Monitoring disease outbreak events on the web using text-mining approach and domain expert knowledge

Timeliness and precision for detection of infectious animal disease outbreaks from the information published on the web is crucial for prevention against their spread. We propose a generic method to enrich and extend the use of different expressions as queries in order to improve the acquisition of relevant disease related pages on the web. Our method combines a text mining approach to extract terms from corpora of relevant disease outbreak documents, and domain expert elicitation (Delphi method) to propose expressions and to select relevant combinations between terms obtained with text mining. In this paper we evaluated the performance as queries of a number of expressions obtained with text mining and validated by a domain expert and expressions proposed by a panel of 21 domain experts. We used African swine fever as an infectious animal disease model. The expressions obtained with text mining outperformed as queries the expressions proposed by domain experts. However, domain experts proposed expressions not extracted automatically. Our method is simple to conduct and flexible to adapt to any other animal infectious disease and even in the public health domain. (Résumé d'auteur

Disease outbreak documents as a source of queries for detection of signals of disease emergence on the Internet. [391]

Timeliness and precision in detecting exotic animal infectious disease outbreaks is crucial for preventing their spread. In 2013, the French national platform for animal disease surveillance has set up an international epidemiological intelligence team (so-called VSI team) aiming at detecting, verifying and monitoring signals of disease emergence from different sources of information, including the Internet. We propose an innovative method for monitoring disease emergence on the Internet. It is based on 3sequential steps:1) web crawling,2) automatic classification of disease outbreak documents by machine learning approaches,3) extraction of information from documents(e.g., disease, number of cases, location, etc.).To query the web, the choice of relevant terms is crucial. For this purpose, we used text mining together with a collective domain expertise following a Delphi method. This approach allowed highlighting the relevant terms to detect signals of disease emergence on the Internet. We have applied it to detect documents addressing African swine fever (ASF) outbreaks(i.e. 123 dispatches from Google, and 45 from PubMed) written in English language, obtained for the period 2011-2014 with the baseline query “African swine fever outbreak”. Based on 2400 terms extracted with the text-mining approach, our automatic search system associated with the collective domain expertise (i.e. evaluation of 20 groups of terms by 21 specialists) identified 3 groups of highly specific terms to detect signals of ASF emergence:1) haemorrhagic fever in Suidae, 2) mortality in Suidae and 3) swine fever. Implemented as complex queries, these groups of terms allowed finding previously undetected ASF outbreak articles with the baseline query (period 2011-14):3for each of groups 1 and 2, vs.54 for group 3.Monitoring disease emergence on the Internet is a promising method towards improved disease introduction risk assessment. Nevertheless, domain experts still play a central role. Our method is generic: we intend to evaluate it on data from other exotic infectious diseases and with real-time data stream. Should this evaluation be successful, the method might be routinely used by the VSI team. (Texte intégral

Système de veille sanitaire pour analyser l'émergence et la propagation de maladies animales

La veille en santé animale, et notamment la détection précoce d'émergences au niveau mondial d'agents pathogènes, est l'un des moyens permettant de prévenir l'introduction en France de dangers sanitaires (Paquet et al., 2006). Dans ce contexte, cet article présente une plateforme dédiée à la veille automatique allant du recueil des données textuelles (dépêches) jusqu'à la restitution synthétique des informations extraites

Système de collecte de données Web pour analyser l'émergence et la propagation de maladies animales

La veille en santé animale, et notamment la détection précoce d'émergences au niveau mondial d'agents pathogènes, est l'un des moyens permettant de prévenir l'introduction en France de dangers sanitaires (Paquet et al., 2006). Cet article présente une plateforme dédiée à la collecte de données (dépêches) utiles pour la veille automatique. Le recueil des dépêches s'appuie sur des requêtes constituées de mots-clés de maladies, d'hôtes et de symptômes appliquées à Google News. Une interface Web a été développée pour consulter les articles collectés et paramétrer le processus de recueil en définissant de nouvelles combinaisons de mots-clés

Évolution de la situation épidémiologique de la fièvre catarrhale ovine en Europe de 2014 à 2017

Depuis 2014, de nombreux foyers de fièvre catarrhale ovine (FCO) sont déclarés en Europe chaque année, principalement de sérotype 4, mais aussi de sérotype 1 (Italie, Croatie, Espagne, Portugal) et de sérotype 8 (France, Chypre, Suisse). On observe une diminution du nombre de foyers de FCO-1 depuis 2014, ainsi qu'une augmentation du nombre de foyers de FCO-4 et, depuis 2015, de FCO-8. L'année 2017 a été marquée par une importante épizootie de sérotype 4 qui a frappé la Sardaigne et la Corse de fin juin à décembre 2017 et l'introduction de ce sérotype 4 en France continentale. Le sérotype 2 a été identifié en Italie en 2014, le sérotype 3 a été détecté pour la première fois en Europe en Sicile en 2017, et le sérotype 16 a été signalé à Chypre en 2014, puis en Grèce et en Turquie à partir de septembre 2017. La situation épidémiologique de la FCO en Europe est donc complexe et le maintien d'un niveau de vigilance élevé est nécessaire car le changement climatique, l'évolution des aires de distribution des insectes vecteurs et les mouvements d'animaux constituent des facteurs de risque d'introduction de nouveaux sérotypes en Europe

Episode d'influenza aviaire hautement pathogène en Europe en 2016-2017

Depuis octobre 2016, l'Europe a connu un des épisodes d'influenza aviaire les plus importants au cours de ces dernières années, impactant de façon conséquente aussi bien l'avifaune sauvage que les élevages de volailles. Cet épisode est dû à la propagation de virus H5N8, H5N5 et H5N6 originaires d'Asie, et qui sont différents des virus H5N8 et H5N1 qui avaient respectivement été impliqués en 2014 et en 2015. Le nombre total de foyers et de cas d'IAHP notifiés au 28 mai 2017 était de 2 702, dont 1 532 au sein de l'avifaune sauvage (78 espèces différentes touchées), 1 123 en élevage et 47 au sein de l'avifaune captive. Cet article présente et analyse l'évolution spatio-temporelle des cas et des foyers entre octobre 2016 et fin mai 2017. (Résumé d'auteur

Modelling the spread of emerging infectious diseases in animal health: case study of lumpy skin disease in the Balkans, 2015–2016

The spatial and temporal study of the spread of emerging infectious diseases is crucial to understand their epidemiology and evaluate the risk of introduction into disease-free areas. In this paper, we present a generic method that models the spread rate of emerging infectious diseases that we applied to Lumpy Skin Disease (LSD), a current epizooty affecting cattle in the Balkans, from May 2015 to July 2016. In the study period, 824 outbreaks of LSD were reported in eight countries. Hotspots of viral transmission were identified mainly south of the Turkish/Greek border, southwest of Bulgaria and south of the Serbian/Bulgarian border. By using Thin Plate Spline Regression (TPSR) to interpolate the week of first invasion, we estimated the spread rate based on the mean duration of time for the infection to spread across a given area (1km). The median spread rate was 7.8km per week, with an interquartile interval of 4.6 to 13.7km and a maximum value reaching 375.6km. The distribution of spread rate indicates two diffusion processes: a localised diffusion covering small distances and suggesting vector transmission, and a diffusion at greater distances possibly due to anthropogenic movement of infected animals. Further research should focus on identifying environmental and socio-economic factors that might influence the spread of LSD to better understand the disease epidemiology and suggest targeted control measures. (Résumé d'auteur