Méthodologie de l'étude

 

Il s’agit d’une étude d’épidémiologie spatialemulticentrique. L’unité géographique utilisée est l’IRIS (Îlots Regroupés pour l’Information Statistique, regroupant en moyenne 2000 habitants) qui constitue la plus petite unité géographique en France pour laquelle les données démographiques et socio-économiques du recensement national sont disponibles. L’IRIS est comparable au « census block » ou au « census tract » américains, qui sont d’après Krieger et al (Krieger, 2003) des unités géographiques appropriées pour mesurer les inégalités socio-économiques et explorer les inégalités sociales de santé.

Dans un premier temps, nous avons délibérément choisi un nombre limité de zones urbaines, afin de mettre en évidence les disparités spatiales et d’affiner la méthodologie d'analyse statistique qui sera utilisée. L’existence en France de contrastes entre les grandes agglomérations urbaines concernant la situation sanitaire, les caractéristiques économiques et démographiques et la magnitude et la diversité des expositions environnementales, nous a conduits à privilégier, pour ce qui constitue une « étude pilote », les quatre grandes aires urbaines suivantes : Lille, Paris (et petite couronne), Lyon et Marseille, permettant une bonne couverture « nord-sud ». Cette diversité pourrait permettre de distinguer les caractéristiques communes aux 4 agglomérations de celles spécifiques à chacune d’entre elles.

Les méthodes d’analyse statistique mises en œuvre dans ce projet de recherche sont variées :

(1) des approches bayésiennes permettant de prendre en compte l’autocorrélation spatiale entre les unités statistiques ainsi que la rareté de l’évènement sanitaire d’intérêt,

(2) des analyses multidimensionnelles capturant les différentes facettes d’un même concept comme celui de la défaveur socioéconomique ou du cumul d’expositions environnementales,

(3) des modèles GAM (Generalized Additive Model) et SatScan appropriés pour les analyses spatiales et

(4) des modèles de type multiniveau permettant la combinaison de données collectées à différents niveaux (individuel et géographique, par exemple).

Krieger N., Chen J. T. & Waterman P. D. (2003). Choosing area based socioeconomic measures to monitor social inequalities in low birth weight and childhood lead poisoning: The Public Health Disparities Geocoding Project (US). J.Epidemiol.CommunityHealth, 57, 186-99.