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.

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.