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Résumé :
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[BDSP. Notice produite par ORSRA IBXR0xkV. Diffusion soumise à autorisation]. Au cours des dernières décennies, de nombreuses études ont montré l'existence de liens faibles mais significatifs entre l'exposition à court terme à la pollution atmosphérique et l'état de santé de la population. Ces résultats ont été mis en évidence la plupart du temps au moyen d'analyses de séries temporelles réalisées à l'échelle de la population. Ces dernières années, une méthode alternative a été appliquée à l'étude des effets à court terme de la pollution atmosphérique, il s'agit de la méthode cas-croisé. Cet article a pour objectif de décrire cette méthode et de discuter des avantages et inconvénients de celle-ci par rapport à l'utilisation d'analyses de séries temporelles pour mesurer les effets sanitaires à court terme de la pollution atmosphérique. Méthode : Dans une étude de type cas-croisé, chaque cas est son propre témoin et l'exposition d'un sujet dans un délai proche de l'événement sanitaire (période cas) est comparée avec celle d'une période pendant laquelle ce même sujet ne présentait pas l'événement sanitaire (période témoin). La revue de la littérature a permis de montrer que le choix des périodes témoins pouvait introduire un biais dans l'estimation des effets sanitaires de la pollution atmosphérique. Contrairement aux analyses de séries temporelles, la méthode cas-croisé permet de s'intéresser à certains facteurs individuels (antécédents médicaux, caractéristiques socioéconomiques,) et semble plus facile à mettre en oeuvre. En revanche, elle ne permet pas de prendre en compte une surdispersion éventuelle dans les données. Résultats et conclusion : L'utilisation d'analyses de séries temporelles pour mesurer les effets sanitaires à court terme de la pollution atmosphérique reste à privilégier dans le cas de données agrégées, en revanche dans le cas où des données à l'échelle individuelle sont disponibles, l'utilisation de la méthode cas-croisé peut permettre la réalisation d'analyses plus fines. (R.A.).
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