En France, les plus modestes déclenchent des cancers plus graves, auxquels ils survivent moins longtemps.

Hadrien LE Mer, Diane Naouri
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Abstract

Introduction: Les inégalités sociales de dépistage, d'incidence, et de survie après un cancer sont généralement investiguées en France à partir d'indicateurs écologiques de déprivation (FDEP,EDI). L'exploitation de l'EDP-Santé, un appariement entre les données du SNDS et celles de l'INSEE, nous permet, pour 19 localisations différentes de tumeur solide, de documenter cette question à l'échelle individuelle. MéTHODES: À partir des données SNDS de l'EDP-Santé, nous construisons un algorithme d'identification de la première hospitalisation pour cancer à partir du PMSI. La modélisation du risque instantané de décès après une hospitalisation pour cancer se fait à partir de modèles de Cox, en contrôlant par l'état de santé (score de Charlson), la qualité de l'offre et du suivi des soins, ainsi que la gravité du cancer (in situ, atteinte ganglionnaire, métastase) RéSULTATS: Nous identifions une incidence croissante du niveau de vie pour les localisations pouvant faire l'objet d'un dépistage (à âge comparable, les 10% les plus pauvres ont 1,69 fois moins de risque de déclencher un cancer du sein que les 10% les plus riches), et une incidence décroissante du niveau de vie pour les localisations au pronostic dégradé et/ou associée au tabac et à l'alcool. En termes de survie, le niveau de vie diminue de façon importante le risque instantané de décès pour l'ensemble des localisations. L'effet demeure lorsque l'on contrôle par la participation au dépistage ou certains indicateurs de qualité de suivi des soins dans des modélisations à part centrées sur le cancer du sein et le cancer colorectal.

Discussion/conclusion: Un niveau de vie élevé est associé à une diminution du risque de cancer de mauvais pronostic et une diminution du risque de décès pour l'ensemble des localisations. L'introduction séquentielle de variables supplémentaires de contrôle de la qualité du suivi des soins pourrait permettre d'identifier plus précisément à quel moment de la prise en charge le niveau de vie joue un rôle discriminant et ainsi guider les décideurs publics.

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