STAGE : Analyse des disparités territoriales des taux d’allaitement
il y a 4 semaines
Description du poste
Sujet du stage
Analyse des disparités territoriales des taux d’allaitement à la maternité en 2021
Missions du stage
L’allaitement à la maternité en France, caractérisé par un taux parmi les plus faibles d’Europe, se caractérise aussi par un gradient spatial marqué, avec des taux plus faibles au Nord-Ouest qu’au Sud-Est, visibles dans différentes éditions de l’Enquête Nationale Périnatale, au moins depuis 2003.
Bonet et al ont analysé les variations régionales des taux d’allaitement totaux (exclusif + mixte) à partir de l’ENP 2003. Ils ont montré que 55% des variations régionales étaient attribuables aux variables individuelles des mères et des enfants, et 35% additionnels pouvaient être expliqués par les variables régionales (notamment la proportion de personnes avec un diplôme universitaire et la proportion d’immigrés).
Une des limites de cette étude est que l’échelle régionale ne permet pas de prendre en compte finement les variables du contexte de vie des mères, ce que l’IRIS (découpage infra-communal) ferait mieux : par exemple, une proportion d’immigrés à la région cache d’énormes disparités locales.
D’autre part, il serait intéressant de prendre en compte plus de variables contextuelles que Bonet et al : par exemple, des variables décrivant l’offre de soin accessible pour le suivi prénatal (accessibilité potentielle localisée aux sages-femmes libérales, aux centres de Protection Maternelle et Infantile…), ou des variables liées à la défaveur sociale (l’indice français de désavantage social (FDEP), % de chômage, % d’ouvriers, % de personnes avec le baccalauréat, % de logements sur-occupés). Enfin, depuis l’article de Bonet et al, réalisé sur l’ENP 2003, aucune analyse des déterminants de la variabilité spatiale de l’allaitement n’a été menée.
Nous proposons d’explorer, à partir de l’Enquête Nationale Périnatale 2021, quels sont les déterminants individuels, hospitaliers et contextuels pouvant expliquer les différences territoriales des taux d’allaitement exclusif ou total à la maternité en France. Nous tâcherons notamment de répondre aux questions suivantes : les caractéristiques des mères varient-elles entre les différents territoires et cela suffit-il à expliquer ces différences ? Cette variation spatiale s’explique-t-elle plutôt par des caractéristiques différentes des maternités, ou des territoires ? Une fois prises en compte toutes les variables, voyons-nous des zones qui ont des taux plus faibles ou plus élevés qu’attendus et pouvons-nous lier cela à ce que l’on sait de l’histoire et des politiques de santé publique locales ?
Objectif(s) du stage
Identifier les facteurs pouvant expliquer les différences géographiques des taux de l’allaitement à la maternité en France métropolitaine : facteurs individuels, hospitaliers et territoriaux Identifier les territoires qui ont des taux plus faibles ou plus élevés qu’attendu. Cette analyse permettra de cibler les territoires et les populations prioritaires en termes d’action publique
Activités du stage
L’étudiant devra mettre en œuvre le(s) modèle(s) permettant de répondre aux questions principales d’intérêt, grâce au logiciel R et notamment au package R INLA.
Les données seront celles de l’Enquête Nationale Périnatale 2021 : questionnaire naissance et maternité. L’IRIS (code géographique infra-communal) d’habitation des mères sera utilisé pour attribuer finement à chacune des mères les valeurs des variables socio-économiques contextuelles à partir des données de recensement de l’INSEE, ou d’autres indicateurs de défaveur sociale et d’accessibilité des soins produits par l’INSERM, l’IRDES ou Santé publique France.
Un modèle mixte de régression logistique sera utilisé pour prédire la probabilité d’allaitement (exclusif ou total) en fonction des variables explicatives et d’un effet aléatoire spatial.
Cet effet aléatoire spatial pourra être modélisé de plusieurs façons, incluant :
un modèle géostatistique, où la corrélation entre les effets aléatoires mesurés à 2 points du territoire sera fonction de leur distance. Ce modèle nécessite les coordonnés géographiques issues de la géolocalisation des mères. un modèle de « disease mapping » dans lequel on assigne un effet aléatoire par « aire » (l’aire pouvant être le code IRIS, la commune, le département…). Dans ce genre de modèles, l’effet aléatoire estimé sur une aire est fonction de la moyenne des effets aléatoires des aires voisines. Un lissage spatial s’établit ainsi de proche en proche. La difficulté par rapport au modèle géostatistique est de trouver le découpage en aires qui permette d’avoir un effectif suffisant de femmes dans chaque aire tout en ayant suffisamment d’aires.Il est attendu de l’étudiant qu’il soit force de proposition pour choisir le modèle adapté aux données, en fonction de la littérature récente et au regard des caractéristiques des données à sa disposition.
Afin de répondre à la question principale, un intérêt particulier sera porté sur l’étude de la variance de l’effet aléatoire spatial, et notamment son évolution entre le modèle vide et le modèle avec variables explicatives.
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