université paris xi - ufr médicale kremlin-bicêtre
TRANSCRIPT
Université Paris XI - UFR médicale Kremlin-Bicêtre
HABILITATION À DIRIGER DES RECHERCHES
« La surveillance en santé publique environnementale : cadre
conceptuel et mise en pratique »
Daniel Eilstein
Institut de veille sanitaire
Jury
Serge Briançon (rapporteur)
Marc Colonna (rapporteur)
William Dab
Alexis Elbaz (rapporteur)
Damien Jolly
Denis Zmirou-Navier
Soutenance le lundi, 07/01/2011
Année universitaire 2010 - 2011
2
Daniel Eilstein
Né le 17 juillet 1950 à Metz, marié, 3 enfants
Adresse personnelle : 8, rue Maurice Gredat, 94410 Saint-Maurice
Adresse professionnelle : Institut de veille sanitaire 12, rue du Val d’Osne, 94415 Saint-Maurice
e-mail : [email protected]
Diplômes
• Février 1982 : Doctorat en médecine, Université Louis Pasteur, Strasbourg ;
• Septembre 1995 : DEA « Épidémiologie clinique et évaluation des actions de santé », Strasbourg ;
• Octobre 2001 : Doctorat de l'Université Louis Pasteur, spécialité « Épidémiologie - Recherche clinique et
épidémiologique », Strasbourg ;
• Novembre 2005 : Qualification en santé publique et médecine sociale.
Cursus professionnel
• De juillet 1982 à décembre 2002 : exercice de la médecine générale à Strasbourg ;
• De décembre 1995 à février 2005 : Laboratoire d'épidémiologie et de santé publique, Université Louis
Pasteur, Strasbourg (épidémiologie générale, registre des tumeurs du Bas-Rhin, registre des maladies
cardio-vasculaires) ;
• De février 1996 à juin 1999 : coordination du Réseau Alsace des médecins pour la surveillance des
relations entre l'environnement et la santé, Strasbourg ;
• De juin 1997 à janvier 2005 : Réseau national de santé publique puis InVS, « Programme de
surveillance air et santé, 9 villes » (Département santé environnement) et Unité cancer (Département
des maladies chroniques et des traumatismes), Strasbourg ;
• De février 2005 à mai 2008 : responsable de l'Unité Surveillance, Département santé environnement,
Institut de veille sanitaire (InVS), Saint-Maurice ;
• Depuis juin 2008 : Conseiller scientifique, Département santé environnement, Institut de veille sanitaire
(InVS), Saint-Maurice.
3
Activité d’enseignement
• De 1988 à 1994 : participation à l'enseignement du DU « Organisation temporelle dans les processus
biologiques (théorie du signal, systèmes dynamiques, notion de chaos déterministe) », Faculté de
médecine, Université Louis Pasteur (ULP) Strasbourg ;
• De 1992 à 1999 : enseignement de Mathématiques appliquées à l'informatique (logique, réseaux de
neurones, matrices) dans le cadre du C2 « Informatique médicale » de la MSBM, Faculté de médecine,
ULP;
• De 1999 à 2004 : participation à l'enseignement de la MSBM « Environnement et santé », Faculté de
pharmacie, ULP (pollution atmosphérique et santé) ;
• Depuis 2001 : participation à l'enseignement du master « Épidémiologie clinique et évaluation des
actions de santé » devenu Master Santé publique et environnement (cours « analyse de survie »,
« pollution atmosphérique et santé », « systèmes de surveillance », « analyse de clusters »), Universités
Nancy, Dijon, Besançon, Reims, Strasbourg ;
• 2002 : cours d'épidémiologie à l'École des cadres infirmiers, Strasbourg ;
• De 2002 à 2004 : cours MSBM Éthique médicale (« Cnil »), Faculté de médecine, ULP ;
• De 2002 à 2004 : cours d'épidémiologie générale, Faculté de pharmacie (Internat), ULP ;
• Depuis 2003 : cours sur la surveillance épidémiologique aux internes de santé publique à l’InVS ;
• Janvier 2004 : organisation d'une formation à l'analyse des séries temporelles et enseignement, InVS ;
• Juin 2005 : cours Écorisque (formation École des hautes études en santé publique (EHESP) «
Environnement et santé publique : surveillance, intervention et décision) ») « Surveillance et outils de
veille » ;
• Septembre 2005, 2006 : formation Depulp, ULP Strasbourg « Pollution atmosphérique : quels impacts
sur la santé » ;
• Septembre 2006 : cours Programme de formation à l’épidémiologie de terrain (Profet-EHESP) « Alertes
en toxicovigilance » ;
• Octobre 2008 : cours Ingénieurs du génie sanitaire, EHESP ;
• Novembre 2008 : cours master École des mines ParisTech – ISIGE : activité de veille en santé
environnement à l’InVS ;
• Depuis 2008 : cours « Séries temporelles », formation Profet, InVS.
4
Liste des acronymes
Afsset : Agence française de sécurité sanitaire de l’environnement et du travail
Apheis : Air Pollution and Health: A European Information System
BEH : Bulletin épidémiologique hebdomadaire
CDC : Centers for Disease Control and Prevention
Cnam : Conservatoire national des arts et métiers
DALY : Disability adjusted life years
DPSEEA : driving forces, pressures, state, exposures, (health) effects, actions
DSE : Département santé environnement (de l’Institut de veille sanitaire)
EBD : Environmental burden of disease
EHESP : École des hautes études en santé publique
EIS : évaluation d’impact sanitaire
Epiet : European Programme for Intervention Epidemiology
GAM : Generalized additive model (modèle additif généralisé)
GLM : Generalized linear model (modèle linéaire généralisé)
Inpes : Institut national de prévention et d'éducation pour la santé
Insee : Institut national de la statistique et des études économiques
INSPQ : Institut national de santé publique du Québec
Intarese : Integrated Assessment of Health Risks of Environmental Stressors in Europe
InVS : Institut de veille sanitaire
OMS : Organisation mondiale de la santé
PNSE : Programme national santé environnement
Profet : Programme de formation à l’épidémiologie de terrain
Psas : Programme de surveillance air et santé
RR : risque relatif
SIG : système d’information géographique
5
Sommaire
Liste des acronymes................................................................................................................................................ 4
Sommaire ................................................................................................................................................................ 5
AVANT-PROPOS.................................................................................................................................................... 7
PARTIE I — INTRODUCTION................................................................................................................................. 8
I – 1. La problématique............................................................................................................................................ 8
I – 1.1. La surveillance en santé publique environnementale aujourd’hui .......................................................... 9
I – 1.2. Les questions qui se posent.................................................................................................................. 14
I – 1.3. Ce qu’il faut développer, pourquoi et comment..................................................................................... 16
I – 2. Cheminement dans les différentes structures de recherche......................................................................... 22
I – 2.1. Laboratoire d'épidémiologie et de santé publique, Faculté de médecine de Strasbourg ...................... 22
I – 2.2. Laboratoire de biostatistique, Faculté de médecine de Strasbourg ...................................................... 23
I – 2.3. Réseau national de santé publique puis Institut de veille sanitaire ....................................................... 23
I – 3. Contrats, encadrements, collaborations scientifiques................................................................................... 24
I – 3.1. Contrats................................................................................................................................................. 24
I – 3.2. Encadrements ....................................................................................................................................... 25
I – 3.3. Collaborations scientifiques................................................................................................................... 26
PARTIE II — RECHERCHE : ÉLABORATION DU CADRE CONCEPTUEL, DES OUTILS ET DES MÉTHODES
DE LA SURVEILLANCE EN SANTÉ PUBLIQUE ENVIRONNEMENTALE........................................................... 28
II – 1. Paradigmes ................................................................................................................................................. 28
II – 1.1. L’approche conceptuelle ...................................................................................................................... 28
II – 1.2. L’amélioration voire l’élaboration des outils dans les différentes phases du processus de la
surveillance ....................................................................................................................................................... 29
II – 1.3. Modification des systèmes de surveillance en santé publique environnementale................................ 29
II – 2. Situation du projet........................................................................................................................................ 29
II – 3. Méthodes et matériel ................................................................................................................................... 30
II – 3.1. L’approche conceptuelle ...................................................................................................................... 30
6
II – 3.2. L’amélioration et l’élaboration des outils dans le processus de la surveillance................................... 31
II – 3.3. Modification du système de surveillance............................................................................................. 38
II – 4. Résultats obtenus........................................................................................................................................ 41
II – 4.1. L’approche conceptuelle ...................................................................................................................... 41
II – 4.2. L’amélioration et l’élaboration des outils dans le processus de la surveillance................................... 53
II – 4.3. Modification du système de surveillance............................................................................................. 61
II – 5. Discussion et conclusion ............................................................................................................................. 64
II – 5.1. Principaux résultats acquis .................................................................................................................. 64
II – 5.2. Discussion............................................................................................................................................ 65
II – 5.3. Conclusion ........................................................................................................................................... 65
PARTIE III — STRATÉGIE.................................................................................................................................... 67
III – 1. Aspects scientifiques .................................................................................................................................. 67
III – 1.1. Les principes ....................................................................................................................................... 67
III – 1.2. La pratique .......................................................................................................................................... 69
III – 2. Aspects pratiques et financement............................................................................................................... 71
III – 3. Structure de recherche ............................................................................................................................... 71
RÉFÉRENCES...................................................................................................................................................... 72
ANNEXES ............................................................................................................................................................. 78
A – 1. Compléments et précisions relatifs au texte du mémoire............................................................................ 78
A – 1.1. Programme WinBugs pour les modèles âge-période-cohorte ............................................................. 78
A – 1.2. Les données en santé environnement................................................................................................. 83
A – 1.3. Les indicateurs..................................................................................................................................... 87
A – 2. Activités diverses ........................................................................................................................................ 93
A – 2.1. Autres travaux de recherche................................................................................................................ 93
A – 2.2. Activité d’expertise............................................................................................................................... 94
A – 3. Publications dans des revues à comité de lecture ...................................................................................... 96
A – 3.1. Liste des publications .......................................................................................................................... 96
A – 3.2. Publications représentatives des travaux réalisés ............................................................................. 102
7
AVANT-PROPOS
Le champ unifiant l’ensemble des travaux de recherche, d’encadrement et d’enseignement exposés dans ce
document, est celui de la surveillance épidémiologique en général et de la surveillance dans le domaine santé
environnement, en particulier. Ces travaux sont structurés selon deux axes principaux :
• L’organisation de la surveillance ;
• Les méthodes et les outils de la surveillance.
Ces deux axes ont été approchés à la fois de façon théorique et pratique.
Les travaux concernant l’organisation se fondent sur une réflexion relative au cadre conceptuel de la surveillance
épidémiologique et, au-delà, aux concepts de la santé publique environnementale. Pour répondre aux notions
développées au cours de cette réflexion méthodologique et pour pouvoir les mettre en pratique, il a été
nécessaire de revoir la construction et la structure des systèmes de surveillance existants ou futurs, en prévoyant
notamment l’élaboration d’indicateurs intégrés.
Les méthodes et les outils de la surveillance épidémiologique ont été également considérés du point de vue
théorique (élaboration et développement méthodologique des analyses statistiques dont la surveillance est
coutumière, élaboration de nouveaux indicateurs) et pratique (méthodes de choix des indicateurs pertinents et
construction de ceux-ci).
La surveillance en santé publique est l’un des outils majeurs de l’Institut de veille sanitaire. Les travaux rapportés
dans ce document ont été, ainsi, pour une grande part, accomplis dans le cadre de cet établissement. Ils ont
également trouvé place dans l’activité du Laboratoire d’épidémiologie et de santé publique de la Faculté de
médecine de Strasbourg qui abrite le registre des cancers du Bas-Rhin et le registre des maladies cardio-
ischémique du Bas-Rhin. Dans tous les cas, ces travaux ont été menés dans le cadre de collaborations
fructueuses.
8
PARTIE I — INTRODUCTION
I – 1. La problématique
La surveillance en santé publique environnementale (« Environmental Public Health Surveillance » des Anglo-
saxons) est la surveillance en santé publique de la santé liée à l’environnement [Eilstein, 2009b]. Elle peut être
considérée comme étant issue de la santé publique environnementale et de la surveillance en santé publique,
elles-mêmes nées, pour part, de la santé liée à l’environnement et de la santé publique (figure 1). On trouve, à un
niveau plus fondateur encore, l’hygiène publique, l’hygiène individuelle, la médecine sociale, les systèmes de
soins et la surveillance des maladies [Chevalier, 2003 ; Fournier, 2003, Ledrans, 2007].
Figure 1. Les fondations de la surveillance en santé environnementale.
S’originant ainsi dans la santé publique environnementale et dans la surveillance en santé publique, l’activité de
surveillance dans le domaine « santé environnement » hérite des difficultés de définition et de périmètre de ses
Hygiène publique Surveillance des
maladies
Surveillance en
santé publique
Santé liée à
l’environnement
Surveillance en santé
publique
environnementale
Santé publique
Hygiène individuelle,
médecine sociale,
systèmes de soins
Santé publique
environnementale
9
parents. Au-delà de l’intérêt purement académique de cette problématique, ces interrogations ont un fort impact
dans la pratique et se traduisent par des questions purement opérationnelles telles que « comment surveille-t-
on ? » et même « que surveille-t-on ? ».
Des réponses ont été données, en leur temps, à ces questions mais elles sont parfois contradictoires. Et, bien
qu’elles aient pu autrefois donner satisfaction, elles ne permettent pas toujours de faire face aux situations
actuellement rencontrées. Il est donc nécessaire de reprendre ces questionnements et de leur apporter, le cas
échéant, des solutions nouvelles en termes d’objet, d’outils, de méthodes de la surveillance.
Outre ces problèmes théoriques, force est de constater que les systèmes de surveillance en santé
environnement se sont construits souvent en réponse à des demandes ponctuelles et parfois dans un contexte
de crise. Les promoteurs de ces dispositifs ont dû, dans certains cas, élaborer les méthodes et identifier les outils
nécessaires dans des conditions peu propices au fonctionnement de la surveillance sur le long terme. Les
systèmes ont pu souvent évoluer par petites touches successives mais sans atteindre tous les objectifs fixés. Là
aussi, il est nécessaire de revoir l’existant. L’ensemble des systèmes de surveillance en santé environnement
mérite d’être analysé à l’aune de la réflexion sur les concepts. Cette approche devrait permettre de recenser les
méthodes et les outils pertinents pour les améliorer si nécessaire ou de mettre en évidence des manques à
combler.
I – 1.1. La surveillance en santé publique environnementale aujourd’hui
L’appréhension de l’actualité de la surveillance est « à deux étages » : les principes et leur application (la mise en
œuvre de la surveillance en santé publique environnementale).
I – 1.1.1. Les principes
1) La définition de la surveillance en santé publique environnementale
Stephen B Thacker, en 1996, a défini la surveillance en santé publique de la façon suivante : « Public health
surveillance (sometimes called epidemiologic surveillance) is the ongoing and systematic collection, analysis, and
interpretation of outcome-specific data essential to the planning, implementation, and evaluation of public health
practice closely integrated with the timely dissemination of these data to those who need to know. The final link of
the surveillance chain is the application of these data to the control and prevention of human disease and injury. »
10
[Thacker, 1996]. Ce qui peut se traduire par « la collecte continue et systématique, l'analyse et l'interprétation de
données essentielles pour la planification, la mise en place et l'évaluation des pratiques en santé publique,
étroitement associée à la diffusion en temps opportun de ces données à ceux qui en ont besoin. L'étape finale du
cycle de la surveillance est l'application de ces données au contrôle et à la prévention des maladies et
accidents » Et de façon plus concise : « un processus continu et systématique de collecte, d'analyse et
d'interprétation de données pertinentes, diffusées en temps opportun à ceux qui en ont besoin, en vue d'une
action de santé publique. »
La définition de la surveillance en santé-environnement n’est pas encore énoncée mais on peut la déduire de
celle de la surveillance en santé publique, comme on le verra plus loin (§ II – 4.1.1. / 5)).
La collecte puis l’analyse des données, l’interprétation de l’analyse, la diffusion de l’interprétation sont déduites
logiquement de la phase préliminaire de définition des objectifs de santé publique poursuivis et leur organisation
dans le temps suit un processus.
L’analyse du problème permet de statuer sur la pertinence et la faisabilité de la mise en place d’une surveillance
en santé publique environnementale. Si la décision est positive, le schéma est le suivant :
• 1ère étape (conception, protocole) : définit des indicateurs (populationnels, sanitaires,
environnementaux, d’intervention, d’association) puis identifie les données brutes nécessaires à leur
construction ainsi que les méthodes (de recueil, de transformation, de validation des données, d’analyse
descriptive, modélisation…) ;
• 2ème étape (collecte des données brutes) : réalise la collecte des données brutes pertinentes ;
• 3ème étape (construction du tableau de données à analyser) : attribue une valeur aux différents
indicateurs (concentration, mesure physique, effectif de la population, valeur du taux d’incidence...) et
aboutit au tableau de données à analyser ;
• 4ème étape (analyse des indicateurs) : se décline en analyse descriptive (estimateurs moyens,
variabilité), analyse de tendance spatiotemporelle des indicateurs, projection éventuelle dans le temps
et l’espace, estimation des risques et de leurs variations ;
• 5ème étape (interprétation des résultats de l’analyse) : traduit les résultats en termes de santé
publique (évaluation d’impact sanitaire, scénarios...) ;
• 6ème étape (diffusion des résultats et de leur interprétation) : communication à la population, aux
décideurs, aux professionnels de santé.
Ce processus peut voir une partie de ses étapes se répéter (collecte des données brutes, constitution du tableau
de données à analyser, analyse des indicateurs, interprétation, diffusion). Certaines parties peuvent être
distribuées entre différentes effecteurs, selon le métier (recueil de données, analyse, communication…) ou selon
11
la localisation (recueil régionalisé, analyse centralisée, par exemple). Tout ceci rend cette activité plus ou moins
complexe.
2) L’objet de la surveillance
a) La santé liée à l’environnement
La dénomination « surveillance en santé publique environnementale » suppose que l’on ait défini ce qu’est la
santé publique environnementale et, plus fondamentalement, ce qu’est la santé considérée dans son rapport à
l’environnement (nommée aussi « santé liée à l’environnement » ou, plus brièvement, « santé environnement »).
La notion de « santé environnement » n’est pas interprétée de la même façon selon les auteurs ou les acteurs
[Salines, 2011 ; Le Moal, 2010]. Ainsi, du périmètre le plus restrictif au plus large, on trouve :
• Les effets sanitaires des modifications de l’environnement général liées aux activités humaines
(pollutions, radioactivité d’origine industrielle, bruit) [International Agency for Research on Cancer,
2007] ;
• L’environnement naturel (climat, rayonnement solaire, catastrophes naturelles, milieux naturellement
riches en certains éléments pouvant avoir des effets sanitaires, comme l’arsenic hydrique ou le radon
par exemple) ;
• Certains environnements particuliers, comme le milieu de travail ou le milieu hospitalier, peuvent être
inclus dans une approche de santé environnement ;
• Certains problèmes de santé publique où l’environnement physique et les comportements interagissent
pour entrainer des effets sanitaires ; il s’agit, par exemple, de l’obésité et des accidents de la vie
courante ;
• Les effets sur la santé entrainés par des modifications des microenvironnements causés par des
comportements individuels, indépendamment du « macroenvironnement » : tabagisme, alcoolisme,
maladies sexuellement transmissibles, pertes d’audition liées à l’écoute de la musique amplifiée, etc.
Le champ de la santé liée à l’environnement ayant été déterminé selon l’une des options vues ci-dessus, il faut
encore identifier les objets de ce champ tels qu’ils sont surveillés. Classiquement, on distingue les notions
d’agent (le facteur responsable de l’effet sur la santé quand l’organisme – ou la population, si l’on parle de santé
publique – est exposé à celui-ci), de vecteur (l’entité qui transporte l’agent et favorise l’exposition à cet agent) et
de milieu (lieu ou circonstance dans lesquels sont plongés les agents, les vecteurs et l’organisme – ou la
12
population). Là non plus, il n’y a pas consensus puisque certains vecteurs (l’eau, l’air) peuvent être considérés
comme milieux et inversement, avec la possibilité de ne pas concevoir la surveillance de façon identique selon le
cas(1).
Les objets de la surveillance (et de la santé publique environnementale) sont structurés actuellement selon un
schéma élaboré par l’Organisation mondiale de la santé (OMS), le modèle DPSEEA(2) classique à cinq étages :
• Déterminants (démographie, croissance économique, technologies, etc.) ;
• Pressions (production, consommation, déchets, etc.) ;
• État de l’environnement (risques naturels, ressources, niveaux de pollution, etc.) ;
• Exposition humaine (exposition externe, dose absorbée, dose au niveau d’un organe, etc.) ;
• Effets sur la santé (morbidité, mortalité, bien-être, perceptions, etc.).
Chacun de ces niveaux est soumis à des actions de santé publique.
On trouve, plus récemment un modèle DPSEEA modifié [Morris, 2006](3) dans lequel a été rajouté le contexte
social, culturel, démographique, économique et comportemental qui agit sur l’exposition humaine, sur les effets
sanitaires ainsi que sur la relation entre ces deux niveaux.
Ce type de modèle n’est pas le premier, loin s’en faut. Mais il a l’avantage de permettre à la surveillance en
santé publique environnementale de jouer pleinement son rôle : l’aide à la décision et à l’action.
b) La notion de santé publique
Il a été dit plus haut que la définition de santé publique environnementale se fondait sur celle de la santé en lien
avec l’environnement. Il est difficile, cependant, de faire l’impasse sur la notion de santé publique car, d’une part,
la surveillance dont il est question est un outil de celle-ci, d’autre part la notion de santé-environnement s’est
développée en perspective [Gérin, 2003] voire parfois en opposition avec celle de la santé publique « officielle ».
Il est donc nécessaire de revoir, là aussi, ce que cette notion signifie.
1 Un exemple de différence tient dans la propriété statique (milieu) ou cinétique (vecteur) de l’entité considérée.
2 DPSEEA : driving forces, pressures, state, exposures, (health) effects, actions. Voir :
http://www.who.int/mediacentre/events/IndicatorsChapter7.pdf.
3 Modèle DPSEEA modifié : http://www.abdn.ac.uk/deom/welline/DPSEEA%20050609.pdf.
13
I – 1.1.2. En pratique
Comme il a été dit plus haut, la mise en pratique de la surveillance est fortement liée à sa définition et à ses
principes (définition, périmètre, objet). L’analyse de son organisation peut se baser sur le schéma représentant le
processus évoqué plus haut. Aussi, les points sur lesquels il faudra travailler sont la définition des indicateurs,
l’identification des données nécessaires et des méthodes de traitement de celles-ci, la collecte des données, la
construction des indicateurs, leur analyse, l’interprétation des résultats et la communication.
1) Les indicateurs et les données
L’une des caractéristiques importantes de la surveillance en santé publique est la nécessité d’avoir souvent
recours à des données rapidement et facilement accessibles ainsi qu’à des méthodes d’analyse aisément
mobilisables. L’objectif général de la surveillance est l’analyse de tendance des indicateurs. Cette analyse permet
de décrire leurs variations (tendance séculaire, variations saisonnières) et de modéliser des séries prédites et
ainsi, de détecter, sur les court et long termes, des événements sanitaires et/ou environnementaux et, sur le long
terme, de projeter les tendances de ces indicateurs. Dans tous les cas, outre sa fonction purement descriptive,
(pour l’information de la population, des professionnels de santé…), la surveillance a une finalité d’alerte : alerte
classique dans le court terme (la détection d’un événement indésirable amène à une situation d’alerte avec action
visant à l’éviction du danger) mais aussi, lorsqu’on considère le long terme, ce que l’on nomme « alerter les
pouvoirs publics », c’est-à-dire la prévision d’une tendance non souhaitable (ou au contraire, espérée) avec
préconisation de la préparation à une future adaptation aux nouvelles conditions.
2) Les méthodes d’analyse des données
Les méthodes statistiques utilisées pour cela sont en général adaptée à des études écologiques :
• Écologiques temporelles : ce sont les analyses de séries temporelles
o De type ARIMA chères à l’économétrie, classiques [Droesbeke, 1989 ; Gourieroux, 1990 ;
Giraud, 1994] ou de type non linéaires [Guégan, 1994 ; Bresson, 1994], utilisées pour l’analyse
du signal à visée d’alerte, par exemple ;
o De type régression
14
� Par modèles linéaire [McCullagh, 1989 ; Lindsey, 1997] ou additif généralisés [Hastie,
1990], comme la régression de Poisson [Eilstein, 2005a], dans l’analyse et la
surveillance des liens entre la qualité de l’air ou de l’eau et la santé ;
� Par modèles âge-période-cohorte [Eilstein, 2000 ; Bashir, 2001 ; Eilstein, 2001c ;
Bray, 2002] à visée d’analyse et de projection de tendance dans les pathologies
chroniques ;
• Écologiques spatiales : [Cížek, 2004 ; Elliott, 2001 ; Lawson, 1999; Lawson, 2008].
Les autres méthodes reposent sur les systèmes d’information géographique (SIG) [Béguin, 1994 ; Maheswaran,
2004 ; Fleuret, 2007].
3) L’interprétation des résultats et la communication
La communication des résultats et de leur interprétation est une activité sensible en santé publique et,
particulièrement, en santé publique environnementale. Les risques associés aux expositions environnementales
sont, souvent faibles, difficilement mis en évidence (les expositions sont, en général, multifactorielles, la causalité
est rarement démontrée). Pour autant, les pathologies suspectées d’être en relation avec ces expositions sont
souvent graves (cancers, malformations congénitales). L’interprétation des résultats des analyses doit donc être
précise et sa diffusion doit être organisée. La communication passe ainsi par une étape essentielle de traduction
et par une étape non moins importante d’anticipation des questions des parties prenantes et des porteurs
d’enjeux.
I – 1.2. Les questions qui se posent
Un système de surveillance en santé publique environnementale mobilise beaucoup de ressources en termes de
personnel et de financement. Il demande aussi souvent des délais de préparation importants et est généralement
mis en place pour une longue durée. Il répond, enfin, à des attentes et des enjeux au sein de la population, des
professionnels de santé et des décideurs. Aussi, s’engager dans la réalisation d’une telle activité doit résulter
d’une décision responsable et nécessite, en amont, de mener une réflexion sur le champ de la surveillance, sur
ses objectifs, l’efficacité et l’utilité qu’elle doit montrer (tableau 1).
15
Tableau 1. Questions posées relativement à la surveillance en santé publique environnementale.
Questions
relative à
Aujourd’hui Demain
La
définition
de la
surveillance
• Est-on d’accord sur le sens de la
définition ? En particulier, la notion
d’environnement est-elle claire ?
• La surveillance de santé publique
environnementale correspond-elle
aujourd’hui à sa définition ?
• Répond-elle à sa définition, en
particulier, relativement aux nouveaux
dangers ?
• Faut-il faire évoluer sa définition ?
L’efficacité • Est-elle efficace ? (i.e. répond-elle à
ses objectifs qui sont de fournir des
données, des indicateurs, les analyser,
interpréter, communiquer) ?
• Si non, faut-il faire évoluer les outils
(conceptuels et pratiques), les
méthodes ?
• Sera-t-elle efficace ? C’est-à-dire :
o Faut-il faire évoluer sa
définition pour la rendre
efficace dans l’avenir ?
o Ou la définition actuelle
devrait-elle pouvoir être
« opératoire » vis-à-vis de
futurs dangers non encore
prévisibles ?
L’utilité • Est-on d’accord sur ce à quoi elle doit
être utile (information, détection ou
anticipation de risques, action de santé
publique) ? Autrement dit : quelles sont
les questions auxquelles elle se doit de
répondre et celles auxquelles elle n’est
pas sensée répondre(4) ?
• Est-elle utile ? En d’autres termes, a-t-
on évalué ses conséquence sur les
actions qu’elle est sensée aider à
réaliser ?
• Doit-on faire évoluer sa définition
pour qu’elle soit utile dans le futur à
d’autres activités (recherche…) ?
4 Voir les réflexions menées à l’occasion du Colloque « Surveillance en santé environnementale : pourquoi et
comment ? » organisé par l’InVS le 22 juin 2009 (http://www.invs.sante.fr/display/?doc=agenda/edito.htm).
16
I – 1.3. Ce qu’il faut développer, pourquoi et comment
I – 1.3.1. Ce qu’il faut développer et pourquoi
1) Repenser la surveillance
a) Revoir la définition
Revoir les notions fondamentales
La surveillance de santé publique environnementale est fondée sur un ensemble de notions. Mettre à jour notre
vision de la surveillance, nécessite de reprendre les notions de santé publique environnementale et donc de
santé publique et de santé-environnement. En outre, la définition de la surveillance en santé publique
environnementale doit être adaptée aux thématiques émergentes :
• Nouveaux dangers comme les innovations technologiques mises sur le marché mondial avant la
démonstration de leur innocuité (baladeurs, tél mobiles, jeux vidéo, etc.), les nouvelles substances
chimiques et/ou agents physiques (nanoparticules), les nouveaux agents biologiques ;
• Expositions nouvelles ou en augmentation comme le changement climatique et l’exposition accrue à des
événements climatiques extrêmes (vagues de chaleur, ouragans, inondations, …), l’augmentation de la
pression due à la publicité liée à l’alimentation avec augmentation de l’exposition à des facteurs de
risque alimentaire, la globalisation du marché sans considération pour la santé (crises sanitaires liées à
des produits toxiques ou dangereux), utilisation de technologies porteuses de risque (mélamine,
diméthylfumarate…) ;
• Association des deux situations précédentes comme l’accroissement de la proportion des personnes
sensibles dans la population ou la perception croissante d’un risque qui existait précédemment.
17
Revoir ce qu’elle suit
Les travaux déjà réalisés n’ont pas encore répondu, cependant, aux questions du champ et du périmètre, de la
cohérence des méthodes de surveillance lorsqu’elles sont utilisées dans un même dispositif, de la logique de
l’enchaînement des phases du processus de la surveillance, de la complétude de l’arsenal analytique (méthodes
géographiques, mathématiques, statistiques).
L’objet de la surveillance de santé publique environnementale doit être composé, aujourd’hui, des phénomènes
environnementaux, des phénomènes sanitaires, des actions de santé publique ainsi que des relations
entre ces éléments.
Ces entités sont traduites en termes d’indicateurs, comme évoqué plus haut, d’après le modèle DPSEEA
(classique ou modifié) [Morris, 2006]. Il faut faire évoluer ce modèle car il ne rend pas bien compte de facteurs de
santé intrinsèques populationnels (sensibilité à certaines pathologies, caractéristiques génétiques…), facteurs
qu’il faut surveiller aussi.
Les caractéristiques de tous ces indicateurs sont contrastées, les indicateurs ne varient pas de façon synchrone
et les objectifs de la surveillance peuvent varier lorsqu’on passe d’un indicateur à l’autre (détection du signal,
analyse de tendance). Malgré cette hétérogénéité, les méthodes d’analyse et de modélisation doivent trouver une
cohérence.
b) Revoir le processus
L’ensemble des phases du processus doit être revu.
La phase de choix des indicateurs
Les indicateurs sanitaires surveillés se réduisent souvent à la mortalité ou l’incidence, plus rarement aux activités
de soins (activité des urgences, des réseaux de médecins sentinelle, SOS-médecin, délivrance de
médicaments…). La nécessité de recourir à de nouveaux indicateurs implique la nécessité d’élaborer des
méthodes permettant de trouver les bons indicateurs (nature, pas de temps et pas géographique…) en fonction
de la problématique à laquelle on est confronté.
18
La phase de choix des données et bases de données
L’une des difficultés majeures est liée à la difficulté d’accéder à des données de qualité, utilisables « en routine »
dans les systèmes de surveillance en santé environnement. Des travaux de recensement des bases de données
en santé environnement ont été réalisés comme le travail de l’Agence française de sécurité sanitaire de
l’environnement et du travail (Afsset) dans le cadre du premier Programme national santé environnement (PNSE)
[Afsset, 2008](5). Cependant, le travail cité ne fait référence qu’à des bases de données
La phase de construction des indicateurs
La phase d’élaboration des indicateurs à partir des données, comprend un ensemble d’opérations sur les
données (data managing), dont la vérification de la qualité des données, le traitement des valeurs manquantes et
les procédés de fabrication des indicateurs. La surveillance étant, par principe, un processus itératif, devant
répondre aux questions posées rapidement, il est souhaitable qu’une partie de ces opérations soient
automatisées. Outre le fait qu’ils font gagner du temps, ces automatismes évitent aussi les manipulations à
l’origine d’erreurs.
La phase d’analyse des indicateurs
Cette phase est celle qui a connu le plus grand développement méthodologique : l’analyse de séries temporelles
(utilisant des modèles ARIMA puis des modèles de régressions de type modèle linéaire généralisé et modèle
additif généralisé) [Eilstein, 2004 ; Eilstein, 2005a ; Eilstein, 2009a], des statistiques géographiques ainsi que des
systèmes d’information géographiques. Ces méthodes sont dévolues, dans les approches à court terme, à
l’analyse du signal ainsi qu’à l’analyse de tendance voire la projection de tendance des grands indicateurs
(incidence, mortalité, survie) dans les approches long terme.
Malgré les importants développements méthodologiques dont ces méthodes ont bénéficié, dans le cadre de la
surveillance épidémiologique de ces vingt dernières années, il est, cependant, nécessaire de les rendre plus
performantes vis-à-vis des risques faibles caractéristiques de la thématique santé environnement (c’est le cas
des analyses de séries temporelles), de les faire évoluer aux fins d’utilisation en routine (utilisation des systèmes
5 http://www.sante-environnement-travail.fr/liste.php3?id_mot=2886&id_rub_n2=952#ancre_952
19
d’information géographiques et méthodes statistiques géographiques) ou de les tester (réseaux de neurones et
analyse du signal(6), par exemple).
Phase d’interprétation des résultats des analyses
L’expérience montre que la communication des résultats de l’analyse et de leur signification ne peut évoluer
correctement sans mener un travail d’interprétation multidisciplinaire. Il faut que ce dernier soit réalisé au sein
d’une équipe de spécialistes venant d’horizons divers, celle-là même qui a participé à la rédaction du protocole
puis à la réalisation de l’étude (épidémiologistes, spécialistes de santé publique, statisticiens, spécialistes des
systèmes d’information géographique, métrologiste, data manager, spécialiste de la communication…)
Phase de diffusion
La diffusion des résultats et de leur interprétation se fait sous forme de communication à destination de la
population (toute la population, associations…), des décideurs, des professionnels de santé, des producteurs de
données. Aujourd’hui, la préparation de cette phase se fait souvent après l’analyse des données, au vu des
résultats. Elle est ainsi organisée à postériori. On s’expose, dans ce cas, à des critiques, de la part des
destinataires de l’information (population, élus), portant sur la qualité de l’interprétation mais aussi sur ce qui est
transmis en termes de résultats et d’interprétation (« ils ont trouvé quelque chose mais ils nous le cachent »).
Ainsi, la confiance de ceux qui sont particulièrement concernés par la surveillance peut être sévèrement
ébranlée.
Pour éviter ce type de difficulté, l’Agency for Toxic Substances and Disease Registry (ATSDR), l’agence
américaine pour l'évaluation des risques en santé publique environnementale, propose un plan de
6 Voir le rapport du Comité opérationnel n° 19 du Grenelle de l’environnement (« Veille sanitaire et risques
émergents ») ou l’on lit, dans le Chapitre 1 – « Veille, information, recherche : consolider les procédures face aux
risques émergents », « 1. La veille sanitaire, l’articulation des réseaux et la construction de l’alerte » : « les
techniques du data mining offrent des perspectives extrêmement intéressantes pour optimiser l'identification
partiellement automatisée d'événements ou de "schémas" (patterns) significatifs au sein de volumes importants
de données, à l'aide d'algorithmes très diversifiés et complémentaires, réunis en "méta-modèles" : techniques
des réseaux de neurones, recherches d'associations, recherche des plus proches voisins, arbres de décisions et
moteurs d'inférences, réseaux bayésiens, algorithmes génétiques, etc. »
20
communication fondé sur un discours adapté à la communauté à laquelle il s’adresse. Ce discours est élaboré
avec des représentants de la communauté ciblée.
En France, nous n’en sommes pas arrivés à ce stade de coopération avec la population (décideurs et porteurs
d’enjeux compris). Aussi, en santé environnement, est-il nécessaire de préparer la diffusion très en amont de la
production des résultats. Les spécialistes du domaine pensent, en effet, de plus en plus, que la population (ses
représentants, en fait) doit être associée au protocole (de l’étude de surveillance), à l’interprétation et à la
diffusion des résultats.
2) Évaluation
Tout système de surveillance épidémiologique doit être évalué. Les méthodes existent mais elles sont rarement
mises en œuvre en surveillance de santé publique environnementale.
La démarche proposée ici sera largement inspirée des préconisations des Centers for Disease Control and
Prevention américains(CDC) [Centers for Disease Control, 1988 ; Centers for Disease Control, 2001] :
• Description précise du système de surveillance : objectif, parties prenantes, processus mis en jeu ;
• Critères d’évaluation : techniques – sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive, représentativité,
réactivité, simplicité, adaptabilité, acceptabilité – et économiques – analyse coût-efficacité et analyse
coût-bénéfice ;
• Retour d’expérience.
I – 1.3.2. Trouver de nouveaux moyens de surveiller
Deux grands axes de développement sont nécessaires d’un point de vue pratique :
• L’élaboration de grands systèmes de surveillance permettant de suivre de nombreux indicateurs,
logiquement associés, en même temps afin de permettre de promouvoir les actions de santé publiques
pour lesquelles ils ont été conçus mais aussi de fabriquer les données nécessaires à la recherche.
• La construction de nouveaux indicateurs permettant de mieux prendre en compte l’ensemble de la
chaîne causale depuis les pressions environnementales jusqu’aux actions de santé publique.
21
1) Construction de systèmes de surveillance en santé environnementale intégrés
La construction de tels systèmes de surveillance en santé environnementale devrait permettre le suivi conjoint
d’indicateurs classiques environnementaux, sanitaires, d’action de santé publique et d’indicateurs relationnels
(associations entre les indicateurs cités précédemment) mais aussi d’indicateurs composites. Ces derniers,
déduits des premiers, seraient en mesure de décrire (et permettraient, ainsi, de suivre) des activités plutôt que
des agents, des vecteurs ou des milieux. Par exemple, suivre le trafic automobile plutôt que la pollution
atmosphérique, le bruit et les accidents séparément aurait comme avantage d’aider à la mise en place d’actions
de santé publique raisonnées car intégrant les effets de l’ensemble de facteurs de risque à combattre dans une
stratégie coût-efficacité. Traiter des facteurs de risque séparément laisse, en effet, toujours à penser qu’on ne
maîtrise pas le problème. Une étude de faisabilité devra précéder la mise en place de ce type de surveillance. Le
projet de recherche européen Intarese (Integrated Assessment of Health Risks of Environmental Stressors in
Europe)(7), élaboré dans le cadre du sixième Programme-cadre de l'Union européenne pour la recherche et
auquel participe le DSE, pourront servir de base à l’élaboration de l’étude de faisabilité.
2) Nouveaux indicateurs
Ces nouveaux indicateurs doivent prendre en compte les aspects médico-économiques ou socioéconomiques
ou les notions de qualité de vie (QALYs, DALYS, YOLL(8))) dans la chaine des événements liant l’environnement
et la santé (et dans les évaluations d’impacts sanitaires). Des indicateurs économiques devront être
expérimentés et mis en relation avec les facteurs environnementaux comme le sont les indicateurs sanitaires,
aujourd’hui.
7 Site web du projet Intarese : http://www.intarese.org/disclaimer.htm.
8 QALYs : quality-adjusted life years ; DALYs : disability-adjusted life years (années de vie ajustées sur
l’incapacité) ; YOLL : estimation of the years of lost life.
22
I – 2. Cheminement dans les différentes structures de recherche
Les structures sont :
• D'octobre 1974 à juin 1975 : Laboratoire de physiologie humaine, Faculté de médecine de Strasbourg
(Professeur Charles Marx) ;
• D'octobre 1992 à décembre 2003 : Laboratoire d'épidémiologie et de santé publique, Faculté de
médecine de Strasbourg (Professeur Paul Schaffer / Adesp) ;
• D’octobre 1992 à septembre 1999 : Laboratoire de biostatistique, Faculté de médecine de Strasbourg
(Professeur Michel Roos puis Professeur Pierre Meyer)
• Depuis juin 1997 : Réseau national de santé publique (RNSP) puis Institut de veille sanitaire (InVS)
I – 2.1. Laboratoire d'épidémiologie et de santé publique, Faculté de médecine de
Strasbourg
• Le poste occupé est celui de médecin épidémiologiste.
• Les travaux réalisés dans le laboratoire sont :
o La comparaison des mesures indirectes de pression artérielle au bras droit et au bras gauche
chez un ensemble de patients vus en consultation de médecine générale (dans le cadre du C2
de la MSBM « Méthodes en recherche clinique et épidémiologique ») ;
o L’analyse des liens entre la pollution atmosphérique et l’infarctus du myocarde à Strasbourg
entre 1984 et 1989 (dans le cadre du DEA D'octobre 1994 à juin 1995 : DEA « Épidémiologie
clinique et évaluation des actions de santé ») ;
o L’étude des relations entre la pollution atmosphérique et la survenue de symptômes cliniques
recueillis par un réseau de médecins sentinelles en Alsace (étude Ramses) ;
o La prévision de l'incidence des cancers dans le Bas-Rhin fondée sur une approche bayésienne
et un modèle âge-période-cohorte (dans le cadre d’une thèse de doctorat Université Louis
Pasteur Strasbourg. octobre 2001)
• Un enseignement sur l’analyse de survie (master 2) est pratiqué dans le cadre de cette activité puis
toujours assuré depuis lors.
23
I – 2.2. Laboratoire de biostatistique, Faculté de médecine de Strasbourg
• Les travaux réalisés dans le laboratoire sont :
o L’élaboration d’un ensemble d’outils mathématiques nécessaires à l’informatique médicale
(logique, matrices, réseaux de neurones), dans le cadre du C2 de MSBM « Informatique
médicale ».
• Un enseignement sur ce sujet a été assuré pendant cette période (C2 de MSBM).
I – 2.3. Réseau national de santé publique puis Institut de veille sanitaire
L’InVS (le RNSP, auparavant) n’est pas à proprement parler une structure de recherche en ce que sa finalité
n’est pas de mener une telle activité. Cependant, l’InVS doit parfois se livrer à un travail de recherche au service
de ses missions (surveillance, alerte) ou de développement méthodologique afin d’élaborer des outils (séries
temporelles, analyse du signal, modèles de prévision, système d’information géographique…) nécessaires à
l’accomplissement des missions précitées
• Les postes successivement occupés à l’InVS sont :
o De juin 1997 à janvier 2005 : médecin épidémiologiste chargé de projet du Pôle Strasbourg du
Programme air-santé au Département santé environnement (DSE) ;
o De janvier 2003 à janvier 2005 : médecin épidémiologiste chargé de projet au Département des
maladies chroniques et des traumatismes (DMCT) ;
o De février 2005 à mai 2008 : responsable de l'Unité Surveillance au DSE ;
o Depuis juin 2008 : conseiller scientifique du DSE.
• Les travaux réalisés sont :
o Analyse des relations entre la pollution atmosphérique et la santé : programme Psas
(Programme de surveillance air et santé), projet européen Apheis (Air Pollution and Health: A
European Information System) ;
24
o Analyse des relations entre la pollution atmosphérique, la température et la santé au cours de
l’épisode caniculaire de 2003 (programme Psas) ;
o Évaluation intégrée des effets sanitaires des facteurs environnementaux (Projet européen
Intarese) ;
o Projections de la mortalité par cancer du poumon en France métropolitaine ;
o Estimation de l'impact du dépistage organisé sur la mortalité par cancer du sein ;
o Élaboration du cadre conceptuel de la surveillance en santé environnement ;
o Un ensemble d’études liées à l’encadrement de masters M2.
I – 3. Contrats, encadrements, collaborations scientifiques
I – 3.1. Contrats
Étude Ramses 1 (juin 1999)
Financement conjoint du Programme inter-organismes Primequal, de la Ville de Strasbourg et du Conseil
Régional (Région Alsace).
Prix de la meilleure initiative locale Environnement Santé (Société Coca-Cola)
Prix Épidaure (Quotidien du médecin)
Participation au projet Psas
Phase 1 : financement par Ministères santé et écologie (France)
Phases suivantes : financement par Ministère santé (France)
Participation au projet Apheis
DG Sanco (Commission européenne)
25
Participation au projet Intarese
DG Recherche (Commission européenne)
I – 3.2. Encadrements
• Janvier à octobre 2003 : co-encadrement thèse pharmacie - Paris XI. Vanessa Le Bot. Quantification de
la mortalité par cancer attribuable au tabac en France (soutenue le 27 octobre 2003).
• Janvier à juin 2005 : co-encadrement master M2 Santé publique - recherche, Paris XI. Raissa Barbier.
Analyse de tendance et projections de l’incidence du cancer du col de l’utérus en France métropolitaine.
• Février à septembre 2005 : co-encadrement master M2 Santé publique – recherche « Évaluation et
gestion des risques environnementaux et industriels », Paris 5 / Nancy 1. Joëlle Le Moal. Méthode de
priorisation des cancers à surveiller en lien avec l’environnement. nombreuses communications orales.
• Septembre 2006 à septembre 2008 : participation à l’encadrement d’une thèse d’université d’une
doctorante de l’École des hautes études en santé publique (EHESP), 2008. Sabrina Havard.
Déterminants sociaux, pollution atmosphérique et infarctus du myocarde. Articles scientifiques parus et
à paraître, communications orales.
• Octobre 2007 à octobre 2009 : encadrement stagiaire European Programme for Intervention
Epidemiology Training (Epiet). Peter Buxbaum. GEP and the sanitary environmental impact. of former
Uranium mining activities in the Limousine Region.
• Octobre 2008 à octobre 2010 : encadrement stagiaire Epiet. Annamaria Antics. Prioritisation of physical
agents for public health action - A structured approach. Présentations orales
• Février à juin 2009 : encadrement master M2 Master of Public Health EHESP. Cécilia Campion.
Reflection on a list of indicators required to the surveillance of Environmental Health.
• Mars à août 2009 : co-encadrement master M2 Méthodologie et Statistiques en recherche médicale
Université Paris 11. Neige Journy. Radioprotection en cardiologie interventionnelle. Mesure de la dose à
la peau du patient. Article en cours de rédaction.
• Avril à septembre 2009 : co-encadrement master M2 master 2 Évaluation et gestion des risques
sanitaires liés à l’environnement, Pharmacie Paris 5. Claire Provini. Dépistage du saturnisme chez
l’enfant en France au cours de la période 2005-2007.
26
• Octobre 2009 à octobre 2012 : co-encadrement thèse Cnam. Côme Daniau. La surveillance de la
population à un niveau local : le choix des phénomènes pertinents pour définir un état de référence
sanitaire
• Décembre 2009 à octobre 2011 : co-encadrement stagiaire Programme de formation à l’épidémiologie
de terrain (Profet). Matthieu Rolland. Détermination et priorisation des activités à développer à l’InVS
dans le domaine des risques sanitaires environnementaux liés aux agents physiques / Étude descriptive
de la fertilité masculine et féminine en France.
• Février à juin 2010 : co-encadrement master M2 master of Public Health EHESP. Marta Sala Soler.
Comparison of 3 European countries (United Kingdom, the Netherlands and France,) in terms of
epidemiological response and preparedness for a disaster.
• Mars à septembre 2010 : encadrement master M2 master 2 Évaluation et gestion des risques sanitaires
liés à l’environnement, Pharmacie Paris 5. David Mercerie. Processus de la réponse de l’InVS à une
sollicitation locale en santé environnementale.
• Avril à septembre 2010 : co-encadrement master M2 Méthodologie et Statistique en Recherche
Biomédicale Paris 11. Noëlla Karusisi. Étude épidémiologique pilote sur la mortalité et l’incidence autour
d’une installation détenant des substances radioactives.
Remarque. Depuis juin 2008 (date de création du poste de Conseiller scientifique au DSE) : supervision de
l’ensemble des stages (internes de santé publique, master 2, Epiet, Profet).
I – 3.3. Collaborations scientifiques
I – 3.3.1. Collaborations scientifiques en France
Depuis 2005, la participation au projet Obseff (Observatoire épidémiologique de la fertilité en France) piloté par
Remy Slama (Inserm/UJF U.823, Grenoble) est inscrite dans le cadre d’une collaboration scientifique et une
convention de financement.
27
I – 3.3.2. Collaborations scientifiques étrangères
• Contacts avec l’Université d’Illinois à Chicago, Département de santé publique (UIC-SPH), en 2009,
pour étudier la faisabilité d’échanges de scientifiques et de méthodes d’enseignement à distance ;
• Accueil de Patrick Kinney (Professeur à l’Université de Columbia à New York) en collaboration avec
l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines en octobre-novembre 2009 pour travaux sur le
changement climatique et les vagues de chaleur ;
• Projet d’accueil de Denis.Leroux, professeur de géographie-géomatique à l’Université du Québec à
Trois-Rivières (Canada) qui sera en congé sabbatique en France, en 2011. Il travaille sur l’application
de l’analyse spatiale dans le domaine de la santé, entre autres le ratio de masculinité. Cette thématique
entre dans le champ des préoccupations de l’InVS, en général et du DSE, en particulier (cf. l’Étude
descriptive de la fertilité masculine et féminine en France, sujet sur lequel travaille un stagiaire
actuellement).
• Projet d’accueil de, Michael L.B Jerrett, Associate Professor, Division of Environmental Health Sciences,
School of Public Health, University of California, Berkeley. Spécialisé en Geographic Information
Science for Exposure Assessment and Environmental Epidemiology (GIS terchnology and spatial
statistics).
28
PARTIE II — RECHERCHE : ÉLABORATION DU CADRE
CONCEPTUEL, DES OUTILS ET DES MÉTHODES DE LA
SURVEILLANCE EN SANTÉ PUBLIQUE ENVIRONNEMENTALE
II – 1. Paradigmes
Les questions auxquelles se sont adressés les travaux de recherche que nous avons menés jusqu’à présent sont
celles qui ont été citées dans le paragraphe I – 1.2. (comment définir le champ et les objectifs de la surveillance
en santé publique environnementale et comment s’assurer de son efficacité et son utilité). Les réponses à ces
questions ont été évoquées dans le paragraphe I – 1.3.. Elles se structurent selon trois thématiques : le cadre
conceptuel de la surveillance, le développement des outils de la surveillance, l’élaboration de dispositifs de
surveillance adaptés.
II – 1.1. L’approche conceptuelle
Il s’agit, ici, de revoir entièrement le cadre conceptuel de la surveillance en santé publique environnementale
(définition, objectifs, champ, structure…) et, même au-delà, revoir les fondements de la surveillance que sont la
santé publique et la notion de santé environnement mais aussi les relations que la surveillance entretien avec
d’autres activités liées à la santé publique environnementale (observation, veille, recherche…). Cette approche
est nécessaire pour donner une cohérence aux travaux de développement des outils de la surveillance, de leur
utilisation et ainsi s’assurer de l’utilité, de la pertinence et de l’efficacité des systèmes de surveillance mis en
place.
29
II – 1.2. L’amélioration voire l’élaboration des outils dans les différentes phases du
processus de la surveillance
Les outils sont les données et les bases de données, les méthodes de traitement de ces données (fabrication des
indicateurs, méthodes d’analyse statistiques, interprétation des résultats et communication).Il est nécessaire
d’inventorier ces outils, les développer, voire les créer.
II – 1.3. Modification des systèmes de surveillance en santé publique
environnementale
Les systèmes de surveillance fonctionnent isolément les uns des autres et ont recours à des indicateurs
relativement anciens. Il est nécessaire de donner une cohérence à ces systèmes en remettant la population au
centre de l’activité de surveillance(9) en élaborant des méthodes capables de suivre plusieurs indicateurs de la
chaîne causale ou d’élaborer des indicateurs qui synthétisent l’information.
II – 2. Situation du projet
La littérature s’intéresse surtout aux objectifs et aux indicateurs (en modifiant plus ou moins le schéma DPSEEA)
de la surveillance en santé publique environnementale sans remettre en question ses concepts et ses
fondements [Choi, 1998 ; Sladden, 1999 ; Gosselin, 2003]. De même, concernant les outils, de nombreux travaux
ont été réalisés afin d’améliorer les méthodes d’analyse statistique temporelles [McCullagh, 1989 ; Lindsey,
1997 ; Hastie, 1990 ; Eilstein, 2000 ; Bashir, 2001 ; Eilstein, 2001c ; Bray, 2002] et géographiques [Cížek, 2004 ;
Elliott, 2001 ; Lawson, 1999; Lawson, 2008], de développer les systèmes d’information géographiques [Béguin,
9 Comme objet de la surveillance mais aussi comme sujet participant à la surveillance.
30
1994 ; Maheswaran, 2004 ; Fleuret, 2007] ou de construire des méthodes de traitement des données [Institut de
veille sanitaire, 1999 ; Institut de veille sanitaire, 2002].
II – 3. Méthodes et matériel
II – 3.1. L’approche conceptuelle
II – 3.1.1. La surveillance en santé publique environnementale : les principes généraux et leur
application
Un groupe de travail coordonné au sein du Département santé environnement de l’InVS s’attache à construire le
cadre conceptuel de la surveillance en santé publique environnementale. La démarche est fondée sur une
reprise des notions de santé environnement, de santé publique, une mise à plat du processus de la surveillance,
un examen de ses outils (données, indicateurs, méthodes statistiques, communication, etc.) et une analyse des
systèmes de surveillance existants. Le but de ce travail qui doit paraître sous forme d’un livre, est de proposer les
bases d’un dispositif de surveillance intégré fondé sur des indicateurs pouvant être facilement utilisés pour la
décision en santé publique(10).
Outre ce travail de fond, le DSE a organisé, en juin 2009, un colloque sur la surveillance en santé environnement
(« Surveillance en santé environnementale : pourquoi et comment ? », dont le programme et le compte-rendu
sont accessibles sur le site de l’InVS(11)) auquel a été adossé un numéro spécial du Bulletin épidémiologique
10 Eilstein D, Lefranc A, Lim TA, Le Moal J, Le Tertre A, Jouan M, Salines G. Surveillance en santé publique
environnementale. Rédaction en cours.
11 Programme du colloque :
http://www.invs.sante.fr/agenda/colloque_surveillance_dse_2009/prog_inst_colloque_dse_web.pdf.
Actes du colloque :
http://www.invs.sante.fr/publications/2009/colloque_sante_environnementale/actes_sante_environnement_franca
is.pdf.
31
hebdomadaire (BEH)(12). Le colloque devait aborder deux problématiques : les questions auxquelles la
surveillance en santé environnementale permet de répondre (et, donc, celles auxquelles elle ne peut pas
répondre) et les difficultés rencontrées dans l’exercice de la surveillance. Le BEH présentait un ensemble de
systèmes et d’outils de surveillance en santé environnement, précédé par une réflexion sur les concepts de cette
activité [Eilstein, 2009b].
II – 3.1.2. La surveillance en santé publique environnementale à une échelle locale
Parallèlement à ce projet, un autre groupe de travail, coordonné également au sein du Département santé
environnement, aborde la question de la surveillance en santé environnement à un niveau local. Il montre,
qu’organisée à un niveau plus fin, la surveillance, plus proche de la population et de la décision locales, ne
présente pas les mêmes propriétés que la surveillance nationale. Ce travail fait l’objet d’un rapport, actuellement
en cours d’écriture(13).
II – 3.2. L’amélioration et l’élaboration des outils dans le processus de la
surveillance
II – 3.2.1. Les indicateurs en santé publique environnementale
1) Exploration des systèmes de surveillance internationaux, analyse de leurs indicateurs et adaptabilité
au dispositif français de surveillance épidémiologique en santé publique environnementale
L’encadrement d’une étudiante en master II de santé publique – Master of Public Health de l’École des hautes
études en santé publique (EHESP) – a permis de répertorier les indicateurs utilisés par les CDC ainsi qu’un
12 BEH, numéro thématique 27-28 du 22 juin 2009. « Surveillance en santé environnementale : mieux
comprendre » : http://www.invs.sante.fr/beh/2009/27_28/beh_27_28_2009.pdf.
13 Eilstein D, Catelinois C, Daniau C, Dor F, Estaquio C, Isnard H, Orff Y, Pirard Ph, Salines G. Guide d’aide à la
mise en œuvre d’une surveillance sanitaire à une échelle locale en santé environnementale. Rédaction en cours.
32
ensemble d’indicateurs européens puis de proposer une liste d’indicateurs adaptables en France en complément
ou en remplacement de ceux qui existent déjà [Campion, 2009].
2) Élaboration de nouveaux indicateurs adaptés à la surveillance en santé publique environnementale
Un travail de thèse est co-encadré actuellement avec le Conservatoire national des arts et métiers (Cnam). Il
s’agit de l’élaboration d’un ensemble d’indicateurs construits sur des phénomènes sanitaires ressentis (des
symptômes, essentiellement). L’intérêt de ces indicateurs est d’être plus sensibles que les indicateurs classiques
(mortalité, incidences et admissions hospitalières pour entités pathologiques). L’étude porte tout d’abord sur la
définition d’un état de référence (à partir des phénomènes ressentis) puis les indicateurs seront testés dans des
situations d’exposition à des facteurs environnementaux (lignes électriques à très hautes tension…).
II – 3.2.2. Les méthodes analytiques et les modélisations statistiques
Les méthodes développées jusqu’à présent sont les essentiellement celles qui utilisent les séries chronologiques
et ceci dans deux directions. La première a été explorée, essentiellement, dans le cadre de l’activité menée au
sein du Programme air santé de l’InVS [Institut de veille sanitaire, 1999 ; Institut de veille sanitaire, 2002 ;
Cassadou, 2004 ; Lefranc, 2006]. La seconde a été développée lors du travail de projection des incidences des
cancers dans le cadre de la thèse d’université [Eilstein, 2001c].
Une autre voie de recherche a été explorée, plus récemment. Il s’agit de l’analyse d’une perturbation (une action
de santé publique) sur un indicateur épidémiologique classique tel que la mortalité par cancer [Eilstein, 2007 ;
Uhry, 2010].
1) Analyse des relations entre l’exposition à la pollution atmosphérique et la santé
La méthode la plus souvent utilisée est l’analyse de séries chronologiques. Celle-ci vise à quantifier les liens
pouvant exister entre les variations quotidiennes du niveau d’un indicateur d’exposition à la pollution
atmosphérique et celles du nombre d’occurrences d’un événement sanitaire (décès, hospitalisations, etc.). Afin
d’obtenir une estimation non biaisée de l’association à court terme entre la pollution atmosphérique et la santé, il
est nécessaire de prendre en compte dans l’analyse tous les facteurs susceptibles de modifier cette association.
L’approche actuelle est une régression de Poisson basée sur un modèle additif généralisé (GAM) [Hastie, 1990].
Extension du modèle linéaire généralisé (GLM) [McCullagh, 1989], le GAM recourt à des fonctions de lissage qui
33
permettent d’ajuster le modèle au plus près de la forme des relations entre la variable sanitaire et les variables
explicatives. Une autre méthode a été utilisée dans ce cadre. Il s’agit de la méthode des cas croisés (case
crossover) qui a été utilisée dans un travail de thèse réalisé à l’EHESP [Havard, 1998]. La participation au suivi
de ce travail a été motivée par la production antérieure d’un protocole relatif à cette approche, dans le cadre du
Psas(14). Ce travail a donné lieu à la rédaction d’un ensemble d’article parus ou soumis [Bard, 2007 ; Havard,
AAAA].
Sont intégrés au modèle la variable d’intérêt (teneurs atmosphériques d’un polluant) ainsi que les facteurs de
confusion potentiels. Ces facteurs sont la tendance à long terme et la saisonnalité, le jour de la semaine, les jours
fériés, les périodes de vacances, les conditions météorologiques (température), les épisodes de grippe, les
périodes de pollinisation, etc. Les données sanitaires présentent souvent une surdispersion qui est prise en
compte par l’hypothèse d’une distribution quasi-poissonnienne de la variable sanitaire. Les paramètres de la
fonction de lissage (spline pénalisée) utilisée pour prendre en compte la tendance à long terme et la saisonnalité
sont sélectionnés de façon à minimiser la somme des autocorrélations partielles des résidus. Le modèle de
régression permet d’estimer le coefficient associé à l’indicateur de pollution, et de calculer un risque relatif (RR).
Le modèle exprime le logarithme népérien de l’espérance de la variable sanitaire comme une somme de
fonctions des variables temps, jour de la semaine, jours fériés, épidémies de grippe, pollens (si nécessaire),
température minimale journalière, température maximale journalière et un indicateur de pollution.
La variable sanitaire est le nombre d’événements journalier (décès). Elle figure, dans le modèle, sous forme de
logarithme. La variable temps apparaît dans le modèle comme la série des indices des jours de l’étude. Elle est
transformée par une fonction spline pénalisée. La modélisation du temps par une telle fonction va permettre de
contrôler à la fois la tendance et les variations saisonnières. D’autre part, la durée de la période d’observation
étant courte, la population exposée subit peu de variations quantitatives ou qualitatives au cours de cette période.
Aussi, fait-on l’hypothèse que la population étudiée varie peu sur le court terme. En fait, la variable temps prend
en compte la variation (faible) éventuelle de la population, en taille et en structure. Le paramètre de lissage de la
fonction spline du temps devra permettre de modéliser suffisamment l’impact de ces variables tout en évitant
d’intégrer l’effet de la pollution. Dans cette optique, la minimisation de la somme des autocorrélations partielles
des résidus guide le choix de ce paramètre de lissage [Touloumi, 2004]. Le jour de la semaine est également un
facteur de confusion : le nombre de décès (plus encore les hospitalisations) présente une variation périodique
hebdomadaire. Il en est de même pour les polluants issus du trafic routier. Le jour de la semaine figure dans le
modèle comme une variable qualitative. Cette variable n’est pas transformée. Les jours fériés sont pris en
compte sous forme de variable binaire. Cette variable n’est pas transformée, non plus. Dans certains cas, l’effet
14 Eilstein D et al. Infarctus du myocarde et pollution atmosphérique : une étude cas-croisés. Protocole (InVS /
Psas, 1999).
34
des vacances doit également être pris en compte dans le modèle (par exemple, lorsque la variable sanitaire
étudiée est le nombre d’hospitalisations car l’activité des hôpitaux est influencée par ce facteur). La variable
qualitative type vacances sera alors introduite sans transformation dans le modèle (les types sont : « noël »,
« février », « pâques », « été », « toussaint »). Les épidémies de grippe ont un impact sur les données de santé,
que l’on qualifie de « limité » à « majeur » selon le sérotype du virus circulant. Aussi, pour chaque période
d’épidémie, une variable grippe est créée, permettant ainsi d’individualiser des périodes épidémiques
caractérisées par des virus de types différents. Ces variables prennent la valeur 0, en dehors de la période
d’épidémie et les valeurs de 1 à n, pendant la période d’épidémie avec n, durée de l’épisode grippal exprimé en
jours. Les variables grippe apparaissent sous forme de B-splines à 3 degrés de liberté, permettant ainsi de
prendre en compte la variabilité inter-épidémie dans l’intensité et la dynamique des effets sanitaires dus à la
grippe. Les variables météorologiques prises en compte dans l’analyse sont les températures minimales et
maximales. Ce sont des variables continues exprimées en °C. Ces variables apparaissent sous forme de natural-
splines à 3 degrés de liberté. La température maximale journalière est affectée d’un retard de un jour, tandis que
la température minimale n’est pas décalée. L’humidité et la pression atmosphériques ne sont habituellement pas
intégrées dans le modèle car leur prise en compte n’apporte pas d’information supplémentaire par rapport à celle
déjà intégrée au modèle au travers des variables températures minimales et maximales. Parfois, les périodes de
pollinisation peuvent également être prises en compte, en particulier lorsque l’événement sanitaire étudié est un
indicateur de pathologie respiratoire. Dans ce cas, les comptes journaliers des grains de pollens pour les taxons
pertinents (possédant des propriétés allergisantes) sont sélectionnés selon la zone étudiée et inclus dans le
modèle sous forme d’une variable sans transformation. Le polluant est une variable continue, sans
transformation, exprimée en µg/m3 car son effet est supposé linéaire et sans seuil. Il apparaît sous forme d’un
terme linéaire égal à la moyenne des niveaux de polluant du jour même et de la veille. Ce décalage est
sélectionné a priori. En effet, l’attitude classique, abandonnée à présent, consistait à tester un ensemble de
décalages (de 0 à 5 jours) mais ceci augmentait l’erreur de première espèce associée à la réalisation de tests
multiples. Le choix de ce décalage, supposant des effets similaires des niveaux de polluants le jour et la veille du
décès sur le risque de décès, est par ailleurs biologiquement vraisemblable, et le plus fréquemment étudié dans
la littérature.
Pratiquement le modèle s’écrit dans le logiciel statistique R de la façon suivante :
variable.sanitaire.gam <- gam(indic.variable.sanitaire ~ polluant + ns(température.minimale,df=3) +
ns(température.maximale1,df=3) + as.factor(jour.de.la.semaine) + as.factor(jour.férié) + bs(grippe1,df=3) +
bs(grippe2,df=3) + bs(grippe3,df=3) + bs(grippe4,df=3) + bs(grippe5,df=3) + s(time), data=dataset,
family=quasi(log,mu))
35
2) Projection des indicateurs épidémiologiques classiques relatifs aux cancers (mortalité, incidence)
Le principe de la méthode utilisée est d’exprimer l’espérance de la variable aléatoire représentant le nombre
d’événements (cas incident ou décès) comme fonction des paramètres « âge », « période calendaire » et
« cohorte de naissance ». Ce type de modèle n’impose pas la connaissance des facteurs explicatifs
extrinsèques.
Le modèle utilisé est le modèle âge-période-cohorte (encadré 1). Il s’agit, dans sa forme la plus classique d’un
cas particulier du GLM (plus rarement d’un GAM), les variables explicatives représentant, respectivement, les
effets de l’âge, de la période calendaire et de la cohorte de naissance. Ce modèle est décrit par ailleurs [Bray,
2000 ; Eilstein, 2000 ; Bashir, 2001 ; Bray, 2002]. Dans le cas présent, l’approche est bayésienne.
Encadré 1. Le modèle âge-période-cohorte.
Le modèle âge-période-cohorte s’écrit :
( ) [ ]
kjiijk
ijkijk
ijkijkijkijkijkijk
cpaη
)ln(λη
YEλmetλmP~Y
++=
=
=
Yijk : variable nombre de cas
mijk : nombre de personnes-années
λijk : taux d’incidence ou de mortalité
ai, bj, ck, respectivement le facteur « âge » (l’effet « âge ») pour la classe d’âge i, facteur « période » (l’effet
« période ») pour la période j, facteur « cohorte » (l’effet « cohorte ») pour la cohorte de naissance k.
Les données (nombre d’événements et nombre de personnes années) se présentent sous la forme d’un tableau
âge-période.
Soit y la valeur sur laquelle doit porter la prédiction (ici, le nombre d’événements). Les données disponibles sont
représentées par y1, y2, …yn mesurées respectivement aux temps t1, t2, …tn (passé). Les variables aléatoires
correspondantes sont Y1, Y2, … Yn. Le paramètre de la distribution de probabilité des Yi est Θ.
36
La prédiction doit être établie pour les temps (futurs) tn+1, tn+2, …tn+p. Les valeurs et les variables aléatoires
correspondantes sont, respectivement, yn+1, yn+2, …yn+p et Yn+1, Yn+2, …Yn+p.
Le modèle bayésien exprime la distribution de probabilité prédictive a posteriori des Yn+1, Yn+2, …Yn+p comme
suit [Mouchart, 1998] :
( ) ( ) ( )dθθ,y,...,y,yy,...,y,ygy,...,y,yθfy,...,y,yy,...,y,yg n21pn2n1nn21n21pn2n1n ∫ ++++++ =
f(θ|y1, y2, …yn) est la distribution de probabilité a posteriori de Θ.
Si, de plus, il existe des covariables Z1, Z2, …Zn, Zn+1, Zn+2, …, Zn+p dont les réalisations respectives z1, z2, …zn,
zn+1, zn+2, …, zn+p, sont connues, la formule précédente devient :
( ) ( ) ( )dθθ,,...zz,y,...,yy,...,yg,...zz,y,...,yθf,...zz,y,...,yy,...,yg pn1n1pn1npn1n1pn1n1pn1n ∫ +++++++ =
Cette écriture peut être résumée par l’expression suivante :
( ) ( ) ( )dθθz,,yygz,yθfz,yyg PFPPF ∫=
Avec yP = y1, y2, …yn les valeurs passées de y, yF = yn+1, yn+2, …yn+p les valeurs futures de y, z = z1, z2, …zn, zn+1,
zn+2, …, zn+p les covariables.
En résumé, une probabilité jointe est donnée pour l’ensemble des variables et il faut trouver la probabilité
marginale de chacune des variables, ce qui nécessite une intégration compliquée ; il est alors possible d’avoir
recours à l’échantillonnage de Gibbs [Robert, 1996], une des méthodes de Monte Carlo par chaines de Markov
qui produit des échantillons pour chaque variable, tirés de la densité marginale de cette variable sans calculer
l’intégrale marginale elle-même mais en calculant les densités de probabilité conditionnelle d’une variable par
rapport aux autres ; ces densités conditionnelles sont en effet plus facile à calculer.
Le modèle impose, de plus, des contraintes entre les paramètres successifs (les effets) des trois covariables
« âge », « période » et « cohorte » : ce sont des relations autorégressives déduites des réflexions et des modèles
de Breslow et Clayton [Breslow, 1993] et de Berzuini et Clayton [Berzuini, 1994 ; Bashir, 2001].
Ainsi, pour l’âge, la relation de dépendance générale entre les effets successifs est :
6
αα4α4α~α 2i2i1i1i
i+−+− −−+
;
Pour la période :
37
2j1jj β2β~β −− − ;
Pour la cohorte :
2k1kk 2~ −− −γγγ .
Ces relations incluent des termes généraux et ne peuvent être appliquées comme telles aux paramètres
extrêmes ; pour ces derniers, les relations particulières sont détaillées ailleurs [Eilstein, 2001c]).
Les calculs sont effectués sous WinBugs [Spiegelhalter, 1996 a ; Spiegelhalter, 1996 b], logiciel dédié aux calculs
basés sur l’échantillonnage de Gibbs. Le programme établi pour réaliser ces calculs dans le cas particulier des
projections mises en jeu ici, pourra être trouvé en annexe A – 1.1..
Remarque. D’autres études sont en cours, en particulier, un nouveau calcul de projection des mortalités par
cancers du sein et du poumon chez les femmes en France métropolitaine
3) Estimation de l’impact du dépistage sur la mortalité par cancer du sein
En France, un programme pilote de dépistage organisé du cancer du sein a débuté en 1989 et a été
progressivement généralisé à l’ensemble des départements. L’objectif premier du dépistage systématique du
cancer du sein est de réduire la mortalité associée à ce cancer. Un groupe de travail collaboratif, réunissant des
responsables de registres des cancers, de structures de gestion du dépistage, de centres de lutte contre le
cancer et piloté par l’InVS, a été constitué pour réaliser une estimation quantitative de l’impact du dépistage
organisé sur la mortalité par cancer du sein en France. L’importance du dépistage individuel en France et sa
coexistence avec le dépistage organisé ont conduit le groupe de travail à considérer les deux types de pratique
de dépistages.
Le premier rapport [Eilstein, 2007] présente une revue bibliographique des méthodes d’estimations d’impact du
dépistage sur la mortalité, les méthodes envisagées dans le contexte français, ainsi qu’une synthèse des
différentes sources de données disponibles et études françaises concernant la pratique de la mammographie, les
caractéristiques des tumeurs et la survie. Le second rapport (en cours d’écriture(15)) donnera l’estimation du
15 Uhry Z, Hédelin G, Colonna M, Asselain B, Arveux P, Exbrayat C, Guldenfelds C, Courtial I, Soler-Michel P,
Molinié F, Rogel A, Danzon A, Trétarre B, Guizard AV, Ancelle-Park R, Eilstein D, Duffy S. Modélisation de l’effet
du dépistage organisé du cancer du sein sur la mortalité. Utilisation de données françaises. Modèle markovien de
progression du cancer du sein combiné à l’analyse de survie. Rapport en cours d’écriture.
38
nombre de décès évitable suite à la mise en place d’un dépistage. Ces résultats ont déjà fait l’objet d’un article
paru récemment [Uhry, 2010].
La méthodologie retenue(16), reposant sur une modélisation de la progression de la maladie couplée à une
analyse de survie, en fonction de facteurs pronostics des tumeurs, a semblé la plus robuste dans le contexte
français. Cette approche permet d’estimer l’effet d’une stratégie de dépistage par rapport à une situation sans
dépistage, en termes de réduction de la mortalité par cancer du sein. Le modèle de progression de la maladie
(modèle de Markov) permet de prédire la distribution des caractéristiques des tumeurs dans chacune des
situations. Deux modèles ont été testés : le modèle à trois états (1 : pas de cancer détectable (assimilé à pas de
cancer) ; 2 : cancer préclinique détectable (assimilé aux cancers dépistés) ; 3 : cancer clinique (assimilé aux
cancers diagnostiqués cliniquement)) et le modèle à cinq états (1: pas de cancer détectable ; 2: cancer
préclinique détectable pN- ; 3: cancer préclinique détectable pN+ ; 4: cancer clinique pN- ; 5 : cancer clinique
pN+). Les paramètres de ces modèles sont estimés à partir des données issues des structures de gestion du
dépistage. L’analyse de survie permet de traduire la différence de distribution entre les deux situations (avec et
sans dépistage) en termes de réduction de la mortalité. Le détail de la méthode est exposé dans le premier
rapport.
Une autre méthode avait été envisagée qui utilisait la méthode de projection de la mortalité par cancer du sein
pour estimer un taux de mortalité attendu en l’absence de dépistage et comparer ce taux à celui observé en
présence du dépistage [Eilstein, 2007]. Cette méthode n’a pas été utilisée pour l’instant par manque de temps
mais pourra être mise à l’épreuve pour estimer l’effet d’événements environnementaux pouvant avoir un effet sur
la santé ou pour évaluer l’effet d’intervention en santé publique environnementale, rôle dévolu à la surveillance
épidémiologique.
II – 3.3. Modification du système de surveillance
Outre l’amélioration et/ou le développement des indicateurs et des méthodes, deux voies ont été explorées dans
le but de faire évoluer les systèmes de surveillance en santé environnement : la notion de système de
surveillance intégré et le développement des outils socioéconomiques adaptés et utiles à ce type de surveillance.
16 Une autre méthode envisagée utilise les projections à l’aide du modèle âge-période-cohorte bayésien. Voir
plus loin dans le texte.
39
II – 3.3.1. Système de surveillance intégré
Le programme de recherche européen, Intarese (Integrated Assessment of Health Risks of Environmental
Stressors in Europe) [Briggs, 2008], projet entrant dans le cadre du Sixth Framework Programme Priority 6.3
Global Change And Ecosystems (2005-2010) a pour objectif de développer un ensemble de méthodes
(statistique, épidémiologique, géographiques, de communications) à visée de décision en santé
environnementale. Le principe est de tester en situation réelle (cases studies) des relations exposition-risque
associant différentes situations environnementales (effet du trafic routier, scénario de diminution d’utilisation des
pesticides, effets d’un ensemble de polluants de l’air intérieur) et leurs effets en termes sanitaires et socio-
économique. Une des productions de ce projet est une boîte à outils mettant à disposition des décideurs, des
chercheurs, des professionnels de santé publique et de l’environnement des méthodes et des données
permettant de réaliser des études d’évaluation de risque. Le Work package « Health Surveillance que nous
pilotons, fournit des méthodes permettant d’accéder à des données de base (au sens de baselines) pour les
différents indicateurs épidémiologiques classiques en Europe (mortalités, incidences pour les pathologies reliées
à l’environnement : maladies cardio-respiratoires, cancers…) mais aussi de fournir des méthodes permettant de
projeter dans l’avenir ces indicateurs afin de réaliser des scénarios futurs ainsi que des méthodes permettant de
suppléer au manque de données locales.
La participation au projet en tant que leader du Work package « Health Surveillance » a permis d’asseoir les
bases d’une réflexion sur la nature d’un futur système de surveillance intégré. Le terme « intégré » recouvre deux
notions.
• La première est fondée sur la nécessité de travailler conjointement sur plusieurs types de
phénomènes reliés par des relations que l’on juge a priori de nature causale(17) : phénomènes
environnementaux, sanitaires, socioéconomiques, actions de santé publique. En termes de surveillance,
cet impératif se traduit par la nécessité de suivre (dans le temps et l’espace) – en même temps – les
indicateurs représentant ces phénomènes ainsi que les indicateurs représentant les relations entre ces
phénomènes (relations exposition risque, relation entre intervention et environnement, etc.).
• La seconde notion d’intégration concerne l’analyse de phénomènes globaux tels que le trafic automobile
plutôt que le bruit, la pollution atmosphérique ou les accidents de la circulation de façon indépendante,
tels que l’activité culturale plutôt que l’analyse séparée de l’utilisation de différents pesticides. Ceci
permettra d’étudier les interactions des différents agents, vecteurs et milieux et d’en tenir compte. En
17 Ou, au moins, statistiquement significatives.
40
termes de surveillance, ceci signifie qu’il faudra suivre des indicateurs environnementaux globaux,
témoins d’activités plutôt que d’agents ou de vecteurs.
II – 3.3.2. Outils socioéconomiques
1) Coûts sociaux et coûts privés liés à la pollution atmosphérique
L’étude Ramses [Eilstein, 1999 ; Eilstein, 2001d] (voir § II – 4.2.2. / 1)) a donné lieu à une évaluation économique
des « coûts sociaux » (dépenses médicales, pertes de revenu) et des « coûts privés » (gêne, souffrance, activités
réduites) liés à la pollution atmosphérique [Rozan, 1999 ; Rozan, 2000a ; Rozan, 2000b ; Rozan, 2001 ; Nolte,
2006]. Ces coûts sont estimés à partir des évaluations d’impact sanitaire (EIS). L’EIS est une méthode classique
de la surveillance épidémiologique des effets de la pollution atmosphérique sur la santé. Elle nécessite de
connaître la relation exposition risque – ici le risque relatif (RR) – ce qui est le cas dans ces études. L’EIS, en
déterminant une fraction de risque (et un nombre de cas) attribuable à un facteur de risque donné, permet de
traduire en notions utilisables par le décideur, les résultats des études épidémiologiques.
2) Coûts des pathologies liées à la pollution pour l'Assurance maladie
Un travail a été réalisé en 2007 avec l’Afsset suite à une saisine du cabinet de la Ministre de la santé, de la
jeunesse et des sports demandant d'évaluer les coûts que représentent pour l’Assurance maladie certaines
pathologies liées à la pollution [Afsset, 2007]. Un certain nombre de méthodes avaient été proposé. L’une d’elles,
à l’initiative du Département santé environnement (DSE) de l’InVS était basée sur la traduction en termes de coût
économique des EIS. Cette notion est également mise à profit dans le calcul de la charge de morbidité (mortalité)
attribuable à l’environnement - Environmental burden of disease (EBD) des Anglo-Saxons – laquelle correspond
à une quantification des impacts sanitaires des facteurs de risque environnementaux à l’échelle d’une population.
L’EBD est généralement exprimé en termes de mortalité et/ou de DALY. En raison du manque de connaissances
concernant les relations exposition-risque, peu de pathologies ont pu être étudiées finalement (seules les cancers
et l’asthme l’ont été). Une des recommandations du groupe de travail a été de développer les EIS à l’ensemble
des pathologies potentiellement reliées à l’environnement.
41
II – 4. Résultats obtenus
II – 4.1. L’approche conceptuelle
II – 4.1.1. La surveillance en santé publique environnementale : les principes généraux et leur
application
L’approche conceptuelle générale de la surveillance en santé publique environnementale fait l’objet d’un ouvrage
en cours de rédaction(10) et dont figurent, ci-dessous, quelques éléments.
1) Origine de la surveillance en santé publique environnementale
Le début de l’ouvrage cité(10) est consacré à l’ensemble des voies historiques ayant mené à la naissance de la
surveillance en santé publique environnementale (figure 2). Chaque voie est analysée en mettant en évidence les
concepts dont la surveillance s’est appropriée.
Figure 2. Analyse des voies privilégiées menant à la surveillance en santé publique environnementale.
Hygiène publique Surveillance des
maladies
Surveillance de santé
publique
Santé
environnementale
Surveillance en santé publique
environnementale
Santé publique
Hygiène individuelle, médecine
sociale, systèmes de soins
Santé publique
environnementale
42
2) Topologie de la santé environnementale
La topologie de la santé environnementale a été reprécisée. L’environnement est considéré de plus en plus
souvent comme tout ce qui n'est pas génétique. Il est constitué de milieux, de vecteurs, d’agents (polluants ou
facteurs bénéfiques).
• Les milieux (environnants). Ce sont des espaces (virtuels ou non) dans lesquels se trouvent réunis, les
vecteurs, les agents et les populations. Exemples de milieux : habitat, milieu bâti, hôpital, travail, famille
(milieu familial), extérieur, ville (milieu urbain), campagne (milieu rural), aéroport, vacances, congés… ;
• Les vecteurs. Ce sont les entités qui véhiculent des agents polluants et les transmettent aux sujets de la
population par les contacts qu’ils entretiennent avec ceux-ci. Exemples de vecteurs : air, eau, aliments
(champignons, etc.), sol, animaux (homme, …, insectes, …), vecteurs et réservoirs des agents
microbiens… ;
• Les agents. Ce sont des entités responsables directes des effets observés. Exemples d’agents :
o Agents délétères naturels (chimiques, physicochimiques, biologiques, physiques) ou polluants
(chimiques, physicochimiques, physiques) ;
o Agents (facteurs) protecteurs (chimiques, physiques, biologiques) ;
• Le contexte social, son évolution, sa réalité mais aussi la perception de cette entité par les acteurs du
champ (population, décideurs, professionnels de santé, associations, …) et ses représentations
multiples est aussi une des dimensions de l’environnement. Milieu, vecteur, agent ? Il est peut être
difficile actuellement de classer cette notion assez tardivement rattachée à l’environnement.
3) La santé publique
La santé publique est à la fois un concept et un ensemble de pratiques. Le concept est contenu dans le nom lui-
même : la santé peut être publique et la santé publique est l’objet d’un savoir et l’objet d’un ensemble de
« faire ». Les pratiques sont, comme annoncé, des activités qui ont pour champ et pour objet ce que recouvre le
concept. On peut expliciter cette apparente tautologie en passant de la définition qu’en a donné Winslow en 1920
(utiliser des méthodes communautaires, comme la préservation de l’environnement, la lutte contre les infections,
l’hygiène, le développement des structures sociales pour prévenir la maladie et préserver la vie [Winslow, 1920])
à celle de Bourdillon et al. : « La santé publique est un ensemble de savoirs, de savoir-faire, de pratiques et de
règles juridiques qui visent à connaître, à expliquer, à préserver, à protéger et à promouvoir l’état de santé des
personnes. » [Bourdillon, 2007].
43
On peut considérer que la santé publique, comme savoir et pratique, s’adresse à un champ que l’on appellera
« champ opératoire sanitaire », lui-même composé :
• D’une part, du complexe constitué par l’homme (l’individu), sa santé et ses déterminants ;
• D’autre part d’un ensemble d’activités dont ce complexe est l’objet(18) : la médecine, la recherche
biomédicale, les actions de contrôle, de prévention, de régulation, etc. ; à ce stade ces activités
s’adressent encore à l’individu ou, si elles s’adressent à des groupes d’individus, elles ne sont pas
encore pensées comme activités de santé publique.
Ce qui est remarquable c’est que la santé publique ne reste pas en dehors de son champ d’étude (i.e. le champ
opératoire sanitaire) mais elle se confond avec lui :
• En devenant ce champ : la santé publique est justement l’ensemble constitué par la santé, les
déterminants, les actions, la médecine, la recherche, etc.(19) ;
• Mais aussi, outre l’étudier et s’y confondre, en l’investissant ; elle se crée, en effet, des outils qui
répondent point par point aux éléments du champ opératoire sanitaire, par une « bijection », en somme :
ainsi on trouvera une médecine de santé publique, des actions de santé publique, de la recherche de
santé publique, etc. Elle ira jusqu’à l’appropriation du noyau qu’est la santé et ses déterminants : la
santé d’individuelle devient publique, l’individu devient population, les déterminants ne sont plus
individuels mais statistiquement distribués ;
Le passage de l’individu à la population s’accompagne du passage du déterminisme à l’approche statistique ;
aussi, un ensemble de mesures distribuées au sein de la population selon des lois de probabilités et affectées à
de nouveaux objets (les indicateurs) vont entrer dans le champ opératoire.
4) La santé publique environnementale
Ce qui a été dit de la santé publique peut s’appliquer à la santé publique environnementale (figure 3).
18 Le complexe « individu – déterminants – santé » est constamment modifié par les activité dont il est l’objet.
19 Ceci ne veut pas dire que la santé publique est chacune de ces entités mais est l’ensemble conjoint de celles-
ci.
44
Figure 3. Santé publique environnementale.
Champ opératoire sanitaire (environnemental)
Santé environnementale
Déterminants
environnementaux
Population
Pathologies
environnementales
Médecine, médecine
environnementale
Recherche,
toxicologie…
Actions individuelles
(contrôle, prévention,
gestion)
Autres
Outils de la santé publique environnementale
Actions de santé
publique
Autres
SANTÉ PUBLIQUE ENVIRONNEMENTALE
Surveillance épidémiologique Vigilances
Médecine de
santé publique
Recherche en
santé publique
45
5) (Re)définition de la surveillance en santé publique environnementale
La définition proposée de la surveillance en santé publique environnementale est :
Processus permanent et organisé de collecte des données pertinentes relatives aux expositions
environnementales dont les effets sanitaires sont suspectés ou reconnus et/ou aux événements de santé
reconnus ou suspectés d’origine environnementale et/ou aux caractéristiques des populations à risque
et/ou aux données de susceptibilité ou de vulnérabilité individuelles ou collectives aux agents
environnementaux et/ou aux interventions (cette collecte pouvant être soutenue si besoin par des
enquêtes ou études ponctuelles), de fabrication d’indicateurs à partir de ces données puis à partir des
relations entre ces indicateurs dans le cas où ces relations existent et sont établies, d'analyse et
d'interprétation de ces indicateurs, de diffusion des résultats des analyses et de leur interprétation en
temps opportun à ceux qui en ont besoin, en vue d'une information, de la détection ou de l’anticipation
de risques et/ou d’une action de santé publique de contrôle et/ou de prévention des expositions et/ou
des maladies et de l’évaluation de ces actions.
Cette définition peut être décomposée de la façon suivante :
���� Processus permanent et organisé
- De collecte des données pertinentes relatives
* Aux expositions environnementales dont les effets sanitaires sont suspectés ou reconnus et/ou
* Aux événements de santé reconnus ou suspectés d’origine environnementale et/ou
* Aux caractéristiques des populations à risque et/ou
* Aux données de susceptibilité ou de vulnérabilité individuelles ou collectives aux agents
environnementaux
* Aux interventions (cette collecte pouvant être soutenue si besoin par des enquêtes ou études
ponctuelles),
- De fabrication d’indicateurs à partir de ces données puis à partir des relations entre ces indicateurs
dans le cas où ces relations existent et sont établies,
- D'analyse, de suivi et d'interprétation de ces indicateurs,
- De diffusion des résultats des analyses et de leur interprétation en temps opportun à ceux qui en
46
ont besoin,
���� En vue
- D'une information, de la détection ou de l’anticipation de risques et/ou
- D’une action de santé publique
* De contrôle et/ou
* De prévention des expositions et/ou des maladies et de l’évaluation de ces actions.
6) Processus de la surveillance en santé publique environnementale
La collecte puis l’analyse des données, l’interprétation de l’analyse, la diffusion de l’interprétation sont déduites
logiquement de la phase préliminaire de définition des objectifs de santé publique poursuivis et leur organisation
dans le temps suit une routine (voir § I – 1.1.1. / 1)).
Cette routine est un module élémentaire répété au cours du processus de la surveillance. En toute rigueur la
première phase (définition des indicateurs, identification des données brutes nécessaires à leur construction,
identification des méthodes) ne se répète pas, a priori. En fait, elle a été laissée dans le module répété car il est
fortement conseillé de veiller à ce que les indicateurs soient toujours pertinents, que les données brutes et les
méthodes restent appropriées. Il en est de même pour l’interprétation et la diffusion des résultats.
7) Modélisation de l’activité de surveillance
Principe général
La surveillance recueille de l’information concernant les événements environnementaux, les événements
sanitaires, les événements populationnels, les actions et les relations entre ces éléments. L’ensemble de cette
information est analysée puis utilisée pour déterminer l’action. En retour l’information recueillie permet d’évaluer
l’effet de l’action sur les événements. La surveillance n’est donc pas une observatrice pure des phénomènes
mais a un effet sur ceux-ci ainsi qu’au sein de leurs relations. L’action et le phénomène surveillé(s), sont en
relation de feedback négatif le plus souvent : le phénomène varie dans un sens et l’action tente – le plus souvent
– de freiner l’évolution afin d’éviter la dérive. Il s’agit du contrôle. Moins souvent, l’action « accompagne » la
47
tendance du phénomène lorsqu’il est jugé que celui-ci « évolue dans le bon sens ». Elle peut même favoriser
puis limiter le phénomène surveillé.
Surveillance pour l’action
Si nous considérons, à présent l’ensemble des phénomènes surveillés (environnementaux, sanitaires,
associations ainsi qu’intervention), nous obtenons une représentation comme le montre la figure ci-dessous
(figure 4) : la surveillance enregistre les indicateurs (environnementaux, sanitaires, d’association entre ceux-ci)
issus de la modélisation des phénomènes surveillés. Puis, elle intègre les informations recueillies, se livre à leur
interprétation qu’elle communique aux fins de prise de décision et d’action. Enfin, un (ou des) indicateur(s)
d’action est (sont) construit(s).
Surveillance pour l’évaluation et le contrôle de l’action
Si l’on considère la partie inférieure de la figure 4, on peut tenir compte de l’indicateur d’intervention (a(t)) en plus
des indicateurs environnementaux (e(t)), sanitaires (s(t)) et d’association (r(t)). La surveillance, lorsqu’elle
contribue à l’évaluation de l’action de santé publique caractérise ces indicateurs mais estime aussi les relations
entre ces indicateurs.
48
Figure 4. Surveillance des indicateurs en santé publique environnementale.
8) Organisation des indicateurs de la surveillance
Les indicateurs surveillés sont classiquement organisés selon les modèles DPSEEA et DPSSEA modifié. Il y
manque, cependant, pour être tout à fait complet, des indicateurs de la population. Ceux-ci devraient être reliés
aux mêmes indicateurs que l’action. Il est ainsi proposé de compléter le schéma de base pour aboutir à un
modèle DPSEEAP (figure 5) :
A(t)
E(t)
R(t)
S(t)
e(t)
r(t)
s(t) a(t)
Surveillance : analyse, interprétation, communication, aide à la décision…
?
Modélisation
E(t), S(t), R(t), A(t) : respectivement phénomènes environnemental, sanitaire, de relation entre les deux et d’action en fonction du temps
e(t), s(t), r(t), a(t) : respectivement indicateurs environnemental, sanitaire, de relation entre les deux et d’action en fonction du temps.
Relations entre les phénomènes
Modélisation et enregistrement
Utilisation de la surveillance pour l’action
Modélisation de la relation entre s(t) et e(t)
Relation présumée (car issue de la modélisation de s(t) vs. e(t)) entre R(t) et r(t)
49
Figure 5. Les indicateurs DPSEEAP.
9) Typologie des données et des sources de données
Les données de ces différentes catégories, si l’on se base sur les circonstances dans lesquelles elles ont été
créées, appartiennent, de façon générale, à deux familles (tableau 2) :
• Des bases de données pérennes ou voulues comme telles, même si, à un certain moment de leur
histoire, elles ont été supprimées : ceci implique que les données sont enregistrées en routine ; on peut classer
dans cette famille :
o Les données construites pour la surveillance en santé environnementale ;
o Les données construites pour une autre activité de surveillance et pouvant être utilisées
comme telles en santé environnementale ;
ACTIONS
Déterminants (démographie, croissance
économique, technologies, etc.)
État de l’environnement (risques naturels,
ressources, niveaux de pollution, etc.)
Pressions (production,
consommation, déchets, etc.)
Exposition humaine (exposition externe,
dose absorbée, dose au niveau d’un
organe, etc.)
Effets sur la santé (morbidité, mortalité,
bien-être, perceptions, etc.)
POPULATION
50
o Les données longitudinales construites dans un autre but que celui de la surveillance (ce sont
souvent des bases de données médico-administratives) ;
• Des données créées ad hoc : elles sont fabriquées à un moment donné pour les besoins d’une étude ;
ce sont :
o Des données issues d’enquêtes répétées ;
o Des données issues d’études ou d’enquêtes uniques.
Le détail des données se trouve en annexe A – 1.2..
Remarque. Le changement climatique pose des questions complexes à l’ensemble de la communauté
scientifique. L’une de ces questions est celle de la pertinence de la mise en place d’un système de surveillance
de ses effets sur la santé. Le DSE a piloté une réflexion transversale sur le sujet. Il est apparu que, pour les
risques considérés, en rapport avec le changement climatique, des systèmes de surveillance en continu et
d’alerte, ou des études ad hoc existent déjà. Ces dispositifs doivent donc être renforcés, en assurant la mise en
cohérence des indicateurs environnementaux et sanitaires. De plus, une meilleure compréhension des
comportements exposants est essentielle pour appréhender les impacts du changement climatique. La
surveillance syndromique (ou non spécifique), complémentaire des systèmes de surveillance traditionnels,
présente l’intérêt d’apporter des informations utiles pour la gestion de crise et de repérer des évènements
inattendus [Pascal, 2010].
II – 4.1.2. La surveillance en santé publique environnementale à une échelle locale
Le rapport en cours d’écriture(13) propose un ensemble de critères de définition et de typologie de la surveillance
locale en santé environnement. Il s’agit de l’objectif de la surveillance, de caractéristiques temporelles,
géographiques et populationnelles ainsi que de l’état de référence. D’autre part, les différentes modalités de la
surveillance à une échelle locales sont les suivantes :
• L’utilisation des données d’un suivi (médical) individuel ;
• L’utilisation des données du dépistage ;
• Le suivi de cohorte ;
• L’utilisation des données issues des registres de pathologies (registres des cancers, des maladies
cardio-ischémiques, des malformations congénitales…) ;
51
• L’utilisation des données issues d’enquêtes ou d’investigations répétées ;
• La veille non structurée ;
• La surveillance environnementale, parfois, quant elle se substitue à la surveillance sanitaire(20) ;
• L’utilisation de systèmes de surveillance spécifiques déjà existants ;
• L’utilisation de systèmes de surveillance non spécifiques déjà existants.
La démarche menant à la décision de mettre en place une surveillance sanitaire à une échelle locale suit le
schéma classique :
• (Conclusions de l’analyse de la situation ;)
• Utilité d’une étude ;
• Pertinence de la surveillance ;
• Faisabilité de la surveillance.
Plus précisément, la décision de mettre en place un type de surveillance donné (sanitaire et/ou environnemental)
suivra le schéma suivant (figure 6) :
20 Ceci peut arriver exceptionnellement quand il y a une relation univoque entre l’exposition environnementale et
l’effet sanitaire (exposition au plomb ou amiante et mésothéliome, par exemple).
Figure 6. Logigramme pour la décision relative à l'utilité de la surveillance.
∃? EXP réf géog ou temp
EXP>=VTR ? ∃? VTR OUI
NON
OUI EXP > EXP réf géog ou
temp ?
NON
NON
OUI
OUI
NON
SURV ENVIRONNEMENTAL
E ET SANITAIRE
PAS DE SURV ENVIRONNEMENTALE
PAS DE SURV ENVIRONNEMENTALE
SURV ENVIRONNEMENTALE
∃? INC réf géog ou temp
INC act ou fut > INC réf
géog ou temp
OUI
PAS DE SURV SANITAIRE
NON NON
SURV SANITAIRE
OUI
Tous types de surveillance sanitaire
Légende EXP : exposition
actuelle
Quant au choix de la modalité, elle a fait également l’objet d’un logigramme construit dans le rapport cité plus
haut (13).
Un stagiaire de master 2 au DSE s’est vu confier un sujet dans ce champ. Depuis plusieurs années, de
nombreuses interrogations émergent relativement à l’impact des installations nucléaires sur la santé des
populations résidant à proximité de celles-ci. Un protocole d’étude a été élaboré pour décrire l’état de santé des
riverains d’un centre de stockage de déchets radioactifs. Il s’agit de réaliser une analyse descriptive de mortalité
et d’incidence par cancer, en s’intéressant à la distribution spatio-temporelle et d’estimer le risque de survenue
de ces pathologies en relation avec la présence de l’installation. Ce travail doit faire l’objet d’un article scientifique
et d’une communication qui a été acceptée(21).
II – 4.2. L’amélioration et l’élaboration des outils dans le processus de la
surveillance
II – 4.2.1. Les indicateurs en santé publique environnementale
Le mémoire du Master of Public Health de l’EHESP co-encadré dans le cadre du stage réalisé au DSE [Campion,
2009] a déterminé un ensemble d’indicateurs adaptables en France que l’InVS pourrait collecter et produire
annuellement sur son site. Ces indicateurs figurent dans un tableau placé en annexe A – 1.3..
21 Karusisi N, Vacquier B, Goria S, Villers F, Meffre C, Nicolau J, Stempfelet M, Eilstein D, Catelinois O,
Empereur-Bissonnet P. Étude de l’état de santé de la population riveraine d’un centre de stockage des déchets
radioactifs. Communication orale Congrès des ORS, Lyon, 9 et 10 novembre 2010.
54
II – 4.2.2. Les méthodes analytiques et les modélisations statistiques
1) Analyse des relations entre l’exposition à la pollution atmosphérique et la santé
1996-1997 : « Étude Ramses »
Il s’agit de l’« Investigation sur les relations entre la pollution atmosphérique et la survenue de symptômes
cliniques recueillis par le Réseau Alsace des Médecins pour la Surveillance des relations entre l’Environnement
et la Santé en 1996 et 1997. » Cette étude a obtenu un financement conjoint du Programme inter-organismes
Primequal, de la Ville de Strasbourg et du Conseil Régional (Région Alsace).
Cette étude s’est attachée à l’activité d’un réseau de médecins libéraux (médecins généralistes et pédiatres)
avec un double objectif : 1°) tester l'existence d'une liaison à court terme (0 à 5 jours) entre la pollution
atmosphérique et un ensemble de symptômes respiratoires, oculaires et neurologiques recueillis en Alsace ; 2°)
juger de la faisabilité d’un tel réseau et valider celui-ci comme indicateur sanitaire. 26 médecins libéraux ont
recueilli quotidiennement un ensemble de symptômes respiratoires, oculaires et neurologiques de février 1996 à
septembre 1997. L’analyse a été menée au niveau de la Communauté urbaine de Strasbourg (C.U.S.). Les
symptômes recueillis sont : irritation oculaire, rhinorrhée, douleur pharyngée ou gorge rouge, otalgie, toux,
enrouement, gènes respiratoires sifflante et non sifflante, céphalées. Les polluants étaient le dioxyde de soufre
(SO2), les particules de diamètre inférieur ou égal à 13 µm (PM13), le dioxyde d’azote (NO2), l’ozone (O3). Les
facteurs de confusion pris en compte étaient les variables climatiques (température moyenne et humidité relative
quotidiennes), les épidémies de grippes et les épisodes polliniques. L’analyse statistique etait une étude de
séries temporelles où la variable sanitaire (compte journalier) est considérée comme étant distribuée selon une
loi de Poisson ; le modèle de régression est un modèle additif généralisé à résidus autocorrélés.
Les médecins ont été réunis régulièrement afin de débattre et d’assister à un exposé méthodologique ou à un
débat avec un intervenant extérieur.
L’analyse a trouvé des relations significatives entre le maximum horaire de SO2 et la toux avec un risque relatif
(RR) pour une augmentation du percentile 25 au percentile 75 (p75 / p25) égal à 1,079 et avec l’ensemble des
patients symptomatiques (RR p75 / p25 : 1,046), entre la moyenne journalière de SO2 et l’enrouement et les
céphalées (RR p75 / p25, respectivement, de 1,054 et de 1,065). Le maximum horaire et la moyenne journalière
des PM13 étaient reliés aux symptômes pharyngés (RR p75 / p25, respectivement, égaux à 1,055 et 1,029) à la
toux (RR p75 / p25, respectivement, égaux à 1,056 et 1,031) et aux patients symptomatiques (RR p75 / p25,
respectivement, égaux à 1,057 et 1,048), la gêne respiratoire sifflante était reliée au maximum horaire des PM13
55
(RR p75 / p25 de 1,073). La moyenne journalière de NO2 était reliée à la rhinorrhée, aux symptômes pharyngés,
à la toux, aux gênes respiratoires sifflante et non sifflante, aux céphalées et aux patients symptomatiques (avec
des RR p75 / p25 égaux respectivement à 1,074, 1,057, 1,112, 1,097, 1,066, 1,096 et 1,058) alors que le
maximum horaire n’était relié qu’à la toux (RR p75 / p25 : 1,044) et à l’ensemble des patients symptomatiques
(RR p75 / p25 : 1,028). Pour O3 (maximum et moyenne), on a trouvé une relation avec l’irritation oculaire
seulement (RR p75 / p25, respectivement, égaux à 1,126 et 1,109). L’otalgie n’était reliée à aucun polluant.
Globalement, au cours de l’expérience, l’appréciation de la qualité des réunions et de l’ensemble de l’étude par
les médecins s’est améliorée, la préférence étant réservée à l’organisation pratique, la moins bonne note étant
attribuée à la formation statistique.
Il apparaît que l’élaboration d’un tel outil était réalisable à certaines conditions (période de « mise en route »,
échange permanent avec les médecins participants sous forme de réunions, recueil souple et peu coûteux en
temps).
1997-2005 : « Projet Psas 9 »
Participation au Programme de surveillance air santé dans 9 villes du Réseau national de santé publique puis
InVS.
Les objectifs du Programme de surveillance air & santé dans 9 villes (Psas-9) sont à la fois de quantifier les
risques sanitaires liés à l’exposition atmosphérique urbaine, de surveiller leur évolution et de permettre la
réalisation d’évaluations d’impact sanitaire de la pollution atmosphérique en recourant à des relations
exposition/risque établies à partir de données françaises. Le programme repose sur neuf pôles locaux (Bordeaux,
Le Havre, Lille, Lyon, Marseille, Paris, Rouen, Strasbourg et Toulouse). Plusieurs phases se sont succédées.
Le type d’approche retenu, pour étudier les effets à court terme de la pollution atmosphérique, est celui des
études de séries temporelles (nombre journalier de décès toutes causes, nombre journalier de décès par maladie
de l’appareil circulatoire et nombre journalier de décès par maladie de l’appareil respiratoire, nombre journalier
d’admissions pour pathologie cardio-vasculaire chez les 15-64 ans et les 65 ans et plus, nombre journalier
d’admissions pour pathologie respiratoire chez les 0-14 ans et les 65 ans). Les indicateurs d’exposition à la
pollution atmosphérique sont : fumées noires, particules, dioxyde d’azote, dioxyde de soufre, ozone. L’analyse
statistique est basée sur un modèle additif généralisé avec une distribution poissonnienne de la variable
sanitaire. Pour chaque relation exposition/risque, une analyse combinée des résultats obtenus localement a
permis d’estimer un métarisque global. À partir de chaque métarisque, l’impact sanitaire à court terme (exposition
0-1 jours) de la pollution atmosphérique a été quantifié dans chacune des villes.
56
Pour les indicateurs de mortalité, dans la plupart des cas, les risques sont statistiquement significatifs.
Concernant les indicateurs d’admissions hospitalières pour pathologies respiratoires, les excès de risque sont
compris entre 0 et 1,8 % pour une exposition de 2 jours (j0 et j-1) et entre 0 et 3,7 % pour une exposition de 6
jours (j0 à j-5). Sur l’ensemble des neuf villes, la quantification de l’impact sanitaire en rapport avec l’exposition 0-
1 jours, conduit à environ 2800 décès anticipés par an (mortalité toutes causes) attribuables à la pollution
atmosphérique pour l’ensemble des jours où les niveaux de pollution sont supérieurs à 10 µg/m3. Concernant les
particules PM10 et PM13, les excès de risque de mortalité pour une augmentation de 10 µg/m3 sont compris
entre 0,3 et 1,9 % selon l’exposition considérée (0-1 jours ou 0-5 jours). Les excès de risque d’admissions
hospitalières sont compris entre 0 et 1,7 %, et sont statistiquement significatifs pour les pathologies respiratoires.
On a pu observer des relations significatives entre les niveaux de PM10, de PM2,5 et de NO2 et les variations du
nombre journalier d'hospitalisations pour causes cardio-vasculaires. Ces relations sont plus importantes pour les
personnes âgées de 65 ans et plus. Elles sont également plus élevées pour les causes cardiaques, en particulier
les cardiopathies ischémiques. Chez les personnes âgées, les excès de risque combiné sont plus élevés qu’en
population générale et sont significatifs pour les PM10, les PM2,5 et le NO2. Pour les admissions pour causes
cardiaques, l’excès de risque combiné sur l’ensemble de la population est significatif. Chez les personnes âgées,
les excès de risque combinés sont en général plus élevés que pour les admissions cardio-vasculaires et sont
significatifs. Pour les admissions pour cardiopathies ischémiques, quelle que soit la tranche d’âge, les tendances
sont similaires à celles observées pour l’ensemble des pathologies cardio-vasculaires mais avec un excès de
risque combiné plus élevé. Pour les personnes âgées de 65 ans et plus, les tendances sont similaires. Les
niveaux d’ozone sont significativement associés à une augmentation de 1,1 % des admissions pour cause
respiratoire chez les personnes âgées de 65 ans et plus uniquement.
Le programme Psas-9 a aussi réalisé une étude portant sur la relation entre la température, la pollution
atmosphérique et la mortalité au cours de la vague de chaleur 2003. Les nombres de décès attribuables à la
pollution à l’ozone et à la température ont été estimés dans chacune des villes du dispositif.
1997-2005. « Projet Apheis »
Participation au programme Apheis.
Apheis a été créé en 1999 pour fournir des informations, actualisées et faciles à utiliser, sur la pollution
atmosphérique et la santé publique, aux politiques et décideurs, aux professionnels de la santé et de
l’environnement, au grand public et aux médias européens afin de les aider à prendre des décisions éclairées
concernant les questions politiques, professionnelles et personnelles auxquelles ils se trouvent confrontés dans
57
ce domaine. Apheis a créé un système de surveillance de santé publique qui génère les informations nécessaires
aux EIS de la pollution atmosphérique en Europe, et ceci en continu à l’échelle locale, régionale, nationale et
européenne.
Durant la première phase (Apheis-1), ont été définis les indicateurs les plus appropriés pour la surveillance
épidémiologique et la réalisation d’évaluations des impacts sanitaires de la pollution atmosphérique en Europe.
La seconde phase (Apheis-2) a utilisé le système de surveillance épidémiologique pour mener une EIS des
PM10 et des fumées noires. Cette première EIS a révélé qu’environ 544 à 1096 décès « anticipés » auraient pu
être évités annuellement si, toutes choses égales par ailleurs, l’exposition à court terme aux concentrations
extérieures de PM10 avait été réduite de 5 µg/m3 dans les villes du programme Apheis. D’autre part, 3 368 à
7 744 décès « prématurés » pourraient être évités annuellement si l’exposition à long terme aux concentrations
extérieures de PM10 était réduite de 5 µg/m3 dans chaque ville.
La troisième phase (Apheis-3) a prévu de développer une stratégie de communication et de mettre à jour l’EIS en
utilisant son système de surveillance épidémiologique. Apheis-3 a consolidé les résultats d’Apheis-2 ((nombre
absolu des cas attribuables, la réduction de l’espérance de vie) montrant que la pollution atmosphérique continue
à représenter un problème de santé publique dans les milieux urbains en Europe
2) Projection des indicateurs épidémiologiques classiques relatifs aux cancers (mortalité, incidence)
1998-2001. « Prévision de l'incidence des cancers dans le Bas-Rhin. Approche bayésienne. Principes et
applications »
Ce travail a été réalisé dans le cadre de la thèse de doctorat de l’Université Louis Pasteur Strasbourg, en
octobre 2001 [Eilstein, 2001c].
Le cancer mobilise d’importantes ressources sanitaires et pèse fortement sur la mortalité de la population
générale. Appréhender son évolution dans les années futures est donc essentiel pour la santé publique. L’objectif
de ce travail était d’estimer l’incidence et le nombre de cas incidents à venir pour les cancers dans le Bas-Rhin et
de tester la validité d’une méthode d’analyse fondée sur une approche bayésienne.
La méthode retenue se base sur un modèle âge-période-cohorte analysé grâce à un échantillonnage de Gibbs.
Les nombres de cas incidents annuels, base de la prévision, ont été extraits du registre des cancers du Bas-Rhin
qui existe depuis 1975. Les effectifs de populations actuels et futurs ont été estimés par l’Institut national de la
statistique et des études économiques (Insee). La méthode est explicitée puis appliquée à quatre des cancers les
plus fréquents : cancer du sein invasif, du col de l’utérus (in situ et invasif), du poumon et cancer colorectal, dans
58
les deux sexes selon le cas. Les prévisions, établies jusqu’en 2009 grâce à cette méthode, ont été comparées
aux résultats obtenus par d’autres techniques.
L’analyse a mis en évidence une croissance future de l’incidence des cancers invasifs du sein et des tumeurs in
situ du col (figure 7). L’incidence du cancer invasif du col diminue (figure 7). Une augmentation de l’incidence du
cancer du poumon et du côlon est prévue dans les deux sexes. Le cancer du rectum chez la femme augmente
également ; chez l’homme, par contre, la prédiction va dans le sens d’une légère diminution.
Figure 7. Cancers in situ (a) et invasifs (b) du col de l’utérus chez les femmes âgées de 20 à 89 ans dans
le Bas-Rhin. Prédiction de l’incidence (1975-2014) standardisée selon la population européenne et
intervalle de prédiction à 95%.
Les projections servent à prévoir l’incidence (ou d’autres indicateurs) mais elles peuvent aussi servir à mesurer
l’effet d’une action sur cet indicateur, un dépistage, par exemple. Dans le cas du cancer du sein dans le Bas-
Rhin, le modèle basé sur l’hypothèse d’une constance du recrutement affecte essentiellement les incidences
spécifiques concernées par le dépistage (49 à 60 ans). Le modèle basé sur l’hypothèse d’un arrêt du dépistage
(en 1997) prévoit une incidence très légèrement inférieure à celle du modèle avec continuation du dépistage
avec, cependant, des intervalles de prévision de même amplitude (figure 8).
0
50
100
150
200
250
300
350
1975-1979 1980-1984 1985-1989 1990-1994 1995-1999 2000-2004 2005-2009 2010-2014
Année de diagnostic
Inci
denc
e (
pour
100
000
)
0
5
10
15
20
25
30
35
1975-1979 1980-1984 1985-1989 1990-1994 1995-1999 2000-2004 2005-2009 2010-2014
Année de diagnostic
Inci
denc
e (
pour
100
000
)
a) b)
59
Figure 8. Cancers invasifs du sein. Femmes 25-89 ans, Bas-Rhin. Prédiction de l’incidence (1975-2008) et
intervalle de prédiction à 95 %. Deux hypothèses : 1° Arrêt du dépistage en 1997 (trait continu) ; 2°
Continuation du dépistage (tirets).
2004-2005. « Projection de la mortalité par cancer du poumon en France métropolitaine
L’objectif était d’estimer, pour le cancer du poumon, les taux de mortalité et les nombres de décès à venir sur les
quinze prochaines années (à l’horizon 2014) [Eilstein, 2005b]. Ces projections ont été établies pour chaque sexe,
pour la France métropolitaine et pour ses 22 régions, en s’appuyant sur les décès observés sur la période 1975-
99. Les données de mortalité ont été fournies par le Centre d’épidémiologie sur les causes médicales de décès,
pour la période 1975-1999. L’analyse a porté sur les décès par cancer du poumon (code CIM8 - CIM9 : 162) des
hommes et des femmes de plus de 20 ans, résidant en France métropolitaine au moment du décès. Ces
données ont été agrégées par sexe, par tranches d’âge quinquennales et par périodes quinquennales à l’échelle
nationale et régionale. Les données de population ont été obtenues auprès de l’Insee pour la période 1975-2014.
Une agrégation des données a également été réalisée par tranches d’âge de cinq ans et par périodes de cinq
ans. Les projections sont fondées sur une modélisation âge-période-cohorte. Lorsque les différents paramètres
ont été estimés par l’analyse à partir des données (nombres de décès et effectifs des populations), la prévision
s’établit, comme dans l’étude précédente, sur la base d’une projection des effets « période » et « cohorte », tout
en maintenant, constant, l’effet « âge ». Les paramètres (passés et) futurs sont estimés grâce à une méthode
bayésienne attribuant une distribution de probabilité a priori aux paramètres et calculant leur distribution a
posteriori à partir de l’information apportée par les données. L’analyse a été réalisée avec le logiciel BUGS.
Chez l’homme, les estimations des taux de mortalité futurs par cancer du poumon standardisés sur la population
mondiale sont, pour les périodes 2000-04, 2005-09 et 2010-14, respectivement de 78,1 pour 100 000 (intervalle
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
75-76 77-80 81-84 85-88 89-92 93-96 97-00 01-04 05-08
Période de diagnostic
Inci
denc
e (
pour
100
000
fem
me
s)
60
de prédiction à 95 % : 71,2 - 85,3), de 77,0 pour 100 000 (IP 95 % : 62,9 – 93,0) et de 75,7 pour 100 000 (IP 95
% : 53,7 - 103,7). Les nombres de décès prédits pour ces trois périodes sont, respectivement : 110 229 (IP 95 %
: 100 593 – 120 450), 118 737 (IP 95 % : 97 054 – 143 313) et 127 601 (IP 95 % : 90 644 – 174 554). Les taux
augmentent avec l’âge, avec un maximum atteint pour la classe d’âge 75-84 ans et restent relativement stables
pour l’ensemble de la période de prédiction (2000-14). L’augmentation du taux standardisé en fonction du temps,
la plus forte, est observée en Aquitaine et dans la région Poitou Charente (17 %), la plus faible (1 %) est
observée en Bourgogne, dans le Centre et en Haute Normandie. La diminution la plus forte (- 15 %) est observée
en Corse, la plus faible (0 %) en Lorraine.
Chez les femmes, comme pour les taux de mortalité observés, les taux prédits sont plus faibles que ceux qui ont
été estimés chez l’homme mais ils augmentent. Ainsi, pour les périodes 2000-04, 2005-09 et 2010-14, les taux
de mortalité standardisés sur la population mondiale devraient être, respectivement, égaux à 14,1 pour 100 000
(intervalle de prédiction à 95 % : 13,3 - 14,9), 17,7 pour 100 000 (IP 95 % : 16,4 - 19,2) et 22,5 pour 100 000 (IP
95 % : 20,3 - 24,9). Les nombres de décès prédits pour ces trois périodes sont égaux, respectivement, à 25 238
(IP 95 % : 23 997 – 26 533), 33 240 (IP 95 % : 31 186 – 35 410) et à 44 242 (IP 95 % : 40 841 – 47 942). Comme
chez les hommes, le taux de mortalité augmente avec l’âge et le maximum est atteint pour la classe d’âge de 85
à 89 ans. Les taux spécifiques observés et prédits augmentent tous au cours du temps, avec une dynamique
différente selon l’âge : l’augmentation du taux la plus importante au cours de la période de prédiction est
observée pour la tranche d’âge des 50-64 ans. Le taux standardisé augmente quelque soit la région. La variation
de taux la plus forte est observée en Languedoc-Roussillon (107 %), et la plus faible (40 %) dans le Nord-Pas-
de-Calais.
3) Projections comparées des mortalités féminines par cancers du sein et du poumon
Ce travail, utilisant la même méthode que les deux études précédentes a été réalisé dans le cadre du projet
européen Intarese. Aussi, est-il décrit plus loin (§ I – 4.3.1.).
4) Estimation de l’impact du dépistage sur la mortalité par cancer du sein
La méthode a été présentée plus haut (§II – 3.2.2. / 3)) et décrite dans un rapport déjà cité [Eilstein, 2007] ; il
s’agit de la modélisation du risque relatif de mortalité à 8 ans entre une population dépistée tous les deux ans et
61
une population de référence (22). La méthode repose sur une combinaison des résultats d’un modèle de
progression du cancer du sein et d’analyses de survie. La modélisation implique, par le choix des modèles
adoptés, un certain nombre d’hypothèses. Elle permet en revanche de réaliser des analyses de sensibilité sur
tous les éléments intervenant dans l’estimation du risque relatif. Ces analyses de sensibilité sont essentielles
pour identifier les principales sources d’incertitude.
La réduction de mortalité est estimée à 23 % [4 − 38] et 19 % [3 − 35] respectivement pour des hypothèses de
10 % et 20% environ de cancers dépistés (dépistage organisé), en utilisant l’échantillon Francim-sein comme
population de référence [Uhry, 2010]. Les résultats ne sont pas issus d’une population et d’un programme de
dépistage uniques. Il n’y a pas toutefois d’indications de variations majeures selon le département ou selon l’âge
dans le modèle de progression ou dans l’analyse de survie de l’échantillon Francim-sein.
II – 4.3. Modification du système de surveillance
II – 4.3.1. Système de surveillance intégré
Le projet Intarese n’est pas encore terminé aussi ne dispose-t-on pas encore de résultats définitifs.
Un ensemble d’indicateurs (mortalité, admissions hospitalières, registres des cancers…) a été répertorié dans les
différents pays dont sont issues les équipes partenaires du projet. Ces indicateurs ont été comparé selon une
liste de critères (sources des données, contrôle-qualité, valeurs manquantes, période de disponibilité, présence
d’informations de nature socioéconomique, etc.). Ce travail doit servir à identifier les indicateurs pouvant faire
l’objet d’une surveillance européenne en santé environnement mais aussi de travaux de recherche en
Europe. Une présentation de ce travail a été faite en 2007 (23).
22 Uhry Z, Hédelin G, Colonna M, Asselain B, Arveux P, Exbrayat C, Guldenfelds C, Courtial I, Soler-Michel P,
Molinié F, Rogel A, Danzon A, Trétarre B, Guizard AV, Ancelle-Park R, Eilstein D, Duffy S. Modélisation de l’effet
du dépistage organisé du cancer du sein sur la mortalité. Utilisation de données françaises. Modèle markovien de
progression du cancer du sein combiné à l’analyse de survie. Rapport en cours d’écriture.
23 Lim TA, Eilstein D. Comparability of Health Surveillance Statistics in Europe. Présentation Workshop on Health
Statistics .Ottawa, 23-25 septembre 2007.
62
Un problème fréquemment rencontré dans les études de cas est l’absence de baselines (taux de mortalité,
incidence, hospitalisation, etc.) au niveau local. Un travail est en cours qui teste la répercussion sur les EIS du
remplacement des données locales manquantes par des données régionales ou nationales.
Enfin, des projections des taux de mortalité par cancers du sein et du poumon ont été réalisées (figure 9).
Elles donnent lieu à la rédaction d’un rapport en cours et donneront lieu à un article scientifique.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1977-1981 1982-1986 1987-1991 1992-1996 1997-2001 2002-2006 2007-2011 2012-2016 2017-2021
Mortalité par cancer du poumon Morta par cancer du sein
Figure 9. Mortalités standardisées selon la population mondiale par cancers du poumon et du sein chez
les femmes âgées de plus de 20 ans en France métropolitaine. Données recueillies de 1977 à 2006.
Projection de la mortalité (traits épais) et intervalle de prédiction (traits fins) à 95 % de 2007 à 2021.
II – 4.3.2. Outils socioéconomiques
1) Coûts sociaux et coûts privés liés à la pollution atmosphérique
Les travaux de traduction économiques des EIS réalisées dans le cadre de l’étude Ramses [Eilstein, 1999 ;
Eilstein, 2001d ; Rozan, 1999 ; Rozan, 2000a ; Rozan, 2000b ; Rozan, 2001 ; Nolte, 2006] ont identifié deux
types de coûts : le coût médico-social et le coût privé (ou coût de la gêne).
63
Les approches
Évaluation du coût médico-social
La méthode utilisée est classique : elle est fondée sur le coût des ordonnances, des honoraires, des la
kinésithérapie respiratoire, des examens radiologiques, coûts liés à l’arrêt de l’activité, à l’absentéisme scolaire,
etc.
Evaluation du coût de la gêne
Les auteurs ont utilisé une méthode d’évaluation contingente. Celle-ci était fondée sur le consentement à payer.
Ce dernier était estimé à partir des réponses à deux questions :
Question A : « Supposons que d’ici à 5 ans, on réduise la pollution de 50 %. La réduction de symptômes dus à la
pollution serait également réduite de 50 %. Quel est le montant maximal que vous êtes prêt à payer par an, dans
ce cas ? »
Question B : « Supposons que d’ici à 5 ans, on réduise la pollution de 30 %. La réduction de symptômes dus à la
pollution serait également réduite de 30 %. Quel est le montant maximal que vous êtes prêt à payer par an, dans
ce cas ? »
Deux modes opératoires (traitements) ont été utilisés :
Traitement 1 : Question A puis Question B ;
Traitement 2 : Question B puis Question A.
Les résultats
Sans entrer dans le détail, dans le cadre de la morbidité bénigne, on peut conclure, de cette étude, que le coût de
la gêne représente en moyenne au moins 50 % du coût total de la maladie.
64
2) Coûts des pathologies liées à la pollution pour l'Assurance maladie
L’étude réalisée par l’Afsset et à laquelle le DSE a participé [Afsset, 2007] a estimé que le coût de traitement de
l’asthme imputable à la pollution atmosphérique extérieure était compris entre 0,2 et 0,8 milliard d’euros pour
l’année 2006. En ce qui concerne les cancers, (si l’on part d’une fraction attribuable à l’environnement pour tous
les cancers variant entre 1 et 5 %), le coût de la prise en charge des soins, attribuable à l’environnement est de
l’ordre de 0,1 à 0,5 milliard d’euros en 2004. Les pertes de production sont comprises entre 5.10-3 à 25.10-3
milliards d’euros en 2004 et entre 0,2 à 1,2 milliard d’euros selon que l’on se place du point de vue de
l’employeur ou de l’individu, respectivement.
Le résultat, produit pour répondre à la saisine du cabinet de la Ministre de la santé, n’est peut-être pas ce qu’il y a
de plus important pour la surveillance en santé environnement. Ce sont les méthodes, transformant des
indicateurs épidémiologiques en indicateurs socioéconomiques qui sont intéressantes car ces derniers, intégrant
un ensemble d’informations, sont plus facilement interprétables quand il s’agit d’évaluer une action de santé
publique.
II – 5. Discussion et conclusion
II – 5.1. Principaux résultats acquis
L’ensemble des travaux réalisés est orienté vers la surveillance épidémiologique de maladies aiguës ou
chroniques, liées à des expositions aiguës ou chroniques, en particulier environnementales. Les études décrites
plus haut ont été ou sont menées pour répondre à des questions situées à l’articulation surveillance-recherche.
Sur le plan conceptuel, un ouvrage est en cours de rédaction qui analyse l’ensemble du processus de la
surveillance en santé publique environnementale et fait le point sur les besoins en termes de structuration des
réseaux, de développement des analyses et des indicateurs. Ce travail est à la fois le fil conducteur des travaux
menés et le cadre dans lequel ceux-ci s’inscrivent. Ces travaux sont centrés sur la construction des indicateurs
(indicateurs santé environnement intégrés et socio-économiques) et les analyse de ceux-ci, dans leur dimension
temporelle essentiellement (séries temporelles, cas croisés, modèles âge-période-cohorte, processus de
Markov). Ces indicateurs et ces analyses sont destinés à l’analyse de tendance des phénomènes
environnementaux et sanitaires, à leur projection dans le futur et à l’évaluation des actions de santé publique. Ils
65
dépassent ainsi la pure thématique santé environnement et s’adressent à tous les phénomènes de santé en
rapport avec leurs déterminants.
II – 5.2. Discussion
La thématique de la surveillance en santé environnement est très large et se fonde sur de nombreuses notions
(santé publique santé environnement, surveillance épidémiologique, veille, etc.). Aussi, ces travaux n’ont pas
encore répondu aux questions de la cohérence des méthodes et de la logique de l’enchaînement des phases de
la surveillance (en santé-environnement). La démarche de santé publique consiste, en effet à reconnaître les
risques pour la santé des populations ainsi que leurs déterminants mais elle inclut aussi la nécessité de comparer
ces risques et de les prioriser du point de vue des ressources allouées à leur prise en charge et de l’urgence de
cette dernière.
La surveillance épidémiologique n’est pas, à ce jour, une thématique de recherche reconnue (en santé publique).
D’ailleurs, il n’était pas rare, il y a quelques années seulement, d’entendre opposer surveillance et recherche.
Cette dernière était plus volontiers dévolue à la mise en évidence des liens entre l’exposition à des facteurs de
risques (environnementaux ou autres) et les variations des indicateurs de santé. Il est ainsi difficile de
promouvoir, encore aujourd’hui, des travaux de recherche en surveillance. Cependant, le temps passant, les
collaborations se font de plus en plus étroites entre les différentes approches de la santé publique et la différence
entre la recherche et le développement méthodologique n’est plus aussi marquée que dans le passé. La
surveillance d’une relation exposition-risque, par exemple impose d’estimer ce risque et donc de remettre en
selle de façon récurrente la démarche de mise en évidence de cette relation.
II – 5.3. Conclusion
De ces constats découle une feuille de route qui prolonge logiquement ce qui a déjà été fait. Les grandes
orientations de la recherche et des développements méthodologiques futurs dans le domaine de la surveillance
épidémiologique sont de deux types :
• Les principes
o L’approfondissement des concepts et de leur articulation au sein la surveillance en santé
publique (environnementale) doit mener à un cadre conceptuel repensé ;
o Chacune des étapes du processus de surveillance peut faire l’objet de développement ;
66
• Les outils
o Les indicateurs
� L’élaboration de nouveaux indicateurs socioéconomique, de qualité de vie, etc. ;
� L’élaboration d’indicateurs intégrés ;
� L’élaboration ou l’application de méthodes pour le choix des indicateurs pertinents en
surveillance descriptive ou prévisionnelle ainsi que pour l’alerte ;
o Les méthodes d’analyse
� L’analyse du signal pour la surveillance des intoxications ou la détection des
phénomènes émergents ;
� Le développement méthodologique de l’analyse de tendance ;
� Le développement des approches géographiques (modèles statistiques
géographiques, systèmes d’information géographique, analyse de clusters) ;
o La communication
� Dans le cadre de partenariat sur le transfert de connaissances et la diffusion des
résultats de la surveillance en Europe et en Amérique du Nord.
67
PARTIE III — STRATÉGIE
III – 1. Aspects scientifiques
III – 1.1. Les principes
III – 1.1.1. Cadre conceptuel
L’approfondissement des concepts et de leur articulation au sein la surveillance en santé publique
(environnementale) doit mener à un cadre conceptuel repensé (et au-delà, doit répondre à des questions du type
« qu’est-ce que la santé publique ? », « qu’est-ce que la santé environnementale ? », « qu’est-ce que la santé
publique appliquée à la santé environnementale ? »…). Outre le cadre général, chacune des étapes du
processus de surveillance doit faire l’objet de développement méthodologique (savoir s’il faut surveiller, avec qui,
organiser les phases du processus, etc.).
Cette question fait l’objet d’un livre en cours de rédaction.
III – 1.1.2. Construction de systèmes de surveillance en santé environnementale intégrés
Le suivi conjoint d’indicateurs environnementaux, sanitaires, d’actions de santé publique et relationnels (c’est-à-
dire les associations entre ces indicateurs) devrait donner corps à la surveillance des effets sanitaires d'activités
plutôt que d'agents (trafic automobile plutôt que pollution atmosphérique, bruit, accidents séparément…). Ce
dispositif complexe ne peut être mis en place sans l’élaboration préliminaire d’une étude de faisabilité.
68
Cette étude devrait donner lieu à des travaux dans le cadre de thèses (dans le cadre de réponses à des appels à
projet de recherche, notamment européens). Ces travaux seront basés sur les résultats du projet de recherche
européen Intarese, cité plus haut.
III – 1.1.3. Détection des phénomènes émergents
La santé publique est de plus en plus souvent concernée par des phénomènes émergents. En santé
environnementale, on parle de risques émergents (nouvel agent dont la toxicité est avérée ou pas, nouvelle
exposition, sensibilité modifiée des populations mais aussi des phénomènes « encore non connus ») plutôt que
de maladies émergentes. Il est indispensable d’adapter les méthodes de surveillance à la détection de ces
nouveaux risques. Faut-il de nouveaux systèmes de surveillance ou faire évoluer les dispositifs existants ?
La réponse à ces questions passe par 1°) la définition d’un (des) risque(s) émergent(s) – ce point fait encore
largement débat ; 2°) l’élaboration de la typologie de ces risques ; 3°) la fonction de la surveillance
épidémiologique dans cette thématique (la part de la surveillance classique et la part de la vigilance ?) ; 3°) la
détermination des indicateurs (indicateurs épidémiologiques classiques ou indicateurs de santé perçue ?) ; 5°)
choix des modèles de surveillance pertinents. Là encore, ce travail devrait être confié à un (voire deux)
étudiant(s) en thèse.
III – 1.1.4. Nouveaux indicateurs
La prise en compte des aspects socioéconomiques et de la qualité de vie dans les évaluations d’impacts
sanitaires liés à des facteurs environnementaux ou autres devient nécessaire. Définir de nouveaux indicateurs
adéquats à surveiller est un enjeu important pour la surveillance épidémiologique. Des travaux de thèse dans le
cadre du développement des partenariats actuels avec des structures de recherche européennes seront
proposés.
69
III – 1.2. La pratique
III – 1.2.1. Choix des indicateurs
Le travail réalisé par une étudiante en master 2 sur la comparaison des indicateurs américains, européens et
français en santé environnement [Campion, 2009], avec proposition d’une liste d’indicateurs à adapter pour un
système de surveillance, sera complété et finalisé. Il s’agira de sélectionner les indicateurs pertinents pour la
surveillance descriptive ou prévisionnelle ainsi que pour l’alerte. Pour cela, il sera nécessaire de les tester, les
évaluer, les valider puis étudier la faisabilité de leur suivi. Il faudra aussi étudier la faisabilité de la construction et
du suivi des indicateurs qui ne sont pas encore utilisés. Cette tâche sera à nouveau proposée à un étudiant en
master 2 d’épidémiologie.
III – 1.2.2. Analyse du signal
Les méthodes d’analyse du signal à développer devront être de deux types : celles destinées à la surveillance
des intoxications (plus précisément, la toxicovigilance) et celles qui sont utiles à la détection des phénomènes
émergents.
1) Méthodes d’analyse du signal notamment en surveillance des intoxications
L’élaboration des méthodes d’analyse du signal dans ce domaine sera confiée à un étudiant de master 2 en
(bio)statistique en coordination avec les statisticiens du DSE et les centres antipoison. Les méthodes qui seront
mises à contribution seront fondées essentiellement sur l’analyse de séries temporelles. Une autre voie sera
abordée : celle des réseaux de neurones.
2) Détection des phénomènes émergents
En ce qui concerne les phénomènes et les risques émergents, le travail demandé sera plus complexe. Il devra
être précédé par une phase de définition de l’émergence (ce travail a débuté à l’InVS et réunit un ensemble de
départements dont le DSE). Pour ce qui est des méthodes de veille permettant de détecter les phénomènes
70
émergents, elles consisteront vraisemblablement en l’adaptation des méthodes de surveillance existantes à la
détection des phénomènes émergents en santé environnementale. Cette problématique nécessitera un travail en
profondeur qui pourra être confié à un étudiant en thèse (épidémiologie, biostatistique).
III – 1.2.3. Analyse de tendance
Les analyses de tendance à visée descriptive, explicative (étude conjointe de la variable sanitaire et des
déterminants) ou à visée prévisionnelle – analyses de séries chronologiques, modèles âge-période-cohorte
(bayésiens ou fondé sur les modèles de régression type modèle additif généralisé) – sont déjà bien développées
à l’InVS, dans les thématiques « air » et « eau » mais devront être adaptés à d’autres champs (le climat, la
surveillance des effets de l’exposition de longue durée aux rayonnements ionisants, etc. Ce travail sera confié,
selon le cas à un étudiant en master 2 ou en thèse de (bio)statistique.
III – 1.2.4. Approches géographiques
Les méthodes géographiques appliquées à la surveillance en santé environnementale sont fondées sur des
modèles statistiques géographiques et des systèmes d’information géographique (SIG). Ces méthodes sont
d’ores et déjà utilisées pour estimation de l’exposition, pour la mise en évidence et l’analyse de clusters, pour les
études de surveillance des effets sanitaires d’une source de pollution locale. Elles demandent, cependant, à être
développées pour différents niveau de détail géographique (granularité). Ceci pourrait être demandé à un
étudiant en master 2, en coordination avec les statisticiens et les ingénieurs en SIG du département.
III – 1.2.5. La communication
Un partenariat sur le transfert de connaissances et la diffusion des résultats de la surveillance en Europe et en
Amérique a été malheureusement interrompu par l’épidémie de grippe A(H1N1). Ce projet franco-québécois («
Mise à profit et transfert de connaissances en santé publique : un défi partagé ») réunissant l’Institut national de
santé publique du Québec (INSPQ), l’Institut national de prévention et d'éducation pour la santé (Inpes) et l’InVS,
s’est donné comme objectif de rendre l’information scientifique produite plus accessible et utilisable par les
différents publics concernés. Ce projet sera repris et pourrait impliquer un travail de master M2 de Sciences
humaines et sociales sur la communication et l’implication des populations.
71
III – 2. Aspects pratiques et financement
Les études en projet, comme les travaux précédents ou en cours, seront réalisées dans le cadre de l’activité
courante de l’InVS conformément aux missions de l’Institut (ETP, financement, partenariat, etc.). Des stagiaires –
de master 2 en général – ou issus des programmes Profet et Epiet ainsi que des internes de santé publique ou
des étudiants en thèse sont régulièrement accueillis à l’InVS pour réaliser des études sur la base des besoins de
développement méthodologique et/ou de recherche appliquée à la surveillance et à la veille sanitaire,
environnementale entre autres.
III – 3. Structure de recherche
L’Institut de veille sanitaire n’est pas une structure de recherche. Il n’est pas rattaché à une école doctorale pour
l’instant mais la réflexion concernant cette affiliation est en cours. En attendant, tous les départements de l’Institut
accueillent des stagiaires (masters) régulièrement ainsi que des doctorants. Aussi existent des relations de
longue date entre l’InVS et les structures de recherche (Inserm, laboratoires universitaires) tant au sein de
collaborations, partenariat que de mise en place d’unités mixtes.
Également, dans l’attente d’un rattachement à une école doctorale, certains agents de l’InVS sont rattachés à
titre individuels à l’École de Santé Publique Paris Sud - Paris Descartes (ED 420) dont la direction est assurée
par Jean Bouyer. Les départements de l’InVS pourraient ainsi être considérés comme laboratoires d’accueil pour
les doctorants de l’ED 420.
72
RÉFÉRENCES
Afsset. Étude d'impact sur les coûts que représentent pour l'Assurance maladie certaines pathologies liées à la
pollution : illustration avec l’asthme et le cancer. Rapport du groupe d’étude Afsset. Septembre 2007. 137 pages.
(Afsset, 2007).
Afsset. Systèmes d’information en santé environnement. Enquête sur le croisement de données dans le champ
santé environnement. Synthèse des résultats. « Action 35 du PNSE ». Rapport juin 2008. 68 pages. (Afsset,
2008).
Bard D, Laurent O, Filleul L, Havard S, Deguen S, Segala S, Pedrono G, Rivière E, Schillinger C, Rouïl L,
Arveiler D, Eilstein D. Exploring the joint effect of atmospheric pollution and socioeconomic status on selected
health outcomes: an overview of the PAISARC project. Environ Res Lett 2 (2007) 045003 (7pp). (Bard, 2007).
Bashir SA, Esteve J. Projecting cancer incidence and mortality using Bayesian age-period-cohort models. J
Epidemiol Biostatist 2001;6:287-296. (Bashir, 2001).
Béguin M., Pumain D. La représentation des données géographiques. Paris, Armand Collin 2e éd, 1994. 192
pages. (Béguin, 1994).
Berzuini C, Clayton D. Bayesian analysis of survival on multiple time scales. Statist Med 1994;13:823-38.
(Berzuini, 1994).
Bourdillon F, Brücker G, Tabuteau D eds. Traité de santé publique. Editions Flammarion Médecine-Sciences
2007, 2e édition. 745 p. (Bourdillon, 2007).
Bray I. Application of Markov Chain Monte Carlo methods to projecting cancer incidence and mortality. J R Statist
Soc 2002;51:151-163. (Bray, 2002).
Breslow NE, Clayton DG. Approximate inference in generalized linear mixed models. J Am Stat Ass 1993;88:9-
25. (Breslow, 1993).
Bresson G, Pirotte A. Économétrie des séries temporelles. Théorie et applications 1st ed. Paris : Presses
universitaires de France, 1995. 664 pages. (Bresson, 1995).
Briggs DJ. A framework for integrated environmental health impact assessment of systemic risks. Environ Health.
2008;7:61. (Briggs, 2008).
Campion C. Reflection on a list of indicators required for surveillance of Environmental Health. Mémoire master II.
École des hautes études en santé publique 2008-2009, juin 2009. (Campion, 2009).
73
Cassadou S, Chardon B, D’Helf M, Declercq C, Eilstein D, Fabre P, Filleul L, Jusot J, Lefranc A, Le Tertre A,
Medina S, Pascal L, Prouvost H, Ledrans M. Vague de chaleur de l’été 2003 : relations entre températures,
pollution atmosphérique et mortalité dans neuf villes françaises. Rapport décembre 2004. 44 pages. (Cassadou,
2004)
Centers for Disease Control. Guidelines for evaluating surveillance systems. MMWR Supplements 1988;37(S-
5):1-20. (Centers for Disease Control, 1988).
Centers for Disease Control. Updated guidelines for evaluating public health surveillance systems. MMWR
Recommendations and Reports 2001;50(RR13):1-35. (Centers for Disease Control, 2001).
Chevalier P, Cordier S, Dab W, Gérin M, Gosselin P, Quénel Ph. Santé environnementale. In M Gérin, P
Gosselin, S Cordier, C Viau, P Quénel, E Dewailly. Environnement et santé publique. Fondements et pratiques.
Québec, Éditions Tec & Doc Edisem, 2003 : 59-86. (Chevalier, 2003).
Choi BCK. Perspectives on epidemiologic surveillance in the 21st century. Chronic Dis Can 1998;19:145-51.
(Choi, 1998).
Cížek P , Härdle W, Symanzik J. Spatial Statistics. In W Härdle, Y Mori, PhVieu. Statistical Case Studies. Ville,
Tech, 2004. 133-146. (Cížek, 2004).
Droesbeke JJ, Fichet B, Tassi P. Séries chronologiques. Théorie et pratique des modèles ARIMA. Paris,
Economica, 1989. (Droesbeke, 1989).
Eilstein D, Hugel F, Michel C, Quénel P, Le Tertre A. Investigation sur les relations entre la pollution
atmosphérique et la survenue de symptômes cliniques recueillis par le Réseau Alsace des Médecins pour la
Surveillance des relations entre l'Environnement et la Santé en 1996 et 1997. Rapport, juin 1999 ; 67 pages.
(Eilstein, 1999).
Eilstein D, Hédelin G, Schaffer P. Incidence du cancer colorectal dans le Bas-Rhin : tendance et projection
jusqu'en 2009. Bull Cancer 2000;87:595-599. (Eilstein, 2000).
Eilstein D, Quénel P, Hédelin G, Kleinpeter J, Arveiler D, Schaffer P. Pollution atmosphérique et infarctus du
myocarde. Strasbourg, 1984-1989. Rev Epidemiol Sante Publique 2001;49:13-25. (Eilstein, 2001a).
Eilstein D, Hédelin G, Schaffer P. Cancer du col de l'utérus dans le Bas-Rhin : tendance et projection de
l'incidence jusqu'en 2014. J Gynecol Obstet Biol Reprod 2002;31:28-33. (Eilstein, 2001b).
Eilstein D. Prévision de l'incidence des cancers dans le Bas-Rhin. Approche bayésienne. Principes et
applications. Thèse doctorat Université Louis Pasteur Strasbourg. Oct 2001. (Eilstein, 2001c).
Eilstein D, Hugel F, Michel C, Quénel P, Le Tertre A, Hédelin G, Schaffer P, Kleinpeter J, Target A.Pollution
atmosphérique : son impact sur l'activité en soins primaires. Rev Prat Med Gen 2000;516:2059-62. (Eilstein,
2001d).
74
Eilstein D, Zeghnoun A, Le Tertre A, Cassadou S, Declercq C, Filleul L, Lefranc A, Medina S, Nunes C, Pascal
L, Prouvost H, Saviuc P, Campagna D, Quénel P. Modélisation des liens à court terme entre la pollution
atmosphérique et la santé : une actualisation des méthodes d'analyse des séries temporelles. Rev Epidemiol
Sante Publique 2004;52:583-9. (Eilstein, 2004).
Eilstein D, Le Tertre A, Zeghnoun A, Cassadou S, Filleul L, Pascal L, Prouvost H, Declercq C, Saviuc P, Lefranc
A, Nunes C, Chardon B, jusot JF, D’Helf M, Fabre P, Medina S, Quénel P. Séries temporelles et modèles de
régression : application à l’analyse des associations à court terme entre la pollution atmosphérique et la santé.
Rapport IInVS, Saint-Maurice, juin 2005. 240 pages. (Eilstein, 2005a).
Eilstein D, Uhry Z, Chérié-Challine L, Bloch J, Isnard H. Mortalité par cancer du poumon en France
métropolitaine. Analyse de tendance et projection de 1975 à 2014. Rapport InVS, Saint-Maurice, septembre
2005, 105 p. (Eilstein, 2005b).
Eilstein D, Uhry Z, Ancelle-Park R, Arveux P, Asselain B, Bloch J, Colonna M, Danzon A, Exbrayat C, Guizard
AV, Guldenfels C, Hédelin G, Macé-Lesec'h J, Peng J, Tretarre B, Molinié F. Estimation de l'impact du dépistage
organisé sur la mortalité par cancer du sein. Contexte, méthodologie et faisabilité. Rapport InVS, Saint-Maurice,
mars 2007. 103 pages. (Eilstein, 2007).
Eilstein D, Larrieu S, Wagner V, Zeghnoun A, Lefranc A. Association entre l’exposition à la pollution
atmosphérique et la santé : utilisation des séries chronologiques. J Société Française Statist 2009;150:30-53.
(Eilstein, 2009a).
Eilstein D, Le Moal J, Lim TA. Les concepts de surveillance en santé environnementale. Bulletin Epidemiol
Hebdomadaire N° thématique 2009;27-28:283-6. (Eilstein, 2009b).
Elliott P, Wakefield JC, Best NG, Briggs DJ. Spatial epidemiology: methods and applications. Oxford, Oxford Univ
Press, 2001. 475 pages. (Elliott, 2001).
Fournier P. L’art et la science de la santé publique. In M Gérin, P Gosselin, S Cordier, C Viau, P Quénel, E
Dewailly. Environnement et santé publique. Fondements et pratiques. Québec, Éditions Tec & Doc Edisem,
2003 : 39-57. (Fournier, 2003).
Fleuret S, Thouez JP. Géographie de la santé. Paris, Economica, Anthropos, 2007. 302 pages. (Fleuret, 2007).
Gérin M, Gosselin P, Cordier S, Viau C, Quénel P, Dewailly E. Environnement et santé publique. Fondements et
pratiques. Editions Tec & Doc Edisem, 2003. 1023 pages. (Gérin, 2003).
Giraud R, Chaix N. Économétrie. 2nd ed. Paris, Presses universitaires de France, 1994. 359 pages. (Giraud,
1994).
Gosselin P. Surveillance de santé publique en environnement. In Environnement et santé publique. Fondements
et pratiques. M Gérin, P Gosselin, S Cordier, C Viau, P Quénel, E Dewailly eds. Editions Tec & Doc Edisem
2003. (Gosselin, 2003).
75
Gourieroux C, Monfort A. Séries temporelles et modèles dynamiques. 1st ed. Paris, Economica, 1990. 780
pages. (Gourieroux, 1990).
Guégan D. Séries chronologiques non linéaires à temps discret. 1st ed. Paris, Economica, 1994. 301 pages.
(Guégan, 1990).
Hastie TJ, Tibshirani RJ. Generalized Additive Models. 1st ed. London, Chapman & Hall, 1990. 336 pages.
(Hastie, 1990).
Havard S. Contribution de la Pollution Atmosphérique aux Inégalités Socio-Spatiales de Santé. Analyse
Écologique du Risque d’Infarctus du Myocarde dans l’Agglomération de Strasbourg. Thèse doctorat Université de
Rennes 1, 18 décembre 2008. (Havard, 1998).
Havard S, Deguen S, Pedrono G, Zmirou-Navier D, Schillinger C, Segala C, Arveiler D, Riviere E, Eilstein D,
Bard D. Particulate air pollution, myocardial infarction and neighborhood deprivation ─ A small-area case-
crossover analysis. SOUMIS A Occupational and Environmental Medicine. (Havard, AAAA)
Institut de veille sanitaire. Surveillance épidémiologique Air & Santé. Surveillance des effets sur la santé liés à la
pollution atmosphérique en milieu urbain. Rapport de l’étude. InVS mars 1999. 148 pages. (Institut de veille
sanitaire, 1999).
Institut de veille sanitaire. Programme de Surveillance Air et Santé 9 villes, Surveillance des effets sur la santé
liés à la pollution atmosphérique en milieu urbain — Phase II: rapport de l’étude. Institut de Veille Sanitaire. Saint-
Maurice, juin 2002; 184 pages. (Institut de veille sanitaire, 2002).
International Agency for Research on Cancer, Académie des Sciences–Institut de France, Académie de
Médecine, Fédération Nationale des Centres de Lutte contre le Cancer. Attributable Causes of Cancer in France
in the Year 2000. IARC Working Group Reports. Volume 3. Lyon, France: IARC, 2007. 177 pages. (International
Agency for Research on Cancer, 2007).
Lawson AB, Biggeri A, Böhning D, Lesaffre E, Viel JF, Bertollini R. Disease mapping and risk assessment for
public health. West Sussex, John Wiley & Sons Ltd 1999. (Lawson, 1999).
Lawson AB. Bayesian disease mapping: hierarchical modeling in spatial epidemiology. New York, CRC press,
2008..368 pages. (Lawson, 2008).
Ledrans M, Quénel Ph, Salines G. Santé environnementale. In. F Bourdillon, G Brücker, D Tabuteau. Traité de
santé publique. Éditions Flammarion Médecine-Sciences, 2007, 2e édition : 158-166. ( Ledrans, 2007).
Lefranc A, Blanchard M, Borelli D, Chardon B, Declercq C, Fabre P, Jusot J-F, Larrieu S, Le Tertre A, Pascal L,
Prouvost H, Rivière S, Wagner V, Cassadou S, Eilstein D. Relations à court terme entre les niveaux de pollution
atmosphérique et les admissions à l’hôpital dans huit villes françaises. Institut de veille sanitaire, novembre 2006,
66 pages. (Lefranc, 2006)
76
Le Moal J, Eilstein D, Salines G. La santé environnementale est-elle l’avenir de la santé publique ? Santé
Publique 2010;22:281-9. (Le Moal, 2010)
Lindsey JK. Applying generalized linear models. New York, Springer-Verlag, 1997. 257 pages. (Lindsey, 1997).
McCullagh P, Nelder JA. Generalized linear models. 2nd ed. London, Chapman and Hall, 1989. 511 pages.
(McCullagh, 1989).
Maheswaran R, Craglia M. GIS in Public Health Practice. Boca Raton USA, CRC Press, 2004. 320 pages.
(Maheswaran, 2004).
Morris GP, Beck SA, Hanlon P, Robertson R. Getting strategic about environment and health, Public Health,
2006, 120: 889-903. (Morris, 2006).
Mouchart M. L’inférence bayésienne : principes généraux. In Société française de statistique Méthodes
bayésiennes en statistique. Notes de cours Journées d’études en statistiques. CIRM 5-9 oct 1998. Chap 3, p. 42-
4. (Mouchart, 1998).
Nolte (Lechner) S, Rozan A, Laisney F. A model of the anchoring effect in dichotomous choice valuation with
follow-up (July 11, 2006). University of Strasbourg Working Paper No. 2003-07. Available at SSRN:
http://ssrn.com/abstract=916483. (Nolte, 2006).
Pascal M. Impacts sanitaires du changement climatique en France. Quels enjeux pour l’InVS ? Rapport. Saint-
Maurice : Institut de veille sanitaire, mai 2010, 54 p. (Pascal, 2010).
Robert C. Méthodes de Monte Carlo par chaines de Markov. Paris : Economica, 1996. 340 p. Chapitre 5, p. 165-
215. (Robert, 1996).
Rozan A. Évaluation des bénéfices de santé d’une amélioration de la qualité de l’air : l’exemple de la Région
strasbourgeoise. Thèse doctorat en sciences économiques Université Louis Pasteur Strasbourg. (Rozan, 1999).
Rozan Anne. Bénéfices de santé liés à la qualité de l'environnement. Peut-on négliger les coûts privés ? Revue
économique 2000; 51:595-608. (Rozan, 2000a).
Rozan A. Une évaluation économique des bénéfices de morbidité Induits par une amélioration de la qualité de
l'air. Économie et Prévision 2000;143-144:247-59. (Rozan, 2000b).
Rozan A. How to measure health costs induced by air pollution. Schweizerische Zeitschrift für Volkswirtchaft und
Statistik (Swiss J Economics Statis) 2001;137:103-16. (Rozan, 2001).
Salines G, Eilstein D. La surveillance en santé environnement. In P Astagneau, T Ancelle. Surveillance
épidémiologique. Ville, Editions Lavoisier Médecine-Sciences, 2011 : page-page. À paraître. (Salines, 2011)
Sladden T, Beard J, Simpson J, Luckie K. Population health environmental indicators: ecologic monitoring of
environment-related health and disease trends. Aust N Z J Public Health 1999;23:486-93. (Sladden, 1999).
77
Spiegelhalter D, Thomas A, Best N, Gilks W. BUGS 0.5 Bayesian inference using Gibbs sampling Manual
(version ii). 1996. (Spiegelhalter, 1996 a).
Spiegelhalter D, Thomas A, Best N, Gilks W. Ice: non-parametric smoothing in an age-cohort model. In: BUGS
0.5 Examples Volume 2 (version ii), 1996:30-6. (Spiegelhalter, 1996 b).
Thacker SB. Surveillance. In MB Gregg. Field Epidemiology, New York, Oxford University Press, 1996 : 16-32.
(Thacker, 1996).
Touloumi G, Atkinson R, Le Tertre A, Samoli E, Schwartz J, Schindler C, Vonk J, Rossi G, Saez M, Rabszencko
D, Katsouyanni K. Analysis of health outcome time series data in epidemiological studies. Environmetrics 2004;
15:101-17. (Touloumi, 2004).
Uhry Z, Hédelin G, Colonna M, Asselain B, Arveux P, Rogel A, Exbrayat C, Guldenfels C, Courtial I, Soler-Michel
P, Molinié F, Eilstein D, Duffy S. Multi-state Markov models in cancer screening evaluation. A brief review and
case study. Stat Methods in Med Res 2010 Mar 15. [Epub ahead of print]. (Uhry, 2010).
78
ANNEXES
A – 1. Compléments et précisions relatifs au texte du mémoire
A – 1.1. Programme WinBugs pour les modèles âge-période-cohorte
Les lignes de programme, permettant de calculer les taux futurs de mortalité ou d’incidence des cancers étudiés
(voir § II – 3.2.2. / 2) et II – 4.2.2. / 2) et II – 4.2.2. / 3)), figurent dans l’encadré ci-dessous (encadré 2).
Encadré 2. Programme de projection d'indicateur épidémiologique par modèle âge-période-cohorte sous
WinBugs.
# PROJECTION NOMBRE DE CAS DE MORTALITE/INCIDENCE DE MALADIE CHRONIQUE A L'AIDE D'UN
MODELE AGE-PERIODE-COHORTE
# TEST
# SIGNIFICATION DES VARIABLES
:
# I : nombre de classes d'âge
# J : nombre total de périodes (observées et projetées)
# K : nombre de cohortes
# i, j, k : respectivement numéro de la classe d'âge, de la période, de la cohorte
79
# N : nombre de valeurs à estimer ; ce sont les estimations des nombres de cas obsevés (N-M*I cas) et projetés
(M*I cas)
# M : nombre de périodes à projeter
# n : variable indicatrice de la cellule êge-période (1 <= n <= N)
# cases[n] : nombre de cas à estimer
# mu[n] : espérance du nombre de cas à estimer pour la période de disponibilité des données en termes de cas
incidents
# pred.mu[i] : espérance du nombre de cas à estimer pour la période à projeter
# pop[n] : population
# total : nombre de cas projeté
# CALCUL ESTIMATIONS EFFETS AGE, PERIODE ET COHORTE, NOMBRES CAS OBSERVES, PROJETES,
{
for (n in 1:N-M*I) {
cases[n] ~ dpois(mu[n]);
log(mu[n]) <- log(pop[n]) + alpha[age[n]] + beta[period[n]] + gamma[cohort[n]];
}
for (i in 1:M*I) {
log(pred.mu[i]) <- log(pop[N-M*I+i]) + alpha[age[N-M*I+i]] +
beta[period[N-M*I+i]] + gamma[cohort[N-M*I+i]];
pred.rate[i] <- 100000*pred.mu[i]/pop[N-M*I+i];
}
total <- sum(pred.mu[]);
80
betamean[1] <- 0.0;
betaprec[1] <- taup*1.0E-6;
betamean[2] <- 0.0;
betaprec[2] <- taup*1.0E-6;
for (j in 3:J){
betamean[j] <- 2*beta[j-1] - beta[j-2];
betaprec[j] <- taup;
}
for (j in 1:J){
beta[j] ~ dnorm(betamean[j],betaprec[j]);
}
taup ~ dgamma(1.0E-3,1.0E-3);
sigmap <- 1/sqrt(taup);
alphamean[1] <- 2*alpha[2] - alpha[3];
Nneighsa[1] <- 1;
alphamean[2] <- (2*alpha[1] + 4*alpha[3] - alpha[4])/5;
Nneighsa[2] <- 5;
for (i in 3:(I-2)){
alphamean[i] <- (4*alpha[i-1] + 4*alpha[i+1]- alpha[i-2]
- alpha[i+2])/6;
Nneighsa[i] <- 6;
}
alphamean[I-1] <- (2*alpha[I] + 4*alpha[I-2] - alpha[I-3])/5;
Nneighsa[I-1] <- 5;
alphamean[I] <- 2*alpha[I-1] - alpha[I-2];
81
Nneighsa[I] <- 1;
for (i in 1:I){
alphaprec[i] <- Nneighsa[i] * taua;
}
for (i in 1:I){
alpha[i] ~ dnorm(alphamean[i],alphaprec[i]);
tau.likea[i] <- Nneighsa[i] * alpha[i] * (alpha[i]
- alphamean[i]);
}
da <- 0.0001 + sum(tau.likea[])/2;
ra <- 0.0001 + I/2;
taua ~ dgamma(ra,da);
sigmaa <- 1/sqrt(taua);
gammamean[1] <- 0.0;
gammaprec[1] <- tauc*1.0E-6;
gammamean[2] <- 0.0;
gammaprec[2] <- tauc*1.0E-6;
for (k in 3:K){
gammamean[k] <- 2*gamma[k-1] - gamma[k-2];
gammaprec[k] <- tauc
}
for (k in 1:K){
gamma[k] ~ dnorm(gammamean[k],gammaprec[k]);
}
82
tauc ~ dgamma(1.0E-3,1.0E-3);
sigmac <- 1/sqrt(tauc);
}
# CALCUL TSM ET TAUX de VARIATION
for ( j in 1:J-M){
for (l in 1:(L-1)){
wtxsp[l,j] <- W[l]*mu[I*(j-1)+l]/pop[I*(j-1)+l];
}}
for ( j in 1:J-M){
wtxsp[L,j] <- W[L]*sum(mu[(I*(j-1)+L):(I*(j-1)+I)])/sum(pop[(I*(j-1)+L):(I*(j-1)+I)]);
}
for ( m in 1:M){
for (l in 1:(L-1)){
wtxsp[l,J-M+m] <- W[l]*pred.mu[I*(m-1)+l]/pop[N-M*I+I*(m-1)+l];
}}
for (m in 1:M){
wtxsp[L,J-M+m] <- W[L]*sum(pred.mu[(I*(m-1)+L):(I*(m-1)+I)])/sum(pop[(N-M*I+I*(m-1)+L):(N-M*I+I*(m-
1)+I)]);
}
for (j in 1:J){
tsm[j] <- sum(wtxsp[,j]);
83
}
for (j in 1:J-1){
txvar0[j+1] <- tsm[j+1]/tsm[1]-1;
}
for (m in 1:M-1){
txvar1[m+1] <- tsm[J-M+m+1]/tsm[J-M+1] -1;
}
}
A – 1.2. Les données en santé environnement
Ci-dessous, figurent les données utilisées en surveillance de santé publique environnementale (tableau 2) :
Tableau 2. Typologie des données selon les circonstances de leur constitution.
Environnement Population Santé Action
Données
construites pour la
surveillance en
santé
environementale
- Risques relatifs issues des études du Programme de
surveillance air & santé (A*, a)
- Système de surveillance des intoxications au monoxyde de
carbone (P*, i)
- Système de surveillance du saturnisme (P, i*)
- InVS : nombre d’intoxications alimentaires collectives liées à la
consommation de produits de la mer (P, a)
84
- InVS :
pourcentage
d’établissements
scolaires et autres
ayant des
concentrations de
radon supérieures à
400 Bq/m3 dans les
départements
prioritaires (A, a)
Données
construites pour
une autre activité
de surveillance et
pouvant être
utilisées comme
telles en santé
environementale
- Données de
pollution
atmosphérique des
Associations
agréées de
surveillance de la
qualité de l’air (P,
a*)
- Données de
pollens du Réseau
national de
surveillance
aérobiologique (P,
a)
- Données SISE-
Eau sur l’analyse de
l’eau (P, a)
- Données de
Météo-France (P, a)
- Données sur les
aliments dépassant
la limite maximale
de résidus de
pesticides (Agence
française de
- Données de
l’Insee (Indices et
séries
chronologiques) (A,
a/i)
- Données des
registres de
mortalité par causes
(Cépi-DC) (A, a/i)
et de morbidité (A,
a/i)
- Système de
surveillance
Oscour/Sursaud (P,
a)
- Système
multisources de
surveillance des
cancers (P, i)
- Insee-InVS : excès
de décès au cours
de l’été (plan
canicule) (P, a)
- Réseaux de
médecins
sentinelles (Grog,
Réseau Sentinelles)
(A, a/i)
- Phyt’attitude
85
sécurité sanitaire
des aliments) (A, a)
(Mutuelle sociale
agricole) (A, a/i)
Données
longitudinales
construites dans
un autre but que la
celui de la
surveillance
- Données du
système
d’information des
Centres antipoison
et de toxicovigilance
(base de données
des produits et
compositions) (P,
SO)
- Données du
Centre
interprofessionnel
technique d’étude
de la pollution
atmosphérique (A,
a)
- Données sur les
pesticides vendus
(Union des
industries de la
protection des
plantes) (A, a)
- Proportion de
cultures biologiques
en France (Agence
bio / Chambres
d’agricultures) (A,
a)
- Enquête Itom
(Ademe) (A, a)
- Données SISE-
Eaux (eaux de
baignade et
- Données de la
Caisse nationale
d’Assurance
maladie et des
travailleurs salariés
(délivrance
médicaments,
affections longue
durée…) (P, a/i)
- Données du
Programme de
médicalisation des
systèmes
d’information (P, a/i)
- Données de l’État
civil (P, i)
- Données du
système
d’information des
Centres antipoison
et de toxicovigilance
(base de données
des cas
d’intoxication) (P, i)
- SOS-médecins (A,
a/i)
- InVS : toxi
infections
alimentaires
collectives (P, a/i)
- InVS : déclaration
obligatoire du
- SISE-Eaux :
nombre annuel de
mesures réalisées
sur le reseau de
distribition de l’eau
- Dddas, Drass :
nombre annuel, par
departement,
d’épisodes de
restriction de la
consommation
d’eau
- InVS : taux de
couverture du
programme de
détection du radon
(A, a)
86
potables ne
respectant pas les
normes) (A, a)
- Registre français
des émissions
polluantes /
Registre européen
des émissions
polluantes (A, a)
- Agence française
de sécurité sanitaire
des aliments :
concentration des
métaux et de
polluants
organiques
persistants (POP)
dans les produits de
la mer (A, a)
- Conseil national
de l’Ordre des
médecins :
démographie
médicale (A, i)
saturnisme (P, i)
- Structures de
dépistage des
cancers : dépistage
des cancers
Données issues
d’enquêtes
répétées
- Future enquête nationale de biosurveillance couplée avec une
enquête de santé (A, i)†
- Système national de surveillance des plombémies chez l’enfant
(A, a/i)
- Investigations locales diverses répétées (A, i)
- Enquêtes décennales de santé (A, i)
Données issues
d’études ou
d’enquêtes
uniques
- Investigations locales diverses (A, i)
- Étude d’imprégnation par les dioxines des populations vivant à
proximité d’usines d’incinération d’ordures ménagères (A, i)
87
- Enquête nationale de prévalence de l'exposition au plomb, 1995-
1996 (A, i)‡
- Enquête nationale de prévalence du saturnisme, 2008-2009
(étude Saturn-inf) (A, i)‡
- Étude nationale nutrition santé (A, i) : données de santé et
dosages de biomarqueurs‡
* : (A) signifie « recueil actif », (P) signifie « recueil passif », (a) signifie « données agrégées », (i) signifie
« données individuelles », (SO) signifie « sans objet » ; † : enquête du type ENNS répétée ; ‡ : études pouvant
être considérées comme le début d’une enquête répétée.
A – 1.3. Les indicateurs
Le tableau des indicateurs de surveillance en santé-environnement (l’objectif a été indiqué au § II – 4.2.1.)
figurent ci-dessous (tableau 3) :
Tableau 3. Indicateurs à surveiller en santé-environnement en France.
Air outdoor Hazard Indicators Proportion of pollutants station overrunning the threshold value for the protection of
human health
Annual average concentration for NOx, PM10, SO2, O3 in ambient air
Pollutant evolution Index in ambient air (IDEPA)
Emissions of industrial facilities into air (tone per year)
Emission of the industrials facilities into air (Kg per year)
Air emission in Mainland France in Mtones
Number of persons exposed to overrun of the legal threshold for important pollutants
(NO2 and O3)
Overrun frequency of legal threshold (one measure by pollutant)
Percentage of human population residing in non-attainment areas
French number of kilometers driven per capita
88
Number of travelling per person and by day
Exposure
Indicator BTX level in the population
Health Effects
Indicators Standardized death rate on age, sex and age stratum
Hospitalization rate for asthma
Number of deaths and death rates for ischemic cardiopathy in the overall population
Number and hospitalization rate in MCO for ischemic cadiopathy
Evolution of the acute sanitary impact of outdoor pollution in city with 100.000
inhabitants where the level of exposure to outdoor pollutant are monitored.
Evaluation of asthma incidence
Prevalence and impact on asthma
Intervention
Indicators French population pattern of use for public transport and mobility
Public transport free access
Evolution of the French car park by type of motorization
Air indoor Hazard Indicators Prevalence of smoking among young people
Average age when young people begin to smoke and use tobacco daily at 18 year old
Decelerated prevalence of daily smokers (among 18-75 years old)
Prevalence of smokers among pregnant women
Proportion of school and other social and sanitary facilities that have radon level
greater than 400 Bq/m3
Household consumption of tobacco among decelerated smokers
Exposure
Indicator (N/A)
Health Indicators Number of deaths, crude and standardized death rate for CO poisoning
Number of person transports to emergency department
Emergency department visits for toxic effects of CO(any origins)
Number of death, crude and standardized death rate on the European population for
89
lung cancer, all age population
Number of new cases of legionnaire disease which had been decelerated on
compulsorily basis
Number of death and death rate for legionnaire disease
Intervention
Indicators
Proportion of public establishments where tobacco is forbidden or establishments that
created special ventilated spaces for a strict tobacco use
Proportion of person declaring to be exposed to tobacco smoke in public places
Proportion of the population declaring to have ventilation habits by windows opening
during winter
Proportion of adult smokers who take measures precaution during their tobacco
consumption at home
Proportion of person declaring to be “rather well” informed of the effects of pollution of
indoor air
Feelings that air interior pollution has bad high risk effects on health
Disaster Hazard Indicators Double biometeorological indicator calculated as the average of minimal and maximal
temperature within 3 days. The indicator threshold has been estimated for an excess
mortality of at least 50 or 100%
Percentage of people living in flooding area
Exposure
Indicator (N/A)
Health Effects
Indicators Number of hospital morbidity ( heatstroke, dehydration and hyponatremia)
Number of heat related emergency department visit
Overall number of death during summer period
Number of heat attributed death
Excess-mortality during summer period
Detect the unusual excess mortality rate in comparison with other period
Occurrence and population effects of mass disaster
Intervention
Indicators Number of “blue plan” (management plan for resting-home) implementation
Number of firefighters (until 2008) and SAMU interventions for heat related health
effect
90
Number of town at risk that implemented the PCS
Lead Hazard Indicators Proportion of housing stock built before 1949
Lead contamination in the dwelling
Number of buildings that still have lead painting
proportion of lead pipe remaining in the water public network
Exposure
Indicators
Proportion of children from one to six years old with a blood lead level greater than
100µg/L.
Proportion of women of childbearing potential who have high lead blood level
Proportion of pregnant women with high blood lead level
Health effects
indicators Compulsory declaration diseases of lead poisoning among children
Hospitalization rate for lead poisoning among children
Intervention
Indicator Number of children screened for lead poisoning
Noise Hazard Indicators Proportion of the population exposed to noise
Exposure
Indicator
(N/A)
Health Effects
Indicators Proportion of people with hearing losses
Perception of the effects of noises on health (%)
Analysis of the main sources of annoying noise at home (%)
Intervention
Indicators
(N/A)
Pesticides Hazard Indicator Ton of active substances sold by year
Proportion of food tested with residual pesticide greater than the residual maximal limit
Proportion of the population supplied with no-compliant water for pesticides
Exposure
Indicator Adult urine and blood pyrethrinoids and organochlorines level
91
Maximal daily amount of pesticides that a person could ingest through its alimentation
Health Effects
Indicators Number of pesticide related poisoning among pesticide workers and their family
Intoxication cases among general population
Number of hospitalization for pesticide poisoning:
Intervention
Indicator Proportion of organic culture in France
Proportion of Workers that respect the norm for pesticides use
Toxic and Waste Hazard Indicator Number of chemical spills by type and location
Pollutant emission of the waste treatment facilities
Proportion of conformity in food sampling for toxic contaminant
Exposure
Indicator Hair mercury level
Hear, blood and urine metal level among childrens and adults
Dioxin and furan blood, urine and milk level
Health Effects
Indicators Number of emergency department visit for child poisoning
Intervention
Indicator Evolution of the input quantity of waste
Evolution of the final rate of recycled waste
Evolution of total amount of incinerated waste
Sun and
Ultraviolet light
Hazard Indicator
Measure of the daily UV index
Exposure
Indicator
(N/A)
Health Effects
Indicators Incidence of melanoma
Proportion of melanoma early screened
Number of death, crude and standardised death rate for melanoma
92
Estimation of the incidence of cataract among the French population
Estimation of the incidence of carcinoma among the French population
Intervention
Indicator
(N/A)
Ambient water Hazard Indicator levels of contaminants monitored under the regulation established by the European
Union
Proportion of marine and freshwater recreational water that fail to meet water quality
and regulation
Pollutant emission in water
Content in metallic trace elements (MTE) and persistent organic pollutants (POP) of
seafood consumed
Proportion of conformity in food sampling for toxic contaminant (PCB, dioxin, heavy
metals)
Level of phytoplankton in shellfish in natural environment
Exposure
Indicator Level of blood and urine mercury among adults
Health Effects
Indicators Number of collective food toxi-infection related to seafood poisoning
Intervention
Indicator Number of commercialization restriction for seashells
Number of bathing restriction
Drinking Water Hazard Indicator
Evolution of the volume of non compliant water produced or the inventory of the non
compliant supplies system
Proportion of the population supplied by no-compliant water for the microbiologic
parameters estimated with the ratio of the population supplied with microbiologic no-
compliant water over population supplied with water that have been monitored
Average and maximal level of a contaminant in drinking water
Exposure
Indicator Hair mercury level
Hair mercury level among children and adults
Health Effects Case of methemoglobnemia
93
Indicators
Intervention
Indicator Evolution each year of measure done on the water supplying network
Number by year and by department of water consumption restriction
A – 2. Activités diverses
A – 2.1. Autres travaux de recherche
Ci-dessous, figurent des travaux qui ne sont pas directement inscrits dans la thématique de recherche
développée dans ce document.
A – 2.1.1. « La boucle gamma » (1975)
Ce travail, réalisé dans le cadre d’un Certificat de maîtrise de Biologie humaine (Physiologie) a élaboré une
hypothèse de fonctionnement de la boucle « gamma » (fibres neuronales motrice) dans l’initiation de la
contraction musculaire, à partir de travaux rapportés dans la littérature avec proposition d’un schéma alternatif à
ce qui était admis jusqu’alors.
A – 2.1.2. Traitement des traumatismes ligamentaires de l'articulation acromio-claviculaire (1981-
1982)
Il s’agit, plus précisément, de la « Contribution à l'étude du traitement des traumatismes ligamentaires de
l'articulation acromio-claviculaire. À propos de 153 cas traités au Centre de traumatologie et d’orthopédie de la
Caisse régionale d’Assurance maladie de Strasbourg » réalisé dans le cadre du doctorat d'état en médecine.
94
Un ensemble de traitements orthopédiques et chirurgicaux ont été comparés quant à leurs résultats sur différents
types de pathologies de l’articulation sur la base de critères cliniques, anatomique, esthétique et radiologique.
Les analyses ont montré que les meilleurs résultats fonctionnels sont obtenus lorsque le traitement est
orthopédique ou lorsqu’il n’y a pas de traitement.
A – 2.1.3. Comparaison des mesures indirectes de TA au bras droit et au bras gauche (1993)
Il s’agit du sujet chosi pour le mémoire écrit dans le cadre du certificat de la maîtrise de sciences biologique et
humaine. Les pressions artérielles ont donc été mesurées au bras droit et au bras gauche lors de l’examen
clinique d’un ensemble de patients réalisé pour divers motifs dans le cadre d’une consultation de médecine
générale. Ces pressions artérielles ont été comparées.
A – 2.2. Activité d’expertise
A – 2.2.1. Évaluation de pratiques
• Mars 2004 : relecture pour l’Anaes du dossier « Recommandations pour la pratique clinique. Prise en
charge diagnostique et thérapeutique du carcinome basocellulaire de l’adulte »
A – 2.2.2. Évaluation de projets de recherche
• Octobre 2005 : évaluation pour l’ANR d’un projet recherche ;
• Février 2009 : évaluation pour l’INCa d’un projet recherche (Comité d'évaluation de l'appel à projets «
Recherche en sciences humaines et sociales, en santé publique et en épidémiologie).
95
A – 2.2.3. Évaluation de registres de pathologies
• Novembre 2007 : expertise du Registre des cancers du Limousin ;
• Octobre 2008 : expertise du Registre général des cancers du Val de Marne ;
• Octobre 2009 : expertise du registre des tumeurs du Doubs et territoire de Belfort.
A – 2.2.4. Évaluation d’équipes de recherche
• Décembre 2008 : membre du Comité d’expert pour l’évaluation Aeres de l’Unité de recherche EA 25-06
(Joël Ankri) Université de Versailles Saint-Quentin.
A – 2.2.5. Évaluation de santé publique
Février 2008-octobre 2009 : membre du Conseil scientifique du plan « Chlordécone »(24).
24 Rapport :
http://www.invs.sante.fr/publications/2010/chlordecone_antilles_francaises/rapport_chlordecone_antilles_francais
es.pdf ;
Synthèse :
http://www.invs.sante.fr/publications/2010/chlordecone_antilles_francaises/synthese_chlordecone_antilles_franca
ises.pdf.
96
A – 3. Publications dans des revues à comité de lecture
A – 3.1. Liste des publications
A – 3.1.1. Revues de langue anglaise à comité de lecture
1) Référencées dans Medline ou autres bases
• Le Tertre A, Quénel P, Eilstein D, Medina, Prouvost H, Pascal L, Boumghar A, Saviuc P, Zeghnoun A,
Filleul L, Declercq C, Cassadou S, Legoaster C. Short term effects of air pollution on mortality in nine
french cities: a quantitative summary. Arch Environm Health 2002;57(4):311:325.
• Le Tertre A, Lefranc A, Eilstein D et al. Impact of the 2003 heatwave on all-cause mortality in 9 French
cities. Epidemiology 2006;17:75-9.
• Filleul L, Zeghnoun A, Cassadou S, Declercq C, Eilstein D, Le Tertre A et al. Influence of set-up
conditions of exposure indicators on the estimate of short-term associations between urban pollution and
mortality. Science Total Environ 2006;355:90-7.
• Boldo H, Medina S, Le Tertre A, Hurley F, Mücke H, Ballester F, Aguilera I, Eilstein D on behalf of the
Apheis group. Health Impact Assessment of long-term exposure to PM2.5 in 23 European cities. Europ J
Epidemiol 2006;21:449-58.
• Fuhrman C, Jougla E, Nicolau J, Eilstein D, Delmas M. Chronic Obstructive Pulmonary Disease deaths
in France 1979-2001. A multiple-cause analysis. Thorax 2006;61:930-4.
• Filleul L, Cassadou S, Médina S, Fabres P, Lefranc A, Eilstein D, Le Tertre A, Pascal L, Chardon B,
Blanchard M, Declercq C, Jusot JF, Prouvost H, Ledrans M. The relation between temperature, ozone
and mortality in 9 French Cities during the heat wave 2003. Environm Health Perspect 2006;114:1344-7.
• Larrieu S, Jusot JF, Blanchard M, Prouvost H, Declercq C, Fabre P, Pascal L, Tertre AL, Wagner V,
Rivière S, Chardon B, Borrelli D, Cassadou S, Eilstein D, Lefranc A. Short term effects of air pollution on
hospitalizations for cardiovascular diseases in eight French cities: The PSAS program. Sci Total Environ
2007;387:105-12.
97
• Eilstein D, Uhry Z, Lim TA, Bloch J. Lung Cancer Mortality in France. Trend Analysis and Projection
between 1975 and 2014, with a Bayesian Age-period-cohort Model. Lung Cancer 2008;59:282-90.
• Viso AC, Casteleyn L, Biot P, Eilstein D. Human biomonitoring programmes and activities in the
European Union. J Epidemiol Community Health 2009;63:623-4.
• Uhry Z, Hédelin G, Colonna M, Asselain B, Arveux P, Rogel A, Exbrayat C, Guldenfels C, Courtial I,
Soler-Michel P, Molinié F, Eilstein D, Duffy S. Multi-state Markov models in cancer screening evaluation.
A brief review and case study. Statistical Methods in Medical Resarch 2010 Mar 15. [Epub ahead of
print].
• Uhry Z, Hédelin G, Colonna M, Asselain B, Arveux P, Exbrayat C, Guldenfelds C, Courtial I, Soler-
Michel P, Molinié F, Rogel A, Danzon A, Trétarre B, Guizard AV, Ancelle-Park R, Eilstein D, Duffy S.
Modelling the effect of breast cancer screening on related mortality using French data. Cancer
Epidemiol, SOUMIS.
• Havard S, Deguen S, Pedrono G, Zmirou-Navier D, Schillinger C, Segala C, Arveiler D, Riviere E,
Eilstein D, Bard D. Particulate air pollution, myocardial infarction and neighborhood deprivation ─ A
small-area case-crossover analysis. Occupational and Environmental Medicine. SOUMIS.
• Journy N, Sinno-Tellier S, Maccia C, Le Tertre A, Pirard P, Donadieu J, Eilstein D, Pagès P, Bar O. Main
clinical, therapeutic and technical factors related to the maximum entrance skin dose at patients in
interventional cardiology procedures. British J Radiology. ACCEPTÉ AVEC RÉVISIONS MINEURES.
2) Revues à comité de lecture non référencées Medline ou autre base
• Bard D, Laurent O, Filleul L, Havard S, Deguen S, Segala S, Pedrono G, Rivière E, Schillinger C, Rouïl
L, Arveiler D, Eilstein D. Exploring the joint effect of atmospheric pollution and socioeconomic status on
selected health outcomes: an overview of the PAISARC project. Environ Res Lett 2 (2007) 045003
(7pp).
98
A – 3.1.2. Revues de langue française
1) Référencées dans Medline ou autres bases
• Cassadou S, Pascal L, Prouvost H, Declercq C, Saviuc P, Filleul L, Medina S, Eilstein D, Le Tertre A, Le
Goaster C, Zeghnoun A, Quénel P. Pertinence et faisabilité d'un système de surveillance des effets de
la pollution atmosphérique. Santé Publique 2000;3:329:41.
• Eilstein D, Hédelin G, Schaffer P. Incidence du cancer colorectal dans le Bas-Rhin : tendance et
projection jusqu'en 2009. Bull Cancer 2000;87:595-9.
• Zeghnoun A, Eilstein D, Saviuc P, Filleul L, Le Goaster C, Cassadou S, Boumghar A, Pascal L, Medina
S, Prouvost H, Le Tertre A, Declercq C, Quenel P. Surveillance des effets à court terme de la pollution
atmosphérique sur la mortalité en milieu urbain. Résultats d'une étude de faisabilité dans 9 villes
françaises. Rev Epidemiol Sante Publique 2001;49(1):3-12.
• Eilstein D, Quénel P, Hédelin G, Kleinpeter J, Arveiler D, Schaffer P. Pollution atmosphérique et
infarctus du myocarde. Strasbourg, 1984-1989. Rev Epidemiol Sante Publique 2001;49:13-25.
• Filleul L, Zeghnoun A, Declercq C, Le Goaster C, Le Tertre A, Eilstein D, Medina S, Saviuc P, Prouvost
H, Cassadou S, Pascal L, Quénel P. Relations à court terme entre la pollution atmosphérique urbaine et
la mortalité respiratoire: la place des études temporelles. Rev Mal Respir 2001;18:387:95.
• Eilstein D, Hédelin G, Schaffer P. Cancer du col de l'utérus dans le Bas-Rhin : tendance et projection de
l'incidence jusqu'en 2014. J Gynecol Obstet Biol Reprod 2002;31:28-33.
• Kostrzewa A, Filleul L, Eilstein D, Harrabi I, Tessier J. Particules atmosphériques urbaines et toxicité
cardiovasculaire : des risques de mieux en mieux connus. Ann Cardiol Angeiol 2004;53:71-8.
• Eilstein D, Declercq C, Prouvost H, Pascal L, Nunes C, Filleul L, Cassadou S, Le Tertre A, Zeghnoun A,
Medina S, Lefranc A, Saviuc P, Quénel P, Campagna D. Retentissement de la pollution atmosphérique
sur la santé : le programme de surveillance air et santé 9 villes. Presse Med 2004;33:1323-7.
• Eilstein D, Zeghnoun A, Le Tertre A, Cassadou S, Declercq C, Filleul L, Lefranc A, Medina S, Nunes C,
Pascal L, Prouvost H, Saviuc P, Campagna D, Quénel P. Modélisation des liens à court terme entre la
pollution atmosphérique et la santé : une actualisation des méthodes d'analyse des séries temporelles.
Rev Epidemiol Sante Publique 2004;52:583-9.
• Eilstein D, Uhry Z, Chérié-Challine L, Isnard H. Mortalité par cancer du poumon chez les femmes
françaises. Analyse de tendance et projection à l'aide d'un modèle âge-cohorte bayésien, de 1975 à
2014. Rev Epidemiol Sante Publique 2005;53:167-81.
99
• Laaidi K, Bretin P, Cassadou S, Chardon B, Declerc C, D'Helf M, Eilstein D, Empereur-Bissonnet P,
Fabre P, Filleul L, Jusot J, Lefranc A, Le Tertre A, Lauzeille D, Ledrans M, Lorente C, Medina S, Pascal
L, Pascal M, Prouvost H, Salines G, Sérazin C, Tillaut H, Vandentorren S, Zeghnoun A. Canicule, bilan
des études réalisées par l'Institut de veille sanitaire et mise en place d'un système d'alerte. Presse therm
climat 2005;142:55-67.
• Jusot JF, Lefranc A, Cassadou S, D'Helf-Blanchard M, Eilstein D, Chardon B, Filleul L, Pascal L, Fabre
P, Declercq C, Prouvost H, Le Tertre A, Medina S. Estimation de la mortalité attribuable aux particules
(PM10) dans les 9 villes françaises participant au programme europeen Apheis. Sante Publique.
2006;18:71-84.
• Eilstein D, Quoix E, Hédelin G. Incidence du cancer du poumon dans le Bas-Rhin : tendance et
projections en 2014. Rev Mal Respir 2006;23:117-25.
• Salines G, Eilstein D, Le Moal J, Bloch J, Imbernon E. Point de vue sur le rapport « Les causes du
cancer en France ». Rev Epidemiol Sante Publique 2007;55:423-4.
• Eilstein D, Larrieu S, Wagner V, Zeghnoun A, Lefranc A. Association entre l’exposition à la pollution
atmosphérique et la santé : utilisation des séries chronologiques. J Société Française Statist
2009;150:30-53.
• Eilstein D. Exposition prolongée à la pollution atmosphérique et mortalité par pathologies respiratoires.
Revue des maladies respiratoires 2009;26:1046-58.
• Le Moal J, Eilstein D, Salines G. La santé environnementale est-elle l’avenir de la santé publique ?
Santé Publique 2010;22:281-9.
2) Revues à comité de lecture non référencées Medline ou autre base
• Quénel P, Le Goaster C, Cassadou S, Eilstein D, Filleul L, Pascal L, Prouvost H, Saviuc P, Zeghnoun A,
Le Tertre A, Medina S, Jouan M. Surveillance des effets sur la santé de la pollution atmosphérique en
milieu urbain : étude de faisabilité dans 9 villes françaises Objectifs et principes. Pollution
atmosphérique 1997;156:88-95.
• Prouvost H, Le Goaster C, Medina S, Cassadou S, Pascal Laurence, Saviuc P, Boumghar A, Filleul L,
Declercq C, Eilstein D, Zeghnoun A, Le Tertre A, Quénel P. Surveillance épidémiologique des effets à
court terme sur la santé de la pollution atmosphérique urbaine : étude de faisabilité et premiers résultats.
Bull Epidemiol Hebdomadaire 2000;28:119-21.
100
• Eilstein D, Hugel F, Michel C, Quénel P, Le Tertre A, Hédelin G, Schaffer P, Kleinpeter J, Target
A.Pollution atmosphérique : son impact sur l'activité en soins primaires. Rev Prat Med Gen
2000;516:2059:62. Deuxième parution : Rev Prat Med Gen 2001;533:760:3.
• Saviuc P, Pascal L, Filleul L, Cassadou S, Medina S, Le Tertre A, Legoaster C, Prouvost H, Zeghnoun
A, Declercq C, Eilstein D, Quénel P. Pollution atmosphérique : une augmentation du risque de décès.
Rev Prat Med Gen 2000;516:2033-8.
• Cassadou S, Declercq C, Eilstein D, Filleul L, Le Tertre A, Medina S, Nunes C, Campagna D, Pascal L,
Prouvost H, Saviuc P, Zeghnoun A, Quénel P. Programme de surveillance Air & Santé 9 villes (PSAS-
9). Revue de synthèse : "Surveillance des effets sur la santé liés à la pollution atmosphérique en milieu
urbain Phase 2". Pollution atmosphérique 2002;175:369-82.
• Cassadou S, Quénel P, Zeghnoun A, Saviuc P, Prouvost H, Pascal L, Nunes C, Medina S, Le Tertre A,
Filleul L, Eilstein D, Declercq C. Evaluation de l'impact sanitaire à court terme de la pollution
atmosphérique urbaine : nouveaux résultats sur neuf villes françaises et utilité en santé publique.
Environnement Risques Sante 2003;2(1):19-25.
• Eilstein D, Uhry Z, Chérié-Challine L, Isnard H. Mortalité par cancer du poumon chez les femmes en
France. Analyse de tendance et projection de 1975 à 2019. Bull Epidemiol Hebdomadaire 2003;41-
42:205-206.
• Eilstein D, Declercq C, Prouvost H, Zeghnoun A, Saviuc P, Pascal L, Nunes C, Cassadou S, Filleul L, Le
Tertre A, Medina S, Lefranc A, Quénel P, Campagna D. Pollution atmosphérique : quel impact sanitaire
? Rev Prat Med Gen 2004;18:289-91.
• Pascal L, Medina S, Filleul L, Cassadou S, Chardon B, D'Helf M, Declercq C, Eilstein D, Fabre P, Jusot
JF, Lefranc A, Le Tertre A, Prouvost H. Evaluation de l’impact sanitaire de la pollution photochimique au
cours de l’été 2003 en France : contexte, pertinence et limites. Pollution Atmosphérique 2004 ; N°
spécial Colloque « Canicule et pollution » :79-85.
• Eilstein D. Études américaines : le rêve européen ? (éditorial). Extrapol 2006 ;30:3-7.
• Guillois-Bécel Y, Eilstein D, Glorennec Y, Lefranc A. Impact sanitaire des expositions chroniques à la
pollution atmosphérique urbaine et années de vie perdues : le cas de Nantes. Environnement, risque et
santé 2007;6:189-97.
• Verrier A, Corbeaux I, Lasalle JL, Corbel C, Sam-Laï Fouilhé N, De Baudouin C, Eilstein D. Les
intoxications au monoxyde de carbone survenues en France métropolitaine en 2006. Bulletin Epidemiol
Hebdomadaire 2008;44:425-8.
• Eilstein D, Le Moal J, Lim TA. Les concepts de surveillance en santé environnementale. Bulletin
Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;27-28:283-6.
101
• Verrier A, Bretin Ph, Vandentorren S, Catelinois O, Fréry N, Eilstein D. Santé environnementale :
surveiller pour connaître et prévoir. Bulletin Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;27-28:295-8.
• Fabre P, Larrieu S, Borrelli D, Host S, Chardon B, Chatignoux E, Prouvost H, Jusot JF, Pascal L,
Blanchard M, Wagner V, Declercq C, Medina S, Eilstein D, Zeghnoun A, Filleul L, Quénel Ph, Cassadou
S, Le Tertre A, Lefranc A. Dix ans de surveillance des risques sanitaires liés à la pollution
atmosphérique urbaine dans le cadre du Programme de surveillance air et santé (Psas). Bulletin
Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;27-28:303-5.
• Medina S, Lim TA, Declercq C, Eilstein D, Fréry N, Lefranc A, Le Tertre A, Pascal M, Pirard Ph, Ung A,
Viso AC. Les programmes de surveillance en santé environnementale en France : apports des travaux
européens et internationaux. Bulletin Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;27-28:309-12.
• Cochet A, Eilstein D, Saviuc Ph, Flesch F, Harry P, Arditti J, Lefèvre B. Sollicitations en santé
environnementale : rôle de la toxicovigilance. Bulletin Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;35-
36:387-90.
A – 3.1.3. Autres publications
1) Éditeur d’un numéro hors série ou thématique du Bulletin épidémiologique hebdomadaire
Viso AC, Medeiros H, Eilstein D, eds. Biosurveillance humaine et santé environnementale. Bulletin Epidemiol
Hebdomadaire N° HS, 16 juin 2009, 32 p.
Viso AC, Eilstein D, Medeiros H, eds. Human biomonitoring and environmental health. Bulletin Epidemiol
Hebdomadaire N° HS, 16 juin 2009, 32 p.
Sinno-Tellier S, Eilstein D, eds. Surveillance en santé environnementale. Bulletin Epidemiol Hebdomadaire N°
thématique 2009;27-28:281-312.
Kairo C, Eilstein D, eds. Veille et alerte en santé environnementale : s’organiser pour intervenir. Bulletin
Epidemiol Hebdomadaire N° thématique 2009;35-36:377-96.
2) Manuel méthodologique InVS
Juillet 2005 : Eilstein D, Le Tertre A, Zeghnoun A, Cassadou S, Filleul L, Pascal L, Prouvost H, Declercq C,
Saviuc P, Lefranc A, Nunes C, Chardon B, jusot JF, D’Helf M, Fabre P, Medina S, Quénel P. Séries temporelles
102
et modèles de régression : application à l’analyse des associations à court terme entre la pollution atmosphérique
et la santé. Manuel de la formation. InVS, juillet 2005, 247 p.
3) Rapport de mission
Dans le cadre de la mission d’expertise du Conseil scientifique du plan Chlordécone aux Antilles : « Impact
sanitaire de l’utilisation du chlordécone aux Antilles françaises : Recommandations pour les recherches et les
actions de santé publique ». Octobre 2009 et « Impact de l’utilisation du chlordécone aux Antilles françaises :
Recommandations pour les recherches et les actions de santé publique à mettre en œuvre ». Novembre 2009.
4) Livres ou chapitre en cours d’écriture
Eilstein D, Lefranc A, Lim TA, Le Moal J, Gourier-Fréry C, Isnard H, Le Tertre A, Jouan M, Salines G.
Surveillance en santé environnementale. En cours d’écriture.
Salines G, Eilstein D. La surveillance en santé environnement. In: P Astagneau P, Ancelle T éd. Surveillance
épidémiologique. Editions Lavoisier Médecine-Sciences. [Salines, 2011].
A – 3.2. Publications représentatives des travaux réalisés
Le Tertre A, Lefranc A, Eilstein D et al. Impact of the 2003 heatwave on all-cause mortality in 9 French cities.
Epidemiology 2006;17:75-9.
Boldo H, Medina S, Le Tertre A, Hurley F, Mücke H, Ballester F, Aguilera I, Eilstein D on behalf of the Apheis
group. Health Impact Assessment of long-term exposure to PM2.5 in 23 European cities. Europ J Epidemiol
2006;21:449-58.
Bard D, Laurent O, Filleul L, Havard S, Deguen S, Segala S, Pedrono G, Rivière E, Schillinger C, Rouïl L,
Arveiler D, Eilstein D. Exploring the joint effect of atmospheric pollution and socioeconomic status on selected
health outcomes: an overview of the PAISARC project. Environ Res Lett 2 (2007) 045003 (7pp).
Eilstein D, Uhry Z, Lim TA, Bloch J. Lung Cancer Mortality in France. Trend Analysis and Projection between
1975 and 2014, with a Bayesian Age-period-cohort Model. Lung Cancer 2008;59:282-90.
Eilstein D, Larrieu S, Wagner V, Zeghnoun A, Lefranc A. Association entre l’exposition à la pollution
atmosphérique et la santé : utilisation des séries chronologiques. J Société Française Statist 2009;150:30-53.