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<title><string language="fre"><![CDATA[ADELF-EMOIS 2012 – Application des statistiques de scan à l’épidémiologie de la maladie de Crohn dans le Nord de la France.]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[Titre : ADELF-EMOIS 2012 – Application des statistiques de scan à l’épidémiologie de la maladie de Crohn dans le Nord de la France.
Auteurs : Michaël Genin (EA2694 : "Epidémiologie et Qualité des soins", Faculté de Médecine - Pôle Recherche, Université de Lille 2, Lille, France), C. Preda (Laboratoire de mathématiques pures et appliquées Paul Painlevé, Université de Lille 1, Lille, France), R. Beuscart (EA 2694 : « Epidémiologie et qualité des soins », Faculté de Médecine – Pôle Recherche, Université Lille 2, Lille, France), C. Gower (Service Régional d'Epidémiologie, Registre EPIMAD, Université Lille Nord de France, Pôle S3P, CHRU de Lille, Lille, France), A. Duhamel (EA 2694 : « Epidémiologie et qualité des soins », Faculté de Médecine – Pôle Recherche, Université Lille 2, Lille, France)
Résumé : 
Introduction
La mise en évidence d’agrégats spatiaux et spatio-temporels de cas de maladie permet d’objectiver la réalité de zones géographiques atypiques de sur ou sous-incidence de cas et d’émettre des hypothèses sur les causes de la maladie.
Méthodes
Les statistiques de scan (SS) recouvrent un ensemble de méthodes permettant d’identifier ces agrégats (clusters) et de tester leur significativité spatiale et spatio-temporelle. Les SS utilisent la méthode du maximum de vraisemblance calculé en supposant une distribution des cas selon une loi de Poisson. Nous l’avons appliquée à la maladie de Crohn (MC), dont les causes sont inconnues, via le registre Epimad. Entre 1990 et 2006, ce dernier a recensé 6475 cas de MC au sein des 273 cantons des départements du Nord, Pas-De-Calais, Somme et Seine Maritime, correspondant à une incidence annuelle de 6.5/105 habitants. La recherche de clusters spatiaux et spatio-temporels a été réalisée par des SS ajustées sur le sexe et l'âge. Une comparaison phénotypique a été réalisée entre les clusters de sous et de sur-incidence.
Résultats
L’analyse spatiale a mis en évidence 12 clusters de sur-incidence (RR : 1.35-9.79) et 12 de sous-incidence (RR]]></string></description>
<keyword><string language="fre"><![CDATA[ADELF, EMOIS, 2012, Dijon, épidémiologie, langue française, évaluation, management, organisation, information, santé, PMSI, géo-épidémiologie, statistiques-de-scan, MICI.]]></string></keyword>
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