La surveillance épidémiologique est le recueil systématique et continu d’informations sur l’état de santé des populations, leur analyse, leur interprétation et leur diffusion à tous les décideurs ayant besoin d’être informés. Un de ses objectifs est la détection des événements inhabituels, i.e. des épidémies, nécessitant la mise en place rapide de contre-mesures. De nombreuses méthodes permettent de détecter une épidémie : expérience de l’épidémiologiste en charge du système de surveillance, analyse graphique des données ou analyses statistiques. La détection des épidémies à partir des données de surveillance est un véritable enjeu de santé publique et de nombreuses équipes de recherche se sont lancées dans le développement d’outils statistiques spécifiques, chacune proposant une méthode d’évaluation. De plus, une fois les épidémies détectées, l’identification des déterminants de l’épisode passe par une investigation épidémiologique étiologique afin de guider la mise en place de contremesures spécifiques. Pourtant, les dispositifs de surveillance épidémiologique permettent parfois le recueil d’informations suffisantes pour caractériser ces épidémies et permettre d’en déterminer les causes, à condition d’utiliser des outils statistiques adaptés, en complément ou à la place de l’investigation de l’épidémie.
Les objectifs de ce travail de thèse sont : (i) d’évaluer les principales méthodes statistiques de détection des épidémies publiées et communément employées dans différents systèmes de surveillance épidémiologique, (ii) de proposer une nouvelle approche reposant sur la combinaison optimale de méthodes de détection statistique des épidémies et la comparer aux autres méthodes et (iii) de développer une nouvelle méthode statistique d’analyse étiologique d’une épidémie à partir des données de surveillance épidémiologique collectées en routine par le système.
Pour atteindre ces objectifs, dans un premier temps, nous évaluons les principales méthodes statistiques de la littérature, proposées pour la plupart dans le Package R « Surveillance », à partir d’un jeu publié de données simulées de surveillance épidémiologiques. Les méthodes statistiques ont été évaluées dans un objectif opérationnel, selon le paramétrage unique tel que proposé par l’auteur de chaque méthode (et sans reparamétrage systématique selon les événements). Des indicateurs de sensibilité et de spécificité adaptés à ces outils sont proposés.
Puis nous proposons une approche originale pour la détection des épidémies sur le principe de la combinaison de méthodes sélectionnées lors de l’étape précédente. Les performances de cette approche sont comparées aux précédentes selon la méthodologie utilisée à la première étape. Enfin, nous proposons une méthode d’analyse étiologique d’une épidémie à partir des données de surveillance en employant des modèles statistiques adaptés aux séries chronologiques. A partir de l’exemple d’une épidémie de foyers de toxi-infections alimentaires collectives en France entre 1996 et 2010, cette méthode a permis de mettre en évidence les déterminants de cette augmentation du nombre de foyers observés et de faire la part entre une augmentation réelle et un biais de surveillance sans avoir recours à une enquête épidémiologique complémentaire.
