Défavorisation sociale et facteurs associés au dépistage du SARS-CoV-2 à l'échelle locale dans une région du Sud de la France entre Juillet 2020 et Janvier 2022

Introduction

Les inégalités sociales sont fortement associées aux inégalités de santé, que ce soit pour les maladies chroniques ou infectieuses. Le SARS-CoV-2 ne fait pas exception, l'étude nationale EpiCov ayant montré dès juin 2020 un risque de COVID-19 croissant avec la défavorisation sociale.

Le dépistage demeure un des piliers du contrôle de cette pandémie, tant à l'échelle individuelle pour l'isolement des cas et de leurs contacts à risque, que populationnelle pour identifier et cibler certaines mesures d'accompagnement. L'accès au dépistage ne saurait être considéré comme uniforme, tant l'accès au soin apparaît déficitaire dans certains territoires (zones urbaines défavorisées, rurales). Par ailleurs, le manque de prise en compte des inégalités sociales dans les mesures de suivi des cas a été souligné.

Notre objectif était de prendre en compte le sous-diagnostic du SARS-CoV-2 lié à la défavorisation sociale afin d'améliorer le ciblage des actions de santé publique à l'échelle régionale.

Matériels et méthodes

Le nombre de tests (RT-PCR et antigéniques) et de cas de COVID-19 positifs enregistrés dans la base SI-DEP ont été agrégées à l'échelle spatiale des IRIS (subdivision géographique d'environ 2000 habitants) et temporelle selon des périodes correspondant aux grandes mesures de contrôle de l'épidémie (pré-, pendant, post-confinement, passe sanitaire…). Les taux de dépistage, d'incidence de COVID-19 et de positivité des tests ont été définis par IRIS et par période.

Nous avons caractérisé le profil socio-démographique de chaque IRIS à partir de données de population et d'accès au soin (source INSEE et DREES), et de l'European Deprivation Index (EDI), indicateur spécifique de défavorisation sociale.

Enfin, nous avons analysé le ratio de taux de dépistage (RTD) selon le profil socio-démographique après ajustement sur l'accès au soin, au moyen d'un modèle additif généralisé hiérarchique prenant en compte l'autocorrélation spatiale entre les IRIS voisins.

Résultats

Nous avons distingué 10 périodes entre Juillet 2020 et Janvier 2022, et identifié six profils d'IRIS : un profil rural, un rural/péri-urbain, et quatre profils urbains correspondant respectivement à des IRIS aisés, denses de centre-ville, défavorisées, et denses très défavorisées.

Le taux de dépistage des IRIS urbains très défavorisés était systématiquement inférieur au taux de dépistage des IRIS urbains/péri-urbains aisés (RTD entre 0.85 (IC95 %=0.80-0.91) et 0.64 (0.59-0.69)). Les pics d'incidence de COVID-19 ont été atteints plus tardivement dans les IRIS très défavorisées que dans les IRIS aisés lors de périodes de confinement (novembre 2020) ou de périodes de vaccination massive (juillet 2021).

Conclusion

Cette étude a permis d'identifier une liste limitée d'IRIS caractérisés par un sous-dépistage et un retard d'efficacité des mesures sanitaires de freinage de la COVID-19. Ils ont ainsi pu être priorisés dans les interventions mises en place par les acteurs régionaux et locaux de la réponse à la pandémie.

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