# Estimation des besoins en santé mentale : cadre conceptuel et approche territorialisée en France

Charlie Bourin

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Charlie Bourin. Estimation des besoins en santé mentale : cadre conceptuel et approche territorialisée en France. Sciences de l'Homme et Société. 2025. dumas-05405281

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# Estimation des besoins en santé mentale : cadre conceptuel et approche territorialisée en France

## *Apports de la géographie de la santé*

Charlie Bourin

Mémoire de Master 2

2025

Université Paris Nanterre et Université Paris-Est Créteil

Master Géographie Aménagement Environnement Développement (GAED) parcours
Territoires, Villes et Santé (TVS) Cursus Master en Ingénierie Transition Territoires
Participation (CMI TTP)

D'après le stage effectué à l'Institut de Recherche et de Documentation en Economie de la Santé,
encadré par les Dr Coralie Gandré et Magali Coldefy

Mémoire encadré par le Pr Anne-Peggy Hellequin
Table des matières

<table><tr><td>Table des illustrations</td><td>5</td></tr><tr><td>Table des tableaux</td><td>6</td></tr><tr><td>Synthèse</td><td>7</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>8</td></tr><tr><td>La santé mentale : un continuum qui dépend de plusieurs critères</td><td>8</td></tr><tr><td>Des déterminants de la santé mentale multiples</td><td>9</td></tr><tr><td>Les besoins de soins en santé mentale : une notion complexe à mesurer</td><td>10</td></tr><tr><td>Une importance de l'estimation territorialisée des besoins en santé mentale en France dont l'enjeu est souligné par des politiques publiques récentes</td><td>13</td></tr><tr><td>Une dotation populationnelle au cœur de la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière depuis 2022</td><td>13</td></tr><tr><td>Les diagnostics partagés des Projets Territoriaux de Santé Mentale</td><td>15</td></tr><tr><td>Une approche territorialisée de la politique de santé mentale ancienne mais avec des outils limités qui ont freiné son développement</td><td>16</td></tr><tr><td>La géographie de la santé mentale, un champ peu mobilisé par les chercheurs en France</td><td>17</td></tr><tr><td>Problématique, objectifs et hypothèses</td><td>19</td></tr><tr><td>Partie 1 : Cadre conceptuel pour une gradation des besoins et des réponses dans le champ de la santé mentale sur les territoires</td><td>21</td></tr><tr><td>1.1. Les besoins de soins en santé mentale</td><td>21</td></tr><tr><td>1.1.1. Définir le besoin de soins en santé mentale</td><td>21</td></tr><tr><td>1.1.2. Les classifications des besoins en santé mentale</td><td>23</td></tr><tr><td>1.1.3. L'influence de l'offre de soins en santé mentale sur les besoins de soins</td><td>25</td></tr><tr><td>1.2. Pour une optimisation des ressources, la gradation des soins à différentes échelles</td><td>28</td></tr><tr><td>1.2.1. Une gradation stratifiée à l'échelle nationale</td><td>28</td></tr><tr><td>1.2.2. Une gradation progressive ou mixte à l'échelle clinique</td><td>31</td></tr><tr><td>1.2.3. L'aspect géographique de la gradation des services : quelles implications pour les territoires ?</td><td>33</td></tr><tr><td>Partie 2 : Méthodes d'estimation des besoins dans le champ de la santé mentale</td><td>36</td></tr><tr><td>2.1. Les modélisations des besoins intégrant les variables socio-territoriales de manière non-exclusive</td><td>37</td></tr><tr><td>2.2. Les modélisations des besoins fondés sur les déterminants sociaux de la santé mentale</td><td>40</td></tr><tr><td>Partie 3 : Identification des sources d'information mobilisables pour estimer les besoins en santé mentale en France</td><td>42</td></tr><tr><td>Partie 4 : Méthodologie d'une première application territorialisée de l'estimation des besoins sur quatre territoires en France</td><td>46</td></tr><tr><td>4.1. Objectifs spécifiques</td><td>46</td></tr><tr><td>4.2. Source de données principale mobilisée : l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG)</td><td>46</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>4.3. Champ de l'étude</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.4. Populations d'étude</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.5. Description des territoires d'étude</td>
      <td>48</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.6. Traitements statistiques en vue de décrire les besoins sur les territoires</td>
      <td>50</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.6. Sécurité des données</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Partie 5 : Résultats de la première application territorialisée de l'estimation des besoins en santé mentale</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1. Contexte : présentation des quatre territoires étudiés</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1.1. Une forte distinction entre les sites urbains et ruraux</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1.2. Des situations socio-économiques contrastées en termes de fragmentation et défavorisation sociale</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1.3. Hétérogénéité des situations épidémiologiques contextuelles à l'échelle départementale</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2. La présence de troubles psychiques et les facteurs de sévérité diffèrent selon les variables sociales et territoriales</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.1. La présence de troubles psychiques et les marqueurs de sévérité diffèrent selon les territoires</td>
      <td>74</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.2. Un retentissement social peu différencié entre les territoires</td>
      <td>83</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.3. Données de santé croisées avec le recours aux soins</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2.4. Données de santé croisées avec les variables sociales</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3. Typologie des individus</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.1. Typologie sur l'ensemble de la population : l'absence et la présence de troubles psychiques</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3.2. Typologie sur la population ayant des troubles : le rôle clé des facteurs de sévérité et du retentissement social</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Partie 6 : Discussion et perspectives conclusives</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.1. Des résultats qui confirment nos hypothèses : variables sociales, territoriales et variation des besoins en santé mentale</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.2. Approche graduée : une opposition entre troubles sévères et légers opérante, mais non sans limites</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.3. Au-delà de la présence de troubles, une approche du soin en santé mentale qui varie selon les territoires ?</td>
      <td>122</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4. L'intérêt d'une démarche géographique pour aborder l'estimation des besoins en santé mentale</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.1. Des résultats qui soulignent la pertinence de l'approche géographique pour une analyse des besoins en santé mentale</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>6.4.2. Des perspectives de travaux géographiques futurs pour compléter cette approche</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 1 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Vie quotidienne et santé</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 2 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Autonomie</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 3 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Baromètre santé</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Annexe 4 : Questionnaire de l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG)</td>
      <td>133</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>Questionnaire SMPG</td><td>133</td></tr><tr><td>Questionnaire MINI</td><td>139</td></tr><tr><td>Fiche complémentaire (administrée aux personnes ayant été diagnostiquées d'au moins un trouble psychique)</td><td>146</td></tr><tr><td>Questions supplémentaires</td><td>147</td></tr><tr><td>Questionnaire d'identification</td><td>148</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>150</td></tr></table>
Table des illustrations

<table><tr><td>Figure 1 : Les trois axes de la santé mentale</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 2 : Pyramide des besoins de soins de santé mentale de l'Organisation Mondiale de la Santé</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 3 : Localisation des territoires d'étude en France métropolitaine</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 4 : Fragmentation sociale par communes en Haute-Côte-d'Or et son département d'appartenance en 2020</td><td>61</td></tr><tr><td>Figure 5 : Fragmentation sociale par communes à Hellemmes-Lille Est et son département d'appartenance en 2020</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 6 : Fragmentation sociale par communes à Rennes et son département d'appartenance en 2020</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 7 : Fragmentation sociale par communes à Valence et son département d'appartenance en 2020</td><td>64</td></tr><tr><td>Figure 8 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes en Haute-Côte-d'Or et son département d'appartenance en 2015</td><td>66</td></tr><tr><td>Figure 9 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Hellemmes-Lille Est et son département d'appartenance en 2015</td><td>67</td></tr><tr><td>Figure 10 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Rennes et son département d'appartenance en 2015</td><td>68</td></tr><tr><td>Figure 11 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Valence et son département d'appartenance en 2015</td><td>69</td></tr><tr><td>Figure 12 : Prévalence traitée des troubles psychotiques à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</td><td>70</td></tr><tr><td>Figure 13 : Prévalence traitée des troubles anxieux et de l'humeur à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</td><td>71</td></tr><tr><td>Figure 14 : Prévalence traitée des troubles de l'addiction à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</td><td>72</td></tr><tr><td>Figure 15 : Graphe des modalités actives et supplémentaires des deux premiers axes factoriels d'une analyse de composantes multiples (ACM) sur l'ensemble de la population enquêtée</td><td>106</td></tr><tr><td>Figure 16 : Graphe de la variance des axes factoriels issus d'une analyse en composante multiples (ACM) sur l'ensemble de la population enquêtée</td><td>107</td></tr><tr><td>Figure 17 : Dendrogramme résultant d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) effectuée à partir d'une analyse en composante multiple (ACM) sur l'ensemble de la population enquêtée</td><td>109</td></tr><tr><td>Figure 18 : Localisation des parangons issus d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) effectuée sur l'ensemble de la population étudiée sur les axes factoriels de l'analyse en composante multiple (ACM) ayant servis à cette classification</td><td>110</td></tr><tr><td>Figure 19 : Graphe des modalités actives et supplémentaires des deux premiers axes factoriels d'une analyse factorielle multiple (AFM) sur la population enquêtée ayant des troubles psychiques</td><td>113</td></tr><tr><td>Figure 20 : Graphe de la variance des axes factoriels issus d'une analyse factorielle multiple (AFM) sur la population enquêtée ayant des troubles psychiques</td><td>114</td></tr><tr><td>Figure 21 : Dendrogramme résultant d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) effectuée à partir d'une analyse factorielle multiple (AFM) sur l'ensemble de la population enquêtée</td><td>116</td></tr><tr><td>Figure 22 : Localisation des parangons issus de la classification ascendante hiérarchique (CAH) effectuée sur l'ensemble de la population étudiée sur les axes factoriels de l'analyse factorielle multiple (AFM) ayant servis à cette classification</td><td>117</td></tr></table>
Table des tableaux

<table><tr><td>Tableau 1 : Matrice de l'utilisation des ressources en santé mentale selon les besoins de soins pour un territoire donné</td><td>34</td></tr><tr><td>Tableau 2 : Sources de données mobilisables pour l'estimation des besoins en santé mentale en France</td><td>42</td></tr><tr><td>Tableau 3 : Déterminants sociaux, économiques, démographiques mobilisables pour une estimation des besoins en santé mentale en France</td><td>44</td></tr><tr><td>Tableau 4 : Population et densité de population des territoires étudiés en 2020</td><td>57</td></tr><tr><td>Tableau 5 : Population par catégorie d'âge des territoires étudiés en 2020</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 6 : Population par catégorie d'âge des départements d'appartenance des territoires étudiés en 2020</td><td>58</td></tr><tr><td>Tableau 7 : Indice de fragmentation sociale des territoires étudiés et de leurs départements d'appartenance en 2020</td><td>60</td></tr><tr><td>Tableau 8 : Indice de défavorisation sociale des territoires étudiés et de leurs départements d'appartenance en 2015</td><td>65</td></tr><tr><td>Tableau 9 : Décès liés aux troubles psychiques et au suicide dans les départements des territoires d'étude</td><td>74</td></tr><tr><td>Tableau 10 : Prévalence des troubles sévères et légers sur les quatre territoires étudiés</td><td>75</td></tr><tr><td>Tableau 11 : Prévalence du facteur de sévérité 'présence de troubles addictifs' selon le type de troubles sur les quatre territoires étudiés</td><td>77</td></tr><tr><td>Tableau 12 : Prévalence du facteur de sévérité 'présence de risque suicidaire' selon le type de troubles sur les quatre territoires étudiés</td><td>78</td></tr><tr><td>Tableau 13 : Prévalence du facteur de sévérité 'durée des troubles' selon le type de troubles psychiques sur les quatre territoires étudiés</td><td>80</td></tr><tr><td>Tableau 14 : Prévalence du facteur de sévérité du nombre de troubles selon le type de troubles sur les quatre territoires étudiés</td><td>82</td></tr><tr><td>Tableau 15 : Cessation de travail selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>84</td></tr><tr><td>Tableau 16 : Gêne dans la vie quotidienne selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>85</td></tr><tr><td>Tableau 17 : Prise de médicaments psychotropes selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>86</td></tr><tr><td>Tableau 18 : Recours à la psychothérapie selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>88</td></tr><tr><td>Tableau 19 : Recours à l'hospitalisation selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>90</td></tr><tr><td>Tableau 20 : Recours à l'aide informelle des proches (conseils, soutien psychologique) selon le type de troubles sur les territoires étudiés</td><td>92</td></tr><tr><td>Tableau 21 : Prévalence des troubles sévères et légers selon le genre</td><td>93</td></tr><tr><td>Tableau 22 : Prévalence de troubles sévères et légers selon le genre sur les quatre sites étudiés</td><td>94</td></tr><tr><td>Tableau 23 : Prévalence de troubles selon la classe d'âge</td><td>96</td></tr><tr><td>Tableau 24 : Prévalence de troubles selon la modalité de classe d'âge 18-29 ans sur les quatre sites étudiés</td><td>97</td></tr><tr><td>Tableau 25 : Prévalence de troubles selon le statut d'emploi</td><td>98</td></tr><tr><td>Tableau 26 : Prévalence de troubles selon le statut d'emploi sur les quatre sites étudiés</td><td>99</td></tr><tr><td>Tableau 27 : Prévalence des troubles sévères et légers selon le nombre d'habitant du foyer</td><td>100</td></tr><tr><td>Tableau 28 : Prévalence des troubles sévères et légers selon le nombre d'habitant du foyer sur les quatre sites étudiés</td><td>101</td></tr><tr><td>Tableau 29 : Prévalence des troubles sévères et légers selon la Profession et Catégorie Socio-professionnelle (PCS)</td><td>103</td></tr><tr><td>Tableau 30 : Prévalence des troubles sévères et légers selon la modalité Profession et Catégorie Socio-professionnelle (PCS) ouvrier sur les quatre territoires étudiés</td><td>104</td></tr><tr><td>Tableau 31 : Pourcentage de variance et de variance cumulative des dimensions de l'analyse en composantes multiples (ACM) sur l'ensemble de la population enquêtée</td><td>108</td></tr><tr><td>Tableau 32 : Effectifs de chaque classe de la typologie effectuée sur l'ensemble de la population pour chaque territoire d'étude</td><td>111</td></tr><tr><td>Tableau 33 : Coordonnées des groupes de variables sur les axes factoriels issus d'une analyse factorielle multiple (AFM)</td><td>114</td></tr><tr><td>Tableau 34 : Pourcentage de variance et de variance cumulative des dimensions d'une analyse factorielle multiple (AFM) sur la population enquêtée ayant des troubles psychiques</td><td>115</td></tr><tr><td>Tableau 35 : Effectifs des classes de la typologie effectuée sur la population ayant des troubles psychiques pour chaque territoire d'étude</td><td>118</td></tr></table>
Synthèse

Plusieurs politiques publiques récentes ont mis en avant la nécessité de mieux estimer les besoins dans
le champ de la santé mentale en France avec une approche territorialisée. C'est notamment le cas de la
dotation populationnelle au cœur de la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière de 2022.
De plus, les diagnostics partagés des Projets Territoriaux de Santé Mentale (PTSM), introduits par la loi
de modernisation de notre système de santé de 2016, soulèvent des réflexions sur des méthodes
d'estimation des besoins facilement mobilisables par les acteurs locaux afin d'enrichir ces diagnostics
territoriaux. Dans ce mémoire, nous effectuons une étude exploratoire de l'estimation des besoins en
santé mentale sur les territoires, en nous intéressant aux apports de la géographie pour une telle étude.
Ce mémoire cherche ainsi à aborder la question de recherche suivante : comment mieux mesurer les
besoins en santé mentale sur les territoires pour éclairer les politiques publiques récentes prônant une
approche territorialisée de ces besoins ? Dans la première partie, nous proposons un cadre conceptuel
pour une gradation des besoins et des réponses dans le champ de la santé mentale sur les territoires qui
nous permet d'adopter une approche graduée de la sévérité des troubles psychiques dans la suite de notre
étude. La deuxième partie se compose d'une revue de littérature sur les méthodes d'estimation des
besoins en santé mentale, centrée sur les méthodes d'estimation qui intègrent les déterminants sociaux
de la santé mentale. Ces méthodes s'appuient sur la corrélation entre variables sociales et besoins en
santé mentale au niveau des territoires. Dans la troisième partie, nous identifions les sources
d'informations mobilisables pour estimer les besoins en santé mentale en France. Dans la quatrième
partie, nous présentons la méthodologie d'une première application d'une approche territorialisée de
l'estimation des besoins en santé mentale en France sur quatre territoires, et nous décrivons les résultats
de cette application dans la cinquième partie. La sixième et dernière partie discute les résultats de ce
travail et présente les perspectives de recherche futures sur l'estimation des besoins en santé mentale
dans le champ de la géographie.
## Introduction

L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) définit la santé mentale comme « un état de bien-être mental qui nous permet d'affronter les sources de stress de la vie, de réaliser notre potentiel, de bien apprendre et de bien travailler, et de contribuer à la vie de la communauté. [...] La santé mentale ne se définit pas seulement par l'absence de trouble mental. [...] Les problèmes de santé mentale comprennent les troubles mentaux et les handicaps psychosociaux ainsi que d'autres états mentaux associés à une souffrance importante, une altération du fonctionnement ou un risque de comportement auto-agressif. » (OMS, 2022a). D'après l'OMS, une personne sur huit est affectée par au moins un trouble psychique au cours de sa vie (OMS, 2022b).

## La santé mentale : un continuum qui dépend de plusieurs critères

La santé mentale peut être appréhendée comme un continuum. Ce continuum peut être pensé à l'aide de trois critères, chacun formant un axe allant du positif au négatif : la souffrance psychique, la présence de troubles psychiques, et le dysfonctionnement social (Ciarlo, Shern, et al., 1992; Kovess et al., 2001). Chaque individu peut se placer au sein de ces trois axes, manifestant un bien-être mental ou un mal-être mental, la présence ou l'absence de troubles psychiques, la présence d'un dysfonctionnement social ou son absence. Le dysfonctionnement social des personnes ayant des troubles psychiques se réfère à la notion de handicap psychique et désigne le retentissement des troubles psychiques dans la vie quotidienne, sociale, et professionnelle, formé par l'interaction entre des incapacités ou des déficiences psychiques et un environnement social handicapant (OMS, 2001). Les trois axes constitutifs du continuum de la santé mentale sont distincts. Une personne ayant des troubles psychiques n'éprouve pas forcément une souffrance psychique importante, car elle peut être rétablie et bénéficier d'un traitement et de soins qui lui conviennent. De plus, le retentissement sur la vie sociale varie selon les individus, y compris les individus ayant un même diagnostic, du fait des caractéristiques personnelles et de l'environnement social de la personne : une personne bénéficiant d'un environnement soutenant aura un retentissement social plus faible, sans que cela ne soit seulement dépendant de la sévérité de ses troubles psychiques. Ainsi, bien que les axes constitutifs du continuum de la santé mentale soient liés, étant donné que les personnes ayant des troubles psychiques et/ou un handicap psychique expriment souvent un mal-être mental, ils sont irréductibles les uns aux autres. Par ailleurs, la position d'un individu sur les trois axes n'est pas figée, mais est mouvante, son état de santé mentale étant influencé par des facteurs évolutifs, internes et externes à l'individu au cours de sa vie (Marello, 2024).

La santé mentale est communément confondue avec la détresse psychique. En réalité, la détresse psychique correspond plutôt au concept de démoralisation, qui évoque le dépassement des possibilités psychiques des individus (Frank, 1973). La santé mentale, quant à elle, est un concept plus large qui inclut également des dimensions positives. Une autre distinction notable est celle à opérer entre la santé mentale et la psychiatrie. La différence entre santé mentale et psychiatrie est similaire à celle entre santé
et médecine. La santé mentale fait référence à un état de bien-être émotionnel et social (gestion du stress, développement de relations sociales équilibrées, épanouissement de l'individu, prévention des troubles psychiques), qui concerne l'ensemble de la population, tandis que la psychiatrie fait référence à la dimension médicale de la santé mentale, soit le diagnostic de troubles psychiques, leur traitement et le rétablissement des personnes concernées (Barbe, 2024; Gandré et al., 2025).

## Des déterminants de la santé mentale multiples

Les déterminants de la santé mentale sont des facteurs qui impactent la santé mentale des personnes. D'après le modèle biopsychosocial, la santé mentale est tridimensionnelle : elle possède une dimension biologique ; une dimension psychologique ; et une dimension sociale (Kovess et al., 2001; Biarez, 2004). Les déterminants de la santé mentale reprennent en partie ces dimensions. Bien qu'ils soient multiples et puissent interagir entre eux, il est possible de les classer en trois catégories :

- Les déterminants individuels, qui peuvent être génétiques, biologiques, psychologiques ou sociaux (position socio-économique, adversités vécues durant l'enfance, âge, parcours de vie migratoire, appartenance à une minorité ethnique, sexuelle ou de genre...);

- Les déterminants environnementaux, tels que les indicateurs socio-économiques à l'échelle du quartier (défavorisation sociale, stabilité résidentielle, sécurité, cohésion sociale...), la densité de population, l'environnement physique (pollution, climat...);

- Les déterminants structurels (échelle nationale ou internationale), comme le contexte socio-économique et géopolitique (Kirkbride et al., 2024; Kovess-Masfety & Boyd, 2015; Alegría et al., 2018; Silva et al., 2016; Gandré et al., 2025; Aneshensel et al., 2007; Fone et al., 2007).

Parmi ces déterminants, ceux à composantes sociales font l'objet d'analyses poussées en sciences sociales et notamment en géographie. En effet, ils peuvent être à l'origine d'inégalités de santé, entre les individus et entre les territoires, et appréhender les déterminants sociaux de la santé est nécessaire pour lutter en profondeur contre les inégalités de santé (Marmot, 2005). L'exposition aux déterminants sociaux dans l'enfance peut avoir une répercussion durable sur la santé mentale des individus. Par exemple, les adversités vécues dans l'enfance, dont les plus à risque sont les violences subies dans l'enfance, en particulier les violences sexuelles, mais aussi d'autres facteurs tels que les conflits parentaux pouvant mener à la séparation, mènent à un plus grand risque de développer des troubles de santé mentale à l'âge adulte (Fryers & Brugha, 2013). L'exposition durable aux déterminants sociaux des problèmes de santé mentale peut engendrer des cycles de désavantage intergénérationnel, qu'ils soient à l'échelle individuelle ou territoriale (Kirkbride et al., 2024). Il a en effet été montré que les conséquences des déterminants sociaux de la santé mentale se cumulent à travers les générations (Braveman et al., 2011). Ces cycles sont également influencés par la nature des déterminants sociaux : ils peuvent être dynamiques, comme la position sociale, ou fixes, comme les caractéristiques
ethnoraciales<fnref n="1" /> (Alegría et al., 2018). Les déterminants sociaux de la santé mentale peuvent être binaires (être une femme, appartenir à une minorité, habiter seul...) ou s'exprimer selon un gradient. Par exemple, le gradient social, qui se réfère à la position d'un individu dans l'échelle sociale, impacte à la fois le risque de troubles et l'accès aux services (Marmot, 2005; Marmot & Bell, 2016; Alegría et al., 2018). Par ailleurs, la littérature scientifique distingue les déterminants upstream, qui se réfèrent aux causes fondamentales des inégalités, et les déterminants downstream, qui découlent des déterminants upstream et qui sont les déterminants plus immédiats, matériels, et qui se rapportent aux conditions de vie des individus (Alegría et al., 2018). Les enquêtes privilégient le plus souvent les déterminants downstream, car ils sont plus aisément mesurables. Du fait de la complexité de leurs dynamiques, il peut être difficile d'appréhender les déterminants sociaux. En effet, la santé mentale interagit avec les déterminants sociaux dans une relation à double sens (Silva et al., 2016). D'après Thornicroft, qui prend l'exemple de la défavorisation sociale, cette association entre les déterminants sociaux et la santé mentale peut s'expliquer de deux manières :

- La causalité sociale, selon laquelle les personnes défavorisées développent davantage de troubles psychiques du fait du stress que leur confère leur position sociale défavorable et des moindres ressources dont elles disposent.

- La sélection sociale ou la dérive sociale, selon laquelle les personnes qui développent des troubles psychiques subissent une réduction du statut social vis-à-vis de leur parents (dérive intergénérationnelle) et une détérioration progressive de leur propre statut économique liée à l'arrêt des études, la perte ou la difficulté de maintien dans l'emploi, puis dans un logement (dérive intragénérationnelle) (Thornicroft, 1991)

Ainsi, certaines études peuvent identifier des déterminants sociaux sans que la directionnalité de l'association entre troubles psychiques et facteurs sociaux ne soit claire (Silva et al., 2016).

De ce fait, la santé mentale est fortement influencée par les dimensions sociales, comme le montre l'importance des déterminants sociaux de la santé mentale. Les besoins de soins en santé mentale, en particulier, ne sont pas uniquement le reflet de conditions biologiques et psychologiques isolées, mais également de processus sociaux qui interfèrent avec ces facteurs. Il est nécessaire définir la notion de besoins de soins en santé mentale pour comprendre pleinement les dynamiques à l'œuvre.

## Les besoins de soins en santé mentale : une notion complexe à mesurer

D'après Kovess-Masfety, une organisation des soins en santé mentale qui soit optimale et qui offre une réponse adéquate aux besoins de la population sur les territoires est un « impératif moral fort », car la

<footnote n="1">¹ Bien que les caractéristiques ethnoraciales soient fixes, l'expérience de la discrimination peut varier selon les lieux de vie de la personne. Par exemple, une même personne peut être en situation de minorité ethnoraciale au sein de son pays de résidence et être exposée à la discrimination, mais ne pas l'être dans son pays d'origine. Ces caractéristiques ethnoraciales auront un impact sur la santé mentale si la personne se trouve en situation de minorité. Il existe cependant des groupes ethnoraciaux qui sont en situation minoritaire quel que soit le pays de résidence, comme les populations autochtones, ou les « gens du voyage ».</footnote>
vie et la souffrance des individus est en jeu : c'est l'objectif de la planification dans le champ de la santé (Kovess et al., 2001). D'après Levaillant (2022), « la planification peut être définie comme la projection de l'offre de soins nécessaire à la population en fonction de l'évolution de ses déterminants de santé, de ses besoins mais aussi de ses modes de consommation. Elle vise à obtenir un équilibre entre besoins et ressources. ». L'estimation des besoins à partir de données probantes est au cœur de la démarche de planification en santé, quels que soient les dispositifs et les processus de planification retenus au fil des années en France (Bréchat et al., 2020).

Cependant, cette estimation des besoins est souvent réalisée à partir des données d'activité et de consommation de soins et non des besoins réels, dans le champ de la santé comme dans celui de la santé mentale. Approcher les besoins par la prévalence traitée est une méthode courante dans le champ de la santé publique et de l'épidémiologie. La prévalence traitée (treated prevalence) est la prévalence des troubles pris en charge par le système de santé, et son estimation repose sur les données de consommation de soins (Bijl et al., 1998; Bulloch et al., 2011). Cette approche peut être employée pour combler le manque de données sur la prévalence réelle des troubles psychiques en population générale. Pourtant, le concept de prévalence traitée n'est pas entièrement assimilable au concept de besoins de soins en santé mentale, car sa mesure repose essentiellement sur l'offre de soins et le recours aux soins. L'approche de l'estimation des besoins par la prévalence traitée est donc adaptée seulement quand le recours aux soins est quasi-systématique (Cases & Baubeau, 2004). Or, de nombreux troubles psychiques ne font pas l'objet d'une demande de soins alors qu'ils le nécessiteraient. Ainsi, il est estimé que 35% à 50% des personnes ayant un trouble psychique ne sont pas traitées par les systèmes de soins de santé mentale des pays à haut revenu (OMS, 2013). Dans le monde, cette part représente 90 % des individus ayant des troubles psychiques (Vigo et al., 2025). Ainsi, à besoin égal, la consommation de soins peut être plus élevée dans les territoires mieux dotés en offre et services, et plus faible dans les territoires les moins bien dotés.

L'estimation des besoins, y compris par son approche via la prévalence traitée, est d'autant plus complexe que l'offre de services en santé mentale est très diversifiée. Le système de soins psychiatrique se constitue de plusieurs composantes : l'offre d'hospitalisation (à temps complet, incluant l'hospitalisation à temps plein et des alternatives résidentielles, ou à temps partiel) ou ambulatoire, sectorisée ou non-sectorisée, publique ou privée, générale, infanto-juvénile ou pénitentiaire. L'offre libérale en ville se compose des psychiatres, mais aussi des psychologues, autres psychothérapeutes et médecins généralistes. Enfin, il existe une offre dédiée aux besoins ne relevant pas du champ sanitaire, mais du champ médico-social ou social, qui accompagnent les personnes ayant des troubles psychiques qui possèdent des besoins particuliers tels que se maintenir dans un logement, et bénéficier d'une activité professionnelle ou un enseignement scolaire adaptés (Coldefy & Gandré, 2020). Cette diversité de l'offre sanitaire, sociale et médico-sociale complexifie d'autant plus les mesures des besoins basées sur la consommation de services.
De fait, la mesure des besoins dans le champ de la santé mentale n'est pas chose aisée, comme dans le champ de la santé, et peut-être plus difficile encore, au regard de la diversité des troubles psychiques et de la multi-dimensionnalité de la santé mentale abordée précédemment. En plus de ces raisons, la souffrance psychique (et donc, un trouble de santé mentale potentiel) a la spécificité de n'être pas toujours reconnue par les individus. Pour formuler une demande, les individus doivent également être conscients qu'un problème de santé mentale peut se soigner (Kovess et al., 2001). De plus, toute altération de la santé mentale d'un individu ne suffit pas pour former un besoin de soins, car celle-ci doit être substantielle. Les critères pour différencier la souffrance psychique non-substantielle d'un besoin de soins sont les suivants :

- Le retentissement des problèmes de santé mentale sur la vie de l'individu (Bebbington, 1992);

- La durée des troubles (Bebbington, 1992; Robins, 1990);

- L'intensité des problèmes de santé mentale (Wing et al., 1992);

- L'existence d'une intervention efficace pour répondre aux problèmes de santé mentale (Wing et al., 1992).

Les besoins en santé mentale peuvent également être décrits à l'aide de la définition des besoins de santé dans le champ de la santé publique : l'écart entre l'état de santé constaté et l'état de santé souhaité par la collectivité. Or, cette définition ne facilite pas la mesure des besoins, car elle nécessite de mesurer l'état de santé et l'état de santé souhaité, dont la norme est variable dans le temps et l'espace. Cependant, elle a pour avantage de découler d'une vision holistique et positive de la santé, contrairement aux indicateurs de mortalité et de morbidité qui abordent la santé au travers de l'absence de maladie (Cases & Baubeau, 2004).

Ainsi, la mesure de l'état de santé mentale et des besoins en santé mentale est complexe, du fait de la multi-dimensionnalité de la santé mentale, la diversité de ses déterminants, et la difficulté même d'approcher les besoins de soins en santé mentale. Or, les mesurer et appréhender leurs disparités est primordial pour une bonne compréhension des inégalités socio-spatiales de santé mentale. En France, des travaux précédents en géographie se sont intéressés aux inégalités socio-spatiales de santé dans le champ de la santé mentale, à l'échelle des secteurs psychiatriques (Coldefy et al., 2009), des territoires de santé (Coldefy & Le Neindre, 2014), des départements (Coldefy & Gandré, 2020) et des zones d'intervention des établissements hospitaliers autorisés en psychiatrie (Bourin, 2024), concernant l'offre mais aussi la prévalence traitée et les déterminants sociaux des troubles psychiques. Ces recherches ont mis en lumière des disparités territoriales marquées, qui révèlent la nécessité d'une réponse territorialisée adaptée pour lutter contre ces inégalités, et qui suggèrent des disparités territoriales concernant les besoins de soins en santé mentale également. En parallèle de l'émergence de ces constats, les pouvoirs publics ont récemment encouragé des politiques visant à mieux territorialiser l'évaluation des besoins en santé mentale, dans l'optique d'adapter l'offre de soins en conséquence. Aujourd'hui,
une estimation plus fine des besoins sur les territoires s'impose donc dans laquelle les sciences géographiques auront toute leur place à jouer.

Une importance de l'estimation territorialisée des besoins en santé mentale en France dont l'enjeu est souligné par des politiques publiques récentes

Plusieurs politiques publiques récentes ont mis en avant la nécessité de mieux estimer les besoins dans
le champ de la santé mentale en France avec une approche territorialisée.

Une dotation populationnelle au cœur de la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière depuis 2022

Le financement de la psychiatrie se distingue de celui des autres champs de la médecine, qui font essentiellement l'objet d'une tarification à l'activité (même si des modifications sont en cours). Cela est notamment dû aux missions de responsabilité populationnelle liées historiquement à la politique de sectorisation psychiatrique. Celle-ci désigne le découpage du territoire national en territoires d'environ 67 000 habitants, appelés « secteurs psychiatriques », dans le but d'organiser les soins pour les établissements ayant une activité de psychiatrie du service public ou privé participant au service public. Ainsi, chaque territoire (commune, agrégation de communes ou partie de commune) était associé à un secteur psychiatrique, géré par une équipe pluriprofessionnelle (psychiatres, psychologues, infirmiers, assistants sociaux...) rattachée à un établissement hospitalier et chargée de la prise en charge de la santé mentale de la population desservie, de la prévention jusqu'aux soins et la réinsertion (Coldefy & Gandré, 2022). La distinction du financement de la psychiatrie hospitalière par rapport aux autres champs de la médecine tient également à l'échec de travaux expérimentaux de tarification à l'activité de la discipline dans les années 2005 à 2007.

Jusqu'en 2022, la psychiatrie hospitalière en France était financée de manière distincte selon qu'elle relevait du domaine public ou privé participant au service public, ou du domaine privé à but lucratif (Guidoni, 2025). Tandis que la psychiatrie hospitalière privée était financée selon des tarifs journaliers, la psychiatrie hospitalière publique ou privée participant au service public était essentiellement financée par une dotation annuelle de financement (DAF). Il s'agissait d'une enveloppe budgétaire fixe sur une base historique qui tenait peu compte de l'évolution des besoins au fil du temps. Ce mode de financement engendrait des rentes de situation du fait de modalités de financement qui avaient peu évolué depuis une trentaine d'années, ce qui signifie que certains acteurs bénéficiaient de dotations historiques fixes, non-réévaluées selon les besoins réels sur les territoires et leur évolution (Guidoni, 2025). Le ministère de la Santé assurait la répartition des financements à destination des Agences Régionales de Santé (ARS), qui prenaient ensuite en charge la gestion des financements infrarégionaux alloués aux établissements de santé. Certains acteurs ont dénoncé les différences injustifiées de financements à l'échelle régionale et infrarégionale engendrées par la DAF (ADESM, 2017; Leloup, 2024). Par exemple, une différence à hauteur de 75 % existait entre le Limousin et le Languedoc-Roussillon en 2013 (ADESM, 2017). Par
ailleurs, historiquement, la DAF assimilait l'activité des établissements à la seule hospitalisation complète, négligeant les activités ambulatoires et les alternatives à l'hospitalisation complète qui constituaient malgré tout 35 à 40 % des dépenses (ADESM, 2017). Ainsi, pour ces raisons, certains acteurs ont jugé ce modèle d'allocation des financements comme étant non-optimal (Guidoni, 2025).

A la suite de ces critiques récurrentes, en 2022, une réforme du financement de la psychiatrie hospitalière a introduit un nouveau modèle d'allocation des ressources pour la psychiatrie hospitalière. Cette réforme suit quatre principes majeurs :

- L'équité entre les territoires et la réduction des écarts de financements injustifiés, y compris entre le secteur public et le secteur privé ;

- La promotion de la prise en charge ambulatoire ;

- L'introduction de critères de qualité dans les modèles de financement ;

- La liberté conférée aux acteurs régionaux dans l'ajustement du modèle de financement (Guidoni, 2025).

Ce modèle a fait suite à des initiatives d'acteurs régionaux dans ce champ, qui, pour certains, avaient déjà établi une répartition des financements intrarégionaux alternative à l'ancien modèle (ADESM, 2017; Boyer et al., 2016), en s'appuyant sur des mécanismes de péréquations financières<fnref n="2" /> intégrant le principe populationnel dans le financement de la psychiatrie hospitalière. Ce principe est désormais la norme dans le nouveau modèle de financement de la psychiatrie hospitalière depuis 2022 où une dotation populationnelle constitue près de 80% des financements pour la psychiatrie de service public. Cela signifie que les financements sont basés sur les caractéristiques de la population desservie plutôt que sur le nombre d'actes réalisés. L'élaboration d'une dotation populationnelle s'appuie sur une estimation des besoins à l'aide de critères populationnels. Ceci vise à mieux répartir les financements des établissements hospitaliers autorisés en psychiatrie. Les critères de la dotation populationnelle sont ainsi primordiaux pour établir une équité dans l'accès aux soins psychiatriques entre les territoires desservis par les différents établissements. Cette réforme souligne donc la nécessité d'une meilleure estimation des besoins de soins en psychiatrie au niveau local.

Les critères choisis pour allouer les ressources entre régions dans la dotation populationnelle de la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière sont des variables socio-démographiques et la densité de l'offre libérale et privée de soins et services. Plus précisément, ces critères sont :

- Des critères socio-démographiques caractérisant les besoins de la population couverte :

- Le nombre d'habitants (pondéré à hauteur de 80 %);

- Le taux de pauvreté (pondéré à hauteur de 9 %);

- La taille moyenne des ménages (pondérée à hauteur de 1 %);

<footnote n="2">² La péréquation financière désigne le fait, pour une ARS, de s'engager dans des travaux relatifs à la réallocation des DAF entre établissements ayant une activité de psychiatrie (Boyer et al., 2016).</footnote>
- Des critères caractérisant l'offre de soins et de services en santé mentale, qui impactent négativement la dotation du territoire couvert :

* La densité de psychiatres libéraux (pondérée à hauteur de 5 %) ;

* Les places et lits dans le secteur médico-social (pondérés à hauteur de 5 %) (Arrêté du 31 décembre 2022 relatif au financement des établissements de santé exerçant des activités de soins mentionnées au 2° de l'article L. 162-22 du code de la sécurité sociale, 2022).

Cependant, quatre critiques principales de ces critères ont été formulées, sur la base des modèles étrangers et des réflexions scientifiques sur le sujet : la part trop faible de critères socio-économiques mesurant réellement les déterminants de la santé mentale dans la répartition de la dotation populationnelle ; la nature trop fruste de ces critères pour approcher les besoins en santé mentale et les inégalités socio-économiques ; l'absence de prise en compte du caractère urbain ou rural des territoires desservis ; la non-distinction de la part des besoins en santé mentale qui doivent relever d'une prise en charge par l'hôpital et celle des besoins qui doivent relever d'une prise en charge par d'autres acteurs (Coldefy & Gandré, 2023; Housseyni, 2023; Leloup, 2024; Lemoine & Cyrulnik, 2023).

En outre, les dotations populationnelles régionales sont ensuite réparties entre établissements par les Agences Régionales de Santé avec l'appui d'experts locaux (comité consultatif d'allocation de ressources) en s'appuyant sur les critères de leur choix. Or, les acteurs dénoncent les difficultés à établir ces critères et le manque de soutien méthodologique dont ils bénéficient pour éclairer leurs choix.

Les critères de répartition de la dotation populationnelle ont vocation à être révisés tous les cinq ans (Arrêté du 31 décembre 2022 relatif au financement des établissements de santé exerçant des activités de soins mentionnées au 2° de l'article L. 162-22 du code de la sécurité sociale, 2022), ce qui laisse le champ libre à une réflexion scientifique sur la sélection de ces critères. En effet, une étude des indicateurs socio-démographiques les plus représentatifs des besoins en santé mentale sur les territoires permettrait de nourrir les débats scientifiques et politiques dans ce champ. En particulier, une approche géographique serait particulièrement adaptée à une réflexion sur l'adaptation de l'allocation des financements aux caractéristiques des territoires desservis par les établissements ayant une activité de psychiatrie. Mais la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière n'est pas la seule politique de santé récente à affirmer la nécessité d'une estimation fine des besoins en santé mentale sur les territoires.

## Les diagnostics partagés des Projets Territoriaux de Santé Mentale

Depuis 2018³, les Projets Territoriaux de Santé Mentale (PTSM) sont les outils de déclinaison de la politique de santé mentale élaborés par les acteurs locaux dans le champ de la santé mentale afin

<footnote n="3">³ Le texte de loi à l'origine des Projets Territoriaux de Santé Mentale date de 2016, avec la Loi de modernisation de notre système de santé (Loi n° 2016-41 du 26 janvier 2016 de modernisation de notre système de santé), mais ils n'ont réellement été mis en œuvre qu'à partir de 2018.</footnote>
d'améliorer le parcours de soins et de vie des personnes concernées par un trouble psychique (Bellivier, 2024). Les PTSM ont pour objectif de réunir l'ensemble des acteurs travaillant dans le champ de la santé mentale (établissements avec un service psychiatrique et autres établissements de santé ; professionnels de santé de ville; établissements et services sociaux et médico-sociaux ; représentants des usagers et des familles ; psychologues ; professionnels de l'action sociale ; acteurs du logement ; acteurs de l'emploi ; acteurs de l'éducation nationale ; acteurs de la justice). Les PTSM sont élaborés sur un territoire défini par ces acteurs locaux, l'échelle départementale étant privilégiée pour la très grande majorité des PTSM, soit à hauteur de 86 % sur un total de 104 PTSM (Bourin, 2024). Chaque PTSM est construit en deux temps : tout d'abord, une partie diagnostique qui a pour objectif d'estimer les besoins, d'identifier les insuffisances dans l'offre de services sanitaires, médico-sociaux et sociaux, ainsi que les réponses à y apporter, et deuxièmement, une partie opérationnelle concrétisée par un document décrivant les projets et les actions retenus par les acteurs, faisant l'objet d'une contractualisation avec l'Agence Régionale de Santé.

Un PTSM « tient compte des caractéristiques socio-démographiques de la population, des caractéristiques géographiques des territoires et de l'offre de soins et de services contribuant à la réponse aux besoins des personnes souffrant de troubles psychiques » (Article L. 3221-2 du Code de la santé publique, 2017). Le diagnostic des PTSM est complémentaire de celui des Contrats Locaux de Santé (CLS) et des Conseils Locaux de Santé Mentale (CLSM), qui sont des instances territoriales de concertation en santé et en santé mentale, et qui comportent également des diagnostics portant sur l'offre et les besoins en santé, mais à des niveaux géographiques différents (Bellivier, 2024). La création des PTSM soulève des réflexions sur des méthodes d'estimation des besoins facilement mobilisables par les acteurs locaux afin d'enrichir les diagnostics territoriaux sur lesquels ils s'appuient.

Une approche territorialisée de la politique de santé mentale ancienne mais avec des outils limités qui ont freiné son développement

L'approche territorialisée de la politique de santé mentale est en réalité ancienne. En effet, la sectorisation psychiatrique avec sa dimension géopopulationnelle a été mise en place dès les années 1960. Cette politique était très novatrice à l'époque, les autres champs sanitaires n'ayant pas fait l'objet d'une sectorisation comme la santé mentale a pu l'être. L'approche territorialisée est très caractéristique du système de soins en santé mentale français et a fait l'objet de recherches dans le champ de la géographie de la santé mentale en France depuis les années 2010 (Coldefy, 2010; Coldefy et al., 2009; Bourin, 2024).

En parallèle de la politique de l'offre en santé mentale, une approche territorialisée des besoins était promue dès la sectorisation psychiatrique, mais sans outillage des acteurs concernés pour la mettre en place. Ainsi la circulaire de 1960 sur la sectorisation psychiatrique indique que le découpage sectoriel doit s'effectuer sur la base des besoins et des ressources des départements considérés. Sont à prendre en
compte les hôpitaux psychiatriques existants, la densité et la répartition de la population, la répartition
par âge de la population et les voies de communications. Cependant, le découpage en secteurs a rarement
fait l'objet d'une réelle évaluation objective des besoins de la population. Il s'agissait plutôt de « petits
arrangements entre amis » et des préférences de chaque établissement, les critères mobilisés pour
expliquer les découpages étant « plus ou moins objectifs et argumentés » (Coldefy, 2010). Le manque
d'outillage des acteurs pour effectuer une estimation territorialisée des besoins en santé mentale s'est
accompagné d'obstacles techniques relatifs aux sources de données, celles-ci étaient moins accessibles,
diverses et plus récentes, avec une qualité moindre, que les données concernant d'autres champs de la
médecine. Par exemple, les données d'activité hospitalières en psychiatrie ont été disponibles plus
tardivement que dans le champ de la médecine, chirurgie et obstétrique (Coldefy & Gandré, 2020).

Ainsi, les principes de la dotation populationnelle de la réforme du financement de la psychiatrie hospitalière de 2022 et ceux des Projets Territoriaux de Santé Mentale (PTSM) et de leurs diagnostics s'inscrivent dans la suite logique des principes initiaux et inaboutis de la sectorisation psychiatrique. Dès lors, nous pouvons interroger sur la recherche scientifique autour de ce sujet.

La géographie de la santé mentale, un champ peu mobilisé par les chercheurs en France

En France, à notre connaissance, les chercheurs en géographie se sont peu emparés de la question d'une estimation territorialisée des besoins en santé mentale. Les travaux sur l'offre de soins, issus de disciplines variées, sont eux plus nombreux. Les travaux sur le recours aux soins, utilisé comme proxy de la demande de soins et des besoins, sont ainsi plus fréquents que ceux sur les besoins réels. Il existe des travaux anciens sur le recours aux soins de santé mentale dans six pays européens (Allemagne, Belgique, Espagne, France, Italie, et Pays-Bas), qui montrent que le taux de recours en France se situe dans la moyenne de ces pays (Kovess-Masfety, Alonso, et al., 2007). D'autres travaux anciens portent sur la prévalence des troubles psychiques et le taux de recours aux soins de santé mentale en France, à l'échelle régionale (quatre anciennes régions administratives qui sont la Haute-Normandie, l'Île-de-France, la Lorraine et la région Rhône-Alpes) et à l'échelle des départements d'Île-de-France (Kovess-Masfety, Lebreton-Lerouvillois, et al., 2007). D'après cette étude, l'Île-de-France et en particulier le département de Seine-Saint-Denis possèdent les besoins les plus élevés, et cette région possède le taux de recours le plus élevé également, la Seine-Saint-Denis ayant le taux de recours le plus faible parmi les départements franciliens. Néanmoins, ces travaux sont issus du champ de l'épidémiologie spatiale et non des sciences géographiques, Kovess-Masfety étant épidémiologiste et psychiatre.

Plus récemment, il existe des travaux sur l'estimation des besoins à l'échelle départementale et à
l'échelle des nouveaux territoires d'organisation des soins de la psychiatrie de secteur (les zones
d'intervention), qui s'appuient sur des données de consommation des soins et de prévalence traitée,
concernant la psychiatrie adulte comme la psychiatrie infanto-juvénile (Coldefy & Gandré, 2020;
Bourin, 2024). En gardant en mémoire les débats scientifiques sur l'assimilation des besoins en santé
mentale aux données de recours aux soins et donc en restant prudent, ces recherches suggèrent que les
besoins en santé mentale seraient divers selon les territoires (Coldefy & Gandré, 2020; Bourin, 2024).

Ces recherches appellent des travaux complémentaires et actualisés sur l’estimation des besoins en santé mentale sur les territoires qui pourraient utilement mobiliser les méthodes et outils des sciences géographiques.
# Problématique, objectifs et hypothèses

Dans ce contexte, ce mémoire cherche à aborder la question de recherche suivante : comment mieux mesurer les besoins en santé mentale sur les territoires pour éclairer les politiques publiques récentes prônant une approche territorialisée de ces besoins ?

Nous pouvons décliner cette problématique en trois objectifs principaux.

- Premièrement, il s'agira de construire un cadre conceptuel permettant de fournir un ancrage théorique à une méthode d'estimation des besoins de soins et services en santé mentale territorialisée.

- Deuxièmement, il conviendra d'identifier l'ensemble des méthodes et sources de données disponibles en France permettant l'estimation des besoins en santé mentale sur les territoires en lien avec le cadre conceptuel développé précédemment.

- Enfin, ce travail proposera un exemple d'application de l'estimation des besoins de prise en charge en santé mentale sur quatre territoires.

Ce travail repose sur plusieurs hypothèses complémentaires.

1. Une approche graduée serait mieux adaptée dans le cadre de l'estimation des besoins en santé mentale du fait de la multiplicité des besoins dans ce champ et de la diversité des réponses à apporter. En effet, une approche qui distingue la sévérité des troubles permettrait une meilleure adaptation de l'offre aux besoins en santé mentale sur les territoires.

2. Il existerait des approches d'estimation territorialisée des besoins en santé mentale qui mobilisent les déterminants sociaux de la santé mentale. Cette approche serait une fiable, du fait, d'une part, de la corrélation entre les déterminants sociaux de la santé mentale et les besoins en santé mentale, et, d'autre part, de la facilité de mobiliser cette approche en routine.

3. Les besoins en santé mentale varieraient selon les territoires, tant en termes de prévalence que de sévérité. En effet, dans la littérature récente, il est montré que le recours aux soins et la prévalence traitée varient à l'échelle départementale et des zones d'intervention des établissements autorisés en psychiatrie (Coldefy & Gandré, 2020; Bourin, 2024). Il est donc envisageable de penser que les besoins en santé mentale varient selon les caractéristiques des territoires.

4. La variation des besoins en santé mentale selon les territoires serait en partie liée à la variation des déterminants des problèmes de santé mentale, variés et multiples, selon les zones géographiques. Notamment, les variations des indicateurs socio-économiques dans les territoires seraient corrélées à la variation des besoins en santé mentale.

Nous chercherons à tester ces hypothèses à l'aide d'un plan en six parties. Tout d'abord, nous établirons dans une première partie un cadre conceptuel des besoins en santé mentale et de leurs réponses, issu d'une confrontation de sources de données. Puis, nous effectuerons une revue de la littérature
internationale sur les méthodes d'estimation des besoins en santé mentale. Dans une troisième partie, nous identifierons les sources d'informations mobilisables pour mesurer ces besoins sur les territoires en France. Ensuite, nous proposerons une méthodologie pour une première application territorialisée de l'estimation des besoins en santé mentale sur quatre territoires. La partie suivante présentera les résultats de cette approche territorialisée. Enfin, il s'agira dans une dernière partie de discuter les enjeux soulevés et d'identifier des perspectives d'approfondissement.
# Partie 1 : Cadre conceptuel pour une gradation des besoins et des réponses dans le champ de la santé mentale sur les territoires

## 1.1. Les besoins de soins en santé mentale

### 1.1.1. Définir le besoin de soins en santé mentale

Avant d'établir une estimation des besoins sur les territoires, il est essentiel de s'intéresser à la notion de besoins de soins en santé mentale, que nous avons déjà abordée brièvement en introduction. D'après Wing et al., un besoin existe si une personne souffrant de troubles psychiques présente un problème significatif dans les sphères cliniques et sociales, et si une intervention thérapeutique ou sociale peut réduire ou contenir le problème (Wing et al., 1992). Ainsi, les trois caractéristiques du besoin en santé mentale sont l'intensité de la détresse psychique (sphère clinique), l'intensité du retentissement sur la vie sociale (sphère sociale), et l'existence de services de santé mentale adéquats (intervention thérapeutique ou sociale possible). Les besoins en santé mentale sont liés à la demande de services, mais ils ne s'y réduisent pas, car la demande suppose que l'individu ait conscience de son trouble et qu'il admette que son trouble peut se soigner (Kovess et al., 2001). Bien que leur mesure ne soit pas évidente, les besoins de soins ont également été définis par la durée des symptômes, le seuil considéré étant variable selon les auteurs. Certains auteurs précisent que les troubles qui sont spontanément curables, c'est-à-dire, qui évoluent vers une disparition des symptômes sans recours aux soins sur une période courte, ne constituent pas un besoin de soins (Kovess et al., 2001; Kovess-Masfety, 2005).

Cette définition du besoin de soins reposant sur la présence d'un trouble psychique ayant un retentissement psychologique et social est liée aux axes de la santé mentale, définis en introduction, et représentés dans la Figure 1 ci-dessous : la détresse psychique, la présence de troubles psychiques, le dysfonctionnement social.
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Les trois axes de la santé mentale</figcaption></figure>

Bien que ces axes ne soient pas binaires mais s'étendent sur un continuum, la présence d'une combinaison de ces dimensions chez un individu, c'est-à-dire, au moins deux sur les trois, peut également être considérée comme un indicateur de besoin de soins (Kovess et al., 2001).

Certains auteurs ont également mis en évidence la diversité des besoins en santé. Il est possible de distinguer les besoins subjectifs, qui sont déterminés par les personnes, comme les besoins ressentis et exprimés, des besoins normatifs évalués par un expert (Aoun et al., 2004; Bradshaw, 1972). Cette distinction permet de mettre en lumière des différences de besoin entre les catégories sociales : la perception de ses propres symptômes serait reliée à la conception individuelle de la santé, elle-même liée au statut socio-économique de l'individu (Hourani & Khlat, 1986). Cette différence de perception des symptômes ainsi que des représentations différentes des traitements des troubles psychiques expliquerait en partie que les individus les plus diplômés aient davantage recours aux psychologues et aux psychiatres (Aoun et al., 2004).

De plus, en géographie, les besoins comparatifs sont également mobilisés : il s'agit de besoins relatifs issus de la comparaison entre les besoins d'un territoire et ceux d'un autre, d'où la dénomination inégalités sociales et territoriales de santé (Karadzhov et al., 2024; Mitchell et al., 2022; Vigneron, 2013). Par ailleurs, il existe d'autres sous-catégories de la notion de besoins, qui regroupent les besoins satisfaits, c'est-à-dire le recours aux soins, et les besoins non-satisfaits, qui se réfèrent aux besoins sans recours aux soins (Andrews, 2000). Les besoins non-satisfaits peuvent être considérés comme la concomitance de symptômes et de souffrance de l'individu avec un manque d'accès aux services de santé (Brewin, 1992).
1.1.2. Les classifications des besoins en santé mentale

Les troubles de santé mentale étant très diversifiés, avec notamment des différences d'intensité et de
nature, les besoins en santé mentale sont eux aussi multiples et font l'objet de classifications variées.
D'après l'arbre des besoins du Psycom, un organisme public spécialisé dans l'information et
l'orientation des individus dans le champ de la santé mentale, les besoins en santé mentale recouvrent
différents champs : l'information ; les soins ; l'accompagnement ; le logement ; l'éducation ou l'activité
professionnelle ; l'écoute ; la socialisation ; l'entraide. Ainsi, les besoins de soins ne sont qu'une partie
des besoins des personnes ayant des troubles psychiques (Psycom, 2024).

Les besoins de soins en santé mentale sont communément classifiés en deux types : les besoins reflétant des troubles légers à modérés et ceux reflétant des troubles sévères. En théorie, ces deux catégories devraient correspondre à l'intensité des traitements et des soins (des soins ambulatoires exclusivement à l'hospitalisation à temps plein de longue durée) ainsi qu'au niveau de spécialisation des soins (soins primaires pour les troubles légers à modérés et soins spécialisés pour les troubles sévères). Par exemple, la Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam) identifie les pathologies psychiatriques à l'aide du recours à l'hospitalisation, des affections de longue durée, des arrêts de travail et de la prescription de traitements psychotropes lorsqu'ils sont associés à une hospitalisation. Cette classification a pour limite de ne pas prendre en compte le suivi ambulatoire régulier. De plus, les traitements ne recouvrent pas entièrement les troubles associés, comme l'illustre le cas des antipsychotiques qui peuvent également être prescrits pour démence et non des troubles psychotiques (Cour des comptes, 2021). En outre, ils peuvent à la fois sous-estimer ou surestimer la prévalence des troubles, selon le critère considéré (Gandré et al., 2025). Kovess-Masfety et Boyd ont choisi de distinguer les besoins en santé mentale, qui correspondraient aux individus présentant une détresse psychologique sans incapacité sévère, et les besoins psychiatriques, qui correspondraient aux individus présentant une incapacité sévère, un retentissement social important ou au moins deux troubles (Kovess-Masfety & Boyd, 2015). Ils précisent que cette classification devrait également correspondre au degré de spécialisation des soins. Cependant, cette distinction entre besoins de soins sévères ou légers à modérés se heurte au continuum de la santé mentale, selon lequel l'intensité des besoins de soins en santé mentale n'est pas binaire et peut varier au cours du temps.

Les besoins de soins en santé mentale ont ainsi fait l'objet d'une classification non binaire de la part de l'OMS. Plusieurs types de besoins correspondant aux différents types de modes de soins et services ont été identifiés et sont représentés dans la Figure 2 ci-dessous.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Pyramide des besoins de soins de santé mentale de l'Organisation Mondiale de la Santé</figcaption></figure>

Source : Organisation Mondiale de la Santé, 2009

Les autosoins (ou « self-care » en anglais) sont la gestion des problèmes de santé mentale par les individus eux-mêmes<fnref n="4" />, et représentent la vaste majorité des manières dont les personnes qui ont des troubles psychiques ou des problèmes de santé mentale se soignent. Ils comprennent le recours à l'aide provenant de proches. Les soins communautaires informels, au-dessus des autosoins, représentent les services qui ne font pas partie du système de soins mais qui participent à la santé mentale des individus (tels que les services publics sociaux communs, les associations de famille et organisations non-gouvernementales...). Les services sociaux et communautaires (accompagnement, services d'insertion sociale et de réhabilitation, aide au logement...) et les services de soins primaires présents dans les territoires, qui gèrent les besoins les plus fréquents et les moins intenses, sont suivis des services les plus spécialisés, qui se situent en haut de la pyramide. Ces derniers correspondent aux besoins les plus intenses et les moins fréquents. Ces besoins de soins ne sont pas exclusifs les uns des autres, un individu nécessitant des besoins très spécialisés pourra également avoir recours à des soins plus courants comme les soins communautaires ou les autosoins.

<footnote n="4">⁴ « Les autosoins sont des activités initiées par la personne, pouvant être guidées ou non, qui visent la promotion et le maintien de la santé et du bien-être sur les plans physiques et psychologiques ainsi que la prévention de la maladie et des symptômes [...] Elles peuvent être accessibles par le biais de la famille, de la communauté et du système de santé. » (Akouamba & Beauchamp, 2022)</footnote>
D'après cette classification de l'OMS (Figure 2), les besoins de soins sont liés aux différents types de services disponibles sur les territoires. Ainsi il est possible de nous interroger sur la place de l'offre dans la notion de besoins de soins en santé mentale.

1.1.3. L'influence de l'offre de soins en santé mentale sur les besoins de soins

Le lien entre besoins de soins et services de santé mentale trouve son origine dans la définition même de besoins présentée précédemment, selon laquelle il n'existe pas de besoin sans l'existence d'une intervention adaptée (Wing et al., 1992). En cas d'absence de service de santé mentale sur un territoire donné, il est possible que la population exprime différemment son besoin de soin, voire ne l'exprime pas du tout. Cependant, il est également possible que cette absence d'offre de soins dans certains territoires engendre des mobilités médicales des patients, à l'échelle locale, nationale ou internationale, vers des territoires mieux dotés.

Le critère de l'offre dans la définition du besoin de soins se justifie d'autant plus que la littérature économique sur les liens entre offre et besoins montre que l'offre peut induire des besoins ressentis chez les patients, comme le suggère le concept de demande induite par l'offre, ou « supplier-induced demand ». Ce concept part du principe que la relation entre les professionnels de santé et les patients, qui ont des connaissances différentes des troubles, peuvent se caractériser par une asymétrie d'informations. La demande induite par l'offre signifie que les professionnels de santé amènent certains de leurs patients à consommer des soins au-delà des soins que les patients eux-mêmes auraient consommés s'ils avaient la même expérience et les mêmes informations que le médecin (Folland et al., 2024).

Au niveau des territoires, la demande induite par l'offre (dans son sens positif de surconsommation des soins) se manifeste par une augmentation de la demande de soins avec l'augmentation de l'offre de soins, créant ainsi des besoins ressentis artificiels et menant à des interventions cliniques inadaptées. Selon certains auteurs, une surabondance de l'offre sur un territoire pourrait même être néfaste pour l'état de santé des populations (Fisher et al., 2003). Mais la littérature souligne une absence de consensus sur la signification de cette association et les motivations sous-jacentes des professionnels menant à ces interventions supplémentaires (Léonard et al., 2009). Suivant ce concept de demande induite par l'offre, de nombreux auteurs ont montré des liens entre les services de santé et la hausse de la demande sur les territoires, suggérant la création de besoins ressentis artificiels, y compris dans le champ de la santé mentale (Almog et al., 2004; Curtis et al., 2009; Hendryx et al., 1995; Hendryx & Rohland, 1994). La méthodologie employée dans ces recherches a toutefois été remise en question par des travaux plus récents (Watts et al., 2011). Watts et al. ont également pu constater un phénomène de demande induite par l'offre, observant une augmentation des taux d'admissions quand l'offre hospitalière en santé mentale était plus importante. Cependant, les besoins réels n'ayant pas été mesurés dans cette étude, ces variations peuvent ainsi être le reflet d'interventions justifiées et de besoins réels qui varient entre les
territoires. De plus, la hausse de la consommation de soins du fait de la présence d'offre de soins pourrait également découler des comportements, motivations et représentations des patients plutôt que du comportement des professionnels.

Toutes les interventions n'étant pas justifiées, il est alors possible de distinguer la demande de soins ou besoins ressentis et induits par l'offre et les besoins de soins réels. Si l'on suit le modèle néoclassique en économie de la santé, la demande de soins part du postulat que l'individu est rationnel, et signifie l'expression d'une préférence pour un bien ou service médical par un individu, en vue de maximiser sa santé et donc son utilité sociale (Menahem, 1999). Dès lors, la demande en santé peut être assimilée à un besoin ressenti et exprimé pour un type de services précis. Il est possible d'envisager que lors d'un phénomène de demande induite par l'offre, les professionnels de santé n'influencent que la demande de soins et la consommation de soins, et non pas les besoins réels de la population d'un territoire. Cela souligne les biais possibles dans la mesure des besoins de soins d'un territoire par la consommation de soins. Malgré tout, la distinction est délicate, en particulier en santé mentale. En effet, selon le concept de demande induite par l'offre, ces besoins ressentis par les patients à la suite de l'influence de leur professionnel de santé, et ainsi, induits par l'offre de soins, sont pourtant bien évalués par les professionnels de santé au même titre que les besoins réels. Dès lors, comment concrètement distinguer les besoins réels et les besoins artificiels, s'ils sont tous deux ressentis par le patient et évalués voire diagnostiqués par un professionnel de santé (surdiagnostic) ? De plus, en santé mentale, la présence d'interventions inadaptées n'est pas forcément le signe d'un besoin artificiel, car elle pourrait suggérer un besoin d'interventions alternatives, et ne permettrait donc pas de faire la distinction entre ces deux concepts.

L'offre de services peut influencer les besoins de soins via d'autres mécanismes que la demande induite par l'offre. Les besoins étant relatifs aux types de services existants, la modification de l'organisation de l'offre peut engendrer une modification dans les types de besoins de soins exprimés, en particulier si l'on suit la distinction entre besoins de soins primaires ou de soins pour troubles légers à modérés, d'une part, et besoins de soins spécialisés ou de soins pour troubles sévères, d'autre part. Par exemple, en même temps que la fréquence des consultations chez un médecin généraliste augmente, la fréquence des consultations chez un médecin spécialiste baisse dans les pays dans lesquels les médecins généralistes font office de filtre dans l'accès aux soins spécialisés (Jiménez-Martín et al., 2004). Bien que cette distinction ne modifie pas les facteurs constitutifs du besoin ni la nature du besoin de soins, elle peut modifier la perception du besoin par les acteurs comme relevant du domaine des soins primaires ou des soins spécialisés. Cela signifie que l'offre n'est pas neutre et influence la perception des besoins chez les patients et chez les professionnels de santé. Ainsi, elle pourrait influencer le type de réponses apportées aux besoins, tels qu'un recours plus élevé au médecin généraliste ou aux urgences en cas de manque de psychiatres libéraux sur un territoire.
Par ailleurs, bien qu'une demande induite par l'offre positive est possible, c'est-à-dire, engendrant une hausse de la consommation de soins, son pendant négatif est également envisageable, c'est-à-dire, induisant ainsi une sous-expression des besoins. Ce concept a été décrit dans la littérature en tant que sous-consommation de soins. Cependant, cette sous-consommation de soins peut également provenir des caractéristiques de la population concernée, tels que l'âge, le genre, le revenu, le niveau d'instruction (Artoisenet & Deliège, 2007). Il est possible d'envisager des facteurs d'offre qui engendrent une sous-consommation de soins, tels que les dépassements d'honoraires ou le niveau de remboursement des soins. Pour ce dernier, il a été montré qu'un meilleur remboursement des soins engendre une hausse de la consommation des soins chez les assurés (Tanguy et al., 2010), ce qui suggère qu'un trop faible remboursement des soins puisse engendrer une sous-consommation. Une réflexion au niveau des territoires desservis permet d'enrichir le concept de sous-consommation de soins par la littérature géographique sur l'accessibilité aux soins, qui est la dimension spatiale de l'accès aux soins (Barlet et al., 2012; Raynaud, 2013). En effet, le manque d'accessibilité aux soins est un obstacle important au recours aux soins des populations, et il a été documenté que le recours aux soins décroît au fur et à mesure que la distance aux services de santé augmente (Guagliardo, 2004). Enfin, dans le champ de la santé mentale, d'autres facteurs influencent la sous-consommation de soins tels que la stigmatisation des troubles psychiques, le déni du trouble, le sentiment des individus qu'ils ne peuvent pas être aidés ou que les traitements ne peuvent pas les aider à se rétablir.

Il est nécessaire de rappeler que les besoins ne sont pas influencés uniquement par l'offre, et un paradigme des besoins à travers l'offre uniquement ne permet pas de les estimer dans toute leur diversité. La pyramide des besoins de soins de l'OMS (Figure 2), qui classifie les types de services auxquels correspondent les différents types de besoins, soulève le fait que de nombreuses personnes ayant des troubles psychiques n'ont pas recours au système de soins de santé mentale. Ce n'est pas seulement une différence de besoin mais aussi une différence d'accès aux services, comme l'illustre la notion de *Mental Health Gap*. Le *Mental Health Gap* représente l'écart entre les personnes qui ont un besoin de soins et les personnes qui sont effectivement prises en charge par le système de soins en santé mentale. Ce « gap » concerne un tiers des personnes ayant des troubles psychotiques et deux tiers des personnes ayant des troubles dépressifs dans les pays à revenu élevé (Organisation Mondiale de la Santé, 2021). La notion de *Mental Health Gap* relativise l'influence de l'offre sur les besoins, car il met en évidence que de nombreux besoins de soins en santé mentale existent indépendamment de l'offre.

Cependant, il est difficile d'établir une distinction binaire entre besoins satisfaits et besoins non-satisfaits telle qu'elle est suggérée par le concept de *Mental Health Gap*. Ce concept peut être enrichi par le modèle de Goldberg et Huxley (Goldberg & Huxley, 1980; Huxley et al., 2023). D'après ce modèle, il existe différents niveaux de prise en charge des troubles psychiques, qui correspondent à autant de « filtres » vers les soins psychiatriques. Avant de recevoir des soins psychiatriques, les personnes ayant des troubles psychiques doivent consulter un professionnel de soins primaires (premier filtre), avant que
celui-ci ne puisse détecter leur trouble (deuxième filtre), puis les orienter vers un professionnel de santé spécialisé (troisième filtre), et, enfin, le professionnel de santé spécialisé peut, ou non, admettre les patients dans le service hospitalier (quatrième filtre). Ainsi, la présence d'un trouble ne signifie pas que le trouble est reconnu par le professionnel de santé non-spécialiste, ni que ce trouble est pris en charge. Ainsi, bien que les besoins en santé mentale soient influencés par l'offre de soins en santé mentale, il existe de nombreuses failles dans la prise en charge des troubles psychiques qui font obstacle au recours aux soins, et les patients peuvent se situer à différents niveaux du système de soins, ce qui ne garantit pas qu'ils reçoivent des soins adaptés à leur condition. Cependant, le modèle de Goldberg et Huxley ne rend pas compte de la diversité des soins psychiatriques, qui ne se limitent pas à l'hospitalisation complète et qui couvrent aussi les soins ambulatoires, et qui sont parfois délivrés par des professionnels de soins primaires et non des spécialistes.

Ainsi, l'influence de l'offre de soins sur la perception des besoins par les patients et les professionnels
ainsi que sur leur niveau de prise en charge nous incite à souligner l'importance de l'organisation de
l'offre de soins de santé mentale en France dans l'expression des besoins. Or, certains auteurs ont
souligné des limites du système de soins de santé mentale actuel en France, et notamment une
surutilisation des soins spécialisés par rapport aux soins primaires, engendrant des coûts totaux plus
élevés pour le système de soins, ainsi que des parcours de soins plus difficiles pour les patients,
caractérisés par un manque de continuité des soins et une surutilisation des urgences psychiatriques du
fait d'absence de recours aux soins en amont (Cour des comptes, 2021; Kovess-Masfety et al., 2023).
Les dysfonctionnements du système de soins que nous venons d'aborder nous amènent à envisager des
nouveaux modèles de structuration du système de soins en santé mentale, tels que la gradation des soins.

## 1.2. Pour une optimisation des ressources, la gradation des soins à différentes échelles

La gradation des soins (« stepped-care » en anglais) consiste à délivrer des soins centrés sur la personne et à graduer les services, allant du moins intense au plus intense, en les adaptant aux besoins des patients (Mareya et al., 2024). Une approche de gradation des soins part du principe que le système de santé actuel est inefficace car il repose de manière disproportionnée sur les professionnels de santé spécialistes, avec des types de soins coûteux. Il s'agit donc de proposer des alternatives moins coûteuses et de moindre intensité pour les patients qui pourraient s'en satisfaire. L'objectif principal est de produire une réponse optimisée et adaptée aux besoins en santé mentale (Cornish, 2020). Il existe plusieurs types de gradations des soins, dites stratifiées ou progressives, qui se recoupent en partie, avec différentes échelles de mise en place.

1.2.1. *Une gradation stratifiée à l'échelle nationale*

La gradation des soins dite stratifiée correspond, au niveau clinique, à l'évaluation des besoins des patients par le clinicien puis à l'orientation vers le type de soins et le niveau de soins dont le patient a besoin. Il s'agit d'attribuer le patient à des soins plus ou moins intenses, selon la sévérité de ses
symptômes (Boyd et al., 2019). L'objectif est de procurer aux patients le traitement le plus adapté, le plus efficace, de manière ajustée, en prenant en considération des facteurs tels que le diagnostic de l'individu, la sévérité des troubles psychiques ou des symptômes qu'il présente, et leurs propres objectifs de soins (Organisation Mondiale de la Santé Europe, 2025).

Au niveau du système de soins, la gradation des soins stratifiée signifie l'organisation du système de soins en niveaux de soins pour faire correspondre les besoins de soins au soins nécessaires en termes d'intensité, en prodiguant les soins les plus efficaces et les moins coûteux pour chaque patient. Elle permet ainsi une plus grande optimisation des ressources. La gradation des soins peut être étendue aux services sociaux et médico-sociaux, et ainsi prendre le nom de gradation des services (de santé mentale). En effet, tous les services sociaux et médico-sociaux n'impliquent pas le même niveau d'accompagnement des personnes, il serait donc possible de les graduer tout autant que les services sanitaires.

Les travaux français qui mentionnent la nécessité d'une gradation des services dans l'organisation du système de santé se réfèrent souvent à une gradation stratifiée (Cour des comptes, 2021; Kovess-Masfety et al., 2023). Telle qu'elle est envisagée par les chercheurs et la Cour des comptes en France, les personnes ayant des troubles moins sévères seront redirigées vers des professionnels de soins primaires, tandis que les personnes ayant des troubles plus sévères seront redirigées vers des professionnels spécialisés. Bien que les besoins des troubles sévères devraient correspondre aux professionnels spécialisés et les besoins des troubles légers à modérés devraient correspondre aux professionnels non-s spécialisés « en théorie », les pratiques de soins ne suivent pas systématiquement ce schéma dans le système français, menant à un débordement des services spécialisés. D'après Kovess-Masfety et al., les soins psychiatriques devraient être réservés aux cas les plus sévères, tandis que les patients ayant des troubles légers à modérés pourraient être soignés prioritairement par des professionnels de soins primaires. Cela nécessite une intégration des services de santé mentale dans les services de soins primaires, telle qu'elle est recommandée par l'OMS (Organisation Mondiale de la Santé, 2022a). Or, le fait qu'une part trop importante des soins spécialisés soient à destination des troubles légers à modérés s'accompagne d'une insuffisante coordination et continuité des soins, et d'un accès difficile aux soins primaires et à la psychothérapie pour les troubles légers à modérés (Kovess-Masfety et al., 2023).

En effet, l'une des raisons identifiées qui expliquerait la part importante de personnes ayant des troubles légers à modérés au sein des soins spécialisés, notamment dans le secteur public, est le difficile accès à la psychothérapie. Depuis 2022, un effort politique a été effectué dans l'accès à la psychothérapie pour les personnes présentant un trouble psychique léger à modéré, via le dispositif « Mon soutien psy », qui permet le remboursement de plusieurs séances de psychothérapie effectuées par un psychologue et prescrites par un médecin généraliste chaque année. C'est un dispositif qui a été fondé sur des études médico-économiques basées sur des enquêtes épidémiologiques (Dezetter et al., 2013) et dont les expérimentations ont montré des résultats positifs (Cour des comptes, 2021). Cependant, les individus
présentant des marqueurs de sévérité n'ont pas accès au dispositif, notamment les personnes présentant des risques suicidaires, une dépendance à des substances psychoactives, ou de « formes sévères » de troubles anxieux, troubles dépressifs, des « troubles graves » des troubles du comportement alimentaire, ou des troubles neurodéveloppementaux (L'Assurance maladie, 2025). Ces limitations excluent donc du dispositif les personnes ayant des troubles sévères et une partie des individus ayant des troubles légers à modérés. Or, il a été démontré que le système français s'appuie beaucoup sur les urgences comme entrée dans le système de soins, utilisées majoritairement par des personnes ayant des troubles de l'humeur ou anxieux, des symptômes isolés ou des situations liées à des facteurs environnementaux, ce qui soulève des enjeux de continuité des soins et de prévention des risques en santé mentale (Kovess-Masfety et al., 2023). La question d'un meilleur accès aux psychothérapies pour les personnes ayant des troubles psychiques légers à modérés reste donc d'actualité.

L'une des propositions suggérées dans les travaux de recherche, en cohérence avec la gradation des services stratifiée au niveau national, consiste à améliorer la sélectivité dans la dispensation des soins spécialisés, qui devient dès lors possible avec un meilleur accès aux soins primaires pour les personnes ayant des troubles psychiques légers à modérés. Cette proposition consiste à réserver les soins de secteur pour les personnes ayant des troubles sévères et des parcours complexes (Cour des comptes, 2021). Ainsi s'effectuerait un filtre dans l'accès à la psychiatrie hospitalière par les professionnels des soins primaires et les professionnels de première ligne. Une équipe pluriprofessionnelle pourrait jouer ce rôle, constituée de médecins généralistes, de professionnels de santé scolaires, de professionnels des soins pédiatriques préventifs, et de travailleurs sociaux. Cette équipe pourrait disposer de l'aide d'un professionnel spécialiste si besoin. Une collaboration entre professionnels salariés et libéraux serait ainsi nécessaire. Cette proposition s'accompagne chez Kovess-Masfety et al. de la proposition de soins plus complexes et avec une capacité de réaction adaptée pour les personnes ayant des troubles psychiques sévères tels que les troubles psychotiques et bipolaires. Elle fait en effet le constat que seuls 19 % des individus suivis pour un diagnostic de troubles schizophréniques ont reçu au moins une fois une visite à domicile après une hospitalisation en 2018 (Kovess-Masfety et al., 2023). Pour améliorer les parcours des individus ayant des troubles sévères, elle suggère des hospitalisations courtes avec un suivi ambulatoire intense qui comprend des visites à domicile, en cohérence avec les recommandations de l'OMS (2022). D'autres ont également suggéré, dans le cadre d'une approche graduée, que les soins spécialisés réservés aux troubles sévères se composent de l'hospitalisation mais également d'un suivi post-hospitalisation voire d'un programme de réinsertion (Coldefy & Maugiron, 2022).

La gradation des services stratifiée s'appuie ainsi beaucoup sur les soins primaires, dont la disponibilité doit être assurée avant de filtrer les soins spécialisés. Les travaux de l'OMS ont récemment mis en lumière l'importance d'accorder une plus grande place aux soins primaires dans le système de soins en santé mentale (Organisation Mondiale de la Santé Europe, 2025). D'après eux, les soins primaires sont une plateforme pivot pour la prévention et les soins en santé mentale. Ils soulignent notamment le fait
que beaucoup d'individus cherchent des soins de santé mentale en premier lieu auprès des professionnels des soins primaires. Cependant, l'OMS souligne quatre obstacles principaux pour le renforcement des soins de santé mentale auprès des professionnels de soins primaires : des formations, ressources humaines, et ressources financières insuffisantes et un manque d'engagement politique. Elle suggère alors de former davantage les professionnels des soins primaires aux compétences en santé mentale, leur permettant d'identifier les troubles psychiques notamment, d'intégrer des professionnels de santé mentale aux équipes pluriprofessionnelles de soins primaires, et de renforcer les liens entre les soins primaires et les spécialistes (Organisation Mondiale de la Santé Europe, 2025). Ces suggestions permettent d'enrichir la proposition de Kovess-Masfety d'une équipe pluriprofessionnelle de soins primaires de première ligne en santé mentale (Kovess-Masfety et al., 2023). Dans cette perspective, les maisons de santé pluriprofessionnelles (MSP) sont des initiatives sur lesquelles le système de santé peut s'appuyer. En effet, au sein des MSP, des psychiatres ou des psychologues peuvent exercer en co-location avec des professionnels de soins primaires, ce qui permet un adressage rapide des patients vers les soins spécialisés, ainsi que des conseils à destination des professionnels de soins primaires et une aide au diagnostic (HAS, 2018).

Dans le cadre d'une approche globale, la gradation des services au niveau du système de soins est conciliable avec la prévention en santé mentale, pour décharger le système de soins de patients souffrant de troubles psychiques évitables. Pour cela, plusieurs leviers sont envisageables, tels qu'une approche par l'action sur les déterminants sociaux, la santé mentale dans toutes les politiques (éducation, logement, urbanisme, secteur social, alimentation, prévention des violences, etc.) (Organisation Mondiale de la Santé, 2025)<fnref n="5" />. Ces politiques de promotion de la santé mentale peuvent également se décliner au niveau individuel par des bonnes pratiques pour le maintien d'une bonne santé mentale tels que les autosoins, un sommeil régulier, le sport, et une alimentation équilibrée.

La gradation des services ne se limite pas à l'organisation du système de soins au niveau national. Elle est également pertinente à l'échelle clinique, dans la dispensation des soins de santé mentale.

### 1.2.2. Une gradation progressive ou mixte à l'échelle clinique

A l'échelle clinique, la gradation des services concerne l'intensité du traitement reçu par un patient par des professionnels de santé qui effectuent une prise en charge coordonnée. Lors d'une gradation des services progressive, le clinicien prodigue des soins de faible intensité en première intention, et augmente l'intensité des soins lorsque l'état du patient ne s'améliore pas (Boyd et al., 2019). Cependant, parmi les professionnels de santé qui décident de mettre en place des soins gradués, peu mettent en place

<footnote n="5">⁵ « La promotion de la santé mentale et la prévention des troubles mentaux relèvent de la responsabilité de tous les secteurs gouvernementaux, notamment, sans toutefois s'y limiter : l'agriculture, la culture et les arts, la défense, l'éducation, l'emploi, l'énergie, l'environnement, la famille, les finances, le logement, l'innovation, la justice, les forces de l'ordre, la migration, les sports, les transports et la protection sociale. » (Organisation Mondiale de la Santé, 2025)</footnote>
une gradation des services uniquement progressive, et elle se recoupe souvent avec la gradation stratifiée. Par exemple, la gradation des services tire son origine du Royaume-Uni, qui, combinant gradation des services stratifiée et progressive, offrait aux patients une première consultation d'évaluation de leur besoins pour les orienter vers l'échelon d'intensité des soins appropriés, avant de diminuer ou d'augmenter l'intensité des soins selon l'évolution des symptômes (Scott & Henry, 2017). La gradation des services est donc un système autocorrectif.

L'intérêt de mettre en place une gradation des services consiste en l'amélioration des résultats cliniques, bien qu'elle soit difficile à déterminer (Mareya et al., 2024). D'autres auteurs insistent sur le fait que la gradation des services, lorsqu'elle est effectuée par des professionnels de soins primaires, serait plus rentable qu'un traitement habituel, pour des résultats cliniques comparables (Chatterton et al., 2019; Goorden et al., 2014; Lee et al., 2021; Yan et al., 2019), et serait particulièrement efficace pour traiter les troubles psychiques légers à modérés (Kampman et al., 2020; Muntingh et al., 2013; Salomonsson et al., 2018). La gradation des services permettrait ainsi le développement de modèles rentables sans altérer la qualité des soins, permettant de répondre à l'augmentation de la demande de soins en santé mentale (Chatterton et al., 2019). La pratique des autosoins guidés<fnref n="6" />, par exemple, courante dans le cadre d'une gradation des soins à l'échelle clinique, permet de prodiguer des soins suffisamment efficaces tout en économisant les ressources humaines. Cette pratique est particulièrement utilisée durant une gradation des soins progressive.

Certains chercheurs comme Boyd et al. ont montré que la gradation des services progressive serait plus efficace et générerait de meilleurs résultats cliniques (Boyd et al., 2019), bien que cela ne soit pas si évident à déterminer à cause des multiples définitions et variations du modèle de gradation des services lors de leur mise en place (Mareya et al., 2024). En effet, de nombreux professionnels combinent gradation des services stratifiée et progressive, comme nous l'avons vu précédemment, et la granularité du modèle (le nombre d'échelons d'intensité des services) varie également, allant jusqu'à neuf étapes (Berger et al., 2022). Malgré ces limites, la gradation des services progressive a été soutenue par d'autres auteurs, qui proposent un nouveau modèle dans lesquels les préférences des patients, dans le cadre d'une prise de décision informée, seraient mieux prises en compte, le changement d'échelon dans l'intensité des soins se faisant selon la volonté du patient et non celle du professionnel (Cornish, 2020). Cela permettrait de promouvoir la responsabilité et l'autonomie du patient tout en conservant l'efficacité clinique et économique de la gradation des soins.

Nous avons envisagé deux modèles principaux de gradation des services, la gradation stratifiée pour une mise en place au niveau du système de santé et la gradation progressive ou mixte pour une mise en place au niveau clinique. Bien que nous ayons abordé l'échelle nationale ou l'échelle micro-locale uniquement

<footnote n="6">⁶ Les autosoins guidés (« guided self-help » en anglais) sont des autosoins accessibles via le système de santé et qui s'appuient sur des outils écrits ou technologiques délivrés par des professionnels de santé.</footnote>
jusqu'à présent, nous pouvons également nous demander ce que signifierait une gradation des services
pour les territoires à l'échelle locale ou régionale.

1.2.3. L'aspect géographique de la gradation des services : quelles implications pour les territoires ?

En pratique, la gradation des services est loin d'être un modèle uniforme. Des variations dans l'opérationnalisation de la gradation des services sur les territoires subsistent, y compris au sein d'un même territoire national. Mareya et al. expliquent que ces variations territoriales ne sont pas nécessairement des faiblesses, car il est nécessaire que la gradation des services corresponde aux besoins, défis, ressources, et opportunités locales<fnref n="7" /> (Mareya et al., 2024). En effet, étant donné la variation des besoins selon les territoires que nous aborderons prochainement (voir partie '5.1.3.'), l'organisation de l'offre doit s'adapter à ces variations de besoins, ce qui entraîne des variations de l'offre également. De plus, comme nous l'avons vu dans une partie précédente (voir partie ' **ERREUR** ! Source du renvoi introuvable.'), l'offre de soins est elle-même très inégale selon les territoires : la mise en place de la gradation des services devra s'adapter en prenant en compte le critère de rareté de l'offre, spécialisée ou de soins primaires, qui varie selon les territoires, et en s'appuyant sur les professionnels de santé les plus disponibles, tout en mettant en place des mesures pour combler ces disparités de l'offre.

Outre les variations dans sa mise en œuvre, un autre aspect géographique de la gradation des services est que son opérationnalisation nécessite une estimation préalable des besoins de soins en santé mentale à l'échelle des territoires. Il serait ainsi possible d'adapter localement l'organisation et la coordination de l'offre avec les besoins en santé mentale ainsi estimés.

Le chiffrement des coûts des troubles psychiques sur les territoires en mobilisant les données de
consommation de soins et de recours aux soins faciliterait également la mise en place d'une gradation
des soins. Afin de justifier la nécessité d'une gradation des services à l'échelle nationale en France, les
auteurs mobilisent des données nationales de consommation de soins (Cour des comptes, 2021; Kovess-
Masfety et al., 2023). Pour approfondir son travail, la Cour des Comptes propose la réalisation d'une
matrice synthétique des ressources de santé mentale utilisées selon les besoins des patients sur les
territoires, en suivant le modèle ci-dessous (Tableau 1).

<footnote n="7">⁷ Cependant, il est possible d’envisager que les variations territoriales de l’opérationnalisation de la gradation des services sur les territoires ne sont pas systématiquement liées aux besoins des territoires, et qu’elles renforcent les disparités entre les territoires.</footnote>
<table><caption>Tableau 1 : Matrice de l'utilisation des ressources en santé mentale selon les besoins de soins pour un territoire donné</caption><thead><tr><th></th><th>Soins primaires</th><th colspan="5">Soins spécialisés</th></tr><tr><th></th><th>Généraliste, psychologue, intervenants de première ligne</th><th>Appui d'un psychiatre libéral ou d'un CMP</th><th>Ambulatoire, psychiatre libéral ou CMP</th><th>Hospitalisation brève et suivi ambulatoire</th><th>Hospitalisation à temps partiel jusqu'à trois mois et suivi ambulatoire</th><th>Hospitalisation longue (unités de réinsertion, médico-social et social)</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="5">Sévrité des troubles de santé mentale</th><td>Détresse psychologique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Troubles dépressifs ou anxieux légers ou modérés</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Troubles dépressifs ou anxieux sévères</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Troubles psychotiques transitoires, troubles bipolaires, épisodes psychotiques aigus</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Troubles psychotiques à évolution plus longue</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>Troubles psychotiques avec difficultés d'insertion sociale</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
Source : Cour des Comptes, 2021. Note de lecture : Le vert correspond au système de soins primaires, c'est-à-dire
à ce qui peut être pris en charge par le médecin généraliste (parfois avec un appui) ; le bleu et le rose représentent
le niveau deux, c'est-à-dire le système de soins spécialisés en psychiatrie. Le bleu correspond aux patients les plus
souvent soignés en ambulatoire mais qui peuvent nécessiter des hospitalisations brèves, tout en restant bien insérés
dans la vie active. Le rose représente les patients qui nécessiteront une prise en charge plus longue, en articulation
avec les services médico-sociaux et sociaux.

La Cour des Comptes précise que des matrices de ce type pourraient être reproduites à l'échelle des territoires pour permettre de chiffrer l'utilisation des ressources localement et ainsi faciliter la mise en place de la gradations des services sur les territoires (Cour des comptes, 2021). Des matrices pourraient être réalisées pour les différentes catégories d'âge de la population (enfants et adolescents, adultes, personnes âgées). Ces différentes matrices pourraient être réalisées pour constater une différence entre l'utilisation réelle des ressources et l'utilisation idéale des ressources dans le cadre d'une gradation des soins sur un territoire. Par ailleurs, ces matrices pourraient être améliorées en combinant les diagnostics de troubles psychiques avec des marqueurs de sévérité des troubles. En effet, le diagnostic seul est une donnée incomplète pour présumer de la sévérité d'un problème de santé mentale, comme le montre l'exemple du trouble dépressif qui peut être léger, modéré ou sévère. Cependant, ces propositions restent centrées sur les soins et l'offre de soins, d'autres approches de la santé étant occultées, telles que la prévention, l'autosoins, l'environnement social, et l'offre médico-sociale et sociale.

Ce cadre conceptuel souligne l'importance d'une estimation des besoins territorialisée pour mettre en œuvre la gradation des services, un modèle d'organisation de l'offre de services en santé mentale qui, d'après la littérature, est plus efficace et efficiente pour traiter les troubles psychiques. La déclinaison opérationnelle de ce cadre conceptuel implique d'effectuer tout d'abord une revue de littérature sur les différentes méthodes d'estimation des besoins en santé mentale, que nous présentons dans la partie suivante.
# Partie 2 : Méthodes d'estimation des besoins dans le champ de la santé mentale

L'estimation des besoins désigne le développement et l'affinement d'approches scientifiquement établies pour comprendre les besoins d'une population. Dans le champ de la santé, elle a pour objectif de s'assurer que le système de santé utilise ses ressources de manière efficiente et équitable. Il existe plusieurs méthodes d'estimation des besoins dans le champ de la santé mentale, mais aucune d'entre elles ne permet de prendre en compte l'intégralité des enjeux liés à la planification sanitaire en santé mentale, car les besoins de services de ce champ sont multifactoriels (Aoun et al., 2004).

Dans une perspective géographique, seules les méthodes d'estimation des besoins qui prennent en considération les caractéristiques des territoires seront détaillées. Notamment, nous nous intéresserons aux méthodes d'estimation des besoins qui se basent entièrement ou intègrent partiellement une modélisation des besoins fondée sur les déterminants sociaux de la santé mentale sur les territoires. Ces méthodes d'estimations s'appuient sur l'association entre la santé mentale des populations d'un territoire et leurs caractéristiques sociales, économiques et démographiques (voir partie 'Des déterminants de la santé mentale' en introduction). Des études précédentes montrent que ces déterminants peuvent être utilisés comme indicateurs de l'utilisation des services de psychiatrie (Boardman et al., 1997; Jarman, 1983, 1984; Tibaldi et al., 2005).

Deux sources d'informations principales sont mobilisées dans la littérature internationale : les enquêtes en population générale et les données médico-administratives de consommation de soins. Les enquêtes en population générale sont difficiles à mettre en œuvre du fait de la taille de l'échantillon nécessaire pour évaluer la prévalence des troubles psychiques, notamment les plus sévères qui sont moins fréquents. Il est estimé qu'un échantillon de minimum 10 000 personnes serait nécessaire pour des troubles d'une prévalence de 2 % environ (Sutton et al., 2010), mais la taille de l'échantillon dépend du trouble considéré. L'autre difficulté réside dans la mesure du besoin dans les enquêtes. Il existe plusieurs méthodes d'évaluation des besoins qui mesurent ces besoins de manière objective, par des enquêteurs formés, faisant office de diagnostic, tels que le Composite International Diagnostic Interview (CIDI) ou sa version courte, CIDI-Short Form (CIDI-SF). Au-delà de ces méthodes diagnostiques, les enquêtes en population générale ont l'avantage de pouvoir évaluer les besoins perçus, les besoins ressentis, les besoins exprimés et le retentissement social des personnes ayant des troubles psychiques. Il s'agit donc d'une plus grande variété d'informations que la seule consommation de soins. Cependant, selon certains auteurs, la prévalence évaluée par les enquêtes en population générale suretime le besoin de services. En effet, la présence de symptômes d'un trouble ne signifierait pas systématiquement la présence d'un besoin de services. Ce serait l'altération du fonctionnement qui serait la plus discriminante pour évaluer le besoin de services (Aoun et al., 2004). La prévalence des troubles dans les enquêtes en population générale pourrait donc parfois conduire à une surestimation de la prévalence réelle, car elle reposerait
sur la présence de symptômes. Il est possible d'objecter à cela que la description des symptômes tels qu'ils sont présents dans le Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, et des troubles psychiatriques (« Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders », cinquième version - DSM-V ou la Classification Internationale des Maladies, dixième version – CIM-10) intègrent déjà des éléments concernant l'impact des troubles sur le fonctionnement social des individus. De plus, limiter la prévalence réelle de troubles psychiques aux individus qui sont les plus sévèrement impactés en termes de retentissement social risque d'assimiler celle-ci au seul handicap psychique, ce qui ne correspond pas à une vision graduelle des troubles psychiques, selon laquelle il est possible de situer les individus sur un gradient allant de l'absence de troubles à la présence de troubles. Les enquêtes en population générale ont également pour limites de probablement sous-estimer la prévalence des troubles psychiques du fait du phénomène de désirabilité sociale entraînant une sous-déclaration des troubles psychiques (Rickwood & Coleman-Rose, 2023).

Contrairement aux enquêtes en population générale qui sont généralement peu disponibles au niveau des territoires à l'échelle nationale du fait du coût de leur mise en œuvre, posant des questions de représentativité géographique, les données médico-administratives ont pour avantage d'être plus exhaustives. Or, une bonne qualité de représentation sur les territoires est cruciale pour une analyse géographique des besoins en santé mentale à une échelle fine. De telles analyses peuvent être importantes pour la compréhension des dynamiques socio-territoriales des inégalités de santé dans le champ de la santé mentale. Par exemple, certains déterminants sociaux de la santé mentale agissent particulièrement à l'échelle du quartier, tels que la défavorisation sociale ou la fragmentation sociale. Cependant, les données médico-administratives ne permettent d'approcher les besoins que par les données de recours aux soins, et donc de prévalence traitée avec tous les biais discutés précédemment, et ne permettent pas de s'intéresser aux besoins réels de la population.

La compréhension des limites de ces deux types de méthodes est nécessaire avant de les détailler. Les méthodes d'estimation des besoins que nous décrirons s'appuierons sur les données médico-administratives et les données d'enquêtes en population générale sans s'y limiter, du fait de la mobilisation des déterminants sociaux de la santé mentale. Nous commencerons tout d'abord par détailler les travaux de modélisation des besoins intégrant les variables socio-territoriales dans leur analyse de manière non-exclusive, puis les travaux qui fondent leurs modélisations sur les déterminants sociaux uniquement.

## 2.1. Les modélisations des besoins intégrant les variables socio-territoriales de manière non-exclusive

Des variables socio-territoriales peuvent être incluses dans les modèles existants d'estimation des besoins pour prédire les besoins de manière complémentaire à d'autres types de variables. Par exemple, au Royaume-Uni, depuis les années 1970, des variables socio-territoriales ont été utilisées dans les
formules de capitation pondérées qui permettent l'allocation des moyens à destination des services de santé mentale. Ces variables incluent l'âge et la défavorisation sociale de la population d'un territoire. Dans ce cadre, les variables socio-territoriales sont utilisées pour prédire les besoins de manière complémentaire aux variables d'utilisation des services (Sutton et al., 2010).

Les travaux de modélisation des besoins qui participent au calcul de la formule de capitation pondérée du Royaume-Uni se présentent comme un modèle d'utilisation des services. Ces travaux procèdent au calcul des coûts engendrés par l'utilisation des services de santé mentale par les individus. Ce sont des méthodes basées sur l'individu, qui s'opposent aux méthodes qui prennent pour unité d'analyse les groupes territoriaux. Elles modélisent l'association entre les coûts et des variables dites de besoin, c'est-à-dire, des variables qui sont liées à la présence de troubles de santé mentale, telles que des variables socio-territoriales ou des variables de diagnostic de troubles psychiques. Des variables d'offre sont également incluses dans les modèles, qui peuvent être des variables d'accessibilité aux soins ou des variables qui caractérisent l'offre de soins. L'objectif de ces modélisations est d'analyser si les différences de coûts sont bien liées aux différences de besoins et non pas aux différences d'offre. Sutton et al. considèrent que les travaux sur la formule de capitation pondérée s'opposent à une approche dite « épidémiologique », dans laquelle les enquêtes populationnelles sur les troubles psychiques et leur degré de sévérité sont utilisées pour modéliser l'association entre fréquence de la maladie et d'autres variables individuelles et territoriales pour prédire les besoins dans les territoires non-couverts par l'enquête (Sutton et al., 2010).

Dans leurs travaux, Sutton et d'autres chercheurs se sont interrogés sur la façon de sélectionner les variables socio-territoriales qui font partie des variables dites de besoin. Il s'agit de mobiliser la littérature internationale ou de s'appuyer sur une approche statistique, qui limite les variables à celles qui sont le plus significatives. Ils montrent notamment dans leurs travaux que les variables choisies sur la base de la littérature épidémiologique s'avèrent non-significatives ou engendrent un modèle mal spécifié (Sutton et al., 2010). Cela peut révéler que les variables socio-territoriales pertinentes pour une estimation des besoins en santé mentale varient selon les territoires et sont spécifiques, d'où la difficulté de mobiliser la littérature existante. Par exemple, des travaux ont montré que la ruralité et l'urbanité des territoires et la densité de population affectent la capacité des variables socio-territoriales à prédire les besoins en santé mentale, devenant plus ou moins adaptées selon les contextes locaux (Allardyce et al., 2005; Burgess et al., 1992).

Les derniers travaux sur la formule de capitation pondérée britannique ont modélisé l'interaction entre les coûts engendrés par l'utilisation des services de santé mentale et des variables sociales. Ces variables sont individuelles et territoriales. Concernant les variables sociales individuelles, ces travaux montrent que les coûts varient selon l'âge, le groupe ethnoracial et le nombre de personnes vivant dans le foyer, avec des coûts plus élevés pour les personnes âgées de 20 à 40 ans, les minorités ethnoraciales et les personnes vivant seules. L'analyse des variables sociales territoriales montre que la part de prestations
accordées aux personnes sans emploi sur le territoire est associée à un coût plus élevé. L'association entre des variables territoriales d'offre et les coûts a également été modélisée, ainsi, une plus grande distance aux services de santé mentale est associée à un coût moins important. Ce dernier résultat montre qu'une moindre accessibilité aux services de santé mentale impacte le recours aux soins de manière négative. Dans l'ensemble, Anselmi et al. montrent que 19 % du budget total accordé au système de soins en santé mentale britannique devrait être redistribué pour correspondre aux besoins (Anselmi et al., 2020).

Les travaux précédents sur la formule de capitation pondérée britannique font état d'une association entre la défavorisation sociale<fnref n="8" /> des individus et le recours aux soins, en particulier chez la population en âge de travailler (Sutton et al., 2010). D'autres travaux québécois mobilisant des données médico-administratives ont montré l'impact de la défavorisation sociale des individus sur le recours aux soins concernant les troubles de l'humeur, ainsi que sur leur prévalence et sur les conséquences néfastes de ces troubles, tels que les décès et les hospitalisations (Vanasse et al., 2012). Par ailleurs, d'autres auteurs du Royaume-Uni ont mobilisé des indices composites de défavorisation et de fragmentation sociale<fnref n="9" /> dans le cadre de modélisations de la consommation de soins, montrant une association positive de ces deux indices avec le recours à l'hospitalisation pour les troubles schizophréniques et bipolaires (Congdon, 2008). D'après Congdon, l'utilisation d'indices composites permet d'éviter la multi-colinéarité, c'est-à-dire, la corrélation entre elles des variables du modèle, qui peut constituer un biais dans la modélisation. Le modèle de Congdon a également pour particularité d'être à configuration spatiale, c'est-à-dire qu'il prend en compte les corrélations spatiales, incluant les variables latentes, supposées exister mais non-observables directement et qui expliquent une partie de la variation des besoins sur les territoires (Congdon, 2008).

Ces modèles intégrant les variables sociales sans s'y limiter permettent d'expliquer une grande part des variations du recours aux soins entre les territoires, en soulignant le fait que les variables sociales ne peuvent expliquer à elle seules la totalité de la variation des besoins. Cependant, il est possible d'objecter à ces approches qui fondent leur définition du besoin sur le recours aux services, qu'elles considèrent que l'accès aux services de santé mentale est équitable sur les territoires, et que donc, une différence de recours aux soins signifie une différence de besoins, et inversement, une différence de besoin sera révélée par une différence de recours aux soins (Aoun et al 2004). Cette définition a été décrite par certains auteurs comme étant tautologique (Lovell, 2004). Or, d'autres modèles ont été étudiés, reposant

<footnote n="8">⁸ La défavorisation sociale est un indicateur composite qui informe sur la position socio-économique d'un individu ou d'un territoire. Elle a été calculée de plusieurs manières, les variables mobilisées pour son développement pouvant différer selon les auteurs. Ceux-ci ont souvent démontré sa corrélation avec des résultats de santé comme le recours aux soins (Jarman, 1983, 1984) ou le taux de mortalité (Rey et al., 2011).</footnote>

<footnote n="9">⁹ La fragmentation sociale est un indicateur composite qui porte sur la fragmentation des relations sociales dans certains territoires, inhibant la cohésion sociale et le capital social disponibles pour ses habitants. Elle a notamment été développée et opérationnalisée par Ivory en Nouvelle-Zélande, bien que ce concept soit plus ancien et figure dans d'autres travaux antérieurs (Ivory, 2008; Ivory et al., 2012; Ivory et al., 2011).</footnote>
non pas sur une conception du besoin comme recours aux soins mais sur les besoins réels, et fondés à
part entière sur les déterminants sociaux et territoriaux sans inclure de variables d'offre supplémentaires.

## 2.2. Les modélisations des besoins fondés sur les déterminants sociaux de la santé mentale

La première étude à modéliser les besoins à partir des déterminants sociaux de la santé mentale a été développée en 1992 (Ciarlo, Shern, et al., 1992; Ciarlo, Tweed, et al., 1992). Il s'agit d'un travail précurseur dans le domaine. Cependant, cette étude n'a pas développé de validation quantitative (Kovess-Masfety & Boyd, 2015) et mobilise une définition du besoin qui repose sur le recours aux soins, ne permettant pas de s'affranchir des biais liés.

Un autre modèle a été développé par Ivory, qui croise la fragmentation sociale et les résultats d'une enquête sur la santé exprimée en Nouvelle-Zélande. D'après ce modèle, une plus forte fragmentation sociale du quartier est associée à une plus mauvaise santé mentale en particulier pour les femmes, tandis que celle des hommes est particulièrement sensible à la hausse de la défavorisation sociale sur les territoires (Ivory et al., 2011). En France, à l'aide d'une méthode similaire, il a été montré que le recours aux soins pour troubles schizophréniques est associé à la fragmentation sociale, ainsi qu'à la défavorisation sociale dans une moindre mesure (Coldefy et al., 2015). D'autres travaux français ont également montré une association entre le recours aux soins sans consentement et la fragmentation et défavorisation sociale (Coldefy et al., 2016).

Jusqu'en 2015, il n'existe pas de tentatives de validation de modèles d'estimation des besoins en santé mentale à partir de variables sociales, économiques et démographiques en France. Le modèle le plus récent est celui de Kovess-Masfety et Boyd (2015), basé sur les données d'une enquête qui mobilise le CIDI-SF, et réalisé dans quelques départements français. Ces auteurs procèdent d'abord à une analyse des données d'enquête avec estimation fine des besoins, et estiment leur corrélation avec des variables socio-économiques individuelles. Dans un second temps, à l'aide des données de l'Insee disponibles en routine sur les territoires, ils estiment les besoins en santé mentale en s'appuyant sur les corrélations estimées précédemment. L'utilisation de données de routine permet la reproductibilité de la méthode sur tous les territoires.

A l'aide des déterminants sociaux, Kovess-Masfety et Boyd procèdent à un modèle qui prédit les besoins en santé mentale sans incapacité sévère et les besoins psychiatriques avec une incapacité sévère ou au moins deux troubles, en les distinguant dans leur analyse. Ils ont effectué une analyse stratifiée selon la densité de population départementale, en différenciant les départements à faible densité de population et les départements à forte densité de population. Les résultats montrent de moins bonnes prédictions des besoins dans les départements à faible densité que dans les départements à forte densité de population, de manière similaire à d'autres études précédentes (Allardyce et al., 2005; Gift & Zastowny, 1990; Meadows et al., 2002). Dans l'étude de Kovess-Masfety et Boyd, les variables les plus significatives entre départements à forte et à faible densité ne sont pas exactement les mêmes :
- Dans les départements à faible densité de population, les besoins en santé mentale et les besoins en psychiatrie varient selon la part de ménages non-propriétaires de leur logement, la part de personnes ayant un emploi ou retraitées, et la part de ménages composés d'au moins deux adultes.

- Dans les départements à forte densité de population, les besoins en santé mentale et en psychiatrie varient également selon la part de ménages non-propriétaires de leur logement et la part de ménages composés d'au moins deux adultes, mais aussi selon la part de personnes mariées ou vivant en cohabitation.

Les auteurs concluent sur l'hypothèse que la part de variations des besoins qui n'a pas pu être prédite par les indicateurs sociaux l'est par des facteurs non-mesurables (aussi appelées variables latentes), qu'ils supposent être socio-culturels ou géographiques, telles que les différences de représentations négatives sur la santé mentale ou l'accessibilité et la disponibilité des services, entre autres (Kovess-Masfety & Boyd, 2015).

La mobilisation de méthodes d'estimation des besoins fondées sur les déterminants sociaux de la santé mentale permet une estimation plus précise des besoins sur les territoires. En effet, il devient alors possible de mobiliser des données de routine, et ainsi, d'étendre l'estimation des besoins à une échelle fine et aux territoires non-couverts par les données des enquêtes disponibles. Cependant, nous avons vu que ces modèles se heurtent à deux obstacles principaux. Le premier est que les territoires possèdent des déterminants sociaux de la santé mentale qui leur sont spécifiques, qui font varier le choix des déterminants sociaux pertinents sur les territoires. Il est possible que des caractéristiques territoriales autres que la densité de population influencent le choix de ces déterminants sociaux. Le deuxième obstacle est que les déterminants sociaux ne peuvent expliquer l'entièrement de la variation des besoins sur les territoires, comme le suggère la notion de variable latente. Cependant, cet obstacle concerne toutes les méthodes d'estimation territorialisée des besoins.
## Partie 3 : Identification des sources d'information mobilisables pour estimer les besoins en santé mentale en France

Une identification des sources d'informations mobilisables en France pour effectuer une estimation des besoins a été réalisée, rendue possible par l'aide d'une expertisée conférée par mon lieu de stage, l'Institut de recherche et documentation en économie de la santé (Irdes). Une revue de littérature a également été effectuée pour recenser les sources de données disponibles. Deux sources de données principales peuvent être distinguées : les données d'enquêtes de prévalence dans le champ de la santé mentale d'une part, et les données de consommation de soins d'autre part.

<table><caption>Tableau 2 : Sources de données mobilisables pour l'estimation des besoins en santé mentale en France</caption><thead><tr><td>Source des données</td><td>Organisme responsable du recueil</td><td>Date des données</td><td>Démarches réglementaires d'accès</td><td>Echelle géographique de représentativité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Enquête Vie Quotidienn e et Santé (VQS)</td><td>Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (Drees)</td><td>2021</td><td>Demande auprès du Comité du Secret Statistique, du Comité éthique et scientifique pour les recherches, les études et les évaluations dans le domaine de la santé (Cesrees), et de la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (Cnil) (demande MR004).</td><td>Départementale</td></tr><tr><td>Enquête Autonomie</td><td>Drees</td><td>2022</td><td>Demande auprès du Comité du Secret Statistique, du Cesrees, et de la Cnil (demande MR004).</td><td>Nationale</td></tr><tr><td>Système National des Données de Santé (SNDS)</td><td>Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam)</td><td>Année en cours et 20 ans d'historique</td><td>Demande auprès de l'Institut National des Données de Santé sous réserve d'une autorisation Cnil, ou via accès permanent pour les organismes autorisés (https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JO RFTEXT000043715694).</td><td>Source de données exhaustive</td></tr><tr><td>Baromètre santé</td><td>Santé Publique France</td><td>2017-2024</td><td>Demande auprès de Santé Publique France</td><td>Régionale</td></tr><tr><td>Santé Mentale en Population Générale (SMPG)</td><td>Centre Collaborateur de l'Organisation Mondiale de la Santé pour la recherche et la formation en santé mentale (CCOMS), Drees</td><td>1999-2023</td><td>Demande auprès du CCOMS</td><td>Nationale et locale</td></tr></tbody></table>
L'enquête Vie Quotidienne et Santé, réalisée en population générale, est l'enquête filtre de l'enquête Autonomie. Elle aborde les difficultés dans la vie quotidienne et les conditions de vie, et permet d'interroger les disparités de prévalence du handicap entre les départements (Drees, 2021). Cette enquête pose deux questions spécifiques à la santé mentale, portant sur les difficultés psychologiques et psychiatriques et le recours à l'hospitalisation en psychiatrie (voir 'Annexe 1 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Vie quotidienne et santé').

L'enquête Autonomie est une enquête de prévalence du handicap à l'échelle nationale. Elle porte sur les formes de handicap, les conditions de vie des personnes en situation de handicap, leurs difficultés quotidiennes, et leur recours aux services de santé (Drees, 2021). Plusieurs questions ont pour objet la santé mentale (voir 'Annexe 2 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Autonomie'). Elle est appareillée au Système National des Données de Santé (SNDS), aux ressources fiscales, à l'état civil et aux revenus et prestations.

Le SNDS est un recueil de données médico-administratives exhaustif qui regroupe les données de consommation de soins facturés à l'Assurance maladie, qu'il s'agisse des soins de ville ou hospitaliers, ainsi que les causes médicales de décès depuis 2017 (Tuppin et al., 2017). Il permet ainsi d'identifier les personnes ayant eu recours aux soins de santé mentale, notamment via une consommation de psychotropes, d'anxiolytiques ou d'hypnotiques, ou via une consultation avec un psychiatre libéral, et les personnes ayant eu recours à une hospitalisation ou un acte ambulatoire en psychiatrie hospitalière, ainsi que les motifs des affections de longue durée des personnes. Les données relatives au handicap issues des données des Maisons Départementales des Personnes Handicapées (MDPH) seront prochainement disponibles dans le SNDS, et permettront d'identifier les personnes ayant un handicap psychique bénéficiant d'une reconnaissance administrative.

Le Baromètre Santé est une enquête réalisée chaque année par Santé Publique France, dont la version de 2024 sera disponible prochainement. Cette enquête a pour objectif principal de mieux comprendre les comportements et les attitudes des individus dans le champ de la santé en France. Plusieurs questions portent sur la santé mentale et permettent d'estimer la prévalence de certains troubles légers à modérés tels que les troubles anxieux, les troubles dépressifs caractérisés, ou d'autres problèmes de santé mentale tels que les conduites suicidaires (voir 'Annexe 3 : Questions portant sur la santé mentale dans l'enquête Baromètre santé') (Santé Publique France, 2024).

L'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG) est une enquête réalisée depuis 1999 sur de nombreux territoires de la France métropolitaine. Chaque année, le recueil de données est réalisé sur un nombre limité de sites. Cette enquête a pour objectif principal d'estimer la stigmatisation des troubles psychiques ainsi que leur prévalence, à l'aide du questionnaire *Mini International Neuropsychiatric Interview* (MINI), qui permet de diagnostiquer les principaux troubles psychiques. Cette enquête permet entre autres d'estimer la prévalence des troubles psychiques sévères. Des questions complémentaires
portent sur le recours aux soins, le retentissement social des troubles psychiques et les caractéristiques socio-économiques des répondants. Cette enquête sera détaillée dans la partie '4.1. Objectifs spécifiques
Nous avions pour objectif d'effectuer une étude exploratoire concernant l'estimation des besoins sur les territoires à partir d'une première mise en application. Pour comprendre les dynamiques des inégalités de prévalence des troubles psychiques entre les territoires, nous avons tenté d'expliquer ces variations par celles des déterminants socio-économiques, à l'échelle des individus comme à l'échelle des territoires.

## 4.2. Source de données principale mobilisée : l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG)'.

L'identification des sources de données mobilisables pour une estimation des besoins dans le champ de la santé mentale en France révèle qu'il n'existe pas de données exhaustives permettant une telle estimation. En effet, les données restent parcellaires. En termes géographiques, de nombreuses sources ne sont pas représentatives à l'échelle des territoires (l'enquête Autonomie et SMPG) ou peu représentatives (Baromètre santé). En termes de contenu thématique, peu de sources se concentrent sur les troubles psychiques sévères (SMPG et l'enquête Autonomie) ou sur le retentissement social et les besoins de services sociaux et médico-sociaux. Ainsi, il serait nécessaire de croiser différentes bases de données complémentaires afin de pouvoir estimer les besoins en santé mentale de manière complète en France.

Le Tableau 3 montre les déterminants socio-économiques mobilisables pour une estimation des besoins fondée sur les déterminants sociaux de la santé mentale, basés sur la littérature (Kovess-Masfety & Boyd, 2015) ou sur les données sociales de l'enquête Santé Mentale en Population Générale. Toutes les données sont issues de l'Institut national de la statistique et des études économiques (Insee).

<table><caption>Tableau 3 : Déterminants sociaux, économiques, démographiques mobilisables pour une estimation des besoins en santé mentale en France</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Dernière année disponible</td><td>Echelle de représentativité</td><td>Sources des données</td></tr></thead><tbody><tr><td>Niveau de diplôme</td><td>2020</td><td>IRIS</td><td>Formation</td></tr><tr><td>Profession et Catégorie Socio-professionnelle</td><td>2020</td><td>IRIS</td><td>Population et Activité des résidents</td></tr><tr><td>Personnes vivant seules</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Couple - Famille - Ménage</td></tr><tr><td>Situation maritale</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Couple - Famille - Ménage</td></tr><tr><td>Classe d'âge</td><td>2020</td><td>IRIS</td><td>Population</td></tr><tr><td>Genre</td><td>2020</td><td>IRIS</td><td>Population</td></tr><tr><td>Nombre de résidences principales (aussi : nombre de personnes dans</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Logement</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>les résidences principales) occupées par des propriétaires</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nombre de pièces des résidences principales</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Logement</td></tr><tr><td>Nombre de résidences principales de types maison (aussi : appartement)</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Logement</td></tr><tr><td>Nombre de résidences principales avec salle de bain dotée de baignoire ou douche</td><td>2021</td><td>IRIS</td><td>Logement</td></tr><tr><td>Nombre d'emplois salariés au lieu de travail dans l'agriculture, l'industrie, la construction, le tertiaire</td><td>2020</td><td>Communes</td><td>Emploi-Activité</td></tr></table>
# Partie 4 : Méthodologie d'une première application territorialisée de l'estimation des besoins sur quatre territoires en France

## 4.1. Objectifs spécifiques

Nous avions pour objectif d'effectuer une étude exploratoire concernant l'estimation des besoins sur les territoires à partir d'une première mise en application. Pour comprendre les dynamiques des inégalités de prévalence des troubles psychiques entre les territoires, nous avons tenté d'expliquer ces variations par celles des déterminants socio-économiques, à l'échelle des individus comme à l'échelle des territoires.

## 4.2. Source de données principale mobilisée : l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG)

Afin de réaliser cette étude exploratoire dans le champ de l'estimation des besoins en santé mentale, nous avons mobilisé l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG). Cette enquête est dirigée par le Centre Collaborateur de l'Organisation Mondiale de la Santé pour la recherche et la formation en santé mentale (CCOMS) et la Direction de la recherche et des études, des évaluations et des statistiques (Drees) des ministères sociaux depuis 1997 à l'échelle internationale et depuis 1999 en France. Elle a pour objectif de mesurer la stigmatisation des troubles psychiques ainsi que leur prévalence via un questionnaire en population générale, concernant les individus âgés de 18 ans et plus. A ce jour, elle a été réalisée sur 81 sites en France représentant plus de 71 000 individus, chaque site correspondant à un total de 900 enquêtés environ (GCS, 2025). Les étudiants des instituts de formation en soins infirmiers ont été mobilisés pour former des équipes locales d'enquêteurs, coordonnés par des professionnels des secteurs psychiatriques (Caria et al., 2010). La passation des questionnaires a été effectuée dans les lieux publics les plus fréquentés, identifiés par l'équipe locale. D'après Imane Benradia (interrogée le 22/04/2025), membre du CCOMS, certains sites ayant une superficie relativement grande, tels que la Haute-Côte-d'Or, mobilisée dans notre étude, nécessitaient la multiplication des lieux de passation afin que les questionnaires puissent être représentatifs. Cependant, si l'enquête est représentative à l'échelle des territoires étudiés, il n'a pas été mention d'un échantillonnage au niveau communal ou infracommunal afin que les réponses soient représentatives au niveau des territoires qui composent la zone d'étude. Au début des années 2000, le questionnaire se voulait représentatif de l'échelon national par l'agrégation de l'ensemble des sites de l'enquête. Ce n'est plus le cas actuellement. Par ailleurs, les sites enquêtés ne couvrent pas l'intégralité des départements de France.

Un échantillonnage mobilisant la méthode des quotas a été réalisé à partir des variables socio-économiques à l'échelle des sites, fournies par l'Insee sur chaque site concerné au moment du dernier recensement disponible et publié durant le travail d'échantillonnage. L'échantillonnage a été construit à partir des variables suivantes :
- Les classes d'âge (18-29 ans ; 30-39 ans ; 40-49 ans ; 50-59 ans ; 60 ans et plus) ;

- Le genre ;

- La catégorie socio-professionnelle (artisans, commerçants ; cadres ; employés ; ouvriers ; professions intermédiaires ; retraités ; autres – militaires, étudiants, sans activité professionnelle).

- Le niveau d'étude (aucun diplôme ; brevet des collèges, Certificat d'Aptitude Professionnelle (CAP), Brevet d'Etudes Professionnelles (BEP) ; baccalauréat ; diplôme d'études supérieures).

Les parties du questionnaire SMPG qui nous intéressent dans le cadre de notre étude sont le questionnaire diagnostique, qui se compose du *Mini international neuropsychiatric interview* dit Mini (Sheehan et al., 1998), qui, d'après Caria et ses collègues, permet d'évaluer la présence des troubles psychiques légers à modérés ou sévères les plus communs, et possède « *une validité acceptable* » tout en étant « *relativement simple d'utilisation* » (Caria et al., 2010). Cependant, des travaux précédents ont souligné que le Mini ne repère pas de troubles psychiques pour une part importante des patients ayant eu recours aux services de santé mentale (Lovell, 2004). Les troubles qui sont diagnostiqués dans le cadre de l'enquête SMPG sont les suivants :

- Les troubles que nous classerons comme étant « légers à modérés », incluant les troubles de l'anxiété généralisée, le trouble panique, la phobie sociale, l'état de stress post-traumatique et les épisodes dépressifs ;

- Les troubles que nous désignerons comme étant « sévères », incluant les troubles psychotiques, les troubles dépressifs récurrents et les épisodes maniaques (ces derniers permettant d'identifier les troubles bipolaires, qui n'ont pas fait l'objet d'un requêtage spécifique dans le cadre de l'enquête) ;

- Les problèmes de santé mentale que nous considèrerons comme des facteurs de sévérité, incluant les troubles de l'addiction aux substances (alcool et autres drogues) et le risque suicidaire.

Le questionnaire se compose également d'une fiche complémentaire, dont les questions sont posées à tous les répondants qui ont été diagnostiqués d'au moins un trouble psychique par l'enquête. Cette fiche complémentaire porte sur le retentissement des troubles dans la vie quotidienne, sociale et professionnelle, ainsi que sur le recours aux soins, qui comprend le recours à l'hospitalisation, à la psychothérapie, aux traitements psychotropes, le recours à l'aide de proches et autres relations sociales, et à la médecine douce (homéopathie, acuponcture, sophrologie, plantes).<fnref n="10" /> La fiche complémentaire nous informe également sur des caractéristiques des troubles des répondants que nous avons utilisés comme des marqueurs de sévérité additionnels des troubles considérés. Parmi ces facteurs figurent la

<footnote n="10">¹⁰ Le questionnaire complet de l'enquête SMPG est disponible en annexe.</footnote>
durée des troubles (inférieure ou égale à un mois ; inférieure ou égale à six mois ; inférieure ou égale à un an ; inférieure ou égale à cinq ans ; supérieure à cinq ans).

Enfin, la dernière partie du questionnaire utile à notre étude porte sur les variables sociales individuelles. Ces données regroupent le genre, l’âge, la catégorie socio-professionnelle et le statut d’inactivité (retraité, allocataire, étudiant, femme/homme au foyer...), le fait d’être originaire d’un pays étranger, le nombre d’habitants dans le foyer, la situation maritale, le niveau de diplôme, le revenu familial et les pratiques religieuses.

D'autres sources ont été mobilisées de manière plus sporadique pour caractériser nos territoires d'étude comme les données de l'Insee issues du Recensement 2020, les données de la Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam) de 2022, et les données du Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès (CépiDC – 2022, 2017)

### 4.3. Champ de l'étude

Nous avons mobilisé les données de l'enquête SMPG les plus récentes, c'est-à-dire datant de 2017 à 2023. Elles concernent quatre territoires : les villes de Rennes (2023), Valence (2023), une partie de la ville de Lille et les communes alentours (2022), et une partie du département de la Côte-d'Or (21 – 2017) qui sont présentés dans la partie '5.1. Contexte : présentation des quatre territoires étudiés'.

### 4.4. Populations d'étude

Nos populations d'étude se composent de deux ensembles, correspondant à deux typologies distinctes : l'ensemble de la population enquêtée, et la population ayant des troubles psychiques. La population ayant des troubles psychiques est constituée des personnes ayant des troubles tels qu'ils ont été définis dans la partie '4.2. Source de données principale mobilisée : l'enquête Santé Mentale en Population Générale (SMPG)'. Les enquêtés ayant des facteurs de sévérité seuls, incluant les troubles addictifs et le risque suicidaire, sans autre trouble sévère ou léger, n'ont pas été retenus dans ce sous-groupe de population.

### 4.5. Description des territoires d'étude

Nous avons caractérisé les territoires d'étude à l'aide d'indicateurs démographiques, sociaux, économiques ainsi que des indicateurs de santé mentale. Nous avons tout d'abord décrit la population totale et la densité de population, avant de nous intéresser aux catégories d'âge de la population des territoires d'étude. L'étude du contexte social et économique des territoires étudiés, réalisée ensuite, se compose de l'analyse de deux indicateurs composites, la fragmentation sociale et la défavorisation sociale, qui sont toutes deux des déterminants sociaux de la santé corrélés à une mauvaise santé mentale (Hakulinen et al., 2023; Ivory, 2008; Kang & Michael, 2013; Thornicroft, 1991).

La fragmentation sociale désigne la fragmentation des relations sociales au sein d'un quartier, inhibant la cohésion sociale et le capital social disponibles pour les habitants. Ainsi, un quartier fragmenté a des
moyens de communication limités entre ses habitants, ce qui rend plus difficile leur adhésion à des valeurs et des normes sociales communes, des faibles degrés d'attachement de la population aux lieux, et peu de ressources sociales permettant aux individus de contribuer à la vie sociale du quartier (Ivory et al., 2012). Bien que la fragmentation sociale ait été originellement pensée pour être étudiée à l'échelle intra-communale, nous l'avons étendue à l'échelle des territoires étudiés (qui sont à la fois communaux et intercommunaux) ainsi qu'à l'échelle départementale, dans l'objectif de comparer l'indice de fragmentation sociale des territoires étudiés à celui de leurs territoires environnants. Ces indicateurs seront mobilisés pour décrire les territoires étudiés au niveau de l'ensemble du territoire ainsi qu'au niveau communal ou infracommunal à l'échelle des territoires d'étude, afin d'observer les disparités sociales et économiques au sein de ces territoires.

Les données suivantes sont utilisées dans le calcul de l'indice de fragmentation sociale :

- Proportion de résidences principales dont l'ancienneté d'emménagement du ménage est inférieure à 2 ans ;

- Proportion de résidences principales dont le statut d'occupation du logement est différent de « propriétaire » ;

- Proportion de personnes de 15 ans ou plus non mariées ;

- Proportion de personnes appartenant à un ménage non familial ;

- Proportion de personnes de moins de 70 ans appartenant à un ménage composé d'une seule personne ;

- Proportion de personnes hors âge scolaire (de moins de 3 ans et de plus de 16 ans) ;

- Proportion de personnes immigrées ;

- Proportion de personnes résidant autrement qu'en « logement ordinaire » (Bourin, 2024; Coldefy et al., 2015).

Nous avons repris ces variables mises à jour dans l'analyse de la fragmentation sociale des quatre territoires d'étude. Les bornes pour les quintiles de fragmentation sociale utilisées dans la description des territoires d'études ont été calculées à partir de l'échelle nationale au niveau communal.

La défavorisation sociale est également un indicateur pertinent à mettre en regard des besoins en santé mentale des populations. Calculée à l'échelle infra-communale (Îlots regroupés pour l'information statistique – IRIS) ou communale, la défavorisation sociale a pour objectif d'observer la position socio-économique d'un territoire de manière synthétique, en prenant en compte plusieurs variables socio-économiques. Le FDep, l'un des indices de défavorisation sociale calculé en France, regroupe le revenu médian par ménage, le pourcentage de bacheliers dans la population de plus de 15 ans, le pourcentage d'ouvriers dans la population active, et le taux de chômage. A l'échelle communale, cet indicateur a été calculé sur des données de 2009 puis a été renouvelé sur des données de 2015. Il est composé du premier
axe factoriel issu d'une analyse en composantes principales (ACP) sur ces quatre variables (CépiDC-INSERM, 2021; Rey et al., 2011).

Les données épidémiologiques concernant les quatre territoires ne sont disponibles qu'à l'échelle départementale. Nous nous intéressons tout d'abord à la prévalence traitée des troubles psychiques puis à la mortalité liée aux troubles psychiques. Les données issues des cartes de la prévalence des troubles psychiques de la Caisse nationale d'assurance maladie (Cnam) incluent la prévalence des troubles psychotiques, des troubles anxieux et de l'humeur, et des troubles addictifs. Ces données de prévalence pour l'année 2022 incluent les personnes ayant une Affection Longue Durée (ALD) au cours de l'année pour le trouble psychique considéré, les personnes hospitalisées entre 2020 et 2022 du fait de leur trouble psychique, et les personnes hospitalisées entre 2018 et 2022 et ayant reçu au moins trois délivrances de psychotropes en 2022. Les médicaments considérés sont les neuroleptiques pour les troubles psychotiques ; les antidépresseurs ou le lithium pour les troubles anxieux et de l'humeur ; les substituts nicotiniques ou la bupropione pour les troubles addictifs (Cnam, 2024).

Enfin, nous décrivons nos territoires d'étude à l'aide des données de causes initiales de décès liés aux troubles psychiques. Par ces termes, nous entendons les décès liés directement aux troubles psychiques, incluant les troubles de l'addiction ou autres troubles psychiques, ainsi que les décès indirectement liés aux troubles psychiques et au risque suicidaire, qui sont le suicide et les blessures auto-infligées menant au décès. Ces décès regroupent les décès liés à des troubles psychiques, excepté la démence, et au suicide, selon la catégorisation européenne des causes de décès de 2012 utilisé par le Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès (CépiDC, 2025). Cependant, nous ne comptabilisons pas les décès indirects liés aux conséquences somatiques des troubles psychiques, qui figurent pourtant parmi les principales causes de décès chez les personnes ayant des troubles psychiques, tels que les décès liés aux maladies cardiovasculaires, infectieuses, respiratoires, au diabète mais aussi aux cancers, du fait de facteurs de risques entraînés par les troubles psychiques (Coldefy & Gandré, 2018; Saravane & Fond-Harmant, 2022).

## 4.6. Traitements statistiques en vue de décrire les besoins sur les territoires

Nous avons tout d'abord réalisé des tris à plat, nous permettant d'observer la part de personnes ayant des troubles psychiques en population générale sur les quatre territoires d'étude. À la suite de cela, nous avons procédé à des regroupements de variables, en distinguant les troubles sévères et les troubles légers, ainsi que leurs facteurs de sévérité. Ces derniers comprennent les abus de substance, le risque suicidaire, la durée des troubles, et la comorbidité psychique (qui désigne la coexistence de plusieurs troubles psychiques chez un individu). A partir de ces regroupements, nous avons effectué des tris croisés avec les variables sociales présentes dans le questionnaire sur les quatre sites étudiés. La significativité statistique a été évaluée à l'aide de la comparaison des intervalles de confiance, eux-mêmes calculés selon la méthode de Clopper-Pearson. Cette méthode est particulièrement adaptée aux petits effectifs, et
est valide quelle que soit la taille des effectifs, nous l'avons donc étendue à l'ensemble de nos résultats. Cependant, la méthode de Clopper-Pearson a pour caractéristique de calculer un intervalle souvent plus large que d'autres méthodes.

Dans un second temps, nous avons réalisé une typologie des besoins individuels et observé la répartition des classes sur les quatre territoires étudiés. Du fait du petit nombre de territoires d'étude et pour éviter les biais écologiques liés à l'agrégation des données lorsque des données individuelles sont disponibles, nous avons procédé à une analyse à l'échelle des individus, en conservant l'appartenance au territoire comme variable d'intérêt. Une première typologie s'est centrée sur la population générale. L'objectif était d'identifier la proximité de certaines variables sociales aux variables de troubles psychiques et leurs facteurs de sévérité. Nous avons en outre identifié la place des variables géographiques, composées de l'appartenance d'un individu à l'un des quatre sites dont nous disposions, au sein de cette typologie. Une seconde typologie s'est concentrée sur la population étant identifiée comme ayant des troubles psychiques, afin d'analyser comment l'impact des variables sociales et leur importance dans l'analyse diffèrent au sein de cette population restreinte. Les variables de retentissement social et de recours aux soins ont été incluses à cette dernière typologie, dans l'objectif de prendre en compte la gradation de la sévérité des troubles.

Pour procéder à cette typologie, nous avons mobilisé les méthodes d'analyse en composantes multiples (ACM), d'analyse factorielle multiple (AFM) et de classifications ascendantes hiérarchiques (CAH). En géographie, les méthodes d'analyse multivariée sont régulièrement mobilisées, notamment dans l'objectif d'effectuer des typologies de territoires selon des indicateurs de santé ou d'offre disponible (Bonal, 2025; Bonal et al., 2024; Chevillard & Mousquès, 2018; Karnycheff et al., 2025). Outre la construction de typologies, les méthodes d'analyse factorielle peuvent également être combinées à d'autres méthodes statistiques dans le cadre d'études écologiques sur les déterminants de la santé (Sedda et al., 2015).

Les ACM et les AFM sont toutes deux des analyses factorielles. L'ACM est mobilisée dans l'analyse de bases de données composées de variables qualitatives. Elle permet de résumer l'information contenue dans un tableau à l'aide d'axes factoriels. Les axes factoriels sont des variables synthétiques et quantitatives des variables qualitatives présentes dans l'ACM. A l'inverse, l'AFM est une analyse qui permet de combiner des variables qualitatives et quantitatives. Nous avons mobilisé l'AFM car elle permet d'opérer une visualisation des associations entre groupes de variables, et permet de dépasser l'analyse en silos de l'ACM, même si nous n'avions pas à notre disposition de variables quantitatives. Sa plus-value est d'informer sur la place de groupes de variables (ici, les variables relatives à la présence de troubles psychiques, les variables de recours aux soins, les variables de retentissement, les variables sociales et géographiques) et leurs interactions entre eux. L'AFM effectue une ACM sur chaque groupe de variables et une analyse factorielle globale qui inclut tous les groupes, permettant ainsi de les comparer entre eux. Nous avons effectué une ACM sur l'ensemble de la population et une AFM sur la
population ayant des troubles psychiques, les variables considérées ayant une structure par groupes de manière plus marquée que les variables considérées pour la population dans son ensemble.

Ces méthodes permettent de synthétiser les informations et de comprendre comment elles se positionnent les unes par rapport aux autres, et de voir quelles sont les variables qui discriminent le plus fortement les individus dans nos analyses.

Les résultats issus des ACM et AFM sont similaires, excepté concernant l'analyse des groupes. Il est possible de visualiser le nuage des individus sur les axes factoriels. Le nuage des individus représente la position de ces individus par rapport à ces axes. La position des individus sur l'axe est déterminée en fonction des modalités que ces individus possèdent. Si un individu possède une modalité rare, celle-ci le caractérisera beaucoup plus que ne le ferait une modalité fréquente. Il est également possible de placer des modalités sur le graphe des individus. En effet, les modalités représentent des groupes d'individus : il s'agit de l'ensemble des individus qui possèdent cette modalité. Le point d'une modalité correspond aux coordonnées moyennes des points des individus qui la possèdent. Il est également possible de représenter les modalités sur un graphique séparé de celui des individus, mais les deux graphes ainsi obtenus sont construits de la même manière. Les modalités rares sont éloignées de l'origine. Des tests d'association entre les modalités et les axes factoriels sur lesquels elles se situent peuvent être effectués.

Les résultats issus de l'AFM reprennent les graphes des modalités et des individus, et permettent d'obtenir des résultats supplémentaires. Par exemple, sur le graphe des groupes figure la liaison entre les différents groupes et la configuration moyenne de l'AFM (qui résume par deux axes factoriels l'ensemble des groupes de manière synthétique) : il est alors possible d'observer quels groupes sont liés aux axes factoriels. Sur le graphe des individus, il sera possible de représenter les individus selon la configuration moyenne de l'AFM et selon chaque groupe, il s'agit du graphe des points partiels. Un point partiel désigne un individu représenté avec les variables d'un seul groupe uniquement. Un individu possède autant de points partiels qu'il n'y a de groupes. Si les points partiels d'un même individu sont proches, cela signifie qu'ils s'accordent : les descriptions d'un individu par les différents groupes sont similaires. A l'inverse, si les points partiels sont éloignés, cela révèle qu'ils diffèrent les uns des autres. Enfin, le graphe des axes partiels permet d'illustrer les différences entre les groupes, chaque axe représentant une dimension d'un groupe. Les dimensions des différents groupes sont alors placées sur un graphe qui permet de les relier aux dimensions de l'analyse globale.

Les indicateurs quantitatifs associés à l'AFM et l'ACM sont, en premier lieu, les valeurs propres d'une dimension, qui mesurent la part de variance (ou quantité d'information) du jeu de données expliquée par cette dimension. Les coordonnées des points sont des valeurs numériques qui expriment la position d'un individu ou d'une modalité par rapport aux axes factoriels, mais ne suffisent pas à déterminer l'association entre un point et un axe factoriel, car elle n'apporte aucun élément sur la significativité de la relation entre l'axe factoriel et la modalité ou l'individu. En particulier, des tests d'associations utilisés
dans les analyses factorielles, tels que le v-test, sont effectués pour mesurer la significativité de l'association entre une modalité et un axe factoriel. Parmi les autres indicateurs quantitatifs figurent le cosinus carré, qui mesure la qualité de représentation d'un point sur un axe factoriel, et la contribution, qui mesure combien une modalité contribue à la construction d'un axe factoriel. Nous n'avons pu présenter l'ensemble des résultats de ces indicateurs quantitatifs, mais nous nous sommes appuyés sur ceux-ci pour déterminer la significativité de l'association entre les modalités et les axes factoriels. Pour cela, nous avons prêté une attention particulière au test d'association v-test et à la contribution des modalités.

À la suite de ces analyses factorielles, nous avons réalisé deux CAH. La CAH est un outil statistique permettant de regrouper les individus les uns par rapport aux autres, en fonction de leurs similitudes (à l'intérieur d'un groupe) et de leurs dissimilitudes (entre groupes) sur la base de leurs caractéristiques définies par un ensemble de variables, ici les axes factoriels issus des ACM et AFM. Nous avons mobilisé la CAH pour réaliser des typologies. La première est une typologie en population générale à partir d'une ACM, la deuxième est une typologie au sein de la population ayant des troubles psychiques à partir d'une AFM. La CAH a pour objectif la réalisation d'un arbre hiérarchique qui permet de mettre en évidence les liens hiérarchiques ainsi que les distances entre les individus, afin de pouvoir les regrouper en classes. Le nombre de classes optimal (permettant d'obtenir le maximum d'informations tout en conservant un nombre raisonnable de classes) peut être déterminé sur la base de l'analyse du graphique du gain d'inertie et du dendrogramme. Les classes ainsi obtenues par le découpage de l'arbre hiérarchique sont ensuite caractérisées selon les variables qualitatives qui composent le jeu de données. Les indicateurs sur lesquels nous nous sommes appuyés pour qualifier les classes sont le test d'association v-test entre une modalité et une classe, la portion d'individus possédant la modalité qui appartiennent à la classe, et la part d'individus de la classe qui possèdent une modalité. Comme pour les indicateurs quantitatifs issus de l'AFM et de l'ACM, nous nous sommes appuyés sur ces indicateurs dans nos analyses sans les présenter en détail dans les résultats.

Les variables du jeu de données mobilisées pour effectuer l'ACM et la CAH associée, sur l'ensemble de la population, sont :

- Les variables de sévérité des troubles (troubles sévères ou légers) et les facteurs de sévérité des troubles (absence ou présence de risque suicidaire, de troubles addictifs, présence d'un seul ou de plusieurs troubles, durée des troubles) en variables actives ;

- Les variables sociales (genre, classe d'âge, personne d'origine étrangère ou non, Profession et Catégorie Socio-professionnelle, allocataire social ou non (RSA, chômage, AAH...), niveau d'étude) en variables actives ;

- La variable d'appartenance territoriale en variable supplémentaire.
Les variables du jeu de données mobilisées pour effectuer l'AFM et la CAH associée, sur la population ayant des troubles psychiques, sont :

- Les variables de sévérité des troubles (troubles sévères ou légers) et les facteurs de sévérité des troubles (absence ou présence de risque suicidaire, de troubles addictifs, présence d'un seul ou de plusieurs troubles, durée des troubles) en variables actives ;

- Les variables de retentissement social (absence ou présence de gêne dans la vie quotidienne, de gêne dans les relations sociales, de gêne au travail, de cessation de travail) en variables actives ;

- Les variables de recours aux soins (recours ou non-recours à la psychothérapie, à l'hospitalisation en psychiatrie, aux médicaments psychotropes, à la médecine douce pour troubles psychiques, à l'aide de proches et de l'entourage social pour troubles psychiques) en variables actives ;

- Les variables sociales (genre, classe d'âge, personne d'origine étrangère ou non, Profession et Catégorie Socio-professionnelle, allocataire social ou non (RSA, chômage, AAH...), niveau d'étude) en variables supplémentaires ;

- La variable d'appartenance territoriale en variable supplémentaire.

Toutes les analyses statistiques ont été réalisées avec le logiciel R (version 4.4.1). Les principaux packages utilisés sont FactoMineR (version 2.11), factoextra (version 1.0.7) et explor (version 0.3.10) (Barnier, 2023; Kassambara & Mundt, 2020; Lê et al., 2008).

## 4.6. Sécurité des données

Tous les traitements statistiques ont été effectués dans la bulle sécurisée de l'Irdes au Centre d'accès sécurisé aux données (CASD, https://www.casd.eu/) avec interdiction d'extraire des données individuelles. Ce système respecte le règlement européen sur la protection des données en assurant la confidentialité et l'intégrité des données et en permettant la traçabilité des accès, avec une authentification forte des utilisateurs à base de certificats et de biométrie (empreinte digitale et code à 4 chiffres individuels).
# Partie 5 : Résultats de la première application territorialisée de l'estimation des besoins en santé mentale

## 5.1. Contexte : présentation des quatre territoires étudiés

Les quatre territoires étudiés se composent de deux villes, Rennes et Valence, d'un territoire qui rassemble un quartier de Lille (Hellemmes) et un ensemble de villes périphériques de Lille (Ronchin ; Faches-Thumesnil ; Lesquin ; Mons en Baroeul ; Lezennes) appelé Hellemmes-Lille Est, et d'un territoire qui regroupe plusieurs communautés de communes (CC) du département de la Côte-d'Or (CC des Terres d'Auxois ; CC de Saulieu ; CC du Montbardois ; CC du Pays Châtillonnais ; CC du Pays d'Alésia et de la Seine) appelé Haute-Côte-d'Or. Ces quatre territoires sont respectivement situés dans les départements de l'Ille-et-Vilaine (35), la Drôme (26), le Nord (59) et la Côte-d'Or (21).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3 : Localisation des territoires d'étude en France métropolitaine</figcaption></figure>

### 5.1.1. Une forte distinction entre les territoires urbains et ruraux

Les territoires étudiés possèdent des caractéristiques démographiques variées. D'après le Tableau 4, Rennes est de loin le territoire le plus peuplé (222 000 habitants environ), et celui qui possède la densité de population la plus élevée (environ 4 400 habitants/km²), contrastant fortement avec la densité de population de son département (environ 78 habitants/km²). Par ailleurs, 20,5 % de la population totale du département est composée de résidents de ce territoire, ce qui signifie que la zone d'étude est très attractive à l'échelle du département. Le territoire de Valence se caractérise par une situation
démographique similaire, étant également densément peuplée et ayant une part importante de la population du département, mais dans une moindre mesure que le territoire de Rennes, avec une population totale de 64 000 habitants environ et une part de la population totale du département de 12,5 %. Le territoire de Hellemmes-Lille Est, quant à lui, présente la plus forte densité de population parmi l'ensemble des territoires étudiés, mais la part de résidents de ce territoire dans la population départementale est de 3,4 seulement, ce qui peut s'expliquer par le fait que le département du Nord (59) est le plus peuplé des quatre départements d'appartenance des territoires étudiés, avec près de 2 600 000 habitants (Insee, 2020), ce qui est près de 2,5 fois plus que le département d'Ille-et-Vilaine (35) et près de cinq fois plus que le département de la Drôme (26). Ainsi, le territoire de Hellemmes-Lille Est paraît être le territoire urbain le moins attractif des territoires étudiés dans la hiérarchie urbaine de leur département d'appartenance<fnref n="11" />. Le territoire de la Haute-Côte-d'Or est un territoire avec une très faible densité de population, soit de 16 habitants/km² environ. Ce territoire est bien plus rural que les autres territoires d'étude, avec quelques communes principales, qui sont Châtillon-sur-Seine (5 352 habitants), Montbard (4 831 habitants), Saulieu (2 346 habitants), Semur-en-Auxois (4 114 habitants) et Venarey-les-Laumes (2 811 habitants), dont les résidents forment environ un tiers des habitants du territoire (Insee, 2020). Les autres habitants de ce territoire vivent dans des communes de moins de 2 000 habitants. De plus, environ 21 % des habitants du territoire de la Haute-Côte-d'Or vivent dans des communes classées hors des aires d'attraction des villes (Insee, 2020). La part de la population totale de la Côte-d'Or (21) qui est constituée de résidents de la Haute-Côte-d'Or peut sembler élevée, avec environ 11 %, ce qui est peu en regard de son nombre important de communes, qui est de 252, et de sa superficie, qui est de 29 % de la superficie totale du département (Insee, 2020). Par ailleurs, sa densité de population est plus faible que la densité de population à l'échelle départementale : elle est d'environ 16 habitants/km² en Haute-Côte-d'Or contre 44 habitants/km² environ à l'échelle départementale.

<footnote n="11">¹¹ Il est cependant nécessaire de préciser que d'autres éléments sont constitutifs de l'attractivité d'une ville que le poids démographique, tels que ses fonctions ou son influence économique. La part de la population du département à elle seule ne peut résumer l'attractivité d'un territoire.</footnote>
<table><caption>Tableau 4 : Population et densité de population des territoires étudiés en 2020</caption><thead><tr><td>Territoire d'étude</td><td>Population totale</td><td>Part de la population du département (en %)</td><td>Densité de population (en hab/km²)</td><td>Densité de population du département (en hab/km²)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Haute-Côte-d'Or (21)</td><td>58 236</td><td>10,9</td><td>16,19</td><td>43,73</td></tr><tr><td>Hellemmes-Lille Est (59)</td><td>89 232</td><td>3,4</td><td>5267,59</td><td>139,68</td></tr><tr><td>Rennes (35)</td><td>222 485</td><td>20,5</td><td>4415,26</td><td>78,67</td></tr><tr><td>Valence (26)</td><td>64 431</td><td>12,5</td><td>1756,09</td><td>56,51</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, 2020

Il est possible de se demander si les disparités en termes de population des quatre territoires se reflètent dans les catégories d'âge de la population, que nous étudierons maintenant à l'aide du Tableau 5 (ci-dessous) et du Tableau 6 (ci-dessous).

La Haute-Côte-d'Or (21) possède une part de personnes âgées de 18 à 24 ans bien inférieure aux autres territoires plus urbains (Tableau 5). Cette part est près de deux fois inférieure à celle de son département, qui possède une part de 10 % environ (Tableau 6). A l'inverse, la part des personnes âgées de 55 à 64 ans, celle des personnes âgées de 65 à 79 ans et celle des personnes âgées de 80 ans et plus sont plus élevées que les autres territoires d'études et que le département de la Côte-d'Or (21). Concernant les trois territoires urbains, les différences entre les départements (toutes catégories d'âge confondues) sont moindres, allant de trois points de pourcentage maximum, que celles entre les sites étudiés, qui peuvent aller jusqu'à 10 points de pourcentage, notamment concernant la part des personnes âgées de 18 à 24 ans Rennes (35) et Valence (26). Excepté pour cette catégorie d'âge, les différences entre ces trois sites urbains sont faibles.
<table><caption>Tableau 5 : Population par catégorie d'âge des territoires étudiés en 2020</caption><thead><tr><th>Territoire</th><th>Part de moins de 18 ans</th><th>Part de 18-24 ans</th><th>Part de 25-39 ans</th><th>Part de 40-54 ans</th><th>Part de 55-64 ans</th><th>Part de 65-79 ans</th><th>Part de 80 ans et plus</th></tr></thead><tbody><tr><td>Haute-Côte-d'Or (21)</td><td>17,89</td><td>5,61</td><td>14,51</td><td>18,49</td><td>15,51</td><td>18,84</td><td>9,14</td></tr><tr><td>Hellemmes-Lille Est (59)</td><td>23,59</td><td>13,05</td><td>21,89</td><td>19,33</td><td>10,01</td><td>9,03</td><td>3,10</td></tr><tr><td>Rennes (35)</td><td>16,89</td><td>20,93</td><td>23,17</td><td>15,19</td><td>8,96</td><td>9,68</td><td>5,18</td></tr><tr><td>Valence (26)</td><td>20,61</td><td>10,66</td><td>20,02</td><td>17,19</td><td>10,60</td><td>13,67</td><td>7,24</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, 2020

<table><caption>Tableau 6 : Population par catégorie d'âge des départements d'appartenance des territoires étudiés en 2020</caption><thead><tr><th>Territoire</th><th>Part de moins de 18 ans</th><th>Part de 18-24 ans</th><th>Part de 25-39 ans</th><th>Part de 40-54 ans</th><th>Part de 55-64 ans</th><th>Part de 65-79 ans</th><th>Part de 80 ans et plus</th></tr></thead><tbody><tr><td>Côte-d'Or (21)</td><td>19,62</td><td>9,98</td><td>17,51</td><td>18,92</td><td>12,74</td><td>14,69</td><td>6,53</td></tr><tr><td>Nord (59)</td><td>22</td><td>6,41</td><td>16,98</td><td>19,55</td><td>13,01</td><td>15,56</td><td>6,49</td></tr><tr><td>Ille-et-Vilaine (35)</td><td>22,37</td><td>9,73</td><td>18,58</td><td>19,67</td><td>11,52</td><td>12,44</td><td>5,69</td></tr><tr><td>Drôme (26)</td><td>23,29</td><td>9,68</td><td>19,06</td><td>18,98</td><td>11,84</td><td>12,23</td><td>4,91</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, 2020
Le contexte démographique nous révèle une distinction nette entre les sites de Hellemmes-Lille Est, Valence et Rennes, très urbains, et le site de la Haute-Côte-d'Or d'autre part, qui possède une densité de population plus faible, et caractérisée par une plus forte proportion de populations âgées, à tendance rurale.

### 5.1.2. Des situations socio-économiques contrastées en termes de fragmentation et défavorisation sociale

D'après le Tableau 7, la Haute-Côte-d'Or possède un indice de fragmentation sociale se situant dans le troisième quintile, ce qui est plus faible que les autres sites étudiés. Hellemmes-Lille Est, Rennes et Valence se situent dans les quatrième voire cinquième quintiles, ce qui est caractéristique des territoires urbains, la fragmentation sociale étant corrélée à l'urbanité. En effet, d'après l'indice de fragmentation sociale calculé en Nouvelle-Zélande, les centres-villes des grandes villes sont les zones les plus fragmentées socialement, les petites villes sont modérément fragmentées, et les espaces ruraux sont les moins fragmentés. De plus, les zones aux alentours des villes sont relativement faiblement fragmentées (Ivory et al., 2012), ce qui pourrait également être retrouvé en France. Cependant, bien que la Haute-Côte-d'Or soit un territoire plus rural que les trois autres territoires d'étude, son indice de fragmentation sociale correspond à la moyenne haute, soit le troisième quintile de fragmentation sociale. Cela est cohérent avec des résultats issus de recherches précédentes en France, selon lesquels les territoires infra-communaux situés dans les centres urbains sont souvent fortement fragmentés socialement, tandis que les territoires infra-communaux situés dans des espaces ruraux sont moins systématiquement faiblement fragmentés et se caractérisent par une diversité de profils en termes d'indice de fragmentation sociale (Bourin, 2024). Le Tableau 7 nous montre également que, hormis la Haute-Côte-d'Or, les départements des sites étudiés possèdent tous un indice de fragmentation sociale inférieur à celui de leurs territoires d'étude associés. Cette différence est particulièrement notable dans le cas de Valence, dont l'indice de fragmentation sociale correspond au cinquième quintile, tandis que l'indice de fragmentation sociale de son département d'appartenance (la Drôme – 26) ne correspond qu'au deuxième quintile. Cela peut signifier que Hellemmes-Lille Est, Rennes et Valence sont des territoires particulièrement fragmentés socialement par rapport à leurs territoires environnants, ce qui peut avoir des effets sur la santé mentale de leurs habitants, au niveau des besoins en santé mentale mais aussi au niveau de l'accès aux ressources sociales (du fait d'un capital social potentiellement plus faible). A l'inverse, la Haute-Côte-d'Or est un territoire moins fragmenté, ce qui pourrait signifier des ressources sociales et un capital social potentiel plus élevé pour ses résidents.
<table><caption>Tableau 7 : Indice de fragmentation sociale des territoires étudiés et de leurs départements d'appartenance en 2020</caption><thead><tr><td>Territoire</td><td>Valeur de l'indice de fragmentation sociale</td><td>Quintile de l'indice de fragmentation sociale</td><td>Département</td><td>Valeur de l'indice de fragmentation sociale</td><td>Quintile de l'indice de fragmentation sociale</td></tr></thead><tbody><tr><td>Haute-Côte-d'Or</td><td>1,89</td><td>3e</td><td>Côte-d'Or (21)</td><td>2,67</td><td>4e</td></tr><tr><td>Hellemmes-Lille Est</td><td>3,10</td><td>4e</td><td>Nord (59)</td><td>2,02</td><td>3e</td></tr><tr><td>Rennes</td><td>7,49</td><td>5e</td><td>Ille-et-Vilaine (35)</td><td>2,17</td><td>4e</td></tr><tr><td>Valence</td><td>5,12</td><td>5e</td><td>Drôme (26)</td><td>1,71</td><td>2e</td></tr></tbody></table>

Sources : Insee, 2020 ; Développement : Irdes, 2024

D'après la Figure 4, les communes qui composent la Haute-Côte-d'Or se caractérisent par une grande hétérogénéité en termes de fragmentation sociale, tous les quintiles de fragmentation sociale y étant représentés. Le territoire de la Haute-Côte-d'Or semble légèrement différer de la partie est du reste du département. En effet cette dernière paraît davantage contrastée entre, d'une part, l'agglomération de Dijon avec un ensemble de communes adjacentes très fragmentées socialement et appartenant au cinquième quintile de fragmentation sociale, et, d'autre part, les communes alentours qui sont faiblement fragmentées socialement. Cependant, la partie sud-ouest du département de la Côte-d'Or semble davantage ressembler à notre territoire d'étude du fait de son caractère hétérogène.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : Fragmentation sociale par communes en Haute-Côte-d'Or et son département d'appartenance en 2020</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2020 ; Développement : Irdes, 2024. Réalisation cartographique : Bourin 2025.

La Figure 5 nous montre que le territoire de Hellemmes-Lille Est est très fortement fragmenté socialement comme le reste de l'agglomération de Lille. Cependant, Hellemmes-Lille Est se compose de deux communes légèrement moins fragmentées socialement que les autres communes de l'agglomération lilloise. Les alentours immédiats de l'agglomération de Lille paraissent quant à eux moins fragmentés socialement. Au-delà des alentours immédiats de l'agglomération semble se former une couronne de communes fortement fragmentées socialement, qui dépasse les limites départementales. Le reste du département est composé de communes moins fragmentées socialement au nord et de caractère hétérogène au sud.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5 : Fragmentation sociale par communes à Hellemmes-Lille Est et son département d'appartenance en 2020</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2020 ; Développement Irdes 2024. Réalisation cartographique : Bourin 2025.

D'après la Figure 6, la commune de Rennes appartient à un pôle composé de communes très fragmentées socialement, qui dépasse les limites de cette ville, s'étendant à l'agglomération, et localisé au centre du département de l'Ille-et-Vilaine. Le reste du département contraste fortement avec ce pôle de communes très fragmentées socialement, et semble être composé de communes relativement moins fragmentées socialement, ou de communes fragmentées socialement mais présentes sur le territoire de manière parcellaire.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6 : Fragmentation sociale par communes à Rennes et son département d'appartenance en 2020</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2020 ; Développement Irdes 2024. Réalisation cartographique : Bourin 2025.

La Figure 7 nous montre que le territoire de Valence, commune très fragmentée socialement, semble être entouré d'une couronne de communes moins fragmentées socialement, mais de manière bien moins marquée que celles des couronnes de l'agglomération rennoise et lilloise, et elle est également bien plus petite que les couronnes de ces deux dernières villes. De plus, le reste du département semble être bien plus fragmenté socialement que ce que nous avons observé jusqu'ici, en particulier la partie est de la Drôme (26), où de nombreuses communes adjacentes sont très fragmentées socialement.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7 : Fragmentation sociale par communes à Valence et son département d'appartenance en 2020<sup>12</sup></figcaption></figure>

Sources : Insee, 2020 ; Développement Irdes 2024. Réalisation cartographique : Bourin 2025.

Concernant l'indice de défavorisation sociale, d'après le Tableau 8, il est plus élevé dans les territoires de la Haute-Côte-d'Or et de Valence, appartenant au quatrième quintile, modéré à Hellemmes-Lille Est, qui correspond au troisième quintile et plus faible à Rennes, appartenant au deuxième quintile. Ces valeurs sont cohérentes avec l'indice de défavorisation sociale à l'échelle du département, qui est situé

<footnote n="12"><sup>12</sup> Les limites départementales ont été colorées en blanc pour des questions de lisibilité.</footnote>
dans les mêmes quintiles que leurs sites correspondants, hormis la Haute-Côte-d'Or, dont l'indice est bien plus élevé (quatrième quintile) que son département d'appartenance (deuxième quintile).

<table><caption>Tableau 8 : Indice de défavorisation sociale des territoires étudiés et de leurs départements d'appartenance en 2015</caption><thead><tr><td>Territoire</td><td>Valeur de défavorisation sociale</td><td>Quintile de défavorisation sociale</td><td>Département</td><td>Valeur de défavorisation sociale</td><td>Quintile de défavorisation sociale</td></tr></thead><tbody><tr><td>Haute-Côte-d'Or</td><td>1,11</td><td>4e</td><td>Côte-d'Or (21)</td><td>-0,14</td><td>2e</td></tr><tr><td>Hellemmes-Lille Est</td><td>-0,17</td><td>3e</td><td>Nord (59)</td><td>0,44</td><td>3e</td></tr><tr><td>Rennes</td><td>-0,78</td><td>2e</td><td>Ille-et-Vilaine (35)</td><td>-0,37</td><td>2e</td></tr><tr><td>Valence</td><td>0,62</td><td>4e</td><td>Drôme (26)</td><td>0,89</td><td>4e</td></tr></tbody></table>

Sources : Insee, 2015 ; Développement : CépiDC-INSERM, 2021.

En comparant le Tableau 7 et le Tableau 8, nous observons que certains territoires cumulent des fragilités socio-économiques relatives à la fragmentation et à la défavorisation sociale, en particulier le territoire de Valence qui possède une fragmentation sociale élevée et une défavorisation sociale élevée. Cela est notable en regard du fait que ces deux indicateurs ne sont pas systématiquement corrélés entre eux de manière significative (Bourin, 2024). A l'inverse, aucun territoire étudié ne semble cumuler d'atouts sociaux et économiques en ce qui concerne la défavorisation et la fragmentation sociale.

D'après la Figure 8, les communes très défavorisées socialement en Haute-Côte-d'Or ont tendance à être spatialement proches, avec une première concentration au nord et une deuxième au sud du territoire. D'autres communes très défavorisées sont localisées sur le reste du territoire de manière sporadique. La Haute-Côte-d'Or contraste fortement avec le reste du département de la Côte-d'Or, en particulier la partie est, qui se compose principalement de communes très peu défavorisées. La partie sud-ouest du reste du département, quant à elle, semble plus hétérogène en termes de défavorisation sociale, de manière similaire à notre territoire d'étude.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes en Haute-Côte-d'Or et son département d'appartenance en 2015</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2015 ; Développement : CépiDC-INSERM, 2021. Réalisation cartographique : Bourin, 2025.

La Figure 9 montre que le territoire de Hellemmes-Lille Est se compose majoritairement de communes peu défavorisées socialement, excepté une commune moyennement défavorisée au nord, il est ainsi faiblement contrasté. De plus, il est entouré de communes périphériques de l'agglomération lilloise qui sont, en majorité, très peu défavorisées. Cependant, cette zone peu défavorisée contraste fortement avec le reste du département, qui est composé de communes davantage défavorisées, en particulier dans la partie sud, tandis que le nord est plus hétérogène.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Hellemmes-Lille Est et son département d'appartenance en 2015</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2015 ; Développement : CépiDC-INSERM, 2021. Réalisation cartographique : Bourin, 2025.

D'après la Figure 10, le territoire de Rennes ainsi que les communes adjacentes sont composés strictement de communes peu défavorisées. L'agglomération renaise et ses alentours contrastent fortement avec la périphérie du département en termes de défavorisation sociale. En effet, les communes périphériques sont davantage défavorisées socialement, et ont tendance à appartenir aux troisième, quatrième voire cinquième quintiles.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Rennes et son département d'appartenance en 2015</figcaption></figure>

Sources : Insee, 2015 ; Développement : CépiDC-INSERM, 2021. Réalisation cartographique : Bourin, 2025.

La Figure 11 nous montre que, contrairement aux grandes villes précédentes, Valence n'est pas composée d'une agglomération peu défavorisée socialement, mais d'une commune moyennement défavorisée et appartenant au troisième quintile. Il n'existe aucune commune très défavorisée dans ses alentours immédiats, et nous pouvons remarquer qu'elle est adjacente à une concentration de communes très peu défavorisées. Le reste du département, quant à lui, paraît hétérogène en termes de défavorisation sociale.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11 : Défavorisation sociale (indice FDep) par communes à Valence et son département d'appartenance en 2015</figcaption></figure>

Sources : INSEE, 2015 ; Développement : CépiDC-INSERM, 2021. Réalisation cartographique : Bourin, 2025.

Pour conclure, l'environnement social et économique de nos territoires d'étude semble plutôt contrasté à la fois en termes de fragmentation sociale et de défavorisation sociale. Cependant, ces territoires se caractérisent par des situations socio-économiques plutôt modérées et semblent peu représentatifs de l'ampleur des disparités socio-économiques existantes à l'échelle nationale, ou même à l'échelle de leur département d'appartenance au niveau communal. Leurs situations socio-économiques peuvent également différer de l'environnement social de leurs départements d'appartenance.
### 5.1.3. Hétérogénéité des situations épidémiologiques contextuelles à l'échelle départementale

Les données épidémiologiques agrégées sur les quatre territoires d'étude ne sont disponibles qu'à l'échelle départementale. Nous nous intéresserons tout d'abord à la prévalence traitée des troubles psychiques puis à la mortalité liée aux troubles psychiques.

D'après la Figure 12, la prévalence traitée des troubles psychotiques en 2022 n'est pas uniforme sur le territoire national, et semble particulièrement contrastée dans les départements d'outre-mer. En effet, Mayotte possède une prévalence de 1,7‰ seulement, tandis qu'elle est de 13,7‰ en Guadeloupe. Ce sont les valeurs les plus extrêmes du territoire national. La moyenne nationale est quant à elle de 7,1‰ (Cnam, 2022). En excluant les Départements d'Outre-Mer, la prévalence traitée sur le territoire métropolitain s'étend de 5,2‰ (Oise) à 12,3‰ (Lozère). Les départements de Bretagne, de l'extrême-Ouest et du Sud de la France possèdent une prévalence traitée des troubles psychotiques particulièrement élevée. Dans les départements des territoires étudiés, la prévalence s'élève à 7,1‰ dans la Côte-d'Or ; à 6,5‰ dans le Nord ; à 8,1‰ en Ille-et-Vilaine ; et à 6,9‰ dans la Drôme. Ainsi, l'Ille-et-Vilaine fait partie des départements avec une prévalence traitée des troubles psychotiques plus marquée, tandis que le Nord a une prévalence traitée plus faible comparativement aux départements métropolitains.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12 : Prévalence traitée des troubles psychotiques à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</figcaption></figure>

Source : Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam), 2022
D'après la Figure 13, la prévalence traitée des troubles anxieux et de l'humeur en 2022 est contrastée en France, et semble plus marquée dans les territoires du sud de la France métropolitaine ainsi qu'en Bretagne, tandis qu'elle semble moins élevée dans les départements situés en Île-de-France ou au nord-est. Les départements d'outre-mer possèdent une prévalence traitée systématiquement plus faible que les départements de la France métropolitaine. En France métropolitaine, la prévalence traitée possède des valeurs qui s'étendent de 14,7 ‰ (Meuse) à 34,0 ‰ (Haute-Loire). Dans les départements de nos territoires d'étude, la prévalence traitée est de 21,9 ‰ (Côte-d'Or), 19,5 ‰ (Nord), 22,3 ‰ (Ille-et-Vilaine), et de 21,8 ‰ (Drôme). Ainsi, ils possèdent tous une valeur de prévalence traitée qui se situe dans la classe ayant des valeurs intermédiaires, avec une part située entre 19,6 et 22,5 ‰, proches de la moyenne nationale qui est de 20,5 ‰ (Cnam, 2022), excepté le Nord qui possède une valeur légèrement plus faible. Les différences de prévalence traitée concernant les troubles anxieux et de l'humeur en 2022 sont ainsi peu marquées entre nos territoires d'étude.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13 : Prévalence traitée des troubles anxieux et de l'humeur à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</figcaption></figure>

Source : Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam), 2022

La Figure 14 montre que la répartition de la prévalence traitée de troubles addictifs en 2022 se démarque fortement de la prévalence traitée des troubles psychotiques, anxieux et de l'humeur : en effet, les
départements possédant une prévalence traitée modérée ou élevée sont bien répartis sur l'ensemble des régions du territoire métropolitain, à l'exception de l'Île-de-France où elle est plus faible. Cela ne signifie pas qu'elle est aléatoire, la répartition évoquant une logique territoriale où certains départements adjacents possèdent des prévalences traitées proches, formant ainsi des zones qui passent outre les frontières régionales. Cette logique peut s'observer en Île-de-France, par exemple, mais aussi à l'est de la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi que dans la région centrale, au carrefour des trois régions Auvergne-Rhône-Alpes, Nouvelle-Aquitaine et Occitanie, qui concentre la plupart des prévalences traitées les plus élevées. Concernant les départements d'outre-mer, ceux-ci se dénotent par leurs faibles prévalences traitées, exceptée la Réunion. Les départements de nos territoires d'étude possèdent des prévalences traitées de 10,1 ‰ (Côte-d'Or) ; 13,4 ‰ (Nord) ; 11,9 ‰ (Ille-et-Vilaine) ; et 10,8 ‰ (Drôme). Ces départements sont tous légèrement au-dessus de la moyenne nationale qui est de 10,0 ‰, et possèdent des prévalences traitées qui oscillent entre valeurs moyennes (Côte-d'Or et Drôme) et élevées (Nord et Ille-et-Vilaine).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14 : Prévalence traitée des troubles de l'addiction à l'échelle départementale en 2022 pour 1000 habitants</figcaption></figure>

Source : Caisse nationale de l'assurance maladie (Cnam), 2022

Ces trois cartes de la prévalence traitée montrent que les territoires d'étude ne sont pas représentatifs du territoire national en termes épidémiologiques, à partir des données qu'il est possible d'observer. En
effet, ils possèdent pour la plupart des valeurs moyennes, voire élevées, et peu de valeurs faibles (excepté le Nord pour la prévalence traitée des troubles psychotiques et celle des troubles anxieux et de l'humeur). Ainsi les départements de nos territoires d'étude ne semblent pas être des territoires avec une faible prévalence traitée. Nous allons désormais étudier le taux de mortalité liés aux troubles psychiques.

D'après le Tableau 9, le taux de décès liés aux troubles psychiques pour 100 000 habitants en 2022 semble relativement similaire entre tous les départements des territoires d'étude, bien que le taux de la Côte-d'Or soit légèrement plus faible avec environ 20 pour 100 000 habitants. Les taux de décès liés aux troubles psychiques de ces quatre départements sont tous situés légèrement en-dessous de la moyenne nationale qui est de 27,61 pour 100 000 habitants. Il est cependant notable que le taux de la Côte-d'Or (21) a baissé de manière remarquable entre 2017 et 2022, passant d'environ 72 à 20 pour 100 000 habitants, évolution qui ne s'observe pas dans les autres départements. Certains départements font même l'objet d'une augmentation, le Nord passant de 20 à 25 pour 100 000 habitants entre 2017 et 2022. Il est important de garder à l'esprit que ces évolutions peuvent également être en partie le reflet de modification des méthodes de recueil des données. De plus, la Côte-d'Or (21) est le seul département dont la part des décès liés au troubles psychiques parmi l'ensemble des décès en 2022 est inférieure à la moyenne nationale, soit 1,98 % pour une moyenne de 2,47 %. Les autres départements ont une part proche de la moyenne, comme le Nord (59) ou la Drôme (26), ou supérieure, comme l'Ille-et-Vilaine (35) avec 3,18 %. Ce taux plus faible en Côte-d'Or (21) contraste avec une population plus âgée dans le département. Or, dans tous les départements des territoires d'étude, le taux brut de mortalité liés aux troubles psychiques pour les personnes âgées est plus élevé, excepté pour le suicide et les liaisons auto-infligées (CépiDC, 2022). En Côte-d'Or (21), le taux brut de mortalité toutes causes est plus élevé que dans les autres départements (CépiDC, 2022) : il est possible que les personnes âgées de ce département décèdent en premier lieu pour d'autres raisons que les troubles psychiques. Cependant, le taux brut de mortalité de la Drôme (26) est également élevé, sans répercussion notable sur le taux de décès liés aux troubles psychiques (CépiDC, 2022). Ainsi, les départements des territoires d'étude présentent des situations faiblement contrastées quant aux décès liés aux troubles psychiques, la plupart des départements présentant des taux similaires à la moyenne nationale, excepté la Côte-d'Or qui est le département possédant le moins de décès par habitants.
<table><caption>Tableau 9 : Décès liés aux troubles psychiques et au suicide dans les départements des territoires d'étude</caption><thead><tr><td>Territoire</td><td>Part des décès liés aux troubles psychiques parmi l'ensemble des décès en 2022 (en %)</td><td>Taux de décès liés aux troubles psychiques pour 100 000 habitants en 2022</td><td>Taux de décès liés aux troubles psychiques pour 100 000 habitants en 2017</td></tr></thead><tbody><tr><td>Côte-d'Or (21)</td><td>1,98</td><td>19,90</td><td>71,86</td></tr><tr><td>Nord (59)</td><td>2,68</td><td>25,33</td><td>20,42</td></tr><tr><td>Ille-et-Vilaine (35)</td><td>3,18</td><td>27,23</td><td>26,5</td></tr><tr><td>Drôme (26)</td><td>2,50</td><td>25,89</td><td>27,8</td></tr><tr><td>France hors Mayotte</td><td>2,47</td><td>27,61</td><td>27,00</td></tr></tbody></table>

Sources : Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès (CépiDC – 2022, 2017), Institut national de la statistique et des études économiques (Insee – 2022, 2017).

Ce contexte épidémiologique ne permet pas de statuer sur une situation claire ou contrastée concernant les départements de nos quatre territoires d'études. La Côte-d'Or (21) possède des indicateurs relativement modérés, excepté le taux de décès liés au troubles psychiques qui semble plus favorable que les autres départements. Le Nord (59) est le département qui a la situation la plus contrastée, les indicateurs n'étant pas forcément concordants entre eux : alors qu'il possède une prévalence traitée des troubles psychotiques, anxieux et de l'humeur faible, sa prévalence traitée des troubles addictifs est élevée. L'Ille-et-Vilaine (35) présente des indicateurs modérément défavorables, la prévalence traitée des troubles psychotiques et des troubles addictifs étant plus élevée, sans qu'une position défavorable ne transparaisse sur les autres indicateurs épidémiologiques. Enfin, la Drôme (26) semble être un département parfaitement dans la moyenne nationale, tous indicateurs épidémiologiques confondus. Ce contexte contrasté reflète une diversité épidémiologique des départements des territoires d'étude, les différents indicateurs pouvant être indépendants entre eux et sembler ainsi contradictoires sur un même territoire. Ainsi les situations contextuelles favorables ou défavorables ne se cumulent pas forcément, les troubles psychiques étant liés à une grande diversité de déterminants.

## 5.2. La présence de troubles psychiques et les facteurs de sévérité diffèrent selon les variables sociales et territoriales

### 5.2.1. La présence de troubles psychiques et les marqueurs de sévérité diffèrent selon les territoires

Dans cette partie nous étudierons la présence de troubles psychiques au sein de chaque territoire d'étude, en distinguant les troubles sévères des troubles légers à modérés. Nous porterons également notre
attention sur les facteurs de sévérité ainsi que le retentissement social des troubles psychiques, dans l'optique de prendre en compte la gradation des troubles.

D'après le Tableau 10, la prévalence moyenne des troubles sévères sur l'ensemble des sites étudiés est de 6,5 à 8,19 %, et celle des troubles légers à modérés est de 20,33 à 22,98 %. Dans l'ensemble, plus d'un quart de la population des territoires étudiés vit avec un trouble psychique. Nous observons également quelques disparités territoriales. En effet, Rennes possède une prévalence de troubles légers à modérés significativement supérieure à celle de la Haute-Côte-d'Or, et presque significativement supérieure à celle de Valence. En outre, ce territoire possède une prévalence de troubles sévères supérieure à celle de Hellemmes-Lille Est de manière quasi-significative. A l'inverse, la Haute-Côte-d'Or possède une part de personnes n'ayant aucun trouble psychique supérieure à la moyenne des quatre territoires de manière quasiment significative, dénotant une prévalence de troubles psychiques sévères et légers plus basse.

<table><caption>Tableau 10 : Prévalence des troubles sévères et légers sur les quatre territoires étudiés</caption><thead><tr><th>Site</th><th>Troubles</th><th>n</th><th>N</th><th>Pct</th><th>Inférieur</th><th>Supérieur</th><th>Pct inférieur</th><th>Pct supérieur</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Haute-Côte-d'Or</td><td>Aucun trouble</td><td>742</td><td>1000</td><td>74,2</td><td>713,69</td><td>768,87</td><td>71,37</td><td>76,89</td></tr><tr><td>Trouble léger</td><td>187</td><td>1000</td><td>18,7</td><td>163,28</td><td>212,58</td><td>16,33</td><td>21,26</td></tr><tr><td>Trouble sévère</td><td>71</td><td>1000</td><td>7,1</td><td>55,86</td><td>88,72</td><td>5,59</td><td>8,87</td></tr><tr><td rowspan="3">Hellemmes - Lille Est</td><td>Aucun trouble</td><td>641,73</td><td>900</td><td>71,3</td><td>614,03</td><td>668,16</td><td>68,23</td><td>74,24</td></tr><tr><td>Trouble léger</td><td>206,5</td><td>900</td><td>22,94</td><td>182,11</td><td>232,5</td><td>20,23</td><td>25,83</td></tr><tr><td>Trouble sévère</td><td>51,77</td><td>900</td><td>5,75</td><td>38,9</td><td>67,32</td><td>4,32</td><td>7,48</td></tr><tr><td rowspan="3">Rennes</td><td>Aucun trouble</td><td>588,33</td><td>900</td><td>65,37</td><td>559,43</td><td>616,31</td><td>62,16</td><td>68,48</td></tr><tr><td>Trouble léger</td><td>228,35</td><td>900</td><td>25,37</td><td>203,02</td><td>255,13</td><td>22,56</td><td>28,35</td></tr><tr><td>Trouble sévère</td><td>83,33</td><td>900</td><td>9,26</td><td>67,01</td><td>102,09</td><td>7,45</td><td>11,34</td></tr><tr><td rowspan="3">Valence</td><td>Aucun trouble</td><td>712,96</td><td>979</td><td>72,83</td><td>684,53</td><td>740,03</td><td>69,92</td><td>75,59</td></tr><tr><td>Trouble léger</td><td>195,82</td><td>979</td><td>20</td><td>171,7</td><td>221,72</td><td>17,54</td><td>22,65</td></tr><tr><td>Trouble sévère</td><td>70,22</td><td>979</td><td>7,17</td><td>55,18</td><td>87,84</td><td>5,64</td><td>8,97</td></tr><tr><td rowspan="3">Total</td><td>Trouble léger</td><td>817,67</td><td>3776</td><td>21,64</td><td>768,4</td><td>868,6</td><td>20,33</td><td>22,98</td></tr><tr><td>Trouble sévère</td><td>276,32</td><td>3776</td><td>7,31</td><td>245,71</td><td>309,45</td><td>6,5</td><td>8,19</td></tr><tr><td>Aucun trouble</td><td>2685,01</td><td>3776</td><td>71,05</td><td>2629,27</td><td>2739,52</td><td>69,58</td><td>72,49</td></tr></tbody></table>

Note de lecture : n représente les effectifs pour chaque catégorie de troubles (sévères, légers, aucun trouble), et N l'ensemble de la population d'un site. « Pct » indique la part d'effectif dans l'ensemble de la population d'un site en pourcentages. Les colonnes « Inférieur » et « Supérieur » font référence aux intervalles de confiance en effectifs, et « Pct inférieur » et « Pct supérieur » aux intervalles de confiance en pourcentages.
Nous étudierons désormais la répartition des facteurs de sévérité des troubles sur les sites enquêtés, en commençant par les troubles addictifs. D'après le Tableau 11, au total, la présence de troubles addictifs chez les personnes vivant avec un trouble psychique sévère est significativement plus élevée que chez les personnes vivant avec un trouble psychique léger. En réalité, en observant les disparités territoriales entre les sites nous observons que ce phénomène est surtout porté par le territoire de Hellemmes-Lille Est, dans lequel les troubles addictifs sont plus présents, surtout chez les personnes vivant avec des troubles psychiques sévères. Cependant, une comparaison avec les autres sites étudiés ne montre pas de différence statistiquement significative de présence de troubles addictifs entre les personnes ayant des troubles psychiques sévères et celles ayant des troubles psychiques légers. Nous observons également des disparités territoriales dans la présence de troubles addictifs chez les personnes ayant des troubles psychiques. Notamment, les personnes ayant des troubles psychiques sévères et légers sont davantage à risque de développer des troubles addictifs dans la ville de Rennes ou de Valence que dans le territoire de la Haute-Côte-d'Or.
<table><caption>Tableau 11 : Prévalence du facteur de sévérité 'présence de troubles addictifs' selon le type de troubles sur les quatre territoires étudiés</caption><thead><tr><th>Site</th><th>Troubles</th><th>Addiction</th><th>n</th><th>N</th><th>Pct</th><th>Inférieur</th><th>Supérieur</th><th>Pct inférieur</th><th>Pct supérieur</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Haute-Côte-d'Or</td><td rowspan="2">Trouble léger</td><td>Non</td><td>179</td><td>817,67</td><td>95,72</td><td>171,56</td><td>183,51</td><td>91,74</td><td>98,14</td></tr><tr><td>Oui</td><td>8</td><td>817,67</td><td>4,28</td><td>3,49</td><td>15,44</td><td>1,86</td><td>8,26</td></tr><tr><td rowspan="2">Trouble sévère</td><td>Non</td><td>67</td><td>276,32</td><td>94,37</td><td>61,20</td><td>69,90</td><td>86,20</td><td>98,44</td></tr><tr><td>Oui</td><td>4</td><td>276,32</td><td>5,63</td><td>1,10</td><td>9,80</td><td>1,56</td><td>13,80</td></tr><tr><td rowspan="4">Hellemmes - Lille Est</td><td rowspan="2">Trouble léger</td><td>Non</td><td>186,21</td><td>817,67</td><td>90,18</td><td>176,10</td><td>193,85</td><td>85,28</td><td>93,87</td></tr><tr><td>Oui</td><td>20,29</td><td>817,67</td><td>9,82</td><td>12,66</td><td>30,40</td><td>6,13</td><td>14,72</td></tr><tr><td rowspan="2">Trouble sévère</td><td>Non</td><td>34,26</td><td>276,32</td><td>66,17</td><td>26,76</td><td>40,76</td><td>51,68</td><td>78,73</td></tr><tr><td>Oui</td><td>17,52</td><td>276,32</td><td>33,83</td><td>11,01</td><td>25,02</td><td>21,27</td><td>48,32</td></tr><tr><td rowspan="4">Rennes</td><td rowspan="2">Trouble léger</td><td>Non</td><td>196,92</td><td>817,67</td><td>86,24</td><td>185,13</td><td>206,48</td><td>81,08</td><td>90,43</td></tr><tr><td>Oui</td><td>31,43</td><td>817,67</td><td>13,76</td><td>21,86</td><td>43,21</td><td>9,57</td><td>18,92</td></tr><tr><td rowspan="2">Trouble sévère</td><td>Non</td><td>62,31</td><td>276,32</td><td>74,78</td><td>53,39</td><td>69,71</td><td>64,07</td><td>83,66</td></tr><tr><td>Oui</td><td>21,02</td><td>276,32</td><td>25,22</td><td>13,62</td><td>29,94</td><td>16,34</td><td>35,93</td></tr><tr><td rowspan="4">Valence</td><td rowspan="2">Trouble léger</td><td>Non</td><td>171,28</td><td>817,67</td><td>87,47</td><td>160,57</td><td>179,68</td><td>82,00</td><td>91,76</td></tr><tr><td>Oui</td><td>24,54</td><td>817,67</td><td>12,53</td><td>16,14</td><td>35,25</td><td>8,24</td><td>18,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Trouble sévère</td><td>Non</td><td>63,33</td><td>276,32</td><td>90,19</td><td>56,69</td><td>67,41</td><td>80,74</td><td>96,00</td></tr><tr><td>Oui</td><td>6,89</td><td>276,32</td><td>9,81</td><td>2,81</td><td>13,53</td><td>4,00</td><td>19,26</td></tr><tr><td rowspan="4">Total</td><td rowspan="2">Trouble léger</td><td>Non</td><td>733,41</td><td>817,67</td><td>89,69</td><td>714,68</td><td>749,75</td><td>87,4</td><td>91,69</td></tr><tr><td>Oui</td><td>84,26</td><td>817,67</td><td>10,31</td><td>67,92</td><td>102,99</td><td>8,31</td><td>12,6</td></tr><tr><td rowspan="2">Trouble sévère</td><td>Non</td><td>226,9</td><td>276,32</td><td>82,12</td><td>212,98</td><td>238,87</td><td>77,08</td><td>86,45</td></tr><tr><td>Oui</td><td>49,42</td><td>276,32</td><td>17,88</td><td>37,45</td><td>63,34</td><td>13,55</td><td>22,92</td></tr></tbody></table>

Nous poursuivons notre étude des disparités territoriales dans la prévalence de facteurs de sévérité des troubles psychiques avec la présence de risque suicidaire. Bien que le Tableau 12 ne montre pas de disparités territoriales dans la présence de risque suicidaire entre les sites étudiés, il montre que le risque suicidaire est systématiquement plus élevé chez les personnes ayant des troubles psychiques sévères que les chez personnes ayant des troubles psychiques légers à modérés, et ce dans l'ensemble des territoires d'étude. Cette différence est plus ou moins grande selon les territoires étudiés, elle est de près de quinze points de pourcentages au moins à Hellemmes-Lille Est et de moins d'un point de pourcentage à Valence, tandis qu'elle est de près de douze points de pourcentage à Rennes. Il s'agit de la différence entre le pourcentage supérieur de présence du risque suicidaire chez les personnes ayant un trouble psychique