Spatial Relationship Quantification between Environmental, Socioeconomic and Health Data at Different Geographic Levels

Spatial health inequalities have often been analyzed in terms of socioeconomic and environmental factors. The present study aimed to evaluate spatial relationships between spatial data collected at different spatial scales. The approach was illustrated using health outcomes (mortality attributable to cancer) initially aggregated to the county level, district socioeconomic covariates, and exposure data modeled on a regular grid. Geographically weighted regression (GWR) was used to quantify spatial relationships. The strongest associations were found when low deprivation was associated with lower lip, oral cavity and pharynx cancer mortality and when low environmental pollution was associated with low pleural cancer mortality. However, applying this approach to other areas or to other causes of death or with other indicators requires continuous exploratory analysis to assess the role of the modifiable areal unit problem (MAUP) and downscaling the health data on the study of the relationship, which will allow decision-makers to develop interventions where they are most needed

Development a method to characterize the territorial inequality of environmental and social health inequality

L’objectif de cette thèse est d’explorer les techniques de croisement d’indicateurs spatialisés pour caractériser le cumul et les interrelations des inégalités territoriales, environnementales et sociales de santé (ITESS). Cette analyse implique la mise en place d’approches intégrées basées sur des données représentatives sur les échelles d’analyse, des techniques de traitement adaptées aux spécificités des données agrégées et une modélisation adéquate des phénomènes caractérisés. Un aspect spécifique de ces travaux est la construction d’un outil permettant l’intégration des phénomènes spatiaux à différents niveaux (local, régional et loco-régional). Dans ce projet, une étude pilote est présentée sur la région Picardie. L’outil a été testé pour l’analyse des ITESS, validant ainsi la faisabilité de la méthodologie et permettant l’adaptation des démarches mises en œuvre tout en apportant des clefs d’interprétation supplémentaires aux limites relatives d’appropriation directe des résultats par les gestionnairesThe objective of this thesis is to explore spatial indicator crossing-analysis techniques in order to characterize the accumulation and the interrelations of the territorial, environmental and social health (TESHI).This analysis implies to set up integrated approaches based on data representativeness, techniques adapted to specificities of aggregated data, and relevant modeling of the characterized phenomena. A specific aspect of this work is the development of a tool allowing the integration of spatial phenomena at different levels (local, regional and loco-regional). In this project, a pilot study is presented on the Picardy region. The tool has been tested for the analysis of TESHI, thus validating the methodology feasibility and the adaptation of approaches implemented while providing additional keys of interpretation to the relative limits of direct appropriation of the results by the manager

Quantification des relations spatiales entre données environnementales, socioéconomiques et sanitaires à différents niveaux géographiques

Spatial health inequalities have often been analyzed in terms of socioeconomic and environmental factors. The present study aimed to evaluate spatial relationships between spatial data collected at different spatial scales. The approach was illustrated using health outcomes (mortality attributable to cancer) initially aggregated to the county level, district socioeconomic covariates, and exposure data modeled on a regular grid. Geographically weighted regression (GWR) was used to quantify spatial relationships. This approach requires continuous exploratory analysis to assess the role of the modifiable areal unit problem (MAUP) and downscaling the health data on the study of the relationship, which will allow decision-makers to develop interventions where they are most needed.Le rapport récent de l’Organisation mondiale de la santé (OMS), relatif aux inégalités en santé environnementale en Europe, indique que les groupes socio-économiquement défavorisés sont souvent à la fois potentiellement surexposés aux nuisances et pollutions environnementales et plus vulnérables aux effets sanitaires qui en résultent. En conséquence, réduire les inégalités de santé implique l’identification et la caractérisation des facteurs sociaux et des facteurs d’exposition, afin d’interpréter la façon dont ils se cumulent sur un territoire dans l’objectif d’identifier et de hiérarchiser les interventions. La construction de méthodes permettant la caractérisation des inégalités territoriales environnementales et sociales de santé (ITESS) est un pré-requis utile à la mise en oeuvre d’actions de santé publique, visant à la protection des populations. Ce point est d’ailleurs un axe prioritaire des différents Plans Nationaux Santé-Environnement (PNSE). Néanmoins la robustesse et l’opérationnalité d’approches de croisement posent un certain nombre de questions scientifiques et requièrent des développements, objets des travaux rapportés ci-aprè

Inégalités environnementales en France : de l’émergence de la thématique vers l’appropriation par la société civile

International audienceL’introduction de la notion d’inégalité environnementale en France au début des années 2000 dérive de l’éxigence de justice environnementale apparue aux Etats-Unis, en réponse au constat d’inégalités très fortes marquant des individus ou des groupes face aux dégradations de l’environnement. Cela a conduit les pouvoirs publics à prendre en compte la réduction des inégalités environnementales sur les territoires. En France, les actions gouvernementales de prévention des risques pour la santé liés à l’environnement s’expriment à travers les Plans Nationaux Santé Environnement (PNSE). Le cadre d’élaboration et de mise en œuvre de ces plans permet d’associer tous les acteurs de la société civile. La caractérisation de ces inégalités, action du PNSE 3, nécessite la construction d’outils opérationnels de diagnostic. L’outil PLAINE (Plateforme d’Analyse des Inégalités Environnementales), développé par l’INERIS, permet ainsi le traitement et la diffusion d’indicateurs mis à disposition du public sous forme d’atlas régionaux. Dans le cadre du projet Anthropocène, des indicateurs ont été récemment construits permettant la prise en compte des différentes composantes de ces inégalités : d’exposition à des pollutions, d’accès à des aménités environnementales, socio-économiques et de « capabilité », définie comme la liberté réelle dont disposent les individus pour atteindre les différentes dimensions qui composent leur bien-être

Analyse spatio-temporelle du lien Environnement-Cancer en Picardie (Projet CIRCE : Cancer Inégalités Régionales, Cantonales et Environnement)

On s'intéresse ici au rôle des facteurs environnementaux et socio-économiques sur l'épidémie de cancer par des approches spatiales à l'aide des systèmes d'informations géographiques. Les objectifs sont d'analyser, au niveau cantonal, la relation entre cancer et exposition environnementale dans la région de Picardie, ainsi que son évolution dans le temps. Les données d'environnement sont celles qui ont déjà été acquises, lors de la 1ère étape du projet CIRCE (base PLAINE) qui a permis la transformation des principales bases de données environnementales(air, eau, sol, alimentation)en base de données spatialisées et agrégées pour 4 polluants métalliques (Pb, Cr, Ni, Co).Le risque relatif de mortalité par cancer par canton a pu être défini à partir des données du CépiDc de l'Inserm, pour deux périodes 1990-1999 et 2000-2009.Pour analyser l'association entre les indicateurs d'exposition et le risque de mortalité par cancer, un modèle de régression écologique(modèle hiérarchique bayésien) qui permet d'évaluer, sur des données agrégées à l'échelle des cantons, la part des variations spatiales de mortalité aux variations des indices d'exposition, a été utilisé. Le croisement de ces données spatialisées par canton nous a permis de mettre en évidence certaines corrélations par exemple, le risque de mortalité par cancer de la plèvre augmente avec le niveau d'exposition au nickel pour les deux périodes étudiées comme le montrent les résultats par quintiles:1.36[0.73-1.99],1.44[0.90-2.77],1.82[1.26-4.09],1.79[1.23-3.95] pour la période 1990-1999 et 1.09[0.86-1.72],1.57[1.08-3.06],1.55[0.94-3.18],1.83[1.03-4.09] pour la période 2000-2009.Des résultats complémentaires seront présentés, notamment ceux obtenus à l'aide de la base de données Corinne Land Cover. Bien que cette approche comporte des limites comme la non prise en compte de la mobilité à court et long terme des populations ou encore les temps de latence relativement longs pour le cancer, les études de corrélations permettent d'éclairer la complexité du lien environnement, social et santé

Spatial Relationship Quantification between Environmental, Socioeconomic and Health Data at Different Geographic Levels

International audienceSpatial health inequalities have often been analyzed in terms of socioeconomic and environmental factors. The present study aimed to evaluate spatial relationships between spatial data collected at different spatial scales. The approach was illustrated using health outcomes (mortality attributable to cancer) initially aggregated to the county level, district socioeconomic covariates, and exposure data modeled on a regular grid. Geographically weighted regression (GWR) was used to quantify spatial relationships. The strongest associations were found when low deprivation was associated with lower lip, oral cavity and pharynx cancer mortality and when low environmental pollution was associated with low pleural cancer mortality. However, applying this approach to other areas or to other causes of death or with other indicators requires continuous exploratory analysis to assess the role of the modifiable areal unit problem (MAUP) and downscaling the health data on the study of the relationship, which will allow decision-makers to develop interventions where they are most needed

Building spatial composite indicators to analyze environmental health inequalities on a regional scale

Background: Reducing health inequalities involves the identification and characterization of social and exposure factors and the way they accumulate in a given area. The areas of accumulation then allow for prioritization of interventions. The present study aims to build spatial composite indicators based on the aggregation of environmental, social and health indicators and their inter-relationships. Method: Preliminary work was carried out firstly to homogenize spatial coverage, and secondly to study spatial variation of environmental (EI), socioeconomic (SI) and health (HI) indicators. The aggregation of the different indicators was performed using several methodologies for which results and decision-makers' usability were compared. Results: Four methodologies were tested: 1) A simple summation of normalized HI, EI and SI indicators (IC), 2) the sum of the normalized HI, EI and SI indicators weighted by the first principal component of a Principal Component Analysis (IC PCA), 3) the sum of normalized and weighted indicators of the first principal component of Local Principal Component Analysis (IC LPCA), and 4) the sum of normalized and weighted indicators of the first principal component of a Geographically Weighted Principal Component Analysis (IC GWPCA). Conclusion: The GWPCA is particularly adapted to taking into account the spatial heterogeneity and the spatial autocorrelation between SI, EI and HI. This approach invalidates the basic assumptions of many standard statistical analyses. Where socioeconomic indicators present high deprivation and where they are associated with potential modifiable health determinants, decision-makers can prioritize these areas for reducing inequalities by controlling the socioeconomic and health determinants