Absentéisme dans l’enseignement primaire lors de la pandémie A(H1N1), au cours de l’année scolaire 2009-2010. Le cas de l’Attique

La pandémie de grippe Α(H1N1) de 2009, qui se déclara d’abord au Mexique avant de se transmettre rapidement à travers le globe, est classée parmi les pandémies dont la diffusion a été la plus rapide de l’histoire humaine contemporaine. Le 10 août 2010, l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) a déclaré que le virus Η1Ν1 avait atteint le terme de son cycle et que la pandémie pouvait dès lors être considérée comme terminée (OMS, 2019). En Grèce, le premier cas de grippe Α(H1N1) fut relevé le 18 mai 2009. Il s’agissait d’un patient de 19 ans, qui était revenu deux jours plus tôt de New York (Panagiotopoulos et al. 2009).

Glezen (1996), établit une comparaison entre les pandémies Η1Ν1 de 1892, 1918, 1936, 1957 en fonction des classes d’âges et en conduit, à partir d’un examen des taux d’infection par âge, que les enfants d’âge scolaire présentent systématiquement les taux d’infection les plus élevés au cours des périodes pandémiques (et inter-pandémiques). De plus, les enfants jouent un grand rôle dans la diffusion du virus dans l’ensemble de la population du fait de sa concentration dans l’environnement scolaire et de l’absence de prévention sérieuse, telle que le fait de se laver les mains avec du savon et de se les sécher au moyen de papier propre ou d’air pulsé.

Dans la présente contribution, nous réalisons pour la première fois en ce qui concerne le territoire grec, une cartographie des absences à l’école dans l’enseignement primaire en Attique à l’échelle des collectivités locales (loi Kapodistrias). Nous considérons que les absences scolaires sont directement liées à l’expansion de la pandémie de grippe H1N1. L’analyse porte sur des données hebdomadaires pour la période courant du 13/10 jusqu’au 17/12 de l’année 2009.

Nous avons mené une analyse d’auto-corrélation spatiale en calculant les indices globaux et spatiaux I de Moran pour les 10 semaines étudiées. Les indices locaux I de Moran ont été classés et sont présentés sous la forme de modèles spatiaux cartographiques, qui laissent apparaître des zones d’exacerbation du phénomène. Ces cartes révèlent l’existence d’une auto-corrélation spatiale dans les trois plus importantes semaines d’analyse du phénomène, comme nous le verrons. Ensuite, le graphique présentant la courbe d’absentéisme moyen des élèves, donne à lire l’évolution du phénomène au même titre que le contrôle de la différence d’importance statistique des valeurs moyennes.

L’identification de municipalités présentant de forts taux d’absences peut favoriser une prise de décision plus éclairée par les responsables des politiques de prévention sanitaire (Ministère de la santé, KEELPNO [Centres de Contrôle & de Prévention des Maladies], enseignement primaire). Bien que notre analyse porte sur des données de 2009 sélectionnées à cette fin, les cas de grippe A sont déclarés chaque année en Grèce, ce qui lui donne un caractère d’actualité. Par conséquent, la gestion globale des cas déclarés, et des décès dus à la grippe H1N1 par région (Δούκισσας κ.α., 2016α), en lien avec les absences scolaires, peut certainement constituer à terme un outil de gestion éclairée et de coordination d’une future, et probable, pandémie.

Data

Dans notre étude, nous avons eu recours à des données du KEELPNO (rapports hebdomadaires de surveillance épidémiologique de la grippe au cours de l’année 2009-2010), disponibles sur le site www.keelpno.gr. Dans le même temps, les données concernant la population ont été tirées du recensement de 2011 réalisé par l’Autorité Statistique Hellénique (EL.STAT) (www. statistics.gr).

Les données portant sur les absences des élèves de l’enseignement primaire et secondaire ont été rassemblées par l’École Nationale de Santé Publique (ESDY), en collaboration avec l’ITYE (Institut de Technologie, d’Informatique et d’Éducation) placé sous la direction du Ministère de l’Éducation, de la Recherche et des Cultes. Pour être plus précis, ces données portent sur l’ensemble des absences réalisées par les élèves inscrits, dans la période comprise entre le 25/9/2009 et le 17/12/2009, sur une base quotidienne. Le relevé des absences a été fait dans toutes les écoles de Grèce et a concerné tous les niveaux scolaires et tous les types d’enseignements.

Dans leur forme première, les données sont organisées en tableaux. Chaque entrée du tableau concerne les absences dans leur globalité (celles qui sont liées au virus de la grippe n’étaient pas saisies à part dans le système de relevé des absences), et comportent a) le numéro de code de l’école, b) la date de relevé des absences, c) Le nombre d’élèves absents par classe, et d) le total d’élèves inscrits dans la classe.

Nous nous sommes initialement livrés à un contrôle de l’exhaustivité et de la validité des éléments de chaque entrée. Un très petit nombre d’entrées ne correspondait à aucune école du point de vue de son numéro de code, c’est pourquoi nous les avons écartées. Nous avons créé une requête croisée suite à l’exécution de laquelle nous avons remarqué que pour quelques entrées, la municipalité dans laquelle l’école se trouvait ne correspondait pas à celle qui était liée au code de l’école. Nous avons réalisé les corrections nécessaires, puis avons procédé au traitement des données. En créant des requêtes séquentielles, nous avons abouti à la définition de la requête finale. Excluant les taux de présence pour les journées de lundi et vendredi, du fait d’une trop grande variabilité (et afin d’éviter des observations erronées), nous avons calculé la dernière variable qui était la moyenne des absences pour les journées de mardi, mercredi et jeudi, exception faite des jours fériés (tels que le 28/10 et le 17/11). L’unité géographique de la variable est la collectivité locale – loi Kapodistrias. L’analyse développée dans cet article concerne uniquement la région Attique.

Cadre théorique

La différence majeure entre la pandémie des années 1999 à 2009 et celle de 2009 a été la diffusion du virus par âge, en termes de morbidité et de décès (ECDC, 2010). La pandémie du virus Α(Η1Ν1) a davantage affecté la population jeune et particulièrement scolaire (Health Protection in Midlands) ainsi que les foyers (Nishiura et al, 2009). En Grèce, on estime que le taux d’incidence a été plus fort pour les enfants âgés de 5 à 19 ans tandis qu’il était le plus faible pour les personnes âgées de plus de 64 ans. Selon les estimations, 19,7 % de la population grecque a été infectée par ce virus (HCDC, 2010). En calculant les indices de morbidité (Tsimpos, 2004) propres au virus A(H1N1) pour un échantillon de 100 000 personnes, nous relevons une rapide augmentation des cas déclarés pour les personnes âgées de moins de 15 ans. Pour être plus précis, en-dessous de l’âge de 5 ans, on relève 200 cas déclarés pour un échantillon de 100 000 personnes. Les chiffres révèlent une tendance ascendante (300 cas déclarés) mais avec une variation faible dans le groupe des 5-10 ans. L’augmentation est impressionnante dans la classe d’âge 10-15 ans. Celle-ci présente la valeur la plus haute (près de 500 cas / 100 000), ce qui confirme les études susmentionnées selon lesquelles les enfants constituent le foyer principal du virus de la grippe A(H1N1), et tout particulièrement les élèves de l’enseignement primaire (Doukissas et al., 2016). L’épidémie a connu un pic au cours des 48^è et 49^è semaines de l’année 2009 (Maltezou et al., 2011).

Méthodologie

La cartographie thématique a pour objet la création et l’étude de cartes thématiques. Dans une carte thématique, l’élément le plus important est la distribution spatiale des données, tandis que la position et les distances entre unités spatiales sont relatives et symboliques. La carte thématique la plus répandue est la carte choroplèthe.

Au nombre des différentes catégories de méthodes de traitement des données spatiales, figurent les techniques traitant exclusivement la dépendance spatiale entre les valeurs des différentes unités spatiales. Goodchild (1987) affirme que dans son acception la plus générale, l’auto-corrélation spatiale s’intéresse au degré à partir duquel la valeur d’une variable se trouvant dans une position donnée est équivalente aux valeurs de la même variable se situant à proximité. L’établissement de modèles spatiaux présente le plus grand intérêt du point de vue des conclusions à tirer sur la distribution spatiale de la variable et du phénomène que celle-ci concerne.

Résultats de l’analyse spatiale

Les figures 1(cartes 1-6) et 2 (cartes 7-12) présentent la cartographie hebdomadaire  (de la 42^è à la 51^è semaine de l’année 2009) des taux d’absentéisme dans les écoles de l’enseignement primaire dans le département d’Attique. Le phénomène commence à s’accentuer à l’ouest de l’Attique et principalement dans la municipalité d’Ano Liossia et dans la commune de Krioneri. Au cours de la 44^è semaine, nous relevons une augmentation des absences dans les municipalités de Krioneri, Kamatero, Peristeri, Philothéi, Koropi et Markopoulo, ainsi que dans la commune de Kapandriti. Toutefois, la 44^è semaine fut celle de la fête nationale commémorant le Jour du Non (28 octobre), et une part importante des absences est sans doute due. La dernière carte de la figure 1, qui concerne la 46^è semaine, présente des taux d’absences élevés dans les municipalités de l’ouest telles que Zefiri, Mandra, Erythrès, Gerakas et dans les communes de Krioneri et Afidnès. Enfin, dans la partie sud de l’Attique, la commune d’Aghios Konstantinos présente un taux d’absences relativement élevé.

Figure 1: Cartographie des taux d’absences dans les établissements d’enseignement primaire au cours de la période comprise entre le 13/10 et le 12/11/2009 dans le département de l’Attique (Cartes 1-6)