• Langue : Français
• Discipline : Médecine. Chirurgie générale
• Identifiant : 2019LILUM217
• Type de thèse : Doctorat de médecine
• Date de soutenance : 24/06/2019

Résumé en langue originale

L’hypospadias est une malformation génitale fréquente du garçon, liée à des facteurs génétiques, et environnementaux. Ces derniers sont complexes à mettre en évidence. Analyser la répartition géographique d’une pathologie permet d’explorer le rôle potentiel de l’environnement. A partir de dossiers de patients suivis pour hypospadias (H) au CHU de Lille, nés entre 1999 et 2012, nous avons analysé la répartition géographique des cas sur la région Nord-Pasde- Calais, par des tests d’hétérogénéité spatiale et d’autocorrélation spatiale. Puis nous avons étudié l’association avec des variables écologiques, issues de bases de données nationales (notamment l’occupation du sol et l’indice socio-économique « Ecological Deprivation Index » (EDI)). Enfin, nous avons recherché des zones de sur incidence (clusters), pour les comparer sur des données écologiques (médiane [intervalle interquartile]) et cliniques (%). Cette méthodologie était appliquée à l’ensemble des H, puis après éviction des H présentant des facteurs confondant connus (génétiques, iatrogènes, ou exposition professionnelle). Les 975 H suivaient une répartition inhomogène (p<0.005), avec autocorrélation (p<0.001). Nous n’avons pas montré d’association significative avec la répartition des variables écologiques, mais nous avons détecté deux cluster de sur-incidence, l’un au profil urbain (CU), l’autre au profil rural (CR) (respectivement RR 1.79 et 1.65 p<0.0001). Après éviction des 221 H présentant des facteurs confondant, la répartition restait inhomogène (p=0.008) avec autocorrélation spatiale (p<0.001), et les deux clusters restaient significatifs (RR 1.65 pour le CU, et 1.75 pour le CR, p<0.001). Comparés entre eux et au reste de la région (zone neutre ZN), ils présentaient des profils significativement différents en terme de proportion de milieu rural (ZN 0.83 [0.52;0.93] vs CU 0.47 [0.36;0.62] vs CR 0.90 [0.78;0.96], p<0.001), et d’EDI (ZN 0.52 [0.44;0.65] vs CU 0.69 [0.56;0.73] vs CR 0.47 [0.42;0.55], p<0.001). Sur les paramètres cliniques la seule différence retrouvée portait sur le taux de prématurés, plus bas au sein du CR (ZN 12.2% vs CR 3.42% vs CU 8.93% p=0.016). Nous montrons une répartition inhomogène des H dans notre région, avec clusters de surincidence, persistant après éviction de facteurs confondant connus. La répartition ne semblait pas corrélée aux données écologiques à l’échelle de la région, mais les clusters détectés présentaient des profils écologiques spécifiques distincts.

Résumé traduit

...