Le virus de l'hépatite C (VHC) est un problème majeur de santé publique dont les usagers de drogues (UD) constituent la principale source de contamination en France. Réaliser des enquêtes séro-épidémiologiques auprès de cette population pour suivre la dynamique du VHC s'avère difficile notamment en raison de leurs pratiques illicites. Cette population est en partie accessible par les lieux d'enquêtes et en partie "cachée" car ne fréquentant aucun lieu répertorié. Pour enquêter chaque partie, nous avons considéré l'échantillonnage lieux-moments (TLS) puis l'échantillonnage conduit par les répondants. Après avoir formalisé le TLS dans le cadre d'un sondage indirect, nous avons proposé un estimateur pour un total et une proportion, qui tient compte de la fréquentation multiple et hétérogène des lieux d'enquêtes. Nous recommandons cette méthode pour estimer la prévalence d'une maladie dans des études auprès de populations fréquentant des services, même en cas d'erreurs sur les fréquentations déclarées par les participants. L'enquête ANRS-Coquelicot réalisée en 2004 auprès des UD fréquentant des centres dédiés, puis répétée en 2011, a permis d'estimer la prévalence du VHC à 43,7%. A partir des deux enquêtes, nous avons ensuite estimé l'incidence du VHC par âge et en fonction du temps en construisant un modèle mathématique reposant sur la formulation d'une relation entre la prévalence et l'incidence. Ce modèle consistait en la combinaison d'un modèle compartimental et d'un modèle de régression. L'incidence du VHC a ainsi été estimée à 4,4/100 personnes-années en 2011. Cette approche est une alternative satisfaisante pour estimer l'incidence d'une maladie à partir d'enquêtes épidémiologiques transversales en l'absence de cohorte ou de tests biologiques permettant d'identifier les infections récentes. Compte tenu de la baisse de la prévalence, des mesures de réduction des risques et des avancées thérapeutiques, une diminution de l'incidence du VHC devrait se poursuivre malgré une potentielle augmentation des comportements à risque des UD. / Hepatitis C virus (HCV) is a public-health issue that drug users (DU) remain the major source of contamination in France. Conducting seroepidemiological surveys among this population to assess the HCV dynamic is difficult particularly due to their illicit practices. This population can be accessible through survey locations or can be hidden (who does not visit any location). To survey each part, we presented time-location sampling (TLS) and respondent-driven sampling. We presented TLS in the context of an indirect sampling and proposed a design-based inference taking into account the frequency of venue attendance (FVA) to estimate a total or a proportion. We recommend this method for estimating the prevalence of a disease in surveys among hard-to-reach populations, even if errors occur in the FVA reported by the participants. The ANRS-Coquelicot survey carried out in 2004 among DU attending centres providing services to drug users, then repeated in 2011, allowed us to estimate the HCV prevalence at 43.7%. Using these two surveys, we estimated age- and time-dependent HCV incidence from a mathematical model linking prevalence and incidence. This model consisted in combining a compartmental model with a regression model. The HCV incidence was thus estimated at 4.4/100 person-years in 2011. This method is an alternative approach to estimate incidence of a disease from cross-sectional epidemiological data in the absence of cohort or biological tests to identify acute infections. The decline in HCV incidence is to be expected given decreasing prevalence, recent developments in harm reduction measures and new therapeutic approaches despite a potential increase of at-risk behaviors.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016SACLS440 |
| Date | 06 December 2016 |
| Creators | Léon, Lucie |
| Contributors | Paris Saclay, Le Strat, Yann |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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