Survivre après un cancer : des inégalités socioéconomiques en France et en Angleterre

03/05/2019

En France, les hommes les plus aisés ont une espérance de vie de 13 ans supérieure à celle des hommes les plus modestes. Chez les femmes, la différence d’espérance de vie entre riches et pauvres est de 8 ans. Ces données, qui proviennent de l’INSEE, datent de 2018. En Angleterre les différences d’espérance de vie entre les groupes d’individus selon leur niveau de vie sont également marquées : 9,7 années de différence d’espérance de vie entre hommes riches et pauvres et 7,9 années en moins pour les femmes les plus modestes par rapport aux plus nanties. L’étude de Bennett et al., publiée en 2018 dans la revue Lancet Public Health, dont ces données sont extraites, conclut que l’accès aux soins médicaux et la qualité de leur prise en charge est moindre chez les pauvres, et cela même dans un pays avec un système de soin universel1.

Ces inégalités sont également observées pour les personnes atteintes de cancer. De nombreuses recherches s’intéressent à l’influence du niveau socioéconomique du lieu de résidence des patients sur les inégalités de survie après le diagnostic d’un cancer. Pourquoi le lieu de résidence ? Ce choix d’agrégation fût au départ d’ordre pragmatique : l’information socioéconomique au niveau individuel n’est généralement pas disponible pour des raisons de faisabilité du recueil et/ou de règles de protection des données personnelles.  Néanmoins une fois agrégées, ces mesures présentent l’avantage de synthétiser l’environnement naturel (qualité de l’air, exposition aux pesticides, etc…) et l’environnement construit (enclavement géographique, diversité et densité de l’offre de soin, pratiques médicales, etc.) en une seule et même mesure dite de « contexte ». Il importe d’utiliser une zone géographique assez fine pour que cette caractérisation de l’environnement soit fiable et pertinente. L’indice European Deprivation Index a été développé pour répondre à cet  impératif. Il est basé sur des zones géographiques françaises contenant en moyenne une population de 2 000 habitants (les Iris – ilots regroupés pour l’information statistique). Cet indice, qui pourrait être appliqué à la majorité des pays européens, est déjà disponible en Angleterre, en Italie, en Espagne et au Portugal.

Pour étudier les inégalités sociales en cancérologie, l’existence de registres de populations des cancers est par ailleurs primordiale. Ces registres permettent de recenser les nouveaux cas de cancers survenant dans une zone géographique prédéfinie : ils enregistrent les caractéristiques principales du patient et celles de la tumeur diagnostiquée, et proposent une mise à jour régulière de l’état de santé de ces personnes. Cette source de données est incontournable pour conduire des recherches en épidémiologie des cancers et avoir l’assurance d’une couverture exhaustive de la population d’intérêt. En Angleterre, un registre national couvre l’ensemble du territoire. En France, les registres de population du réseau FRANCIM couvrent environ 25 % de la population. Un rapport de 2008 de l’Organisation Mondiale de la Santé intitulé « Combler le fossé en une génération » indique que « réduire les inégalités en matière de santé est un impératif éthique ». Pour permettre des études approfondies sur les inégalités socioéconomiques des patients atteints de cancer en France, les données des registres, éventuellement enrichies d’autres informations issues de bases de données médico-administratives, sont essentielles. La pérennisation de ces registres est une priorité de santé publique. 

En Angleterre, où ces données sont largement disponibles, nous avons pu montrer que, pour des patients atteints d’un cancer du poumon de stade « précoce » (c’est à dire ne s’étant pas disséminé dans l’organisme), l’âge du patient ainsi que le niveau socioéconomique de sa zone de résidence au moment du diagnostic étaient associés à la probabilité de bénéficier d’un traitement chirurgical, alors qu’à ce stade, ce traitement est recommandé pour tous les patients (voir l’étude de Belot et al. dans la revue Thorax en 2018). Les patients âgés de plus de 70 ans lors du diagnostic et les patients issus de zones défavorisées ont une probabilité fortement diminuée de bénéficier d’un traitement chirurgical. De même, Fowler et al. ont démontré que la probabilité de décéder dans les trois mois suivant le diagnostic d’un cancer du côlon en Angleterre est fortement liée au niveau socioéconomique de la zone de résidence des patients, à un niveau comparable aux autres facteurs majeurs (âge au diagnostic, stade du cancer au diagnostic, etc.). D’une manière générale, ces inégalités socioéconomiques ne semblent pas régresser en Angleterre (voir l’étude publiée en 2018 dans le British Medical Journal par Exarchakou et al.).

En France, l’étude des inégalités socioéconomiques liées à l’environnement de résidence sur l’accès aux traitements ainsi que sur la survie des patients atteint de cancer a démarré plus tardivement qu’en Angleterre. Nous avons donc moins de recul sur l’évolution de ces inégalités, néanmoins, plusieurs études montrent une corrélation entre différences socioéconomiques du lieu de résidence et traitement et survie des cancers. En 1992, Launoy et al. ont décrit que les patients atteints d’un cancer colorectal et vivant en zone rurale étaient moins souvent traités dans un centre spécialisé en comparaison des patients vivant en zone urbaine. En 2006, Dejardin et al. ont estimé que le taux de mortalité des patients atteints d’un cancer du côlon et vivant à une distance de plus de 90 km du centre de soin de référence était supérieur de 14 % à celui des patients vivants à moins de 10 km. En 2018, une étude de Tron et al. a confirmé que les inégalités socioéconomiques avaient une incidence sur le taux de survie après cancer , et que cela est valable pour la grande majorité des cancers. En effet, la probabilité de survie cinq ans après le diagnostic de cancer étaient moindres chez les patients défavorisés pour 14 types de cancer sur 16 analysés chez les hommes, et pour 16 cancers sur 18 analysés chez les femmes.

La différence d’accès aux soins est très souvent citée comme l’une des causes possibles de ces inégalités, car elles entrainent mécaniquement des disparités de la probabilité de survie après un diagnostic de cancer. Pour assurer une compréhension plus fine de ces phénomènes, il faudrait formuler explicitement les hypothèses quant aux mécanismes interagissant dans leur observation.

Une première étape pourrait être de quantifier l’impact du niveau socioéconomique du lieu de résidence sur la probabilité de recevoir le traitement recommandé. D’un point de vue méthodologique, passer d’une mesure de corrélation (association entre deux facteurs) à une mesure de causalité est également une étape nécessaire. Il faudra pour cela utiliser des méthodes statistiques dites d’inférence causale. A partir de données d’observations, celles-ci permettent d’établir la causalité mais aussi les mécanismes d’actions d’un facteur (ici l’environnement socioéconomique) sur la probabilité d’occurrence d’un événement.

Par ailleurs, une mise en regard des systèmes de soins français et anglais basée sur une méthodologie d’analyse commune utilisant les données des registres des cancers permettrait assurément de mieux comprendre ces inégalités. En effet, comme le souligne Mackenbach et al. dans une étude de 2017 publiée dans Health & place, « analyser les différences d’inégalités de santé entre pays peut aider à identifier des politiques de santé pertinentes ».

Enfin, l’émergence des « Big Data » et la disponibilité des données médico-administratives ouvrent de nouvelles perspectives pour l’étude des inégalités socioéconomiques face au cancer. 

1- A noter que la méthodologie, les données mesurées et la définition des populations favorisées/défavorisés sont différentes entre l’étude de l’INSEE et l’étude de Bennett et al. Les résultats ne sont donc pas directement comparables

Références

1.         Mackenbach JP, Stirbu I, Roskam A-JR, Schaap MM, Menvielle G, Leinsalu M, et al. Socioeconomic Inequalities in Health in 22 European Countries. N Engl J Med. 5 juin 2008;358(23):2468‑81.

2.         Bennett JE, Pearson-Stuttard J, Kontis V, Capewell S, Wolfe I, Ezzati M. Contributions of diseases and injuries to widening life expectancy inequalities in England from 2001 to 2016: a population-based analysis of vital registration data. Lancet Public Health. 1 déc 2018;3(12):e586‑97.

3.         Townsend P, Phillimore P, Beattie A. Health and Deprivation: Inequality and the North. Croom Helm; 1988. 250 p.

4.         Carstairs V, Morris R. Deprivation: explaining differences in mortality between Scotland and England and Wales. BMJ. 7 oct 1989;299(6704):886‑9.

5.         Pornet C, Delpierre C, Dejardin O, Grosclaude P, Launay L, Guittet L, et al. Construction of an adaptable European transnational ecological deprivation index: the French version. J Epidemiol Community Health. nov 2012;66(11):982‑9.

6.         Woods LM, Rachet B, Coleman MP. Choice of geographic unit influences socioeconomic inequalities in breast cancer survival. Br J Cancer. 11 avr 2005;92(7):1279‑82.

7.         Kogevinas M, Porta M. Socioeconomic differences in cancer survival: a review of the evidence. IARC Sci Publ. 1997;(138):177‑206.

8.         Woods LM, Rachet B, Coleman MP. Origins of socio-economic inequalities in cancer survival: a review. Ann Oncol Off J Eur Soc Med Oncol. janv 2006;17(1):5‑19.

9.         Belot A, Fowler H, Njagi EN, Luque-Fernandez M-A, Maringe C, Magadi W, et al. Association between age, deprivation and specific comorbid conditions and the receipt of major surgery in patients with non-small cell lung cancer in England: A population-based study. Thorax. 1 janv 2019;74(1):51.

10.       Fowler H, Belot A, Njagi EN, Luque-Fernandez MA, Maringe C, Quaresma M, et al. Persistent inequalities in 90-day colon cancer mortality: an English cohort study. Br J Cancer. 31 août 2017;117:1396.

11.       Exarchakou A, Rachet B, Belot A, Maringe C, Coleman MP. Impact of national cancer policies on cancer survival trends and socioeconomic inequalities in England, 1996-2013: population based study. BMJ. 14 mars 2018;360:k764.

12.       Majano SB, Girolamo CD, Rachet B, Maringe C, Guren MG, Glimelius B, et al. Surgical treatment and survival from colorectal cancer in Denmark, England, Norway, and Sweden: a population-based study. Lancet Oncol [Internet]. 10 déc 2018 [cité 2 janv 2019];0(0). Disponible sur: https://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(18)30646-6/abstract

13.       Tron L, Belot A, Fauvernier M, Remontet L, Bossard N, Launay L, et al. Socioeconomic environment and disparities in cancer survival for 19 solid tumor sites: An analysis of the French Network of Cancer Registries (FRANCIM) data. Int J Cancer [Internet]. 26 oct 2018 [cité 2 janv 2019];0(0). Disponible sur: https://doi.org/10.1002/ijc.31951

14.       Pearl J, Mackenzie D. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. BasicBooks; 2018.

15.       Hernán MA, Robins JM. Causal Inference. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC; 2019.

16.       Pearl J, Mackenzie D. Mind over data. Significance. 1 août 2018;15(4):6‑7.

17.       Delpierre C, Kelly-Irving M. Big Data and the Study of Social Inequalities in Health: Expectations and Issues. Front Public Health. 2018 ; 6:312.

18.       Johan P. Mackenbach, Matthias Bopp, Patrick Deboosere, Katalin Kovacs, Mall Leinsalu, Pekka Martikainen, Gwenn Menvielle, Enrique Regidor, Rianne de Gelder. Determinants of the magnitude of socioeconomic inequalities in mortality: A study of 17 European countries. Health & Place, Volume 47, 2017, Pages 44-53,

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