L'APPRÉCIATION DES RISQUES SANITAIRES LIÉS AUX ALIMENTS : UNE VISION DE BIOMÉTRICIENS - 16/02/08
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Les instances nationales et internationales recommandent la réalisation d'appréciations des risques avant toute prise de décision dans le domaine de la sécurité sanitaire et nutritionnelle des aliments. Cet article relate les principes pour la mise en oeuvre de telles analyses. La construction du modèle, de la contamination du produit jusqu'aux effets adverses, est présentée selon les différents modules. Les différentes approches d'intégration des données du modèle sont alors présentées et discutées. Si la méthode ponctuelle demeure la règle pour une prise de décision rapide, l'approche distributionnelle nous semble la seule susceptible de répondre vraiment aux questions du décideur. Pour cette approche, une comparaison de la simulation de Monte-Carlo vs l'approche bayésienne est proposée, en faveur de cette dernière. Ces approches sont particulièrement intéressantes dans le domaine nutritionnel, notamment lors d'incorporation volontaire d'ingrédients fonctionnels.
National and international authorities recommend the use of quantitative risk assessment for any decision-making in the field of the sanitary and nutritional food safety. This paper deals with the principles for the implementation of such analyses. The construction of the model and data specification from food contamination to adverse effects is presented and discussed. While point estimation is the rule for a fast decision-making, the stochastic approach appears to be the only one that allows to answer to the questions of the decision maker. For this approach, Monte-Carlo simulation vs the bayesian approach are compared, the latter is favoured. Nutritionists should be aware of the particular interest to use these methods for the evaluation of the impact of a volontary incorporation of nutriment in food.
Mots clés : Risque , Appréciation Quantitative des Risques , Modélisation , Variabilité , Incertitude , Simulation de Monte-Carlo , Bayésien
Keywords:
Risk
,
Quantitative Risk Assessment
,
Model
,
Variability
,
Uncertainty
,
Monte Carlo simulation
,
Bayesian
Plan
© 2004 Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Vol 39 - N° 2
P. 109-119 - avril 2004 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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