Les changements du certificat de décès de 2017 ont-ils impacté le volume des investigations médico-légales et la qualité des causes de décès identifiées

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Intérêt pour la santé publique :
Comme indiqué ci-dessus, l’objectif à long terme de cette recherche est d'améliorer la validité des statistiques de mortalité à l'échelle mondiale afin d'accroître l'efficacité des programmes de prévention des morts violentes et ainsi réduire le coût de la violence interpersonnelle sur la santé globale.

Objectifs :
L’objectif à long terme de cette recherche est d'améliorer la validité des statistiques de mortalité à l'échelle mondiale afin d'accroître l'efficacité des programmes de prévention des morts violentes et ainsi réduire le coût de la violence interpersonnelle sur la santé globale.

Objectif spécifique n°1 : Nous proposons d'utiliser les particularités du système médico-légal français afin d'établir les facteurs qui influencent les professionnels de santé ainsi que les acteurs judiciaires à indiquer la réalisation d’investigations médico-légales, et le possible changement avant et après 2017 dont nous faisons l’hypothèse qu’il amènera à une augmentation du volume d’investigations.

Objectif spécifique n°2 : Nous proposons d'utiliser l'expérience naturelle française d'avant-après 2017 afin d'établir si le changement de politique a eu un impact sur la qualité des causes de décès identifiées. Nous faisons l’hypothèse que les décès investigués par des légistes ont en moyenne plus de causes proximales et distales identifiées sur l’acte de décès, et que cela pourra influencer le nombre total d’homicides (en augmentation), de suicides (en augmentation), et de morts accidentelles (en diminution).

Les hypothèses qui sous-tendent ces objectifs de recherche sont les suivants : a) les décès autopsiés et étudiés par des professionnels médicolégaux sont mieux compris et classés, ce qui conduit à de meilleures statistiques de mortalité ; et b) une formation plus systématique et uniforme autour de la classification, de la certification et des enquêtes sur les décès (dans le cas présent, sous la forme d'instructions plus détaillées sur les certificats de décès) contribue à réduire les biais dans les enquêtes sur les décès, conduisant à de meilleures statistiques de mortalité.

L’utilisation de l’expérience naturelle française créée par la modification du certificat de décès français en 2018 fournira des preuves uniques dans la quête en cours visant à renforcer les systèmes d’enquête et de classification des décès dans le monde entier.

Méthode :
Nous proposons de tester les hypothèses ci-dessus en analysant les données de mortalité des années 2016-2019 du CépiDC.

La modification du certificat de décès ayant eu lieu en 2017 pour une mise en place en 2018 (avec pilotage dans six municipalités en 2017), nous proposons de faire une comparaison entre les deux ans précédent la mise en place, et les deux ans qui la suivent. Nous nous limitons à deux ans après pour éviter d’inclure 2020 et les données de la pandémie avec tous leurs problèmes, et donc nous nous limitons à deux ans avant pour la comparaison. Bien sûr, le nouveau certificat de décès n’a pas été adopté de façon uniforme sur l’intégralité du territoire en 2018, ainsi nous utiliserons la version du certificat utilisé en tant que variable indépendante, et non l’année de la mort.

Pour tester la première hypothèse, un modèle de régression multinomial sur DCD_CAU_COD, incluant les variables de contrôle listées ci-dessus.

Pour tester la première partie de la deuxième hypothèse, un modèle de régression logistique pour le nombre de rangs de causes pour chaque mort, et incluant les variables de contrôle listées ci-dessus.

Pour un autre test de la première partie de la deuxième hypothèse, la variable DCD_CIM_COD sera recodée pour regrouper les classifications CIM afin de pouvoir développer un modèle de régression multinomiale sur la variable recodée, incluant les variables de contrôle listées ci-dessus.

Et finalement, pour tester la deuxième partie de la deuxième hypothèse, un modèle de régression multinomiale sur DCD_CIR_COD, incluant les variables de contrôle listées ci-dessus.

Population :
Les données du CépiDC regroupent l’intégralité des certificats de décès en France. Nous proposons d’analyser les données de 2016 à 2019 inclus, représentant tous les individus décédés durant ces années.