Épidémiosurveillance en Santé Végétale

Qualité des données


Le groupe QDD travaille sur la thématique de la qualité des données de surveillance, commune aux 3 plateformes d’Épidémiosurveillance en Santé Animale (ESA), en Santé Végétale (ESV) et Surveillance de la Chaîne Alimentaire (SCA). Les membres du groupe de travail recensent les grands principes et bonnes pratiques applicables au sein des dispositifs de surveillance, tous secteurs confondus, pour optimiser la qualité des données. Ils sont mis à disposition des professionnels impliqués dans les travaux des 3 plateformes et de l’ensemble des acteurs de la surveillance via la publication d’un guide pratique. Dans ce guide, un panel d’exemples, basés sur des données de surveillance en santé animale, végétale ou surveillance de la chaîne alimentaire, permet d’illustrer concrètement certains facteurs modifiables, susceptibles de compromettre la qualité des données. Des indicateurs d’évaluation de la qualité des données sont par ailleurs proposés.

Objectifs 

Les objectifs pérennes du groupe sont de partager, entre les trois domaines couverts par les plateformes, les expériences relatives à la qualité des données et de co-construire et maintenir à jour un guide méthodologique sur les données de surveillance dont les finalités sont de :

- Rendre disponibles et accessibles des bonnes pratiques (méthodologies et recommandation) pour assurer la qualité des différentes données d’un dispositif de surveillance, qui seront mises à jour régulièrement ;

- Permettre l’évaluation en continu de la qualité des données et la rétro-information sur cette qualité aux acteurs impliqués dans les dispositifs de surveillance

- Fournir des exemples concrets permettant de formaliser les partages d’expérience.

Dispositif(s) concerné(s)
Tous
Animation
DGAL et INRAE (inter-plateformes)
Participants
Acta, Ania, Anses, DGAL, DGCCRF, INRAE et Oqualim
 

Qualité

Une qualité des données satisfaisante est un facteur essentiel dans la performance d’un dispositif de surveillance. Un certain nombre d’indicateurs permettent d’évaluer la qualité des données, d’interpréter les résultats au regard des défauts détectés, d’identifier des leviers d’amélioration lors de la collecte et de l’analyse (dans le cas où des mesures correctives peuvent être mises en œuvre) des données.