Résumé :
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[BDSP. Notice produite par ORSLR FYfR0xlr. Diffusion soumise à autorisation]. Différentes méthodes statistiques ont été développées pour décrire l'hétérogénéité spatiale, en termes de zone à haut risque. En l'absence de source prédéterminée, cette hétérogénéité peut être décrite de façon globale ou locale. Les méthodes globales testent une statistique estimée sur l'ensemble de la zone géographique étudiée, alors que les méthodes locales estiment une statistique sur chaque unité spatiale (ou regroupement d'unités). Notre objectif est de présenter cinq méthodes de détection de cluster, et de comparer les résultats d'une application épidémiologique. Les deux méthodes globales étudiées étaient : 1) le coefficient de Moran, coefficient d'autocorrélation classiquement utilisé ; 2) la statistique de Tango, généralisation spatiale de la statistique du Chi2. Les trois méthodes de détection locale étudiées étaient : 1) l'application locale du coefficient de Moran, introduite par Anselin ; 2) la méthode de balayage, qui recherche des regroupements d'unités spatiales ; 3) l'arbre de régression oblique, qui découpe la zone d'étude en sous-zones de risques différents. Les cinq méthodes ont été appliquées à la description de l'hétérogénéité spatiale du risque palustre dans un village hyperendémique, au Mali. Toutes les méthodes ont mis en évidence une hétérogénéité spatiale significative. Les méthodes globales (coefficient de Moran et statistique de Tango) ont montré des corrélations spatiales faibles. Le coefficient local de Moran a détecté cinq unités spatiales (après ajustement de Bonferroni). La méthode de balayage a détecté un seul cluster à risque. L'arbre de régression oblique a découpé la zone géographique en six sous-zones dont la sous-zone à plus haut risque correspond au cluster issu de la méthode de balayage. Les méthodes présentées peuvent être utilisées en absence de connaissance, a priori, d'une source. Elles évaluent l'hétérogénéité spatiale du risque sur l'ensemble de la zone étudiée. Cependant, la forme, la taille des régions ainsi que le caractère global ou local de l'hétérogénéité spatiale et la définition de la proximité influencent les résultats et leur interprétation. Bien que l'interprétation des résultats doive être faite avec précaution, ces méthodes peuvent être utilisées pour une étude préliminaire ou dans le cadre de la surveillance épidémiologique. (R.A.).
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