Les études écologiques sont ciblées sur la description des relations existant entre la variation géographique des maladies et des facteurs de risque et leur analyse en utilisant les procédures statistiques. Les facteurs de risque comprennent l’exposition à des agents environnementaux biologiques, chimiques ou physiques, mais ils comprennent également les facteurs sociaux, économiques et comportementaux.
L’analyse liée à l’espace des données épidémiologiques à effectuer dans une étude écologique peut être subdivisée en plusieurs étapes (van den Berg et von der Ahe, 1997.) :
Identification d’un possible problème de santé (hypothèse d’un nombre croissant de cas).
L’identification d’un problème potentiel de santé résulte souvent de l’élaboration d’une carte de distribution. Dans ce contexte, il doit être considéré que l’impression visuelle est ouverte à l’influence des questions cartographiques et statistiques. Le SIG permet une analyse plus souple et plus axée sur les problèmes des unités de superficie lors de la génération des cartes « choropleth » (Dunn, 1992).
Vérification qu’un modèle observé spatial des cas de maladie diffère considérablement du modèle attendu.
L’application d’un test modifié du ‘chi-square’ pour l’hétérogénéité a été suggérée comme une procédure la plus simple statistique pour la vérification des modèles de circulation de données sur les maladies (Gail, 1978).
L’analyse écologique : basée sur la connaissance de la distribution de la maladie et en considérant la répartition spatiale des facteurs de risque, certaines hypothèses concernant la cause de la distribution de la maladie sont générées et vérifiées par des méthodes statistiques.
L’analyse géographique-écologique est basée sur le principe de la liaison spatiale des données de santé et des facteurs de risque. Le lieu actuel de résidence est souvent pris comme point de référence. L’exposition d’une population à un facteur de risque, par exemple aux polluants atmosphériques, est évaluée au niveau d’émission du lieu de résidence. Dans de nombreux cas, cette procédure s’avère plus fiable que la collecte de données individuelles d’exposition (English, 1992 ; Morgenstern, 1998).
Pour la liaison spatiale des données sur la santé et l’exposition, le SIG fournit beaucoup de fonctions utiles. Par exemple, grâce à la notion de superposition (overlay), la superposition des unités spatiales différemment adaptées est possible. De nouvelles unités peuvent être créées. La fonction de tampon (buffer) facilite le zonage des zones à impact environnemental élevé (Briggs et Elliott, 1995).
Depuis, les études écologiques ne sont pas fondées sur l’individuel mais sur la maladie agrégée et les données d’exposition, les résultats obtenus peuvent être soumis à l’erreur dite écologique qui ne peut être exclue que par une étude épidémiologique sur le niveau individuel (Selvin, 1958 ; Morgenstern , 1998).
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