L’épidémiologie

1. L’épidémiologie 24 mars 2014 Adrien Guilloteau Interne en Santé Publique

2. L’épidémiologie • Présentation de l’épidémiologie : • Quelques définitions • Historique • Objectifs • Mesure de l’état de santé dans la population • Les indicateurs • Les outils : l’enquête • L’état de santé : les déterminants

3. L’épidémiologie : notions de base

4. L’épidémiologie : définitions Pour vous la santé c’est

5. L’épidémiologie : définitions • Un concept difficile à définir • La santé au cours des âges : • Dérivé de « Sanitas » (latin) : sain de corps, sain d’esprit, bon état Encyclopédie Diderot / d’Alembert (1751) «  l’accord naturel, la disposition convenable des parties du corps vivant, d’où s’ensuit que l’exercice de toutes ses fonctions se fait, ou peut se faire d’une maniere durable, avec la facilité, la liberté, & dans toute l’étendue dont est susceptible chacun de ses organes, selon sa destination, & relativement à la situation actuelle, aux différens besoins, à l’âge, au sexe, au tempérament de l’individu qui est dans cette disposition, & au climat dans lequel il vit.  » • R. Leriche (1936) « La santé c’est la vie dans le silence des organes  »

6. L’épidémiologie : définitions • Définition de l’OMS (1946) : « La santé est un état de complet bien-être physique, mental et social, et ne consiste pas seulement en une absence de maladie ou d'infirmité. »

7. L’épidémiologie : définitions • L’épidémie • Épi- du grec « epi » : sur • -démie du grec « demos » : le peuple • Ce qui s’abat sur le peuple • Propagation rapide du nombre de cas d'une maladie dans la population • A longtemps concerné que les maladies infectieuses contagieuses (peste, choléra) mais s’est récemment élargie

8. L’épidémiologie : définitions • L’épidémiologie • -logiedu grec « logos » : parole, discours • La science qui analyse ce qui s’abat sur le peuple • Mot apparu récemment (1855) définit comme l’ensemble des « recherches sur les causes et la nature des épidémies » • Comme pour le mot « épidémie » il ne caractérise plus uniquement les maladies infectieuses

9. L’épidémiologie : définitions • Définition récente : « Étude de la distribution des problèmes de santé et de leurs déterminants dans des populations humaines ; cette approche scientifique ayant pour but la prévention et le contrôle des problèmes de santé » (Mac Mahon, 1970)

10. Histoire de l’épidémiologie • Le XVIIe siècle : les pionniers • John Graunt, William Petty • Trait d’union entre démographie et santé • Analyse des tables de mortalité (1662) • Thomas Sydenham • L’approche observationnelle des épidémies

11. Histoire de l’épidémiologie • Le XIXe : la lutte contre les maladies infectieuses • John Snow et le choléra (1845-1853) • Relevé cartographique des cas de choléra • La source d'eau comme facteur de risque Source : wikimedia

12. Histoire de l’épidémiologie

13. Histoire de l’épidémiologie • Le XIXe : la lutte contre les maladies infectieuses • F. Nightingale et les soins infirmiers • Popularisation de l’hygiène • Formation « scientifique » pour les infirmières Source : wikimedia

14. Histoire de l’épidémiologie Source : wikimedia

15. Histoire de l’épidémiologie • Le XIXe : la lutte contre les maladies infectieuses • Contemporains « fondateurs » : • I. Semmelweis : la fièvre puerpérale • L. Pasteur, R. Koch : la fin de la génération spontanée

16. Histoire de l’épidémiologie • Fin XXème siècle : élargissement du champs de la discipline • 1950-57 : Richard Doll, Austin Hill et le cancer du poumon • Le tabac comme facteur de risque • 1948-1978 : la cohorte de Framingham • Les maladies cardio-vasculaires

17. Histoire de l’épidémiologie • Fin XXème siècle : élargissement du champs de la discipline • 1995 : INSERM • Evaluation d’une intervention en milieu professionnel (information et modification ergonomique) • Sur les rachialgies • Permis de voir une efficacité de l’intervention (non plaignants 73% contre 59%)

18. L’épidémiologie : objectifs • Décrire : l'importance des problèmes de santé • Analyser : les causes et facteurs de risque des problèmes de santé • Evaluer : l'efficacité des actions de santé

19. Mesure de la santé

20. Mesure de la santé Quelques définitions • Les taux : mortalité, incidence • Les ratios • Les proportions : la prévalence • L’espérance de vie

21. Mesure de la santé Quelques définitions • Les taux en épidémiologie : • Notion très importante • Correspond à un rapport entre le nombre de personne atteinte par un événement (ex : maladie, décès) • Dans un temps donné (ex : 1 an) • Sur une population donnée, générale ou limitée • => probabilité de survenue d’un évènement • S’exprime en événement x individu -1 x durée -1 • Souvent multiplié pour faciliter la lecture • Avantage : permet la comparaison de différentes populations à différentes périodes

22. Mesure de la santé Quelques définitions • Les taux : • Le taux de mortalité brut dans une période donnée : nombre de décès par an nombre moyend’habitants • Exemple de la France en 2012 : 571 000 décès* 65 280 867 habitants* • Soit 8,7 décès pour 1 000 habitants en 2012 en France = taux de mortalité = 0,0087 décès x hab-1 x an-1 *Source : INSEE

23. Mesure de la santé Quelques définitions • Les taux : • Le taux d’incidence brut : nombre de nouveaux cas sur un an nombre moyend’habitants • L’exemple de l’infection au VIH en 2011 : 6 088 nouveaux cas ** 63 249 091 habitants* • Soit 9,6 pour 100 000 habitants en France en 2011 = taux d’incidence = 0,000096 cas x hab-1 x an-1 *Source : INSEE **Source : InVS

24. Mesure de la santé Quelques définitions • Les proportions : • Nombre de personnes ayant une caractéristique • Sur l’ensemble de la population dont elles sont issues • Souvent exprimé en %, ou ‰ • Pas de notion de durée

25. Mesure de la santé Quelques définitions • Les proportions : • La prévalence : nombre de cas total observé nombre d’habitants • L’exemple de l’infection au VIH estimée à 134 000 en 2005** 62 730 537 habitants* • Soit 2,1 ‰ habitants infectés par le VIH en France en 2005 = prévalence = 0,0021 *Source : INSEE **Source : InVS

26. Mesure de la santé Quelques définitions • Les ratios : • Rapport entre deux mesures issues de populations différentes • L’exemple le plus connu : le sexe-ratio Nombre d’hommes Nombre de femmes • En France en 2012 : 31 612 453 hommes* 33 668 404 femmes* • Soit 0,94 homme par femme en France en 2012 = sexe-ratio = 0,94 *Source : INSEE

27. Mesure de la santé Quelques définitions • L’espérance de vie : • D'une génération : durée moyenne de vie de l'ensemble des personnes nées une même année (incalculable avant la mort de toute la génération) • Du « moment » : durée moyenne de vie d'une génération fictive vivant aux mêmes conditions qu'au « moment » de l'estimation • Repose sur la probabilité de survie d'une année à l'autre • Peut se calculer à la naissance comme à un autre âge

28. La standardisation • Comparaison entre deux populations :  Taux brut de mortalité : 2 Taux brut de mortalité : 4 Source : UN

29. La standardisation A B 80 % - 80 20 % - 2 50% - 50 50% - 5 • Sans standardisation : plus de cas dans A que dans B • Standardisation avec comme référence B : • - 80 x 0,5 / 0,8 = 50 • - 2 x 0,5 / 0,2 = 5 • Après standardisation autant de cas dans A que dans B => 82 => 55

30. La standardisation • La standardisation : • Permet la comparaison de plusieurs populations • De structures différentes • En les rapportant à une structure de référence • On parle de taux d'incidence et de mortalité standardisés en opposition aux taux bruts

31. Les indicateurs • La notion d’indicateur de santé  : • Mesures quantitatives ou qualitatives • D'une dimension de l'état de santé de la population • Répondant à différents critères de qualité : • Validité (capacité à refléter un état de santé) • Fiabilité (reproductibilité, concordance) • Applicabilité (facilité de mesure, de recueil)

32. Les indicateurs • Quelques exemples d'indicateurs : • Liés aux conditions de vie : • Proportion de la population exposée à un facteur de risque • Ex : Nbr de buveurs dans une population • Indicateurs de moyens : • Financier : Ressource allouée rapportée à une population • Ex : Part du PIB national alloué à la santé • Humain : Professionnels par habitants : • Ex : Nbr d’infirmières pour 100 habitants

33. Les indicateurs • Quelques exemples d'indicateurs : • Morbidité : • Incidence : taux brut, standardisé, taux d'attaque (incidence pendant la période de l’épidemie) • Prévalence • Taux de recours aux soins (consultations, médicaments consommés) : • Ex : Nbr de consultations dans une population (ou taux) • Conséquences de la maladie : • Qualité de vie : plus compliqué à mesurer, repose sur des indices (agrégation de plusieurs indicateurs) recueillis avec des questionnaires

34. Les indicateurs Source : Univ-lyon1.fr

35. Les indicateurs • Quelques exemples d'indicateurs : • Mortalité : • Taux de mortalité brut • Taux de mortalité standardisé • Mortalité prématurée : taux de décès avant 65 ans, volume d’années potentielles de vie perdues (APVP) • Le taux de létalité : nombre de décès sur nombre moyen de personnes malades par an (spécifique d’une maladie)

36. Les enquêtes • Définir une enquête : • Unobjectif : « décrire, analyser, évaluer » • Une méthode de recueil des données : • prospectif (Ve) / rétrospectif (B) • Un temps de recueil des données • transversal (Vi) / longitudinal (R)

37. Les enquêtes

38. Les enquêtes : descriptives • Les enquêtes descriptives • Transversales : • Déterminent la prévalence, ou la proportion de la population exposée à un facteur de risque • Importance de la représentativité • Longitudinales : • Déterminent l’incidence d’une maladie, la mortalité sur une population, la létalité

39. Les enquêtes : analytiques • Les enquêtes de cohortes (ou exposés-non exposés): Source : INSERM

40. Les enquêtes : analytiques • Les enquêtes cas-témoin : Source : INSERM

41. Les enquêtes : analytiques • Autres types d’enquêtes : • La méta-analyse : • Regroupe un ensemble d’études sur un sujet donnée • Agrège les données afin de tirer une conclusion solide • L’essai expérimental : • Répartition d’un échantillon dans deux groupes exposés/ non exposés de façon aléatoire • Pose des questions éthiques(exposition à des FDR potentiels) • Peu utilisé en épidémiologie (beaucoup plus en recherche clinique)

42. Les enquêtes : évaluatives • Les enquêtes évaluatives : • Un exemple l’enquête coût-utilité : • Basée sur un indicateur à deux dimensions le QALY : le nombre d’année de vie, la qualité de vie • Une intervention permettant de gagner 1 QALY peut correspondre à : • Une intervention permettant de gagner 2 années de vie dans un état de santé de 0,5 • Une intervention permettant de gagner 1 année de vie dans un état de santé de 1 • Permet d’élaborer la stratégie d’intervention la plus « rentable »

43. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : • La notion de biais : • Sélection • Classement • Confusion • Les résultats : • Le degré de significativité « p » et l’IC à 95% • L'OR et le RR

44. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : • La notion de biais : • Erreur systématique (non liée au hasard) • Fausse les estimations (descriptif) • Compromet l’interprétation (analytique)

45. Les enquêtes • Lecture des enquêtes • Le biais de sélection : • Limite la population à laquelle s’applique les conclusions de l’enquête • Ex : le « healthyworkereffect » • Pour travailler il faut être en bonne santé • L’apparition d’une maladie peut entrainer l’inactivité • Les travailleurs sont généralement en meilleur santé que la population générale • => On ne peut conclure que pour la population des travailleurs

46. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : • Le biais de classement • Peut entraîner une mauvaise estimation d’un indicateur, une mauvaise interprétation d’une étude analytique : • Ex : la mesure du poids • Une balance est décalé de 1kg • L’ensemble des mesures est faussée

47. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : • Le biais de confusion • Fausse l’interprétation : association ≠ causalité • Ex : le tabac

48. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : les résultats, prise en compte de l'aléa • Le degré de significativité « p » : • Résultats d'une comparaison de moyenne ou de proportion • Risque maximal accepté 0,05 ou 5% → Si p < 0,05 on considère que le résultat est statistiquement significatif • L'intervalle de confiance : • Mesure la précision • Souvent exprimé au risque 0,05 → IC 95% [borne inf ; borne sup]

49. Les enquêtes • Lecture des enquêtes : • Les Odd-Ratio (OR) et Risque Relatif (RR) : • RR ou OR = 1 : pas d'association entre exposition et maladie • RR ou OR > 1 : association entre exposition et maladie • → « facteur de risque » • RR ou OR < 1 : association entre exposition et maladie → « facteur protecteur » • Prise en compte de l’aléatoire : IC 95% • Ex : RR = 2 ( IC95% : 1,5 - 3 )

50. Les enquêtes • Les critères de causalité définis par Hill (1965) : • 9 critères qui permettent d'orienter une simple association vers une relation de causalité • 5 jugés principaux : : la force de l’association, l’existence d’une relation dose-effet, la reproductibilité de l’association, la plausibilité et la cohérence biologiques • 1 seul nécessaire : temporalité de l'association • Une aide mais pas un absolu