ClimaBrain : Impacts des évènements climatiques extrêmes sur les personnes vivant avec la maladie d’Alzheimer ou une maladie apparentée

Au cours des dix dernières années, la France a fait l’expérience de l’aggravation des impacts du changement climatique, notamment via l’augmentation de la fréquence et de l’intensité des vagues de chaleur. Ces épisodes de chaleur extrême sont souvent accompagnés de pics de pollution, notamment des pics d’ozone, qui pourraient avoir des effets joints néfastes immédiats sur la santé. Les personnes vivant avec une maladie d’Alzheimer ou autres démences (MAAD) pourraient être particulièrement vulnérables à ces événements climatiques extrêmes en raison de leurs multiples comorbidités, leur consommation de médicaments, leurs problèmes cognitifs, leurs difficultés de communication, leur mobilité réduite ou leur isolement social. Mais les effets sanitaires des vagues de chaleur et des pics de pollution dans cette population spécifique demeurent encore largement sous-étudiés.

Certains sous-groupes parmi les personnes vivant avec une MAAD pourraient être particulièrement vulnérables et présenter un risque plus élevé d’hospitalisation et de mortalité (par exemple en fonction du genre ou niveau socioéconomique). Il est donc crucial d’identifier les profils de vulnérabilité prenant en compte une multitude de facteurs individuels et contextuels pour optimiser les mesures d’adaptation et cibler les personnes vivant avec une MAAD les plus susceptibles aux effets du changement climatique.

L’objectif général du projet est de quantifier l’ampleur et l’hétérogénéité des effets des évènements climatiques extrêmes sur les personnes vivant avec la MAAD en France dans le but de renforcer les systèmes d’alerte et d’orienter les mesures de prévention vers les populations et zones géographiques les plus à risque. 

Notre projet sera basé sur l’utilisation des données recueillies au sein des bases médico-administratives françaises (Système National des Données de Santé, SNDS) au cours de la période 2013-2023. Les événements de santé étudiés seront les hospitalisations à domicile, les visites aux urgences, les hospitalisations, et les décès. Un algorithme sera utilisé pour repérer les cas de MAAD pris en charge par le système de soins, à partir de trois critères (consommation de médicaments, affection longue durée, et hospitalisation avec diagnostic MAAD). Les événements extrêmes étudiés seront : les pics de pollution et les vagues de chaleur. 

Différentes approches statistiques robustes seront utilisées pour examiner les relations temporelles entre les expositions aux évènements climatiques extrêmes et les événements de santé (ex. hospitalisations, décès). De nouvelles méthodes basées sur des algorithmes de Machine Learning seront appliquées pour identifier les profils de vulnérabilité en prenant en compte de nombreux facteurs individuels et environnementaux. Enfin, différentes méthodes qualitatives seront employées (consultation d’un comité d’experts consultatif et de 4 focus groupes) afin de formuler de nouvelles recommandations adaptées à cette population spécifique et affiner le contenu et le support des messages de prévention. 

Ce projet fournira des résultats clés pour mieux comprendre l’impact des expositions environnementales liées au changement climatique sur les personnes vivant avec une MAAD. Ces résultats pourront permettre d’orienter les politiques publiques dans la crise climatique afin de mettre en place des mesures de prévention efficaces pour protéger les personnes vivant avec une MAAD.