Influence des zones de l’environnement

Nous avons dans un premier temps cherché à mesurer la corrélation entre le pourcentage d’analyses non conformes des différentes zones de l’environnement et celui des produits finis puis, dans un second temps, à estimer la prévalence de contamination des produits finis en fonction du statut de contamination des différentes zones de l’environnement.

Les coefficients de corrélation de rang de Spearman du Tableau 12 montrent qu’il existe bien une relation monotone croissante entre ces deux variables. Cependant, d’une part, ces coefficients sont faibles, d’autre part, l’application de modèles linéaires à ces données (modèle linéaire généralisé avec prise en compte de la corrélation entre les observations, modèle mixte avec effet aléatoire de la variable « site », régression de Poisson) n’ont pas fourni de résultats probants : les ajustements et les prévisions sur les données d’apprentissage étaient de mauvaise qualité, mettant en doute l’existence d’une relation linéaire. Nous attribuons ces résultats aux biais de sélection des prélèvements dans l’environnement, entre autres.

Tableau 12 Corrélation entre les pourcentages d’analyses positives dans les produits et dans l’environnement

Produits Environnement

Coeff_{L. spp} (p,n) Coeff_{L. monocytogenes} (p,n) Zone « Fabrication Salage » 0,15* (0,01** ; 252***) 0,14 (0,02 ; 252) Zone « Affinage Emballage » 0,26 (<0,0001 ; 252) 0,28 (0,0001 ; 252)

Zone « Autre » 0,16 (0,02 ; 186) 0,09 (0,17 ; 186)

* Coeff_X = coefficient de corrélation des rangs de Spearman entre les pourcentages d’analyses non conformes d’une zone de l’environnement et celle d’un produit, pour le microorganisme X.

** p = niveau de risque du test d’indépendance *** n = nombre d’observations

La représentativité de la contamination des produits étant, elle, assurée par le tirage au sort des produits finis dans les lots, nous avons choisi d’évaluer l’influence du statut mensuel de contamination des zones, égal à 1 si au moins une analyse s’est avérée non conforme dans le mois, 0 sinon, sur la proportion mensuelle d’analyses de produit non conformes. Le pourcentage d’analyses positives de l’environnement a donc été écarté de l’analyse. Nous avons appliqué aux données un modèle de régression logistique avec pour variables explicatives le statut des zones « Fabrication Salage » et « Affinage Emballage » et leur interaction. Les données de la zone « Autre » n’ont pas été retenues car non disponibles dans leur presque totalité pour le site 2. Nous avons considéré que les trois sites traités formaient un unique site regroupant l’ensemble des événements possibles en termes de dynamique de contamination. La dimension temporelle des données n’a pas été prise en compte. En effet, la probabilité de contamination d’un produit pour un mois donné n’est pas supposée influencer celle du mois suivant, mais dépend uniquement du statut de contamination des zones de l’environnement. Ainsi, les observations étaient supposées indépendantes. Le modèle a été appliqué d’une part aux données concernant L.

spp., d’autre part L. monocytogenes ; les résultats sont donnés séparément.

Soit la variable Y correspondant au nombre de produits détectés positifs pour Listeria un mois donné. La loi de

Y est donnée par une loi binomiale de paramètre n et π, où n est le nombre d’analyses de produits ce même mois et π, la probabilité pour un produit d’être contaminé.

) π , n ( Bin ~ Y

Soit AE et FS, deux variables dichotomiques dont les valeurs 1 et 0 représentent le statut mensuel de contamination des zones « Affinage Emballage » et « Fabrication Salage », respectivement. Soit (x,y) un couple de valeurs possibles de AE et FS (Tableau 13).

Le modèle de régression logistique consiste à poser :

xy δ + y γ + x β + α = ) y , x ( π -1 ) y , x ( π log

L’application de ce modèle de régression logistique aux données a montré que la variable d’interaction n’apporte pas d’information. En effet, les déviances sont identiques, au passage du modèle sans interaction au modèle avec interaction, pour L. spp. et pour L. monocytogenes. Par conséquent, les résultats suivants correspondent au

modèle n’utilisant que les variables AE et FS. Les résultats sont donnés dans le Tableau 13 sous forme de prévision du pourcentage mensuel d’analyses non conformes de produits, en fonction des statuts possibles de contamination des zones de l’environnement. Pour L. monocytogenes, le statut des deux zones de

l’environnement a une influence significative sur le statut de contamination du produit au risque α<0,06. Pour

L. spp., seul le statut de la zone « Affinage emballage » a une influence significative (p=0,0003), le statut de la zone « Fabrication Salage » n’étant significatif qu’au risque α<0,16. Les R² ajustés sont 0,16 et 0,02, respectivement pour L. monocytogenes et L. spp.

Tableau 13 Prévision du pourcentage d’analyses non conformes de produits finis P en fonction du statut mensuel de contamination des zones, pour L. spp. et pour L. monocytogenes

FS AE PL. spp. [IC95%] (%) PL. monocytogenes [IC95%] (%)

0 0 0,09 [0,06 ; 0,16] 0,00 [0,00 ; 0,03] 1 0 0,13 [0,07 ; 0,25] 0,01 [0,00 ; 0,10] 0 1 0,29 [0,20 ; 0,42] 0,15 [0,07 ; 0,34] 1 1 0,40 [0,28 ; 0,59] 0,41 [0,21 ; 0,78]

La contamination de la zone « Affinage Emballage » implique un pourcentage plus élevé de produits finis contaminés en cours de production que la contamination de la zone « Fabrication salage ». Le pourcentage non nul de produits finis contaminés, malgré des statuts de contamination nuls pour les zones de l’environnement, s’explique par des contaminations non détectées dans l’environnement. Les pourcentages de produits contaminés sont plus élevés pour L. spp. que pour L. monocytogenes, notamment lorsqu’aucune zone de l’environnement

n’est détectée contaminée. La non prise en compte de la zone « Autre » dans l’analyse et le fait que l’échantillonnage n’est pas assez performant pour détecter les produits contaminés par L. monocytogenes - une

contamination par L. monocytogenes étant un événement plus rare qu’une contamination par L. spp. - peuvent

être à l’origine de ces différences.

Le statut de contamination de la zone « Fabrication Salage » n’est pas significatif pour L. spp., C’est un

événement rare, le plus souvent couplé à la contamination de la zone « Affinage Emballage ».

De manière générale, cette analyse met en évidence l’impact de la contamination de la zone « Affinage Emballage » sur la proportion d’analyses produits non conformes, et par extrapolation, sur la proportion de produits finis contaminés, dont on obtient un ordre de grandeur. Cependant, les r² ajustés des deux modèles sont faibles notamment, pour L. spp. ce qui peut être expliqué par la non prise en compte des catégories de

prélèvements dans l’analyse. Le paragraphe suivant présente une étude visant à classer les catégories de prélèvements en fonction d’un risque pour la contamination du produit.