inégalités sociales de santé et exposition environnementale ......inégalités sociales de santé...
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-
Inégalités sociales de santé et exposition
environnementale. Une analyse spatio-temporelle
du risque de mortalité infantile et néonatale dans
4 agglomérations françaises.
Cindy. M PADILLA Soutenance à Nancy le 24 octobre 2013
Directeurs de thèse Mme Séverine Deguen et Mr Denis Zmirou-Navier 1
Thèse pour le Doctorat de l’Université de Lorraine
& Ecole des Hautes Etudes en Santé Publique
Mention : Sciences de la vie et la santé
-
Plan de la soutenance
Contexte Les inégalités sociales de santé La contribution de l’environnement
Zones d’étude
Bases de données
Outils méthodologiques
Approche Bayésienne
Approche GAM
Etudes
Principaux résultats
Discussion
Conclusions et perspectives
2
-
Naissance 7 jours 28 jours 1 an
Mortalité néonatale
Mortalité infantile
Contexte
Contexte (1/5) Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
La mortalité infantile
et néonatale
Indicateurs reconnus *
• L’état de santé global des populations
• La qualité du système de soins
• L’efficacité des soins préventifs et
l'attention accordée à la santé de la
mère et de l'enfant
Objectifs en santé publique
• Objectif Millénaire Développement en1990
=> réduire de 2/3 mortalité infantile
• Loi de santé publique de 2004
=> réduire la mortalité périnatale
* (Reidpath, 2003 ; Shi, 1999)
-
4 4
Issues de
grossesse
Contexte (2/5) Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
• Les organes les plus
important du corps se
forment.
• Vulnérabilité aux
expositions
environnementales
Période
Pre-embryonnaire
Anomalies congénitales,
malformations majeurs
Immaturité dans le
développement
Période Embryonnaire Période Foetale
Avortement
i) Faible poids à la naissance
ii) Prématurité
iii) Petit poids de naissance
pour l’âge gestationnel
Grossesse *
Périodes de grande susceptibilité
*Wigle DT et al. Environmental hazards: evidence for effects on child health. J Toxicol Environ Health 2007 Grandjean P et al. The faroes statement: human health effects of developmental exposure to chemicals in our environment. Basic Clin Pharmacol Toxicol. 2008 Barouki R et al. Developmental origins of non-communicable disease: Implications for research and public health. Environ Health. 2012 Heindel JJ. Role of exposure to environmental chemicals in the developmental basis of reproductive disease and dysfunction. Semin Reprod Med. 2006
-
5
Constat et évolution entre 2000 et 2009
Un taux globalement bas et des disparités territoriales
2000 2009
Contexte (3/5) Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
Source : www.ecosante.fr, Données : Insee
4,9‰
5,0‰
2,8 ‰
3,6‰
3,5‰
2,8 ‰
Mortalité infantile
Mortalité néonatale
http://www.ecosante.fr/http://www.insee.fr/
-
Facteurs individuels
- Mode de vie de la mère (alcool, tabac, qualité de vie…)
- Psychique (stress, dépression, instabilité…) - Caractéristiques biologiques (âge de la mère, diabètes, obésité, …)
Facteurs contextuels
- Environnement de vie - Défaveur socioéconomique - Systèmes de soins
Les déterminants sociaux
6
1
2
1
2
Modèle des déterminants de la santé,
d’après Dahlgren et Withehead (1991)
Contexte (4/5) Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
-
Rôle des nuisances environnementales ?
(pollution atmosphérique …)
Rôle de l’environnement
7
Deux mécanismes peuvent expliquer ce phénomène
Différentiel d’exposition : « les populations
défavorisées seraient plus fréquemment exposées à
de nombreuses nuisances environnementales et/ou à
des niveaux d’exposition plus élevés »
Différentiel de vulnérabilité : « les populations
défavorisées peuvent être plus sensibles / vulnérables
aux effets des expositions environnementales sur la
santé »
Contexte (5/5) Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
-
Objectifs de la thèse
L’apport d’une approche spatiale et temporelle à une approche classique dans
la compréhension :
des inégalités sociales de santé
des mécanismes par lesquels le dioxyde d’azote contribue aux inégalités
sociales de santé
8
Expositions
environnementales Événement
de santé
Statut
socio-économique
(2)
Etude 2 et 4
(1) Etude 1
(3)
Etude 3
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
-
Contexte
Zones d’étude
Bases de données
Outils méthodologiques
Etudes
Conclusion et perspectives
Plan de la soutenance
-
Zones de l’étude
10
Type d’étude : Etude écologique
Unité géographique : IRIS
« Ilots Regroupés pour l’Information
Statistique »
IRIS ≈ 2000 habitants
Découpage infra-communale
de l’INSEE
Période d’étude : 2000-2009
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
-
Insu
Données sanitaires
Etapes méthodologiques
1 2 3 4
11
Géocodage à l’IRIS Logiciel de l’INSEE
Estimation des naissances
Taux de mortalité infantile /
néonatale
Recueil de données Lille
Paris
Marseille*
Lyon
Contexte Zones d’étude Bases Données (1/ 7) Méthodes Etudes Conclusion
- Adresse de résidence
- Attribution d’un IRIS
- Demande d’autorisation CCTIRS/ CNIL
- Sélectionner les communes
1. service obstétrique
2. population
3. décès enregistrés au CepiDC
- Prise de contacts téléphoniques
(mairies)
- Si accord, prise de rdv
- Si difficultés, période de relance
Insee
- Communes >10 000 habitants
- Naiss / IRIS : 1999; 2005-2009
Extrapolation
- IRIS des communes < 10 000 habitants
- Naiss / IRIS : 2000-2004
* En cours
-
12
Lille Lyon Paris-ville Marseille en cours
Période d’étude 2000-2009 2000-2009 2004-2009 2000-2009
Taux de représentativité 94,7% 96,5% 91,9% 73,9%
Mortalité infantile* 4,1‰ 3,8‰ 3,4‰ 3,2‰
Mortalité néonatale* 2,8‰ 2,6‰ 2,5‰ 2,1‰
Mortalité néonatale / mortalité
infantile 69% 70% 73% 66%
IRIS sans cas /Total IRIS 40,5 31,3 58,9 -
Description
Données sanitaires Contexte Zones d’étude Bases Données (2/7) Méthodes Etudes Conclusion
*(1000 naissances vivantes)
-
13
La défaveur socioéconomique (1/2)
Source de données Recensement 1999
Recensement 2006
Revenus fiscaux ménages
Logements
Création de variables 52 variables
Littérature
• Métrique simple, une variable socioéconomique (profession, niveau
d’éducation des parents, ressources du ménage, chômage …)
• Métrique composite, indice de Townsend, Carstairs
Indicateur de défaveur* Composite ACP
21 variables retenues
dimensions (revenu,
éducation, emploi, famille,
immigration, logement)
Etapes méthodologiques
Notre Choix
• Un indice adaptable à l’espace urbain Français
• Définit la défaveur socioéconomique globale
=> multiples dimensions
B Lalloué, J-M Monnez, C. Padilla, et al. A statistical procedure to create a neighborhood socioeconomic index for health inequalities analysis. Int J Equity Health. 2013 Mar 28;12:21
Contexte Zones d’étude Bases Données (3/7) Méthodes Etudes Conclusion
-
14
Distribution spatiale de la défaveur socioéconomique
Moins défavorisé
Plus défavorisé
Ü
0 52,5 Km
0 52,5 Km
0 52,5 Km
0 52,5 Km
Contexte Zones d’étude Bases Données (4/7) Méthodes Etudes Conclusion
Lille Lyon
Paris-ville
Marseille
Villeurbanne
Vaux en Velin
Vénissieux
Roubaix
Lille
18ème
19ème
-
Exposition au dioxyde d’azote (NO2)
15
Origine
Automobile, source industrielle, chauffage résidentiel
Choix du NO2
• Bon traceur de la pollution atmosphérique générée par la
circulation urbaine
Relation avec la santé (PM et NO2) *
Contexte Zones d’étude Bases Données (5/7) Méthodes Etudes Conclusion
Exposition au NO2
Mère
Effets toxiques
sur le fœtus
Inflammation
du poumon
Inflammation
systémique
Inflammation
du placenta
Issues de grossesse
i) Faible poids à la
naissance
ii) Prématurité
iii) Petite poids de
naissance pour l’âge
gestationnel Stress Oxydatif
Stress Oxydatif
*Tabacova S, et al. Exposure to oxidized nitrogen: lipid peroxidation and neonatal health risk. Arch Environ Health. 1998. Tabacova S, et al. Maternal exposure to exogenous nitrogen compounds and complications of pregnancy. 1997. Maroziene L. Maternal exposure to low-level air pollution and pregnancy outcomes: a population-based study. 2002
-
16
Description du dioxyde d’azote
Agglomérations N Moyenne ET Min Max
Lille 478 32,1 5,3 21,8 58,2
Lyon 493 41,3 5,9 29,5 60,1
Paris-PC 2656 45,8 9,6 23,9 83,3
Marseille 544 32,5 9,9 8,8 59,4
Source des données
• Période disponible : 2002-2009
• AASQA des 4 agglomérations
• Modèles déterministiques (ADMS urban, SIRANE, STREET)
• Données entrées : métérologiques, cadastres d’emissions de polluants
et mesures de pollution de fond
=> Concentrations moyennes annuelles du NO2 par IRIS (en µg/m3)
Contexte Zones d’étude Bases Données (6/7) Méthodes Etudes Conclusion
-
17
Récapitulatif des données
Contexte Zones d’étude Bases Données (7/7) Méthodes Etudes Conclusion
Donnes sanitaire : 2000-2009 NO2 : 2002-2009 SES : recensement 1999 et 2006
Donnes sanitaire : en cours NO2: 2002-2009 SES: recensement 1999 et 2006
Donnes sanitaire : 2000-2009 NO2 : 2002-2009 SES : recensement 1999 et 2006
Donnes sanitaire : Paris-ville => 2004-2009 Petite couronne => en cours NO2 : 2002-2009 SES : recensement 1999 et 2006
Lille Paris -PC
Lyon Marseille
-
18
Plan de la soutenance
Contexte
Zones d’étude
Bases de données
Outils méthodologiques
Approche Bayésienne
Approche GAM
Etudes
Conclusion et perspectives
-
19
1. Cartographie du risque
=> identifier des répartitions ou tendances spatiales
(but est de visualiser la répartition spatiale de la mortalité tout en tenant compte de la problématique des petits effectifs)
2. Agrégats (spatiaux ou spatio-temporels)
=> tester statistiquement des répartitions ou tendances spatiales.
3. Modélisation spatiale
=> expliquer des répartitions ou tendances spatiales.
Pourquoi épidémiologie spatiale ?
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes (1/4) Etudes Conclusion
-
20
Approche Bayésienne*
Objectif
Identifier le risque relatif de mortalité infantile et néonatale selon la défaveur socioéconomique du quartier
But Etude de corrélation géographique
Prendre en compte l’autocorrélation spatiale
Faible effectif des évènements sanitaires
Modèles Hiérarchiques Bayésien (Besag & al**)
1er niveau : modèle de poisson pour les données de comptage Oi ~ Poisson(Eiθi) avec θi=Oi/Ei
2ème niveau : covariables, composantes spatiales
Log(θi)=α+Xikβk+ui+vi
Distributions à priori des ui et vi
3ème niveau : distributions a priori des α, βk et hyper-paramètres
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes (2/4) Etudes Conclusion
* Approche réalisée en collaboration avec B. Lalloué ** Besag J, York J, MolliǸ A. Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics. Ann. Inst. Statist. Math. 1991
-
Approche spatiale
21
Constats
• Des disparités géographiques des risques relatifs estimés
• Importance de l’autocorrélation spatiale
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes (3/4) Etudes Conclusion
Objectifs
• Détection de clusters de risque
• Modélisation spatiale
Réel cluster ou
fruit du hasard ?
• Le territoire à une échelle fine est un proxy des expositions
environnementales et des facteurs de risques sociaux
Quels sont les facteurs
déterminants de cette variabilité
géographique du risque ?
-
22
Modélisation GAM
Generalized Additive Models
Régression semi-paramétrique
Permet de lisser les risques relatifs et ajuster sur plusieurs covariables
Inclue un calcul de degré de lissage optimal et effectue un test global et
local (à l’échelle de l’IRIS)
Log (Risque maladie) Au centroïde IRIS (X, Y)
Ajustement sur les covariables)
Taille de la population
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes (4/4) Etudes Conclusion
-
Résultats
Etudes réalisées
Etude 1 : Etude d’inégalités sociales de santé
Etude 2 : Contribution du NO2 aux inégalités sociales de santé
Etude 3 : Inégalités environnementales
Etude 4 : Contribution du NO2 aux inégalités sociales de santé (analyse temporelle)
23
Contexte
Zone d’étude
Bases de données
Outils
méthodologiques
Etudes
Conclusion et
perspectives
-
Zones d’étude Lille, Lyon, Paris ville
Périodes d’étude 2000-2009 (Lille, Lyon)
2004-2009 (Paris)
Données utilisées Sanitaires : Mortalité infantile, néonatale
Socio-économique : Indice de défaveur
Méthode statistique Modèles Hiérarchiques Bayésiens
Etude de corrélation géographique
Objectif Analyser les inégalités socio-spatiales de mortalité infantile et néonatale
Etude 1 : Inégalités socio-spatiales de santé
24
-
25
Principaux Résultats
Mortalité Infantile Mortalité Néonatale
Population à risque RR (95% CI) Population à risque RR (95% CI)
Lille Gradient du risque C† 1,00 Gradient du risque C1† 1,00
C2 1,29 (1,01-1,65) C2 1,40 (1,04-1,91)
C3 1,98 (1,58-2,49) C3 1,97 (1,48-2,63)
Paris Les quartiers les plus
défavorisés sont plus à
risque
1,73 (1,26-2,36)
Les quartiers les plus
défavorisés sont plus à
risque
1,61 (1,13-2,32)
Lyon Les quartiers les plus
défavorisés sont plus à
risque
1,61 (1,30-2,00)
Gradient du risque C1† 1,00
C2 1,46 (1,09-1,97)
C3 1,83 (1,38-2,43)
† Classe de référence (Favorisés)
Risques relatifs de mortalité infantile et néonatale selon la défaveur du quartier de
résidence et IC 95% estimés par les modèles Bayésiens
• Avec autocorrélation spatiale (meilleurs DIC)
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (1/4) Conclusion
Padilla CM, et al. An ecological study to identify census blocks supporting a higher burden of disease - Infant mortality in the Lille Metropolitan Area, France Matern Child Health J. 2013 Mar 12
-
26
Discussion
Résultats
Importance du territoire comme facteur de risque (l’autocorrélation spatiale)
=> perspective approche spatiale
Existence d’inégalités sociales de santé spécifiques à chaque agglomération
Les conditions socioéconomiques de la zone de résidence influencent
différemment la mortalité infantile et la mortalité néonatale
Hypothèses
Le contexte sociale : facteur de risque le plus connu de la littérature
=> Populations socioéconomiquement défavorisées sont plus sensibles aux
problèmes de santé
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (1/4) Conclusion
-
27
Naissance 28 jours 1 an
Mortalité néonatale Mortalité postnatale
Pendant la grossesse
• accès aux soins plus tardivement
• suivi de la grossesse moins régulier
• qualité de vie (tabac, alcool..)
• travail plus pénible, dur
• logement moins bon état
• situé dans un quartier plus pollué
• accessibilité aux espaces verts réduite
• sensibles aux facteurs de risques
diabètes, obésité de la mère…,
Néonatale
• Visite chez le médecin
• Qualité de vie (nutritions)
• Allaitement
• Logement moins bon état
Grossesse
Le contexte social défavorable pendant ou/et après la grossesse peut
entrainer des issues défavorables
Hypothèses
Postnéonatale
• Infections
• Accidents
*Les inégalités sociales de santé : Déterminants sociaux et modèles d’action. IGAS, 2011 Les inégalités sociales de santé : sortir de la fatalité. HCSP; 2009.
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (1/4) Conclusion
-
Zones d’étude Lille, Lyon, Paris ville
Périodes d’étude 2002-2009 (Lille, Lyon)
2004-2009 (Paris)
Données utilisées Sanitaires : Mortalité infantile, néonatale
Socio-économique : Indice de défaveur
Environnementale : concentrations moy annuelles du NO2
Méthodes statistiques Approche GAM
Etude de corrélation géographique Détection de cluster, Modélisation spatiale
Objectif Evaluer les inégalités sociales et environnementales dans la distribution spatiale du risque de mortalité infantile et néonatale
Etude 2 : Contribution du NO2 aux ISS
28
-
Etapes
1. Identifier les variations du risque de mortalité infantile / néonatale
=> Test global avec p valeur Ho : homogénéité du risque sur le territoire
2. Si cluster (p valeur significative)
Ajustement sur les facteurs de risques
Exposition au NO2
Défaveur socioéconomique
Démarches
Cluster disparaît = IMPACT
(p valeur non significative) facteur explique distribution géographique
de la maladie
Cluster ne disparaît pas= PAS D’IMPACT
(p valeur toujours significative) facteur n’explique pas la distribution
géographique de la maladie
29
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
-
0 52,5 Km
±
Rôle du NO2 sur les ISS: mortalité infantile (Lille)
0 52,5 Km
±
Quintiles
5,01 - 5,79
4,48 - 5,00
3,74 - 4,47
3,08 - 3,73
1,46 - 3,07
2 Clusters de quartiers avec des
risques plus élevés que les
autres de mortalité infantile
0 52,5 Km
±
Exposition NO2 Défaveur socioéconomique
La défaveur socioéconomique explique
la variation géographique de mortalité
infantile
Padilla CM, et al. Cluster analysis of social and environment inequalities of infant mortality, A spatial study in small areas revealed by local disease mapping in France, Sci Total Environ, 2013 Jun 1;454-455:433-41,
30
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
P
-
Rôle du NO2 sur les ISS: mortalité néonatale (Lille)
0 52,5 Km
0 52,5 Km
0 52,5 Km
Clusters de quartiers avec des
risques plus élevés que les autres de
mortalité néonatale
Exposition NO2 Défaveur socioéconomique
La défaveur socioéconomique ainsi que
l’exposition au NO2 expliquent la variation
géographique de mortalité néonatale
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
Quintiles
3,42 - 3,65
3,16 - 3,41
2,90 - 3,15
2,50 - 2,89
1,03 - 2,49
31
P=0,024 P=0,266 P=0,531
-
32
Rôle du NO2 sur les ISS: mortalité infantile (Lyon)
0 52,5 Km ±
=> Un gradient de risque plus
élevé Est / Ouest
Quintiles
5,45 - 6,59
4,72 - 5,44
4,18 - 4,71
3,89 - 4,17
3,24 - 3,88
0 52,5 Km ± 0 52,5 Km ±
Le SES diminue le risque mais
n’explique pas entièrement le cluster de
risque de surmortalité
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
Exposition NO2 Défaveur socioéconomique
P=0,005
P=0,001 P=0,025
-
0 52,5 Km0 52,5 Km
33 0 52,5 Km
Seule la défaveur socioéconomique
explique la variabilité du risque
1 Cluster de quartiers avec des
risques plus élevés que les autres de
mortalité néonatale
Quintiles
3,21 - 5,02
2,83 - 3,20
2,59 - 2,82
2,29 - 2,58
1,50 - 2,28
Rôle du NO2 sur les ISS: mortalité néonatale (Lyon)
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
Exposition NO2 Défaveur socioéconomique
P=0,024
P=0,033 P=0,143
-
34
Principaux Résultats
Lille Lyon Paris
Infantile Néonatale Infantile Néonatale Infantile Néonatale
Hétérogénéité du
territoire Oui Oui Oui Oui Oui Non
Clusters 2 2 1 1 1
Facteurs explicatifs† SES SES
NO2
SES+ NO2 ?
SES SES
Inégalités spatiales du risque de mortalité infantile / néonatale
1. Répartition différente des risques de mortalité selon la mortalité infantile ou néonatale
Les clusters ne se superposent pas
2. A Lille, contribution du NO2 dans la répartition du risque de mortalité néonatale
3. A Lyon, aucun des deux facteurs ne contribuent significativement à l’inégale répartition de la
mortalité infantile
† SES = la défaveur socio-économique du quartier de résidence
NO2 = l’exposition au NO2
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
-
35
Relation spécifique à chaque territoire entre la défaveur sociale et l’exposition
environnementale
=> Relation ville spécifique
Relation entre exposition NO2 et défaveur socioéconomique
20
30
40
50
60
NO
2 c
once
ntr
atio
ns
(µg
/m3)
low deprived middle deprived high deprived
30
40
50
60
NO
2 c
once
ntr
atio
ns
(µg
/m3)
low deprived middle deprived high deprived
40
50
60
70
80
NO
2 c
once
ntr
atio
ns
(µg
/m3)
low deprived middle deprived high deprived
Lille
Paris-ville
Lyon
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (2/4) Conclusion
Hypothèses
• Les inégalités environnementales peuvent expliquer les ISS
-
36
Zones d’étude Lille, Lyon, Paris et petite couronne, Marseille
Périodes d’étude T1 2002-2005 T2 2006-2009
Données utilisées Socioéconomiques : 9 variables (revenu, chômage, niveau d’éducation, profession, emploi précaire, logement, immigration…)
Environnementale : concentrations moy annuelles du NO2
Méthode statistique Approche GAM
Etude de corrélation géographique
Objectif Evaluer les inégalités environnementales et les comparer
dans le temps
Etude 3 : Inégalités environnementales (IE)
-
Evolution des inégalités environnementales
Agglomérations Concentrations NO2
Défavorisés T1* T2*
Concentrations NO2 Favorisés
T1* T2*
Evolution (%)
Défavorisés
Evolution (%) Favorisés
Lille 36,3±6,3 32,9±4,7 30,8±5,8 27,6±4,3 -9,3% -10,3%
Lyon 43,4±4,9 37,5±5,5 40,1±4,9 33,4±5,1 -13,7% -16,8%
Marseille 39,8± 8,3 36,7± 8,6 22,5± 6,6 22,1± 6,6 -7,5% -1,8%
Paris 44,4± 8,4 40,6± 8,1 50,8± 9,4 49,1± 9,6 -8,6% -3,3%
37
* T1 = 2002-2005 T2 2006-2009
Evolution des inégalités sociales d’exposition au dioxyde d’azote
1. Concentrations de NO2 plus importante dans les IRIS défavorisés que favorisés
2. Réduction des concentrations inégalement répartie sur le territoire
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (3/4) Conclusion
-
38
Déterminants socioéconomiques des IE
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (3/4) Conclusion
Résultats
Les déterminants socioéconomiques spécifiques à chaque agglomération
Evolution de ces déterminants socioéconomiques dans le temps
1. Des inégalités environnementales qui persistent
A Paris, le % de non propriétaires et le niveau des revenus
2. Des inégalités environnementales qui apparaissent en
deuxième période
A Lille et Marseille, le % d’emplois précaires
A Lyon, le % de non propriétaires
3. Des inégalités environnementales qui disparaissent en
deuxième période
A Lyon, Paris, et Marseille, le % d’immigrés
-
Résultats
Distribution inégale de l’exposition au dioxyde d’azote entre les classes socioéconomiques des quartiers de résidence
Des différences ne tendent pas à s’améliorer avec le temps
Des déterminants socioéconomiques spécifiques
Hypothèses
Des différences entre les agglomérations
• à l’histoire de la construction des villes
• l’aménagement du territoire ( logement près des axes routiers majeurs, logements près des mines, des usines ……)
Discussion
39
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (3/4) Conclusion
-
40 40
Zones d’étude Lille, Lyon, Paris ville
Périodes d’étude T1 2002-2005 T2 2006-2009 (Lille, Lyon)
T1 2004-2006 T2 2007-2009 (Paris)
Données utilisées Sanitaires : mortalité infantile / néonatale
Socio-économique : indicateur de défaveur
Environnementale : concentrations moy annuelles du NO2
Méthodes statistique Approche GAM
Etude de corrélation géographique
Détection de cluster, Modélisation spatiale
Objectif Evaluer spatialement et temporellement la contribution du NO2 sur les ISS
Etude 4 : Contribution du NO2 aux ISS (analyse temporelle)
-
41
Pourquoi une analyse temporelle ?
Evolution des taux de mortalité infantile et néonatale
Source : Eco-Santé Régions & Départements 2013 / Données : INSEE
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (4/4) Conclusion
-
42
Mortalité Infantile Mortalité Néonatale
Défavorisés Favorisés Défavorisés Favorisés
T1 T2 Evolution T1 T2 Evolution T1 T2 Evolution T1 T2 Evolution
Lille -9,4% + 14,6% -15,9% + 37%
Lyon + 19,6% + 16,7% +23,6% + 12,9%
Paris ville -6,4% + 22,9% -9,8% + 36,4%
Principaux Résultats
Evolution des inégalités sociales de santé
1. Evolution qui varie selon la défaveur socioéconomique du quartier
2. Evolution de Lyon différente des autres agglomérations
3. Evolution similaire des taux de mortalité selon la mortalité infantile ou néonatale
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (4/4) Conclusion
-
43
Lille Lyon Paris
Infantile Néonatale Infantile Néonatale Infantile Néonatale
T1
Hétérogénéité du
territoire Oui Oui Non Non Oui Non
Clusters 2 1 1
Facteurs explicatifs† SES SES
NO2 SES
T2
Hétérogénéité du
territoire Oui Non Oui Oui Oui Non
Clusters 1 1 1 1
Facteurs explicatifs† SES SES&NO2 SES SES
Principaux Résultats
Evolution des disparités géographiques
1. différente de la répartition spatiale selon la mortalité infantile ou néonatale
2. différente de la répartition spatiale selon la période de l’étude
3. spécifiques à chaque agglomération
† SES = la défaveur socio-économique du quartier de résidence
NO2 = l’exposition au NO2
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes (4/4) Conclusion
-
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Plan de la soutenance
Contexte
Zones d’étude
Bases de données
Outils méthodologiques
Etudes
Conclusion et perspectives
-
Existence d’inégalités socio-spatiales de mortalité infantile et néonatale
Existence d’inégalités environnementales
Importance de la défaveur socioéconomique comme déterminant du risque
de mortalité infantile (Lille, Paris), et la contribution de la pollution de l’air
dans les inégalités socio-spatiales du risque de mortalité néonatale (Lille).
Intérêt de la mise en place d’un suivi dans le temps de ces inégalités
comme outil d’évaluation des politiques sociales et/ou d’aménagement
urbain.
=> L’apport clé de cette thèse est de mettre en évidence des inégalités
différentes d’une agglomération à l’autre, d’un évènement sanitaire à l’autre et
d’une période à l’autre.
Apports de la thèse
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Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion(1/5)
-
Une échelle d’analyse fine
Compréhension plus fine des facteurs qui déterminent la répartition spatiale des ISS
Fine résolution permet de mettre en évidence précisément les zones à intervenir pour mener des actions
La pluridisciplinarité
Epidémiologie sociale, épidémiologie environnementale, biostatistique et santé publique
Approche spatiale Combiner deux domaines importants : l'analyse classique des facteurs de
risque, et l'analyse spatiale de la maladie
Lissage risque optimale (local ou global) => AIC
Prendre en compte l’autocorrélation spatiale
Faible nombre d’évènements sanitaires
Ajusté sur plusieurs covariables
Avantages
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Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion(2/5)
-
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Etude écologique
Biais écologique : agrégation, biais de spécification
Inaccessibilité aux données individuelles (sanitaires, expositions, mobilité, facteurs de risque …) => analyse multi niveaux
Inaccessibilité des données permettant une analyse écologique et temporelle (évolution année par année)
Choix du polluant
Seul le NO2 a été considéré : projet de modélisation des PM en cours
Mobilité des personnes : intérieur, professionnelle, …..
Analyse spatiale (GAM)
Pas d’intervalle de confiance ou de crédibilité Uniquement une p-valeur globale et une p valeur locale (lorsque la p valeur
globale est significative ) Distribution binomiale, poisson, gaussienne
Limites
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion (3/5)
-
Une problématique importante
Réduction des inégalités sociales de santé : un but explicite des politiques de
santé (loi de Santé Publique de 2004)
Réduction des inégalités environnementales : axe important du plan national
santé environnement de 2009
Peut permettre une aide à la décision publique dans le suivi des ISS
Un bon outil de détection de zones d’exposition à des problèmes de santé
Une méthode pour les politiques publiques pour déterminer précisément les
zones d’intervention en santé publique
Conclusions
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Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion (4/5)
-
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Travaux communs
Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion (5/5)
Expositions environnementales néfastes pour la santé
• Exposition au bruit “An exploratory spatial analysis to assess the relationship between deprivation, noise
and infant mortality” (Soumis à Environmental Health)
• Proximité aux industries polluantes “ Infant mortality, deprivation and proximity to polluting industrials facilities – A
small-scale spatial analysis with census block data ” (Lille Metropolitan Area,
France)
Expositions environnementales positives pour la santé
• Proximité aux espaces verts « Green space, social inequalities and neonatal mortality in France” (Soumis à BMC
Pregnancy and Childbirth)
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Acteurs du projet EquitArea
4 Financements : ANR, DGS, EHESP, ADEME, Région Nord Pas de Calais
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www,equitarea,org www,researchgate,net/profile/Cindy_Padilla
Merci
http://www.equitarea.org/https://www.researchgate.net/profile/Cindy_Padilla/?ev=hdr_xprfhttps://www.researchgate.net/profile/Cindy_Padilla/?ev=hdr_xprfhttps://www.researchgate.net/profile/Cindy_Padilla/?ev=hdr_xprfhttps://www.researchgate.net/profile/Cindy_Padilla/?ev=hdr_xprf
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0 52,5 Km
0 52,5 Km
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Rôle du NO2 sur les ISS: mortalité infantile (Paris)
1 Cluster de quartiers avec des
risques plus élevés que les
autres de mortalité infantile
Exposition NO2 Défaveur socioéconomique
La défaveur socioéconomique explique
la variation géographique de mortalité
infantile
Padilla CM, et al. Cluster analysis of social and environment inequalities of infant mortality, A spatial study in small areas revealed by local disease mapping in France, Sci Total Environ, 2013 Jun 1;454-455:433-41,
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Contexte Zones d’étude Bases Données Méthodes Etudes Conclusion
0 52,5 Km
p
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• LOESS (locally weighted regression smoothers)
s’adapte à la taille de la population
combine les avantages du plus proche voisin et du noyau fixe
Le degré de lissage optimal doit minimiser le AIC
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Le lissage LOESS
Régression linéaire ordinaire (paramétrique)
Régression non paramétrique (lissée)
y = α+ βx+ ε y = S(x)+ ε
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Les flèches n° 1 et 2 représentent le différentiel d’exposition illustrant le risque
accru d’exposition.
La flèche n° 3 représente le différentiel de vulnérabilité où les conditions
d’exposition environnementale se traduisent davantage en effets sanitaires négatifs.
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