Article

1 - BASES CONCEPTUELLES

2 - DONNÉES SPATIALISÉES EN SANTÉ

  • 2.1 - Données épidémiologiques
  • 2.2 - Localisation des événements de santé
  • 2.3 - Spatialisation des données épidémiologiques
  • 2.4 - Données géographiques et environnementales

3 - CADRE MÉTHODOLOGIQUE

4 - CONCLUSION

5 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : MED4001 v2

Analyse spatiale pour l’épidémiologie - Principes généraux

Auteur(s) : Marc SOURIS

Date de publication : 10 déc. 2023

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RÉSUMÉ

Cet article décrit les principes et les différentes techniques de l’analyse spatiale pour l’épidémiologie et la géographie de la santé : cartographie, analyse de l’hétérogénéité et de la continuité spatiale, recherche de tendances, de zones homogènes, recherche d’agrégats, recherche de formes géométriques, analyses spatio-temporelles, etc. L’analyse spatiale entre également dans le développement de nombreuses applications : modélisation des épidémies, systèmes d’alerte, systèmes de gestion de crises, systèmes de prévention et d’analyse de risques, préparation de campagne de vaccination, sondages.

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ABSTRACT

Spatial analysis for epidemiology and health geography

This article describes the principles and the different techniques of spatial analysis for epidemiology and health geography: mapping, analysis of heterogeneity and spatial continuity, trends, homogeneous areas, cluster detection, geometries, spatial-temporal analysis, etc. Spatial analysis is also used in the development of many applications: modelling of epidemics, warning systems, crisis management systems, risk prevention and analysis systems, vaccination campaigns, and surveys.

Auteur(s)

  • Marc SOURIS : Directeur de Recherche Émérite - UMR « Unité des virus émergents », Aix-Marseille Univ. – IRD – INSERM, Marseille, France

INTRODUCTION

Face à l’évidence de transmissions multiples de maladies de l’Animal à l’Humain, une approche intégrée, systémique, s’est peu à peu imposée pour mieux comprendre et évaluer le risque sanitaire, et s’y préparer : il est nécessaire d’étudier les maladies dans leur contexte global en prenant en compte non seulement les malades potentiels, mais également tous les acteurs qui interviennent dans l’émergence et la diffusion des maladies. Ces acteurs sont multiples : les agents pathogènes, les populations humaines et animales, les vecteurs, avec des facteurs de risques biologiques, géographiques, environnementaux, comportementaux, sociaux, économiques, etc.

L’hétérogénéité est la clé de l’épidémiologie, dans le sens où un risque uniforme dans les données observées ne permet pas d’associer des différences épidémiologiques à des facteurs qui pourraient avoir une signification étiologique. L’hétérogénéité concerne également la distribution spatiale des maladies : les phénomènes de santé sont rarement distribués au hasard dans l’espace, et leur distribution spatiale reflète bien souvent des facteurs de risque liés à des facteurs géographiques et à des relations de proximité entre les individus, et qui permettent de les décrypter. De nombreux processus dépendent de la proximité, soit par des phénomènes de contamination, soit par des processus de contagion, soit par des relations géographiques de causalité avec les caractéristiques de l’environnement. L’étude de l’hétérogénéité dans la distribution spatiale des phénomènes de santé s’avère donc être importante dans l’analyse et la compréhension de ces phénomènes et l’identification de leurs facteurs de risque : lorsque le risque varie d’un endroit à l’autre, la localisation géographique est une variable explicative importante, soit parce qu’elle reflète un élément de risque déterminé par l’environnement (qu’il s’agisse d’un élément de l’environnement naturel ou socioculturel associé à un lieu), soit parce que des personnes présentant des caractéristiques de risque similaires vivent ensemble, soit parce que le risque est lié à un processus de contagion par proximité.

Cet article introduit les bases conceptuelles et méthodologiques sur lesquelles repose l’analyse spatiale en épidémiologie, dont les différentes méthodes et outils seront décrits en détail dans l’article associé [MED 4 002]. La nature bidimensionnelle de la localisation géographique implique que les méthodes de représentation et les techniques statistiques standards pour traiter des ensembles de variables essentiellement univariées doivent être complétées par des méthodes plus sophistiquées. Le terme « analyse spatiale » est ainsi utilisé pour décrire les techniques d’analyse, essentiellement statistiques, qui utilisent la localisation géographique. L’analyse spatiale d’un phénomène de santé consiste principalement à analyser et à caractériser la distribution spatiale du phénomène afin d’identifier les facteurs et caractériser, si possible, les processus qui déterminent cette distribution spatiale et pouvoir ainsi les modéliser.

L’analyse spatiale descriptive comprend l’analyse cartographique, la détection des caractéristiques géométriques et spatio-temporelles, l’analyse de la variabilité spatiale d’une valeur, la détection d’agrégats (clusters), la recherche d’échelles d’analyse et de synthèse, l’analyse des corrélations environnementales. L’analyse spatiale explicative est essentiellement statistique, avec l’identification de modèles statistiques impliquant des relations spatiales entre les individus et entre les individus et les caractéristiques de leur environnement.

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VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-med4001


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - OMS -   Rapport sur la santé dans le monde 2002, chapitre 2.  -  Organisation mondiale de la Santé (2002).

  • (2) - BECCERA (S.) -   Vulnérabilité, risques et environnement : l’itinéraire chaotique d’un paradigme sociologique contemporain.  -  VertigO, vol. 12, n° 1 (2012).

  • (3) - BOUYER (J.), HEMON (D.), CORDIER (S.), DERRIENIC (F.), STUCKER (I.), STENGEL (B.), CLAVEL (J.) -   Epidémiologie, principes et methods quantitatives.  -  Inserm (1993).

  • (4) - ALBERT (D.), GESLER (W.), LEVERGOOD (B.) -   Spatial analysis, GIS, and Remote sensing applications in the health sciences.  -  Ann. Arbor Press (2000).

  • (5) - BORDIN (P.) -   SIG, concepts, outils et données.  -  Hermès (2002).

  • (6) - ELLIOT (P.), CUZICK (J.), ENGLISH (D.),...

DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES

NORMES

  • The European Code of Conduct for Research Integrity – Revised Edition 2023. Berlin. DOI 10.26356/ECOC - ALLEA - 2023

1 Réglementation

France : Décret n° 2000-1282 du 26 décembre 2000 (JO du 29 décembre) portant création de l’Agence technique de l’information sur l’hospitalisation et modifiant le code de la santé publique.

Fondement législatif et réglementaire du PMSI

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2 Annuaire

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2.1 Centres de recherche et formations (liste non exhaustive)

EHESP,département METIS https://www.ehesp.fr/

UMR UVE https://www.mediterranee-infection.com/recherche/uve/

UMR 6266 CNRS IDEES

UMR Espace https://www.umrespace.org

UR0546 BioSP Biostat et process spatiaux https://biosp.mathnum.inrae.fr/

Université de Versailles http://www.ssents.uvsq.fr/

UMR 5600 EVS Université de Lyon CNRS

UMR 8524 Laboratoire Paul Painlevé Université de Lille

UMR 8504 Géographie-cités https://geographie-cites.cnrs.fr/

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