revues des maladies respiratoires - Organe officiel de la Société de Pneumologie de Langue Française (SPLF)

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Revue des Maladies Respiratoires
Vol 18, N° 4  - septembre 2001
p. 387
Doi : RMR-09-2001-18-4-0761-8425-101019-ART9
Relations à court terme entre la pollution atmosphérique urbaine et la mortalité respiratoire : la place des études temporelles
Exemple de l'étude des 9 villes (PSAS-9)
 

L. Filleul [1], A. Zeghnoun [1], C. Declercq [2], C. Le Goaster [1], A. Le Tertre [1], D. Eilstein [1], S. Medina [1], P. Saviuc [1], H. Prouvost [1], S. Cassadou [1], L. Pascal [1], P. Quénel [1]
[1] Institut de Veille Sanitaire.
[2] Observatoire Régional de la Santé Nord Pas-de-Calais.

Abstract
Short-term relationships between urban atmospheric pollution and respiratory mortality: time series studies

Time series studies conducted in the field of air pollution aim at testing and quantifying short-term relations which can exist between daily air pollution levels and daily health effects. The method used for this type of survey has sometimes been misunderstood mainly because individual factors and indoor exposure to air pollutants were not taken into account. The adjustment on these individual confounding factors commonly used in classic epidemiologic studies (case-control studies, cohort studies) is not adequate to times series studies which are based on aggregate data. This is different for those factors that change over time according to the levels of air pollution (meteorological conditions, influenza epidemics, trend of health cases) which, when being analysed, must be taken into account either indirectly through time modelling or directly through non-linear modelling processes.

During this last decade, numerous studies using the time series method have been published and have found short-term associations between daily levels of air pollution commonly observed and daily respiratory mortality. The consistency of the numerous results published in the international literature are more arguments in favour of non-confounding short-term relations between air pollution and respiratory mortality.

Abstract

Les études temporelles réalisées dans le domaine de la pollution atmosphérique visent à tester et quantifier les relations pouvant exister à court terme entre des séries journalières de niveaux ambiants de pollution atmosphérique et des séries journalières d'indicateurs de santé. Ce type d'étude a fait parfois l'objet d'une mauvaise compréhension de la méthode, notamment sur la non nécessité de prendre en compte les facteurs individuels et l'exposition personnelle à la pollution intérieure. L'ajustement sur ces facteurs de confusion individuels tel qu'il est réalisé habituellement dans les études épidémiologiques « classiques » (études cas-témoins, études de cohortes) est inopportun dans les études temporelles qui sont basées sur des données agrégées. Il n'en est pas de même pour les tiers facteurs pouvant varier au cours du temps avec les niveaux de pollution atmosphérique (conditions météorologiques, épidémies virales, évolution des structures de soins, etc.) qui lors de l'analyse doivent être pris en compte soit indirectement, par modélisation du temps, soit directement, par modélisation non linéaire. Au cours de cette dernière décennie, de nombreuses études utilisant la méthode des séries temporelles ont été publiées. Elles mettent en évidence l'existence d'associations à court terme entre les niveaux journaliers de pollution atmosphérique couramment observés et la mortalité respiratoire. La cohérence des nombreux résultats publiés dans la littérature internationale constituent des arguments en faveur du caractère non biaisé des relations existant à court terme entre la pollution atmosphérique et la mortalité respiratoire.


Mots clés : Pollution atmosphérique. , Série temporelle. , Mortalité. , Epidémiologie.

Keywords: Air pollution. , Time series. , Mortality. , Epidemiology.


Introduction

C'est à la suite d'épisodes majeurs de pollution atmosphérique, comme celui survenu à Londres en 1952 [ [1]], que s'est effectuée une prise conscience concernant l'impact à court terme que pouvait avoir une détérioration de la qualité de l'air sur la mortalité et, plus particulièrement, la mortalité pour causes respiratoires. Depuis, des mesures réglementaires ont été mises en place et les technologies ont évolué, entraînant une baisse des niveaux de pollution mais également une transformation dans la nature des polluants émis. On est ainsi passé d'une pollution de type acido-particulaire essentiellement due aux émissions industrielles et au chauffage domestique à une pollution de type photochimique essentiellement due aux transports des biens et des personnes.

Au cours de cette dernière décennie, de nombreux travaux épidémiologiques ont mis en évidence l'existence d'une association à court terme entre les niveaux journaliers de pollution atmosphérique urbains couramment observés et la mortalité pour causes respiratoires [ [2], [3], [4]]. La majorité de ces études ont eu recours à la méthodologie des « time series » ou séries temporelles. Bien que leurs résultats soient très cohérents, ils ont fait l'objet de nombreuses discussions et ont parfois été mal interprétés en raison, notamment, d'une mauvaise compréhension de la méthode. Ce travail a pour but de présenter la méthodologie mise en oeuvre dans les études temporelles en s'appuyant sur l'exemple de l'étude réalisée par l'Institut de Veille Sanitaire (InVS) dans 9 grandes agglomérations françaises [ [1]] et de discuter les résultats de ces études dans le champ de la pollution atmosphérique et de la mortalité respiratoire.

Principe des études écologiques temporelles

Dans ces études épidémiologiques, le terme écologique signifie que l'analyse porte sur des données agrégées et non des données individuelles. Plusieurs types d'études écologiques peuvent être mis en oeuvre (géographiques, temporelles, mixtes) mais, le plus fréquemment utilisé dans le domaine de la pollution atmosphérique, est celui des études temporelles [ [5]]. Le principe consiste à étudier, au sein d'une population donnée, les relations pouvant exister à court terme entre des séries journalières de niveaux ambiants de pollution atmosphérique et des séries journalières de données sanitaires qui, respectivement, constituent l'indicateur d'exposition et l'indicateur d'effet. Dans ces études, l'unité d'observation n'est pas l'individu mais l'unité de temps correspondant au recueil des données (habituellement la journée). Lorsque ces indicateurs sont enregistrés à intervalles réguliers, ils constituent ce que l'on appelle des séries chronologiques.

Données utilisées

Les indicateurs d'exposition sont construits à partir des mesures enregistrées par les stations urbaines des réseaux de surveillance de la qualité de l'air. Ces stations qui mesurent une pollution ambiante ne sont pas directement influencées par une source directe contrairement aux stations urbaines de proximité dont la localisation est proche de sources de pollution (industrie, voie de circulation automobile...). Sur une zone définie et pour un polluant donné, les stations urbaines sont sélectionnées sur la base de l'expertise métrologique et en fonction de critères statistiques : bonne corrélation entre les séries de mesures des différentes stations et faibles différentiels entre les niveaux moyens mesurés par ces stations [ [6]]. Après sélection des capteurs, un indicateur d'exposition journalier pour un polluant donné est calculé en utilisant la moyenne arithmétique des moyennes journalières de ces stations [ [7], [8]] fig. 1

. Cette méthode d'estimation de l'exposition repose sur l'hypothèse selon laquelle la moyenne des expositions individuelles de l'ensemble des personnes séjournant sur la zone d'étude est bien corrélée, au jour le jour, aux variations de l'indicateur écologique construit à partir des valeurs des stations de mesures [ [9]].

L'indicateur sanitaire quant à lui, doit caractériser l'état de santé des personnes séjournant sur la même zone géographique. Pour cela, le nombre journalier d'événements (consultations médicales, hospitalisations ou décès) doit être collecté pour les personnes résidant sur la zone géographique choisie. Concernant l'indicateur de mortalité, les statistiques par cause de décès sont disponibles en France auprès du Service Commun numéro 8 de l'INSERM (SC8). Ce service réalise le codage selon les règles de la Classification Internationale des Maladies (CIM) de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS). La 9

e

révision de cette classification est utilisée depuis 1979, la 10

e

à partir de 1998 (la mortalité pour causes respiratoires correspond aux codes 460 à 519 de la CIM-9). A titre d'exemple, la figure 2

présente deux séries temporelles d'indicateurs de mortalité construites à partir de données collectées pour la zone d'étude de Bordeaux dans le cadre du Programme de Surveillance Air & Santé (PSAS-9), coordonné par l'Institut de Veille Sanitaire [ [6]].

Analyse statistique

L'analyse statistique utilise un modèle dans lequel la variable à expliquer est, dans notre propos, la mortalité respiratoire et la variable explicative étudiée est la pollution atmosphérique. Afin d'obtenir une estimation non biaisée de la relation à court terme entre ces deux variables, il est nécessaire de prendre en compte dans le modèle tous les facteurs susceptibles de modifier l'association à court terme entre la mortalité respiratoire et la pollution atmosphérique. Par définition, ces facteurs, dits de confusion, doivent être d'une part, associés au facteur d'exposition et d'autre part, constituer un facteur de risque de mortalité fig. 3a

.

Dans les études épidémiologiques « classiques » (étude cas-témoins, cohorte ou transversale), les facteurs de confusion sont des facteurs qui interviennent au niveau individuel. Lorsque l'on a recours aux études temporelles, l'unité d'analyse n'est plus l'individu mais le temps (i.e. la journée). Les facteurs susceptibles de jouer un rôle de confusion sont donc ceux qui sont associés à la fois aux variations des niveaux de l'indicateur de pollution et qui constituent un facteur de risque (ou un facteur protecteur) de l'événement sanitaire étudié (i.e. la mortalité pour causes respiratoires).

Or, la mortalité, tout comme les indicateurs de pollution atmosphérique, connaît des variations temporelles dues à de multiples facteurs, connus ou inconnus. Ces variations temporelles peuvent se manifester sur le long terme (variations annuelles) ou le moyen terme (variations saisonnières, hebdomadaires). Ainsi, par exemple, l'amélioration du système de soins au cours des dernières décennies s'est accompagnée d'une baisse du nombre annuel de décès. Parallèlement, au cours de la même période, les niveaux de dioxyde de soufre (SO

2

) ont fortement diminué. Ne pas prendre en compte dans l'analyse ces phénomènes de tendance à long terme aboutirait à surestimer la force de l'association existant à court terme entre l'indicateur SO

2

et la mortalité quotidienne. Il en est de même pour les variations saisonnières ; par exemple, la mortalité est plus importante durant la saison hivernale que pendant la période estivale. Plusieurs facteurs peuvent être à l'origine de ce phénomène : les épidémies de grippe dont on connaît l'impact sur la mortalité [ [10]], les conditions météorologiques hivernales et bien sûr les niveaux de SO

2

qui sont également plus élevés en hiver du fait notamment des émissions liées au chauffage. Il est donc nécessaire de prendre en compte ces variations saisonnières lors de la modélisation afin de ne pas surestimer la force de l'association à court terme que l'on cherche à quantifier. Ainsi, tous les facteurs qui présentent sur le long ou le moyen terme des variations temporelles susceptibles d'être corrélées avec les variations de pollution atmosphérique et qui, par ailleurs, peuvent être à l'origine ou contribuer à la mortalité sont des facteurs de confusion possibles : lorsque cette corrélation est positive, ils aboutissent à une surestimation de la relation existant à court terme, et inversement. L'analyse temporelle des données, en prenant en compte dans le processus de modélisation les variations temporelles à long et moyen terme de la mortalité, permet d'ajuster indirectement sur tous ces facteurs de confusion, connus ou inconnus. Cette modélisation nécessite néanmoins que les séries soient suffisamment longues. Un recueil de trois ou quatre années de données journalières est le minimum indispensable [ [6]].

Concernant les variations à court terme, les tiers facteurs qui, au niveau de la population, peuvent être considérés en moyenne comme constants d'un jour à l'autre (sexe, âge, exposition professionnelle, tabagisme etc.) sur l'ensemble de la période d'étude ne peuvent constituer des facteurs de confusion fig. 3b

. Quand bien même, ces tiers facteurs varieraient chaque jour en moyenne au niveau de la population (comme par exemple le nombre de fumeurs), il faudrait également que ces variations moyennes soient corrélées aux variations journalières des niveaux de pollution atmosphérique pour constituer des facteurs de confusion. Ainsi, sur le court terme, seuls les facteurs dont les niveaux varient au cours du temps en association avec les niveaux de pollution atmosphérique, comme les données météorologiques (température, humidité relative) constituent des facteurs de confusion potentiels dans le cadre des séries temporelles fig. 3c

. En effet, les concentrations ambiantes de pollution dépendent fortement des paramètres météorologiques qui conditionnent les émissions de polluants (chauffage domestique par grand froid) et les phénomènes de dispersion atmosphérique. Par ailleurs, les fortes chaleurs ou les grands froids sont connus pour avoir des effets directs ou indirects sur la mortalité [ [11]].

Pour prendre en compte tous ces facteurs dans l'analyse, plusieurs procédures de modélisation statistique ont été développées dont la régression à composantes saisonnières reposant sur l'utilisation d'une somme de fonctions trigonométriques [ [12]] et, plus récemment, les Modèles Additifs Généralisés (GAM) qui utilisent des fonctions de lissage non paramétriques ou semi-paramétriques [ [13]]. Cette dernière méthode permet une plus grande souplesse dans la modélisation des variables et ne requiert aucune hypothèse a priori sur la forme de la relation étudiée.

Enfin, l'analyse des séries chronologiques nécessite de prendre en compte l'autocorrélation interne des séries d'observations liée au fait, qu'en général, il n'y a pas indépendance entre les observations consécutives (par exemple, les niveaux de pollution d'un jour donné dépendent le plus souvent des niveaux de la veille) [ [14]]. En effet, la non prise en compte de cette autocorrélation conduirait à une estimation incertaine de la relation (i.e. augmentation de l'intervalle de confiance). Par ailleurs, dans la plupart des cas, les comptes moyens journaliers de mortalité ne suivent pas le plus souvent une loi normale. C'est pour cette raison que l'on a recourt à des modèles basés sur une distribution de Poisson des données où l'hypothèse est que, chaque jour, seule une très faible fraction de la population est susceptible de décéder.

Applications dans le cadre des études des effets de la pollution atmosphérique sur la mortalité respiratoire

En France, une étude de l'Institut de Veille [ [6]] réalisée dans 9 villes (Bordeaux, Lille, Lyon, Marseille, Le Havre, Paris, Rouen, Strasbourg et Toulouse) publiée en mars 1999, a mis en évidence des associations à court terme entre la pollution atmosphérique urbaine et la mortalité. Globalement, l'excès de risque de décès anticipés varie de 3 à 4 % pour une augmentation de 50

m

g/m

3

des indicateurs de pollution. Pour la mortalité respiratoire, cet excès de risque varie de 1 à 6 % pour une augmentation de 50

m

g/m

3

des indicateurs de pollution. Pour un même niveau de pollution, il n'existe pas de différences importantes en termes de risques de mortalité entre les neuf zones d'étude, malgré la diversité des pollutions et les caractéristiques géographiques, climatiques ou socio-démographiques des villes étudiées.

Les relations observées entre les niveaux de pollution atmosphérique et la probabilité de décès sont de type linéaire sans seuil. Cela signifie qu'il n'existe pas de niveau en dessous duquel il n'y aurait pas d'effet décelable sur la mortalité au niveau de la population générale. En d'autres termes, quel que soit le niveau d'exposition d'une population aux polluants atmosphériques, il existerait toujours au sein de cette population une fraction d'individus très sensibles, c'est-à-dire présentant un seuil de réponse très bas à ces niveaux de pollution [ [6]].

Ce travail, basé sur la méthode des études temporelles a été largement inspiré de la méthodologie de l'étude APHEA (Air Pollution and Health : a European Approach). Celle-ci avait mis en évidence l'existence d'associations entre les niveaux de polluants couramment observés et la mortalité journalière toutes causes confondues [ [15]] mais également pour causes spécifiques dont la mortalité respiratoire [ [3]]. Dans ces études, de nombreux facteurs de confusion potentiels ont été pris en compte lors de l'analyse tels que les paramètres météorologiques (température et humidité), les périodes épidémiques de grippe, les périodes de vacances et les tendances saisonnières et les variations à long terme.

Ainsi, à Paris, Dab [ [16]] a montré l'existence d'une association statistiquement significative entre la mortalité respiratoire et les concentrations moyennes journalières en PM13 (Particulate Mater : particules dont le diamètre est inférieur à 13

m

m) ainsi que les moyennes horaires de SO

2

. Une augmentation de 100

m

g/m

3

de ces indicateurs se traduit par une augmentation du nombre de décès pour causes respiratoires de 17 % (avec les PM13) et de 8 % avec le SO

2

. A Lyon, Zmirou [ [17]] a montré qu'une augmentation de 50

m

g/m

3

de la moyenne journalière de SO

2

était associée à un accroissement de la mortalité respiratoire de 22 % alors que pour les PM13, il est de 4 %. A Londres, Anderson [ [18]], a trouvé durant la saison chaude (avril à septembre) un effet de l'ozone (O

3

) sur la mortalité respiratoire avec une augmentation de celle ci de 5,4 % lorsque les niveaux d'O

3

passent du percentile 10 au percentile 90 (ie. un différentiel de 24

m

g/m3). Lors d'une synthèse des résultats de l'étude APHEA, Quénel [ [19]] conclut qu'une augmentation de 50

m

g/m

3

du niveau journalier des indicateurs de pollution acido-particulaire (Fumées Noires et SO

2

) s'accompagne les jours suivants d'un excès de 4 à 5 % de la mortalité respiratoire.

Les études écologiques temporelles ont été très largement utilisées ces dernières années, en particulier, aux Etats-Unis où Schwartz a réalisé de très nombreux travaux utilisant divers indicateurs sanitaires dont la mortalité journalière [ [20], [21], [22]]. Il a ainsi montré qu'une augmentation de 100

m

g/m

3

des niveaux de particules est associée à une augmentation de 4 % de la mortalité le jour suivant [ [22]]. Plus récemment, sur la base des résultats d'une méta-analyse, cette association a été confirmée (avec une augmentation de 6 % de la mortalité journalière) et Schwartz conclut à la vraisemblance d'une relation causale dans la relation entre la mortalité à court terme et la pollution atmosphérique d'origine particulaire [ [23]].

Dernièrement, plusieurs travaux réalisés dans différents pays (Italie, Angleterre et Australie) [ [4], [24], [25], [26]] mettent en évidence des associations entre les variations journalières du nombre de décès pour causes respiratoires et les niveaux journaliers de particules. Le tableau I

présente les résultats issus des études temporelles qui ont été publiés ces dernières années dans le domaine de la pollution atmosphérique et de la mortalité respiratoire. Les risques relatifs sont présentés pour une augmentation des niveaux journaliers des indicateurs de pollution (i.e. pour un différentiel exprimé en

m

g/m

3

). Malgré des différences en termes de période d'étude, de niveaux de pollution, de nombre d'événements journaliers (traduisant des effectifs de population parfois faibles), on note une grande cohérence des résultats.

Au total, de nombreuses études épidémiologiques temporelles mettent en évidence l'existence d'une association à court terme statistiquement significative entre la pollution atmosphérique et la mortalité pour causes respiratoires. Ces résultats qui s'expriment en termes d'augmentation de risque de mortalité par unité d'augmentation du niveau de pollution atmosphérique pour une zone et une population données, sont de l'ordre de 5 à 10 % pour une augmentation de 100

m

g/m

3

. Si par le passé des niveaux très élevés de pollution atmosphérique ont pu être directement responsables d'un grand nombre de décès, on peut penser que les niveaux rencontrés aujourd'hui ne sont probablement plus directement responsables des décès mais constituent un facteur de risque supplémentaire qui se surajoute aux facteurs de risque existant (tabagisme, alcoolisme, facteurs socio-démographiques...).

Interprétation

Lors de l'interprétation des résultats épidémiologiques des études écologiques temporelles, deux points de discussion sont souvent mis en avant. Il s'agit de la non prise en compte lors de l'analyse d'une part, des facteurs individuels et d'autre part, de la pollution intérieure.

Ainsi, les résultats de ces études ont été mis en doute, notamment, parce que celles ci ne prennent pas en compte le tabagisme [ [27]]. Or, nous avons vu précédemment que dans les études temporelles, les facteurs individuels qui peuvent être considérés comme constants, en moyenne, au cours de la période d'étude, ne constituent pas des facteurs de confusion pouvant modifier l'estimation de la relation à court terme. Pour que le tabagisme puisse constituer un facteur de confusion, il faudrait que le nombre moyen journalier de fumeurs dans la population soit corrélé aux variations journalières des niveaux de pollution atmosphérique, ce qui est très peu probable. Cette question du tabagisme, comme facteur de confusion potentiel, est liée au fait que l'on transpose directement aux études temporelles un raisonnement qui concerne les études basées sur des données individuelles (études cas-témoins, études de cohorte).

Concernant la qualité de l'air à l'intérieur des locaux, plusieurs travaux ont été réalisés par Janssen [ [9], [28], [29]] au Pays-Bas afin d'étudier la validité de recourir aux concentrations extérieures de particules mesurées par des stations fixes comme indicateur écologique dans les études temporelles. Pour cela, des mesures d'exposition aux particules (PM10), personnelles (P), intérieures (I) et extérieures (E), ont été réalisées parmi un groupe de 37 adultes non fumeurs. La médiane des concentrations des mesures personnelles apparaît supérieure aux concentrations extérieures et intérieures ([P] = 56,4

m

g/m

3

, [I] = 41,5

m

g/m

3

et [E] = 34,4

m

g/m

3

). L'étude des corrélations temporelles (i.e. au jour le jour) varie selon les mesures ; ainsi une corrélation plus élevée est observée entre les mesures intérieures et extérieures qu'entre les mesures personnelles et extérieures, avec respectivement une médiane des coefficients de Pearson de 0,73 contre 0,50. Lorsque les auteurs excluent les journées où les sujets étaient exposés au tabagisme passif, les coefficients de corrélation augmentent passant respectivement à 0,75 et 0,71. Cela signifie que lorsque les niveaux de particules mesurés à l'extérieur varient, les concentrations à l'intérieur de l'habitation varient dans le même sens et que les variations de la pollution extérieure se répercutent sur les variations de l'exposition intérieure. Les auteurs concluent que dans les études temporelles, où l'on étudie les co-variations au jour le jour entre un indicateur sanitaire et un indicateur particulaire, l'utilisation des stations de mesure extérieures permet une estimation valide de l'exposition moyenne ambiante d'une population aux particules. Le seul facteur qui pourrait biaiser la relation est le tabagisme passif à l'intérieur des habitations mais il faudrait pour cela que l'exposition au tabagisme passif à l'intérieur des locaux au niveau de la population soit corrélée aux niveaux de pollution extérieure. Ces résultats ont été confirmés par Leaderer [ [30]] qui observe que durant les mois d'été les stations de surveillance de la qualité de l'air produisent de bons estimateurs des concentrations intérieures et extérieures en SO

2

et en PM2.5 même si certaines habitations utilisent l'air conditionné. Durant les mois d'hiver, l'utilisation d'un chauffage au fuel peut entraîner une légère augmentation des concentrations en SO

2

et en PM2.5 en comparaison aux habitations sans chauffage au fuel. Concernant les autres principaux polluants de l'habitat (fumée de tabac, poussières, moisissures...), ils ne connaissent pas ou peu, en moyenne au niveau de la population, de variations journalières majeures en dehors des variations saisonnières. Leur prise en compte dans l'analyse ne s'avère donc pas nécessaire.

D'autres critiques ont été également été faites. Ainsi, certains auteurs [ [31]] mettent en avant la faiblesse des études écologiques temporelles qui ne prennent pas en compte des facteurs de risques tels que les conditions météorologiques, les épidémies virales. Cependant, tous les travaux publiés au cours de ces dernières années prennent en compte ces facteurs (température journalière moyenne, minimale, maximale, humidité relative, etc.) et plusieurs articles méthodologiques ont été consacrés à la question [ [32], [33], [34]]. Par ailleurs, d'autres auteurs [ [35]], lors d'une présentation générale des principaux types d'études dans le domaine de la pollution atmosphérique extérieure, font état que les études écologiques temporelles permettent d'étudier l'impact des pics de pollution sur la santé. Or, il est important de noter que les études temporelles étudient l'ensemble des variations de niveaux ambiants de polluants atmosphériques et non pas spécifiquement celles des pics de pollution. Il est, en effet, très difficile de mettre en évidence l'impact spécifique d'un pic de pollution du fait, notamment, de la difficulté à définir dans l'espace et dans le temps ainsi que qualitativement ce qu'est un pic de pollution atmosphérique [ [36], [37]]. Bien que les médias fassent également souvent référence à cette terminologie, il nous semble préférable, dans la situation actuelle, de parler de dépassements de seuils. En tout état de cause, la finalité des études temporelles est de mettre en évidence et de quantifier une relation exposition-risque sur toute l'étendue des niveaux de pollution atmosphérique observés.

Avantages et limites

Les études écologiques temporelles présentent de nombreux avantages. Elles sont basées le plus souvent sur l'utilisation de données recueillies par des systèmes d'information déjà existants (réseaux de surveillance de la qualité de l'air, certificats de décès...). L'utilisation des certificats de décès peut cependant poser des problèmes. Si pour la mortalité totale, les données ne sont pas soumises aux biais de classement, il n'en est pas forcement de même pour les données de mortalité spécifique. Les relations entre les affections cardiaques et respiratoires sont complexes et les symptômes liés à certaines pathologies cardiaques ou respiratoires peuvent se manifester, sur un mode aigu, de manière assez similaire [ [38]]. De plus, le fait que le remplissage des certificats de décès soit souvent considéré comme une formalité administrative se traduit par une qualité des certificats de décès entachée d'erreurs [ [39]]. Néanmoins, l'hypothèse est faite que ces erreurs de déclaration et/ou codage se répartissent de façon équivalente entre les deux types de mortalité ; en tout état de cause, ces erreurs sont très probablement indépendantes des niveaux de pollution atmosphérique. On peut donc raisonnablement penser que l'utilisation de ces données n'entraîne pas de biais dans l'estimation de la relation entre la pollution atmosphérique et la mortalité respiratoire [ [6]].

La puissance statistique des études écologiques temporelles est souvent très importante du fait du grand nombre d'observations utilisées. Cette puissance constitue un atout majeur pour identifier et quantifier les risques « faibles » qui caractérisent le domaine de l'épidémiologie environnementale. Elles permettent également d'étudier le délai avec lequel les effets étudiés surviennent ainsi que l'impact d'une exposition cumulée sur plusieurs jours. L'ensemble de ces caractéristiques fait que les études écologiques sont particulièrement adaptées à l'étude des effets à court terme de la pollution atmosphérique.

Néanmoins, ces études présentent des limites liées au fait, notamment, que les données de pollution ne sont disponibles que pour quelques polluants qui, de ce fait, ne constituent que des indicateurs du mélange complexe qui constitue la pollution atmosphérique. De plus, les méthodes statistiques disponibles actuellement ne permettent pas à elles seules d'estimer, précisément, la part respective revenant à chaque indicateur de pollution dans leur contribution à la mortalité. Néanmoins, malgré ces limites, les études temporelles sont les mieux adaptées aux objectifs de surveillance épidémiologique des effets sur la santé de la pollution atmosphérique [ [40]].

Les études écologiques temporelles ont jusqu'alors été souvent considérées avant tout comme des études descriptives permettant de générer des hypothèses devant par la suite être testées par des études de type analytique (cas-témoins, cohortes). Cependant, le très grand nombre de travaux publiés ainsi que la cohérence des résultats observés au plan international doivent amener à reconsidérer, du moins dans le champ de la pollution atmosphérique, le statut de ces études. En effet, l'ensemble de ces études a concerné des situations géographiques, météorologiques et des sources de pollutions extrêmement contrastées. Différentes méthodologies d'analyse ont été mises en oeuvre permettant la prise en compte de différents décalages et des facteurs de confusion potentiels. La concordance des résultats permet aujourd'hui de conclure, raisonnablement, à l'existence d'associations à court terme réelles et non biaisées, entre les indicateurs de pollution atmosphérique et la mortalité, notamment respiratoire.

Perspectives

La plupart des études temporelles ont montré des associations entre la mortalité respiratoire et une exposition à la pollution atmosphérique avec, en moyenne, un décalage de 2 à 3 jours entre l'exposition et l'augmentation de la mortalité. Cependant peu de travaux ont étudié spécifiquement ce décalage. L'utilisation de nouvelles méthodes ayant recours à la technique des retards polynomiaux devrait permettre d'apporter des éléments de réponse sur la distribution temporelle de l'impact de l'exposition à la pollution atmosphérique sur la mortalité [ [41]]. De plus, la stratification de l'analyse sur certaines catégories d'évènements, tels que les lieux de décès, pourrait apporter des informations intéressantes.

Ainsi, des travaux récents ont montré que l'impact de la pollution de l'air sur la mortalité était plus faible chez les patients hospitalisés [ [42], [43]], une explication possible étant que ces patients sont relativement isolés de la pollution extérieure et qu'ils sont pris en charge sur le plan thérapeutique. La non-prise en compte du lieu de décès peut donc conduire à sous-estimer l'impact de la pollution de l'air.

Afin de pouvoir étudier les variations de l'impact de la pollution selon les caractéristiques individuelles, des travaux récents ont utilisé le protocole en

case-crossover

proposé par Maclure [ [44]] : ce protocole est une adaptation du schéma classique des études

cas-témoins

. Pour chaque sujet, on compare l'exposition le jour « cas » de survenue d'un événement, par exemple le décès, à l'exposition lors de jours « témoins », par exemple 7 jours avant et 7 jours après l'événement. L'impact de la pollution de l'air sur les variations journalières de la mortalité a pu ainsi être étudié, et les résultats observés sont tout à fait comparables à ceux obtenus par l'analyse de séries temporelles [ [45], [46]]. Mais l'avantage essentiel de ce type d'étude est de permettre d'étudier les interactions entre l'exposition et les caractéristiques des patients, et donc d'analyser les facteurs de susceptibilité. Sunyer

et al.

ont ainsi pu étudier l'impact de la pollution par les particules en suspension sur les variations journalières de la mortalité de patients atteints de broncho-pneumopathies obstructives chroniques, qui avaient eu recours au service des urgences des hôpitaux de Barcelone entre 1985 et 1989. Cet impact était plus important chez les patients les plus âgés, chez les patients admis en unité de soins intensifs et chez les patients qui avaient le plus souvent fréquenté les services d'urgences [ [47]].

Enfin, une nouvelle perspective repose sur le principe de recueillir en routine l'ensemble des données (mortalité et pollution atmosphérique) à grande échelle (i.e. au niveau européen). Cette démarche basée sur un protocole commun, devrait faciliter la réalisation de méta-analyses permettant de gagner de la puissance statistique nécessaire pour analyser des causes de décès spécifiques ou des groupes de population particuliers. Un tel projet est actuellement coordonné par l'Institut de Veille Sanitaire dans le cadre d'un programme financé par la commission Européenne (APHEIS : Air Pollution and Health : an European Information System), concernant 23 villes.

Conclusion

Les études temporelles ont été largement utilisées dans le domaine de la pollution atmosphérique et la majorité d'entre elles mettent en évidence une association à court terme, faible mais significative, entre la pollution atmosphérique urbaine et la mortalité respiratoire. Sur la base des données disponibles, cette relation apparaît comme étant de type linéaire, sans seuil (au niveau de la population). Les facteurs de confusion connus pour ce type de méthode sont pris en compte lors de l'analyse et il ne semble pas y avoir de biais méthodologiques pouvant expliquer ces résultats. Les critiques portant sur la non prise en compte de la pollution intérieure et du tabagisme lors de l'analyse sont inopportunes dans cette méthodologie. Des lacunes persistent néanmoins, concernant notamment, l'estimation réelle des populations à la pollution atmosphérique ambiante et les recherches doivent être poursuivies dans ce domaine.

Références

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