Impact sanitaire à court et moyen termes de l’incendie industriel de Rouen en 2019 : matériels et méthodes d’enquête

Fiche du document

Date

2021

Discipline
Type de document
Périmètre
Langue
Identifiant
Collection

Cairn.info

Organisation

Cairn

Licence

Cairn




Citer ce document

Pascal Empereur-Bissonnet et al., « Impact sanitaire à court et moyen termes de l’incendie industriel de Rouen en 2019 : matériels et méthodes d’enquête », Environnement, Risques & Santé, ID : 10670/1.b8ybjd


Métriques


Partage / Export

Résumé Fr En

La réalisation d’une étude de santé perçue fait partie du dispositif de réponse épidémiologique à l’incendie industriel survenu à Rouen en septembre 2019. Cette enquête transversale en population, intitulée « Une étude à l’écoute de votre santé », a pour objectif d’évaluer l’impact sanitaire à court et à moyen termes de l’accident, dans sa dimension physique et mentale. Le présent article décrit la méthode d’enquête. La zone exposée à l’accident, qui couvre 122 communes et regroupe environ 350 000 habitants, a été divisée en quatre strates. Le Havre et sa périphérie nord ont été définis comme zone témoin. Un sondage stratifié aléatoire simple a été réalisé pour constituer un échantillon représentatif de la population des deux zones. Les données ont été collectées par un questionnaire structuré. Sa première partie est principalement destinée à décrire les expositions et les symptômes ressentis lors de l’incendie et dans ses suites. La seconde partie porte sur la période au moment de la collecte des données, un an après l’accident. Elle intègre un instrument normalisé de mesure de la santé globale, le MOS SF-12 ( Medical Outcomes Study Short Form Health Survey). Un questionnaire additionnel a été administré dans un deuxième temps d’enquête pour évaluer l’impact de l’événement sur l’anxiété, la dépression et les symptômes de stress post-traumatique. L’analyse des données permettra de décrire les expositions à l’accident, les symptômes rapportés par la population et les recours aux soins qu’ils ont motivés, et d’estimer leur prévalence en population. Des modèles de régression multivariés seront développés pour quantifier, si elle existe, la relation entre les expositions environnementales perçues et, d’une part, les symptômes post-accidentels, et, d’autre part, la santé physique et mentale un an après l’accident.

A perceived health study is part of the epidemiologic response to the industrial fire that occurred in Rouen (France) in September 2019. This cross-sectional population survey, entitled “A study that listens to your health”, aims to assess the short and medium-term impact of the accident on both physical and mental health. The exposed area, encompassing 122 municipalities with a total of 350,000 inhabitants, was divided into four strata. Le Havre and its northern periphery were designated a control zone. A simple stratified random drawing was carried out to constitute a representative sample from the population of the two zones. Data collection used a structured questionnaire whose first section was mainly intended to describe the exposures and symptoms experienced during the fire and its aftermath. The second section covered the data collection period, one year after the event. It incorporated a standardized instrument for measuring global health: the MOS SF-12 (Medical Outcomes Study Short Form Health Survey). An additional questionnaire was administered at a later stage of investigation to assess the impact of the industrial fire on anxiety, depression, and post-traumatic stress. Data analysis will make it possible to describe the exposure to the accident, the symptoms reported by the population and any medical treatment sought, and thus to estimate their prevalence in the population. Multivariate regression models will be developed to quantify any relation between perceived environmental exposures and, on the one hand, post-accident symptoms, and on the other, perceived health one year after the accident.

document thumbnail

Par les mêmes auteurs

Sur les mêmes sujets

Sur les mêmes disciplines

Exporter en