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# Etude du lien entre l'incidence de la tuberculose et les facteurs démographiques, socio économiques et environnementaux en Tunisie

Hatem Mechri

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Hatem Mechri. Etude du lien entre l'incidence de la tuberculose et les facteurs démographiques, socio économiques et environnementaux en Tunisie. 2024. halshs-04775808

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# Etude du lien entre l'incidence de la tuberculose et les facteurs démographiques, socio-économiques et environnementaux en Tunisie en 2013 : analyse géographique.

Hatem Mechri

Hôpital régional du Kef

## Résumé

La tuberculose pose un problème de santé publique dans le monde entier. La Tunisie qui appartient à la zone africaine de l'OMS est un pays d'endémicité intermédiaire. La tuberculose a été qualifié de « maladie sociale » vue qu'elle touche surtout les populations urbaines et les sujets en situation de précarité. Notre objectif est de chercher un lien géographique entre la tuberculose et les facteurs socio-économiques, démographique et environnementaux.

Nous avons produit une série de carte géographique illustrant l'incidence de la tuberculose dans les gouvernorats de la Tunisie en 2013 ainsi que des différentes variables explicatives et nous avons exécuté une analyse en composante principale sur les individus et les variables sélectionnées.

Notre étude a montré une liaison géographique entre le taux d'incidence de la tuberculose et le taux de chômage, le type de climat et le taux d'urbanisation.

Ces résultats vont dans le sens des théories qui disent que la tuberculose sévit essentiellement chez les populations à bas niveau socio-économique et vivant dans des conditions climatiques particulières.

**Mots-clés** : tuberculose ; conditions socio-économiques ; système d'information géographique ; Tunisie
**1-Introduction :**

La tuberculose pose un problème de santé publique dans le monde entier et présente une cause majeure de morbidité et de mortalité dans de nombreux pays. Pour cela elle a été déclarée par l'organisation mondiale de la santé (OMS) en 1993 comme une urgence mondiale [1].

En 2014 on recensait quelques 9.6 millions de nouveaux cas de tuberculose dans le monde et 1.5 millions de décès pouvant lui être attribués [2].

La région africaine de l'OMS compte le nombre de décès le plus important. Les populations des pays à faible et moyens revenus, présentent les chiffres de mortalité les plus élevés de la maladie.

La Tunisie est un pays à endémicité intermédiaire avec une incidence enregistrée de 30/100000 habitants en 2012. La tendance a été décroissante depuis plusieurs années (taux d'incidence déclarée de 48.6/100000 habitants en 1975 à 18.9/100000 en 2002) [3].

La tuberculose touche surtout les populations urbaines, les personnes âgées, les sujets en situation de précarité, les migrants et les patients séropositifs. On parle d'une « maladie sociale » car elle se propage préférentiellement chez les communautés défavorisées et les individus désocialisés [4].

Plusieurs publications notent, que la plupart de la baisse de la morbidité et de la mortalité dues à la tuberculose est survenue grâce à l'amélioration des conditions socio-économiques [5, 6, 7].

L'objectif de notre travail est l'analyse géographique de la distribution par gouvernorat de l'incidence de la tuberculose et des facteurs socio-économiques ainsi que les indicateurs démographiques et les facteurs de l'environnement en Tunisie pendant l'année 2013.

**2-Méthodes :**

**2.1-Plan d'analyse :**

L'étude est fondée sur des données correspondant à l'unité géographique -gouvernorat- pour la Tunisie.

Le plan temporel concerne l'année 2013.

**2.2-Construction du fichier de données :**

Les données épidémiologiques concernant l'incidence de la tuberculose ont été extraites des bulletins épidémiologiques de 2013 élaborés par le ministère de la santé en Tunisie.

Les variables démographiques et les indicateurs socio-économiques ont été collectés au niveau de la carte sanitaire 2013 du ministère de la santé de la Tunisie [8].

Les variables de l'environnement ont été cherchées au niveau de la base Climate-DATA.org [9].

Sélection des variables : nous avons opté pour la sélection d'une variable à expliquer qui est l'incidence de la tuberculose par gouvernorat en Tunisie et de 6 variables explicatives :

* 2 Variables démographiques : densité démographique, taux d'urbanisation

* 2 Variables socio-économiques : taux de chômage, taux de pauvreté.
* 2 Variables de l'environnement : variation de la température annuelle, type de climat.

Toutes les variables sélectionnées sont de type quantitatif sauf la variable type de climat qui est une variable qualitative ordonnée. Nous avons procédé à une transformation de cette variable en variable quantitative basé sur la classification climatique de Koppen qui classifie les types de climats en 6 classes et sous classes ordonnées allant du climat tropical au climat saharien (de 1 à 6).

Nous avons combiné ces données avec le fichier cartographique numérique de philcarto pour la Tunisie [10].

## 2.3-Méthodes d'analyse statistique et géographique :

### 2.3.1-Analyse descriptive :

En calculant la moyenne et les écarts types des différentes variables quantitatives.

### 2.3.2-Analyse cartographique :

Par la production d'une série de cartes géographiques afin d'illustrer la répartition géographique de l'incidence de la tuberculose en Tunisie par gouvernorat et pour examiner la relation spatiale entre la tuberculose et les variables démographiques, socio-économiques, et environnementales. Nous avons employé le logiciel philcarto à cette fin. Pour une meilleure représentation cartographique nous avons choisi de travailler avec des taux et des rapports pour cela nous avons fait les transformations nécessaires des variables retenues.

Nous avons opté pour la production de cartes choroplèthes permettant de représenter la quantité applicable à l'unité géographique par la couleur de l'aire de dénombrement. Ce choix est motivé par le fait que les données liées à l'incidence de la tuberculose et les données des autres variables sélectionnées sont agrégés de manière à correspondre à des limites géographiques.

Concernant la discréditation nous avons opté pour 3 classes de couleurs en choisissant de définir nous même les bornes de classes : une classe autour de la moyenne, une classe en dessous de la moyenne et une classe au-dessus de la moyenne et ce pour toutes les cartes des différentes variables.

### 2.3.3-Analyse des composantes principales :

Par l'exécution d'une ACP incluant les variables sélectionnées afin d'examiner la relation statistique entre la TBC et les variables explicatives.

Une ACP sur les variables, et une ACP sur les individus (gouvernorats).

## 3-Résultats :

### 3.1-Statistique descriptive :
<table><caption>Tableau 1 : Moyennes et écarts types des variables</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Incidence TBC</td><td>Densité</td><td>Taux Urbanisation</td><td>Taux Chômage</td><td>Taux Pauvreté</td><td>Variation Température</td><td>Type Climat</td></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>0.20</td><td>316.1</td><td>61.7</td><td>19.6</td><td>17.5</td><td>17.3</td><td>3.7</td></tr><tr><td>Ecart type</td><td>0.14</td><td>708.4</td><td>22.3</td><td>5.68</td><td>8.81</td><td>2.32</td><td>1.73</td></tr></tbody></table>

## 3.2-Analyse cartographique :

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure1 : Taux d'incidence de la tuberculose par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

La carte de l'incidence de la tuberculose par gouvernorat montre une forte incidence dans 3 gouvernorats (Tataouine, Gabes et Kairouan), une incidence autour de la moyenne dans 18 gouvernorats et une faible incidence dans 3 gouvernorats.

L'indicateur de Moran calculé en utilisant la matrice de proximité la plus simple (contiguïté d'ordre 1) indique une très faible auto corrélation spatiale. La valeur à tester est très proche de 0 : (-0.07). La probabilité pour qu'avec la valeur observée, on rejette à tort l'hypothèse nulle (absence d'auto corrélation spatiale) est grande.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure2 : taux d'incidence de la tuberculose et taux de chômage par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche de carte montre une forte liaison géographique entre les gouvernorats avec une forte incidence de tuberculose et un taux de chômage élevé.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure3 : taux d'incidence de la tuberculose et taux de pauvreté par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche montre une liaison géographique entre les gouvernorats à forte incidence de tuberculose et un taux de pauvreté élevé ou moyen.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure4 : taux d'incidence de la tuberculose et densité par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche montre une absence de liaison géographique entre un taux d'incidence de tuberculose élevé et une forte densité.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure5 : taux d'incidence de la tuberculose et taux d'urbanisation par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche de carte montre que les gouvernorats avec un taux d'urbanisation élevé présentent des taux d'incidence de la tuberculose autour de la moyenne.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure6: taux d'incidence de la tuberculose et type de climat par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche de carte montre une liaison géographique forte entre les gouvernorats avec forte incidence de tuberculose et le type de climat saharien ou sub saharien.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure7 : taux d'incidence de la tuberculose et variation de la température annuelle par gouvernorat en Tunisie</figcaption></figure>

Cette planche de carte montre que les gouvernorats à forte endémicité présentent des variations de températures annuelles forte ou moyenne
### 3.3-Analyse des composantes principales :

#### 3.3.1-analyse des valeurs de la matrice des corrélations :

Matrice d'inertie (* 1000)

[Coefficients de corrélation linéaire de Pearson]

<table><tr><td>V01</td><td>V02</td><td>V03</td><td>V04</td><td>V05</td><td>V06</td><td>V07</td></tr><tr><td colspan="8">V01 taux d'urbanisation</td></tr><tr><td>V02 Densité (hab/km²)</td><td>538</td><td>1000</td><td>5</td><td>-316</td><td>-342</td><td>-188</td><td>-368</td></tr><tr><td>V03 IncTBC</td><td>132</td><td>5</td><td>1000</td><td>-39</td><td>353</td><td>251</td><td>26</td></tr><tr><td>V04 VarTemp</td><td>-426</td><td>-316</td><td>-39</td><td>1000</td><td>371</td><td>714</td><td>755</td></tr><tr><td>V05 Climat</td><td></td><td>43</td><td>-342</td><td>353</td><td>371</td><td>1000</td><td>397</td><td>193</td></tr><tr><td>V06 Taux Chômage</td><td></td><td>-308</td><td>-188</td><td>251</td><td>714</td><td>397</td><td>1000</td><td>732</td></tr><tr><td>V07 Taux Pauvreté</td><td></td><td>-693</td><td>-368</td><td>26</td><td>755</td><td>193</td><td>732</td><td>1000</td></tr></table>

Ce tableau montre pour la variable incidence de la tuberculose :

-Un faible coefficient de corrélation avec la variable type de climat (353), taux de chômage (251), ainsi qu'avec la variable taux d'urbanisation (132).

-un très faible coefficient de corrélation avec le taux de pauvreté (26), et avec la variation de la température dans le sens opposé (-39).

-un coefficient de corrélation quasi nul avec la variable densité.

#### 3.3.2-Analyse des valeurs propres :

Inertie totale = 7,00

<table><thead><tr><th>Composante</th><th>Valeur</th><th>Pourcentage</th><th>Cumul</th><th>Histogramme</th></tr></thead><tbody><tr><td>Principale Propre</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>3,22</td><td>46,06</td><td>46,06</td><td>I*<br>*********************</td></tr><tr><td>2</td><td>1,48</td><td>21,11</td><td>67,17</td><td>I*<br>**********</td></tr><tr><td>3</td><td>0,98</td><td>13,97</td><td>81,14</td><td>I*<br>*******</td></tr><tr><td>4</td><td>0,72</td><td>10,25</td><td>91,39</td><td>I*<br>*******</td></tr><tr><td>5</td><td>0,26</td><td>3,78</td><td>95,17</td><td>I**</td></tr><tr><td>6</td><td>0,22</td><td>3,12</td><td>98,29</td><td>I**</td></tr><tr><td>7</td><td>0,12</td><td>1,72</td><td>100,00</td><td>I*</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 : projection des variables sur les axes factoriels</figcaption></figure>

ation du nuage de point est assuré par les deux
lisant qui nous a amené à ne laisser que ces deux

toriels :

L'étude des contributions relatives des variables aux axes (CTR) montre que l'axe 1 concerne la variation de la température, taux de pauvreté, le taux de chômage ; tandis que l'axe 2 concerne essentiellement le taux d'incidence de la tuberculose, le type de climat et le taux d'urbanisation.

Les angles formés par l'incidence de la TBC et les variables climat, taux de chômage et taux d'urbanisation sont des angles fermés témoignant d'un lien entre l'incidence de la TBC et ces variables. Tandis que l'angle fait par incidence de la TBC et densité est un angle droit donc orthogonal témoignant d'une indépendance de ces deux variables.

La projection des individus sur les axes factoriels :

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9 : projection des individus sur les axes factoriels</figcaption></figure>

Cette figure confirme les données des contributions relatives des individus (gouvernorats) aux deux axes :

Le gouvernorats de Gabes, Tataouine, Beja sont les mieux représentés sur l'axe 2.

Les gouvernorats de ariana, ben arous, manouba, sidi bouzid, monastir ont les meilleures qualités de représentation sur l'axe 1.
## 4-Discussion :

Plusieurs études épidémiologiques sur l'incidence de la tuberculose dans les différentes régions du monde ont confirmé le rôle des facteurs socio démographiques, socio-économiques et environnementaux dans l'élévation des taux d'incidence de la tuberculose dans certaines régions par rapport à d'autres [5, 6,10].

### Urbanisation :

Différentes études ont montré que dans les centres urbains le taux de tuberculose est plus élevé que dans les zones rurales. Par exemple, en Colombie Britannique, entre 1970 et 1985, le taux de tuberculose était 2 fois plus élevé à Vancouver que dans le reste de la province [6]. L'urbanisation intervient en favorisant la transmission. Il existe des facteurs de confusion avec la pauvreté et la promiscuité. Notre étude confirme l'existence d'une liaison géographique et statistique dans le même sens entre le taux d'incidence de la tuberculose et le taux d'urbanisation.

### Niveau socio-économique :

Historiquement la tuberculose est liée à la pauvreté. Le taux de TB maladie a commencé à décliner avant que soient pratiqués le BCG et la chimiothérapie. Diverses études conduites en Europe et en Amérique du Nord ont montré une association entre le niveau socio-économique et la TB maladie. Dans une étude portant sur 52 000 employés scolaires à New York, la positivité des tests tuberculiniques était plus fréquente chez les gens de bas niveau socio-économique (22,4 %) que chez les gens à niveau socio-économique plus élevé (5,5 %) et ce après ajustement sur l'âge, le sexe et l'origine ethnique [11].

Pour ce qui est de la TB maladie, Enarson et coll[6]montraient un taux annuel de notification allant de 2 pour 100 000 dans les secteurs ayant le niveau socio-économique le plus élevé à 242 pour 100 000 dans les secteurs ayant le niveau le plus bas. La plupart des indicateurs de santé mettent en évidence une relation entre le fait d'être malade et les mauvaises conditions socio-économiques. Ceci est particulièrement vrai pour la tuberculose, qu'il s'agisse du revenu moyen, de la promiscuité, du niveau d'éducation, du chômage, de l'habitation ou de la classe sociale [7]

Dans quelques pays les facteurs géographiques autant que socio-économiques constituent d'importants obstacles à la prestation de services de santé et d'interventions en santé publique efficaces [12].

Dans l'étude de Vancouver (Enarson et coll., 1989) [6]le chômage était le facteur prédictif le plus important du taux de TB maladie chez les hommes de 25 à 64 ans et l'incidence la plus élevée de TB maladie se trouvait dans les groupes ayant les revenus les plus bas qui comportaient la proportion la plus élevée de chômeurs et d'alcoolo-dépendants. De même, il existe une liaison évidente entre le degré de pauvreté et le logement dans des conditions de promiscuité. Les indicateurs de pauvreté sont également des indicateurs de promiscuité et de difficultés d'accès aux soins.

Dans notre étude nous avons démontré l'existence d'une liaison géographique et statistique entre le taux d'incidence de la tuberculose et le taux de chômage, par contre cette liaison a été faible entre le taux d'incidence de la tuberculose et le taux de pauvreté, ceci peut être expliqué par une forte corrélation entre les variables taux de chômage, taux de pauvreté, densité et taux d'urbanisation ce qui rend l'interprétation statistique difficile vue l'interprétation de ces différents facteurs.

### Environnement :

Monteiro A et col [13] ont montré qu'il existe une forte relation spatiale entre les régions avec les valeurs les plus élevées de la tuberculose et une combinaison des indicateurs rencontrés pour l'ensemble de variables géographiques, sociales, économiques, climatiques à Porto-au Portugal -soumis à l'analyse d'un système d'information géographique (SIG).
Dans notre étude nous avons démontré une liaison géographique et statistique entre le taux d'incidence de la tuberculose et le type de climat. Cette constatation peut amener à des études plus approfondies sur d'autres facteurs liés à l'environnement (pollution, transmission bovine...) et sur les types de tuberculoses diagnostiqués dans de telles zones géographiques (tuberculose ganglionnaires, pulmonaires...), ce qui amènerait des nouvelles réponses plus précises à cette constatation.

Nos résultats confirment que le risque de tuberculose augmente de façon relativement constante avec la diminution du niveau socio-économique, et la vie dans des zones à climat saharien ou sub saharien.

Ceci peut être expliqué par le fait que les facteurs géographiques autant que socio-économiques constituent d'importants obstacles à la prestation de services de santé et d'interventions en santé publique efficaces, ce qui doit inciter les autorités sanitaires à déployer plus d'efforts pour améliorer les prestations de santé dans ces zones à risque.

## 5-Conclusion :

Notre étude a démontré que la tuberculose présente une distribution spatiale hétérogène en Tunisie avec une auto corrélation spatiale quasi nulle, et qu'il existe un lien entre le taux d'incidence de la tuberculose et les facteurs socio-économiques et climatiques dans le contexte géographique relatif aux gouvernorats de la Tunisie en 2013.

Ceci devrait inciter les autorités sanitaires du pays à prendre en compte ces différents facteurs dans le cadre du programme national de lutte anti tuberculeuse (PNLT), qui est axé essentiellement sur une approche thérapeutique de la maladie.

Une nouvelle attitude préventive et interventionnelle devrait cibler les facteurs socio-économiques, géographiques et climatiques incriminés dans l'élévation du taux d'incidence de la tuberculose dans des gouvernorats à haut risque.

## Références :

[1] organisation mondiale de la santé. Stratégie et cibles de la lutte antituberculeuse après 2015. http://www.who.int/tb/post2015_strategy/fr/. (« Date d'accès : 27/03/2016 »).

[2] organisation mondiale de la santé. Tuberculose Aide-mémoire N°104 Octobre 2015. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs104/fr/. (« Date d'accès : 27/03/2016 »).

[3] Gamara DH. Situation épidémiologique de la tuberculose en Tunisie. Revue tunisienne de santé publique. 2013,1.

[4] Inserm. Tuberculose. http://www.inserm.fr/thematiques/immunologie-et-microbiologie/dossiers-d-information/tuberculose. (« Date d'accès : 12/04/2016 »).

[5] Bryskier A. Couturier C. La tuberculose et son traitement à travers les âges. Antibiotiques. 2003, vol. 5, n°4, pp. 233-239.

[6] Enarson DA. Wang JS. Dirks JM. The incidence of active tuberculosis in a large urban area. Am J Epidemiol. 1989, 129: 1268-1276.

[7] Link BG, Phelan J. Social conditions as fundamental causes of disease. J Health Soc Behav 1995, extra issue : 80-94.

[8] Carte sanitaire 2011. Tunis, ministère de la santé. Direction des études et de la planification. 2013. http://www.santetunisie.rns.tn/. (« Date d'accès : 01/04/2016 »).

[9] Climate data for cities worldwide. http://www.Climate-data.org. (« Date d'accès : 01/04/2016 »).

[10] Philcarto. http://www.philcarto.free.fr/. (« Date d'accès : 12/04/2016 »).
[11] Reichman LB. O'Day R. Tuberculous infection in a large urban population. Am Rev Respir Dis. 1978,117.705-712.

[12] Macdonald N. Hébert PC. Stanbrook MB. La tuberculose au Nunavut : un siècle d'échec. CMAJ, April 19, 2011, 183(7).

[13] Monteiro A. Sousa C. Velhos S. Carvalho V. La santé et le climat après une analyse des admissions hospitalières d'individus avec tuberculose à Porto (2000-2007). 23ème Colloque de l'association internationale de climatologie. Rennes.2010.

### Adresse de correspondance :

Dr Hatem Mechri

Hôpital régional du Kef, avenue du gouvernorat, Kef 7100, Tunisie.

Email : mechrihatem@yahoo.fr