CONTEXTE : La France est caractérisée par l’existence de fortes disparités socioéconomiques et géographiquesde l’état de santé, le plus souvent objectivées par des indicateurs objectifs de morbidité et de mortalité. Ladistribution territoriale des mesures de santé perçue comme la qualité de vie liée à la santé (QdVLS) reste malconnue en population générale. Une meilleure connaissance de la répartition et des déterminants – en particuliercontextuels - de ces indicateurs subjectifs permettrait de mieux comprendre leur signification par rapport auxindicateurs objectifs et d’apprécier l’intérêt spécifique de leur suivi en population générale.OBJECTIFS : Les objectifs de cette recherche étaient [1] d’étudier l’existence de disparités spatiales de QdVLSdans la population française et d’analyser leur évolution dans le temps, [2] d’étudier les déterminants de laQdVLS à la fois individuels et contextuels dans le cadre d’une analyse multiniveau, et [3] d’évaluer lesassociations écologiques entre QdVLS et mortalité ultérieure à cinq ans d’intervalle.MATERIEL ET METHODES : Les données issues de deux enquêtes transversales nationales représentatives ont étéexploitées : l’enquête Décennale 2003 de l’Insee pour l’ensemble des travaux menés (N=22 743 [1 et 3] ; N=16 732 [2]) et l’enquête Sofres 1995 pour l’analyse de l’évolution temporelle de la QdVLS (N=3 243 [1]). Lequestionnaire utilisé dans les deux enquêtes était le SF-36. [1] Des modèles de régression linéaire multiple àeffets fixes avec recherche d’interactions ont été réalisés pour l’analyse de l’évolution temporelle. [2] L’analysemultiniveau des déterminants contextuels de la QdVLS s’appuyait sur des modèles à effets mixtes, afind’explorer une chaine causale incluant des déterminants aux niveaux individuel, du ménage, de l’unité urbaine etrégional, d’ordre démographique, socioéconomique ou intégrant la notion contextuelle plus complexed’attractivité (taux migratoire, désindustrialisation). [3] Les données de mortalité étaient issues de la statistiquenationale des décès élaborée annuellement par le CépiDc. Des modèles de régression binomiale négative ont étéréalisés pour l’analyse des associations écologiques au niveau régional entre QdVLS en 2003 et mortalitéultérieure (court terme [2003-2005] ; à 5 ans [2007-2009]) et en stratifiant sur le sexe, l’âge et les causesspécifiques de décès.RESULTATS PRINCIPAUX : [1] Une diminution significative de la QdVLS était observée entre 1995 et 2003affectant tous les groupes sociodémographiques et suggérant la possibilité d’un accroissement des disparités pourles catégories les plus fragiles de la population. [2] De fortes disparités régionales de QdVLS étaient retrouvées,persistant après ajustement sur les caractéristiques socioéconomiques individuelles. L’analyse multiniveaupermettait d’identifier des processus de médiation impliquant les variables contextuelles de désindustrialisation,le taux d’accroissement migratoire, le taux d’abstention aux élections, et les comportements liés à la santé. Desinteractions inter-niveaux et intra-régionales étaient identifiées. [3] Des associations écologiques significativesétaient retrouvées au niveau régional entre QdVLS et mortalité à cinq ans d’intervalle, persistant aprèsajustement sur le niveau socioéconomique. Des relations spécifiques étaient observées après stratification surl’âge, le genre, les causes spécifiques de décès ; le caractère prédictif de la QdVLS variait selon le délai plus oumoins court entre mesure de la QdVLS et mortalité. / BACKGROUND: Wide social and geographical disparities are reported in France for morbidity and mortalityindicators. Less is known regarding the spatial distribution in general population of self-rated health (SRH) andhealth-related quality of life (HRQoL). Improving the knowledge of the contextual determinants of HRQoLwould help towards a better understanding of their meaning and interest in general population when it comes tocompare with classical objective indicators.OBJECTIVES: The objectives were [1] to assess existing spatial disparities of HRQoL in French generalpopulation and to investigate their evolution in time, [2] to determine individual and contextual determinants ofHRQoL and [3] to explore the ecological associations between HRQoL and subsequent mortality five years later.METHODS: Data were drawn from two large representative cross sectional surveys: the Insee Decennial HealthSurvey led in 2003 (N=22 743 [study 1 and 3] ; N= 16 732 [2]) and the Sofres health survey led in 1995(N=3243 [1]).The MOS SF-36 questionnaire was used in both surveys. [1] Fixed effects linear models combinedwith interaction tests were used for assessing time trends. [2] Mixed effects linear models were used for themultilevel analysis, exploring a causal pathway including individual and macrolevel factors (household, urbanunit and region) assessing demographics, socioeconomics, and features related to the notion of areaattractiveness (deindustrialization, net migration rates). [3] Mortality data were drawn from the French nationalstatistics of mortality (CepiDc-Inserm). Negative binomial regression models were performed to identifyecological associations at the region level between HRQoL recorded in 2003 and subsequent mortality (shortterm [2003-2005]; 5-years later [2007-2009]), stratifying on age, gender and specific causes of death.MAIN RESULTS: [1] A significant decrease in HRQoL was observed between 1995 and 2003, affecting allsociodemographic categories and suggesting likely widening disparities in the most fragile categories. [2]Regional HRQoL disparities were found, persisting after adjusting on socioeconomic individual characteristics.Multilevel analysis showed some evidence for mediation involving contextual factors like deindustrialization,net migration rates, voter abstention rate and health-related behaviors. Cross-level interactions were found aswell. [3] Significant ecological associations were identified at the region level between HRQoL and mortalityfive years later, persisting after adjusting on deprivation. Specific relationships were observed after stratifying onage, gender, specific causes of death; the predictive ability of HRQoL for mortality was varying depending onthe mortality period considered for analysis.CONCLUSIONS: Our results highlight the interest in assessing HRQoL at the population level and in exploringthe contextual determinants at play. Systematic inclusion of validated and multidimensional HRQoLquestionnaires should be supported in national surveys, so as to improve our knowledge of long term temporaltrends in HRQoL, to promote an increased use of contextual multilevel analyses using such data, and eventuallyto help better identifying sub-groups at risk and optimizing public health interventions.