Points saillants de la recherche canadienne sur les bovins laitiers ...

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Santé
Distribution de probabilité du pathogène responsable de la
mammite clinique à l’aide de réseaux bayésiens naïfs
Journal of Dairy Science, juin 2009, Volume 92, Nombre 6, pages 2598-2609
Corresponding Author
Steeneveld, W.
Utrecht University
Collaborators
van der Gaag, L.C.
Utrecht University
Barkema, H.W.
University of Calgary
Hogeveen, H.
Utrecht University
Un réseau bayésien (RB) est un modèle mathématique représentant les
relations entre différentes variables. C’est une méthode statistique qui
permet de découvrir de nouveaux schémas valides et potentiellement
utiles reliant des données, comme des relations de cause à effet. Les RB
naïfs (RBN) sont les plus simples de ces modèles. L’objectif de la présente
étude était de déterminer la capacité d’un RBN à prédire précisément la
probabilité qu’un cas de mammite clinique (MC) donné soit causé par
un pathogène particulier ou une classe de pathogènes en l’absence de
résultats dans les cultures bactériologiques. Les données utilisées afin
de dériver les RBN provenaient de 3 833 cas de MC enregistrés dans
274 fermes laitières hollandaises. Deux tiers des données ont servi à
construire les RBN, et le tiers restant à valider les RBN. L’un des modèles
construits était destiné à prédire la probabilité qu’un nouveau cas de
MC soit causé par un pathogène Gram positif ou Gram négatif. La mise
à l’essai de ce RBN a montré une précision de 73 % dans la classification
du Gram relative à un cas de MC. Le deuxième a été conçu afin de
prédire la probabilité qu’une MC soit causée par un streptocoque, un
staphylocoque doré ou Escherichia coli. Ce RBN a produit une précision
de 52 %. La précision de ces deux modèles s’est améliorée en les limitant
aux cas de MC présentant une forte probabilité d’être dus à un seul
pathogène. Les auteurs suggèrent qu’en précisant certaines variables
comme la saison, le nombre de lactations, la phase de lactation, le
compte de cellules somatiques, les antécédents de mammite et les
signes cliniques, le RBN pourrait aider à gérer le traitement des MC en
l’absence d’identification formelle des pathogènes dans les cultures.
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