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Les principales notions de santé publique

Les principales notions de santé publique

Dr Virgile Woringer, pédiatre FMH, MPH

Table des matières

Introduction
1. La prévention

1.1 Définition
1.2 Le risque : définition et catégories
1.3 Le risque au point de vue statistique
1.4 La variabilité biologique
1.5 La corrélation et la régression
1.6 L'incidence et la prévalence
1.7 Les populations à l'étude/cible/à risque
1.8 Les facteurs/les déterminants
1.8.1 les facteurs
1.8.2 les déterminants
1.9 Les déterminants et la prédiction
1.10 L'indicateur et l'indice
1.10.1 les indicateurs socio-économiques
1.10.2 les indicateurs sanitaires
1.11 Les types de prévention
1.12 Le choix d'un type de prévention
1.13 Les formes de prévention primaire
1.14 Les besoins
1.15 Les types d'études épidémiologiques
1.16 La comparaison des études
2. Le dépistage

2.1 Définition
2.2 Les tests diagnostiques
2.3 Les critères opérationnels d'un programme de dépistage
3. Le programme d'intervention

3.1 La détermination des priorités
3.1.1 Les alternatives d'intervention
3.1.2 Le processus de prise de décision
3.1.3 Les instruments de priorisation
4. L'évaluation

4.1 Les types d'évaluation
4.2 Les critères et les normes
4.3 Quelques notions utiles en évaluation
4.4 Le cadre conceptuel de l'évaluation
4.5 L'évaluation économique

Introduction

Le but de ce volume n'est pas d'écrire le nième livre d'épidémiologie, et d'enseigner les statistiques. Ces sujets sont trop complexes pour penser pouvoir apporter une formation solide en quelques pages, tant les pièges sont nombreux.

Par contre, la compréhension des concepts est essentielle, et tout à fait abordable. C'est pourquoi le texte, et non les formules, prédomine largement, et que tout a été expliqué de la manière la plus claire qui soit, en donnant où faire se peut des exemples.

Ce volume est destiné au public intéressé, qui a déjà partiellement abordé ou est intéressé par ce domaine. Il se veut un concentré de notions utiles, destiné à soutenir la réflexion avant de concevoir une action de santé ou un programme de prévention.

Dans le domaine de la pratique, une étude particulière ne parait justifiée, au niveau de la santé scolaire, que si :

- elle apporte des éléments importants pour prendre une décision

- elle va permettre d'obtenir une amélioration de la qualité globale de la prise en charge du problème, ou un meilleur investissement des ressources disponibles

- elle évalue une pratique établie sur laquelle on manque de renseignements

On verra dans les pages qui suivent que le besoin de recherche, souvent un peu facilement décrié par ceux qui la considèrent comme une lubie de professeur Tournesol, est évident. Ce n'est qu'en réfléchissant complètement au problème posé, et en rassemblant le maximum d'informations pertinentes sur le sujet, que l'on a des chances raisonnables de réussir.

Il est tout aussi habituel d'avoir dans chaque programme des aspects nouveaux, imprévus, que l'on n'a pas pu contrôler, et dont on ne s'aperçoit qu'après qu'ils étaient potentiellement importants!

L'essentiel parait donc de discuter de ces points avec une personne formée dans le domaine de la santé publique, dans le cadre de la formation continue.

1. La prévention

1.1 Définition

Classiquement, la prévention est définie en santé publique comme l'activité qui vise à éviter certains risques (éthymologiquement, dès 1374: "action de devancer").

1.2 Le risque: définition et catégories

La prévention s'exerce de plusieurs manières différentes, selon que le risque, qui est la probabilité d'apparition d'un évènement, généralement dommageable, est précisément connu ou non.

Si ce risque d'apparition d'un évènement est parfaitement connu pour un individu déterminé, c'est-à-dire qu'il n'y a aucune part d'incertitude, on peut prendre exactement les mesures qui s'imposent (par ex. un oeuf qui tombe du 2ème étage sur du goudron se cassera certainement; pour éviter que la chute ne l'endommage, on peut trouver un matériel absorbant particulier pour la réception, qui évitera le dommage).

Si les éléments déterminant l'apparition du phénomène ne sont pas connus pour un individu, on est conduit à raisonner, comme on le fait en statistique et en santé publique, à l'échelle de populations, dont les membres présentent toujours une certaine diversité. On détermine le risque moyen pour une population dont les individus présentent certaines caractéristiques semblables, mais pas toutes (par ex: le risque de mourir à 60 ans pour des hommes suisses qui ne fument pas, ou le risque d'avoir une fracture de jambe en faisant du ski).

Si le ou les éléments déterminant l'apparition du phénomène sont connus pour une population donnée, on peut aussi faire ce que l'on appelle habituellement de la prévention.

Ce type de prévention s'articule souvent en programme, qui est défini comme un "ensemble organisé, cohérent et intégré d'activités et de services réalisés simultanément ou successivement, avec les ressources nécessaires, dans le but d'atteindre des objectifs déterminés, en rapport avec des problèmes de santé précis et ce, pour une population définie".

S'il y a une insuffisance de recherche telle que même les éléments dont on soupçonne qu'ils sont déterminants, d'après nos expériences antérieures, ne sont pas certifiés, on se base alors sur cette expérience pour prendre un certain nombre de précautions utiles. Il est raisonnable de penser, si elles sont proposées par des spécialistes, que ces mesures seront efficaces pour prévenir les conséquences de cet évènement (par ex: abattage du bétail éventuellement atteint par la "maladie de la vache folle", c'est-à-dire le bétail qui a consommé de la nourriture contaminée. On évite ainsi, dans le doute, que certaines personnes ne soient contaminées en consommant du bétail atteint mais non symptomatique, s'il est possible que cette maladie se transmette à l'homme par la nourriture).

1.3 Le risque au point de vue statistique

La notion de risque, en statistique, est destinée à tenir compte de la possibilité de faire une erreur quant aux conclusions tirées des calculs sur les variables étudiées, en raison de l'effet du hasard. Il n'est strictement possible de définir une population que si tous ses membres ont été étudiés. Mais dans la règle, pour de grandes populations, on définit un échantillon d'individus tirés de cette population, le choix au hasard, ou à tout le moins le choix selon un critère qui n'a pas de lien avec les caractéristiques étudiées, sont les meilleures solutions. Mais si l'on tire deux échantillons d'une même population, on constate que les valeurs calculées sur les deux échantillons sont différentes. Cette différence est d'autant plus grande que les échantillons sont petits.

Les méthodes statistiques permettent de fixer, en fonction d'une part de la proportion de personnes qui ont dans chacun des groupes la caractéristique particulière recherchée, et d'autre part l'effectif des groupes, la marge d'erreur des valeurs calculées sur un échantillon par rapport aux valeurs réelles qui seraient obtenues si toute la population avait été examinée.

Cette notion apparaît non seulement pour les valeurs d'un échantillon, mais bien sûr aussi si l'on désire comparer deux populations, dont on ne connaît que les valeurs des échantillons respectifs (voir plus bas sous moyenne et déviation standard). On admet généralement lors de la comparaison qu'un risque d'erreur inférieur à 5% quand on dit que les populations sont différentes est acceptable, et que ces populations diffèrent alors significativement quant à cette caractéristique comparée.

1.4 La variabilité

Les mesures biologiques sur des populations sont particulièrement représentatives de cette variabilité, dite biologique si elles concernent des données de la personne elle-même, mais elles peuvent aussi être culturelles, légales, etc.
Il y a aussi une variabilité qui apparaît au moment de la mesure des caractéristiques des personnes, dites alors d'observation.

On distingue la variabilité:

- d'un individu à un autre dans la population

- entre deux observations du même individu par le même observateur

- entre deux observations du même individu par deux observateurs

La statistique permet de maîtriser la variabilité des groupes et en décrire les caractéristiques générales. On distingue ainsi :

Le moyen le plus simple, universellement utilisé, est la moyenne, qui se calcule en divisant la somme des observations par le nombre de ces observations.

On définit aussi une médiane, qui est la valeur qui sépare deux groupes de l'échantillon formés d'un nombre égal d'éléments, chacun des groupes étant formé des éléments dont la valeur est inférieure, ou supérieure à cette médiane (50% en dessous de la médiane, 50% en-dessus de la médiane).

Moyenne et médiane ne sont confondues que si la distribution a l'allure de la courbe de Gauss (courbe en cloche). Si la distribution est asymétrique, comme c'est souvent le cas en médecine, parce que les valeurs élevées sont beaucoup plus étendues que les valeurs inférieures (qui s'arrêtent à zéro!), la médiane est inférieure à la moyenne.

Les subdivisions souvent utilisées sont le quartile (quart de la population), et le centile (centième de la population, par ex: percentile).

Le mode est la valeur dont la fréquence est la plus élevée.

La mesure de la dispersion des valeurs autour de la valeur moyenne se fait, dans le cas d'une distribution en cloche, dite aussi distribution "normale", par le calcul d'une valeur que l'on appelle "écart type". Pour une même valeur de la moyenne, la dispersion sera d'autant plus grande que l'écart type sera grand.

On sait, dans le cas de la distribution normale, que le 95 % de la population est situé entre une valeur inférieure égale à (la moyenne - 2 écarts type) et une valeur supérieure égale à (la moyenne + 2 écarts type).

L'examen de la distribution des valeurs mesurées sur une population est un préalable absolument indispensable à toute analyse statistique. Il se peut en effet qu'une population présente deux "pics" de fréquence (modes) pour deux valeurs différentes, ce qui signifie qu'elle est probablement composée de deux populations différentes; dans ce cas, la moyenne et la médiane perdent leur signification.

1.5 La corrélation et la régression

La distinction entre ces deux notions est essentielle, même si le calcul de la valeur de l'un et de l'autre apparaît proche.

Dans la corrélation, on exprime par un nombre ("le coefficient de corrélation r") la force de la liaison entre deux types de valeurs, chaque élément du groupe examiné ayant fourni 2 valeurs, l'une notée l'axe des x et l'autre sur l'axe des y. Si cette liaison est nulle, la valeur de r est 0, et si elle est maximale, r vaut 1 ou -1. Une valeur positive veut dire qu'à l'augmentation de l'une des variables correspond une augmentation de l'autre. Par contre si la valeur de r est négative, l'augmentation de l'une correspond à la diminution de l'autre, et inversement.

Lorsque l'on demande à un programme statistique ce calcul, on obtient une valeur de r qui exprime à quel degré les différents éléments du groupe, le "nuage de points", sont regroupés plus ou moins le long d'une droite. La valeur est souvent éloignée de 1 en médecine, où l'on est très heureux d'avoir pour des études cliniques des valeurs de 0,7/0,8.

La signification de la valeur de r est différente suivant la taille du groupe. En règIe générale, plus la population étudiée est grande, plus le coefficient peut être petit pour un même risque statistique, pour une même force de la relation entre deux variables.

La régression sert à prédire une variable dite dépendante, qui est représentée sur l'axe de y, au moyen de l'autre variable, qui est notée sur l'axe des x (avec la restriction que la variable prédite en y doit être distribuée selon la courbe de Gauss).
Le programme statistique calcule les coefficients de la droite dite "de régression", qui est entièrement déterminée par son intersection avec l'axe de x et sa pente. La force de la liaison entre ces deux variables est aussi donnée par le coefficient de corrélation r entre les deux types de valeurs.
Si le calcul donne un coefficient r de 1, la variable dépendante est entièrement déterminée par la variable en x. Si r est inférieur à 1, il y a un certain degré d'incertitude, qui fait que pour une même variable en x, la variable en y peut prendre toutes les valeurs situées sur une certaine plage autour d'une valeur moyenne. Cette valeur moyenne est calculée par la formule de la droite dite "de régression". Plus l'on s'éloigne de la valeur moyenne en y, plus le risque statistique est grand que la valeur, différente de la valeur moyenne calculée, soit erronée.

1.6 L'incidence et la prévalence

Le taux d'incidence est le quotient du nombre de nouveaux cas d'une maladie durant une période donnée par l'effectif de la population soumise au risque.

Le taux de prévalence est le quotient du nombre de cas d'une maladie à un moment donné par l'effectif de la population soumise au risque.

La différence capitale est que l'incidence se rapporte aux nouveaux cas, tandis que l'incidence se rapporte à tous les cas.

L'incidence reflète la fréquence d'apparition des cas de maladie. Un changement dans l'incidence révèle une modification dans l'équilibre des facteurs étiologiques, ou des fluctuations naturelles, ou résulte de l'application d'un programme de prévention. C'est donc une notion essentielle pour le chercheur qui s'intéresse aux causes d'une maladie.

La prévalence dépend de deux facteurs, qui sont l'incidence et la durée de la maladie. Ainsi, un changement de la prévalence peut être dû à la variation de l'un ou l'autre de ces facteurs. Par exemple, et paradoxalement, si un traitement efficace permet de retarder certains cas, la prévalence peut augmenter (SIDA). A l'inverse, une diminution de prévalence peut signifier dans certains cas un raccourcissement de la maladie avec guérison, ou un décès prématuré.

La prévalence est très utile car elle permet d'estimer et de prévoir, si les conditions ne changent pas, les besoins en ressources sanitaires, par exemple pour le traitement, l'hospitalisation, les soins à domicile.

La prévalence peut être obtenue après une seule enquête, au moyen d'une étude transversale, qui est une photographie de la situation.

L'incidence par contre nécessite une étude longitudinale, prospective, mais qui peut permettre de déterminer les déterminants de la maladie.

La qualité de l'observation (du questionnaire, du système de détection, ou du système d'observation) est déterminante dans les résultats.

On petit calculer un risque relatif (RR) si l'on compare deux populations dont l'exposition à ces déterminants est différente, en divisant l'incidence dans la population exposée par l'incidence dans la population non-exposée.

1.7 Les populations à l'étude/ cible/ à risque

La délimitation de la population à l'étude est quelquefois délicate. C'est un ensemble de personnes qui répondent à un ou plusieurs critères (= population), défini par rapport à un critère géographique (au sens large) ou à une interaction sociale. Ce terme d'interaction sociale doit être compris dans un sens très général, comme étant le rapport qui lie deux ou plusieurs personnes. On parle par exemple, pour le second terme de la définition, de communauté grecque, etc.

Mais d'autres caractéristiques de type politique, social, économique, technologique, sanitaire, et environnemental de cette population font qu'une communauté n'est jamais tout à fait semblable à une autre. C'est cette diversité qui justifie une planification distincte et spécifique, et la répétition des mêmes études dans plusieurs populations où ces aspects varient.

On parle de population à risque lorsqu'une population est susceptible de développer un problème parce qu'elle est exposée à un facteur donné, relié sur le plan étiologique à une maladie (par exemple lésions du genou par usage répété chez les carreleurs ou les poseurs de moquette).

La population atteinte est le groupe déjà affecté par la maladie.

La population cible est celle qui fait directement l'objet de l'intervention, et chez laquelle on souhaite obtenir une amélioration de la santé.

1.8 Les facteurs/les déterminants

1.8.1 Les facteurs

La prévention s'appuie sur une certaine proportion de données connues par des travaux scientifiques antérieurs (épidémiologie, au sens large), mais il persiste toujours, du fait de la diversité des populations concernées ou des circonstances, une part mal connue ou inconnue.

Cela est généralement très mal compris du public, qui cite volontiers des contre-exemples, dont il pense pouvoir tirer une règle opposée aux faits cités, ou mettre en doute la valeur de l'observation et des résultats statistiques. Par exemple, en présentant un grand-père qui a toujours fumé 10 cigares par jour et qui se porte comme un charme à 90 ans, on pense pouvoir affirmer que le tabac n'est pas dangereux.

Cette diversité des individus a pour corollaire que la comparaison doit porter sur des populations. On procède à la mise en évidence des différences actuelles, ou de celles qui résultent de l'intervention, pour vérifier l'hypothèse de l'implication d'un facteur dans la maladie. On compare par exemple des buveurs d'alcool à des non-buveurs, pour mettre en évidence l'effet de l'alcool dans la cirrhose.

Le travail de comparaison n'est satisfaisant que si l'on intègre dans l'étude un assez grand nombre de facteurs pertinents, recueillis systématiquement pour chacun des groupes comparés.

Le choix des facteurs se fait souvent par l'expérience, d'après des travaux antérieurs, ou par la réflexion.

On distingue, conceptuellement, plusieurs types de facteurs:

• les facteurs prédisposants, qui sont ceux qui précèdent le comportement. Ils incluent les connaissances, les attitudes, les croyances, les valeurs et les perceptions qui ont trait à la motivation d'un individu ou d'un groupe d'agir. Ils correspondent à des préférences personnelles. Certaines variables démographiques, par exemple le statut socioéconomique, l'âge, le sexe, la taille de la famille, sont aussi des facteurs prédisposants, même s'ils ne sont pas l'objet direct des programmes d'éducation sanitaire.

• les facteurs facilitateurs sont aussi des facteurs qui précèdent le comportement. Ils incluent les habiletés personnelles et les ressources nécessaires à l'accomplissement d'un comportement dans le domaine de la santé. Les habiletés réfèrent à la capacité de l'individu d'accomplir une tache. Font partie de ces facteurs les ressources en services de santé, les facteurs reliés à l'accessibilité comme les coûts, la distance, le transport et les heures d'ouverture.

• les facteurs de renforcement qui sont les facteurs subséquents au comportement qui servent de récompense, d'incitation ou de punition pour un comportement donné, contribuant à sa persistance ou à son extinction. Ils incluent autant des bénéfices sociaux que physiques, et peuvent être tangibles ou intangibles. La source de support peut provenir de collègues, de pairs, de la famille, d'amis, ou de superviseurs.

1.8.2 Les déterminants

Si un facteur est reconnu comme ayant une importance étiologique pour une maladie, on peut le nommer déterminant (pour cette maladie).
Certains déterminants ont une importance très grande, parce qu'ils sont retrouvés dans une majorité d'études sur un sujet touchant la santé.

Les déterminants majeurs en santé publique sont :

- l'âge

- le sexe

- le moment

- le lieu

- la situation socio-économique

Mais on sait aussi que le dernier déterminant cité est difficile à définir de manière pertinente et de manière commune pour tous les pays, même à l'échelon européen.

Prouver qu'un déterminant mérite son nom, c'est-à-dire qu'il a réellement une importance pour les différences constatées, est du domaine de statistiques complexes dont je ne parlerai pas. On se trouve assez souvent, en particulier à cause de la taille insuffisante de la population examinée, dans la situation ou les différences paraissent liées à certains facteurs, mais que des calculs détaillés vous répondent que ces différences ne sont pas liées à ces facteurs avec la même force pour chacun d'entre eux qu'on pourrait le penser si la variation n'est attribuée qu'à chacun individuellement.

On observe ainsi souvent dans certaines populations que les mêmes individus occupent des positions hiérarchiques semblables pour plusieurs facteurs. Les premiers en "quelque chose" restent les premiers en "autre chose", et inversement. On a là affaire à des facteurs qui évoluent de manière conjointe; la statistique permet l'opération capitale de tenir compte de cette covariation, et de mettre en évidence ce qui peut être attribué séparément à chaque facteur. C'est fondamental, parce que cela permet d'éviter de designer un seul de ces facteurs comme responsables de toute la différence observée.

Par exemple, les personnes à revenu modeste habitent aussi préférentiellement les appartements de certains quartiers, et sont de formation scolaire modeste, alors que l'inverse est souvent vrai pour des gens plus aisés. C'est un exemple trivial, parce que l'on sait que le revenu dépend beaucoup de la formation scolaire (les métiers les mieux payés sont souvent ceux qui ont nécessité le plus d'études). Si on ne peut payer qu'un loyer bas on choisit plutôt un logement petit, ou dit "social", voire subventionné, qui n'existe que dans certains quartiers où l'initiative publique les a construits.

Un exemple plus subtil serait celui de l'observation que les voitures rouges ont plus d'accidents. La différence pourrait s'expliquer si les voitures rouges étaient plus fréquemment achetées par des conducteurs jeunes, donc inexpérimentés, qui provoquent au début de leur carrière de conducteur plus d'accidents! Les assurances pour véhicules ont parfaitement compris ces principes puisque, malgré des statistiques fort divergentes, elles ont fixé des primes en fonction de l'âge, de la durée d'obtention du permis, du sexe, et des kilomètres parcourus chaque année, qui sont autant de déterminants valides.

C'est en attribuant faussement un lien de causalité à certains facteurs que l'on a probablement dit le plus de bêtises en médecine! Sans parler de certains "traitements" "alternatifs", dont les résultats annoncés ne sont quasiment jamais validés statistiquement sur des populations. La Fédération des médecins suisses a d'ailleurs écrit récemment un article humoristique sur ce sujet, intitulé "Et pourquoi pas de l'oxygène pour les pieds plats ?".

Des études peuvent se révéler quelquefois très difficiles à mener. Un exemple très récent est celui de la valeur protective pour l'infarctus de l'aspirine à faible dose. Il a fallu 15 ans de travaux, quelques dizaines de milliers de personnes, choisies de manière identique dans plus d'une douzaine de pays pour le prouver avec certitude!

Si l'on voulait mesurer un éventuel effet néfaste de la caféine sur le coeur, cette étude serait complexe, sinon impossible. On sait en effet qu'une grande partie de la population boit du café, et on peut supposer que ceux qui consomment du café ont éventuellement aussi un comportement différent vis-à-vis de leur santé. L'effet de la caféine doit aussi être relativement faible, puisqu'on ne l'a pas encore vraiment démontré expérimentalement. On se trouve donc ici dans la situation de distinguer l'effet propre de la caféine parmi beaucoup d'autres facteurs qui peuvent être le tabagisme, le manque d'exercice physique, l'alimentation, etc.

1.9 Le déterminant et la prédiction

Un piège connu est la confusion entre la validation d'un déterminant, et l'importance de l'effet qu'il exerce sur les populations. Il se peut parfaitement, et c'est assez souvent constaté, qu'un facteur mis en évidence statistiquement avec un très faible risque d'erreur, donc "significatif", n'a peut-être pas une très grande influence sur la maladie dont il est un déterminant. Cela signifie que cette constatation est vraie, mais a peu de valeur pratique.

Une autre réflexion doit être faite. Il faut toujours discuter des résultats des statistiques, et ne présenter comme solides que les résultats pour lesquels il est possible de comprendre, de tenter d'expliquer le lien entre un facteur et l'influence qu'il exerce. Si cette explication fait défaut d'après l'état de nos connaissances, les faits décrits méritent une discussion prudente. L'exemple des accidents pour les voitures rouges est le type du fait prouvé, mais où le choix des déterminants potentiels, en début d'étude, a été si incomplet, qu'il n'était pas possible de comprendre en quoi la couleur avait l'importance que la statistique lui attribue.

1.10 L'indicateur et l'indice

L'indicateur est défini comme une mesure pouvant résumer un ensemble de statistiques ou, au besoin, servir de mesure indirecte lorsque l'information n'est pas disponible. En règIe générale, les indicateurs représentent une seule classe de données, comme la mortalité ou la morbidité, mais pas les deux.

L'indice se distingue de l'indicateur par le fait qu'il combine des éléments dissemblables. C'est une mesure composite, plus complexe, multidimensionnelle.

On peut représenter des relations par un schéma :

statistiques Indicateur indice
S1, S2, ..Sn In1, In2 IcA
Sn+1,... In3 lcB
obésité Pourcentage de graisse corporelle (mesurables par inpédencemétrie) IMC [indice de masse corporelle, = poids(kg) divisé par taille au carré (m)]

Ces deux notions sont évoquées parce que l'approche par indicateur est très fréquemment utilisée, dans le cadre des méthodes de mesure de l'état de santé des populations, le cas échéant pour fixer les besoins. Le plus souvent, on compile les données existantes; on ne produit donc pas de nouvelles informations, mais on analyse celles qui sont disponibles et on les interprète (par exemple niveau de glucose sanguin dans le sang pour définir le diabète).

Cette approche par indicateur est basée sur le postulat que l'estimation des besoins peut se faire à l'aide de certains descripteurs qui ont été associés à des besoins.

On distingue plusieurs catégories d'indicateurs:

- les indicateurs socio-économiques
- les indicateurs sanitaires
- les indicateurs de l'utilisation des services de santé
- les indicateurs des ressources

1.10.1 Les indicateurs socio-économiques

On peut faire la description des principaux indicateurs couramment utilisés:

Terme définition
pyramide des âges
répartition par sexe de la population dans les différents groupes d'âge

taux brut de natalité
(nombre de naissances pendant l'année/ population du milieu de l'année) x 1'000

taux brut de mortalité
(nombre de décès pendant l'année/ population du milieu de l'année) x 1'000

taux net d'immigration
(nombre d'immigrants - nombre d'émigrants pendant l'année)/ population du milieu de l'année] x 1'000

taux d'accroissement naturel
(nombre de naissances - nombre de décès pendant l'année)/ population au milieu de l'année] x 1'000

taux de croissance démographique
(taux d'accroissement naturel + taux net d'immigration)/population du milieu de l'année] x 1'000

taux global de fécondité
(nombre de naissances pendant l'année/nombre de femmes de 15-49 ans au milieu de l'année) x 1'000

taux brut de reproduction
nombre moyen de filles qui naîtraient d'une cohorte de 1'000 femmes en âge de procréer, si ces dernières survivaient jusqu'a 50 ans et si elles étaient soumises aux taux actuels de fécondité selon l'âge

revenu moyen
revenu familial moyen ou revenu individuel moyen selon l'âge, le sexe et l'état matrimonial

seuil de pauvreté
démarcation des faibles revenus établie en fonction de la taille des familles et de la taille de la zone de résidence

taux de pauvreté
(nombre de personnes vivant sous le seuil de pauvreté/population totale) x 100

taux d'activité
(nombre d'individus actifs de 15 ans et plus/ population totale de 15 ans et plus) x 100

taux de chômage
(nombre de chômeurs/population active de 15 ans et plus) x 100

niveau de scolarité
nombre d'années de scolarité complétées (seuil fixé en général à 14 ans)

Avant d'utiliser un indicateur pour comparer deux populations, il faut bien sûr vérifier sa pertinence dans chacune des populations. Il convient qu'il mesure les mêmes éléments dans chacune d'elles (identité des définitions, qualité du recueil, etc.). Peut-on par exemple parler de chômage dans une société rurale traditionnelle (Afrique), quand on sait que le marché de l'emploi salarié n'est pas développé au même titre qu'ici, et que la tradition veut souvent que l'on reste dans son groupe familial à la campagne? En plus, pour faire une comparaison entre régions, ou entre pays, il faudra souvent standardiser les populations comparées.

Cette standardisation consiste à calculer la valeur moyenne d'un "élément" (taux, indicateur, etc.) pour une population-type, définie par convention par une certaine distribution de ses classes d'âge et de sexe. On passe ainsi d'un taux dit "brut" (celui qui est calculé à partir des données recueillies lors de l'étude) à un taux "standardisé".
Ce calcul de standardisation se fait en calculant la valeur de l'"élément" pour chaque tranche d'âge et de sexe, puis en multipliant chacune de ces valeurs par la proportion de population que la tranche représente, et en faisant l'addition de ces produits; cette valeur est le taux standardisé.

On ne peut par exemple pas comparer sans standardisation le taux de mortalité de la population d'un pays en voie de développement et celle d'un pays occidental. En effet, les naissances sont plus nombreuses, la mortalité infantile est plus élevée et les personnes âgées proportionnellement moins nombreuses dans les pays en voie de développement, alors que c'est exactement la situation inverse dans le pays développé. La contribution de chaque classe d'âge à la mortalité générale est très différente (on meurt beaucoup plus de maladies infectieuses dans les régions tropicales que dans les pays développés).

Certains indicateurs ont d'ailleurs été définis pour tenir compte de ces difficultés de comparaison, et se rapportent spécifiquement à une fraction déterminée de la population, ou à une cause particulière. Cela n'est cependant pas suffisant, et ne dispense jamais d'une analyse attentive des méthodes de recueil de ces nombres, et de la structure de la population.
On a ainsi observé en 1974-75 aux Etats-Unis une augmentation transitoire, mais très nette de l'incidence de la tuberculose. Ceci était en contradiction avec la décroissance lente et constante observée depuis plus de 30 ans. L'explication résidait dans le retour au pays des soldats américains du Vietnam, pays où la tuberculose est beaucoup plus fréquente. Les soldats vivant dans ces conditions avaient été plus fréquemment contaminés durant leur séjour, parce que les cas de tuberculose ouverte y étaient plus nombreux; les soldats avaient développé leur tuberculose après leur retour. Les guerres laissent aussi leur marque sur la pyramide des âges de certains pays. Une surmortalité adolescente dans certains pays d'Amérique latine est due à la répression policière!

Les indicateurs sont très divers, et ont tous une définition très précise, à laquelle il faut se reporter chaque fois que l'on n'en n'est plus tout a fait sur. Certains présentent un état (pyramide des âges, niveau de scolarité, etc.), d'autres mesurent un changement (taux net de migration, etc.).

Certains sont interdépendants, et la modification qui est mise en évidence par un indicateur est due dans ce cas à une cause qui aura aussi des effets, le cas échéant, sur un ou plusieurs autres indicateurs. Les variations des valeurs des indicateurs doivent faire l'objet de ce type d'analyse pour bien saisir la réalité.

Par exemple, si l'on trouvait un médicament miracle, totalement curatif, contre le paludisme, on assisterait dans les pays de la zone infestée à une diminution de la mortalité surtout infantile, une augmentation de la proportion d'enfants, et un faible accroissement de l'espérance de vie (parce que les enfants décédés contribuent peu à cette variable).

L'intérêt d'un indicateur est de pouvoir extrapoler, c'est-à-dire prévoir l'évolution des groupes examinés à partir des données existantes et de leur analyse. Cela aide aussi à la prévision des besoins.
Cette démarche est bien connue pour les problèmes d'accroissement de la population, ou l'on crée en général plusieurs scénarios à croissance lente, modérée ou rapide. Les projections obtenues permettent d'estimer les besoins à venir et de faire une prévision des ressources nécessaires.

Les indicateurs socio-économiques ont un intérêt non seulement pour la santé, mais également pour l'utilisation des services de santé. Les indicateurs sociaux ne mesurent pas directement la santé; ils ont trait à des facteurs extérieurs au secteur de santé qui ont une influence sur la santé.

Si l'on cherche à détailler la liste des populations qui ont des caractéristiques particulières, l'exemple ci-dessous montre comment on pourrait conduire cette démarche.

Exemples d'indicateurs permettant d'identifier les populations à haut risque et les populations cibles de programmes spécifiques

Population en état de pauvreté
Familles vivant sous le seuil de pauvreté
Groupes de population vivant sous le seuil de pauvreté
Femmes chefs de famille avec enfants vivant sous le seuil de pauvreté
Enfants vivant sous le seuil de pauvreté

Enfants
Rapport de dépendance des jeunes
Enfants demeurant avec leurs deux parents
Taux de fécondité
Familles attendant un enfant
Familles attendant et ayant déjà un enfant Adolescents ne fréquentant pas l'école
Enfants vivant sous le seuil de pauvreté

Personnes âgées
rapport de dépendance des personnes âgées personnes âgées vivant seules
personnes âgées vivant sous le seuil de pauvreté

Groupes ethniques
pourcentage de personnes d'origines ethniques diverses pourcentage de ménages d'origine ethnique diverse
pourcentage de personnes nées à l'étranger ou nées de un ou de deux parents étrangers

Isolement social et conditions associées
ménages composés d'une seule personne
médiane de la taille des ménages
personnes chefs de famille
femmes chefs de famille
hommes et femmes célibataires
hommes et femmes divorcés ou séparés veuves

Une description complémentaire utile sera aussi géographique (par pays, région, quartier), ou d'une autre nature (nationalité, etc.).

1.10.2 Les indicateurs sanitaires

Principaux indicateurs sanitaires utilisés en planification de la santé (certains indicateurs déjà décrits comme indicateurs socio-démographiques ne sont pas repris)

Terme Définition Valeur-type

taux de mortalité spécifique pour une cause

taux de mortalité spécifique selon l'âge
(nombre de décès dus à cette cause pendant l'année/population au milieu de année) x 1'000

(nombre de décès dans ce groupe d'âge pendant année)/population dans ce groupe d'âge au milieu de année) x 1'000

taux de létalité
(nombre de décès par une maladie donnée pendant une période de temps/nombre de cas de cette maladie pendant la période) x 1'000

mortalité différentielle
différence de mortalité entre deux ou plusieurs groupes

taux de mortalité maternelle
(nombre de décès féminins par causes puerpérales pendant année/nombre de naissances vivantes pendant année) x 100'000
Canada 6,5
France 15,5

taux de mortalité infantile
(nombre de décès d'enfants de moins de 1 an pendant année/nombre de naissances vivantes pendant année) x 1'000
Canada 10,4
France 10,0

taux de mortalité néo-natale
(nombre de décès d'enfants de 0-27 jours de vie
pendant année/nombre de naissances vivantes pendant année) x 100 Canada 6,7
France 5,6

taux de mortalité périnatale
[nombre de morts foetales tardives (28 semaines
de gestation et plus) + nombre de morts néo¬
natales]/ [nombre de naissances vivantes + nombre de morts foetales tardives]
Canada 10,9

espérance de vie à la naissance
nombre moyen d'années qu'un nouveau-né peut vivre
1976: H=70,2
F=77,5

espérance de vie
nombre moyen années qu'un individu peut vivre à partir d'un âge donné si les taux
de mortalité spécifiques selon l'âge devaient rester les mêmes pour la durée de leur vie

années potentielles de vie perdues
nombre années qu'un individu, décédé avant 70 ans, n'a pas vécu

taux d'incidence
nombre de nouveaux cas d'une maladie durant une période donnée/population exposée

taux de prévalence
nombre de cas d'une maladie à un moment donné/population à l'étude

risque relatif
incidence chez les exposés / incidence chez les non-exposés

risque attribuable
incidence chez les exposés - incidence chez les non-exposés

taux de restriction d'activité institutionnelle selon l'âge et le sexe
(nombre de personnes d'âge et de sexe donnés hébergées en centres hospitaliers de soins prolongés ou en centres d'accueil d'hébergement pour raisons de santé / population totale) x 100

On voit, dans cette liste, qu'il existe des taux bruts, et des taux spécifiques (à une maladie, une cause, une certaine période de la vie).

On peut en tirer des tableaux qui aident à la description d'une évolution sanitaire, par exemple:

Variation des principales causes de décès, selon le sexe (Québec, entre 1971 et 1980)

Domaine ou maladie Hommes Femmes
affections périnatales - 52.2 % - 52,5 %
maladies hypertensives - 39,1 % - 42,1 %
anomalies congénitales
- 30,2 %
- 32.5 %

cancer de l'estomac
- 29,0 %
- 32,5 %

accidents de véhicules à moteur
- 27,2 %
- 28,1 %

maladies ischémiques du cœur
- 25,7 %
- 33,9 %

maladies cérébro-vasculaires
- 23,5 %
- 27,7 %

pneumonie
- 9,8 %
- 14,4 %

cirrhose du foie
0,0
- 0,7 %

cancer de l'utérus
---- - 50,1 %

cancer du sein
----- - 10,9 %

L'analyse de l'évolution des décès dus à ces affections est très instructive.

- la régression des décès par affection périnatale est très importante; qui sont ces enfants qui mouraient et ne meurent plus? Des prématurés ou d'autres types d'enfants?

- la même constatation est faite pour les anomalies congénitales. Quelles sont donc ces anomalies congénitales que l'on ne savait pas soigner assez bien, avant ou après la naissance, en 1971 et beaucoup mieux en 1980?

- Les avortements pour indication médicale ont-ils augmentés ou non? Y a-t-il eu une modification du spectre de ces anomalies, ou apparition d'un grand nombre de cas plus bénins, ce qui est peu probable sans modification importante de l'exposition aux mutagènes (nouveau médicament, exposition due à une catastrophe industrielle, etc.)?

- le traitement du diabète et de ses complications a-t-il à tel point changé entre 1971 et 1980? Ou alors y a-t-il eu un tel développement hospitalier que les cas graves ont été mieux pris en charge?

- le comportement de la population semble avoir beaucoup changé, vu la régression des accidents de circulation mortels. A-t-on introduit un contrôle policier plus sévère, des nouvelles limitations de vitesse, un programme de prévention efficace contre l'alcoolisme? Comment explique-t-on que cette diminution soit contemporaine à celle d'autres causes de décès de nature très différente? Y a-t-il une démarche de prévention coordonnée?

- dans l'hypothèse d'un mode de vie plus sain, dont les effets sont en général différés de plusieurs années, pourquoi la cirrhose du foie a-t-elle si peu baissé? Cela signifie-t-il que la cirrhose actuelle est plutôt d'origine infectieuse qu'alcoolique?

On voit que l'analyse n'est pas simple, et soulève encore plus de questions qu'elle n'en résout!

On connaît aussi des taux spécifiques pour le début de la vie:

Mortalité infantile et périnatale

Définition de la durée
Naissance
7eme jour de vie
28eme jour de vie
1 an de vie

mortinatalité ------------->

mortalité infantile <----------------------------------------------->

mortalité périnatale ------------------>

mortalité néo-natale
précoce
tardive <-------------->

<----------------->

mortalité post-néonatale <-------------------->

1.11 Les types de prévention

Le modèle de santé publique détaille les préventions primaire, secondaire et tertiaire.

La prévention primaire est une activité destinée à agir sur la population générale ou sur les groupes à risques, et à éviter l'apparition du comportement, de la maladie que l'on cherche à éviter.

La prévention secondaire s'occupe des personnes récemment atteintes, en vue d'éviter ou de réduire les conséquences d'une affection.

La prévention tertiaire s'occupe de la réhabilitation des personnes atteintes.

On voit que les 3 niveaux sont souvent mêlés dans les actions sur le terrain.

Ainsi la prévention primaire concerne généralement des gens sains, dont une partie a ou aura un certain risque d'adopter des comportements dommageables à sa santé. La démarche logique est de déterminer dans cette population, en fonction des données connues, pour un certain type de problème, les caractéristiques des groupes à risque (sexe, âge, milieu socio-économique, valeurs, croyances, etc.), qui permettront d'élaborer une stratégie efficace pour ce groupe-cible. L'adéquation du programme aux caractéristiques du groupe-cible est essentielle à sa réussite, d'autres éléments importants étant le mode d'approche, les supports utilisés, la crédibilité des intervenants, etc.

Quant on recherche comment les comportements sont et peuvent être régulés, on constate certes qu'il existe des facteurs tenant aux connaissances, mais que les éléments comportementaux et d'environnement ont une grande influence. L'individu n'est pas passif face à ces influences, il élabore les stimulations provenant de l'environnement, en produisant ses propres supports de connaissance. L'observation lui permet d'anticiper l'expérimentation, ce qui est vital à la fois pour son développement et sa survie. Il analyse ses expériences, prévoit les conséquences probables de certaines actions, et peut ainsi guider son comportement futur

Nous avons donc affaire à tout un processus de transmission sociale dans lequel les langages, les styles de vie, les pratiques culturelles jouent un rôle important de modelage, par lequel des formes nouvelles de comportement sont transmises.

Cette complexité fait qu'il n'y a pas, pour l'ensemble de la prévention primaire, de modèle simple, facile à appréhender et à utiliser, efficace, donc universel, qui puisse s'appliquer à tous les problèmes à résoudre et à toutes les personnes. Cela fonde la diversité des actions, dont il convient toujours d'évaluer l'effet sur ceux qui en ont bénéficié.

1.12 Le choix du type de prévention

La discussion du choix du type de prévention peut paraître académique, mais c'est exactement dans ce dilemme que se trouve tout le système de santé occidental.
Vaut-il "mieux" faire de la prévention primaire, pour éviter l'apparition de certaines affections, ou traiter efficacement les personnes atteintes afin de les guérir ou de les soulager ?

Disons d'emblée qu'il n'y a pas de réponse générale, même pour un problème particulier, parce la "faisabilité" d'une approche varie en fonction de multiples facteurs, qui tiennent en particulier à la culture, au niveau économique, au niveau d'instruction, etc. des populations, mais aussi de la prévalence de la maladie à un moment donné.

Pour revenir à un cas concret, on peut évoquer le problème de la prévention de l'hypertension, qui est bien investigué. Des facteurs tels qu'une alimentation trop riche en sel, trop riche en graisses saturées, le manque d'exercice, etc. sont bien connus.
On a des lors au moins deux attitudes opposées possibles:

- on soigne les personnes atteintes après un dépistage à large échelle

- on cherche à convaincre la population d'adopter un mode de vie dont on sait qu'il diminue le risque d'apparition de l'hypertension

Les résultats des études faites à grande échelle sur deux décennies montrent que la modification du mode de vie entraîne en moyenne une diminution de quelques mm de mercure de la tension artérielle (seulement!), mais que cette diminution, portant sur toute la population, est plus efficace que la première solution dans la prévention des complications de l'hypertension (et beaucoup moins coûteuse).

Il s' agit donc là d'un choix purement scientifique, sur la "meilleure" approche possible, mais on voit qu'il dépend des facteurs cités plus haut, parce que ceux-ci sont différents dans les populations, même en Europe!

Une démarche intellectuelle identique a dû être faite pour la prévention de la carie, mais au niveau de la forme que devait prendre l'apport en fluor. On avait le choix de distribuer des pastilles de fluor, par exemple à l'école, ou d'utiliser l'adduction d'eau enrichie en fluor pour atteindre le but visé. Ces deux solutions ont été mises en place, tantôt l'une, tantôt l'autre, dans différentes régions, avec succès.
Mais le canton de Vaud en a choisi une troisième, parce que son système d'adduction d'eau est décentralisé, basé sur des sources captées dispersées, et que le coût des installations de fluoration aurait été prohibitif. On a donc décidé de vendre du sel enrichi en fluor, puisque tout le monde consomme du sel, et le résultat a été le même.

On voit l'importance de la recherche, appliquée et fondamentale, non seulement pour mettre en évidence les liens de causalité pour des affections connues, mais aussi pour investiguer de nouveaux domaines de connaissance. Il est en effet capital, lorsqu'un problème nouveau se pose, qu'on ait au moins les outils pour l'investiguer, et que la recherche dans ce domaine ait si possible un peu d'avance. Les problèmes du SIDA et récemment celui de la "vache folle" ont bien mis en évidence l'importance de la connaissance dans l'action.

Pour des actions de prévention, les exemples donnés ci-dessus montrent aussi la nécessité de faire, toujours, une analyse économique. Celle-ci peut se révéler très complexe, car l'action met souvent en jeu de multiples structures et acteurs, et le choix de l'une ou l'autre approche (cf. hypertension) nécessitera chaque fois, avant le choix, une analyse économique faite sur les bases d'une programmation.

1.13 Les formes de prévention primaire

On imagine bien qu'un "programme de prévention", qui ne peut être mis en place que dans des cas privilégiés, n'est de loin pas la seule forme de prévention possible, même si c'est sa forme la plus élaborée.
Le programme de prévention est obligatoirement un compromis qui tient compte des ressources financières et humaines disponibles, et des besoins ressentis. Il doit être évalué périodiquement par des méthodes appropriées" qui permettent de savoir si l'on a atteint l'amélioration souhaitée eu égard aux moyens engagés.

Si l'on se satisfait d'une activité plus ponctuelle, "l'action de santé" peut être un moyen efficace.
L'action de santé est une activité de prévention primaire dans le domaine de la santé, limitée dans le temps et dans ses objectifs, qui engage des moyens peu importants. Elle ne nécessite pas une démarche communautaire étendue, mais s'adresse seulement à une population dans son lieu de vie ou de travail habituel, sur un thème relativement restreint.

L'éducation générale, ou spécifique à un sujet, donnée par les parents, ou d'autres intervenants, a aussi un aspect préventif dans le domaine de la santé comme dans les autres domaines, en donnant à l'individu les moyens de progresser dans sa connaissance et ses comportements, afin de devenir autonome et de pouvoir s'adapter à la vie en communauté.

1.14 Les besoins

Les "besoins", même s'ils représentent une notion forte dans le domaine de la relation d'aide, sont en fait une notion relative, et sont définis comme l'écart entre la situation actuelle et le but visé.
Ces besoins sont donc relatifs à une époque, un milieu, une culture. Ils sont subordonnés dans l'esprit de ceux qui les définissent à une certaine conception de la personne, de ses droits, de ses attributs et de ses aspirations, qui évoluent dans le temps. Leur réalisation se heurte aux limites financières et à la capacité d'intervention des sociétés. Ils peuvent être hiérarchisés dans le modèle de la pyramide de Maslow.

On peut distinguer des besoins en terme d'état de santé, services ou de ressources.

Exemples:

objectifs de santé
objectifs de soins
Objectifs de ressources

- diminuer la mortalité
- due aux maladies cardio-vasculaires
- maintenir la continuité
- dans les soins - assurer une disponibilité
- adéquate des ressources
- diminuer l'incidence des
- maladies infec¬tieuses de
- l'enfance - faire en sorte que les
- services offerts soient
- conformes aux normes
- professionnelles - augmenter le degré de productivité dans la
- fourniture des services

1.15 Les types d'études épidémiologiques

On distingue plusieurs types différents. On verra leur utilité respective plus loin. Il faut prêter attention à leur définition exacte parce qu'il existe des synonymes et que les confusions peuvent exister. On distingue les types:

- selon le rapport au "sujet" de l'étude:

 les études descriptives, qui se rapportent aux groupes

 les études analytiques, qui se rapportent à l'individu

- selon la manière de mettre en évidence les déterminants:

 les études de cohorte, où un groupe de personnes saines, mais exposées à un risque, ou alors un groupe de personnes atteintes d'une même affection au même degré de son développement, est suivi depuis le début de l'étude, à plus ou moins long terme, dans le but d'en observer l'évolution.

 les études cas-témoin, où l'on compare un groupe de personnes atteintes d'une affection à un autre groupe de personnes qui n'en sont pas atteintes, dans le but de voir en quoi elles différaient dans le passé. Si les éléments examinés dans les deux groupes diffèrent, et qu'un ou plusieurs éléments semblables sont retrouvés chez la plupart des malades, ces éléments-là peuvent être suspectés d'être les causes de la maladie.

Historiquement, on a très souvent fait d'abord des études cas-témoins, et ensuite des études de cohorte pour valider l'effet de facteurs suspectés d'être à l'origine de l'affection (mais ce n'est pas toujours obligatoire).

Ces deux types étude ont chacune des indications générales, qui sont données ci-dessous:

cas-témoin de cohorte
maladie peu fréquente maladie relativement fréquente
exposition relativement fréquente (au moins dans certains groupes) exposition rare
durée de latence prolongée durée de latence réduite
témoins identiques au cas, a la pathologie près exposés et non-exposés identiques à l'exposition près
information indépendante du fait
d'être malade (ou bien portant) information sur la maladie indépendante du fait d'être exposé

- selon le sens temporel d'étude:

 les études rétrospectives, où l'on s'intéresse au passé d'un groupe

 les études prospectives, où l'on s'intéresse à l'avenir d'un groupe

Ces deux types études sont choisis en fonction de leur faisabilité, mais aussi en raison de leur utilité. On peut ainsi comparer leurs avantages et inconvénients respectifs:

rétrospectives
prospectives

+ étude nécessite peu de temps - étude nécessite une longue période d'observation
+ faible coût - très coûteuse
+ particulièrement adaptée pour des maladies rares - ne convient qu'aux maladies relativement communes
+ peu de problèmes éthiques - beaucoup de problèmes éthiques qui peuvent influencer toute la conception de l'étude
- biais fréquents dans la sélection des témoins - moins de biais dans la sélection des témoins
+ volontariat non indispensable - volontariat indispensable
- recueil des données souvent biaisé - moins de biais dans le recueil des données
+ nécessite relativement peu de sujets - nombreux sujets nécessaires
+ pas de problème de déperdition de sujets en cours étude - problème de déperdition de sujets en cours étude
- on ne peut pas déterminer l'incidence + on peut déterminer l'incidence
- approximation dans le calcul du risque relatif + le risque relatif peut être calculé avec précision

(+ = aspect positif, - = aspect négatif)

- selon la durée d'observation:

 les études longitudinales, c'est-à-dire qui se sont déroulées dans le temps, bien que ce terme ne soit le plus souvent appliqué qu'aux études prospectives.

 Les études transversales ont lieu à un moment bien déterminé ou dans une période de temps très courte, qui sont une "photographie" de la situation.

1.16 La comparaison des études

On ne peut comparer sans trop de précautions plusieurs études transversales les unes aux autres, pour autant qu'elles aient été faites sur la même population et avec les mêmes "outils". Si ces conditions ne sont pas réunies, la comparaison ne peut livrer que des indications très générales.

La comparaison d'une étude de cohorte à une étude transversale se heurte par contre à des difficultés d'interprétation.

La comparaison de deux études longitudinales se heurte aussi à des difficultés d'interprétation, même dans la même région, si elles ont débuté avec un grand écart dans le temps, l'exposition aux facteurs de risque pouvant évoluer dans le temps (par exemple pour l'obésité les variables environnementales et éducatives : plus de fast-food, moins d'exercice, etc.).

2. Le dépistage
2.1 Définition

On qualifie de dépistage une mesure de détection des écarts à la norme, écarts qui ne seraient sinon pas découverts.

Le dépistage est l'une des activités du service de santé des écoles, qui entre dans le cadre de la surveillance de la santé des élèves (mandat légal).

Le dépistage fait en général partie d'un programme, mais ce n'est de loin pas la seule manière de surveiller la santé de l'enfant (par ex: le dépistage des porteurs ou des personnes venant de commencer leur phase symptomatique de la maladie lors d'une épidémie est une opération de très courte durée).
Cependant, le plus souvent, dans le domaine de la santé scolaire, le dépistage est intégré à la prévention primaire. En fait on pratique plutôt le dépistage de personnes déjà atteintes (par ex: examen de la vue) aussi bien que des conditions qui pourraient amener à une certaine affection (par ex: examen du dos pour détecter une mauvaise tenue qui peut amener l'apparition d'une déformation fixée de type cyphose ou scoliose).

Dans le domaine du développement, l'écart par rapport à la norme peut être subtil, beaucoup plus que dans d'autres domaines de la médecine, et peut apparaître progressivement. De plus, la variabilité habituelle par rapport à la norme est grande : ainsi on marche en moyenne à 13 mois, mais cela est "normal" de 8,5 à 18 mois"!

La situation se complique pour la détection, quant à ses conséquences, par le fait qu'elle risque de modifier l'attitude de l'entourage, ce qui peut à l'occasion avoir un effet défavorable sur les conditions de développement elles-mêmes (attention et soutien parentaux, etc.).

Il faut aussi bien avoir à l'esprit que le dépistage, selon la définition qui en est donnée, n'est de loin pas l'unique voie de diagnostic des anomalies, parce qu'un certain nombre d'entre-elles sont formellement reconnues sans cette procédure (par ex: le mongolisme, à la naissance), ou strabisme important chez le petit enfant (mais cela n'est pas vrai pour le microstrabisme, détecté par exemple par le test de Lang, ou un autre test de la stéréoscopie).

2.2 Les tests diagnostiques

Les qualités que doit présenter un test diagnostique sont bien répertoriées. Il doit être:

- simple

- acceptable

- reproductible (chez le même sujet, et entre observateurs)

- sensible

- spécifique

- économique

- d'interprétation aisée (avoir des normes bien établies)

Les meilleures études qui permettent de valider des tests sont longitudinales: on examine sur le long terme une population de base (saine), dont certaines personnes présenteront une anomalie/maladie en fonction d'un seuil prédéfini. Pour ceux qui présentent cette anomalie/maladie, on suit deux groupes, dont l'un est traité/pris en charge, et l'autre pas, et on compare les résultats. Ces études n'existent souvent pas dans des domaines un peu complexes, ou seulement pour une partie du problème posé.

On retiendra comme définitions pour les tests diagnostiques et de dépistage :

sensibilité - quotient du nombre de sujets atteints détectés par l'examen par le nombre de sujets atteints ayant subi l'examen

spécificité - quotient du nombre de sujets sains avec résultat négatif à l'examen par le nombre de sujets sains ayant subi l'examen

On voit que l'on fait référence, implicitement, dans ces définitions à un "meilleur" examen, qui est "l'étalon-or". Cet "étalon-or" est souvent une méthode de laboratoire beaucoup plus coûteuse, mais plus exacte. Si ce "meilleur" test manque, on peut aussi se baser sur le suivi des personnes atteintes pour voir si un test positif predit effectivement l'apparition ultérieure de l'affection ou témoigne de son apparition. Historiquement, c'est la démarche la plus souvent suivie, comme par exemple la détection de glucose dans les urines pour le diagnostic du diabète.

Une autre approche est de comparer deux méthodes. Par exemple, l'examen clinique permet de déceler des fractures osseuses par les hématomes sous-cutanés, mais la meilleure méthode connue actuellement est clairement la radiographie. A l'examen clinique il y aura quelques personnes qui ont des fractures, mais où l'examen clinique restera négatif (petits os du poignet, crâne, etc.); c'est ce que l'on appelle des faux négatifs. La sensibilité de l'examen clinique des hématomes par rapport à la radiographie n'est pas de 100 %.

Si l'on soumet à ce même examen clinique des gens que l'on sait sans fracture, mais dont certains ont éventuellement des suites de distorsion, des foulures récentes, l' examen clinique sera positif chez quelques-unes de ces personnes (présence d'hématomes sous-cutanés) même si elles n'ont pas de fractures. Il y aura ce que l'on appelle des faux positifs. La spécificité de l'examen clinique des hématomes pour détecter les fractures par rapport à la radiographie n'est pas de 100%.

On petit donc calculer la sensibilité et spécificité de l'examen clinique basé sur les hématomes par rapport à la radiographie.

Il est clair que dans l'approche clinique on n'a la plupart du temps plus d'un élément pour décider, et que c'est cette juxtaposition et l'interprétation réciproque qui permet de diminuer les risques d'erreur. L'anamnèse du patient concourt aussi au but de mieux cerner quelle affection est en cause, et de la distinguer d'autres affections qui peuvent présenter presque le même tableau clinique.

Ces notions de sensibilité et de spécificité sont capitales pour les tests diagnostiques. On voit bien qu'une faible sensibilité, qui ignore un certain nombre de faux négatifs, donc de personnes atteintes mais qui ne seront pas diagnostiquées comme telles par le test, présente un danger pour la santé publique, parce qu'il rassure faussement en diminuant les valeurs.
A l'inverse, un test qui a une faible spécificité mettra en évidence de faux positifs, personnes qui vont s'inquiéter alors qu'elles ne sont pas atteintes.

La spécificité et la sensibilité varient de 0 à 1, et leur valeur est d'autant plus favorable qu'elle se rapproche de 1. Malheureusement, l'exigence d'avoir simultanément une sensibilité et une spécificité élevées est en partie contradictoire dans la pratique.

On note que l'on parle aussi dans certains textes de "rendement". Ce n'est pas une notion de santé publique, et représente le quotient du nombre de personnes atteintes détectes dans une population par un test par le nombre de personnes examinées. Cela a son importance du point de vue économique, qui doit toujours être discuté dans les programmes de prévention.

2.3 Les critères opérationnels d'un programme de dépistage

Globalement, les programmes de dépistage, qui utilisent des tests diagnostiques selon un protocole bien déterminé, doivent à leur tour respecter certains critères:

- la morbidité et la mortalité des anomalies/maladies que l'on cherche à dépister doivent avoir une importance et une prévalence suffisante pour justifier les coûts du dépistage

- le programme de dépistage doit toucher toute la population, en particulier les fractions de population qui presentent un risque accru pour l'anomalie/maladie que l'on cherche à dépister

- les méthodes diagnostiques doivent distinguer les personnes atteintes de celles qui ne le sont pas au moyen de certains seuils

- l'anomalie/maladie doit, après détection, pouvoir être traitée ou influencée positivement

- le diagnostic et le traitement durant la phase asymptomatique de l'anomalie/maladie doivent améliorer leur pronostic, et le traitement précoce doit apporter des avantages substantiels

- pour le diagnostic définitif et le traitement de l'anomalie/maladie on doit disposer des moyens financiers nécessaires, et le coût du dépistage doit être mis en relation avec les coûts socio-économiques et humains qui surviennent en cas d'évolution sans diagnostic jusqu'à la phase symptomatique.

La deuxième condition est très importante, car les sujets qui ne participent pas au dépistage peuvent être les plus atteints. Par exemple, dans une étude sur l'obésité d'une population, le recrutement sur base volontaire des sujets examinés est mauvais, parce que les plus gros ne viennent pas du fait de la mauvaise image sociale du problème. Par téléphone, les gens surestiment leur taille de quelques centimètres, et sous-estiment leur poids de quelques kilogrammes, ce qui change fortement les proportions des différentes catégories.

3 Le programme d'intervention

3.1 La détermination des priorités

Dans le processus de planification, la détermination des priorités face à la demande ou à la réalité des besoins est une étape-clé.

Nous ne pensons pas qu'elle soit vraiment négligée, mais plutôt conduite de manière intuitive; le résultat n'en sera pas forcément mauvais, mais l'inconvénient est que les arguments pertinents ne sont pas explicites. Les autres alternatives à l'action prévue ne seront ainsi pas envisagées, ce qui rendra plus difficile la remise en question de la pratique le moment venu.

La détermination des priorités vise à sélectionner d'une part les problèmes qui font l'objet d'une intervention de santé (priorités d'action), d'autre part les problèmes pour lesquels il est nécessaire de mieux connaître les causes et les solutions (priorités de recherche). Disons d'emblée que cette priorisation est assez délicate.

3.1.1 Les alternatives d'intervention

L'étude des alternatives d'intervention a pour but de faciliter la prise de décision quant aux problèmes et aux besoins à retenir pour la programmation et la recherche.

Comme telle, cette étape ne fait pas partie de la démarche de détermination des priorités; elle est plutôt le préalable à la prise de décision sur les priorités.

Les éléments à considérer sont "pesés" en fonction du milieu où doit se dérouler l'intervention.

On distingue:

- l'efficacité de l'intervention

qui doit être connue après évaluation d'une action antérieure ou similaire. Certains problèmes sont "sensibles" à une action préventive ou curative, d'autres très peu (cf. la lutte contre l'alcoolisme).
Si l'évaluation par étude n'est pas disponible, on fera souvent appel à l'avis d'experts.

- la faisabilité de l'intervention

selon le contexte légal, social, politique, économique, environnemental, institutionnel et éthique. La faisabilité correspond à la capacité d'une intervention à être opérationnelle dans le contexte qui lui est propre; c'est pourquoi les éléments propres à freiner ou favoriser la mise en oeuvre sont examinés en premier.

- l'objet de l'étude exploratoire

La recherche d'une solution peut porter directement sur le problème, mais également sur les éléments associés aux problèmes tels que les facteurs de risque.

Par exemple, lorsqu'on veut agir sur les maladies cardio-vasculaires, que vise-t-on exactement: la diminution de l'incidence, de l'incapacité, ou de la mortalité? Selon le cas, les alternatives d'intervention favoriseront l'atteinte de l'un ou de l'autre de ces objectifs.

- la population cible de l'intervention

La population cible de l'intervention peut être celle chez qui on souhaite obtenir l'amélioration, ou un intermédiaire. Lors du choix, l'analyse des facteurs prédisposants, facilitateurs et de renforcement qui affectent le comportement est d'une grande utilité, puisqu'elle aide à préciser certains points susceptibles de répondre à l'intervention.

Par exemple, si l'on souhaite introduire la vaccination contre l'hémophilus chez les nourrissons, on a plusieurs options: la presse quotidienne, la presse spécialisée, les directives de santé publique, les délégués commerciaux auprès des médecins, etc. Le débat se situe au niveau du choix du public-cible dont la mobilisation sera la plus efficace. Dans ce cas, les pédiatres et les généralistes sont ce public cible de choix, parce qu'ils ont un contact naturel avec les patients que l'on souhaite toucher, les nourrissons. Ce choix ne dispense pas d'une large information, bien conduite, par campagne de presse, pour le grand public.

Dans l'administration de nouveaux vaccins, celle du vaccin contre l'hémophilus a magnifiquement réussi puisque 4 ans après son introduction le nombre de cas de maladie a baissé de plus de 3 fois. Cela est dû non seulement à l'efficacité protective du vaccin, mais aussi à l'acceptation rapide du public. On s'adressait aux mères, qui ont naturellement à coeur de bien s'occuper de leur nourrisson. La maladie représentait un danger de complication à type de handicap potentiellement grave (méningite), ce qui a été très bien compris. Ces éléments ont été très utiles. Si l'on voulait vacciner à large échelle centre l'hépatite de type B, cela serait plus hasardeux, parce que ces éléments favorables n'existent pas. Peu de personnes connaissent un proche ayant fait cette maladie, la maladie a des complications graves mais une incidence moins grande que la méningite, la maladie est de fait peu fréquente sous nos latitudes, sa transmission n'a lieu que par voie sanguine ou sexuelle (mais cela n'est pas connu du public), et le calendrier de vaccination est très strict. Mais en fait l'évolution globale confirme une efficacité exactement identique à celle de la campagne de vaccination contre l'hémophilus.

- le niveau de prévention sur lequel agit l'intervention

La question est de savoir à quel stade du problème il est pertinent d'agir.

Pour la prise en charge d'un problème comme le SIDA, on aurait théoriquement la possibilité soit de traiter les malades au stade clinique, ou avant, soit de faire une prévention efficace dirigée contre la contamination. Pratiquement, toutes ces voies sont explorées conjointement, parce que le problème ne souffre aucun retard dans la prise en charge, et que l'on doit éthiquement répondre le plus adéquatement possible à tous ces niveaux. Si l'on compare ces approches, c'est certainement la prévention de la contamination qui a le rapport coût/utilité le plus favorable. Mais si un vaccin venait à être produit, son efficacité sera plus faible que la vaccination généralisée, et soumise aux aléas sociaux, aux représentations, etc. Du fait que l'effort de prévention est généralement durable, il doit s'adapter constamment.
Un problème de ce type a été résolu pour d'autres maladies, diphtérie, tétanos, poliomyélite, etc. C'est d'ailleurs une constante que la vaccination a non seulement un rapport coût/utilité favorable, mais aussi le rapport coût/bénéfice le moins élevé. Ce qui veut dire, en termes économiques, que le coût de la vaccination est toujours plus bas que la prise en charge des affections qui résultent de la contamination par ces germes et de leurs complications.

3.1.2 Le processus de prise de décision

Cette étape est celle où l'on estime la valeur du problème, que l'on compare à la valeur d'autres problèmes. Finalement, on décide si le problème doit être retenu ou rejeté.

L'estimation et la comparaison constituent les 2 opérations qui permettent d'arriver à la priorisation des problèmes considérés.

Cette démarche utilise des critères, dont les 3 principaux sont ici:

- l'importance du problème

- la capacité du programme ou de l'intervention à résoudre le problème

- la faisabilité du programme ou de l'intervention

Le choix de ces 3 critères repose évidemment sur un jugement de valeur. D'autre part, lorsque les données objectives manquent, l'appréciation de la valeur d'un problème est elle-même subjective.

Il importe que l'accord soit fait sur des critères de décision formulés explicitement, ce qui facilite le développement ultérieur du plan d'intervention. L'utilisation de critères explicites permet de faciliter l'analyse, ou au moins de la faire porter sur un minimum d'éléments de réflexion communs.

Les étapes de la détermination des priorités sont les suivantes:

- définition des critères de décision

- présélection des problèmes

- estimation et comparaison des problèmes

- analyse de l'importance du problème et de la capacité du programme à le résoudre

Il existe d'autres schémas performants. La place qu'occupent l'intuition et le raisonnement logique est très variable.

Le choix de la procédure à suivre repose en grande partie sur les affinités des décideurs avec une méthode et sur leur intérêt à suivre une démarche plus ou moins rigoureuse.

3.1.3 Les instruments de priorisation

Les instruments servant à déterminer les priorités vont de la simple grille d'analyse aux méthodes plus élaborées permettant de classer les problèmes sur la base d'un grand nombre de critères. Certaines techniques sont générales, et d'autres particulières à un domaine.

Si le nombre de problèmes à prioriser est grand (30 ou plus), on procède souvent à un triage préparatoire, qui ne vise pas à donner un ordre définitif aux problèmes, mais plutôt à libérer l'esprit des problèmes moins importants. Cela a pour effet d'améliorer la fiabilité de l'ordonnancement définitif qui sera réalisé à l'aide d'une des méthodes décrites ci-dessous.

Pratiquement, on fait souvent le tri en 3 catégories, soit: les problèmes les plus importants, les moins importants, et les résiduels. Le nombre de problèmes à classer dans chaque catégorie est précisé au départ!
Il est aussi possible de procéder par élimination successive des problèmes considérés les moins importants, dont on ne s'occupe plus au tour suivant, et qui obtiennent une qualification inférieure au groupe de ceux qu'on trie au tour suivant.

La grille d'analyse est une méthode aisée à comprendre, spécifique à la planification sanitaire, et qui procède en répondant oui ou non à une succession de questions.

Les questions successives sont:

- le problème est-il important?
- la relation entre un facteur de risque et le problème est-elle démontrée ?
- la capacité d'intervenir existe-elle ?
- la faisabilité est-elle suffisante ?

Les problèmes sont classés selon le nombre de oui qu'ils ont obtenus. On peut bien sûr faire intervenir encore d'autres critères s'il y a plus d'une quinzaine de problèmes, ou que certains se retrouvent ex-aequo.

L'échelle de mesure linéaire continue demande au preneur de décision de localiser chaque problème par un signe sur une échelle (allant par exemple de 1 à 10), de façon à indiquer l'importance de celui-ci. On fait alors la moyenne des valeurs accordées à chaque problème, pour obtenir l'ordonnancement final. La procédure est facile, favorise les discriminations fines, et dans ce sens est d'une assez grande fiabilité.

La comparaison par paires est une autre technique générale d'ordonnancement qui permet de se concentrer sur deux problèmes seulement à la fois. Chaque problème est comparé à tour de rôle à chacun des autres problèmes. On demande alors au preneur de décision d'indiquer quel problème de la paire est le plus important.
La procédure est facile, les résultats sont précis, mais cela n'est guère pratique si le nombre de problèmes est supérieur à dix.

L'assignation de poids permet, en plus de savoir si un problème est plus important qu'un autre, de connaître la valeur relative de chacun d'eux par rapport à celui qui est considéré comme le plus important. On inscrit chaque problème sur une fiche, et on classe les fiches. Le problème le plus important reçoit la note 1. Chacun des autres problèmes est comparé à celui-ci, et une valeur (inférieure) lui est accordée. On fait la moyenne pour chaque problème des poids accordés par chaque membre du groupe de priorisation.
Cette technique est aussi précise que la comparaison par paires, et a l'avantage d'être relativement rapide.

Le classement par ordre de grandeur est une méthode de classement où la note la plus élevée que l'on peut donner correspond au nombre de problèmes à classer. Chaque problème reçoit une note entière de 1 à n, suivant l'estimation de son importance. On fait aussi la moyenne, pour chaque problème, des avis des membres du groupe.

4 L'évaluation

L'évaluation est un chapitre capital en santé publique, car sa fonction première est de déterminer la valeur ou le degré de succès dans l'atteinte d'un objectif prédéterminé.

Il est indubitable qu'elle fait partie de l'élaboration d'un programme, d'une action de santé, et qu'elle doit être une interrogation constante. Quoi de plus logique en effet de chercher à savoir si ce que l'on fait est bien, sur la base de l'observation des changements dans la population-cible, et non pas seulement d'impressions (qui se vérifient éventuellement !) et de son propre sentiment d'avoir fait de bonnes choses (ce qui n'est pas interdit, loin de là).

4.1 Les types d'évaluation

On a plusieurs classifications qui se rapportent à l'évaluation. On peut les distinguer:

par rapport à la décision de réalisation:

- l'évaluation «ex ante», ou pré-décision: elle consiste à comparer l'efficacité ou la rentabilité économique des différentes actions pour atteindre les objectifs désirés.

- l'évaluation «ex post», ou post-décision: elle intervient durant ou à la fin du processus de planification et de programmation.

par rapport au type d'impact:

- l'évaluation sommative: qui s'attache aux résultats obtenus par une intervention ou un programme.

- l'évaluation formative: qui maintient une rétroaction constante tout au long du processus d'élaboration et d'implantation du programme, permettant à celui-ci d'être continuellement modifié à mesure que des données nouvelles sont connues.

4.2 Les critères et les normes

L'évaluation est toujours basée sur des critères ou des normes. Par critère, on désigne une caractéristique observable.
Par norme, on entend le point de référence du critère qui permet de se déterminer; elle attribue au critère une valeur numérique.

4.3 Quelques notions utiles en évaluation

Bien entendu, le problème principal posé par les critères et les normes est celui de la validité.

La validité se définit comme le degré de précision avec lequel l'instrument mesure ce qu'il a pour objet de mesurer.
La notion de validité est une notion toute relative, et toujours spécifique à un sujet particulier.
On distingue classiquement une validité de contenu, qui dit si un test va mesurer la matière ou le comportement que l'on veut mesurer.
La validité de prédiction répond à la question de savoir si l'on peut se servir des résultats d'une mesure pour prédire les résultats d'une autre mesure.

La fiabilité est la constance avec laquelle un instrument mesure une variable donnée.

L'objectivité est le degré de concordance entre les jugements portés par des examinateurs indépendants et compétents sur ce qui constitue une bonne réponse pour chacun des éléments d'un instrument de mesure.

La commodité est la simplicité de construction et d'utilisation.

La discrimination est la qualité d'un instrument de mesure pour distinguer des valeurs proches.

La pertinence est le degré de respect des critères établis dans la sélection des items pour qu'ils soient conformes aux buts de l'instrument de mesure. Cette notion est surtout utilisée dans le système éducatif.

4.4 Le cadre conceptuel en évaluation

On peut encore distinguer d'autres aspects de l'évaluation.
Ainsi, l'évaluation des effets, qui est généralement privilégiée dans les programmes de santé se complète de l'évaluation de la qualité, axée sur le processus (peer-review), et de l'évaluation des structures.

Il y a 3 questions essentielles sur lesquelles peut, et devrait porter l'évaluation. Ce sont:

- les effets du programme

- la justesse des activités

- l'adéquation des ressources

Il faut noter d'emblée que chaque objectif spécifique, activité ou ressource fait l'objet d'une question d'évaluation.

Dans le domaine de l'évaluation des effets, on distingue les notions d'efficacité, où le "dénominateur" est l'ensemble de la population visée, et d'utilité, où ce dénominateur est la population effectivement rejointe par le programme.

L'efficacité potentielle renvoie à des résultats dans des conditions optimales, et l'efficacité réelle correspond aux résultats obtenus.

4.5 L'évaluation économique

Elle fait appel à d'autres définitions. On distingue:

l'analyse coût-efficacité: on compare un coût à un résultat non-monétaire. Par exemple, on utilise pour traiter le risque de thrombose veineuse profonde chez les personnes alitées plusieurs traitements différentiels: l'héparine sous-cutanée, la perfusion de dextran intraveineux, et la compression pneumatique intermittente des membres inférieurs. On compare ces traitements pour savoir celui qui réduit le plus le risque d'apparition de la thrombose veineuse.

l'analyse coût-bénéfice: on compare un coût à un bénéfice résultant de l'action. Par exemple, on vaccine toutes les personnes âgées d'un EMS contre la grippe. Il y a l'hiver suivant moins de personnes qui ont eu la grippe, et qui en cas de maladie auraient dû bénéficier de soins relativement coûteux. On compte combien la vaccination a coûté, et on compare cette somme à celle que l'on aurait du dépenser pour soigner les personnes tombées malades (ce que l'on connaît de l'expérience des années précédentes). On a réalisé, ou non, des économies.

l'analyse coût-utilité: on compare dans ce cas un coût avec un résultat exprimé dans une unité du domaine de la santé. Par exemple, on peut traiter l'arthrose de la hanche avec plusieurs médicaments, voire la chirurgie. On compare alors les traitements, en observant comment ils améliorent les fonctions physique, sociale, et psychique qui conditionnent le bien-être du patient.

Il est clair que l'on pourrait exprimer cette utilité, par convention, en termes monétaires, pour faciliter la comparaison et la décision. C'est ce que font les assurances qui indemnisent l'atteinte à l'intégrité corporelle, ou la perte d'un organe vaut une certaine somme d'argent, alors que chacun investit et utilise différemment son corps.
La difficulté de cette appréciation, au sens étymologique, est bien mise en évidence dans des systèmes de santé qui priorisent les actes médicaux, et ne remboursent que certaines prestations, précisément celles qui ont la priorité la plus élevée, pour s'adapter aux ressources de l'Etat (système de l'enveloppe).

l'analyse de minimisation des coûts: sachant que l'on dépense maintenant déjà une certaine somme, ne pourrait-on pas l'investir différemment pour augmenter les effets positifs de la prise en charge sans augmenter les coûts. Par exemple, une commune subventionne un service de médecine dentaire scolaire, qui fait à la fois des traitements conservateurs et de la prophylaxie.
La question que l'on se pose est de savoir si on ne pourrait pas engager plus de prophylaxistes dentaires, dont les prestations accrues permettraient de mieux convaincre le public-cible, et entraîneraient une diminution des caries. Si la diminution du coût du traitement des caries est plus importante que les frais dus à l'engagement des nouvelles prophylaxistes, l'opération de minimisation des coûts est utile.

La productivité est le rapport entre l'argent investi dans un système, une structure de santé, et le nombre de prestations qu'il a fournies.

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Pour lire cette page en police Dyslexie de Christian Boer.