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Big-data et surveillance en santé-travail : application aux travailleurs agricoles

Auteurs : Maugard C1, Bosson-Rieutort D1, Ozenfant D2, François O1, Bonneterre V1
Affiliations : 1University Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, TIMC-IMAG, CHU de Grenoble Alpes, , Grenoble, France2Département prestations maladie, mutualite sociale agricole, Bagnolet, France
Date 2018 Mai, Vol 79, Num 3, pp 406-406Revue : Archives des Maladies Professionnelles et de l'EnvironnementDOI : 10.1016/j.admp.2018.03.441
Th9-CO4-6
Résumé

La surveillance des maladies et des expositions associées est un enjeu majeur en Santé-Travail, surtout pour l’identification de nouvelles menaces pour la santé des travailleurs. En complément des analyses épidémiologiques classiques, le développement de méthodes basées sur l’analyse de données existantes pourrait être un atout pour la détection précoce des maladies professionnelles. Dans ce cadre, la Mutualité sociale agricole (MSA), régime de protection sociale des travailleurs agricoles français, a souhaité développer son activité de vigilance en exploitant ses données assurantielles utilisées à des fins de remboursement de prestations de santé. En partenariat avec l’Anses, une étude pilote a été mise en place afin de développer une approche innovante de fouille de données pour rechercher sans hypothèses préalables, l’existence ou non d’un effet « type d’activité professionnelle » sur les différentes pathologies faisant l’objet d’une reconnaissance en tant qu’affection de longue durée (ALD). La population couverte par cette étude incluait plus de 2 millions de travailleurs indépendants et salariés stables dont des individus possiblement retraités depuis 2007, enregistrés au sein des données de la MSA entre 2006 et 2015. Les données médico-administratives de la MSA contiennent des informations sur les activités professionnelles, les variables socio-démographiques (âge, sexe, revenus) et les ALD, précisées via des codes CIM-10. Suite à l’accord de la CNIL, ces données ont été croisées et restructurées pour l’application de modèles logistiques et de modèles mixtes à facteurs latents. Les p-valeurs et odds ratio obtenus ont permis d’identifier des associations statistiques entre chaque combinaison d’activités professionnelles et d’ALD (ou pathologies), soumis ensuite à une expertise approfondie. À titre d’exemple, parmi les salariés stables, une association significative a été identifiée entre la maladie de Parkinson et la viticulture (p < 0,01). Les odds ratio ont montré qu’il pouvait aussi y avoir moins de déclarations d’ALD dans certaines activités professionnelles, tel que pour les artisans ruraux (OR = 0,3 [0,2–0,4]). Cette étude pilote a permis d’étudier la faisabilité et la pertinence de l’usage des données de la MSA à des fins de vigilance sanitaire chez les travailleurs agricoles. Des travaux complémentaires ont été initiés en partenariat avec Santé Publique France afin de mettre en place un proxy de l’usage des phytosanitaires. Cette approche sera aussi complétée à terme par l’identification des pathologies via la consommation médicamenteuse.

Mot-clés auteurs
Big-data; Surveillance; Données Assurantielles; Agriculteurs;

Des descripteurs MeSH seront prochainement assignés à cet article.

 Source : Elsevier-Masson
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Citer cet article
Maugard C, Bosson-Rieutort D, Ozenfant D, François O, Bonneterre V. Big-data et surveillance en santé-travail : application aux travailleurs agricoles. Archives des Maladies Professionnelles et de l'Environnement. 2018 Mai;79(3):406-406.
Courriel(Nous ne répondons pas aux questions de santé personnelles).
Dernière date de mise à jour : 08/06/2018.


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