Analyse territoriale de l’accessibilité aux soins gynécologiques et du dépistage du cancer du col de l’utérus sur trois territoires des Hauts de France
Type : visualization
Thème : health
Mots-clés : acces-aux-soins,accessibilite-potentielle-localisee,analyse-territoriale,apl,cancer,cancer-feminins,cancer-uterus,data,data-gouv,depistage,deserts-medicaux,donnees-genrees,donnees-ouvertes,egalite-de-genre,femme,femmes,genre,hauts-de-france,hauts-de-france-region,offre-de-soins,open-data,opendata,opendatauniversity,opendatauniversity2026,power-bi,prevention,rapport,region-des-hauts-de-france,sages-femmes,sante,sante-et-systeme-de-soins,sante-publique,soins,territoires

Cette réutilisation s’inscrit dans le cadre du défi *Santé et territoires* porté par l’Open Data University.\
Elle vise à analyser les inégalités territoriales d’accessibilité aux soins gynécologiques et leur relation avec la participation au dépistage du cancer du col de l’utérus en France.

L’étude repose sur la comparaison de trois territoires aux profils contrastés — rural, périurbain et urbain — à partir de données ouvertes issues notamment de l’INSEE, de la DREES, du RPPS et de data.gouv.fr. L’indicateur d’accessibilité potentielle localisée (APL) des sages-femmes est utilisé comme proxy de l’accessibilité aux soins gynécologiques, en raison de la disponibilité et de l’homogénéité spatiale des données.

Les données ont été collectées, nettoyées et agrégées à l’aide de Python (JupyterLab), puis analysées et visualisées au sein d’un tableau de bord Power BI. La réutilisation permet de visualiser les disparités territoriales d’accès aux soins, les taux de participation au dépistage, leur évolution dans le temps, ainsi que la répartition des secteurs d’activité des sages-femmes.

Cette analyse met en évidence de fortes disparités d’accessibilité entre territoires, tout en montrant que la participation au dépistage ne dépend pas uniquement de la densité de professionnels, mais également de l’organisation et de la diversité de l’offre de soins. Elle vise à fournir un éclairage objectif pour mieux comprendre les enjeux territoriaux de la santé des femmes.

Cette réutilisation a été réalisée par des élèves de la formation Développeur IA à Simplon Lyon, dans le cadre de leur participation au défi Open Data University.