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Conclusion
Analyse spatiale pour l’épidémiologie - Principes généraux
MED4001 v2 Article de référence

Conclusion
Analyse spatiale pour l’épidémiologie - Principes généraux

Auteur(s) : Marc SOURIS

Date de publication : 10 déc. 2023 | Read in English

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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

Sommaire

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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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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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DOI (Digital Object Identifier)

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

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4. Conclusion

L’analyse spatiale pour l’épidémiologie offre des éléments qui permettent de consolider l’épidémiologie « classique » et de nourrir la recherche et le paramétrage de modèles. L’analyse spatiale descriptive inclut l’analyse cartographique, la recherche de caractéristiques géométriques et spatio-temporelles, l’analyse de la variabilité spatiale d’une valeur, la recherche d’agrégats, la recherche d’échelles d’analyse et de synthèse, la recherche de corrélations environnementales, etc. L’analyse spatiale explicative est essentiellement statistique, avec la recherche de modèles statistiques incluant les relations spatiales entre individus.

Dans le domaine de la santé, l’analyse spatiale intervient également au niveau des politiques publiques, avec le développement de nouvelles applications en santé publique : systèmes d’alerte, systèmes de gestion de crises, systèmes de prévention et d’analyse de risques, préparation de campagne de vaccination, enquêtes et sondages.

La disponibilité de données, notamment géographiques, s’est fortement développée, mais la collecte, la gestion, la spatialisation et la mise à disposition rapide des données épidémiologiques reste un frein majeur au développement de l’utilisation de l’analyse spatiale en épidémiologie. Le développement de la modélisation multi-agent devrait aboutir à l’élaboration de véritables bases de connaissance et d’expertise pour la description des comportements de la plupart des agents impliqués dans les phénomènes de santé. Ces bases de données et de connaissances permettront de faciliter l’utilisation de l’analyse spatiale pour l’épidémiologie.

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Sommaire
Sommaire

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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