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La question
Quelle est l’état des connaissances scientifiques de l’utilisation des stratégies de tests intégrés dans l’évaluation du risque réglementaire des pesticides, chez l’humain et dans l’environnement?
Principales constatations
En 2009, la ministre de la Santé (au nom de l’Agence de réglementation de la lutte antiparasitaire) a demandé au CAC de constituer un comité d’experts pour évaluer l’état des connaissances scientifiques sur le recours à des stratégies de tests intégrés pour l’évaluation réglementaire des risques associés aux pesticides.
Après avoir examiné les données disponibles, le comité d’experts mis sur pied par le CAC est arrivé à la conclusion que les questions pertinentes à l’approche actuelle en matière de tests pour les produis chimiques sont le manque de données sur la toxicité pour la majorité des produits chimiques industriels et le besoin d’améliorer les décisions en matière de réglementation à la lumière des meilleurs connaissances scientifiques disponibles. Le comité est d’avis que ces défis peuvent être relevés en adoptant des approches intégrées en matière d’essais et d’évaluation (IATA) des produits chimiques.
Les données incitent à penser que les IATA améliorer progressivement la fiabilité des méthodes de test actuelles en intégrant de nouvelles données scientifiques au cadre de réglementation, tout en rendant possible l’évaluation de la sécurité des produits chimiques pour lesquels nous disposons de peu de données et qui n’ont pas encore fait l’objet d’une analyse approfondie.
Le rapport indique également que l’adoption de stratégies d’IATA permettrait de mieux préciser et de simplifier les tests pour les produits chimiques, tout en améliorant les résultats. Le comité ignore s’il existe un autre ensemble complet de méthodes de test qui pourrait être immédiatement adopté, mais la science évolue rapidement et le comité s’attend à ce que l’on utilise de plus en plus les stratégies de tests intégrés au cours de la prochaine décennie, ce qui suscitera une amélioration de la prise de décision fondée sur des données probantes.
