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1 - CARTOGRAPHIE

2 - ANALYSE DE LA DISTRIBUTION SPATIALE

3 - ANALYSE SPATIALE DU RISQUE

4 - MODÉLISATION STATISTIQUE DE DONNÉES SPATIALISÉES

  • 4.1 - Modélisation statistique
  • 4.2 - Modèles spatiaux
  • 4.3 - Hétérogénéité spatiale des paramètres et les modèles GWR

5 - ANALYSES ET MODÉLISATIONS SPATIO-TEMPORELLES

6 - CONCLUSION

7 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : MED4002 v1

Analyse de la distribution spatiale
Analyse spatiale pour l’épidémiologie - Méthodes et outils

Auteur(s) : Marc SOURIS

Date de publication : 10 févr. 2024

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RÉSUMÉ

La localisation géographique apporte une information importante dans la détection des facteurs de risque qui interviennent dans l’émergence et la diffusion d’un phénomène de santé. L’analyse spatiale en épidémiologie est l’ensemble des techniques d'analyse qui utilisent la distribution spatiale du phénomène afin d'en identifier les facteurs de risque et d’en caractériser les processus. Cet article décrit les principales méthodes et outils d’analyse spatiale utilisés en épidémiologie et géographie de la santé.

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ABSTRACT

Spatial Analysis for Epidemiology. Methods and Tools

Geographical location of provides important information for identifying the risk factors involved in the emergence and spread of a health phenomenon. Spatial analysis in epidemiology is the set of analytical techniques that use the spatial distribution of a phenomenon to identify the risk factors and characterise the processes involved. This article describes the main spatial analysis methods and tools used in epidemiology and health geography.

Auteur(s)

  • Marc SOURIS : Directeur de Recherche Émérite - UMR « Unité des virus émergents », Aix-Marseille Univ. – IRD – INSERM, Marseille, France

INTRODUCTION

Cet article expose en détail les différentes méthodes utilisées en analyse spatiale pour l’épidémiologie. Il fait suite à l’article [MED 4 001] qui en expose les bases conceptuelles. La nature bidimensionnelle de la localisation géographique implique que les méthodes de représentation et les techniques statistiques standards pour traiter des ensembles de variables essentiellement univariées doivent être complétées par des méthodes plus sophistiquées. Le terme « analyse spatiale » est ainsi utilisé pour décrire les techniques d’analyse, essentiellement statistiques, qui utilisent la localisation géographique. L’analyse spatiale d’un phénomène de santé consiste principalement à analyser et à caractériser la distribution spatiale du phénomène afin d’en identifier les facteurs de risque et de caractériser, si possible, les processus qui déterminent cette distribution spatiale et de pouvoir ainsi les modéliser. L’analyse spatiale consiste également à introduire les relations spatiales (et notamment l’auto-corrélation spatiale) dans les modèles statistiques du risque.

L’analyse spatiale descriptive comprend l’analyse cartographique, la détection des caractéristiques géométriques et spatio-temporelles, l’analyse de la variabilité spatiale d’une valeur, la détection d’agrégats (clusters), la recherche d’échelles d’analyse et de synthèse, l’analyse des corrélations environnementales. L’analyse spatiale explicative est essentiellement statistique, avec l’identification de modèles statistiques impliquant des relations spatiales entre les individus et entre les individus et les caractéristiques de leur environnement.

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KEYWORDS

Geomatics   |   Mapping   |   epidemiology   |   health geography   |   spatial analysis for epidemiology   |   statistics

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-med4002


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2. Analyse de la distribution spatiale

Ce paragraphe présente les méthodes d’analyse spatiale dites directes, qui permettent d’analyser la distribution spatiale des objets (individus ou évènements) ou de leurs valeurs directement à partir de leur position géographique. Nous présenterons au paragraphe suivant les méthodes d’analyse spatiale dites indirectes qui utilisent l’agrégation spatiale des valeurs dans des unités géographiques.

Les méthodes directes concernent :

  • les analyses globales, qui permettent de donner des informations sur la distribution spatiale globale ;

  • les analyses locales, qui permettent de donner des informations sur les variations locales de la distribution spatiale globale ;

  • la détection de lieux de l’espace qui présentent un caractère particulier ;

  • l’estimation et l’interpolation, qui permettent de caractériser un point quelconque de l’espace à partir d’un nombre fini de valeurs ponctuelles.

2.1 Principe des tests statistiques en analyse spatiale

La plupart des méthodes d’analyse directe utilisent le principe des tests statistiques. Le problème posé s’exprime classiquement par l’énoncé de deux hypothèses : une hypothèse H0, dite nulle, et une hypothèse HA, dite alternative. Le principe est de comparer, grâce à un indice numérique qui synthétise le problème posé (appelé statistique de test), la situation observée à l’ensemble de situations possibles sous l’hypothèse H0. Lorsque l’indice de la situation observé se trouve parmi ceux des situations dont la probabilité est inférieure à un seuil choisi, on peut rejeter l’hypothèse H0 et admettre l’hypothèse alternative, avec un risque d’erreur correspondant à ce seuil.

L’évaluation de la distribution statistique de la statistique de test à partir de l’ensemble des situations possibles sous l’hypothèse H0 est fondamentale. Elle est fonction de l’hypothèse H0 donnée a priori sur le phénomène (répartition aléatoire – c’est-à-dire aucune hypothèse a priori –, phénomène « contagieux », répartition spatiale uniforme…).

La statistique de test doit synthétiser le problème posé ou le caractère à mettre en évidence. L’indice est une valeur...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BERTIN (J.) -   Sémiologie graphique.  -  Paris, Mouton/Gauthiers-Villars (1967).

  • (2) - RICAN (S.) -   Cartographie des données épidémiologiques.  -  Cahier Santé, 8, p. 461-470 (1998).

  • (3) - BRESLOW (N.E.), DAY (N.E.) -   Statistical methods in cancer research, vol. I & II.  -  WHO, International Agency for Reseach on Cancer (1987).

  • (4) - BOUYER (J.), HEMON (D.), CORDIER (S.), DERRIENIC (F.), STUCKER (I.), STENGEL (B.), CLAVEL (J.) -   Epidémiologie, principes et methods quantitatives.  -  Inserm (1993).

  • (5) - CLAYTON (D.), KALDOR (J.) -   Empirical Bayes estimates of age-standardized relative risks for use in disease mapping.  -  Biometrics, 43(3), p. 671-681 (1987).

  • (6) - MOLLIE (A.) -   Bayesian and...

NORMES

  • The European Code of Conduct for Research Integrity – Revised Edition 2023. Berlin. DOI 10.26356/ECOC - ALLEA - 2023

1 Réglementation

France : Décret n° 2000-1282 du 26 décembre 2000 (JO du 29 décembre) portant création de l’Agence technique de l’information sur l’hospitalisation et modifiant le code de la santé publique.

Fondement législatif et réglementaire du PMSI

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2 Annuaire

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2.1 Centres de recherche et formations (liste non exhaustive)

EHESP,département METIS https://www.ehesp.fr/

UMR UVE https://www.mediterranee-infection.com/recherche/uve/

UMR 6266 CNRS IDEES

UMR Espace https://www.umrespace.org

UR0546 BioSP Biostat et process spatiaux https://biosp.mathnum.inrae.fr/

Université de Versailles http://www.ssents.uvsq.fr/

UMR 5600 EVS Université de Lyon CNRS

UMR 8524 Laboratoire Paul Painlevé Université de Lille

UMR 8504 Géographie-cités https://geographie-cites.cnrs.fr/

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