Étude de l'exposition de la population française au champ magnétique 50 Hertz

French population exposure to 50 Hertz magnetics fields

• Auteur / Autrice : Bédja Mfoihaya
• Direction : Gilles Fleury
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

France

Chez l'enfant

Leucémie

Champs magnétiques -- Effets physiologiques

Champs magnétiques

Mots clés libres

Champs magnétiques 50 Hz

Méthode de tirage aléatoire

Modèle de localisation

Régression non paramétrique

Modèles additifs généralisés

Classification non supervisée

Résumé

Les champs magnétiques (CM) alternatifs de fréquence 50 Hz liés à l'électricité sont suspectés depuis une trentaine d'années d'être responsables de pathologies, plus précisément de leucémies chez l'enfant. Les dernières expertises collectives (WHO 2007, SCENHIR 2009) ont conclu que la dernière grande interrogation en ce qui concerne les CM d'extrêmement basse fréquence (ELF) est l'association statistique observée dans plusieurs analyses conjointes entre l'augmentation du risque de leucémie de l'enfant et une exposition aux CM supérieure à 0,4 µT en valeur moyenne sur 24 heures, sans qu'il n'existe de relation causale. La thèse a pour objectif de caractériser l'exposition de la population française aux champs magnétiques 50 Hz, et en particulier d'identifier les principaux facteurs favorisant l'exposition. Deux échantillons (1000 enfants et 1000 adultes) représentatifs de cette population ont été construits en utilisant la méthode de tirage aléatoire. Chaque personne a porté un EMDEX II mesurant et enregistrant les CM auxquels elle est exposée pendant une durée de 24 heures et a, au fur et à mesure, rempli un emploi du temps ainsi qu'un questionnaire contenant des informations personnelles et des informations relatives à son foyer. Lors de la récupération de l'appareil, l'enquêteur a enregistré les coordonnées GPS du foyer afin d'identifier par la suite l'ensemble des ouvrages électriques se trouvant à proximité du foyer. Pour caractériser les expositions, des modèles de régression non paramétriques ont été réalisés. Ils ont permis d'identifier parmi les données recueillies, les facteurs favorisant les expositions moyennes les plus élevées. Chaque série de mesures de champ magnétique a ensuite été décrite par des indicateurs et une classification ascendante hiérarchique a été appliquée sur ces derniers. Trois classes d'exposition ont ainsi été définies. Une régression logistique a été réalisée pour identifier les facteurs favorisant la probabilité d'appartenir à la classe regroupant les individus les plus exposés.

The magnetic fields (MF) at extremely low frequency (ELF) have been suspected, for around 30 years, to be responsible for several pathologies in humans, more precisely, childhood leukemia. The last collective assessment by international expert groups (WHO 2007,SCENHIR 2009) concluded that the last major questioning concerning ELF MF is the statistic correlation observed in several meta-analysis between the increase of childhood leukemia risk and a MF exposure higher than 0,4 µT in means over 24h (Ahlbom et al. , 2000), without any causal relation. To study the exposure of the French population to 50 Hz MF, two representative samples of this population (1000 adults and 1000 children) were created using random selection method. Each volunteer wore an EMDEX II measuring and recording MF during 24-hour period and progressively completed a timetable and a questionnaire containing specific information about himself and his home. When returning the measurement device, the pollster noted GPS coordinates at the front door of volunteer home, in order to identify afterwards electric networks near the home. To characterize mean exposures, nonparametric regression models were applied. They have allowed identifying among the data collected, the factors favoring a higher mean exposure. Each series of MF was then described by indicators and hierarchical clustering was applied. Three classes of exposure were defined. A logistic regression was used to identify factors favoring probability of belonging to the most exposed classes.