Pollution atmosphérique dans la vallée de l’Arve et admissions aux urgences de l’hôpital de Sallanches : méthodologie d’une analyse de séries temporelles / Julie Paget ; sous la direction de Frédéric Champly

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Pollution atmosphérique -- France -- Arve, Vallée de l' (France)

Pollution atmosphérique -- Effets physiologiques -- France -- Arve, Vallée de l' (France)

Hôpitaux -- Admission et sortie -- France -- Sallanches (Haute-Savoie)

Hôpitaux -- Services des urgences -- France -- Sallanches (Haute-Savoie)

Séries chronologiques

Classification Dewey : 610

Champly, Frédéric (1970-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Bosson, Jean-Luc (1957-.... ; médecin) (Président du jury de soutenance / praeses)

Université Grenoble Alpes (2016-2019) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Résumé / Abstract : Les valeurs guides de l’OMS et les valeurs réglementaires françaises sont régulièrement dépassés dans la vallée de l’Arve. Le but de la thèse était d’étudier la faisabilité et définir la méthodologie d’une étude de la pollution atmosphérique en tenant compte des spécificités de la vallée de l’Arve. La méthodologie proposée est une analyse par séries temporelles des données d’admissions aux urgences de Sallanches entre 2007-2015. Les taux de polluants sont: PM10, NO, NO2, et O3. Le nombre de nuitées touristiques est pris en compte comme facteur d’ajustement dans l’analyse par séries temporelles pour corriger les fluctuations de la taille de la population à risque. Les données météorologiques ont été recueillies. La distribution des événements de santé a été caractérisée, et a permis d’identifier un modèle linéaire généralisé avec un lien logarithmique et une distribution négative-binomiale comme étant le modèle statistique le plus adapté. Concernant les admissions pour motif cardio- et neurovasculaire, le nombre d’évènements journaliers étaient en médiane 1 (25ème, 75ème centile, 0-2) et 0 (25ème, 75ème centile, 0-1). Concernant les admissions pour motif respiratoire, le nombre médian d’événements était de 2 (25ème, 75ème centile, 1-4). La zone restreinte et la densité de population faible ne permettent pas d’avoir des effectifs suffisants pour obtenir une puissance statistique permettant une analyse fiable des effets à court terme de la pollution atmosphérique, au moins pour motif cardio- et neurovasculaire. L’intégration des données touristiques dans le modèle statistique est innovante. Augmenter la période d’étude permettrait un gain de puissance limité.

Résumé / Abstract : WHO guidelines as well as the current french legislation upper threshold are frequently exceeded in the Arve Valley. The aim of this thesis was to study the feasibility and defining the methodology for a study on short-term effect of atmospheric pollution in the Arve Valley. The method proposed is a time series analysis of hospital admissions to the emergency department in Sallanches. The study period was from 2007-2015, during which daily admissions of pollution-related pathologies was determined. Daily levels of PM10, NO, NO², O3 were collected. Number of tourist nights was used as an adjustment factor in the analysis of the time series to account for tourist seasonal fluctuations. Weather conditions were collected. We found that daily events followed a generalized linear model by a lognormal and negative binomial distribution as the most suitable statistical model. Concerning cardiovascular and cerebrovascular disease, the number of daily events was: 1 (25th and 75th centile, 0-2), and 0 (25th and 75th centile 0-1). Concerning respiratory disease, the average number of daily events was 2 (25th and 75th centile 1-4). The Arve Valley small population size does not allow us to have enough admissions for a statistically significant analysis of short term pollution effect on emergency department admissions, with regards to cardiovascular and cerebrovascular disease. Using information about tourist activity for statistical analysis is a novel approach. Concerning the Arve Valley, our model is pertinent but unfortunately it does not have enough statistical power to draw any conclusions. Increasing the length of the study time could increase statistical power.