donnant possiblement lieu à des infections mixtes pour lesquelles les conséquences de l’infection sont souvent amplifiées. Les modèles futurs pourraient enfin bénéficier de données de terrain dans l’étape de calibration, lorsque de telles données deviendront accessibles.

Valorisation

Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet européen DECIDE (H2020) et sont soutenus par la Région Pays de la Loire. Ils ont permis de collaborer avec un collègue chercheur et clinicien Belge reconnu dans le domaine des pneumonies bovines. En plus de la publication (open access), les résultats ont été présentés en conférence internationale (SVEPM). Le modèle lui-même est diffusé en open source.

Références bibliographiques

Sorin-Dupont B., Picault S., Pardon B., Ezanno P., Assié S. (2023), Modeling the effects of farming practices on bovine respiratory disease in a multi-batch cattle fattening farm, Preventive Veterinary Medicine (219)

https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2023.106009.