une représentation de la morbidité en Paca à une échelle territoriale fine

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1 Direction de la stratégie et prospective Département observations & études N 17 - octobre 2012 Inégalités de santé : une représentation de la morbidité en Paca à une échelle territoriale fine L'objectivation des besoins de santé pour l'élaboration et le suivi du Projet régional de santé, l'analyse des inégalités sociales et territoriales de santé retenues comme un axe majeur du Plan stratégique régional de santé, le ciblage des zones d'intervention prioritaires pour les actions santé de la politique de la ville, l'aide à la décision en matière de Contrats locaux de santé, la priorisation des actions de prévention et d'éducation thérapeutique, ou les diagnostics nécessaires à la réalisation de Programmes territoriaux de santé ont mis en évidence un besoin impérieux de données de morbidité représentées à une échelle territoriale fine. Jusqu'à présent, les inégalités de santé n'étaient approchées essentiellement que par les taux de mortalité, informations inaccessibles à une échelle géographique fine, ou bien par des indicateurs d'inégalités sociales qui ne font que les approcher (cf. LSO N 15 : «L Indice de Désavantage Social (IDS) : application aux territoires de Paca»). De même, la morbidité décrite dans les échantillons nationaux (Cnamts, Irdes) ne peut être exploitée localement. Afin d apporter de nouvelles réponses à tous ces enjeux en matière d organisation du système de santé, l'ars a rassemblé puis analysé des informations médicalisées jusqu'à présent inexploitées en inter-régimes dans la région à un niveau géographique fin : les "affections de longue durée" (ALD) accordées par les médecins conseils des organismes d'assurance Maladie. Une telle étude fondée sur la morbidité observée n'a jamais été réalisée à une échelle géographique aussi détaillée que celle que proposent l ARS et l'assurance Maladie avec un tel niveau d exhaustivité. Cette étude a été réalisée en collaboration et avec les données des services médicaux des organismes d'assurance maladie ci-dessous:

2 1. La démarche retenue Principe de constitution de la base de données et design de l'étude Des conventions de partenariat ont été signées avec l'ensemble des grandes caisses d'assurance maladie et leurs services du contrôle médical. Ont pu être compilées les données de la Direction régionale du service médical des salariés, y compris les sections locales mutualistes des fonctionnaires (6 échelons locaux différents) avec celles du Régime social des indépendants (3 caisses), de la Mutualité sociale agricole (2 caisses), de la Caisse nationale militaire de sécurité sociale et de la Caisse nationale de prévoyance de la SNCF. La population retenue représente au final 99,4% de la population de Paca. Toutes les précautions nécessaires à la garantie d'un parfait anonymat et au respect du secret médical ont été prises (cf encadré N 1). Encadré 1 dispositif d échange de données entre les services médicaux de l Assurance maladie et le service d études de l ARS pour la constitution de la base Chaque Service médical participant à l étude met à disposition une base adresse «brute» que géocode le service des études de l ARS au niveau communal ou infracommunal. Cette base est ensuite transmise aux services médicaux qui apparient les codes géographiques aux pathologies retenues. SM Extractions: adresses RG SNCF RSI DOE Codage code «géographiques» (IRIS ou commune) RG SNCF RSI SM Regroupement: code Ald + code géographique RG SNCF RSI DOE Fusion inter-régimes ALD PACA DOE Standardisation (sexe et tr. âge) ALD PACA Stand analyses cartographies L ARS peut ensuite compiler les différentes bases avant standardisation. MSA Militaires MSA Militaires MSA Militaires Données brutes Agrégats à l IRIS SM = service médical ; DOE = Département observations et études de l'ars Critères d inclusion Est inclus dans l étude tout bénéficiaire : - résidant en région Paca - non décédé - dont le numéro d'identification au répertoire est "certifié RNIAM" (Répertoire National Interrégimes de l'assurance Maladie: un même assuré ou bénéficiaire ne peut être présent dans deux régimes différents, ce critère visant à éliminer d'éventuels doublons d'un régime à l'autre) - ayant eu au moins 50 de remboursement par la sécurité sociale au cours de l'année reconnu atteint d une Affection de Longue Durée (cf. encadré 2). Les pathologies retenues dans cette étude représentent 73 % du total des ALD de la région Paca. Nous avons considéré que les autres pathologies ne concernaient que de trop faibles effectifs pour faire véritablement sens à un niveau géographique fin. Les données extraites permettent d évaluer au final la prévalence sur le territoire régional de chaque pathologie au 31 décembre 2011.

3 L échelle territoriale cible Le principe général est de ne retenir, pour toute diffusion de résultat, que des échelles territoriales pour lesquelles les effectifs apparaissent suffisants pour assurer l anonymat des populations concernées. La première maille utilisée est l'esp, Espace de Santé de Proximité (cf. La Santé Observée N 14). Mais pour les grandes communes, un découpage plus fin est nécessaire. Dans les communes de plus de habitants ou les territoires très denses en population, le zonage cible d'observation retenu est l'iris (ou Ilot Regroupé pour l'information Statistique conçu par l'insee). Selon le même principe, les IRIS dont les effectifs sont trop faibles font l objet de regroupements. En revanche, certaines communes rurales, trop peu peuplées, ont dû être agrégées entre elles afin de respecter un seuil minimum de habitants. Par convention, nous avons appelé ces IRIS, regroupements de petits IRIS, communes et regroupements de petites communes les TOP : "Territoires d'observation de Proximité". La population de ces entités varie de à habitants. Bien évidemment, ces différents regroupements infra ou intercommunaux respectent les contours des Espaces de Santé de Proximité (ESP). Standardisation des taux de prévalence Enfin, pour tout territoire de l étude, les taux de prévalence par pathologie font l objet d une standardisation sur l âge et le sexe. Ce procédé vise à neutraliser les disparités attribuables à des différences de structure d âge des territoires étudiés. Ainsi, tous les territoires d'observation de l étude deviennent comparables. La population de référence retenue pour cette standardisation est celle du recensement INSEE de la population de Encadré 2 Les ALD 1. L'attribution du statut "Affection de Longue Durée" (ALD) à une pathologie présentée par un assuré social permet l'exonération du ticket modérateur. C'est la source la plus fiable, bien que non exhaustive, du recensement des pathologies graves de la population (indépendamment de toute hospitalisation). 2. Chaque maladie est codée grâce à la Classification Internationale des Maladies 10 révision de l'oms (CIM10). Elles sont regroupées par grand type d'affections en 30 catégories. 3. Nous n'avons retenu ici que les plus fréquentes (hors Hypertension artérielle): - Accidents Vasculaires Cérébraux (1) * - Artériopathies chroniques (3) - Insuffisances cardiaques (5) - Affections coronariennes (13) - Diabètes (8) - Alzheimer, démences (15) - Parkinson (16) - Affections psychiatriques (23) - Tuberculose (29) - Affections tumorales (30) * les chiffres entre parenthèses correspondent aux numéros administratifs des ALD 2. Limites de la démarche 2.1. Dénombrement de la population en ALD Avant toute interprétation, il convient de garder à l esprit que ces travaux recèlent de nombreuses limites et biais potentiels. Ceux-ci sont liés au fait que les données exploitées proviennent de bases de données médicoadministratives dont l objectif premier n est pas de répondre à des questions d ordre épidémiologique. La délimitation stricte de la population couverte par les différents régimes n'est pas aisée. Mais les critères d'extraction retenus ont permis d'éliminer les personnes immatriculées dans deux régimes différents et les éventuels décédés non radiés. Toutefois, des facteurs en partie indépendants de l état de santé sont susceptibles de modifier

4 nos résultats. D'une part, certains assurés bénéficiant de la CMU-C peuvent ne pas ressentir l'intérêt de demander une exonération du ticket modérateur pour ALD puisque la CMU- C est susceptible de s y substituer. A l inverse, être en ALD garantit la solvabilité des malades âgés. Certaines personnes aisées bénéficiant d'une bonne mutuelle peuvent ne pas faire la démarche de mise en ALD. Nous avons de bonnes raisons de penser que ces pratiques sont cependant très marginales. 2.2 Classification et prise en considération des pathologies Des phénomènes de sous ou sur-déclaration par les médecins traitants peuvent exister pour certaines maladies ou certaines zones géographiques. Mais pour les pathologies graves (type insuffisance cardiaque grave ou tumeurs), les marges de variation sont très étroites. L'attribution ou non d'une ALD est effectuée en fonction d'une série de critères définis nationalement, critères que doivent suivre l'ensemble des médecins conseils de tous les régimes. La variabilité des pratiques, que l'on sait minime, ne peut être estimée réellement. Les consignes de codage en cas de pathologies multiples pour un même patient peuvent varier d'un service médical à un autre; l'exhaustivité du codage de l'ensemble des pathologies ne peut donc être complètement garantie. Mais les contrôles du bon usage de l'ordonnancier "bizone" ont incité à un meilleur recueil des affections présentées. 2.3 Erreurs liées aux territoires Biais de classement territorial La saisie des adresses de résidence dans les bases de liquidation est rarement normée. Une même adresse peut être enregistrée sous de nombreux formats différents, et être parfois incomplète. Cette difficulté rend complexe les opérations de géocodage. De plus les mises à jour pour changement de résidence ne sont pas toujours effectuées en temps réel. Le processus de géocodage fait appel à des bases de données incomplètes. Trois référentiels (le répertoire des immeubles localisés de l INSEE, la BD adresse de l IGN et le géocodeur de Google) ont été parfois nécessaires pour affecter certaines adresses. Au final, on peut estimer que la qualité du géocodage est excellente à l échelle de la commune (99%) ce qui garantit des résultats robustes au niveau par exemple des Espaces de Santé de Proximité de l ARS. Une évaluation de la qualité du géocodage au niveau de l IRIS ou du regroupement d IRIS est, quant à elle, en cours. Pertinence du découpage proposé Les ESP définis par l'ars sont une maille d'étude pertinente dans une première approche (population moyenne habitants). Mais ceux des grandes agglomérations régionales dépassent les hab. Il est dans ce cas nécessaire de descendre à l'échelle des TOP. Cependant même à ce niveau, malgré la finesse et la cohérence du découpage, un "territoire d'observation de proximité" peut ne pas regrouper une population homogène en matière sociale ou d état de santé. Au sein d'une même zone géographique peuvent ainsi coexister des quartiers défavorisés et aisés, susceptibles d entrainer des risques de lissage d'inégalités. 2.4 Non divulgation de résultats ou regroupement de pathologies en cas d effectifs trop faibles Pour certaines pathologies, les effectifs sont trop faibles (dans la pratique, inférieurs à 5) pour être exploités. Soit les territoires sont laissés en blanc, soit l'étude doit être menée à une échelle géographique élargie. Certaines analyses d'inégalités de santé ont justifié le regroupement de plusieurs ALD. 2.5 Les différentes standardisations Deux techniques classiques de standardisation ont été utilisées : une méthode directe permettant de calculer des taux comparatifs de morbidité (TCM) et une indirecte permettant d évaluer un indice comparatif de morbidité (ICM). Bien que dégageant des résultats convergents, il a été montré que les estimations obtenues à partir de telles techniques sur de petites populations sont de nature à générer des valeurs extrêmes, qui attirent abusivement l attention de l analyste sur des territoires avec les résultats les moins fiables lorsqu il examine une carte. Afin d améliorer la qualité de nos résultats, des traitements ultérieurs nécessiteront donc de faire appel à des techniques d estimation alternatives pour remédier à ces inconvénients, notamment les modèles dits bayésiens qui permettent de réduire le nombre de valeurs

5 extrêmes dans les estimations, puis de lisser les données spatiales. 2.6 La représentation spatiale des données Plus généralement, le traitement des données géographiques nécessite de faire appel à des techniques spécifiques de correction des données, que ce soit pour neutraliser l autocorrélation spatiale, ou pour représenter au mieux les données (recherche du bon niveau de granularité ). Des représentations utilisant des techniques de lissage peuvent être mises en œuvre. 2.7 L'absence de connaissance de l'exposition au risque Il est nécessaire d'être conscient d'une possibilité d'erreur écologique: nous ne connaissons pas les expositions professionnelles individuelles antérieures, ni les trajectoires individuelles des malades. Nous ne mesurons pas une exposition au risque, nous constatons une situation à un instant t. 3. Résultats généraux 3.1. Aspects régionaux A l échelle de la région, nos premiers résultats semblent être assez convergents avec les résultats nationaux diffusés notamment par la Cnamts. Pour le diabète (de type I et II confondus), les taux de prévalence standardisés pour habitants en Paca sont quasiment identiques à ceux du niveau national. Toutefois, le plus souvent, il convient de noter, comme le montre le tableau 1 ci-dessous, que les estimations régionales majorent systématiquement les chiffres de la France métropolitaine en notre possession, qui ne sont que ceux du Régime Général des travailleurs salariés (pour 2010), soit environ 85 % de la population. Il est difficile d attribuer à une cause unique ces différences dans la mesure où les méthodes employées et les populations étudiées sont différentes. Tableau 1 : pathologies les plus fréquentes à l échelle régionale Taux de prévalence pour hab en 2008 Paca France* ALD n Bruts Standardisés** Diabète - type II (ALD 08 - E11) ,4 28,6 [28,5 ; 28,8] nd. Affections psychiatriques (ALD 23) ,9 24,2 [24 ; 24,3] 17,6 Affections coronariennes (ALD 13) ,7 17,8 [17,7 ; 17,9] 15,7 Insuffisances cardiaques & al (ALD 05) ,0 14,4 [14,3 ; 14,5] 11,6 Tumeurs malignes du sein (ALD 30 - C50) ,6 9,7 [9,6 ; 9,8] nd. Artériopathies chroniques (ALD 03) ,2 9,2 [9,1 ; 9,2] 7,6 Tumeurs malignes de la prostate (ALD 30 - C61) ,2 5,5 [5,4 ; 5,5] nd. Accidents Vasculaires Cérébraux (ALD 01) ,1 5,6 [5,5 ; 5,6] 4,9 Alzheimer, démences (ALD 15) ,7 5,0 [5 ; 5,1] 4,4 Diabète - type I (ALD 08 - E10) ,6 4,4 [4,3 ; 4,4] nd. Tumeurs malignes du côlon (ALD 30 - C18) ,7 2,4 [2,4 ; 2,5] nd. Parkinson (ALD 16) ,1 1,9 [1,8 ; 1,9] 1,6 Tumeurs malignes de la vessie (ALD 30 - C67) ,8 1,6 [1,6 ; 1,7] nd. Tumeurs malignes de la thyroïde (ALD 30 - C73) ,6 1,6 [1,5 ; 1,6] nd. Tumeurs malignes des bronches et du poumon (ALD 30 - C34) ,3 1,2 [1,1 ; 1,2] nd. Mélanome malin de la peau (ALD 30 - C43) ,9 0,9 [0,8 ; 0,9] nd. Tumeur maligne du rein, à l'exception du bassinet (ALD 30 - C64) ,9 0,8 [0,8 ; 0,9] nd. Tumeur maligne du rectum (ALD 30 - C20) ,8 0,7 [0,7 ; 0,8] nd. Tumeur maligne du corps de l'utérus (ALD 30 - C54) ,6 0,6 [0,6 ; 0,6] nd. Leucémie lymphoïde (ALD 30 - C91) ,6 0,5 [0,5 ; 0,6] nd. Tumeur maligne du col de l'utérus (ALD 30 - C53) ,6 0,5 [0,5 ; 0,5] nd. Autres tumeurs malignes de la peau (ALD 30 - C44) ,5 0,5 [0,4 ; 0,5] nd. Tumeur maligne de l'ovaire (ALD 30 - C56) ,5 0,4 [0,4 ; 0,5] nd. Tumeur maligne du larynx (ALD 30 - C32) ,4 0,4 [0,4 ; 0,4] nd. Tumeur maligne de l'estomac (ALD 30 - C16) ,4 0,4 [0,3 ; 0,4] nd. Myélome multiple et tumeurs malignes à plasmocytes (ALD 30 - C90) ,4 0,3 [0,3 ; 0,4] nd. Tuberculose (ALD 29) ,3 0,3 [0,3 ; 0,3] 0,2 * chiffres Cnamts au 31/12/2010 (régime général stricto sensu) ** intervalle de confiance à 95% / population de référence : France métropolitaine INSEE en 2008 Source : Services médicaux des régimes de sécurité sociale (RG, RSI, MSA, CNMSS, SNCF)

6 3.2. Disparités départementales Les six pathologies les plus fréquentes en Paca sont également les plus représentées quel que soit le département considéré. Le diabète non insulino-dépendant y occupe généralement le premier rang, à l exception des Hautes Alpes (Affections psychiatriques). En outre, on peut les classer en deux catégories distinctes : - le diabète de type II, les affections coronariennes et les artériopathies chroniques sont des pathologies pour lesquelles on observe une grande variabilité inter-départementale (avec respectivement des différentiels de 32%, 25% et 22% entre les Hautes Alpes et les Bouches du Rhône) ; - les autres ALD, réparties de manière plus homogène. Le tableau 2 montre que les différences observées ont peu de probabilités d être attribuables au hasard (intervalles de confiance fréquemment disjoints). Tableau 2 : pathologies les plus fréquentes à l échelle départementale Taux de prévalence standardisés* pour hab en 2008 selon le département d'origine du malade Diabète - type II (ALD 08 - E11) Affections psychiatriques (ALD 23) Affections coronariennes (ALD 13) Insuffisances cardiaques & al (ALD 05) Tumeurs malignes du sein (ALD 30 - C50) Artériopathies chroniques (ALD 03) Alpes de Haute Provence 25,7 [25 ; 26,4] 23,6 [22,8 ; 24,3] 17,1 [16,5 ; 17,7] 13,2 [12,7 ; 13,7] 8,9 [8,4 ; 9,3] 8,7 [8,3 ; 9,2] (n=4869) (n=3929) (n=3280) (n=2483) (n=1615) (n=1680) Hautes Alpes 21,4 [20,6 ; 22,1] 23,1 [22,3 ; 23,9] 13,9 [13,3 ; 14,4] 14,7 [14,1 ; 15,3] 8,3 [7,9 ; 8,8] 8 [7,5 ; 8,4] (n=3288) (n=3251) (n=2174) (n=2288) (n=1226) (n=1252) Alpes maritimes Bouches du Rhône 26,1 [25,9 ; 26,4] 22,3 [22 ; 22,6] 16,6 [16,3 ; 16,8] 12,8 [12,6 ; 13] 9,7 [9,5 ; 9,8] 8,3 [8,1 ; 8,4] (n=33283) (n=25252) (n=21602) (n=17207) (n=12379) (n=10956) 31,4 [31,2 ; 31,7] 25,4 [25,2 ; 25,6] 18,6 [18,5 ; 18,8] 14,8 [14,6 ; 15] 10 [9,9 ; 10,2] 10,3 [10,1 ; 10,4] (n=62035) (n=49943) (n=36623) (n=29189) (n=20057) (n=20197) Var 25,2 [24,9 ; 25,5] 22,4 [22,1 ; 22,6] 18 [17,7 ; 18,2] 14,3 [14,1 ; 14,5] 9 [8,9 ; 9,2] 8,3 [8,2 ; 8,5] (n=30365) (n=23627) (n=21963) (n=17355) (n=10667) (n=10251) Vaucluse 30,4 [29,9 ; 30,8] 23,9 [23,5 ; 24,3] 16,3 [15,9 ; 16,6] 14,4 [14,1 ; 14,7] 8,9 [8,7 ; 9,2] 8,4 [8,2 ; 8,6] (n=17246) (n=13062) (n=9236) (n=8108) (n=5057) (n=4780) * intervalle de confiance à 95% / population de référence : France métropolitaine INSEE en 2008 Source : Services médicaux des régimes de sécurité sociale (RG, RSI, MSA, CNMSS, SNCF) 4. Exemples de représentation à l échelle de l Espace de Santé de Proximité (ESP) de l ARS, et du niveau communal De nombreuses cartes sont mises à disposition des décideurs, sur demande, selon des critères de pathologie et de territoire. Quelques exemples sont fournis ici.

7 Carte 1 : Prévalence pour hab. du de l'ensemble des ALD La répartition générale des affections déclarées aux services médicaux de l'assurance maladie est globalement conforme à ce qui était attendu. Certains Espaces de Santé de Proximité ("Château- Arnoux", "Le Puy Ste Réparade", "Bormes les mimosas" par exemple) méritent certainement des analyses complémentaires Carte 2 : Prévalence pour hab. du diabète non insulino-dépendant Dans le cas du diabète non-id, les variations géographiques sont importantes : le ratio entre valeurs extrêmes est supérieur à 4,5 (ce qui signifie par exemple que le taux de prévalence après ajustement sur l âge et le sexe est plus de quatre fois plus élevé dans le 16 ème arrondissement de Marseille que dans l ESP d Aiguille). Le rapport inter-décile est de 1,74 Carte 3 : Les affections psychiatriques de longue durée: A l'échelle communale par département (ici les Bouches du Rhône) (et par arrondissement pour Marseille), des différences notables (dans un rapport de 1 à 3) statistiquement significatives sont à relever, exprimant certaines concentrations en besoins de santé dans ces secteurs.

8 5. Les diagnostics territoriaux de santé L'analyse des données de chaque ALD sera menée en collaboration avec les professionnels et les décideurs de terrain, notamment les Délégations Territoriales de l'ars, les Conférences de Territoire, l URPS des médecins et les Collectivités territoriales intéressées. Dans les grandes agglomérations, le passage à l'échelle du Territoire d'observation de Proximité est indispensable. Il est possible de rapprocher ce que la prévalence d'une affection signifie en termes de "besoin de santé" avec l'offre de soin ambulatoire et/ou hospitalière dans ce domaine. Les deux cartes ci-dessous illustrent deux exemples parmi les nombreuses possibilités à disposition : présence de cabinets de cardiologues libéraux, et établissements ayant pris en charge au moins un séjour par semaine avec pour diagnostic principal enregistré dans le PMSI "diabète". La corrélation entre les inégalités sociales et celles de santé Le rapprochement des inégalités sociales étudiées par l'agence grâce à l'indice de Désavantage Social (IDS), travaux publiés dans les monographies "la santé observée" N 15 et 16, et les inégalités de santé ici décrites fera l'objet d'une prochaine monographie "La santé observée". Dans son rapport sur les "inégalités sociales de santé" en 2009, le Haut Conseil de la Santé Publique relevait que "les informations sur les inégalités sociales de santé en matière de morbidité sont assez limitées", et il préconisait entre autres de : - favoriser la production de données à un niveau géographique fin; - développer un indicateur de déprivation pour suivre le lien entre développement territorial et santé. Par nos travaux publiés dans La Santé Observée N 1 5, 16 et 17, nous espérons avoir modestement contribué à cet objectif. Agence Régionale de Santé Provence alpes côte d'azur 132 boulevard de Paris Marseille Dépôt légal : octobre 2012 / ISSN Directeur de la publication : Dominique Deroubaix Rédacteurs : L Sauze, S Nauleau