Analyse de la distribution spatiale du cancer : problème posé par l'étude de faibles incidences

par Marc Colonna

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées aux sciences sociales

Sous la direction de Guy Romier.

Soutenue en 1991

à Grenoble 2 .


  • Résumé

    La distribution spatiale du cancer dans l'isere est examinee a partir de trois approches statistiques d'analyse d'un phenomene aleatoire de poisson caracterise par un faible nombre de cas observes. Le decoupage geographique elementaire induit des unites d'echelle de peuplement tres variees. La premiere approche combine les resultlats de la standardisation indirecte et de l'etude de l'existence d'une autocorrelation spatiale du phenomene en presence d'un processus de population fortement autocorrele : le lien entre le rapport standardise d'incidence et le modele log-lineaire d'une part et les resultats obtenus pour trois statistiques d'autocorrelation spatiale d'autre part sont presentes. La seconde approche est constituee par l'estimation bayesienne empirique des risques relatifs considerant les distributions a priori gamma d'unepart et normale multivariee prenant en compte un processus d'autocorrelation spatial d'autre part. Enfin, les resultats et les mecanismes particuliers d'une methode de regroupement des unites elementaires due a huel et al. (1986) sont presentes. Les donnees d'incidence du cancer dans le departement de l'isere (france) pour la periode 1979-84 servent d'illustration.

  • Titre traduit

    Analysis of the spatial distribution of cancer : problem set by small incidences


  • Résumé

    The geographical distribution of cancer in isere is examined using three statistical approaches studying the occurrence of small number of poisson observed cases. The overall population densities are very diverse. The first approach combines results of indirect standardization with examination of a spatial autocorrelation of the phonomenon in the presence of a highly autocorrelated population processing. The link between the standardized morbidity ration and the loglinear model is discribed. Furthermore the results of three autocorrelation statistics are presented. The second approach is the empirical bayesian estimation of relative risks considering the gamma prior distribution and the multivariate normal distribution taking into account of the autocorrelated population processing. Thirdly, the results and particular mcechanisms using huel's and al. (1986) grouping method of the elementary units are presented. The incidence of cancer data in the "departement de l'isere" (france) from 1979 to 1984 are used in the analysis.

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Informations

  • Détails : xi, 181 f
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  • Cote : TD 205141/1991/2

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  • Cote : MF-1991-COL
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  • Cote : TH.MF.GRE.SC.EC.1991
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