Van Gogh

Cette étude écologique nécessite l’obtention des données de dépistage et de cas aux échelles semaine-Iris sur l’ensemble de la région Paca et pour les métropoles françaises. 
- Les données d’hospitalisation, réanimation/soins intensifs et décès hospitaliers seront obtenues auprès de l’ARS Paca aux mêmes échelles.
- Pour la caractérisation de la défavorisation sociale, les données sont déjà en accès libre pour les métropoles : données de recensement de l’Insee (population totale, par classes d’âge, par catégorie socio-professionnelle, densité de population, ainsi que divers indicateurs socio-démographiques et d’infrastructures techniques, administratives et commerciales), de la base publique d’équipements (nombre de professionnels de soins de premier recours, présence d’ehpad), et de la Drees (accessibilité potentielle localisée aux médecins généralistes, APL, à l’échelle de la commune). Les données spécifiques des quartiers prioritaires de la politique de la ville (QPV) en accès libre seront également utilisées. 
- Les données de vaccination seront demandées à l’assurance maladie aux mêmes échelles, comme facteur supplémentaire impactant de façon différenciée l’évolution des courbes épidémiques (à défaut de l’échelle de l’Iris, une analyse multi-échelle pourra être réalisée).
- Par ailleurs les données environnementales en accès libres seront collectées (occupation des sols – Corine Land Cover, densité de bâti, réseau routier, altitude, pluviométrie, températures minimales et maximales…), pour établir des profils environnementaux associés.
La mise en cohérence les différentes données obtenues sera réalisée par un ensemble de scripts R (R Markdown) réutilisables, automatisant la construction de fichiers d’analyses communs. La détection de données aberrantes sera également automatisée. 
Les analyses suivantes seront réalisées par métropole, avec un focus sur les QPV, et, de façon indépendante, pour le territoire rural de la région Paca.
Les courbes des taux de dépistage, d’incidence, et de positivité seront tracées selon les profils obtenus. En les découpant (et agrégeant les données) par vague épidémique, l’impact des profils de défavorisation et d’environnements sera évalué à l’aide d’un modèle additif généralisé mixte, permettant de prendre en compte la structure spatiale par un champ markovien gaussien, la structure temporelle par un autorégressif, les éventuelles relations non linéaires par lissages splines, et la surdispersion par un modèle binomial négatif. Cette approche permettra d’estimer les rapports d’incidence standardisés associés aux facteurs étudiés.
Le même plan d’analyse sera réalisé pour chaque métropole française séparément (avec un focus sur les QPV), et pour la zone rurale de la région Paca. Pour les métropoles de Marseille et Nice particulièrement étendues et hétérogènes, un focus sera fait sur les zones urbaines.
Une approche similaire sera mise en œuvre sur les indicateurs de sévérité en région Paca (taux d’hospitalisation, taux d’admission en réanimation, taux de décès hospitalier), en différenciant zones urbaines et zones rurales.

Pour étudier l’impact des mesures collectives sur la dynamique épidémique, une analyse de données fonctionnelle (FDA) sera réalisée indépendamment pour chaque vague épidémique (autour des dates d’introduction des mesures), permettant d’estimer les vitesses des indicateurs épidémiques, et l’évolution des nombres de reproduction effectifs (R effectifs). Cette approche permet de classer des courbes et leurs dérivées, selon différents profils de courbes, puis de mettre en relation ces profils avec les classes de défavorisation.

Chaque territoire de santé ainsi identifié et correspondant à des niveaux de vulnérabilité spécifique sera étudié par des investigations qualitatives (entretiens auprès de personnes ressources) afin d’identifier les déterminants de la production du risque et d’éventuels leviers sur lesquels pourra s’appuyer une résilience collective.