Cette recherche a bénéficié du soutien financier de la Ville de Paris et n’aurait pu être menée à bien sans l’appui d’A. Losthis, Maire-ajoint responsable de la santé auprès du Maire de Paris. Nous remercions E. Jougla et le Cépi-DC de l’INSERM de nous avoir fourni l’ensemble des données concernant les décès survenus à Paris en août 2003 et pendant les années de référence. Nous remercions l’association Air-Parif de nous avoir procuré les concentrations de polluants relevés dans Paris en août 2003 et Météo-France pour nous avoir transmis les données de températures.
1Au cours de la première quinzaine d’août 2003, la France a connu une vague de chaleur d’une intensité exceptionnelle, caractérisée notamment par le dépassement des maxima quotidiens de température et le maintien de températures anormalement élevées la nuit. La durée de cette vague de chaleur a renforcé sa singularité ; à Paris, des températures supérieures à 35°C ont été enregistrées pendant neuf jours consécutifs, du 4 au 12 août (Figure 1) [Météo France, 2003]. En outre, l’étendue spatiale de ce phénomène était, elle aussi, inaccoutumée : l’ensemble du territoire français et plusieurs pays européens ont été touchés (Italie, Grande-Bretagne, Espagne et Portugal).
Figure 1 : Effectifs de décès et températures entre le 1er et le 19 août 2003
- 1 Ces comparaisons entre pays doivent être interprétées avec prudence car les méthodes utilisées pour (...)
2Conjointement, une surmortalité remarquable a été mise en évidence : au Portugal, elle a été évaluée à près de 26% ; en Angleterre et en Italie, aux alentours de 15% [Kovats et al., 2004]1. En France, cet événement a pris une ampleur dramatique, avec près de 14 800 décès en excès entre le 1er et le 20 août, soit une augmentation de 60% par rapport aux années précédentes [Hémon et Jougla, 2003]. La surmortalité observée était irrégulièrement répartie sur le territoire métropolitain et a atteint son paroxysme dans le Centre et en Île-de-France [Hémon et Jougla, 2003]. Avec 4867 décès en excès, l’Île-de-France a concouru à un tiers (33%) de la surmortalité totale en France. La ville de Paris, où l’on a enregistré 1067 décès en excès, a contribué, à elle seule, pour près de 7,2% à la mortalité en excès alors que la population parisienne représente seulement 3,7% de la population française.
3L’impact de températures excessivement élevées sur la mortalité dans les pays peu accoutumés à endurer des chaleurs importantes est un phénomène relativement bien décrit dans la littérature. Les exemples sont multiples tant aux États-Unis qu’en Europe. Aux États-Unis, la vague de chaleur survenue à Chicago en juillet 1995 a occasionné quelque 700 morts en excès [Semenza et al., 1996]. Au Royaume-Uni, ce sont quelque 600 morts en excès qui ont été attribuées à la canicule qui a touché le pays au cours de l’été 1995 [Rooney et al., 1998]. En Belgique, une surmortalité d’environ 12 % a été enregistrée à la suite de la vague de chaleur survenue au cours de l’été 1994 [Sartor et al., 1995]. La plupart de ces études ont décrit et mis en évidence les facteurs de risques individuels (âge, pathologie, isolement social, etc.) et ont considéré l’espace de façon implicite, arguant du poids de l’environnement socio-économique autant que de l’influence de facteurs physiques (température et pollution). Affirmer que ces déterminants sociaux et physiques se répartissent de façon différenciée dans l’espace relève d’un truisme. Pourtant, rares sont les études considérant l’espace comme une catégorie d’étude explicite, à l’instar de celles qui ont porté sur les différenciations spatiales de la surmortalité [Buechley et al., 1972 ; Smoyer, 1998]. Finalement, les facteurs de risques individuels de la surmortalité liée aux vagues de chaleur sont de mieux en mieux définis, mais on sait peu de choses sur les espaces soumis à ces risques. S’intéresser à la dimension spatiale des excès de décès liés à la canicule 2003 ne signifie pas seulement mettre en évidence leur organisation particulière en un lieu, mais sous-entend de mettre à jour l’articulation entre les différents facteurs sociaux et naturels qui déterminent cette répartition particulière.
4La quantification et la description de la mortalité et de la surmortalité à Paris vont permettre de mettre en évidence d’importantes disparités spatiales dans la ville à différentes échelles. L’étude des caractéristiques sociodémographiques des personnes décédées permettra de préciser l’impact sanitaire de la vague de chaleur en identifiant les populations les plus exposées. Enfin, une analyse écologique sera conduite pour relier les niveaux de mortalité et de surmortalité par quartier à différents facteurs de risques socio-économiques et environnementaux (températures et niveaux de pollution).
5Différents découpages spatiaux sont disponibles dans les grandes agglomérations françaises et à Paris en particulier. Le plus classique, l’arrondissement (équivalent au découpage par commune en zone rurale) englobe des partitions de l’espace urbain plus fines : les quartiers, les Îlots Regroupés pour l’Information Statistique (IRIS) ou les îlots. Le quartier correspond à un regroupement d’îlots au sein d’un même arrondissement. Moins vastes et plus homogènes que les arrondissements, ils constituent une échelle intermédiaire satisfaisante entre l’arrondissement et l’IRIS. On dénombre 80 quartiers à Paris (quatre par arrondissement) dont les effectifs de population varient en 1999 de 1345 à 82 032 individus (avec une moyenne de 26 573 habitants). Les analyses de la répartition spatiale de la mortalité et de la surmortalité ont été successivement conduites à l’échelle des arrondissements, puis des quartiers.
6Les données de mortalité proviennent de deux sources : le Centre d’épidémiologie sur les causes médicales de décès (Cépi-Dc) de l’Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) et le service d’État-civil de la Mairie de Paris. Les statistiques de mortalité provenant du Cépi-Dc concernent les décès enregistrés entre le 1er et le 20 août 2003 et au cours de la même période lors des trois années précédentes (2000, 2001 et 2002). Les données sociodémographiques disponibles pour chaque individu décédé concernent l’âge, le sexe, le statut marital, le type d’activité professionnelle, la nationalité et l’arrondissement de résidence. Ces données permettent une analyse précise des facteurs individuels de risque mais n’autorisent pas une lecture spatiale fine du phénomène, la seule référence domiciliaire étant l’arrondissement. Les données issues de l’État-civil étaient composées de l’adresse complète de résidence de la personne décédée et de la date de décès mais ne comprenaient aucune information sociodémographique. À partir des adresses, un processus de géocodage a permis d’identifier le quartier de résidence de l’ensemble des décès survenus entre les 1er et 20 août de l’année 2003 et des trois années précédentes.
7À partir de ces données, deux indicateurs ont été retenus pour représenter les variations spatiales de mortalité. Le premier indicateur, le Ratio Standardisé de Mortalité (RSM) est une mesure relative de mortalité qui permet, en s’affranchissant de la structure par âge et par sexe de la population des zones étudiées, de mettre en évidence des variations spatiales indépendantes des structures de population. C’est le rapport entre un nombre de décès observé (O) et un nombre de décès attendu (E1), calculé en appliquant la méthode de standardisation indirecte sur l’âge et le sexe (la population de Paris constitue la population de référence et les taux de mortalité par âge et par sexe sont calculés à partir des décès observés en 2003). Cette méthode de standardisation dite aussi de « mortalité type » est préférée à la méthode directe car elle est plus robuste en présence de petits effectifs [Salem et al., 1999].
8Le second indicateur, le ratio de mortalité, rapporte l’effectif de décès observé au cours de la canicule (O) à l’effectif de décès attendu si il n’y avait pas eu de canicule (E2). Cet effectif attendu est obtenu en calculant la moyenne des décès observés au cours des mois d’août des trois années précédentes, appréhendées comme années de référence [Hémon et Jougla, 2003]. Ce deuxième indicateur permet de mesurer la surmortalité c’est-à-dire l’augmentation du nombre de décès par rapport à une situation de référence observée en l’absence de canicule.
9L’étendue de la vague de chaleur qui a touché la France en août 2003 - elle a frappé l’ensemble du territoire - constitue une de ses caractéristiques les plus remarquables. En comparaison, la vague de chaleur de 1976 ne concernait que certaines régions de l’Ouest et du Centre, alors que celle de 1983 s’était limitée aux Bouches-du-Rhône [Hémon et Jougla, 2003]. Toutefois, une très forte hétérogénéité caractérise la répartition de la surmortalité sur le territoire métropolitain, et ce à différentes échelles d’analyses. On relève, en premier lieu, une opposition nette entre zone continentale et régions côtières. L’Île-de-France et la région Centre ont enregistré des ratios de mortalité supérieurs à 2 (respectivement de 2,3 et de 2), quand les ratios les plus faibles caractérisaient la Basse-Normandie (1,2), la Bretagne (1,2), mais aussi le Languedoc-Roussillon (1,2) et la région PACA (1,3) [Hémon et Jougla, 2003]. Ce premier contraste à l’échelle régionale caractérisait déjà la surmortalité enregistrée lors de l’épisode de grande chaleur de l’été 1976 [Hémon et Jougla, 2003 ; Besancenot, 2002]. Une deuxième opposition, cette fois entre zones rurales et grandes agglomérations, établit une autre spécificité de la distribution de la surmortalité liée aux vagues de chaleur. Au cours des dernières années, la surmortalité liée aux vagues de chaleur s’est focalisée dans les plus grandes métropoles [Basu et Samet, 2002 ; Besancenot, 2002]. En France, en 2003, Hémon et Jougla ont d’ailleurs souligné d’importants écarts de surmortalité entre les zones rurales et les petites agglomérations, où la surmortalité moyenne était de l’ordre de 40%, et l’agglomération parisienne où la surmortalité s’élevait à près de 141%.
10À Paris, l’hétérogénéité qui caractérise à la fois la composition de la population et les conditions de vie de celle-ci - aussi bien en termes de structuration sociale et économique qu’en termes d’environnement physique - amène à s’interroger sur la répartition de la surmortalité dans la ville. On s’intéresse, dans un premier temps, à une éventuelle différence de la distribution spatiale de la mortalité dans la ville en 2003 par rapport aux années antérieures, appréhendées comme années « hors canicule ».
11La comparaison de la structure spatiale de la mortalité dans la ville en août 2003 et de celle des mois d’août des années de référence fait apparaître d’importantes modifications. En 2003, les valeurs du RSM étaient comprises entre 0,5 et 1,4 ; la moitié des arrondissements affichaient un niveau de mortalité significativement différent de 1, la moyenne de la ville. Cinq de ces arrondissements présentaient une sous-mortalité par rapport à l’ensemble de Paris : les 4ème, l8ème, 15ème, 16ème et 17ème arrondissements. Une nette surmortalité caractérisait cinq autres arrondissements (les 11ème, 12ème, 13ème, 14ème et 20ème). Au cours des trois années précédentes, l’ampleur du gradient de mortalité était moindre : il s’échelonnait de 0,7 à 1,2 et aucun arrondissement ne se caractérisait par un RSM significativement différent de 1. La représentation graphique des deux situations fait apparaître une légère modification de la répartition de la mortalité qui correspond à un déplacement du gradient de mortalité vers le sud. En 2003, le gradient de mortalité oppose une zone de sous-mortalité au nord-ouest de la ville à une zone davantage touchée par la mortalité, au sud-est (Figure 2a). La forte structuration spatiale suggérée visuellement par la carte est confirmée par l’indice d’autocorrélation de Moran positif et fortement significatif (tableau 1). La représentation des RSM des années de référence révèle un gradient explicitement longitudinal qui diffère légèrement de celui observé en 2003 (Figure 2b). La structuration spatiale est moindre, comme en témoigne l’indice de Moran non significatif (tableau 1).
Tableau 1 : Structuration spatiale de la mortalité et de la surmortalité dans Paris
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Arrondissements
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Quartiers
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I de Moran
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p
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I de Moran
|
p
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RSM 2003
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0,26
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0,01
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0,68
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< 0,01
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RSM années référence
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0,14
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0,07
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-
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-
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Surmortalité (O/E) 2003
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0,32
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< 0,01
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0,12
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< 0,05
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Sources : INSEE 1999, Cépi-DC 2004
Figure 2 : Répartition de la mortalité dans Paris à l’échelle des arrondissements et des quartiers
12Enfin, le calcul du ratio de mortalité (O/E2) montre que l’ensemble des arrondissements parisiens a été massivement touché par la surmortalité avec des valeurs toujours largement supérieures à 1. Les valeurs les plus fortes caractérisent les arrondissements du sud de la capitale. La carte (Figure 3a) fait apparaître un gradient nord-sud, avec de très fortes valeurs de surmortalité dans les 14ème, 15ème, 13ème et 12ème arrondissements. L’émergence d’un pôle de surmortalité au sud de la ville confirme la tendance d’un déplacement de la mortalité vers le sud, en 2003 par rapport aux trois années précédentes.
13À l’échelle des quartiers, la différence de répartition de la mortalité en 2003 et au cours des années de référence demeure. En 2003, les valeurs du RSM variaient de 0,8 à 1,7 et près de la moitié des quartiers était caractérisée par une surmortalité significative. Au cours des années de référence, les variations de la mortalité dans la ville étaient très faibles, avec des valeurs comprises entre 0,9 et 1,0. Aucune des valeurs de RSM n’était significativement distincte de 1. Les différences entre la situation de 2003 et celle des années de référence est marquée puisqu’on passe d’une situation peu différenciée à une situation nettement plus contrastée en 2003, caractérisée par un gradient de mortalité longitudinal.
14Les valeurs du ratio de mortalité, toutes largement supérieures à 1, confirment, à cette échelle, la surmortalité massive survenue en 2003. La répartition spatiale de la surmortalité à l’échelle des quartiers ne dessine pas une tendance aussi tranchée qu’au niveau des arrondissements. Toutefois, la propension générale d’un phénomène de surmortalité plus accentué en 2003 dans le sud se trouve confirmée par la concentration de quartiers massivement touchés par un excès de mortalité au sud de la Seine (Figure 3b).
Figure 3 : Variations de surmortalité dans Paris en août 2003
- 2 Maison de retraite, hôpital, clinique, etc.
15L’organisation spatiale particulière de la mortalité dans Paris au cours de la canicule d’août 2003 que nous venons de décrire concerne l’ensemble des décès des personnes résidant à Paris, quel que soit leur lieu de décès (en établissement2 ou à domicile). L’analyse porte sur les décès domiciliés (rapportés à l’adresse de résidence), la localisation des hôpitaux dans Paris ne peut donc pas constituer un facteur explicatif de la situation particulière observée en 2003. En outre, une analyse distincte des seules personnes décédées à domicile fait apparaître des résultats similaires avec un très net décalage de la mortalité vers le sud [Cadot et al., 2005]. Cette organisation spatiale semble spécifique de l’année 2003 car le gradient longitudinal de mortalité mis en évidence pour les mois d’août des années de référence correspond à une situation classique déjà décrite à l’échelle de l’Île-de-France. À partir des décès survenus entre 1988 et 1992, une étude conduite à l’échelle des cantons souligne l’opposition entre le sud-ouest de la région caractérisé par une faible mortalité et le nord-est qui présente une forte surmortalité par rapport à la moyenne nationale [Salem et al., 1999]. Plus récemment, une analyse des décès intervenus entre 1995 et 1997 a montré une surmortalité à l’échelle départementale, dans le nord et l’est par opposition au sud-ouest et au centre de la région dont les taux de mortalité étaient inférieurs à la moyenne nationale [ORS, 2003]. Ce gradient concorde avec l’organisation socio-économique de la ville qui peut être brièvement définie par l’opposition entre un espace économiquement favorisé à l’ouest et un espace plus défavorisé au nord-est [Pinçon et Pinçon-Charlot, 2004]. Les liens entre précarité socio-économique et mortalité générale ont été largement décrits dans la littérature. Cependant, à Paris en août 2003, le déplacement du gradient de mortalité vers le sud amène à supposer que les conditions socio-économiques des zones de résidence ne constituent pas les seuls facteurs de risque contextuels de la surmortalité.
- 3 Au total, le réseau AIRPARIF dispose de 46 stations de relevés dans un rayon de 100 km autour de Pa (...)
16Afin de valider cette hypothèse, nous avons conduit une analyse qui vise à relier les niveaux de mortalité et de surmortalité à différents facteurs contextuels (niveau socio-économique, température et concentration en ozone). L’indicateur socio-économique retenu est le revenu moyen des ménages. Le revenu médian des ménages est d’ordinaire considéré comme un meilleur indicateur de la réalité socio-économique, mais il n’est disponible qu’à l’échelle des IRIS ou des arrondissements. Afin de pouvoir disposer d’informations sur le contexte socio-économique à l’échelle du quartier, nous avons été amenés à construire notre propre indicateur à partir des données disponibles, en faisant une moyenne pondérée des revenus moyens par IRIS. L’importance de certaines caractéristiques sociodémographiques individuelles, notamment l’âge et l’isolement social des personnes a été mis en évidence lors d’études précédemment menées sur la canicule d’août 2003 en France [InVS, 2004] et à Paris [Canouï-Poitrine et al., 2006]. Afin que la composition sociodémographique, différente d’un quartier à l’autre, ne constitue pas un potentiel facteur de confusion, la proportion d’individus vivant seuls parmi les personnes âgées de soixante ans et plus a été intégrée dans l’analyse. La température minimale a été retenue comme indicateur, préférentiellement à la température maximale ou à des écarts de températures quotidiens car l’absence de répit nocturne qui empêche le repos et la récupération, a été souvent soulignée comme un facteur de risque majeur lors des épisodes caniculaires. Les valeurs moyennes par quartier des températures minimales sont issues d’une interpolation des relevés de Météo France au niveau de 9 stations situées dans et autour de Paris du 8 au 11 août 2003. Les concentrations en ozone, particulièrement élevées à Paris au moment de cette vague de chaleur, sont issues d’un travail d’interpolation réalisé par AIRParif à partir des relevés de capteurs situés dans Paris3 pour la journée du 9 août 2003. La période de plus forte chaleur est comprise entre le 5 et le 13 août. Étant donné la stabilité de la situation météorologique (températures et vents) au cours de cette période, cette date peut être considérée comme représentative de la situation qui prévalait au plus fort de la canicule. Chacune des variables, ordonnée par quartile, a été codée de 1 à 4 et le risque relatif (RR) de mortalité ou de surmortalité exprime la différence de risque pour une augmentation d’un quartile. Une valeur du risque relatif (RR) supérieure à 1 exprime un risque significatif de mortalité (ou de surmortalité) et une valeur inférieure à 1, un effet protecteur du facteur considéré.
17Sans prendre en compte aucun autre facteur, la relation « brute » entre mortalité et niveau socio-économique du quartier est forte : un revenu élevé a un effet protecteur notoire (tableau 2). Par contre, le revenu moyen des ménages ne semble pas avoir d’impact sur la surmortalité observée (tableau 3).
Tableau 2 : Facteurs de risque de mortalité en août 2003
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Mortalité (RSM)
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RR bruts [ICB 95%]
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RR ajustés [ICB 95%]
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Revenus moyens des ménages
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0,63 [0,51-0,78]
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0,80 [0,74-0,86]
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Personnes seules parmi les 60 ans et plus
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0,96 [0,88-1,05]
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0,89 [0,83-0,96]
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Température minimale
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0,97 [0,88-1,06]
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1,12 [1,04-1,20]
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Ozone (concentration horaire maximale)
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1,05 [0,91-1,18]
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0,98 [0,92-1,05]
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Sources : INSEE 1999, Cépi-DC 2004, Météo France 2005, Airparif 2005
Tableau 3 : Facteurs de risque de surmortalité en août 2003
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Surmortalité (O/E2)
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RR bruts [ICB 95%]
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RR ajustés [ICB 95%]
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Revenus moyens des ménages
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0,84 [0,68-1,02]
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0,92 [0,85-0,99]
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Personnes seules parmi les 60 ans et plus
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0,97 [0,91-1,04]
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0,94 [0,87-1,00]
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Température minimale
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0,97 [0,88-1,06]
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0,99 [0,94-1,07]
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Ozone (concentration horaire maximale)
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1,06 [0,99-1,14]
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1,05 [0,98-1,13]
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Sources : INSEE 1999, Cépi-DC 2004, Météo France 2005, Airparif 2005
18Après ajustement sur les autres variables d’intérêt, le revenu moyen des ménages des quartiers a toujours un effet protecteur vis-à-vis de la mortalité (tableau 2). Il devient significatif vis-à-vis de la surmortalité (tableau 3), soulignant l’importance de la prise en compte des facteurs de confusion potentiels, notamment ceux liés à la composition de la population. De façon assez paradoxale, la part des personnes seules parmi la population âgée de 60 ans et plus semble elle aussi avoir un effet protecteur : les quartiers où la part de personnes seules est la plus importante présentent une relative sous-mortalité (RR = 0,89 [0,83-0,96]). L’effet sur la surmortalité est moins net (tableau 3). La température minimale s’avère fortement et positivement corrélée au niveau de mortalité (tableau 2) alors qu’elle ne joue pas un rôle significatif vis-à-vis de la surmortalité (tableau 3). Seul le niveau d’ozone n’apparaît pas discriminant ni pour la mortalité, ni pour la surmortalité.
19Les variations de températures minimales constituent un facteur de risque significatif en regard des variations de mortalité en 2003 dans la ville (tableau 2). Le lien entre fortes chaleurs et mortalité a fait l’objet de nombreux travaux et a été démontré à de nombreuses reprises [Sartor et al., 1995 ; Katsouyanni et al., 1993]. Ce résultat confirme surtout l’importance du maintien de températures élevées la nuit (dont les températures minimales constituent une bonne approximation) car elles ne permettent pas un repos nocturne réparateur. Le maintien de forte chaleur la nuit est favorisé par l’environnement urbain où les revêtements des rues et des immeubles emmagasinent la chaleur. Ce phénomène, connu sous le nom d’îlot de chaleur urbain explique l’existence de températures plus élevées dans les villes. Ce résultat réaffirme, en outre, l’hypothèse de l’existence de variations de températures intra-urbaines liées à des environnements différents selon les quartiers. Certaines caractéristiques urbaines (rues étroites et encaissées, végétation peu abondante, orientation des rues en regard des vents dominants) accentuent localement le phénomène d’îlot de chaleur urbain et pourraient, en partie, expliquer les différences de mortalité observées à l’intérieur de la ville.
20Un fort ensoleillement et des températures élevées constituent des conditions particulièrement propices au maintien et à la formation d’ozone. De fait, parallèlement à la vague de chaleur, on a observé un épisode de pollution à l’ozone important, qui a touché toute l’Europe. En France, les concentrations les plus fortes (concentration en ozone supérieure au seuil d’information de 180µg.m3) s’observent en Île-de-France, en région Centre et en région PACA. Par contre, le lien entre les variations de mortalité et de surmortalité dans la ville et les concentrations d’ozone n’a pu être mis en évidence. Bien que moins évidentes, les relations entre mortalité à court terme et concentration d’ozone dans l’air ont, elles aussi, été largement décrites et certains travaux concluent à l’existence d’un lien significatif [Thurston et al., 2001]. Nos résultats sont toutefois concordant avec ceux de l’Institut de Veille Sanitaire (InVS) qui, dans une étude portant sur 9 villes françaises a étudié l’effet conjoint de la température et de l’ozone et montré, qu’à Paris, l’excès de mortalité semble exclusivement lié à l’augmentation de température [InVS, 2004b].
21Toutefois, la majorité de ces études portant sur les relations entre mortalité, température et pollution s’appuient sur des modèles temporels (le nombre de décès est comptabilisé par unité de temps et non par unité spatiale) et rendent la comparaison délicate. L’hypothèse sous-jacente est alors celle d’une répartition homogène au sein de l’espace étudié tant de la pollution que des températures (bien souvent une même valeur d’exposition est appliquée à l’ensemble de la population). Les résultats de l’analyse écologique que nous avons conduite tendent à souligner l’importance des variations intra-urbaines de températures.
22La corrélation entre la mortalité et le niveau socio-économique de la zone de résidence a déjà été largement décrite dans la littérature, notamment en Angleterre et Écosse depuis la publication du « Black Report » à la fin des années quatre-vingts. De nombreuses études ont porté sur les relations entre mortalité et niveaux socio-économiques à échelle fine ; elles ont montré que les zones caractérisées par les niveaux de mortalité les plus élevés étaient celles qui affichaient les niveaux socio- économiques les plus bas [Garcia-Gil et al., 2004 ; Marinacci et al., 2004]. Dans ces différentes études, la pauvreté ou la précarité monétaire est appréhendée au travers de différents indicateurs. Il s’agit parfois des revenus des ménages, ou d’indices synthétiques souvent utilisés en l’absence d’informations concernant les revenus. Outre l’utilisation d’indicateurs différents, ces études s’appuient sur des méthodologies distinctes qui rendent délicates les comparaisons. Toutefois, l’ensemble de ces études aboutit à la conclusion d’un lien étroit entre la mortalité, mesurée par le ratio standardisé de mortalité (ajusté le plus souvent sur l’âge et le sexe) et le niveau socio-économique. Nos résultats aboutissent à des conclusions similaires. Les variations relatives de la mortalité en 2003 à Paris, mesurée par le RSM, sont étroitement corrélées au niveau socio-économique. Cependant, notre objectif était surtout de mieux connaître les déterminants de l’excès de mortalité mesuré par le ratio de surmortalité (O/E2). Dans ce cas précis, le rôle des déterminants socio-économiques est moins évident, le risque relatif d’excès de mortalité se situant aux limites de la significativité. Contrairement aux RSM, le ratio de mortalité n’est pas un indicateur ajusté sur l’âge et le sexe, les variations observées entre quartier pourraient, donc, en partie s’expliquer par un effet de confusion lié à la composition démographique des quartiers. L’apparition d’un effet significatif du revenu moyen des ménages après ajustement sur la part des personnes seules parmi la population des personnes de 60 ans ou plus, conforte cette hypothèse.
23En dépit de ces limites, un environnement socio-économique défavorisé semble donc constituer un facteur aggravant de la survenue de la surmortalité en période de canicule. L’interprétation de ce résultat dépend, en partie, de la manière dont est appréhendée la notion de « contexte socio-économique » d’un quartier. Il peut être compris comme un « simple » effet de composition : un quartier socio-économiquement défavorisé regroupe une population dont la majorité dispose de faibles revenus. Ce serait, alors, une mesure globale d’un impact, finalement, individuel. Toutefois, de nombreuses études, basées sur des analyses multi-niveaux qui permettent un ajustement sur les facteurs individuels de risque (notamment le revenu de chaque individu), ont montré qu’il existait un véritable effet contextuel d’un environnement socio-économique défavorisé sur la mortalité. Un environnement favorisé déterminerait des conditions de vie meilleures en termes de ressources collectives, de services, d’opportunité de travail, de support social de façon générale [Stafford et Marmot, 2003]. Une étude portant sur l’excès de mortalité lié à la vague de chaleur qui a frappé Chicago en 1995 a d’ailleurs abouti à des conclusions similaires : la population de sujets âgés, isolés et issus des quartiers socio-économiquement défavorisés fut la plus sévèrement touchée [Klinenberg, 2002]. Au niveau individuel, Klinenberg a montré l’effet déterminant de la qualité des liens sociaux et familiaux et donc, le poids de l’isolement social. Mais il a aussi souligné l’importance des lieux de vie dans la survenue de l’isolement social, arguant que les caractéristiques d’un quartier (niveau de criminalité, dégradation des lieux publics, etc.) – réelles ou ressenties - participent de l’émergence d’une population âgée particulièrement isolée et donc vulnérable à toute une série de stress, d’événements extrêmes comme la canicule [Klinenberg, 2002].
24Au cours de la canicule d’août 2003, on a observé une surmortalité très importante parmi la population âgée de la ville de Paris. Cette étude menée sur les facteurs de risques contextuels de cet excès de mortalité complète des travaux antérieurs [Cadot et al., 2005 ; Canoui et al. 2006] et confirme que les facteurs médicaux ou les caractéristiques individuelles ne sont pas les seuls déterminants de la surmortalité lors d’une vague de chaleur. Le rôle des concentrations de polluants (notamment l’ozone) reste à confirmer et soulève d’intéressants problèmes méthodologiques. L’impact déterminant des températures minimales confirme l’importance du répit nocturne et souligne le poids des îlots de chaleur urbains. L’influence du contexte socio-économique du lieu de vie est montrée et pourrait s’expliquer par l’influence préjudiciable d’un contexte socio-économique défavorisé sur le support social des personnes âgées et leurs capacités à maintenir un réseau social dense qui les préserve de l’isolement.
Encadré méthodologique
On considère classiquement que les effectifs de décès, dénombrés au sein d’une unité spatiale (ici les quartiers), suivent une loi de Poisson. En présence d’une forte autocorrélation spatiale les variations de la mortalité observée sont parfois plus importantes que celles attendues sous l’hypothèse d’une distribution de Poisson. Des techniques de lissage qui s’appuient sur des modèles hiérarchiques bayésiens [Wakefield et al., 2000] permettent de remédier à ce problème. Au premier niveau, on fait l’hypothèse que le nombre de cas observés (Oi) suit une loi de Poisson de moyenne Eiθi, où Ei correspond au nombre de décès attendus et θi au ratio de mortalité. Au deuxième niveau, on définit log(θi) comme la somme deux de composantes dont l’une rend compte de d’hétérogénéité non corrélée (vi) et l’autre, ui, reflète la corrélation locale des quatre-vingts quartiers.
Le modèle s’écrit :
logE(Oi) = log(Ei) + µ +βxi +ui +vi
ou log (θi) = µ +βxi +ui +vi
En raison de la forte variabilité des risques de mortalité par quartier évoqués précédemment, il s’avère délicat de cartographier les valeurs brutes des deux indicateurs. Le modèle développé ci-dessus, sans l’introduction de variables explicatives (βxi), permet de calculer des valeurs lissées du ratio standardisé de mortalité et du ratio de mortalité. Ces modèles ont été mis en place avec le logiciel WinBUGS© 1.41. Les cartes ont été réalisées à l’aide du logiciel Philcarto© 4.36.
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