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2009
477

Les disparités spatiales de santé en ville : l’exemple de Vientiane (Laos)

Spatial health disparities within city: the case of Vientiane, Lao PDR
Julie Vallée

Resúmenes

La santé de la population de Vientiane, la capitale du Laos, est étudiée à partir d’une enquête réalisée en 2006 auprès de 2000 adultes au cours de laquelle les maladies chroniques (diabète et hypertension), de surcharge pondérale (surpoids et obésité), de carence (anémie) et infectieuses (contact avec les flavivirus) ont été diagnostiquées. Une fois ces informations biomédicales rapportées au lieu de résidence des individus, on constate que des disparités spatiales de santé existent au sein de cette ville d’à peine 300 000 habitants et qu’elles sont étroitement liées au niveau d’urbanisation des « villages » de résidence - des unités administratives auxquelles les laotiens se réfèrent en priorité.
Des modèles de régression logistique multiniveaux sont utilisés pour identifier les facteurs responsables de ces disparités intra-urbaines de santé. Il s’avère que les caractéristiques individuelles comme l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, le niveau de vie ou la durée de résidence en ville qui sont des facteurs de risque des maladies considérées, ne suffisent pas à expliquer les disparités spatiales de santé à Vientiane. Les habitants, au-delà de ces caractéristiques individuelles, sont d’autant plus touchés par le diabète, le surpoids, l’obésité et les infections par flavivirus et d’autant moins touchés par l’anémie qu’ils résident dans un village plus urbanisé.
L’influence du contexte urbain de résidence sur la santé ne doit cependant pas être considérée comme opérant de façon identique sur tous les habitants de Vientiane : l’étude des interactions inter-niveaux montre que cette influence sur la santé varie selon le sexe, l’âge et le niveau de vie des habitants. Ce travail souligne donc le lien étroit entre lieu de résidence et santé sans toutefois suggérer un quelconque déterminisme géographique.

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Notas del autor

Laboratoires de recherche impliqués dans le programme « Urbanisation, Gouvernance et Disparités Spatiales de Santé à Vientiane » : Institut de Recherche pour le Développement, Emergence des pathologies virales, UMR190 (ex UR178), Vientiane, Lao PDR / Université Paris Ouest La Défense, Laboratoire Espace, Santé et Territoire, Nanterre, France. L'auteure est une ancienne doctorante de ce laboratoire (2004-2008)

Texto completo

Cette recherche (ainsi la thèse de géographie qui en est issue) s’inscrit dans le  programme « Urbanisation, Gouvernance et Disparités Spatiales de Santé à Vientiane », qui a été financé par l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD) et par l’université Paris Ouest la Défense. Je tiens à remercier les différentes personnes investies dans ce programme (Audrey Bochaton, Florence Fournet, Jean-Paul Gonzalez, Virginie Mobillion, Karine Peyronnie, Gérard Salem et Marc Souris). Je remercie également Georges Rossi, Patrice Tissandier et Bounmak Inthiphone d'avoir mis à disposition des chercheurs de ce programme les fichiers informatiques de l'atlas inforgraphique de Vientiane.
Je remercie aussi l’institut national de santé publique du Laos, l’université des sciences médicales de Vientiane et le ministère de la santé du Laos pour l’intérêt qu’ils ont manifesté à ce programme et pour l’aide qu’ils ont apporté. Merci à tous les enquêteurs et médecins sans lesquels l’enquête de santé n’aurait pu avoir lieu. Je remercie aussi les habitants de Vientiane qui ont accepté d’être interrogés et examinés lors de l’enquête de santé.

Introduction

1Cet article étudie les disparités de santé qui existent à Vientiane, la capitale du Laos. Cette ville, qui comptait moins de 300 000 habitants en 2005, a longtemps a été décrite comme un espace extrêmement mixte du point de vue de son paysage et de la répartition des groupes sociaux qui y résident. En 1980, C. Taillard notait que « le paysage urbain lao révèle une très faible ségrégation fonctionnelle, ethnique et même sociale » (Taillard, 1980). Vientiane constitue donc, de par sa petite taille et son apparente mixité sociale, un cadre exemplaire pour l’analyse géographique des faits de santé : il s’avère en effet d’autant plus intéressant d’étudier des disparités spatiales de santé dans une ville où elles ne sont pas – à première vue du moins – évidentes.

2Si une ville abrite des disparités spatiales de santé, deux types de mécanismes peuvent l’expliquer. Le premier renvoie aux disparités socio-spatiales qui existent au sein de cet espace urbain. Les caractéristiques sociodémographiques comme l’âge, le niveau d’éducation et le niveau de vie, qui sont autant de facteurs de risque potentiels, ne sont généralement pas réparties en ville de façon aléatoire : leur répartition particulière pourrait expliquer l’existence des disparités intra-urbaines de santé.

3Un second type de mécanisme participe également à la production des disparités spatiales de santé en ville : le lieu de résidence, de par les différents groupes sociaux qu’il met en contact, les équipements qu’il présente et les normes sociales qu’il véhicule, influence vraisemblablement les comportements de santé. L’espace résidentiel est plus qu’un simple « espace d’effectuation » qui abriterait des populations aux caractéristiques sociales différenciées (Graftmeyer et Joseph, 2004), plus qu’un simple « support inerte de distribution de phénomènes » (Lussault, 2000). Il est indispensable de considérer cet espace comme un acteur potentiel, afin de voir dans quelle mesure il peut influencer les comportements de santé des individus et être ainsi « responsable » des disparités intra-urbaines de santé.

4L’influence du contexte de résidence sur la santé des individus fait aujourd’hui l’objet d’une reconnaissance croissante en santé publique, en épidémiologie et en sciences sociales (Duncan and Jones et al, 1996; Diez-Roux, 1998 ; Diez-Roux, 2001 ; Kawachi and Berkman, 2003 ; Chauvin, 2005). Il importe néanmoins de ne pas considérer cette influence comme opérant de façon identique sur tous les individus (Stafford et al., 2005). Cette posture, proche du déterminisme, néglige les adaptations individuelles et la façon dont les habitants vivent, pratiquent et s’approprient l’espace.

5Dans cet article, je m’appuie sur des modèles de régression logistique multiniveaux pour mettre en évidence l’association entre l’état de santé des habitants de Vientiane et les caractéristiques de leur lieu de résidence. Il s’agit de voir dans quelle mesure les disparités spatiales de santé sont imputables aux profils sociodémographiques de la population (« l’effet de composition ») et aux caractéristiques de leur lieu de résidence (« l’effet du contexte ») et d’identifier les habitants de Vientiane qui, du fait de leur pratique spécifique de l’espace, pourraient être particulièrement (in)sensibles à leur lieu de résidence.

Vientiane, cadre de l'étude

Le village : l'unité spatiale de référence

6Au Laos, le plus petit échelon administratif est le « village », que ce soit en ville ou à la campagne. Pour donner un ordre de grandeur, un village de Vientiane compte en moyenne 1400 habitants pour une superficie de 0,6 km².

7Le village est un espace social et politique essentiel en raison du pouvoir dont disposent les autorités villageoises sur la population et de l’importance que le village possède aux yeux des habitants. Il est ainsi souvent décrit comme le principal référent spatial des Laotiens : « un Lao dira en premier de quel village il vient » (Condominas, 1980). Certains auteurs s’élèvent cependant contre la vision idéalisée du village lao, contre une généralisation abusive et romantique de la cohésion villageoise (Hours, 1978 ; Rigg, 1994 ; High, 2006). Cette prudence quant à la réalité de l’unité villageoise prend tout son sens à Vientiane où la densification du bâti, la pression foncière croissante, la diminution des activités agricoles qui maintenaient un système d’entraide et l’adoption d’un mode de vie urbain pourraient affaiblir l’importance de la matrice villageoise.

8Pourtant, les villages de Vientiane demeurent des espaces structurants pour la population : les habitants se réfèrent en effet tous à leur village de résidence pour définir leur espace de vie quotidien et les autorités villageoises sont reconnues et respectées. Ces affirmations émanent de différentes enquêtes qualitatives menées auprès d’une vingtaine d’habitants de Vientiane sur leur espace de vie quotidien, à l’aide de cartes mentales notamment (cf. ci-dessous). Compte tenu de ces observations, le village a été choisi comme l’unité spatiale de référence de cette recherche non seulement pour délimiter la ville de Vientiane et les sous espaces qui la composent mais aussi pour servir d’unité primaire d’échantillonnage lors de l’enquête de santé et in fine pour définir l’échelle du contexte de résidence des individus.

Limites de la ville de Vientiane

9Vientiane est une ville aux limites floues que P. Tissandier a décrite en 2005 comme « une nébuleuse de villages » (Tissandier, 2005). Face aux impératifs de la planification et de la gestion urbaine, des périmètres urbains ont récemment été définis par les gouvernements pour caractériser la ville de Vientiane. Le dernier périmètre, dit « des 189 villages » date de 2002 : il a été délimité par l’Institut de Recherche en Urbanisme (IRU) en suivant, à l’est, les limites de la zone bâtie sur la rive orientale de la mare du That Luang, à l’ouest, le tracé de la route 13 Nord et, au nord, celui de la bretelle (T7) reliant les branches nord et sud de la route 13, définissant ainsi un espace de 209 km². Ce périmètre ne peut cependant pas être utilisé pour caractériser l’espace urbanisé de Vientiane en ce début de XXIème siècle car il inclut des villages qui ne sont pas « urbains » à proprement dit, même s’ils sont appelés à le devenir prochainement (Sayarath, 2005).

10Pour identifier les villages urbains parmi ceux inclus dans le périmètre « des 189 villages », treize variables issues des recensements de population de 1995 et de 2005 et de la base de données géographiques constituée pour l’atlas infographique de Vientiane (Rossi et al., 2003) ont été utilisées. Ces variables concernent la présence d’infrastructures publiques et commerciales, l’accessibilité au centre-ville et à la route la plus proche, les équipements des logements (eau courante, électricité et toilette), l’activité agricole de la population, le bâti (densité du bâti et évolution durant la dernière décennie) et la densité de population (Vallée, 2008a). Un traitement statistique par Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) portant sur ces treize variables permet de différencier les villages urbains des villages périphériques parmi les villages inclus, même partiellement, dans le périmètre des « 189 villages » (soit en fait 193 villages au total). Les résultats sont présentés sur le tableau 1 et la carte 1.

11Pour la décennie 1995-2005, 148 villages forment ce que je considère comme l’espace urbanisé à cette période. En 2005, 276 777 habitants résident dans ces 148 villages, soit 74 % de la population des villages inclus dans le périmètre des « 189 villages ». Plus d’un quart de ces villages se situe en bordure du Mékong (38 des 148 villages urbains). Le fleuve est en effet l’axe historique du développement de la ville.

Tableau 1 : Caractéristiques des villages inclus dans les différents sous-espaces urbains de Vientiane.

Tableau 1 : Caractéristiques des villages inclus dans les différents sous-espaces urbains de Vientiane.

Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques -Recensements 1995 et 2005.

Carte 1 : L’espace urbanisé de Vientiane.

Carte 1 : L’espace urbanisé de Vientiane.

Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques -Recensements 1995 et 2005.

12La carte 1 met aussi en évidence quatre espaces périphériques, appelés à faire partie de l’espace urbanisé, mais qui restent pour l’instant en marge :

  • Les huit villages au nord de l’aéroport (A) sont des espaces encore très agricoles : moins de 14 % de la surface est construite et plus de 40 % de la population travaille dans l’agriculture. De plus, ces villages ne disposent pas d’une bonne desserte par le réseau routier : cette zone qui, à vol d’oiseau, est à 8 km du centre-ville, se trouve éloignée de plus de 14 km du centre en suivant des routes bitumées. Ces villages restent donc encore relativement enclavés.

  • Les six villages ruraux situés au delà de la mare du That Luang et à proximité du pont qui traverse la mare sont en pleine mutation urbaine (B). La mare du That Luang est restée longtemps un obstacle à l’extension de la ville de Vientiane vers l’est, mais la recherche de terrains disponibles, le remblaiement en cours de la mare et la présence d’un axe routier de qualité vont sans doute entraîner l’intégration prochaine de ces six villages périphériques à l’espace urbanisé, comme cela est déjà le cas pour les quatre villages, situés au débouché du pont et pour le village de ban Amone, situé plus à l’est.

  • La mare de That Luang demeure toutefois un obstacle à un étalement urbain généralisé vers l’est (C). La proximité de la nappe phréatique en saison sèche rend la rive orientale propice à l’activité agricole et le manque de routes la traversant ne stimule guère l’extension urbaine vers le sud-est.

  • Enfin, les villages situés au sud de la route qui conduit au pont de l’amitié (qui relie le Laos à la Thaïlande), demeurent encore à l’écart de l’espace urbanisé (D).

Différents sous-espaces urbains dans la ville

13L’espace urbanisé de Vientiane comprend trois sous-espaces urbains (la zone centrale, la première couronne et la seconde couronne d’urbanisation) qui ont été identifiés à l’aide d’une nouvelle CAH réalisée avec les mêmes critères. Le tableau 1 permet de comparer les caractéristiques de ces trois sous-espaces urbains. La première couronne se distingue nettement de la zone centrale par une plus faible proportion d’infrastructures publiques, de commerces et de marchés et par des constructions en dur bien moins nombreuses. Elle se différencie, par ailleurs, de la seconde couronne par une proportion de surface construite plus importante, par une densité de population plus élevée, par un dynamisme urbain beaucoup plus faible et par un équipement des logements de bien meilleure qualité. En revanche, la distance moyenne au réseau routier et l’accès à l’électricité ne varient pas significativement entre les deux couronnes.

14Sur la carte 1, on constate que la zone centrale, composée de 25 villages, forme un espace continu et compact. Elle est entourée par la première couronne constituée de 67 villages, qui s’étend largement le long du Mékong. Cette première couronne ne forme pas un espace continu : elle s’interrompt, de manière symétrique à 4 km en amont et en aval du centre-ville pour laisser place sur moins d’un kilomètre à quelques villages présentant les caractéristiques de la deuxième couronne. En amont, cette rupture s’explique par la discontinuité introduite par l’aéroport. En aval, la rupture se produit là où l’espace urbanisé est le plus resserré (moins d’un kilomètre de largeur) et où aucune route importante ne pénètre de la berge vers l’intérieur. Les villages de la deuxième couronne d’urbanisation, au nombre de 56, encerclent ces deux premiers espaces, avec un développement nettement plus marqué vers le nord de la ville, jusqu’au campus de l’Université Nationale en plein essor depuis les années 1960. Cet étirement de la seconde couronne vers le nord suggère la présence d’un axe méridien de développement urbain, perpendiculaire au Mékong (Vallée, 2008a ; Vallée, sous-presse).

Les données collectées

Le plan d'échantillonnage de l'enquête de santé

15Pour identifier les disparités intra-urbaines de santé à Vientiane et pour pouvoir étudier le lien entre niveau d’urbanisation du village de résidence et santé des individus, il est nécessaire de sélectionner des villages situés dans les différents sous-espaces urbains et d’enquêter un nombre suffisant d’individus dans chacun de ces villages. L’enquête de santé à Vientiane s’appuie donc sur un sondage stratifié et par grappe ; une strate correspondant à un sous-espace urbain et une grappe à un village. Cette approche géographique privilégie donc la représentativité spatiale de l’échantillon : il s’agit de sélectionner des espaces spécifiques dont on étudiera les ressemblances et les dissemblances en termes de santé.

16Mais les données collectées au cours de cette enquête doivent aussi permettre une généralisation des résultats à l’ensemble de la ville de Vientiane. L’enquête se doit en effet d’apporter aux responsables laotiens des informations pour éclairer leurs choix et leurs décisions en matière de santé publique. C’est un des objectif du programme « Urbanisation, Gouvernance et Disparités Spatiales de Santé à Vientiane » (IRD - Paris X) dans lequel s’inscrit cette recherche. Dans le cadre d’une approche de santé publique, la priorité est alors accordée à la représentativité démographique de l’échantillon qui doit permettre une généralisation des résultats à l’ensemble de la population avec des intervalles de confiance qu’il faut pouvoir définir.

17Les approches géographique et de santé publique sont difficilement conciliables du fait de la non-indépendance des observations dans le même lieu : les individus résidant dans un même espace ont plus tendance à se ressembler. Cet « effet grappe » peut être limité en augmentant le nombre de grappes choisies, quitte à enquêter un nombre restreint d’individus dans chaque grappe (Zelin and Stubbs, 2005). Cependant, cette solution n’est guère satisfaisante d’un point de vue géographique car elle ne permet pas de disposer d’un effectif suffisant de personnes pour comparer les différents villages entre eux. Un compromis doit donc être trouvé sur le nombre de villages à enquêter et le nombre de personnes à interroger dans chacun de ces villages : il faut fixer un nombre suffisamment grand de villages de sorte que la précision statistique des estimations à l’échelle de la ville soit correcte et suffisamment petit de sorte que le nombre d’individus interrogés dans chaque village permette des estimations correctes à l’échelle des villages. Compte tenu des contraintes budgétaires qui limitaient l’échantillon à 2000 adultes, le nombre de village à enquêter a été fixé à 27 (soit 9 villages par sous-espace urbain) avec 74 adultes à interroger dans chacun de ces villages. Pour limiter le nombre de centres de santé à installer lors de l’enquête, il a également été décidé de regrouper les 9 villages de chaque sous-espace urbain en 3 groupes de 3 villages adjacents. Cela signifie que les 27 villages sélectionnés doivent se répartir en 9 groupes de 3 villages adjacents. Pour chacun des trois sous-espaces urbains, une liste de toutes les combinaisons possibles de trois groupes de trois villages adjacents a été constituée. Pour chacun des sous-espaces urbains, a été choisie la combinaison de 9 villages qui ressemble le plus à l’ensemble des villages du sous-espace urbain du point de vue du profil culturel des habitants (proportion d’habitants avec la nationalité lao) et de leur profil social (proportion d’habitants analphabètes). Ces deux caractéristiques (qui sont des potentiels déterminants de l’état de santé) ont été prises en compte car leur répartition spatiale dans la ville était particulièrement hétérogène. Cette méthode - justifiée et détaillée dans un autre article (Vallée et al., 2007) - a permis de sélectionner les 27 villages de l’enquête de santé (carte 2).

Carte 2 : Les 27 villages de l’enquête de santé.

Carte 2 : Les 27 villages de l’enquête de santé.

Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques - Recensements 1995 et 2005.

La population enquêtée

18Pour être invités à participer à l’enquête, les adultes devaient être âgés de 35 ans ou plus. L’inclusion d’un critère d’âge est apparue nécessaire dès lors que des maladies chroniques (dont l’incidence augmente avec l’âge) étaient étudiées.

19Une durée minimale de résidence dans le village est également fixée puisque l’objectif était de mesurer l’influence des caractéristiques du village de résidence sur la santé des individus. Cette restriction permet d’exclure les individus nouvellement arrivés dans le village pour lesquels il aurait été incorrect de rechercher une quelconque influence du village de résidence sur leur état de santé. Les adultes, pour être éligibles, doivent donc résider dans le village depuis au moins 5 ans. La proportion de population exclue est néanmoins relativement faible puisque seuls 9 % des ménages recensés avant l’enquête ne comportaient aucun individu éligible. Enfin, parmi les 2249 adultes tirés au sort, 2042 ont acceptés de participer à l’enquête de santé, soit un refus de 9 %.

Les données recueillies

20Au cours de l’enquête qui a eu lieu en février et mars 2006, de nombreuses informations sociodémographiques sont collectées au niveau de l’individu (âge, sexe, niveau d’instruction, profession, pays de naissance, nationalité, ethnie, religion, durée de résidence à Vientiane et dans le village etc.) et de son ménage. Un indicateur synthétique de niveau de vie du ménage est ensuite crée à partir de neuf variables particulièrement discriminantes (les matériaux de construction employés pour les murs de la maison, l’accès à l’eau courante, l’énergie utilisée le plus souvent pour faire la cuisine, la présence de réfrigérateur, d’ordinateur, de machine à laver le linge, de moto, le nombre de voitures à disposition et le fait de penser pouvoir prendre en charge les frais d’une hospitalisation en cas de besoin). A l’issue d’une Analyse en Correspondances Multiples suivie d’une Classification Ascendante Hiérarchique, les ménages sont classés en trois catégories : les ménages pauvres (11 %), intermédiaires (61 %) ou riches (28 %).

  • 1 Sont déclarés hypertendus, les adultes dont la tension artérielle systolique est supérieure ou égal (...)
  • 2 Le diabète est diagnostiqué à partir d’une mesure de glycémie capillaire. Pour les cas suspects, un (...)
  • 3 Le surpoids est défini par un Indice de Masse Corporelle (IMC) supérieur à 25 et l’obésité par un I (...)
  • 4 L’anémie est diagnostiquée à partir du taux d’hémoglobine dans le sang.
  • 5 À partir de prélèvements capillaires sanguins, les anticorps IgG anti-flavivirus, qui témoignent d’ (...)

21Un examen médical a permis de diagnostiquer les maladies chroniques comme l’hypertension1 et le diabète2 ainsi que les problèmes de surcharge pondérale (surpoids et obésité3) auxquelles elles sont associées. Parallèlement à ces maladies qui sont de plus en plus fréquentes en ville, de par les modifications du mode de vie et l’allongement de l’espérance de vie, il est intéressant de prendre en compte à Vientiane une maladie de carence comme l’anémie4 qui permet de nuancer les changements épidémiologiques en cours et de voir quels sont les espaces et les populations où elle persiste encore. Par ailleurs, il importe de ne pas négliger les maladies infectieuses dans ce tableau épidémiologique. Les infections par flavivirus5 comme la dengue et l’encéphalite japonaise sont donc étudiées, à titre d’exemple (Vallée et al., 2009). Ces quelques maladies constituent autant d’indicateurs de santé qui sont pourtant partiels et partiaux : partiels car ils ne permettent pas d’aborder l’ensemble des dimensions physique, mentale et sociale qui participent au bien-être, et partiaux car leur mesure nécessite de fixer des seuils, qui sont biomédicaux et généraux. Ces indicateurs de santé permettent néanmoins de différencier les espaces à risque : ce sont de précieux points de repère pour l’analyse des disparités spatiales de santé à Vientiane.

Les entretiens

22Parallèlement à cette enquête de santé, une vingtaine de personnes résidant dans des villages plus ou moins urbanisés a également été interrogée au cours d’entretiens semi-dirigés. Deux cartes mentales ont été réalisées par chacune des personnes interrogées : la première de ces cartes mentales concerne l’espace de vie quotidien et la seconde la ville de Vientiane. Demandées de façon imprévue à un individu sans qu’il puisse avoir recours à une documentation, ces cartes mentales décrivent l’espace tel que l’individu se le représente au moment où il le dessine. Ces cartes ainsi que les entretiens au cours desquelles elles ont été réalisées permettent de disposer d’informations sur l’appropriation de l’espace par les habitants, non seulement pour leur espace de vie quotidien mais aussi pour la ville dans son ensemble.

Description des disparités spatiales de santé à Vientiane

23Les prévalences des maladies diagnostiquées lors de l’enquête de santé sont calculées par village et sont représentées sur des cartes selon une discrétisation basée sur la moyenne et l’écart-type (carte 3).

Carte 3 : Les prévalences de différentes maladies dans les 27 villages de Vientiane.

Carte 3 : Les prévalences de différentes maladies dans les 27 villages de Vientiane.

Sources : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X) et Atlas Infographique de Vientiane (2003).

24Ces cartes font apparaître des discontinuités spatiales au sein de la ville de Vientiane. Les villages centraux présentent des prévalences inférieures à la moyenne de la ville pour l’anémie mais des prévalences supérieures à la moyenne pour les maladies chroniques et de surcharge pondérale ainsi que pour l’exposition aux flavivirus. Pourtant, des disparités plus locales existent : certains villages situés dans la zone la plus urbanisée se différencient par exemple des villages voisins avec des prévalences de diabète, d’hypertension et de surpoids nettement plus faibles. Malgré quelques spécificités locales, ces cartes soulignent le lien qui existe entre le niveau d’urbanisation et le type de maladies qui affectent la population, ce qu’il est possible de confirmer en changeant d’échelle, en calculant les prévalences par sous-espace urbain (tableau 2).

Tableau 2 : Prévalences des indicateurs de santé dans l’espace urbanisé de Vientiane et dans les trois sous-espaces urbains.

  

Vientiane

Zone Centrale

1re couronne

2e couronne

Test khi² de Pearson : p

Diabète

9,3 %

12,2 %

9,6 %

7,1 %

0,01

Hypertension

36 %

38,1 %

38,6 %

32,2 %

0,07

Surpoids

38,3 %

45,1 %

41,3 %

31,4 %

< 0,01

Obésité

8,5 %

12,4 %

8,7 %

5,9 %

< 0,01

Anémie

26,3 %

22,4 %

23,7 %

31,2 %

< 0,01

Flavivirus

84,7 %

89,8 %

87,7 %

78,6 %

< 0,01

Note : Ces prévalences sont pondérées pour tenir compte du plan d’échantillonnage (stratifié par grappe).

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

25Sur ce tableau, on observe une augmentation de la fréquence des maladies chroniques, de surcharge pondérale et du contact avec les flavivirus et une diminution de la fréquence de l’anémie à mesure que le niveau d’urbanisation des villages augmente. La zone centrale rassemble près de deux fois plus d’adultes obèses et diabétiques que la seconde couronne d’urbanisation. La proportion de personnes qui a été en contact avec les flavivirus est également bien plus élevée en zone centrale que dans la seconde couronne. La différence existe aussi pour les hypertendus même si elle est moins clairement significative. L’opposition entre la zone centrale et la seconde couronne d’urbanisation se retrouve aussi dans les prévalences de l’anémie qui sont nettement plus élevées dans les villages les moins urbanisés de Vientiane.

26Cette rapide analyse cartographique et statistique permet de décrire la diversité des profils épidémiologiques au sein de l’espace urbanisé de Vientiane et de valider l’hypothèse de recherche initiale - à savoir que des disparités spatiales de santé existent à Vientiane et que celles-ci sont étroitement liées au niveau d’urbanisation des espaces dans lesquels elles s’inscrivent. À ce stade de l’analyse, il est alors intéressant d’utiliser des modèles de régression multiniveaux afin de voir dans quelle mesure ces disparités spatiales sont imputables aux différents profils sociodémographiques de la population (« l’effet de composition ») et aux différentes caractéristiques des villages (« l’effet du contexte »).

Étudier les effets de contexte à partir des modèles de régression multiniveaux

L'intérêt des modèles multiniveaux

27La structure hiérarchique d’un échantillon de population issu d’un sondage par grappe nécessite de recourir à des méthodes spécifiques de régression si on veut obtenir des résultats non biaisés. En effet, dès lors que les individus observés appartiennent à une même entité spatiale, ils auront tendance à se ressembler. Les modèles classiques de régression aboutissent souvent à des estimations incorrectes (Laurent et Etard, 2005). Ne tenant pas compte de la violation de l’hypothèse d’indépendance des observations, ils ont tendance à surestimer le niveau de significativité statistique des effets du contexte, et à conclure qu’un effet existe alors que ce n’est pas le cas. Pour contrôler cet « effet grappe » (c’est-à-dire l’homogénéité fréquente des individus composants les grappes) et pour calculer correctement les intervalles de confiance des odds ratios, il est possible d’utiliser, entre autres, un modèle de régression multiniveaux.

28Cependant, l’intérêt majeur des modèles de régression multiniveaux n’est pas de contrôler cet « effet grappe ». La ressemblance qui peut exister entre les individus d’un même village ne doit pas être pas vue comme une nuisance statistique : elle est constitue l’objet même de cette étude de géographie de la santé. L’idée est donc de recourir à des modèles multiniveaux afin de mesurer aussi la variance des effets aléatoires au niveau des villages de Vientiane.

29Pour simplification, la présentation du modèle multiniveaux s’appuie ici sur une régression linéaire simple à deux niveaux où yij désigne la variable (continue) dépendante pour un individu i appartenant au groupe j.
Ce modèle peut s’écrire ainsi : yij = β0 + β1 xij + u0j +eij

30La spécificité du modèle multiniveaux tient à l’estimation simultanée des résidus au niveau des individus (eij) et des groupes (u0j). La mesure de la variance des effets aléatoires au niveau des groupes Var(u0j) s’avère particulièrement intéressante. Si Var(u0j) est nulle, alors aucune disparité inter-village n’existe. En revanche, si Var(u0j) est significativement supérieure à 0, on peut conclure à une différence entre les unités spatiales. La mesure de Var(u0j) permet alors de distinguer ce qui dans les disparités spatiales de santé à Vientiane tient aux profils sociodémographiques de la population d’une part (« l’effet de composition ») et au quartier de résidence d’autre part (« l’effet du contexte »). En effet, cette variance Var(u0j) est calculée dans un premier modèle vide afin de connaître la variance initiale des effets aléatoires au niveau des villages, puis dans un deuxième modèle dans lequel les caractéristiques de l’individu sont pris en compte et enfin dans un troisième modèle dans lequel les caractéristiques de l’individu et celles de son village de résidence sont introduites. La comparaison de la valeur de Var(u0j) des deux premiers modèles permet de savoir si les facteurs de risque introduits expliquent une partie des disparités spatiales de santé entre les villages et si une variation spatiale demeure au-delà des effets imputables aux caractéristiques individuelles. L’étude de la valeur de Var(u0j) dans le troisième modèle permet de mesurer l’impact que les caractéristiques du contexte de résidence peuvent avoir sur la santé des individus, au-delà des effets imputables à leurs caractéristiques individuelles (Chaix et Chauvin, 2002). En intégrant dans le même modèle non seulement des caractéristiques individuelles mais aussi des caractéristiques agrégées, on évite l’erreur atomiste qui consiste à isoler l’individu sans faire intervenir les contraintes du milieu dans lequel il vit ainsi que l’erreur écologique qui consiste à inférer à l’individu une association statistique observée à un niveau agrégé (Courgeau, 1996).

Des résultats à interpréter avec prudence

31Les résultats des modèles de régression doivent néanmoins être utilisés avec prudence. Un effet est souvent tenu pour « vrai » non seulement parce qu’il est statistiquement significatif mais aussi parce qu’il est épuré (« toutes choses égales par ailleurs »). Or, une régression permet-elle réellement de dégager des « effets vrais, toutes choses égales par ailleurs » et d’apporter une « preuve statistique » de l’influence du contexte résidentiel sur la santé ? Pour isoler un facteur parmi plusieurs et en examiner l’importance dans la relation entre deux phénomènes, on est amené à contrôler la réalité au sein de laquelle on effectue les observations : on raisonne alors « toutes choses égales par ailleurs » (Foucart, 2001). Ce type de raisonnement est fréquemment utilisé dans les sciences économiques, sociales et humaines, alors qu’il a été plusieurs fois remis en cause (Perretti-Watel, 2004).

32Le débat sur la pertinence de la méthode « toutes choses égales par ailleurs » recoupe d’ailleurs celui qui existe à l’heure actuelle sur les proportions respectives à attribuer aux effets de composition et de contexte dans les phénomènes de santé (Macintyre and Ellaway, 2003). En effet, la distinction entre effets de composition et effets de contexte se généralise avec l’utilisation de modèles statistiques multiniveaux. Or, les caractéristiques d’un individu et celles de l’espace où il réside sont étroitement liées dans la mesure où il existe des interactions entre espaces et individus. On considère souvent les caractéristiques individuelles comme la propriété des individus, alors que celles-ci sont également déterminées par leur lieu de résidence. De même, le contexte dont les caractéristiques peuvent être mesurées à un moment donné, dans un territoire donné, est fortement associé à la composition de la population qui y réside. Il est donc illusoire (ou quelque peu artificiel) d’espérer distinguer parfaitement les caractéristiques individuelles et contextuelles et dissocier les effets de composition des effets de contextes.

33De plus, une autre difficulté est liée à l’ajustement des modèles multiniveaux. Pour ne citer que les deux écueils extrêmes, il est d’une part toujours possible d’imaginer que les effets contextuels identifiés résultent en fait d’un défaut d’ajustement au niveau individuel, et qu’ils ne sont liés qu’à des effets de composition résiduels. Et d’autre part, à l’opposé de ce problème de sous-ajustement des modèles, on peut aussi craindre d’inclure de trop nombreuses variables individuelles dans les modèles, retirant ainsi au contexte la part de son effet qui se manifeste au travers des variables individuelles intermédiaires (Chaix, 2004).

34Dès lors, la distinction entre effets de composition et effets contextuels peut être utilisée pour ce qu’elle est (un cadre réductionniste propre à conduire des analyses statistiques adéquates) à condition d’en connaître les limites.

L'unité spatiale à considérer

35De nombreuses études se sont appuyées sur des modèles de régression multiniveaux pour souligner la relation entre le contexte local de résidence et la santé, une fois les caractéristiques individuelles prises en compte. Pourtant, la délimitation spatiale du contexte local de résidence demeure une question épineuse dans toutes ces études : il n’y a en effet pas de consensus sur l’échelle optimale à considérer alors que le découpage spatial retenu peut modifier les résultats des analyses statistiques (cf. le « Modifiable Areal Unit Problem »). Se pose en fait ici la question de la définition du quartier de résidence en tant qu’espace potentiel d’exposition (Chaix, 2009). Certains choisissent de le définir comme un espace homogène (du point de vue du profil social de la population ou du cadre bâti) tandis que d’autres s’appuient sur la localisation des principaux lieux d’activités ou sur le quartier tel que se le représentent les habitants. C’est cette dernière option qui a été privilégiée à Vientiane puisque le choix du village comme unité spatiale de référence a été effectuée après avoir constaté que les habitants se référaient unanimement à cet espace pour définir leur espace de vie.

36Par ailleurs, il faut garder à l’esprit que l’environnement de vie d’un individu ne saurait se limiter à son seul espace de résidence : il fait référence à un espace plus complexe, éventuellement éclaté dans l’espace et dans le temps. Malheureusement, les données recueillies lors de l’enquête de santé à Vientiane ne permettaient ni de localiser les espaces quotidiennement visités par les habitants, ni d’identifier précisément leurs anciens villages de résidence.

Les mécanismes explicatifs sous-jacents

37La question n’est pas seulement de savoir comment délimiter le quartier de résidence mais aussi de choisir comment le caractériser. Il s’agit alors de poser des hypothèses sur les attributs du quartier pouvant être impliqués dans la relation entre contexte et santé, Macyntyre et Ellaway ont ainsi distingué cinq types de « structure d’opportunité » pouvant potentiellement influencer la santé des habitants et leur comportements de santé (Sooman and Macintyre, 1995 ; Ellaway and Macintyre, 1996 ; Macintyre, 2000 ; Macintyre and Ellaway, 2000) :

  • les caractéristiques physiques de l’environnement qui sont communes à l’ensemble des habitants d’un quartier (qualité de l’air et de l’eau par exemple)

  • la salubrité et la sécurité des lieux de vie (espaces domestiques, professionnels et de loisirs)

  • les caractéristiques sociales de la population (incluant les relations entre les divers agents sociaux, l’histoire du quartier) qui sont associées aux normes sociales de la population

  • les équipements disponibles (les commerces, le réseau de transport, les écoles, les services de santé, la présence d’équipements sportifs etc.) qui sont autant de ressources « porteuses » de santé.

  • la réputation du quartier (notamment la perception de l’espace par les habitants et par les autorités)

38Cette grille de lecture, qui se veut très large, doit être adaptée aux maladies ou aux comportements de santé observés, aux spécificités de l’espace étudié et de façon plus pragmatique aux données disponibles. Il n’existe pas, à ma connaissance, de recherches examinant de façon systématique (que ce soit dans les pays développés ou dans les pays en voie de développement d’ailleurs) quelles sont les caractéristiques du lieu de résidence qui influencent les différents faits de santé pour les différents groupes de population. Dans cette étude sur la ville de Vientiane, l’idée est de voir si le niveau d’urbanisation - défini justement à partir des caractéristiques sociales de la population, des équipements disponibles et de l’environnement physique - est une caractéristique synthétique du lieu de résidence qui est associée aussi bien aux maladies chroniques et de surcharge qu’aux maladies de carence et infectieuses. L’hypothèse de recherche sous-jacente est que le niveau d’urbanisation de l’espace de résidence, de par justement les différentes dimensions sociales, structurelles et physiques qu’il intègre, influence le mode de vie des habitants de Vientiane, leurs normes sociales de santé, leur régime alimentaire, leur recours aux soins etc. et in fine leur état de santé.

Espace de résidence et santé à Vientiane : quels effets de contexte ?

Le contexte urbain de résidence

39Le lien étroit entre niveau d’urbanisation du village de résidence et état de santé de la population qui a été mis en évidence à Vientiane par les analyses cartographiques et statistiques bivariées persiste dans les analyses multivariées. Une fois les caractéristiques sociodémographiques des individus (âge, sexe, origine, niveau d’éducation, niveau de vie et durée de résidence en ville) prises en compte, les adultes sont d’autant plus touchés par le diabète et le surpoids, ont d’autant plus été exposés aux flavivirus et sont d’autant moins touchés par l’anémie qu’ils résident dans un village plus urbanisé (tableau 3).

Tableau 3 : Déterminants individuels et contextuels des états de santé des adultes de Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Tableau 3 : Déterminants individuels et contextuels des états de santé des adultes de Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

40Vivre dans un village de la zone centrale plutôt que dans un village de la deuxième couronne d’urbanisation multiplie par 1,6 le risque d’être atteint par le diabète ou d’être en surpoids, multiplie par 2,3 le risque d’être atteint par l’obésité et par 2,2 le risque d’avoir été en contact avec un flavivirus. En revanche, vivre dans un village de la zone centrale plutôt que dans un village de la deuxième couronne d’urbanisation divise par 1,7 le risque d’être atteint d’anémie. Seule la relation entre hypertension et contexte urbain de résidence n’est pas statistiquement significative.

41Cet effet contextuel pourrait toutefois résulter d’un défaut d’ajustement au niveau individuel, puisque les variables individuelles significatives sont finalement peu nombreuses (entre deux et quatre selon les maladies). Pourtant, d’autres variables (l’activité professionnelle, l’ethnie et l’isolement social des individus) ont été initialement prises en compte mais ont été retirées du modèle final car elles n’étaient pas statistiquement significatives.

42Sur le tableau 3, on constate également que la relation entre le contexte urbain et la santé varie graduellement avec le niveau d’urbanisation : les habitants des villages de la première couronne d’urbanisation sont exposés à un risque intermédiaire. La relation entre le niveau d’urbanisation et l’état de santé des individus est donc de type dose-effet. Cette graduation du risque donne plus de force à l’existence d’un lien direct entre le niveau d’urbanisation de l’espace de résidence et l’état de santé de la population.

Décomposer le contexte urbain de résidence

43Le contexte urbain du village de résidence possède une dimension sociale, dans la mesure où il a été défini à partir de variables décrivant la qualité de l’équipement domestique (accès à l’eau, accès à l’électricité et présence de toilettes modernes). Et c’est peut-être justement cette dimension sociale qui pèse fortement sur les associations qui ont pu être identifiées entre contexte urbain et santé. Il est donc intéressant d’étudier plus en détail les treize variables qui ont servi à mesurer le niveau d’urbanisation des villages afin de connaître, toujours après ajustement sur les caractéristiques individuelles, les associations qui existent entre les problèmes de santé de la population de Vientiane et ces treize variables. Pour chacune de ces variables, une discrétisation en tertiles est effectuée et la valeur de référence choisie est toujours le tertile inférieur. Le tableau 4 présente les variables significativement associées aux différentes maladies considérées et le sens de cette association.

Tableau 4 : Association entre les différentes maladies et les composantes du contexte urbain de résidence (testées une par une) après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation, le niveau de vie du ménage et la durée de résidence à Vientiane.

Tableau 4 : Association entre les différentes maladies et les composantes du contexte urbain de résidence (testées une par une) après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation, le niveau de vie du ménage et la durée de résidence à Vientiane.

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

44Sur ce tableau, on ne constate pas de différence majeure entre les maladies : pour chacune d’entre elles, de nombreuses variables qui caractérisent le contexte de résidence s’avèrent statistiquement significatives. Si on se réfère à la grille de lecture proposée par Ellaway et Macintyre, on constate que ce sont aussi bien les configurations locales des équipements (à travers la répartition des commerces, des marchés et du réseau routier), que les caractéristiques sociales de la population (à travers l’équipement des ménages et l’activité de la population) et les caractéristiques physiques de l’environnement (à travers la densité du bâti et de la population) qui sont associées à l’état de santé de la population de Vientiane. En revanche, les variables qui concernent la proportion d’infrastructures publiques dans le village, la distance moyenne au réseau routier, la proportion de maisons en dur ne sont que rarement pertinentes.

45Cette décomposition du contexte urbain montre que ces trois dimensions sont impliquées - et ce quelques que soient les maladies considérées - dans la relation entre espace et santé à Vientiane. Il parait donc pertinent de continuer à considérer dans cette recherche le niveau d’urbanisation des villages puisque celui-ci regroupe justement ces différentes dimensions.

Le rôle du contexte urbain de résidence sur les disparités spatiales de santé

46L’étude de la variance inter-villages Var(u0j) permet de distinguer ce qui dans les disparités spatiales de santé à Vientiane tient aux profils sociodémographiques de la population d’une part (« l’effet de composition ») et au niveau d’urbanisation du village de résidence d’autre part («  l’effet du contexte »). Le tableau 5 présente les valeurs de la variance inter-villages Var(u0j) selon les variables introduites dans les différents modèles de régression.

Tableau 5 : La variance inter-villages Var(u0j) à Vientiane avant et après l’intégration des caractéristiques individuelles et contextuelles dans le modèle de régression logistique multiniveaux.

  

Var(u0j)
(Écart Type de Var(u0j)

  

Diabète

HTA

Surpoids

Obésité

Anémie

Flavivirus

Modèle vide

0,033
(0,050)

0,035
(0,025)

0,048
(0,028)

0,084
(0,067)

0,046
(0,031)

0.169
(0.075)

Modèle (1) après intégration des caractéristiques individuelles

0,031
(0,050)

0,035
(0,026)

0,036
(0,025)

0,083
(0,067)

0,043
(0,031)

0.145
(0.068)

Modèle (2) après intégration des caractéristiques individuelles et du contexte urbain

0,000
(0,000)

0,030
(0,025)

0,000
(0,000)

0,000
(0,000)

0,000
(0,000)

0,036
(0,039)

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

47Entre le modèle vide et le modèle 1, où seules les caractéristiques sociodémographiques des individus ont été introduites, la baisse de la variance Var(u0j) est très limitée. Elle diminue certes nettement pour le surpoids mais ne baisse que très légèrement pour le diabète, l’hypertension, l’obésité, l’anémie et le contact avec les flavivirus. La variation spatiale des maladies à Vientiane ne s’explique donc que dans une faible mesure par la répartition spatiale des caractéristiques individuelles telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, le niveau de vie ou la durée de résidence en ville. L’effet de composition (du moins en ce qui concerne ces caractéristiques) est donc relativement faible à Vientiane.

48Après l’intégration des facteurs de risque individuels et contextuels (modèle 2), on remarque que la variance des résidus au niveau des villages Var(u0j) diminue très nettement et atteint la valeur 0 pour le diabète, le surpoids, l’obésité et l’anémie. La variance Var(u0j) baisse également pour le contact avec les flavivirus et dans une moindre mesure pour l’hypertension. En faisant l’hypothèse que ce fort effet contextuel ne résulte pas d’un défaut d’ajustement au niveau individuel, on peut penser que les disparités spatiales de santé à Vientiane s’expliquent en grande partie par le contexte urbain de résidence.

49Ces résultats doivent toutefois être interprétés avec précaution : il convient de ne pas établir une distinction hermétique entre effets de composition et effets de contexte sur la santé. Il est vrai que les premiers semblent à Vientiane moins forts que les seconds pour expliquer les disparités de santé entre les villages. Cependant, les caractéristiques du lieu de résidence sont fortement associées au profil social de sa population. Les habitants ne restent en effet pas passifs face à leur espace de résidence : ils le façonnent pour créer un environnement physique, des configurations de ressources et un tissu social qui répondent à leurs besoins et à leurs valeurs. De plus, les habitants choisissent dans une certaine mesure leur lieu de résidence afin que celui-ci corresponde à leurs attentes et leurs besoins. Ces stratégies résidentielles peuvent être étudiées à Vientiane à partir des données du recensement de 2005. On constate alors que les nouveaux arrivants, c’est-à-dire ceux qui sont installés à Vientiane depuis moins de 10 ans, ont eu tendance à s’installer dans des villages dont le profil social de la population était proche du leur. Les nouveaux arrivants avec un bon niveau d’éducation (secondaire ou plus) se sont généralement installés dans des villages où la proportion de personnes avec un bon niveau d’éducation était élevée (cœfficient de corrélation r égal à 0,58). De même, les nouveaux arrivants sans emploi se sont généralement installés dans des villages où la proportion de personnes sans emploi était élevée (r =0,47). L’endogénéité qui existe entre les habitants et leur lieu de résidence est une des difficultés majeures dans l’interprétation des résultats d’une analyse multiniveaux. Malgré cette difficulté d’interprétation, les analyses menées à Vientiane corroborent cependant les nombreuses études selon lesquelles les disparités spatiales de santé en ville ne dépendent pas exclusivement de la répartition spatiale des caractéristiques sociodémographiques individuelles ; elles sont également étroitement liées aux caractéristiques des espaces où vivent la population.

Une sensibilité variable des habitants de Vientiane face à leur village de résidence ?

Les interactions inter-niveaux dans la littérature

50Dans la littérature de l’influence du contexte résidentiel sur la santé, se multiplient les études soulignant la nécessité de ne pas généraliser cette influence à tous les individus. Certaines catégories sociodémographiques de la population peuvent en effet être plus sensibles que d’autres à leur contexte de résidence. Les études concernant l’effet variable du contexte sur la santé selon le profil social des individus sont relativement concordantes (Riva et al., 2007). A propos des problèmes nutritionnels, différents auteurs ont mis en évidence une influence du contexte de résidence sur le surpoids pour la seule sous-population des cols bleus (Chaix and Chauvin, 2003) ou pour les seules populations avec un faible niveau d’éducation (van Lenthe and Mackenbach, 2002) et sur la qualité du régime alimentaire pour la seule sous-population des individus à faibles revenus (Ecob and Macintye, 2000). Concernant la mortalité, une étude a montré une influence accrue du contexte sur les décès pour les individus à faibles revenus (Yen and Kaplan, 1999). D’autres auteurs ont aussi montré que l’influence du contexte de résidence sur la santé perçue était plus forte parmi les individus sans emplois (Cummins et al., 2005) ou pour les employés de grade inférieur (Stafford et al., 2001). Ces six études mettent donc en évidence une sensibilité accrue du contexte résidentiel pour les individus défavorisés, peu qualifiés ou peu éduqués.

51Une sensibilité différentielle du contexte de résidence selon l’âge des individus a également été mise en évidence à propos de la mortalité. On peut par exemple citer l’étude qui a eu lieu aux Etats-Unis sur plus de 10 000 individus âgés entre 25 et 74 ans en 1971 et suivis jusqu’en 1987 (Waitzman and Smith, 1998) ou en Suède sur 340 000 individus âgés entre 50 et 79 ans en 1996 et suivis jusqu’en 2002 (Chaix et al., 2007). La première étude concerne l’ensemble des causes de mortalité tandis que la seconde s’intéresse plus spécifiquement aux crises cardiaques (ischémie cardiaque). Ces deux études montrent qu’une fois ajustée sur les caractéristiques individuelles classiques, l’influence de contexte de résidence sur la mortalité est plus forte pour les jeunes individus que pour les personnes plus âgées.

52En revanche, la littérature concernant l’effet différentiel du contexte selon le sexe des individus est contradictoire : en Angleterre, le contexte résidentiel défini à partir d’un indice de « deprivation » a un impact plus fort sur l’espérance de vie (Raleigh and Kiri, 1997) et sur la mortalité (Macintyre, 2001) chez les hommes que chez les femmes. En revanche, une autre étude, menée également en Angleterre, montre que les caractéristiques du contexte de résidence tels que le cadre social et politique, les équipements et l’environnement physique ont plus d’effets sur la santé perçue des femmes que sur celle des hommes (Stafford et al., 2005).

53Cette brève revue de littérature incite donc à la prudence quant à l’interprétation systématique de l’influence du contexte de résidence sur la santé. La question de la sensibilité variable des individus face à leur espace n’est d’ailleurs pas spécifique aux phénomènes de santé ; elle renvoie au fait que l’espace ne pèse pas forcément du même poids sur les différentes couches sociodémographiques (Vant, 1986).

54Dans cette recherche sur les disparités spatiales de santé à Vientiane, l’idée est d’identifier les possibles interactions inter-niveaux qui existent entre le contexte urbain du village de résidence et les caractéristiques sociodémographiques des individus (leur sexe, leur âge et leur niveau de vie). La recherche d’une interaction consiste à introduire un terme d’interaction X*Y dans le modèle de régression afin de connaître sa relation avec la maladie étudiée. La valeur des différents odds ratios permet de définir cette interaction : le sous-groupe défini par la présence de Y présente-il des odds ratios de X différents du sous-groupe défini par l’absence de Y ? Le constat d’une interaction est intéressant car il permet d’identifier des sous-groupes au sein desquels l’effet d’un facteur (en l’occurrence le contexte urbain du village de résidence) sur une maladie est plus ou moins marqué.

Les interactions mises en évidence à Vientiane

55L’association entre lieu de résidence et santé n’est pas la même pour tous les habitants de Vientiane : des interactions statistiquement significatives existent entre le contexte urbain du village de résidence et les caractéristiques sociodémographiques des individus. On observe ainsi une augmentation des valeurs des odds ratios associés au contexte urbain du village de résidence quand on passe de la sous-population des femmes à celle des hommes (tableau 6).

56Après ajustement sur les facteurs individuels, le risque d’être affecté par l’hypertension est multiplié par 1,8 pour les hommes qui résident dans un village de la zone centrale et par 1,4 pour ceux qui résident dans un village de la première couronne (par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne) tandis que ce risque reste stable pour les femmes. Le risque d’être affecté par le surpoids est multiplié par 2,3 pour les hommes qui résident dans un village de la zone centrale par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne tandis que ce risque n’est multiplié que par 1,3 pour les femmes. L’état de santé des hommes apparaît donc comme plus sensible au contexte urbain de résidence que celui des femmes.

Tableau 6 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du sexe des adultes après ajustement sur leur âge, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Tableau 6 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du sexe des adultes après ajustement sur leur âge, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

57On observe aussi (tableau 7) une augmentation des valeurs des odds ratios associés au contexte urbain du village de résidence quand on passe de la sous-population des personnes âgées (55 ans et plus) à celle des jeunes adultes (entre 35 et 54 ans). Après ajustement sur les facteurs individuels, le risque d’être affecté par le surpoids et l’obésité augmente pour les jeunes adultes à mesure que le niveau d’urbanisation de leur village de résidence augmente, tandis qu’il reste stable pour les plus de 55 ans. Le risque d’être en surpoids est multiplié par 1,9 pour les jeunes adultes qui résident dans un village de la zone centrale et par 1,6 pour ceux qui résident dans un village de la première couronne (par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne). Le risque d’être obèse est multiplié par 3 pour les jeunes adultes qui résident dans un village de la zone centrale et par 1,5 pour ceux qui résident dans un village de la première couronne (par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne). En revanche, pour les adultes de plus de 55 ans, le risque d’être en surpoids ou obèse ne varie guère selon le niveau d’urbanisation de leur village de résidence. La santé des jeunes adultes apparaît donc comme plus sensible au contexte urbain que celle des adultes plus âgés.

Tableau 7 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction de l’âge des adultes après ajustement sur leur sexe, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Tableau 7 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction de l’âge des adultes après ajustement sur leur sexe, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

58Enfin, on observe une augmentation des valeurs des odds ratios associés au contexte urbain du village de résidence quand on passe de la sous-population des riches à celle des « défavorisés » (terme qui regroupe les individus dit « pauvres » ou « intermédiaires »). Le risque d’être affecté par l’hypertension et l’obésité augmente pour les défavorisés à mesure que le niveau d’urbanisation de leur village de résidence augmente, tandis qu’il reste stable pour les riches (tableau 8). Après ajustement sur les facteurs individuels, le risque d’être affecté par l’hypertension et l’obésité est respectivement multiplié par 1,5 et 2,8 pour les défavorisés qui résident dans un village de la zone centrale par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne. Et le risque d’être affecté par l’anémie est divisé par 2 pour les défavorisés qui résident dans un village de la zone centrale par rapport à ceux qui résident dans un village de la seconde couronne. En revanche, ces risques sont significativement plus faibles pour les riches : l’influence du contexte résidentiel sur leur santé est moins marquée.

Tableau 8 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du niveau de vie après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation et leur durée de résidence à Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Tableau 8 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du niveau de vie après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation et leur durée de résidence à Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).

Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).

59La stratification suivant le sexe, l’âge et le niveau de vie indique donc une augmentation des valeurs des odds ratios associés au contexte urbain du village de résidence quand on passe (1) de la sous-population des femmes à celle des hommes, (2) de la sous-population des personnes âgées à celle des jeunes adultes (3) et de la sous-population des riches à celle des défavorisés. Certes, les interactions significatives ne concernent que certaines des maladies considérées, jamais l’ensemble. On remarque notamment qu’aucune interaction statistiquement significative n’a pu être mise en évidence pour le diabète et pour les contacts avec les flavivirus. Toutefois, quelque soit la maladie considérée, ce sont les mêmes catégories de personnes (les hommes, les jeunes, les défavorisés) qui présentent une sensibilité accrue face à leur contexte de résidence.

Considérer l'appropriation de l'espace des habitants ?

60On pourrait être tenté d’expliquer cette sensibilité variable des adultes à partir de la force de leur attachement, de leur ancrage dans leur quartier de résidence : les individus avec une forte appropriation de leur village de résidence pourraient être particulièrement sensibles au contexte de leur village tandis que ceux qui ne se le sont guère approprié pourraient y être insensibles. On pourrait alors schématiser de façon linéaire la force que l’espace de résidence exerce sur les comportements de santé des individus en fonction de leur appropriation de ce même espace.

61Toutefois, ce raisonnement ne prend pas en compte la mobilité des individus dans la ville. Or la multiplication des déplacements urbains pourrait brouiller l’influence de l’espace de résidence, qui n’est alors plus le seul à être connu et pratiqué. On peut supposer que les habitants de Vientiane avec une forte mobilité urbaine ne sont que peu sensibles à leur village de résidence car l’importance de leurs déplacements en dehors de leur village leur permettrait de s’affranchir des contraintes spatiales que leur impose leur village de résidence. La mobilité pourrait alors être envisagée « comme une possibilité de s’évader des contraintes du quartier » (Ramadier, 2007). L’appropriation de l’espace résidentiel serait alors une condition nécessaire mais non suffisante pour que l’influence de l’espace résidentiel sur la santé puisse s’exercer.

62C’est en ce sens qu’il ne faut pas s’en tenir à l’appropriation de l’espace résidentiel mais prendre également en compte celle de l’espace urbain dans son ensemble. Je pose alors comme hypothèse que ce sont les habitants de Vientiane disposant à la fois d’une forte appropriation de leur village de résidence et d’une faible appropriation de la ville qui seraient les plus sensibles à l’influence de leur village de résidence. En revanche, les individus qui ont une faible appropriation de leur village de résidence et/ou ceux qui ont une forte appropriation de l’espace urbain ne seraient que peu sensibles aux caractéristiques de leur village de résidence. Cette relation est schématisée sur la figure 1.

Figure 1 : Modélisation de l’influence du contexte résidentiel sur la santé en fonction du niveau d’appropriation de l’espace de résidence et de l’espace urbain.

Figure 1 : Modélisation de l’influence du contexte résidentiel sur la santé en fonction du niveau d’appropriation de l’espace de résidence et de l’espace urbain.

63En suivant ce raisonnement, on peut expliquer la faible influence du contexte sur la santé des femmes et des personnes âgées à Vientiane par le fait qu’elles ne disposent pas d’une appropriation suffisante de leur village de résidence pour en subir l’influence. L’analyse des cartes mentales suggère en effet une plus faible maîtrise de l’espace villageois pour les femmes et les personnes âgées que pour les hommes et les jeunes. Par ailleurs, on peut expliquer la faible influence du contexte sur la santé des riches par le fait qu’ils disposent d’une meilleure appropriation de l’espace urbain que les défavorisés, ce qui leur permet d’échapper aux contraintes de leur village de résidence. L’analyse des cartes mentales révèle en effet une meilleure appropriation de l’espace urbain pour les individus au niveau de vie élevé, ce qui correspond aux études issues de la psychologie environnementale qui montrent de façon unanime que les groupes sociaux aisés se déplacent plus fréquemment et plus loin et que leur carte cognitive de l’espace est plus étendue (Ramadier, 2007).

64La modélisation présentée sur la figure 1 parait alors intéressante pour expliquer en quoi l’intensité de l’influence du contexte résidentiel sur la santé est étroitement lié à la façon dont les individus vivent, pratiquent et s’approprient l’espace à l’échelle de leur village d’une part et à l’échelle de la ville d’autre part. C’est en effet en articulant ces deux échelles qu’il est possible à mon sens de comprendre pourquoi le contexte de résidence ne dispose pas d’une influence similaire sur la santé de tous les habitants de Vientiane.

Conclusion

65Cette étude a permis de mettre en évidence l’importance du lieu de résidence dans la production des disparités de santé : le village demeure à Vientiane, en ce début de XXIème siècle, un espace porteur de sens et de santé (Vallée, 2008b). Ces résultats apportent un éclairage au débat qui s’amorce depuis les années 1990 sur la fin annoncée de la ville. La mondialisation, la multiplication des échanges, l’augmentation des mobilités et l’étalement rapide des villes diminueraient le sens à accorder au quartier de résidence et à son influence sur les individus qui y résident. Ces transformations amènent aujourd’hui certains auteurs à penser la ville comme un espace éclaté et fragmenté et à remettre en question l’importance du quartier de résidence en tant qu’espace social. Ils envisagent alors la disparition de la ville traditionnelle et pensent que les interactions entre les hommes sont de moins en moins liées à des endroits physiques spécifiques : l’urbanité serait dorénavant indépendante de tout lieu (Webber, 1996). Pourtant, d’autres auteurs soulignent la nécessité de « saisir la relation entre l’attachement au quartier et la mobilité quotidienne autrement que de manière antagoniste » (Ramadier, 2007) et de conjuguer ainsi ancrage dans le quartier et mobilité urbaine (Authier, 2002). L’analyse des disparités spatiales de santé à Vientiane semble donner raison à ces derniers : c’est en effet en articulant l’appropriation de l’espace à l’échelle du quartier de résidence et de la ville qu’il semble possible de comprendre pourquoi l’influence que le contexte local de résidence exerce sur la santé, est d’intensité variable selon les habitants.

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Notas

1 Sont déclarés hypertendus, les adultes dont la tension artérielle systolique est supérieure ou égale à 140 mm Hg et/ou la tension artérielle diastolique est supérieure ou égale à 90 mm Hg.

2 Le diabète est diagnostiqué à partir d’une mesure de glycémie capillaire. Pour les cas suspects, une confirmation est faite par une glycémie veineuse à jeun.

3 Le surpoids est défini par un Indice de Masse Corporelle (IMC) supérieur à 25 et l’obésité par un IMC supérieur à 30.

4 L’anémie est diagnostiquée à partir du taux d’hémoglobine dans le sang.

5 À partir de prélèvements capillaires sanguins, les anticorps IgG anti-flavivirus, qui témoignent d’une infection ancienne, ont été recherchés au laboratoire (Vallée et al., 2009).

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Índice de ilustraciones

Título Tableau 1 : Caractéristiques des villages inclus dans les différents sous-espaces urbains de Vientiane.
Créditos Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques -Recensements 1995 et 2005.
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/22775/img-1.png
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Título Carte 1 : L’espace urbanisé de Vientiane.
Créditos Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques -Recensements 1995 et 2005.
URL http://journals.openedition.org/cybergeo/docannexe/image/22775/img-2.jpg
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Título Carte 2 : Les 27 villages de l’enquête de santé.
Créditos Sources : Atlas Infographique de Vientiane (2003), Institut de Recherche en Urbanisme et Centre National de Statistiques - Recensements 1995 et 2005.
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Título Carte 3 : Les prévalences de différentes maladies dans les 27 villages de Vientiane.
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Título Tableau 3 : Déterminants individuels et contextuels des états de santé des adultes de Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).
Créditos Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).
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Título Tableau 4 : Association entre les différentes maladies et les composantes du contexte urbain de résidence (testées une par une) après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation, le niveau de vie du ménage et la durée de résidence à Vientiane.
Créditos Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).
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Título Tableau 6 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du sexe des adultes après ajustement sur leur âge, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).
Créditos Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).
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Título Tableau 7 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction de l’âge des adultes après ajustement sur leur sexe, leur origine, leur niveau d’éducation, leur durée de résidence à Vientiane et le niveau de vie du ménage (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).
Créditos Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).
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Título Tableau 8 : Association entre le contexte urbain de résidence et les maladies en fonction du niveau de vie après ajustement sur le sexe, l’âge, l’origine, le niveau d’éducation et leur durée de résidence à Vientiane (odds ratio et intervalles de confiance à 95 % calculés avec un modèle de régression logistique multiniveaux).
Créditos Source : Enquête de santé Vientiane, 2006 (IRD-Paris X).
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Título Figure 1 : Modélisation de l’influence du contexte résidentiel sur la santé en fonction du niveau d’appropriation de l’espace de résidence et de l’espace urbain.
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Para citar este artículo

Referencia electrónica

Julie Vallée, « Les disparités spatiales de santé en ville : l’exemple de Vientiane (Laos) », Cybergeo: European Journal of Geography [En línea], Espacio, Sociedad, Territorio, documento 477, Publicado el 23 noviembre 2009, consultado el 17 abril 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/22775 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.22775

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Autor

Julie Vallée

Post-doctorante en géographie de la santé, Équipe de recherche sur les déterminants sociaux de la santé et du recours aux soins, UMRS 707 (Inserm - Université Paris 6), Paris, France, valleej@yahoo.fr

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