Portée par le Centre intercommunal d'action sociale du Pays de Martigues, cette étude croise données de pollution atmosphérique, biosurveillance lichénique et données d'hospitalisation à l'échelle infracommunale, grâce à une modélisation statistique bayésienne.
Le Centre intercommunal d'action sociale du Pays de Martigues contribue à développer la connaissance sur les déterminants environnementaux et sociaux qui impactent sur la santé des habitants et sur les leviers d'action qui permettront de réduire les risques et de prendre en charge les pathologies liées à la pollution atmosphérique.
Il a confié une étude sur le croisement des informations disponibles sur les zones à risques potentiels et le recensement de pathologies avérées et géolocalisées à Sandra PEREZ, Maître de Conférences en géographie de la santé (UMR 7300 ESPACE CNRS, Université Côte d'Azur).
Cette étude s'inscrit dans le Plan d'action du Contrat local de santé du Pays de Martigues, signé conjointement en février 2015 par le Pays de Martigues, l'État, l'Agence régionale de santé et le Centre hospitalier de Martigues, qui vise notamment à mieux connaître pour mieux agir.
L'espace d'étude à l'échelle des IRIS — cliquez pour agrandir
Cette étude rétrospective (2015) a été menée en partenariat avec Atmosud, l'Institut écocitoyen et grâce à la contribution des hôpitaux environnants (Centre hospitalier et Clinique de Martigues, AP-HM, Institut Paoli-Calmettes).
Ces collaborations ont permis de croiser des données de pollution de l'air (réglementaires et de type industriel), des milieux (par la biosurveillance et bioindication lichénique), des caractéristiques socio-économiques, et d'hospitalisations pour certaines pathologies ciblées en lien potentiel avec l'environnement : maladies de l'appareil circulatoire, respiratoire, diabètes, cancer des bronches et du poumon, de la vessie et du rein.
Toutes ces variables ont été géolocalisées à une échelle fine infracommunale (IRIS) sur le territoire du Pays de Martigues.
Réseau Bayésien – carte conceptuelle des 178 variables — cliquez pour agrandir
L'étude s'appuie sur une méthode statistique, la modélisation bayésienne, particulièrement bien adaptée au risque sanitaire, car les relations entre les variables ne sont pas toujours de type déterministe, mais aussi de type indirect. Cette méthode permet d'établir des relations de dépendance ou d'indépendance entre différentes variables, d'analyser leurs interrelations et leurs combinaisons en les quantifiant à l'aide de probabilités, et de mettre en évidence des relations masquées.
Un total de 178 variables ont été utilisées dans les modèles statistiques.
L'originalité de cette étude repose sur le fait que l'ensemble des données sont traitées à l'aide d'un modèle statistique de type bayésien. Les réseaux bayésiens permettent d'établir des relations de dépendance ou d'indépendance entre différentes variables, d'analyser leurs interrelations, leurs combinaisons, en les quantifiant à l'aide de probabilités. Un total de 178 variables ont été utilisées dans les modèles statistiques comprenant des données de différente nature :
Taux de chômage, nombre de personnes par ménage, revenus, etc. (INSEE)
Modélisation/mesures à l'échelle IRIS pour 44 polluants : NO₂, H₂S, CO, etc. (Atmosud)
Bio-indication et bioimprégnation lichéniques. (Institut écocitoyen)
Les données lichéniques occupent une place centrale et ont permis d'affiner les investigations.
Association significative avec le Cadmium (0,210–0,250 μg.m⁻³) chez les plus de 65 ans
Association avec le benzo[k]fluoranthène pour les hospitalisations chez les 15–65 ans
Influence de l'environnement socio-économique (familles monoparentales, personnes sans qualification à 15 ans)
Des profils sanitaires différenciés ont été mis en évidence spatialement en fonction des IRIS du territoire de Martigues. Ces éléments pourraient permettre le déploiement d'une offre de soins adaptée aux populations, dans une optique de prévention et de promotion de la santé.
Pilote : CIAS du Pays de Martigues
Chercheuse : Sandra Perez (UMR 7300 ESPACE CNRS)
Territoire : Pays de Martigues (IRIS)
Période de référence : 2015
Variables : 178
Méthode : Réseaux bayésiens
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