AVIS DE PROJET DE MARCHÉ (APM)
No de la demande : 1000173235 Date limite : le 10 juillet 2015 Heure : 14h00 HAE
Il s’agit d’un besoin de Santé Canada.
Titre :
Enquête sur les risques de mortalité et de morbidité nationaux et régionaux liés à l’indicateur air-santé
Portée des travaux :
Santé Canada a récemment élaboré une nouvelle méthodologie, l’indicateur air-santé (IAS), pour évaluer les effets de l’exposition à court terme à la pollution atmosphérique sur le taux de mortalité quotidien pendant la saison chaude (d’avril à septembre), effets qui peuvent varier de manière dynamique dans l’espace et au fil du temps en fonction des changements de la qualité de l’air, et en a évalué le rendement au moyen d’études de simulation appliquées à 26 ans de données (1984-2009) en provenance de 24 grandes divisions de recensement du Canada. Des centaines d’études par séries chronologiques du taux de mortalité quotidien ont maintenant été publiées dans le monde et sont des éléments cruciaux des preuves scientifiques pour étayer un lien de causalité entre la pollution de l’air et la santé publique. L’IAS fournit des tendances temporelles liées aux risques annuels à l’échelon de villes précises et à l’échelle régionale et nationale comme l’augmentation, la diminution ou le maintien d’une tendance au cours de la période visée. Nous pouvons utiliser l’IAS dans l’analyse des politiques et celui-ci a des applications potentiellement importantes dans l’évaluation de l’incidence de la réglementation de la qualité de l’air sur la santé publique.
Dans le cadre de l’IAS, les données sur les résultats pour la santé (taux de mortalité quotidien) en provenance de 24 villes canadiennes ont été utilisées. L’estimation de l’hétérogénéité entre les villes a posé problème à cause du petit nombre de villes concernées. L’application de la méthode d’estimation par les moindres carrés a parfois mené à des estimations négatives qui n’ont aucune signification. Pour améliorer l’estimation, on a utilisé une approche bayésienne avec la méthode de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) afin d’estimer l’hétérogénéité ainsi que les risques nationaux. Dans les marchés précédents, nous avons examiné les effets des lois de probabilité a priori sur les paramètres pour l’estimation des risques et nous avons constaté que l’utilisation des lois de probabilité non informatives était souhaitable. Nous avons examiné les risques et les variations propres à chaque région pour plusieurs définitions régionales, qui doivent faire l’objet d’une recherche approfondie.
L’estimation du risque à court terme (ou aigu) attribuable à la pollution de l’air est la raison d’être de l’IAS et a fait l’objet d’un examen minutieux dans le récent marché. Nous avons démontré l’existence d’une source de biais dans les estimations actuelles du risque sur la santé des populations attribuable à la pollution de l’air fondée sur un lissage du temps par spline naturelle et proposé un nouvel outil de lissage (fonctions lisses de Slepian) pour compenser ce biais, menant à des estimations qui permettent une interprétation plus exacte.
Dans les marchés précédents, nous avons élaboré un modèle pour regrouper plusieurs périodes de décalage d’un polluant afin de fournir une estimation unique du risque. Cette estimation peut être perçue de façon philosophique comme semblable à un effet de décalage échelonné, qui représente le risque aigu causé par le polluant atmosphérique pendant quelques périodes de décalage. Cette approche, appelée modèle synthétique décalé, propose une façon satisfaisante et stable de décaler synthétiquement les polluants pour fournir des estimations du risque qui englobent plusieurs périodes de décalage dans une série.
Jusqu’à maintenant, l’IAS n’a tenu compte que d’un seul polluant pour évaluer la mortalité. Il est souhaitable de considérer plusieurs polluants à la fois, car la population est toujours exposée à plusieurs polluants. Les principaux polluants de l’IAS sont l’ozone et les matières particulaires fines
