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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

Cartographie
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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1. Cartographie

1.1 Cartographie des maladies et du risque de maladie

La cartographie permet de représenter une situation sanitaire globale sur un territoire, et de discerner visuellement un caractère géométrique (perçu souvent comme singulier ou anormal) de la distribution spatiale du phénomène étudié (comme un gradient, un agencement, une centralité…). L’analyse visuelle des situations locales est plus délicate, car lorsqu’elles sont sorties de leur contexte global, il est beaucoup plus hasardeux d’évaluer visuellement la probabilité réelle de ces situations locales, et l’interprétation peut rapidement devenir subjective et biaisée.

Dans tous les cas, l’analyse cartographique visuelle ne doit être utilisée qu’à des fins d’illustration et de construction d’hypothèses, dont l’acceptation ou la réfutation seront obtenues par l’analyse statistique et spatiale.

La cartographie fait appel à de nombreuses règles regroupées sous la terminologie de sémiologie graphique . Pour représenter des données, on peut utiliser différentes « variables visuelles » : taille, forme, orientation, couleur, valeur, grain. L’efficacité d’une solution graphique passe par la bonne correspondance entre les propriétés des données à représenter et les propriétés de la ou des variables visuelles utilisées.

Les cartes sont parfois regroupées sous forme d’atlas. Les atlas interactifs permettent à l’utilisateur de créer les cartes en choisissant certains paramètres, soit sur les objets ou les valeurs à représenter, soit sur les paramètres visuels.

Les données spatio-temporelles sont plus complexes à cartographier. Pour représenter l’évolution dans le temps et dans l’espace, on utilise essentiellement des suites de cartes ou des animations vidéo.

Les cartes peuvent représenter :

  • des événements de santé (apparition de cas, changements d’état, etc.), représentés par un symbole au lieu de chaque événement. Ce type de carte peut être difficile à lire si les événements sont nombreux et...

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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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