Martinique
Guadeloupe
Dominique
Anguilla
Saint-Martin
Saint-Kitts-et-Nevis
Antigua et Barbuda
Barbade
Monserrat
Saint-Vincent-et-les-Grenadines
Sainte-Lucie
Aruba
Trinité-et-Tobago
AN|Curaçao
AN|Bonaire

Droits : Ce document est protégé par le droit d'auteur. Il ne peut en aucun cas être utilisé sans l'autorisation de l'auteur et des ayant droits
recherch:HASH01b0d2725741cd4218d79d96

Martinique
Guadeloupe
Dominique
Anguilla
Saint-Martin
Saint-Kitts-et-Nevis
Antigua et Barbuda
Barbade
Monserrat
Saint-Vincent-et-les-Grenadines
Sainte-Lucie
Aruba
Trinité-et-Tobago
AN|Curaçao
AN|Bonaire

Droits : Ce document est protégé par le droit d'auteur. Il ne peut en aucun cas être utilisé sans l'autorisation de l'auteur et des ayant droits
recherch:HASH01b0d2725741cd4218d79d96

Droits : Ce document est protégé par le droit d'auteur. Il ne peut en aucun cas être utilisé sans l'autorisation de l'auteur et des ayant droits
Provenance : Université des Antilles et de la Guyane. Service commun de la documentation
Permalien : http://www.manioc.org/recherch/HASH01b0d2725741cd4218d79d96
HASH01b0d2725741cd4218d79d96

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : The purpose of this thesis is to improve the knowledge about and apply data mining techniques and some Bayesian model in the field of social and environmental health inequalities. On the neighborhood scale on the Paris, Marseille, Lyon and Lille metropolitan areas, the health event studied is infant mortality. We try to explain its risk with socio-economic data retrieved from the national census and environmental exposures such as air pollution, noise, proximity to traffic, green spaces and industries. The thesis is composed of two parts. The data mining part details the development of a procedure of creation of multidimensional socio-economic indices and of an R package that implements it, followed by the creation of a cumulative exposure index. In this part, data mining techniques are used to synthesize information and provide composite indicators amenable for direct usage by stakeholders or in the framework of epidemiological studies. The second part is about Bayesian models. It explains the "BYM" model. This model allows to take into account the spatial dimension of the data when estimating mortality risks. In both cases, the methods are exposed and several results of their usage in the above-mentioned context are presented. We also show the value of the socio-economic index procedure, as well as the existence of social inequalities of infant mortality in the studied metropolitan areas.
Cette thèse a pour but d'améliorer les connaissances concernant les techniques d'analyse de données et certains modèles bayésiens dans le domaine de l'étude des inégalités sociales et environnementales de santé. À l'échelle géographique de l'IRIS sur les agglomérations de Paris, Marseille, Lyon et Lille, l'événement sanitaire étudié est la mortalité infantile dont on cherchera à expliquer le risque avec des données socio-économiques issues du recensement et des expositions environnementales comme la pollution de l'air, les niveaux de bruit et la proximité aux industries polluantes, au trafic automobile ou aux espaces verts. Deux volets principaux composent cette thèse. Le volet analyse de données détaille la mise au point d'une procédure de création d'indices socio-économiques multidimensionnels et la conception d'un package R l'implémentant, puis la création d'un indice de multi-expositions environnementales. Pour cela, on utilise des techniques d'analyse de données pour synthétiser l'information et fournir des indicateurs composites utilisables directement par les décideurs publics ou dans le cadre d'études épidémiologiques. Le second volet concerne les modèles bayésiens et explique le modèle " BYM ". Celui-ci permet de prendre en compte les aspects spatiaux des données et est mis en œuvre pour estimer le risque de mortalité infantile. Dans les deux cas, les méthodes sont présentées et différents résultats de leur utilisation dans le contexte ci-dessus exposés. On montre notamment l'intérêt de la procédure de création d'indices socio-économiques et de multi-expositions, ainsi que l'existence d'inégalités sociales de mortalité infantile dans les agglomérations étudiées.
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943004

tel-00943004
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943004
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943004/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00943004/file/Manuscrit_LallouA_final.pdf

Résumé : Les études écologiques sont maintenant considérées comme prometteuses en raison de leur capacité à intégrer dans un même modèle autant des facteurs individuels que populationnels. Le mouvement récent de l’open data pourrait jouer un rôle important dans la pérennisation des démarches multidisciplinaires. Cette thèse montre que l’association des méthodes écologiques aux données publiques permet d’éclairer sous un angle nouveau des problématiques des maladies infectieuses.En Guyane Française, des méthodes écologiques dites de séries temporelles couplées aux données climatiques libres ont contribué à une meilleure compréhension du rôle du climat sur la dynamique de la transmission du paludisme, de la leishmaniose cutanée ainsi que de l’histoplasmose disséminée. L’utilisation de méthodes écologiques sur des données libres de la littérature scientifique concernant la séroprévalence toxoplasmose dans les populations humaines a permis d’identifier les principaux facteurs influençant le niveau de séroprévalence globale et indirectement du risque de toxoplasmose congénital associé. L’association de données onusiennes à des méthodes écologiques a permis de montrer qu’une prévalence importante d’ascaridiose est associée à une réduction par 10 de l’incidence du paludisme et l’impact significatif de la corruption sur la mortalité juvéno-infantile et sur les résistances aux anti-tuberculeux. Ces études montrent que l’association des méthodes écologiques aux données publiques permet d’éclairer sous un angle nouveau des problématiques des maladies infectieuses. Ce type d‘étude fournit la flexibilité nécessaire à l’étude des interactions complexes des nombreux déterminants de la santé.
Ecological studies are now considered promising because of their ability to integrate as well as individual factors than populational ones in the same model. The recent open data movement could play an important role in the sustainability of multidisciplinary approaches. The studies developed in this thesis show that the combination of ecological methods with open data could give original results in the issues of infectious diseases.In French Guiana, ecological methods called time series, coupled with open climate data, have contributed to a better understanding of the role of climate on the dynamics of malaria, cutaneous leishmaniasis and disseminated histoplasmosis. The use of ecological methods with open data from the scientific literature concerning toxoplasmosis seroprevalence in human populations has permitted to identify the main factors influencing the level of overall seroprevalence and indirectly to estimate the associated risk of congenital toxoplasmosis.The combination of UN data to ecological methods has shown that a high prevalence of ascariasis is associated with a reduction from 10 in the incidence of malaria and that corruption has a significant impact on child mortality and resistance to TB.The various studies developed in this thesis show that the combination of ecological methods to public data sheds a new light on the issues of infectious diseases. This type of study provides the flexibility to study the complex interactions of many determinants of health.

http://www.theses.fr/2011AGUY0482/document