Programme de surveillance air et santé (Psas) : relations à court terme entre les niveaux de pollution atmosphérique et les admissions à l'hôpital dans huit villes françaises

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La présente étude a pour objectif l'analyse des liens à court terme entre les niveaux de quatre indicateurs de pollution atmosphérique (dioxyde d'azote, ozone, PM10 et PM2,5) et les admissions hospitalières pour causes respiratoires et cardio-vasculaires, dans 8 agglomérations françaises (Bordeaux, Le Havre, Lille, Lyon, Marseille, Paris, Rouen et Toulouse).
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Publié le

01 novembre 2006

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16

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Paternité, pas d'utilisation commerciale, partage des conditions initiales à l'identique

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Français

Programme de surveillance air et santé (Psas) Relations à court terme entre les niveaux de pollution atmosphérique et les admissions à l’hôpital dans huit villes françaises
4.1 Rappel des résultats
4
4.2 Choix méthodologiques
4.3 Limites
4.4 Cohérence avec la littérature
4.5 Propositions d’études et orientations
Conclusion
Références
Indicateurs sanitaires : admissions à l’hôpital
2.5
Analyses statistiques
2.6
Résultats 3.1 Caractérisation des zones d’étude
3.2 Description des indicateurs
3.3 Liens à court terme entre la pollution atmosphérique et les admissions à l’hôpital
Discussion
2.1
Schéma d’étude
2.2
Zones d’étude
2.3
Périodes d’étude
2.4
Indicateurs d’exposition et facteurs de confusion
p 34
p 33
Contexte et objectifs
1.1 Quels liens à court terme entre les niveaux de pollution atmosphérique et les admissions à l’hôpital
1.2 Pourquoi une nouvelle étude ?
1
Méthodes
1.3 Quels objectifs ?
p 8
p 8
p 8
p 8
p 5
p 5
p 7
p 6
p 13
p 13
p 27
p 17
p 10
p 9
p 13
p 12
p 29
p 27
p 27
p 32
p 30
Annexes
7
6
5
2
3
p 40
Programme de surveillance air et santé (Psas)
Relations à court terme entre les niveaux
de pollution atmosphérique et les admissions
à l’hôpital dans huit villes françaises
Rédacteurs
Agnès Lefranc1, Myriam Blanchard1, David Borelli1, Benoît Chardon2, Christophe Declercq3, Pascal Fabre1, Jean-François Jusot1, Sophie Larrieu1, Alain Le Tertre1, Laurence Pascal1, Hélène Prouvost3, Stéphanie Rivière1, Vérène Wagner1, Sylvie Cassadou1, Daniel Eilstein1 1Institut de veille sanitaire, Département santé-environnement 2Observatoire régional de santé Île-de-France 3Observatoire régional de santé Nord – Pas-de-Calais
Remerciements
Nous tenons à remercier :
- les Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (Aasqa) dans les huit agglomérations : Airaq (Bordeaux), Atmo Nord-Pas de Calais (Lille), Coparly (Lyon), Airmaraix (Marseille), Airparif (Paris), Air Normand (Rouen, Le Havre), Oramip (Toulouse) ;
- les établissements hospitaliers, et plus particulièrement les départements d’information médicale, ayant accepté le recueil des données d’hospitalisations dans les sept agglomérations de province (voir liste complète en Annexe D, p. 54) ;
- le Département de l’information médicale de l’Assistance publique – Hôpitaux de Paris (Direction de la politique médicale) ;
- Météo-France ;
- le Réseau national de surveillance aérobiologique ;
- Edwige Bertrand (documentaliste InVS) ;
ainsi que l’ensemble des personnes, notamment les médecins cliniciens, ayant participé aux réunions préparatoires à la mise au point du protocole.
1
Acronymes Aasqa : Association agréée de surveillance de la qualité de l’air APHEA : Air Pollution and Health, a European Approach Drass : Direction régionale des affaires sanitaires et sociales Grog : Groupe régional d’observation de la grippe Insee : Institut national de la statistique et des études économiques Psas : Programme de surveillance air et santé  
Liste des sigles utilisés AVC : Accident vasculaire cérébral BPCO : Broncho-pneumopathie chronique obstructive CIM : Classification internationale des maladies DA : Diagnostic associé
DIM : Département d’information médicale DP : Diagnostic principal
EIS : Évaluation d’impact sanitaire ER : Excès de risque relatif NO2: Dioxyde d’azote O3: Ozone  PM10: Particules de diamètre aérodynamique inférieur à 10 µm M2,5: Particules de diamètre aérodynamique inférieur à 2,5 µm P PMSI : Programme de médicalisation des systèmes d’information PSPH : Participant au service public hospitalier RR : Risque relatif RSS : Résumé de sortie standardisé RSA : Résumé de sortie anonyme RUM : Résumé d’unité médicale SO2: Dioxyde de soufre  Définitions P5 : 5èmepercentile, valeur à laquelle sont inférieures 5 % des valeurs observées P50 : 50èmepercentile ou médiane, valeur à laquelle sont inférieures 50 % des valeurs observées P95 : 95èmepercentile, valeur à laquelle sont inférieures 95 % des valeurs observées
2  
Résumé Contexte et objectifs Le Programme de surveillance air & santé – 9 villes (Psas-9) a pour objectifs 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. En 2002, le Psas-9 avait publié les résultats d’une première étude utilisant les données concernant les admissions à l’hôpital pour causes respiratoires et cardio-vasculaires. Cette étude avait montré l’existence de fortes incertitudes entourant les résultats concernant les liens entre les niveaux de pollution atmosphérique et les admissions à l’hôpital. Afin de réduire ces sources d’incertitudes, il avait été recommandé d’allonger les périodes d’étude, de définir des tranches d’âges et des indicateurs plus pertinents et d’améliorer l’exhaustivité en étendant ce travail aux hospitalisations dans les établissements privés. L’étude présente a pour objectif l’analyse des liens à court terme entre les niveaux de 4 indicateurs de pollution atmosphérique (NO2, O3, PM10 PM et2,5et les admissions hospitalières pour causes respiratoires et cardio-vasculaires, dans 8) agglomérations françaises (Bordeaux, Le Havre, Lille, Lyon, Marseille, Paris, Rouen et Toulouse) en tenant compte de ces recommandations.  
Méthodes Le type d’approche retenu dans ce programme est celui des études de séries temporelles, qui consiste à relier les variations à court terme d’un indicateur de l’état de santé d’une population (admissions hospitalières) à celles d’un indicateur d’exposition de cette population à la pollution atmosphérique. La modélisation et l’identification de ces relations prennent en compte les paramètres temporels et les cofacteurs pouvant biaiser les estimations : tendances à long et moyen terme des indicateurs, paramètres météorologiques, épidémies saisonnières (grippe), comptes polliniques, jour de la semaine, jours fériés, vacances scolaires, etc. Pour chaque ville, une zone d’étude a été définie de telle sorte que l’exposition de sa population à la pollution atmosphérique puisse y être considérée comme homogène. Les données de morbidité ont été obtenues par extraction à partir de la base du Programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI) des établissements hospitaliers publics participant au service public ou de statut privé. La construction des différents indicateurs a été effectuée sur le DP du premier RUM constituant le RSS groupé en fonction du code postal de résidence du patient et en excluant les services de gynécologie, les hospitalisations de jour et les transferts entre services ou établissements. Selon les agglomérations, la période étudiée compte entre 31 et 71 mois compris dans la période 1998 – 2003 en fonction de la disponibilité des différentes données. Les indicateurs d’exposition à la pollution atmosphérique - dioxyde d’azote, ozone, PM10 et PM2,5 été construits à partir des- ont valeurs journalières (concentration moyenne sur 24 h pour NO2, PM10, e2,5, t PM maximum des concentrations moyennes sur 8 h glissantes pour O3) mesurées sur la zone d’étude par les stations urbaines et péri-urbaines des Associations agréées de surveillance de la qualité de l’air (Aasqa). L’analyse statistique est basée sur un modèle additif généralisé avec une distribution poissonnienne de la variable sanitaire. Pour chaque indicateur sanitaire, les risques ont été estimés en prenant en compte l’exposition du jour de l’événement et de la veille (exposition 0-1 jours). Pour chaque relation exposition/risque, une analyse combinée des résultats obtenus localement a permis d’estimer un risque relatif combiné.  
Résultats Nous avons pu observer des relations significatives entre les niveaux de PM10, de PM2,5et de NO2et 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, alors qu'elles ne sont pas significatives pour les maladies cérébrovasculaires. En effet, les excès de risque combinés concernant les admissions pour cause cardio-vasculaire sur l’ensemble de la population associés aux PM10(0,7 %) et au NO2 (0,5 %) sont significatifs. Chez les personnes âgées, les excès de risque combiné sont plus élevés qu’en population générale et sont significatifs pour les PM10, les PM2,5et le NO2, (1,1 %, 1,8 %, 1,2 %, respectivement). Pour les admissions pour causes cardiaques, l’excès de risque combiné sur l’ensemble de la population est significatif : 0,8 %, 1,4 %, et 1,0 % pour les PM10 les PM pour2,5 et le NO2 Chez les respectivement.
 
3
personnes âgées, les excès de risque combinés sont en général plus élevés que pour les admissions cardio-vasculaires et sont significatifs : 1,5 %, 2,3 % et 1,6 % pour les PM10, les PM2,5 et le NO2, respectivement  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. Concernant les admissions hospitalières pour causes respiratoires, les excès de risque relatif associés à une augmentation de 10 µg/m3 NO de2, PM10 PM et2,5 sont hétérogènes entre les zones d’études. Pour ces mêmes indicateurs de pollution, les excès de risque combiné sur les 8 villes sont positifs mais non significatifs pour les trois classes d’âge (0-14 ans, 15-64 ans et 65 et plus) et varient entre 0,4 % et 1,1 %. 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  Discussion Cette étude a été réalisée suivant une méthodologie standardisée dans les 8 pôles participants à la fois en termes de recueil des données et de construction des indicateurs d’analyses statistiques. Cependant, le PMSI, qui demeure avant tout un système d’information à but médico-économique, représente la limite principale de cette étude. En effet, les données contenues dans le PMSI ne permettent pas de faire la distinction entre les admissions programmées et les admissions en urgence, et cette absence d’information explique certainement une part importante de l’incertitude dans l’estimation des relations exposition-risque. De plus, la non-conservation dans certains établissements de santé des RUM ou de RSS groupés produits par les DIM sur plus de 3 années a conduit dans certaines agglomérations à raccourcir la période d’étude. En conséquence, un manque de spécificité de certains indicateurs sanitaires (notamment respiratoires) et le faible effectif des hospitalisations prises en compte peuvent expliquer les larges intervalles de confiance entourant les estimations des excès de risque relatif observés.  Conclusion Les résultats obtenus ici semblent robustes et valides pour ce qui concerne les hospitalisations pour maladies de l’appareil cardio-vasculaire. Pour ce qui concerne les hospitalisations pour causes respiratoires, le manque de spécificité de l’indicateur sanitaire utilisé et le manque de puissance des analyses expliquent certainement les incertitudes qui entourent encore les résultats obtenus. Dans ce contexte, la possibilité de construire des indicateurs plus spécifiques (distinction des admissions après passage par un service d’urgence des autres admissions) grâce aux modifications survenues au sein du PMSI offre des perspectives intéressantes. L’allongement de la durée de conservation des données du PMSI représenterait également un atout pour ce type d’étude.
4
 
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