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Dépeuplement rural et offre de soins de premiers recours : quelles réalités et quelles solutions ?

Rural depopulation and primary health care: what is the real situation and what solutions are available?
Guillaume Chevillard, Julien Mousquès, Véronique Lucas-Gabrielli, Yann Bourgueil, Stéphane Rican et Gérard Salem

Résumés

Les espaces ruraux en dépeuplement ont été peu explorés du point de vue de l’offre de soins de premiers recours et des besoins des populations résidentes, alors que ces questions y occupent une place importante. Ce travail caractérise les espaces en dépeuplement comparativement aux autres espaces ruraux à partir d’une typologie socio-sanitaire et d’une approche statistique nationale. Il met en évidence le déclin plus prononcé de l’offre de médecins généralistes libéraux dans ces espaces, alors que les besoins sanitaires demeurent élevés. Cette contribution évalue également les effets des maisons de santé mises en place pour attirer et maintenir des médecins généralistes dans les zones sous-dotées. Les maisons de santé permettent de diminuer l’érosion de l’offre de médecins généralistes dans certains espaces en dépeuplement, mais pas dans l’ensemble de ceux-ci appelant à des mesures plus larges ou spécifiques.

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Texte intégral

Introduction

1Longtemps rurale la population française est depuis 1931 majoritairement urbaine. Alors qu’elle comptait un peu moins de 20 % de sa population dans les villes en 1806, c’est désormais près de 80 % qui y vit [Bergouignan, 2005 ; Guieysse et Rebour, 2012]. Cette transformation trouve son origine dans un long mouvement d’exode rural accompagnant l’industrialisation et caractérisé par un départ massif de population des campagnes vers les villes débuté au 19e siècle et qui s’est achevé à la fin des années 1960 [Merlin, 2007]. Puis les périphéries des villes vont capter l’essentiel de la croissance démographique, la périurbanisation connaissant son apogée entre les années 75 et 90, et gardant une croissance vive par la suite. Les années 90 marquent une inflexion notable concernant le peuplement rural qui va connaitre une reprise démographique durable [Bigard et Durieux, 2010]. Néanmoins, si dans l’ensemble les espaces ruraux gagnent de la population, ces espaces connaissent des trajectoires démographiques différentes, constantes (gain de population, déclin, émigration continue), ou irrégulières [Pistre, 2013].

2De manière synthétique, plusieurs catégories d’espaces ruraux peuvent être retenues au regard de critères socio-démographique [Hilal, 2013 ; Pistre, 2013 ; Noin, 2009]. Ainsi ressortent les espaces ruraux proches des villes gagnant de la population, qualifiés de « périurbain » ou de campagnes des villes. Les campagnes « renaissantes », elles aussi en croissance démographique, concernent les zones touristiques et les littoraux. D’autres espaces ruraux plus fragiles et peu denses se distinguent : d’une part ceux agricoles et industriels à vocation productive (principalement situés dans le nord de la France), et d’autre part les espaces ruraux éloignés des services et de l’urbain, vieillissants, souvent qualifiés de « rural profond ».

3Parmi ces espaces fragiles, une partie est en dépeuplement à cause d’un solde migratoire et/ou d’un solde naturel déficitaire. Il convient de bien distinguer ces espaces de ceux peu denses afin d’éviter que la densité faible ne devienne « une sorte de synecdoque de la déprise rurale et agricole » [Clarimont et al., 2006]. Ainsi, les zones peu denses à l’instar des zones montagneuses, des grandes plaines agricoles ou des campagnes agricoles en crise, correspondent à la « France du vide » ou aux déserts français décrits par Roger Béteille (1981). Parmi ces espaces peu denses, une partie seulement est en dépeuplement, principalement le long de la « diagonale du vide » [op. cit., 2006].

4Si chacun de ces espaces connait des enjeux spécifiques, l’accès aux services et aux équipements publics concerne l’ensemble des espaces ruraux. L’exode rural a abouti à un certain retard des campagnes par ses effets secondaires (dépeuplement par déficit naturel des générations suivantes, diminution de la population active, vieillissement de la population, augmentation du cout des équipements publics…) [Merlin, 2007], qui a pu être accentuée dans les espaces peu denses par la restructuration des services publics au profit des zones plus peuplées [Delga et Morel-à-l’Huissier, 2013].

5Parmi les services de proximité, l’offre de soins cristallise des tensions à l’œuvre dans les territoires ruraux fragiles. L’abondance des travaux, des rapports parlementaires et articles de presse sur la question illustrent son importance [Chevillard et al., 2015 ; Savignat, 2013 ;Véran, 2013]. La France a une densité de médecins plutôt élevée comparativement à d’autres pays : 3,3 médecins pour 1 000 habitants contre 2,5 aux États-Unis ou 2,8 au Royaume Uni (OCDE, 2013). Mais les médecins disposent d’une totale liberté d’installation. Celle-ci est en partie à l’origine des inégalités territoriales d’offre de soins, déjà anciennes, opposant nord et sud de la France, villes et campagnes, centres et périphéries, quartiers aisés et quartiers pauvres [Tonnelier et Lucas, 1995 ; Rican et al., 2013]. Ces inégalités se renforcent de plusieurs manières.

6En premier lieu, le nombre de médecins formés en France, régulé par le numerus clausus, ne permet actuellement pas de compenser ceux partant à la retraite. Cette situation qui a débuté en 2007 devrait perdurer jusqu’en 2020, et conduira à une baisse transitoire du nombre de médecins généralistes, et une baisse plus conséquente de leur densité (la population française continuant de croitre) avant que celle-ci n’augmente à nouveau sous l’effet de l’ouverture du numerus clausus [Attal-Toubert, 2009].

7De plus, des changements sociologiques concernant les choix organisationnels et les comportements d’installation des jeunes médecins généralistes tendent à renforcer les inégalités constatées. Un attrait moindre pour l’exercice libéral, des aspirations à une durée hebdomadaire de travail réduite, la féminisation de la profession, et le rôle du cadre de vie dans les choix d’implantation, font du milieu urbain le lieu privilégié d’installation [Aulagnier et al., 2007 ; Dussault, 2006].

8Ces dynamiques rejaillissent de manière amplifiée dans les espaces ruraux, déjà moins attractifs auprès des médecins. D’une part parce que la population y est en moyenne plus âgée, et en moins bonne santé [Rican et al., 2013], avec donc des besoins de soins plus importants. D’autre part car les distances au généraliste y sont plus grandes, en particulier dans les régions peu denses [Coldefy et al., 2011]. Par ailleurs, les discours de certains élus ou médias sur les « déserts médicaux » peuvent entretenir ou créer un sentiment de pénurie de l’offre, qui gagnerait à être objectivé [Véran, 2013].

9Face aux inégalités territoriales d’offre de soins, les pouvoirs publics ont mis en place au milieu des années 2000 différentes mesures, notamment incitatives, pour améliorer la répartition des médecins généralistes : bourses d’étude, majoration des honoraires, exonérations fiscales. Toutefois, leurs effets restent limités [Bourgueil et al., 2007]. De nombreux élus ruraux font aussi appel à des médecins étrangers sans garantie qu’ils restent [Blondin, 2012 ; Séchet et Vasilcu, 2013]. Parallèlement, les pouvoirs publics accompagnent progressivement le regroupement pluriprofessionnel au sein de maisons de santé afin de construire une offre de soins de premier recours rénovée [Mousquès, 2011], et en vue d’attirer et maintenir des professionnels dans les territoires sous-dotés ou fragiles. Ces maisons de santé sont composées de professionnels de catégories variées (médicaux, auxiliaires médicaux, voire pharmaciens) et ont une activité de soins de premiers recours sans hébergement. Souvent issues d’initiatives locales, ces structures se distinguent des cabinets de groupes traditionnels par leur caractère pluriprofessionnel et la formalisation d’un projet de santé visant à répondre aux besoins de soins de la population. Elles peuvent prendre la configuration de structures sur un même site (mono-site), ou sur plusieurs sites avec des antennes pouvant être des cabinets secondaires ou principaux de professionnels de santé (maison de santé multi-sites). Ces structures sont en plein essor, l’observatoire des recompositions de la direction générale de l’offre de soins (DGOS) en dénombrait 436 en 2014 contre 291 en 2013. Elles sont principalement implantées dans l’espace à dominante rurale, et en particulier dans des espaces défavorisés en offre de soins [Chevillard et al., 2015].

1. Objectif et cadre d’analyse

10Au cours de cet article nous chercherons à approfondir la connaissance des particularités des espaces en dépeuplement dont des études montrent qu’ils se singularisent par une faible densité et la difficulté d’accès aux services [Clarimont et al., 2006], ou encore par l’éloignement aux villes, la faiblesse de la structure économique locale et régionale, et une population aux revenus et au niveau d’éducation moindre [Simard, 2014].

11Nous chercherons à répondre à plusieurs questions. Quelles sont les spécificités des espaces ruraux en dépeuplement au regard de l’offre de soins de premier recours, des caractéristiques des populations résidentes, et de l’accès aux services ? Existe-t-il un lien entre dépeuplement et dynamique de l’offre de soins ? De quelle manière les mesures mises en places par les pouvoirs publics pour attirer des médecins viennent modifier ou non cette dynamique ?

12Il est supposé que les espaces en dépeuplement se caractérisent par davantage d’indicateurs défavorables (offre de soins, caractéristiques des populations, structure spatiale) que les autres espaces ruraux. Il est également supposé que les maisons de santé ont un impact favorable sur la densité de médecins généralistes libéraux.

13Afin de répondre à ces questionnements plusieurs temps sont observés. En premier lieu, le matériel et la méthodologie de recherche sont décrits. Ensuite, une analyse de l’ensemble des espaces ruraux est menée à partir d’une typologie socio-sanitaire. Puis les espaces ruraux en dépeuplement sont décrits comparativement aux résultats de la typologie et à l’ensemble des espaces ruraux. Enfin, nous étudierons les effets des maisons de santé sur l’offre de médecins généralistes libéraux dans les espaces en dépeuplement.

14Nous nous intéressons ainsi à l’ensemble des espaces à dominante rurale ayant perdu de la population entre 1999 et 2009, que ce soit du au solde naturel, au solde migratoire, ou aux deux. Ce travail vient compléter une première étude sur les maisons de santé [Chevillard et al., 2015]. Ceci sur une période d’étude plus longue, 2004-2012, dans un sous-ensemble spécifique : les espaces en dépeuplement, et au regard de nouveaux indicateurs.

2. Matériel et méthode

2.1. La qualification des espaces ruraux

15Nous avons choisi comme échelle d’analyse les bassins de vie, soit le « plus petit territoire sur lequel les habitants ont accès aux équipements et services les plus courants » (Brutel et Lévy, 2012). Ils sont particulièrement adaptés à l’étude de « la structuration et de la desserte » du milieu rural « par la nature des équipements retenus pour leur construction, à savoir les équipements de niveau intermédiaires » (Julien, 2007). Ils ont l’avantage de reposer sur une définition objective, qui en fait des unités spatiales « comparables ». Nous définissons les bassins de vie à dominante rurale comme ceux dont la commune polarisante n’est pas un grand pôle urbain. Ainsi définis, la France métropolitaine compte 1 414 bassins de vie à dominante rurale, regroupant un tiers de la population (20,9 millions).

16Pour qualifier ces espaces nous réalisons une typologie intégrant des indicateurs relatifs à l’offre de soins, aux caractéristiques socio-économiques et sanitaires de la population, ainsi qu’à la structure spatiale accessibilité aux pôles de services (tableau 6). Ces dimensions permettent de distinguer les profils spatiaux selon des indicateurs permettant de faire ressortir des situations défavorables ou fragiles : état de santé dégradé des populations, niveau socio-économique moindre, offre de soins déficitaire ou vieillissante etc. (Chevillard et al., 2013 ; Rey et al., 2009 ; Rican et al., 2013). Ces données proviennent de l’Insee, du Centre d’épidémiologie sur les causes médicales de décès (CépiDc-Inserm), de l’Institut de recherche et documentation en économie de la santé (Irdes) et du Système National d’Information Inter-Régime de l’Assurance Maladie (Sniiram).

17La typologie est élaborée à partir d’une analyse en composantes principales (ACP) puis d’une classification ascendante hiérarchique (CAH). Cette dernière permet de partitionner les espaces étudiés en les regroupant par classes. La construction des classes est fondée sur les axes factoriels définis par l’ACP de façon à conserver 80 % de l’inertie de base (tableau 10). La stratégie d’agrégation utilisée est la méthode de Ward, qui minimise l’inertie intra-classe et maximise l’inertie inter-classe et permet d’obtenir les classes les plus homogènes possibles.

18Les espaces en dépeuplement sont ensuite caractérisés à partir de comparaisons d’indicateurs avec les classes issues de la typologie, et par des tests de comparaison de moyenne avec le reste des espaces ruraux (test de Student).

2.2. L’étude de l’effet des maisons de santé sur l’offre de médecins généralistes libéraux

19Les données sur les maisons de santé sont issues du recensement de l’Observatoire de recompositions de la DGOS, qui comptabilisait 291 structures en France en 2013.

20Pour évaluer l’impact des maisons de santé nous nous inspirons des méthodes d’évaluation de politiques publiques [Givord, 2010] et les appliquons aux espaces français selon la présence ou non de maisons de santé, afin de faire ressortir d’éventuels effets de ces structures.

21Nous cherchons donc à comparer des espaces dans lesquels sont implantés des maisons de santé (les « cas ») à des espaces dépourvus de telles implantations (les « témoins »). La catégorisation des cas et des témoins constitue un enjeu crucial, pour comparer les uns et les autres à « situations comparables ». Pour répondre à cela, la typologie spatiale a été mobilisée pour définir des espaces « similaires ». Les témoins sont donc des espaces « similaires » sans maisons de santé, mais dotés de médecins généralistes libéraux.

22Il s’agit, ensuite, de mobiliser des données longitudinales, ici sur deux périodes consécutives (2004-2008 et 2008-2012), marquant « l’avant » et « l’après » maisons de santé, pour mettre en œuvre des analyses économétriques en « différence de différences ». Nous avons choisi comme date charnière l’année 2008 car elle marque l’accélération de la politique de soutien aux maisons de santé [Afrite et al., 2013]. Cette méthode permet d’éliminer deux biais [Imbens et Wooldridge, 2009] : celui, permanent, des différences initiales (sélection), et celui, commun, de la tendance générale dans le système (temporel). On peut formaliser cette démarche de la façon suivante dans une régression linéaire :

Yi = β0 + β1 . APRES + β2 . CAS + β3 . APRES . CAS + εi

23Avec Yi, la densité ou son évolution, APRES une variable prenant la valeur 0 pour l’avant et 1 pour l’après, CAS une variable prenant la valeur 0 pour les témoins et 1 pour les cas.

24Les paramètres ainsi estimés peuvent être présentés de la façon suivante dans les tableaux de résultats (Tableau1)

Tableau 1. L'analyse de l'évolution de la densité de médecins généralistes dans les zones avec et sans maisons de santé

2004-2008

2008-2012

Différence de différence

Témoin

Cas

Différence avant

Témoin

Cas

Différence après

Champ

Densité de médecins généraliste - moyenne

β0

β0+β2

β2

β0+β1

β0+β1+β2+β3

β2+β3

β3

25Pour évaluer l’impact des maisons de santé nous analysons la différence de l’évolution de la densité de médecins généralistes avant (2004-2008) et après (2008-2012) la mise en place de maisons de santé, pour le groupe des cas et pour celui des témoins. Nous calculons ensuite la différence entre cas et témoins c’est-à-dire la « différence de différences ». La même démarche est menée entre 2004 et 2012. La même méthode est appliquée à deux autres indicateurs: la densité de médecins généralistes libéraux de moins de 45 ans et la distance moyenne aux communes équipées médecins généralistes libéraux.

3. Des espaces à dominante rurale aux dynamiques socio-sanitaires différenciées

  • 1 Les tableaux 2 à 10 sont reportés en annexe de l'article.

26Six classes de bassins de vie sont proposées suite à la partition, dont la description des principaux indicateurs est disponible dans le tableau 21.

27La classe 1 des bassins de vie périurbains, regroupe des espaces en périphérie des grandes agglomérations régionales, plutôt aisés, attractifs pour les populations et les médecins généralistes, dont la population est plus jeune, mais moins dotés en offre de soins. Cette classe regroupe 311 bassins de vie, soit 22 % de ceux métropolitains et 24 % de la population de l’espace à dominante rurale.

28La classe 2 des bassins de vie très favorisés, est composée d’espaces situés en périphérie des plus grandes agglomérations françaises, très favorisés aux plans socio-économique et sanitaire et à la dotation moyenne en offre de soins de premiers recours. Les tranches d’âge des actifs et des enfants sur surreprésentées dans cette classes. Elle compte 111 bassins de vie, soit 8 % de ceux métropolitains et 8 % de la population.

29La classe 3 des bassins de vie industriels et agricoles rassemble des espaces caractérisés par une surreprésentation des ouvriers et agriculteurs, par une population à l’état de santé légèrement plus favorable et par une offre de soins moindre que la moyenne. Les bassins de vie appartenant à cette classe sont principalement situés dans le quart nord-ouest de la France, dans des régions plutôt à dominante agricole comme les Pays-de-la-Loire, la Bretagne, la Basse-Normandie ou le Centre. Cette classe compte 319 bassins de vie, soit 23 de ceux métropolitains et 21 % de la population.

30La classe 4 des bassins de vie ruraux défavorisés réunit des espaces défavorisés d’un point de vue socio-économique et sanitaire et dont l’offre de généralistes libéraux est déficitaire et la densité en baisse. Ils sont majoritairement situés dans le quart nord-est de la France et aussi dans quelques espaces ruraux du centre de la France. Cette classe concerne 267 bassins de vie, soit 19 % de ceux métropolitains et 23 % de la population.

31La classe 5 des bassins de vie ruraux touristiques est composée d’espaces essentiellement du sud de la France, attractifs pour les populations. Abritant plus de populations fragiles (chômeurs, personnes âgées), ils sont aussi plus éloignés des services. Ils sont les mieux dotés en médecins généralistes libéraux mais se caractérisent néanmoins par quelques signaux de relative fragilité : médecins plus âgés. Ces bassins sont situés sur le pourtour méditerranéen, les reliefs (Pyrénées et Alpes du Sud) ainsi que sur le littoral Atlantique. Cette classe compte 206 bassins de vie, soit 15 % de ceux métropolitains et 14 % de la population.

32La classe 6 des bassins de vie du « rural profond » correspond aux espaces éloignés des services, dont la population est plus âgée et plutôt en moins bonne santé. Ils sont assez bien dotés en offre de premiers recours, mais leur offre de généralistes libéraux est vieillissante et en baisse prononcée. Ces espaces sont majoritairement représentés au centre de la France. Cette classe rassemble 202 bassins de vie, soit 14 % de ceux métropolitains et 10 % de la population.

33Cette typologie fait ressortir des structures spatiales connues et décrites en partie en introduction (figure 1). Ainsi la « diagonale du vide » ressort notamment au travers de la classe du « rural profond » et de la classe du rural défavorisé, les campagnes renaissantes au travers des espaces touristiques. L’opposition entre la France agricole de l’ouest et celle industrielle de l’est est visible dans l’état de santé différenciée des populations entre les bassins de vie industriels et agricoles et ceux défavorisés. Enfin, les campagnes des villes, en croissance démographique, recoupent en partie les localisations des espaces périurbains.

Figure 1. Carte des six classes de bassins de vie de l’espace à dominante rurale

Figure 1. Carte des six classes de bassins de vie de l’espace à dominante rurale

4. Les espaces en dépeuplement sont davantage défavorisés comparativement aux autres espaces à dominante rurale

34Les bassins de vie en dépeuplement sont ici comparés aux profils de bassins de vie issus de la typologie, puis aux espaces à dominante rurale qui gagnent de la population (tableau 2). L’échantillon est composé de 187 bassins de vie en déprise démographique regroupant 2,5 millions d’habitants soit 12 % de la population de l’espace à dominante rurale. Ils sont peuplés en moyenne de 13 236 habitants et ont une densité de 56,6 habitants au km².

4.1. Les espaces en dépeuplement principalement situés le long de la « diagonale du vide »

35Les bassins de vie en déprise démographique sont principalement situés dans les régions du Limousin, de l’Auvergne, du sud du Centre, de la Bourgogne (Nièvre, plateau de Langres), de la Champagnes Ardennes (Argonne, « pointe de Givet ») et la Lorraine (sud des Vosges) ainsi que la Thiérache, recouvrant en partie la « diagonale du vide ». Ces différents espaces correspondent soit à des reliefs entrainant un certain enclavement (massif central, Vosges, mont d’arrhées…), soit à des plaines agricoles peu denses, mais aussi à des espaces éloignés des grandes agglomérations régionales ou nationales. Sans surprise ces espaces ne concernent pas ou très peu les littoraux (à l’exception d’une partie de la Haute-Normandie et de la Côte d’Opale). Ces résultats rejoignent ceux de travaux récents, mettant en évidence la déprise persistante dans les espaces ruraux du nord et l’est de la France [Pistre, 2013].

Figure 2. Bassins de vie de l’espace à dominante rurale en dépeuplement entre 1999 et 2009

Figure 2. Bassins de vie de l’espace à dominante rurale en dépeuplement entre 1999 et 2009

Source : Insee
Réalisation : Irdes, 2014

4.2. Les espaces ruraux en dépeuplement sont plus fragiles que la moyenne au regard de différentes dimensions

36La répartition des bassins de vie en dépeuplement au sein des classes définies par la typologie met en évidence une surreprésentation de ceux-ci dans les classes les plus défavorisées ou fragiles. La plupart d’entre eux appartiennent aux bassins défavorisés (42 %), puis au rural profond (36%), et dans une moindre mesure aux bassins de vie à dominante agricole et industrielle (14 %).

Des espaces davantage « vieillissants », aux plus forts besoins de soins

37Les populations de plus de 65 ans y sont supérieures à la moyenne (23,5 % contre 19,2 %), mais sont moins importantes que dans le « rural profond ». De plus, les populations des espaces en déprise ont, en moyenne, un état de santé moins bon : l’espérance de vie y est moins élevée, la mortalité prématurée et la mortalité évitable liée au système de soins sont plus fortes que la moyenne. Ces caractéristiques témoignent, entre autres, de plus fort besoins de soins des populations, à mettre cependant en perspective avec le dépeuplement et ainsi une baisse quantitative des besoins. Enfin, les populations y ont en moyenne des indicateurs socio-économiques plus défavorables témoignant d’une plus grande fragilité : la part de bacheliers est inférieure à la moyenne, ainsi qu’à l’ensemble des classes de la typologie, les revenus médians des ménages sont inférieurs, le taux de chômage légèrement plus élevé, et la proportion de personnes âgées vivant seules aussi.

Une offre de soins de premiers recours en apparence suffisante, mais davantage fragile

38La densité de médecins généralistes libéraux dans ces espaces est légèrement supérieure à la moyenne des espaces ruraux (83 médecins généralistes pour 100 000 habitants contre 80 en moyenne), et l’accessibilité potentielle localisée est aussi égale à la moyenne.

39En revanche, au regard d’autres indicateurs d’offre de soins, ces espaces apparaissent plus fragiles. Ainsi, l’évolution de la densité de généralistes entre 2004 et 2012 y est nettement plus défavorable : diminution de 12 % contre 7,7 % en moyenne. Le vieillissement des médecins y est aussi plus prononcé : la proportion de médecins généralistes libéraux de plus de 55 ans y est supérieure à tous les autres types d’espaces et cette proportion y a aussi le plus fortement augmenté entre 2004 et 2012. De plus, la part de communes dont l’offre de médecin a disparu entre 2004 et 2012 est significativement plus élevée dans les espaces en déprise que dans le reste des espaces (8 % contre 5 % en moyenne), ainsi que dans tous les types d’espaces décrits par la typologie. Enfin, la distance moyenne à la commune la plus proche équipée d’un médecin généraliste est significativement plus importante dans les espaces en dépeuplement, que ce soit en 2004 (2,4 minutes vs 2,0 minutes) ou en 2012 (2,7 minutes vs 2,1 minutes).

Des espaces moins denses et plus éloignés

40Ces espaces ont en moyenne une densité plus faible (56,6 habitants par km²) mais ceux du rural profond sont les moins denses avec en moyenne 32,6 habitants par km². Les bassins de vie en dépeuplement se caractérisent aussi par un plus fort éloignement de la population aux pôles de services, quelque soit la gamme retenue. Par ailleurs, la part de ménages sans voitures dans ces espaces est supérieure à la moyenne, et à l’ensemble des classes de la typologie. Ce cumul d’éloignement et de surreprésentation des ménages sans voitures pose la question de l’accessibilité aux services dans ces espaces.

5. Les effets des maisons de santé sur l’offre de médecins généralistes dans les espaces en dépeuplement

41Si ces structures ont un impact favorable sur la densité de médecins dans certains espaces ruraux [Chevillard et al., 2013], leur impact spécifique dans les espaces en dépeuplement n’a pas été mesuré, ce qui est l’objet de ce chapitre.

42L’échantillon est composé de 187 bassins de vie en dépeuplement : 42 sont dotés de maisons de santé et constituent les « cas », et les 145 restants, sans maisons de santé, constituent les « témoins ». Les bassins de vie dotés de maisons de santé dans les espaces en dépeuplement appartiennent majoritairement au rural défavorisé (38 %) et au rural profond (45 %).

43L’analyse cas-témoins se fait dans un premier temps sans distinction des espaces en dépeuplement selon leurs catégories d’appartenance à la typologie. Cela nous permet d’avoir des échantillons « cas » suffisants. Dans un second temps, nous menons une analyse dans des espaces similaires au regard de la densité de médecins généralistes (classe 3 et 4, puis classe 5 et 6), afin d’analyser plus finement l’impact des maisons de santé dans les espaces en dépeuplement.

5.1. Les maisons de santé ont peu d’effet global, toutes classes confondues, dans les espaces en dépeuplement

44Dans les espaces en dépeuplement, rappelons que la densité de médecins généralistes, ainsi que celles de généralistes de moins de 45 ans diminuent entre 2004 et 2012. Dans le même temps, la distance moyenne de la population au médecin augmente légèrement (tableau 3).

45Dans l’ensemble des espaces en dépeuplement, les résultats montrent que les maisons de santé n’ont pas d’impact significatif sur la densité de médecins généralistes libéraux et sur son évolution (tableaux 4 et 7). En effet, la différence de densité entre 2004 et 2012, entre cas et témoins, n’est pas significativement différente. De la même manière, l’évolution de la densité de médecins, entre les deux périodes 2004-2008 et 2008-2012, n’est significativement pas différente entre cas et témoins, même si on observe une légère inflexion dans les espaces témoins.

46Concernant l’évolution de la densité de jeunes généralistes on n’observe pas de différence significative entre les deux périodes néanmoins les espaces avec maisons de santé ont une densité de jeunes généralistes plus élevés en 2012 comparativement à 2004. En revanche, l’évolution de la densité de jeunes généralistes est similaire entre cas témoins avant la mise en place des maisons de santé, et devient positive après dans les zones avec des maisons de santé.

47L’impact des maisons de santé sur les distances d’accès au généraliste n’est pas significatif, mais la distance augmente légèrement plus dans les espaces avec des maisons de santé.

5.2. Les maisons de santé ont un impact sur la densité de généralistes dans certains types d’espaces en dépeuplement

48Le manque d’impact des maisons de santé sur les indicateurs étudiés peut s’expliquer par une hétérogénéité interne de l’échantillon des espaces en dépeuplement, d’où l’importance de réaliser des sous-échantillons. Pour ce faire, nous regroupons les classes selon le niveau de densité en médecins généralistes et regroupons ainsi les classes du rural défavorisé et du rural industriel et agricole d’une part, moins dotées, et la classe du rural profond, mieux dotée, d’autre part. Cette analyse nous conduit à des échantillons « cas » plus restreints (20 et 23), nécessitant une certaine précaution dans l’interprétation des résultats.

49Les résultats mettent ainsi en évidence des dynamiques contrastées (tableaux 5, 6, 8 et 9). Dans les espaces du rural défavorisé et du rural industriel et agricole, on n’observe pas d’impact significatif des maisons de santé sur la période 2004-2012.Cependant, les espaces avec maisons de santé ont, dans ce sous ensemble, une évolution de l’offre moins favorable (tableau 6).

50En revanche, l’évolution avant et après 2008 fait ressortir des différences entre cas et témoins (tableau 7). Ainsi l’évolution de la densité de généralistes, négative pour les cas et témoins sur les deux périodes, est amortie de manière significative dans les zones avec maisons de santé, alors qu’elle s’aggrave dans les espaces sans maisons de santé. On observe la même tendance concernant l’évolution de la densité des généralistes de moins de 45 ans, avec un degré de significativité moindre. L’évolution de la distance d’accès est plutôt favorable sur la période après 2008 dans les zones avec maisons de santé, ou l’augmentation est moindre que chez les témoins.

51Dans les bassins de vie en dépeuplement du rural profond, entre 2004 et 2012, on n’observe pas de différences significatives entre la densité de généralistes et la distance au généraliste entre cas et témoins (tableau 8). En revanche, on observe une différence significative de la densité de jeunes généralistes sur la période, au profit des espaces avec maisons de santé.

52L’évolution des indicateurs entre les deux périodes 2004-2008 et 2008-2012 met en évidence des évolutions de la densité des généralistes et des jeunes généralistes et de la distance d’accès davantage défavorable dans les espaces avec maisons de santé, mais non significatives (tableau 9).

Discussion

L’approche quantitative doit être complétée

53La typologie socio-sanitaire regroupe des espaces de régions différentes dans les mêmes classes, dont les caractéristiques ne sont pas identiques. Une analyse de chaque classe, région par région permettrait probablement de révéler des spécificités. Elle pourrait également être complétée par des terrains afin de qualifier ces espaces en dépeuplement selon le regard des élus locaux, des habitants et des professionnels de santé.

54La typologie socio-sanitaire intègre la dynamique démographique dans les variables actives. Une analyse des axes factoriels en annexe montre que cet indicateur participe à la construction du premier axe. Celui-ci oppose des espaces avec des indicateurs favorables, supérieurs à la moyenne (bacheliers, l’espérance de vie, revenus, cadres, dynamique démographique), à des espaces défavorisés (chômage, mortalité prématurée plus importante, population âgée, ouvriers, agriculteurs). Ceci peut participer à dégager une classe de bassins de vie en dépeuplement. Il pourrait être pertinent de mobiliser cette variable uniquement de manière illustrative pour mieux qualifier les espaces en dépeuplement vis-à-vis des autres profils d’espaces issus de la typologie.

55Dans l’espace à dominante rurale, les bassins de vie constituent un niveau d’analyse pertinent. Pour autant, les bassins de vie sont très étendus dans les espaces faiblement peuplés comme en Champagne-Ardenne, en Bourgogne, ou au Sud de la région Centre, dans les Landes et les régions montagneuses. Des analyses à d’autres échelles, comme l’intercommunalité ou le canton pourraient être des compléments pertinents à cette étude.

56La mesure de l’effet des maisons de santé sur l’offre de médecins généralistes libéraux appréhende plusieurs dimensions de l’accessibilité aux soins (distance, présence d’offre). Cette démarche seule ne saurait décrire l’accessibilité des populations des espaces étudiés qui relève de plusieurs dimensions plus qualitative : disponibilité de l’offre, accessibilité, organisation des services de santé, faisabilité financière, acceptabilité des soins selon les attentes des patients et leurs caractéristiques [Penchansky et Thomas, 1981]. Afin de combler ce manque il faudrait réaliser des enquêtes auprès des populations pour connaitre la perception et la satisfaction de cette nouvelle offre de soins. Cette approche permettrait de compléter la définition des besoins de soins abordée ici à partir d’indicateurs statistiques auxquels échappent plusieurs dimensions citées.

57Par ailleurs, il apparait difficile de définir les besoins de soins de ces espaces. En effet si, on l’a vu, la population a de plus forts besoins, celle-ci diminue, tout comme l’offre de soins. Il est ainsi difficile d’évaluer si la différence entre les besoins de soins non comblés et la disponibilité de l’offre se creusent. À cet égard l’érosion de l’offre qui accompagne le dépeuplement n’est forcement pas forcement problématique.

L’étude des effets des maisons de santé doit être reconduite à moyen terme

58Certains types d’espaces comptent peu de maisons de santé (moins de 30 observations) et empêchent des analyses statistiques robustes. Il a donc été choisi de regrouper l’analyse pour l’ensemble des espaces en dépeuplement. Ces regroupements introduisent une plus grande hétérogénéité pour les cas comme pour les témoins. L’essor du nombre de maisons de santé et donc de l’échantillon renforcera le modèle, en évitant le regroupement des classes.

59Ces premiers résultats présentent une tendance d’évolution de la densité de médecins généralistes libéraux dans les espaces avec et sans maisons de santé, avant et après la mise en place de la politique. Ils sont cependant à relativiser quant à la durée de la période après la mise en place des maisons de santé (2008-2012), relativement courte, mais pourront être rendus plus robustes dans les prochaines années.

60Dans les sous-échantillons d’analyse, les évolutions de la distance sur les deux périodes sont opposées dans les deux sous-ensembles étudiés témoignant certainement de spécificités propres à ces espaces. On peut également se demander si la différence entre des maisons de santé mono-sites et des multi-sites ne pourrait pas jouer sur la distance temps, et si elle n’expliquerait pas en partie les résultats observés sur la distance d’accès. Une étude prenant en compte spécifiquement le type de structures s’avèrerait pertinente pour mieux comprendre leurs impacts sur la distance d’accès aux soins, chose non possible à l’heure actuelle avec les données dont nous disposons.

Conclusion

61Nous avions pour objectif d’apporter des précisions sur les spécificités des espaces ruraux en dépeuplement au regard des caractéristiques démographiques, sociales, et sanitaires de leurs populations, des particularités de l’offre de médecins généralistes libéraux et de l’accès aux services.

62Les espaces en déprise démographique se distinguent par une faible densité, une population plus âgée, et dont l’état de santé est moins bon, et par une plus grande distance d’accès aux services. L’offre de médecins généralistes libéraux est plus fragile avec une érosion et un vieillissement du corps médical plus prononcés. De plus, le recul du maillage de l’offre de soins y est plus conséquent avec davantage de communes qui ont perdu leur médecin, s’ajoutant à un éloignement aux généralistes déjà plus important.

63Ces résultats indiquent de plus forts besoins de soins des populations qui, couplés à une dynamique défavorable de l’offre de médecins généralistes libéraux, suscitent légitimement des inquiétudes quant à l’accessibilité aux soins de premiers recours dans ces espaces. On assiste en effet à un renforcement des inégalités territoriales d’offre de soins. En revanche, la diminution de la population suggère une baisse des besoins de soins de ces espaces. Il demeure toutefois difficile d’affirmer qu’elle compense la diminution de l’offre de médecins généralistes libéraux.

64Les maisons de santé, n’ont pas d’impact significatif sur la densité de généralistes, du moins dans l’ensemble de ces espaces. En revanche, on observe un impact favorable dans les espaces en dépeuplement les moins dotés, mais avec des effectifs restreints invitant à la prudence quant à l’interprétation des résultats. Dans l’ensemble des espaces en déprise, les maisons de santé n’ont pas d’impact significatif sur les distances d’accès au généraliste, néanmoins, on observe que les distances augmentent dans les espaces avec des maisons de santé. En revanche, dans un sous-échantillon d’espaces en déprise, on observe une moindre augmentation des distances aux médecins consécutive à la mise en place des maisons de santé témoignant d’un maintien du maillage.

65Les maisons de santé montrent des effets favorables sur l’offre de médecins généralistes dans certains types d’espaces en dépeuplement. Elles ne sont donc pas forcement efficaces dans tous les espaces en déprise. L’adaptation de ces structures sous forme multisite, avec des cabinets secondaires de généralistes proposant des consultations dans les villages désertés par les médecins pourrait être un moyen de maintenir un maillage de proximité. Cela serait compatible avec ces espaces peu denses en garantissant une patientèle suffisante aux médecins choisissant d’y exercer. Cette mesure pourrait éviter que certains territoires ne disposent plus du « droit à la santé » [Bontron, 2013].

66Les caractéristiques des espaces en dépeuplement, enclavés et vieillissants, rendent nécessaire la prise en compte de l’ensemble des fragilités qui dépassent la seule offre de soins. Pour y parvenir, la connaissance de ces espaces pourrait être approfondie, par exemple, par des études sur l’évolution de l’emploi, des équipements de proximité et des services publics (école, poste, trésor public).

67L’action sur l’offre de soins, qui doit être couplée à d’autres dispositifs d’aménagement du territoire comme les maisons de services au publics [Delga et Morel à l’Huissier, 2013], pourrait être un préalable évitant que ces espaces deviennent des plateformes productives dépeuplées [Barthe et Milian, 2011] ou bien des « déserts » [Lévy, 1994].

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Bibliographie

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Annexe

Tableau 2. Principales variables caractéristiques des classes de bassins de vie (BV) issues de la typologie et des espaces en dépeuplement

Variables caractéristiques (moyenne)

Moyenne générale des BV ruraux

Périurbain

Rural très favorisé

Rural industriel et agricole

Rural défavorisé

Rural touristique

Rural Profond

BV en dépeuplement

BV en croissance

Offre de soins

Part de généralistes de plus de 55 ans en 2012(%)

50,7

42,5

41,4

54,8

54,6

51,1

56,8

58,7

49,5

Densité de généralistes de plus de 55 ans en 2012

40,4

32,2

33,6

36,9

39,5

52,8

51,0

48,9

39,1

Densité de généralistes en 2012

80,7

77,6

82,6

68,5

73,6

103,3

90,1

83,7

80,3

Evolution de la densité de généralistes entre 2004-2012 (%)

-7,7

-1,3

0,0

-10,9

-11,1

-7,8

-12,1

-12,0

-7,1

Population

Espérance de vie

80,1

80,6

81,5

80,2

78,7

80,2

79,8

79,2

80,2

Mortalité évitable liée au système de soins

77,1

71,2

66,8

73,7

91,8

76,0

79,0

84,3

76,0

Mortalité prématurée

205,4

181,7

154,5

203,5

244,5

207,7

218,7

229,0

201,8

Part d'agriculteurs (%)

5,4

3,3

1,3

6,4

4,0

4,4

12,2

8,0

5,0

Part de bacheliers (%)

28,8

31,6

40,6

24,9

24,7

32,5

25,7

24,0

29,5

Part de personnes âgées vivant seules (%)

28,5

27,3

25,6

28,7

30,9

28,4

28,3

30,5

28,2

Part des plus de 65 ans (%)

19,7

15,6

13,6

20,1

19,3

22,1

27,1

23,5

19,2

Part d'ouvriers (%)

28,4

27,4

17,1

34,7

32,5

22,0

27,3

27,9

31,4

Revenu médian des ménages (€)

21054,5

22576,9

30115,5

19987,4

19567,6

20507,6

17939,7

18768,5

21402,3

Taux de chômage (%)

9,5

7,8

7,2

8,7

11,6

12,1

9,2

10,8

9,3

Structure spatiale

Densité de population

83,0

95,1

216,7

51,9

77,9

96,9

32,7

56,6

87,0

Distance aux pôles de services supérieurs

22,6

20,7

17,4

21,2

20,3

26,8

29,0

25,0

22,2

Taux de croissance annuel (1999-2009)

0,9

1,6

1,2

0,8

0,3

1,3

0,2

-0,3

1,1

Tableau 3. Différence de densités et d'évolution de distance au généraliste entre 2004-2008 et 2008-2012 dans l'ensemble des espaces en dépeuplement (selon la présence ou non de maisons de santé)

 

Avant (2004-2008)

Après (2008-2012)

Diff. de Diff.

Différence de densités

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

-6.528

-7.106

-0.577

-6.463

-5.606

0.857

1.434

Ecarts types

1.200

2.197

2.503

1.200

2.197

2.503

3.540

t

-5.44

-6.79

-0.23

-6.47

-6.39

-0.00

0.41

P>|t|

0.000

0.001

0.818

0.000

0.011

0.732

0.686

Effectifs

144

43

 

144

43

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0,01403

Différence de densités de jeunes généralistes

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

-8.990

-8.118

0.872

-2.161

0.270

2.430

1.558

Ecarts types

0.956

1.770

2.012

0.956

1.770

2.012

2.845

t

-9.40

-8.50

0.43

-1.85

-0.41

1.65

0.55

P>|t|

0.000

0.000

0.665

0.024

0.879

0.228

0.584

R-2

 

 

 

 

 

 

0.09378

Différence de distance au MG

 

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

1.136

0.212

-0.924

-0.935

0.045

0.980

1.904

Ecarts types

0.938

1.736

1.973

0.938

1.736

1.973

2.791

t

1.21

0.60

-0.47

-1.07

-0.76

0.04

0.68

P>|t|

0.227

0.903

0.640

0.319

0.980

0.620

0.496

R-2

 

 

 

 

 

 

0.00660

Tableau 4. Différence de densités et d'évolution de distance au généraliste entre 2004-2008 et 2008-2012 dans les espaces en dépeuplement des classes 3 et 4 (selon la présence ou non de maisons de santé)

 

Avant (2004-2008)

Après (2008-2012)

Diff. de Diff.

Différence de densités

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

-2.567

-8.397

-5.830

-7.231

-2.961

4.270

10.101

Ecarts types

1.176

2.234

2.525

1.176

2.234

2.525

3.571

t

-2.18

-5.18

-2.31

-6.53

-8.54

-1.83

2.83

P>|t|

0.030

0.000

0.022**

0.000

0.187

0.092*

0.005***

Effectifs

83

23

 

83

23

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0,05029

Différence de densités de jeunes généralistes

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

-6.324

-9.989

-3.665

-2.246

-0.071

2.175

5.840

Ecarts types

1.142

2.169

2.452

1.142

2.169

2.452

3.467

t

-5.54

-8.01

-1.50

-2.75

-3.22

-1.28

1.68

P>|t|

0.000

0.000

0.136

0.051

0.974

0.376

0.094*

R-2

 

 

 

 

 

 

0.07561

Différence de distance au MG

 

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

0.049

0.206

0.157

0.179

0.058

-0.122

-0.278

Ecarts types

0.040

0.077

0.087

0.040

0.077

0.087

0.122

t

1.23

2.09

1.81

3.27

-3.30

-3.06

-2.27

P>|t|

0.222

0.008

0.072*

0.000

0.451

0.162

0.024**

R-2

 

 

 

 

 

 

0.03323

Tableau 5. Différence de densités et d'évolution de distance au généraliste entre 2004-2008 et 2008-2012 dans les espaces en dépeuplement des classes 5 et 6(selon la présence ou non de maisons de santé)

Avant (2004-2008)

Après (2008-2012)

Diff. de Diff.

Différence de densités

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

-12.397

-5.620

6.776

-5.548

-8.648

-3.099

-9.876

Ecarts types

2.422

4.053

4.722

2.422

4.053

4.722

6.678

t

-5.12

-10.72

1.44

-9.57

-1.21

4.69

-1.48

P>|t|

0.000

0.168

0.153

0.023

0.035

0.513

0.141

Effectifs

56

20

 

56

20

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0,03001

Différence de densités de jeunes généralistes

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

-13.308

-5.853

7.455

-2.541

0.682

3.223

-4.232

Ecarts types

1.682

2.888

3.342

1.682

2.888

3.342

4.727

t

-7.91

-10.73

2.23

-6.91

3.45

6.19

-0.90

P>|t|

0.000

0.044

0.027**

0.133

0.814

0.337

0.372

R-2

 

 

 

 

 

 

0.16164

Différence de distance au MG

 

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

2.847

0.219

-2.629

-2.678

0.028

2.706

5.335

Ecarts types

2.373

4.073

4.714

2.373

4.073

4.714

6.667

t

1.20

2.20

-0.56

0.52

-4.00

-1.50

0.80

P>|t|

0.232

0.957

0.578

0.261

0.994

0.567

0.425

R-2

 

 

 

 

 

 

0.01824

Tableau 6. Indicateurs mobilisés pour la typologie des espaces à dominante rurale

Thème

Indicateurs

Mobilisés de manière active

Mobilisés de manière illustrative

Offre de soins

Évolution de la densité de généralistes libéraux entre 2004 et 2012, part de généralistes libéraux de plus de 55 ans en 2004, les densités en professionnels de santé de premier recours en 2008 (généralistes libéraux, infirmiers, masseurs kinésithérapeutes, pharmacies)

Accessibilité potentielle localisée aux médecins généralistes (APL) moyenne [Barlet et al., 2012], Densités de spécialistes, de lits en MCO, de lits en psychiatrie, de places en hébergement pour personnes âgées dépendantes (en 2008)

Population

Structure par âge, catégories socio-professionnelles, part de bacheliers, part de chômeurs, part de personnes âgées vivant seules, part de familles monoparentales, revenus médians, mortalité prématurée (avant 65 ans), l’espérance de vie, la mortalité évitable liée au système de soins

Solde migratoire, solde naturel, part de ménages sans voitures

Structure spatiale

taux de croissance annuel moyen entre 1999 et 2009, distance moyenne pondérée à un pôle de service supérieur2 (minutes)

Densité de population, part de population selon le zonage en aire urbaine de 2010 (ZAU), distance moyenne pondérée à un pôle de service de proximité et intermédiaire

Tableau 7. Densités de généralistes, densité de jeunes généralistes et distance au généraliste en 2004 et en 2012, dans l’ensemble des espaces en dépeuplement (selon la présence ou non de maisons de santé)

 

2004

2012

Diff. de Diff.

Densités de généralistes 2004 vs 2012

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

97.734

92.716

-5.018

84.743

80.004

-4.739

0.280

Ecarts types

2.247

4.111

4.685

2.247

4.111

4.685

6.626

t

43.50

96.51

-1.07

91.95

79.79

-4.96

0.04

P>|t|

0.000

0.000

0.285

0.000

0.000

0.312

0.966

Effectifs

144

43

 

144

43

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0,06012

Densités de jeunes généralistes 2004 vs 2012

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

22.874

20.304

-2.571

11.723

12.455

0.732

3.303

Ecarts types

1.128

2.089

2.375

1.128

2.089

2.375

3.358

t

20.27

21.64

-1.08

12.99

10.73

-1.18

0.98

P>|t|

0.000

0.000

0.280

0.000

0.000

0.758

0.326

R-2

 

 

 

 

 

 

0.13246

Distance temps au médecin généraliste 2004 vs 2012

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

2.405

2.678

0.274

2.605

2.935

0.330

0.056

Ecarts types

0.115

0.212

0.241

0.115

0.212

0.241

0.341

t

20.97

3.69

1.13

4.15

3.14

0.51

0.16

P>|t|

0.000

0.000

0.257

0.000

0.000

0.172

0.869

R-2

 

 

 

 

 

 

0.01442

* Moyennes et écarts types estimés par régression linéaire, sans covariables

 

 

 

*** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1

 

 

 

 

 

 

Tableau 8. Densités de généralistes, densité de jeunes généralistes et distance au généraliste en 2004 et en 2012, dans les espaces en dépeuplement des classes 3 et 4 (selon la présence ou non de maisons de santé)

 

2004

2012

Diff. de Diff.

Densités 2004 vs 2012

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

84.921

86.115

1.194

75.122

74.756

-0.366

-1.560

Ecarts types

1.866

3.545

4.006

1.866

3.545

4.006

5.666

t

45.51

85.26

0.30

79.67

75.88

0.80

-0.28

P>|t|

0.000

0.000

0.766

0.000

0.000

0.927

0.783

Effectifs

83

23

 

83

23

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0.08345

Densités de jeunes généralistes 2004 vs 2012

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

20.265

21.528

1.263

11.695

11.468

-0.227

-1.490

Ecarts types

1.328

2.523

2.851

1.328

2.523

2.851

4.032

t

15.26

20.77

0.44

13.81

12.37

0.74

-0.37

P>|t|

0.000

0.000

0.658

0.000

0.000

0.937

0.712

R-2

 

 

 

 

 

 

0.12179

Distance temps au médecin généraliste 2004 vs 2012

 

Diff. de Diff.

Moyenne

2.092

2.400

0.308

2.321

2.664

0.344

0.035

Ecarts types

0.126

0.240

0.271

0.126

0.240

0.271

0.383

t

16.57

3.38

1.14

3.90

2.78

0.44

0.09

P>|t|

0.000

0.000

0.257

0.000

0.000

0.206

0.927

R-2

 

 

 

 

 

 

0.02413

Tableau 9. Densités de généralistes, densité de jeunes généralistes et distance au généraliste en 2004 et en 2012, dans les espaces en dépeuplement des classes 5 et 6 (selon la présence ou non de maisons de santé)

 

2004

2012

Diff. de Diff.

Densités 2004 vs 2012

Témoin

Cas

Diff. avant

Témoin

Cas

Diff. après

Moyenne

116.155

100.307

-15.848

98.210

86.039

-12.171

3.677

Ecarts types

4.246

7.105

8.277

4.246

7.105

8.277

11.706

t

27.36

113.92

-1.91

111.93

82.88

-15.40

0.31

P>|t|

0.000

0.000

0.057*

0.000

0.000

0.144

0.754

Effectifs

56

20

 

56

20

 

 

R-2

 

 

 

 

 

 

0.10127

Densités de jeunes généralistes 2004 vs 2012

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

26.405

18.821

-7.584

10.556

13.650

3.094

10.677

Ecarts types

2.015

3.460

4.004

2.015

3.460

4.004

5.663

t

13.10

24.21

-1.89

18.54

6.06

-4.92

1.89

P>|t|

0.000

0.000

0.060*

0.000

0.000

0.441

0.061*

R-2

 

 

 

 

 

 

0.18284

Distance temps au médecin généraliste 2004 vs 2012

 

 

 

 

Diff. de Diff.

Moyenne

3.075

3.015

-0.059

3.244

3.262

0.018

0.078

Ecarts types

0.190

0.326

0.377

0.190

0.326

0.377

0.533

t

16.21

2.89

-0.16

3.97

3.42

0.15

0.15

P>|t|

0.000

0.000

0.875

0.000

0.000

0.961

0.884

R-2

 

 

 

 

 

 

0.00472

Tableau 10. Description par les variables continues actives du premier axe factoriel

Libellé de la variable

Coordonnée

Poids

Moyenne

Écart-type

Part de bacheliers 2008

-0,82

1416,00

28,782

5,988

Part de professions intermédiaires 2008

-0,81

1416,00

21,633

4,374

Part de cadres 2008

-0,80

1416,00

9,241

4,373

Revenus médians 2008

-0,79

1416,00

21054,500

4008,450

Espérance de vie

-0,62

1416,00

80,062

1,336

Taux de croissance annuel moyen de la population 1999-2009

-0,54

1416,00

0,915

0,910

Évolution de la densité de généralistes 2004-2012

-0,30

1416,00

-7,709

17,112

Z O N E C E N T R A L E

 

 

 

 

Densité de pharmaciens

0,44

1416,00

36,917

12,650

Taux de chômage 2008

0,46

1416,00

9,497

2,911

Mortalité évitable liée au système de soins

0,48

1416,00

77,112

15,769

Part d’agriculteurs 2008

0,51

1416,00

5,393

4,464

Part d’ouvriers 2008

0,53

1416,00

28,397

6,926

Structure par âge de la population

0,65

1416,00

0,008

0,154

Mortalité prématurée

0,70

1416,00

205,400

40,655

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Notes

1 Les tableaux 2 à 10 sont reportés en annexe de l'article.

2 L’Insee répartit les équipements en trois gammes : les équipements de proximité, ceux intermédiaires et les équipements supérieurs. Les équipements de la gamme supérieure sont par exemple les lycées, les hypermarchés, les cinémas, les spécialistes médicaux, ou encore les maternités. Une commune est pôle de service quand elle possède au moins la moitié des services d’une gamme.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Carte des six classes de bassins de vie de l’espace à dominante rurale
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/6177/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 464k
Titre Figure 2. Bassins de vie de l’espace à dominante rurale en dépeuplement entre 1999 et 2009
Crédits Source : Insee Réalisation : Irdes, 2014
URL http://eps.revues.org/docannexe/image/6177/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 252k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Guillaume Chevillard, Julien Mousquès, Véronique Lucas-Gabrielli, Yann Bourgueil, Stéphane Rican et Gérard Salem, « Dépeuplement rural et offre de soins de premiers recours : quelles réalités et quelles solutions ? », Espace populations sociétés [En ligne], 2015/3-2016/1 | 2016, mis en ligne le 20 mars 2016, consulté le 10 décembre 2016. URL : http://eps.revues.org/6177 ; DOI : 10.4000/eps.6177

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Auteurs

Guillaume Chevillard

Doctorant en géographie
Université Paris Ouest Nanterre La Défense
UFR SSA – Département de géographie et aménagement
200, avenue de la République
92001 NANTERRE
chevillard@irdes.fr

Julien Mousquès

Irdes
117 bis rue Manin
75019 Paris
mousques@irdes.fr

Véronique Lucas-Gabrielli

Irdes
117 bis rue Manin
75019 Paris
lucas@irdes.fr

Yann Bourgueil

Irdes
117 bis rue Manin
75019 Paris

Stéphane Rican

Université Paris Ouest Nanterre La Défense
UFR SSA - Département de géographie et aménagement
200, avenue de la République
92001 NANTERRE
srican@u-paris10.fr

Gérard Salem

Université Paris Ouest Nanterre La Défense
UFR SSA - Département de géographie et aménagement
200, avenue de la République
92001 NANTERRE
gerard.salem@wanadoo.fr

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