Etude transversale et longitudinale des relations entre les environnements géographiques de vie et l'excès de poids et le risque cardiovasculaire

par Antoine Lewin

Thèse de doctorat en Epidémiologie

Sous la direction de Basile Chaix.

Soutenue le 13-05-2015

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris) , en partenariat avec Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique (laboratoire) .

Le jury était composé de Chantal Simon, Cyrille Delpierre, Grégoire Rey, Jean-Michel Oppert.


  • Résumé

    Face aux limites de la littérature internationale sur les disparités environnementales de prévalence d’obésité (focus sur le lieu de résidence, etc.) et considérant le manque d’études empiriques réalisées en France, nous nous sommes intéressés tout d’abord aux relations entre, d’une part, les caractéristiques des environnements résidentiels et professionnels et le secteur d’activité économique et, d’autre part, deux indicateurs d’excès de graisse corporelle : l’indice de masse grasse (IMG) et le pourcentage de masse grasse (%MG). Ensuite, nous avons comparé les effets des secteurs d’activité économique sur plusieurs facteurs de risque cardiovasculaire. Finalement, à l’aide d’une étude longitudinale, nous avons évalué les liens entre les variables socio-économiques et l’évolution des paramètres anthropométriques chez les participants de l’Étude RECORD. Parallèlement à l’étude de ces relations, notre objectif méthodologique était d’explorer les biais d’attrition liés aux données manquantes dans les études longitudinales.Pour conclure, nous avons pu par ces travaux empiriques mettre en évidence des effets des caractéristiques individuelles, de l’environnement résidentiel, et des secteurs d’activité économique sur l’accumulation de la masse grasse corporelle ainsi que sur les facteurs de risque cardiovasculaire. En ce qui concerne le volet méthodologique de ce travail, d’une part nous avons été en mesure de tenir compte dans les analyses de l’environnement géographique de résidence communément pris en compte. D’autre part, nous démarquant d’une littérature sur les déterminants sociaux de l’obésité essentiellement transversale, nous montrons que selon le mécanisme des données manquantes, les méthodes statistiques communément utilisées ne permettent pas de contourner les biais potentiels induits par l’attrition dans les analyses longitudinales.

  • Titre traduit

    Cross-sectional and longitudinal study of relationship between geographic life environment and excess weight and cardiovascular risk


  • Résumé

    Given the limits of the international literature on the environmental disparities in obesity prevalence (focused on the residential neighborhood) and considering the lack of empirical studies conducted in France, we were interested in the relations between, on the one hand, the characteristics of residential and professional neighborhood characteritics and the work economic sector, and on the other hand, two body fat indicators: the Fat Mass Index (FMI) and the percentage of Fat Mass (%FM). Then we compared the effects of the work economic sectors on several cardiovascular risk factors. Finally using a longitudinal study, we evaluated the links between socioeconomic variables and the evolution of the anthropometric parameters among participants of the RECORD Study. Simultaneously, our methodological objective was to explore the attrition biases due to missing data in longitudinal studies.To conclude, we could by those empirical works highlight the effect of the individual and the residential characteristics, and the work economic sectors on the accumulation of body fat as well as on cardiovascular risk factors. Regarding the methodological part of this work, firstly we were able to take into account in the analysis the residential geographical environment commonly considered. Secondly, differentiating us from the transversal literature on the social determinants of obesity, we show that depending on the missing data mechanism, the statistical methods commonly used can not circumvent the potential bias introduced by attrition in longitudinal analyses.


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