Présentation
EnglishRÉSUMÉ
Cet article décrit les principes et les différentes techniques de l’analyse spatiale pour l’épidémiologie et la géographie de la santé : cartographie, analyse de l’hétérogénéité et de la continuité spatiale, recherche de tendances, de zones homogènes, recherche d’agrégats, recherche de formes géométriques, analyses spatio-temporelles, etc. L’analyse spatiale entre également dans le développement de nombreuses applications : modélisation des épidémies, systèmes d’alerte, systèmes de gestion de crises, systèmes de prévention et d’analyse de risques, préparation de campagne de vaccination, sondages.
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Marc SOURIS : Directeur de recherche - IRD, unité mixte de recherche 190 « Émergence des pathologies virales », Marseille, France
INTRODUCTION
Cet article est une introduction à l’analyse spatiale pour l’épidémiologie et la géographie de la santé. Il a pour but de décrire les objectifs, les concepts, les méthodes et techniques disponibles dans ce domaine. Il s’adresse aux étudiants et aux professionnels de la santé publique, épidémiologistes, inspecteurs de la santé publique, géographes de la santé, spécialistes des rapports santé-environnement, que ce soit en santé humaine ou en santé animale. Il s’adresse également à tous ceux qui souhaitent une introduction aux méthodes générales de l’analyse spatiale.
L’analyse spatiale inclut toute technique qui étudie des objets et leurs relations en utilisant leurs propriétés topologiques ou géométriques. Cette définition est très générale et s’applique à de nombreux domaines : l’analyse spatiale est utilisée depuis de nombreuses années en géographie, en épidémiologie, mais également en biologie, en botanique, pour le traitement d’image, pour l’analyse de réseaux, dans l’électronique, en chimie, en climatologie, en hydrologie, en économie…
En épidémiologie (étude des facteurs influant sur la santé et les maladies dans une population) et en géographie de la santé (analyse géographique du système de santé et de la distribution spatiale des maladies), le terme d’analyse spatiale est utilisé pour décrire les techniques d’analyse appliquées aux « objets » décrits par l’épidémiologie ou la géographie, dès lors qu’ils sont localisés dans l’espace (les individus, les vecteurs, les réservoirs, les populations, les territoires, l’environnement naturel, l’environnement urbain, etc.). Est exclu ce qui se passe « dans » le malade (dans l’organe, dans la cellule, ou au niveau de la biologie de l’agent pathogène). Par exemple, cet article ne traite pas d’imagerie médicale et des techniques associées de traitement d’image, même si certaines de ces techniques sont parfois très proches de celles que nous décrirons.
Les phénomènes de santé sont rarement distribués de façon aléatoire dans l’espace. En effet, un phénomène de santé comporte bien souvent des facteurs de risques liés à des facteurs géographiques, à des facteurs environnementaux, aux relations spatiales entre les individus. Utiliser la localisation est donc fondamental dans l’analyse et la compréhension des phénomènes de santé et de leurs mécanismes : en prenant en compte les relations et interactions spatiales entre les acteurs de la maladie – vue comme un système complexe – l’analyse spatiale permet de mieux identifier et comprendre les mécanismes et les processus qui sous-tendent les phénomènes. L’analyse spatiale en épidémiologie offre ainsi des éléments qui permettent de consolider l’épidémiologie « classique » et d’enrichir la démarche des autres disciplines, et notamment de la géographie de la santé. Elle inclut l’analyse cartographique, la recherche de caractéristiques géométriques et spatio-temporelles, l’analyse de la continuité spatiale d’une valeur, la recherche d’agrégats, etc.
Dans le domaine de la santé, l’analyse spatiale n’est pas seulement utilisée pour des études en épidémiologie ou en géographie. Elle intervient également au niveau des politiques publiques, avec le développement de nouvelles applications en santé publique : systèmes d’alerte, systèmes de gestion de crises, systèmes de prévention et d’analyse de risques, préparation de campagne de vaccination.
L’utilisation de l’analyse spatiale dans le domaine de la santé s’est fortement accrue ces dernières années avec le développement de la géomatique et des systèmes d’information géographique (SIG). L’analyse spatiale bénéficie, comme dans d’autres domaines d’application, du développement des SIG et de la disponibilité grandissante de données géographiques, même si la qualité de ces données est encore souvent insuffisante. Il est difficile, sinon impossible, de ne pas utiliser un SIG pour gérer, transformer, manipuler, analyser, représenter l’information spatialisée. De nombreux logiciels sont facilement disponibles, que ce soit dans l’offre commerciale ou dans le domaine public (ArcGIS, QGIS, MapInfo, etc.). Le logiciel SIG utilisé pour illustrer cet article (SavGIS) et des exemples complets sont ainsi disponibles en téléchargement sur le site internet de SavGIS.
L’accent est mis dans cet article sur l’utilisation pratique des méthodes plutôt que sur les aspects théoriques de l’analyse spatiale, qui sont parfois complexes et que le lecteur pourra approfondir grâce à la bibliographie présentée à la fin de l’article. Néanmoins, les concepts généraux sur lesquels s’appuie la démarche sont présentés en cherchant toujours à expliquer les principes – qui, eux, sont souvent simples – utilisés dans telle ou telle méthode d’analyse, le plus clairement possible et en langage courant afin d’éviter si possible un jargon trop statistique.
Le premier chapitre présente les concepts généraux de l’analyse spatiale pour l’épidémiologie. Le second chapitre liste les types de données disponibles. Le troisième chapitre présente les méthodes de cartographie et de synthèse visuelle. Les paragraphes suivants sont consacrés aux méthodes d’analyse spatiale utilisées en épidémiologie et en géographie de la santé.
MOTS-CLÉS
Géomatique statistiques épidémiologie géographie de la santé analyse spatiale pour l'épidémiologie
VERSIONS
- Version courante de déc. 2023 par Marc SOURIS
DOI (Digital Object Identifier)
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Présentation
3. Représentations cartographiques et outils de synthèse
3.1 Cartographie
La cartographie est utilisée pour indiquer des informations locales (qu’y a-t-il ou que se passe-t-il à tel endroit ?) ou pour représenter et appréhender visuellement une situation globale et les relations spatiales globales ou locales entre les valeurs des objets.
Les données de santé localisées se présentent sous forme d’événements ou de résultats d’une agrégation d’événements dans des objets géographiques (sous forme d’effectifs, de valeurs moyennes ou de ratios). La localisation des événements est le plus souvent représentée par un point.
On peut donc représenter des événements ponctuels, simplement par leur localisation ou par la valeur d’un de leurs attributs. Plusieurs événements sont parfois localisés au même endroit, ce qui n’est pas facile à représenter. Ils peuvent également se déplacer au cours du temps. Le plus souvent, pour pallier ces inconvénients, les événements sont agrégés dans des objets géographiques immobiles (des points, des lignes, ou des zones) et ce sont ces objets que l’on représente sur une carte. On représente alors la valeur issue directement de l’agrégation des événements (effectifs, valeurs moyennes, ratios) ou d’un calcul plus complexe sur les événements avant l’agrégation (valeur issue d’un calcul statistique, d’un calcul géométrique, ou d’un modèle). La cartographie est alors l’étape finale du processus d’analyse et la représentation graphique du résultat.
Au-delà de la représentation des événements ou de valeurs agrégées, on peut également représenter des éléments qui résument de façon synthétique un paramètre de la distribution spatiale. Nous verrons par exemple comment calculer et représenter ce qui donne des indications sur la centralité, la dispersion spatiale, la direction d’un nuage d’objets ponctuels. Nous verrons comment représenter une tendance spatiale, en utilisant une interpolation pour remplir tout l’espace à partir d’un domaine discret.
La cartographie fait appel à de nombreuses règles regroupées sous le nom de sémiologie graphique. Pour représenter des données, on peut utiliser différentes variables visuelles : forme, orientation, couleur, valeur, grain, taille. L’efficacité d’une solution graphique passe par la bonne...
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Représentations cartographiques et outils de synthèse
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - ALBERT (D.), GESLER (W.), LEVERGOOD (B.) - Spatial analysis, GIS, and remote sensing applications in the health sciences. - Ann. Arbor Press (2000).
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(2) - ANSELIN (L.) - Local indicators of spatial association – LISA. - Geographical Analysis, 27, p. 93-115 (1995).
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(3) - ANSELIN (L.) - The Moran Scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association. - In FISCHER (M.), SCHOLTEN (H.), et UNWIN (D.) eds., Spatial Analytical Perspectives on GIS, Taylor and Francis, London, p. 111-125 (1996).
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(4) - AUCHINCLOSS (A.H.), DIEZ-ROUX (A.) - A new tool for epidemiology : the usefulness of dynamic-agent models in understanding place effects on health. - American Journal of Epidemiology, vol. 168, n° 1 (2008).
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(5) - BARTLETT (M.S.) - The statistical analysis of spatial pattern. - Chapman and Hall (1975).
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...
ANNEXES
SavGis http://www.savgis.org
Réseau Sentinelles http://websenti.u707.jussieu.fr/sentinels
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