Stéphane Joost, David De Ridder, Pedro Marques-Vidal, Beatrice Bacchilega, Jean-Marc Theler,Jean-Michel Gaspoz et Idris Guessous.
Overlapping spatial clusters of sugar-sweetened beverage intake and body mass index in Geneva state, Switzerland, Nutrition & Diabetes volume 9, Article number: 35 (2019)
   
Résumé
  
Contexte L'obésité et les maladies associées représentent un enjeu majeur de santé publique. Récemment, des études ont confirmé le rôle de la consommation de boissons sucrées (SSB, pour sugar-sweetened beverages, en anglais) dans le développement de ces maladies. L'identification précise des populations et des zones nécessitant des actions de santé publique reste un défi. En utilisant une approche géospatiale de précision, cette étude examine l'existence de regroupements géographiques (clusters) de la fréquence de consommation de SSB (SSB-IF) et de l'indice de masse corporelle (IMC), ainsi que leur possible superposition géographique au sein de la population adulte du canton de Genève.

Méthodes Nous avons utilisé des données correspondant à la SSB-IF autodéclarée et l'IMC mesuré chez les résidentes et résidents âgés de 20 à 74 ans du canton de Genève (Suisse) ayant participé à l'étude populationnelle transversale Bus Santé (n = 15,423). Des indices spatiaux Getis-Ord Gi ont été utilisés pour identifier les regroupements spatiaux de SSB-IF et d'IMC au sein des données non-ajustées et après ajustement pour des caractéristiques individuelles telles que le niveau d'éducation, le sexe, l'âge, la nationalité et le revenu médian du quartier.

Résultats Nous avons identifié un regroupement spatial significatif d'IMC et de SSB-IF. 13,2% (n = 2034) des personnes participantes faisaient partie de clusters avec une SSB-IF plus élevée et 10,7% (n = 1651) habitaient dans des clusters de SSB-IF plus basse. Nous avons identifié des superpositions des clusters de SSB-IF et d'IMC dans des zones spécifiques où résidaient 11,1% (n = 1719) des personnes participantes. Même après l'ajustement pour les caractéristiques individuelles, les clusters identifiés ont persisté et n’ont été que légèrement atténués, indiquant ainsi que d’autres déterminants au niveau du quartier influencent la distribution géographique de SSB-IF et d'IMC.

Conclusion: Notre approche spatiale de précision a permis d'identifier des populations et des zones spécifiques présentant une fréquence de consommation de boissons sucrées plus élevée. Elle a aussi mis en évidence une association spatiale entre une fréquence de consommation de boissons sucrées plus élevée et un IMC plus élevé. Ces résultats pourraient guider les instances politiques dans l'élaboration d'interventions adaptées localement telles que des campagnes de prévention ciblées tout en ouvrant la voie à une santé publique de précision.
  
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