Epidémiologie et géographie : principes, méthodes et outils de l'analyse spatiale

Auteur(s) :

Souris, Marc (1954-....) Découvrir l'auteur

Résumé

Un panorama des objectifs, des principes et des méthodes de l'analyse spatiale et des systèmes d'information géographique dans le domaine de la santé et plus particulièrement dans l'étude des maladies infectieuses et des relations santé-environnement. ©Electre 2019

Contributeur(s)
- Demoraes, Florent. Préfacier, etc.
Éditeur(s)
- Iste éditions
Date
- 2019
Notes
- Bibliogr. p. [263]-272. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (X-276 p.) : illustrations en couleur, cartes ; 24 x 16 cm
Collections
- Collection Systèmes d'information, web et société
Sujet(s)
ISBN
- 978-1-78405-573-8
Indice
- 913 Géographie sociale
Quatrième de couverture
- Les phénomènes de santé impliquent très souvent des relations spatiales et temporelles entre les individus et des facteurs de risque liés à la géographie et à l'environnement. L'utilisation de la localisation dans l'analyse et la compréhension des phénomènes de santé est donc essentielle.
  Épidémiologie et géographie propose une vue d'ensemble des objectifs, des principes, des méthodes et des outils de l'analyse spatiale et des systèmes d'information géographique appliqués au domaine de la santé. Il constitue une introduction pratique à l'analyse spatio-temporelle pour l'épidémiologie et la géographie de la santé, avec une approche pédagogique illustrée par des exemples concrets.
  Cet ouvrage présente un aperçu simple et complet de l'utilisation de l'analyse spatiale pour les étudiants en épidémiologie, les professionnels de santé publique, les épidémiologistes, les géographes de la santé et les spécialistes en études de santé- environnement.
Tables des matières
- - Épidémiologie et géographie
  - Principes, méthodes et outils de l'analyse spatiale
  - Marc Souris
  - iSTE editions
  - Préface1
  - Florent Demoraes
  - Avant-propos3
  - Introduction. Logiciels et bases de données7
  - Chapitre 1. Contexte méthodologique11
  - 1.1. L'approche systémique en santé11
  - 1.2. Risque et santé publique16
  - 1.3. L'épidémiologie20
  - 1.4. La géographie de la santé21
  - 1.5. L'analyse spatiale pour l'épidémiologie et la géographie de la santé22
  - 1.6. Les systèmes d'information géographique28
  - 1.7. Structure de l'ouvrage30
  - Chapitre 2. Analyse spatiale d'un phénomène de santé : principes généraux33
  - 2.1. L'analyse spatiale en épidémiologie et géographie de la santé33
  - 2.1.1. La distribution spatiale d'un phénomène de santé33
  - 2.1.2. L'analyse spatiale en épidémiologie35
  - 2.1.3. Dépendance spatiale et statistique40
  - 2.1.4. Relations de causalité, facteurs explicatifs, facteurs de confusion41
  - 2.1.5. L'incertitude dans la localisation des événements43
  - 2.1.6. Les données agrégées dans des unités géographiques43
  - 2.2. Terminologie et formalisme pour l'analyse spatiale45
  - 2.2.1. Objets, attributs, événements46
  - 2.2.2. Localisation et domaine spatial47
  - 2.2.3. Le formalisme de l'analyse descriptive50
  - 2.2.4. Le formalisme de l'analyse explicative53
  - 2.3. Démarche générale d'analyse spatiale en épidémiologie56
  - 2.3.1. La démarche de l'analyse descriptive56
  - 2.3.2. La démarche de l'analyse explicative58
  - 2.3.3. Méthodes pour l'analyse spatiale59
  - 2.3.4. Analyse spatiale et géographie de la santé61
  - 2.4. Connaissances nécessaires en épidémiologie et en statistique61
  - 2.4.1. Épidémiologie61
  - 2.4.2. L'analyse statistique62
  - 2.4.2.1. Les principes62
  - 2.4.2.2. Intervalles de confiance64
  - 2.4.2.3. Le principe des tests statistiques65
  - 2.4.3. Méthodes d'ajustement d'un modèle à des données67
  - 2.4.3.1. Le maximum de vraisemblance67
  - 2.4.3.2. L'inférence bayésienne69
  - 2.4.3.3. Moindres carrés71
  - 2.4.3.4. Critère d'information d'Akaike (Akaike Information Criterion, AIC)72
  - 2.4.4. Quelques distributions et modèles72
  - 2.4.4.1. Les variables de Bernoulli et la loi binomiale72
  - 2.4.4.2. La distribution de Poisson73
  - 2.4.4.3. La distribution normale74
  - 2.4.4.4. La distribution Gamma et la loi du khi-deux (X²)75
  - Chapitre 3. Données spatialisées en santé77
  - 3.1. Introduction77
  - 3.2. Les données de santé78
  - 3.2.1. Les différents types de données pour les individus78
  - 3.2.2. Données de santé : individuelles et agrégées79
  - 3.2.3. La description du système de santé80
  - 3.3. La spatialisation des données épidémiologiques80
  - 3.3.1. La localisation dans l'espace80
  - 3.3.2. La localisation dans le temps82
  - 3.3.3. La localisation dans l'espace et dans le temps82
  - 3.3.4. Données agrégées sur un critère spatial82
  - 3.3.5. Éthique et localisation84
  - 3.4. Les sources de données84
  - 3.4.1. Les données épidémiologiques84
  - 3.4.2. Les données géographiques et environnementales85
  - 3.4.3. L'accès aux données géographiques86
  - Chapitre 4. Représentations cartographiques et outils de synthèse89
  - 4.1. Introduction89
  - 4.1.1. Pourquoi cartographier ?89
  - 4.1.2. Comment cartographier ?90
  - 4.2. Représentations cartographiques92
  - 4.2.1. Cartographie des événements ou des états de santé92
  - 4.2.2. Cartographie de taux : prévalence, incidence, risque, odd-ratio94
  - 4.2.3. Cartographie des flux et des relations spatiales96
  - 4.2.4. Limites de la cartographie97
  - 4.2.5. Cartographie de la significativité d'un taux105
  - 4.2.6. Ajustement d'un taux106
  - 4.3. Statistiques descriptives et outils de synthèse visuelle110
  - 4.3.1. Points moyens, points médians110
  - 4.3.2. Ellipses de dispersion112
  - 4.4. Interpolations et surfaces de tendance113
  - 4.4.1. Interpolations et représentation continue114
  - 4.4.2. Directions et gradients118
  - 4.4.3. Anamorphoses120
  - 4.5. Animations spatio-temporelles121
  - 4.5.1. Quoi et comment121
  - 4.5.2. Cartographie animée122
  - Chapitre 5. Analyse de la distribution spatiale125
  - 5.1. Introduction125
  - 5.1.1. Méthodes « directes » pour l'analyse spatiale125
  - 5.1.2. Espace continu, semis de points, sous-ensembles129
  - 5.2. Analyses spatiales globales131
  - 5.2.1. Position, étendue, orientation132
  - 5.2.1.1. La position absolue132
  - 5.2.1.2. L'étendue133
  - 5.2.1.3. L'orientation135
  - 5.2.2. Centralité135
  - 5.2.3. Dépendance spatiale des valeurs137
  - 5.2.3.1. Regroupement, dispersion, uniformité139
  - 5.2.3.2. Autocorrélation : indices construits sur les couples de points143
  - 5.2.4. Analyse spatiale bivariée150
  - 5.2.4.1. Cas général pour les variables quantitatives151
  - 5.2.4.2. Cas particulier pour les valeurs quantitatives152
  - 5.2.4.3. Cas général pour les variables qualitatives booléennes153
  - 5.2.4.4. Cas particulier : points sources154
  - 5.2.4.5. Exemple154
  - 5.2.5. Forme globale du phénomène et recherche d'un modèle géométrique156
  - 5.3. Analyses spatiales locales156
  - 5.3.1. Les indicateurs d'association spatiale locale (LISA)157
  - 5.3.1.1. L'indice de Moran local160
  - 5.3.1.2. L'indice de Getis-Ord161
  - 5.3.2. Recherche de singularités par balayage spatial (spatial scan)162
  - 5.3.2.1. La recherche d'agrégats locaux163
  - 5.3.2.2. Attraction-répulsion169
  - 5.3.3. Analyses autour d'un point source171
  - 5.4. Exemple : émergence et diffusion de l'influenza aviaire172
  - 5.4.1. Introduction173
  - 5.4.2. Cartographie174
  - 5.4.2.1. Cartographie des cas174
  - 5.4.2.2. Cartographie thématique177
  - 5.4.3. Analyse de la distribution spatiale des cas178
  - 5.4.3.1. Analyse centrographique178
  - 5.4.3.2. Analyse de la distribution spatiale globale179
  - 5.4.3.3. Analyse de la distribution spatiale locale182
  - 5.4.3.4. Comparaison de la distribution des positifs et des négatifs185
  - 5.4.4. Analyses spatio-temporelles186
  - 5.4.4.1. Cartographie186
  - 5.4.4.2. Analyses statistiques spatio-temporelles189
  - 5.4.4.3. Émergences191
  - 5.4.4.4. Reconstruction de parcours193
  - 5.4.5. Analyses des facteurs de risque194
  - 5.4.5.1. Facteurs de risque intrinsèques195
  - 5.4.5.2. Facteurs de risque environnementaux195
  - Chapitre 6. Analyse spatiale du risque199
  - 6.1. Introduction199
  - 6.2. Analyses spatiales par agrégation199
  - 6.2.1. L'opération d'agrégation spatiale201
  - 6.2.2. L'analyse statistique206
  - 6.2.2.1. Agrégation et standardisation207
  - 6.2.2.2. Standardized Mortality Ratio (SMR)210
  - 6.2.2.3. Étude de la distribution statistique des SMR212
  - 6.2.2.4. Faibles effectifs et faibles probabilités217
  - 6.2.2.5. Recherche de corrélations environnementales218
  - 6.2.3. Analyse spatiale de l'agrégation219
  - 6.2.4. Appartenance spatiale222
  - 6.3. La modélisation statistique de données spatialisées223
  - 6.3.1. Corrélations statistiques et relations spatiales223
  - 6.3.2. La modélisation statistique224
  - 6.3.3. Les modèles spatiaux226
  - 6.3.4. Hétérogénéité spatiale des paramètres229
  - 6.3.4.1. Régression avec poids spatial (GWR)229
  - 6.3.4.2. Fonctions spline231
  - 6.3.4.3. Analyse par surface de tendance (trend surface analysis)231
  - 6.3.4.4. Régression avec krigeage232
  - 6.4. Exemple : l'analyse des facteurs de risque de la tuberculose232
  - 6.4.1. Données épidémiologiques et socio-économiques233
  - 6.4.2. Analyse de la distribution statistique et spatiale des taux234
  - 6.4.3. Modélisation statistique du SMR et de l'incidence238
  - Chapitre 7. Analyses et modélisations spatio-temporelles245
  - 7.1. Relations temps-distance246
  - 7.2. Points moyens mobiles246
  - 7.3. Autocorrélation et agrégats spatio-temporels248
  - 7.3.1. Autocorrélation spatio-temporelle globale248
  - 7.3.2. Autocorrélation spatio-temporelle locale248
  - 7.3.3. Agrégats spatio-temporels249
  - 7.3.4. Modélisation statistique : GTWR249
  - 7.4. Émergence, diffusion, parcours250
  - 7.5. La modélisation spatio-temporelle des phénomènes de santé252
  - 7.5.1. Modélisation et simulation de processus252
  - 7.5.2. L'approche déterministe des modèles SEIR255
  - 7.5.3. Modèles SEIR et localisation257
  - 7.5.4. L'approche non déterministe des modèles multi-agents259
  - Glossaire261
  - Bibliographie263
  - Index273
Origine de la notice:
- Electre