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Épidémiologie et environnement

Épidémiologie et environnement. Épidémiologie analytique Luc Dauchet l-dauchet@chru-lille.fr. Environnement définition. Définition larousse: Ce qui entoure de tous côtés ; voisinage : Un village dans son environnement de montagnes.

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Épidémiologie et environnement

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Presentation Transcript


  1. Épidémiologie et environnement Épidémiologie analytique Luc Dauchet l-dauchet@chru-lille.fr

  2. Environnement définition • Définition larousse: • Ce qui entoure de tous côtés ; voisinage : Un village dans son environnement de montagnes. • Ensemble des éléments (biotiques ou abiotiques) qui entourent un individu ou une espèce et dont certains contribuent directement à subvenir à ses besoins. • Etc..

  3. Environnement définition • Sens Large: • Facteur de risque environnementaux: • Atmosphère, pollution etc.. • Alimentation • Activité physique • Tout sauf la génétique…. • d’A. Einstein « l’environnement, c’est tout ce qui n’est pas moi »

  4. Environnement définition • OMS Helsinki 1994 • la santé environnementale (environmental health) comprend les aspects de la santé humaine, y compris la qualité de la vie, qui sont déterminés par les facteurs physiques, chimiques, biologiques, sociaux, psychosociaux et esthétiques de notre environnement. Elle concerne également la politique et les pratiques de gestion, de résorption, de contrôle et de prévention des facteurs environnementaux susceptibles d’affecter la santé des générations actuelles et futures

  5. Environnement définition • Rapport de la Commission d’orientation du Plan national santé environnement . 2004 • « En tant que pratique, au travers de politiques publiques, la santé environnementale vise à réduire les menaces qui pèsent sur les personnes dans leur cité, leur logement, leur lieu de travail, et mobilise dans ce but un ensemble d’institutions publiques nationales ou locales, d’organismes privés et de professionnels qui y exercent. »

  6. Pourquoi compter? • Décrire : épidémiologie descriptive. Observation Comprendre : épidémiologie analytique Évaluer: épidémiologie évaluative

  7. Épidémiologie Analytique Étude d'observation

  8. Épidémiologie analytiqueétudes d'observation • Objectif= identifier les étiologies et facteur de risque d’un problème de Santé • Étiologie Etio= cause logos=étude • Facteur de risque. Facteur significativement associé à une pathologie: (ex: tabac/cancer du poumon; Homme/accident de voiture) => pas de notion de causalité

  9. Études écologiques • Ces études analysent la co-variation de paramètres mesures au niveau de groupes d'individus, souvent sélectionnes sur une base géographique : région, comte, état... Pour chaque groupe, les distributions des niveaux d'exposition et des fréquences de maladies sont connues, mais pas la distribution conjointe de ces deux variables (fréquence de maladie par niveau d'exposition). • Données collectives pas de données individuelles

  10. Études écologiques • Etudes Multigroupes • Les études multi-groupes dites, géographiques,mettent en évidence l’association écologique entre le niveau moyen d'exposition ou la prévalence de l’exposition et la fréquence de maladie dans de nombreuses régions

  11. New Jersey State Cancer Registry

  12. F. RICHARD Risque • Définition : C'est pour un sujet la « Probabilité » de développer une maladie • Notion quantitative et probabiliste • Probabilité que des dangers (effets néfastes sur la santé humaine) surviennent au sein d'une population à la suite d'une exposition

  13. F. RICHARD Risque : Notion de multifactorialité de la plupart des phénomènes de santé • Le tabac n'est pas la seule cause de cancer du poumon et fumer d'induit pas forcément un cancer du poumon • On ne peut pas faire de grippe sans croiser le virus de la grippe mais on ne développe pas forcément une grippe si on "croise" le virus de la grippe.

  14. F. RICHARD La notion de risque • Rupture avec une approche déterministe (une cause entraîne forcément un effet) • Approche probabiliste : un faisceau de facteurs augmente la probabilité que survienne une maladie

  15. F. RICHARD Mesure du risque M + M - E + a b e1 E - c d e0 m1 m0 N Risque : probabilité d'être malade

  16. F. RICHARD Mesure du risque : Cohorte R1 : Risque de développer la maladie si on est exposé R0 : Risque de développer la maladie si on n’est pas exposé

  17. F. RICHARD Mesure du risque : CohorteModèle multiplicatif :risque relatif (RR) Si R1 R0 RR  1 (absence de risque) Si R1 > R0 RR > 1(augmentation de risque chez les exposés vs les non exposés) Si R1 < R0 RR < 1(diminution de risque chez les exposés vs les non exposés)

  18. F. RICHARD Mesure du risque : Cohorte Modèle additif : Différence de risque ou excès de risque Si R1 R0 0 (absence de risque) Si R1 > R0 > 0 (augmentation de risque chez les exposés vs les non exposés) Si R1 < R0 < 0 (diminution de risque chez les exposés vs les non exposés)

  19. Petites définitions statistique • p (ou risque de première espèce): probabilité que la différence soit observé si il n’y a pas de relation: En pratique dit qu’une relation est significative si p<0,05. • Intervalle de confiance: intervalle dans lequel la vrai valeur d’une moyenne ou d’un RR à 95% de se situer.

  20. F. RICHARD Mesure du risque : CohorteIntervalle de confiance à 95% d'un RR: Interprétation • 1 inclus dans l'IDC à 95% = RR non significativement différent de 1 • 1 exclu de l'IDC à 95% = RR significativement différent de 1

  21. Études écologiques • Etudes temporelles • Les études temporelles examinent, dans une zone géographique donnée, la co-variation, souvent au jour le jour, d'un indicateur de pollution et d'un indicateur de sante, de mortalité ou d'activité sanitaire.

  22. Études écologiques • Etudes mixtes • Les études écologiques, mixtes combinent les caractéristiques des études multi-groupes et des études temporelles; leur objectif est donc double : déterminer les changements au cours du temps & l' intérieur

  23. Études écologiques • Avantage • Facile à réaliser • Pas de nécessité de données individuelles • Utilisation de données en recueil systématique, PMSI, station de mesure de la pollution • Limites • Biais +++++++++++ • Niveau de preuve très bas • Permet seulement d'émettre des hypothèses.

  24. Notion de biais • Un biais est une erreur systématique(non liée au hasard) qui compromet la validité de l'enquête et empêchent l'interprétation juste des résultats. Il existe trois catégories de biais: cm

  25. Notion de facteur de confusion • Association ne signifie pas cause. Relation statistique Fumer Posséder un briquet cause Relation statistique : Facteur de risque Cancer du poumon Un facteur de confusion est un facteur associé à la fois à l’exposition et au risque Fumer est le facteur de confusion qui explique la relation entre briquet et cancer du poumon

  26. Notion d'ajustement • Méthode statistique permettant de prendre en compte les facteurs de confusion mesurés et connus • => A consommation de tabac égale le fait de posséder un briquet n'est plus facteur de risque de cancer. • Limites : • Nécessite une bonne mesure des facteurs de confusion • Tous les facteurs de confusion ne sont pas connus • Pas de distinction possible si variable trop corrélée (ex: si toutes les personnes qui ont un briquet sont fumeurs)

  27. Etudes individuelles • Les données sanitaires et celles relatives aux variables de confusion sont ici relevées à I'échelle individuelle • Exposition données individuelles ou collectives dans le cadre de l’environnement physique

  28. Étude cohorte

  29. Cohortes « contemporaines » Maladie Maladie Maladie Maladie Maladie Études de nombreuses expositions et maladies Exposition: tabac, sport, alimentation, couleur des chaussures…. Grosses cohortes > 10000 personnes sur de nombreuses années

  30. mesures à l’inclusion • Facteurs d’ajustements • Age, sexe, données socio-démographiques,….. • Autres expositions • Questionnaires alimentaires, habitudes de vies etc.. • Clinique TA IMC ect… • Biologie : Cholestérol diabète aliquots ect…

  31. Suivi • Études de mortalité: • Certificat de mortalité => peu coûteux, imprécis • Morbidité: • Contact des patients => contact des médecins => dossiers médicaux => définition standardisée => comité d’experts. • Registre (exemple PRIME/ MONICA)=> précis et peu coûteux (quand on dispose d’un registre!!)

  32. Problème : il faut tout avoir prévu avant! Sans trop charger la Fusée !!!!

  33. Population 15 ans de suivi Données EFR

  34. Relation nitrate/risque de cancer de la vessie

  35. Etudes de cohortes • Avantage • Exposition précède l’événement • Limites les bais (sélection mesure) • Inconvénient: • Perdus de vus • Long • Nécessite beaucoup de sujets • Maladie fréquente

  36. Etude transversale • Une étude transversale détermine, dans une population, la prévalence d'une maladie, sans que L’on en connaisse I’ ancienneté. Les données d'exposition, variables dans le temps, peuvent être mesurées rétrospectivement, afin de tenir compte des périodes de latence. II s'agit de comparer des prévalences entre sujets différemment exposes.

  37. Exposure to Motor Vehicle Traffic and Allergic Sensitization • Wyler, Catherine • Study Population and Participation Rate •  Basel-Stadt is an urban area with about 200,000 inhabitants, located in the northwestern part of Switzerland. In 1991, it was one of the eight areas that participated in the cross-sectional part of the Swiss Study on Air Pollution and Lung Diseases in Adults (SAPALDIA). 23–25 Martin et al26 have described the methods of SAPALDIA elsewhere. The present study is based on the 1,075 (60%) Swiss participants of the Basel sample of SAPALDIA • Allergy Tests •  We assessed the sensitization to eight common aeroallergens • Assessment of Exposure •  To determine the participants’ exposure to traffic at their domicile, we matched the data of the traffic inventory of the canton Basel-Stadt to each participant’s home address.

  38. OR Odds Ratio rapport de cote/ approximation du RR FIGURE 1 Association between ln(OR) (OR = odds ratio) of sensitization to pollen and ln(car frequency) in subjects having lived in the same house for at least 10 years; results of a generalized additive model in which the functional relation with ln(car frequency) was estimated using locally weighted regression with a window span of 0.7 and in which the influence of sex, age, smoking, education, family history of atopy, and number of siblings was controlled.

  39. Étude cas-témoin

  40. Population Données

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