Inégalités sociales face aux maladies chroniques (ER 1243)
Organisation : Ministère des Solidarités et de la Santé
Fréquence de mise à jour : punctual
Couverture temporelle : 2016-01-01 – 2017-12-31
Zones géographiques : France
Mots-clés : disparites-et-inegalites-territoriales,inegalite-sociale,maladie,maladie-chronique,sante-et-systeme-de-soins
Formats disponibles : vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet,json,octet-stream,csv

**Taux d'incidence et de prévalence des maladies chroniques selon différentes variables socio-démographiques (sexe, âge, région, dixième de niveau de vie, groupe socioprofessionnel, diplôme).**

Ces statistiques ont été réalisées pour la publication « Les maladies chroniques touchent plus souvent les personnes modestes et réduisent davantage leur espérance de vie » ([Études et Résultats N°1243](https://drees.solidarites-sante.gouv.fr/publications-communique-de-presse/etudes-et-resultats/les-maladies-chroniques-touchent-plus-souvent)) où sont expliqués les choix méthodologiques. Les programmes R sont disponibles à [cette adresse](https://gitlab.com/DREES_code/public/etudes/er1243).  


  


On retrouvera les différentes ventilations dans la colonne _varGroupage_ et les valeurs correspondantes dans la colonne _valGroupage_ :  


  * **Sexe**(_SEXE_)  

  * **Classe d'âge de 10 ans** (_classeAge10_)  

  * **Région**(_FISC_REG_S_)
  * **Dixième de niveau de vie** (_FISC_NIVVIEM_E2015_S_moy_10_)  

  * **Groupe socioprofessionnel** (_EAR_GS_S_)  

  * **Diplôme**(_EAR_DIPLR_S_)  




Ces ventilations sont aussi proposées par **région** et par **sexe** (colonne _varPartition_). Par exemple on trouvera les taux par dixième de niveau de vie pour la région Grand Est (code officiel géographique 44) avec le filtre `varPartition == "FISC_REG_S" & valPartition == "44" & varGroupage == "FISC_NIVVIEM_E2015_S_moy_10"`. Pour ne garder que les prévalences, il faudra ajouter le filtre `type == "prevalence"` et pour le dixième le plus modeste `valGroupage == "1"`.  


Les données contiennent les **effectifs pondérés** (_poids1_ et _poidsTot_), les **taux non standardisés** (_txNonStand_), les **taux standardisés** via la méthode **directe** (_txStandDir_) et **indirecte**(_txStandIndir_) [[explications sur la standardisation](https://santepublique.med.univ-tours.fr/wp-content/uploads/2016/07/methodes_standardisation.pdf)] ainsi que des **intervalles de confiance** à 95% de tous ces taux (colonnes suffixées par _BB_ pour borne basse et _BH_ pour borne haute). Les standardisations sont faites sur la classe d'âge et le sexe et la population de référence est celle obtenue sans groupage. Lorsqu'une partition est définie (région ou sexe), la population de référence est celle de la valeur de partition (par exemple la population de la région Grand Est, ou la population des femmes).  


Les maladies en question (colonne _varTauxLib_) sont celles de la cartographie des pathologies de la CNAM. Voir la publication pour plus de détails. Les catégories (par exemple "maladies cardioneurovasculaires") ainsi que le détail (par exemple "syndrome coronaire aigu") est fourni, à l'exception des types de cancers qui n'ont pas pu être reconstitués avec une qualité suffisante.  


Pour comprendre le contenu des colonnes, dérouler le "Modèle de données" ci-dessous ou survoler les noms de colonnes dans l'onglet "Tableau". Pour obtenir les libellés des modalités de _valGroupage_ ou _valPartition_ , voir le fichier joint ci-dessous _libelles_er1243.xlsx_.

Un exemple de programme R utilisant ces données est proposé dans le fichier joint ci-dessous _ex_analyse_maladies_chroniques.R_.