Contributors: Service d'Evaluation et Information Médicales CHRU Nancy; Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy); Service de neurologie CHRU Nancy; Maladies chroniques, santé perçue, et processus d'adaptation (APEMAC); Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Université de Lorraine (UL); Institut national de recherche et de sécurité (Vandoeuvre lès Nancy) (INRS ( Vandoeuvre lès Nancy)); Neurologie vasculaire, pathologie neuro-dégénérative et explorations fonctionnelles du système nerveux Toulouse; Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse); Service de Neurologie CHU Clermont-Ferrand; CHU Gabriel Montpied Clermont-Ferrand; CHU Clermont-Ferrand-CHU Clermont-Ferrand-CHU Estaing Clermont-Ferrand; CHU Clermont-Ferrand; Service de Neurologie Hospices civils de Lyon - Hôpital Pierre Wertheimer; Hospices Civils de Lyon (HCL)-Hôpital neurologique et neurochirurgical Pierre Wertheimer CHU - HCL; Hospices Civils de Lyon (HCL); Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS); Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5); Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA); Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Service de Neurologie Rennes = Neurology Rennes; Centre Hospitalier Universitaire de Rennes CHU Rennes = Rennes University Hospital Ponchaillou; École des Hautes Études en Santé Publique EHESP (EHESP); Recherche en Pharmaco-épidémiologie et Recours aux Soins (REPERES); Université de Rennes (UR)-École des Hautes Études en Santé Publique EHESP (EHESP); Service de Neurologie générale, vasculaire et dégénérative (CHU de Dijon); Centre Hospitalier Universitaire de Dijon - Hôpital François Mitterrand (CHU Dijon); Centre d'investigation clinique Nancy (CIC); Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Lorraine (UL); This work has been realized with the help of the Observatoire FrancËais de la ScleÂrose en Plaques (OFSEP), which is supported by a grant provided by the French State and handled by the "Agence Nationale de la Recherche," within the framework of the "Investments for the Future" programme, under the reference ANR-10-COHO-002, and the Eugène Devic EDMUS Foundation against multiple sclerosis.; ANR-10-COHO-0002,OFSEP,Observatoire Français de la Sclérose en Plaques(2010)
نبذة مختصرة : International audience ; INTRODUCTION:Geographical variation in the prevalence of multiple sclerosis (MS) is controversial. Heterogeneity is important to acknowledge to adapt the provision of care within the healthcare system. We aimed to investigate differences in prevalence of MS in departments in the French territory.METHODS:We estimated MS prevalence on October 31, 2004 in 21 administrative departments in France (22% of the metropolitan departments) by using multiple data sources: the main French health insurance systems, neurologist networks devoted to MS and the Technical Information Agency of Hospitalization. We used a spatial Bayesian approach based on estimating the number of MS cases from 2005 and 2008 capture-recapture studies to analyze differences in prevalence.RESULTS:The age- and sex-standardized prevalence of MS per 100,000 inhabitants ranged from 68.1 (95% credible interval 54.6, 84.4) in Hautes-Pyrénées (southwest France) to 296.5 (258.8, 338.9) in Moselle (northeast France). The greatest prevalence was in the northeast departments, and the other departments showed great variability.DISCUSSION:By combining multiple data sources into a spatial Bayesian model, we found heterogeneity in MS prevalence among the 21 departments of France, some with higher prevalence than anticipated from previous publications. No clear explanation related to health insurance coverage and hospital facilities can be advanced. Population migration, socioeconomic status of the population studied and environmental effects are suspected.
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