ARTICLE
Auteur(s) :, Sylviane
Gautheron1,*, Cécile
Chevrier2, Jean Claude Laborier1,
Élisabeth Robert-Gnansia1
1Institut européen des génomutations, 86, rue Edmond
Locard, 69005 Lyon
2Institut national de la santé et de la recherche
médicale (INSERM), U625, Université de Rennes-Campus de Beaulieu,
35042 Rennes cedex
Depuis l’introduction de la technologie nucléaire pour la
production d’énergie, les effets possibles de telles installations
sur l’environnement et la santé des populations ont été envisagés.
L’inquiétude du public est née en particulier des travaux de
Gardner concernant les leucémies de l’enfant [1]. En 1983, une
augmentation d’incidence de ces pathologies dans les communes
situées autour de la centrale de Sellafield en Grande-Bretagne a
attiré l’attention des médias et suscité d’autres études
épidémiologiques [2, 3]. Par ailleurs, en France, une étude menée
autour de l’usine de retraitement des déchets nucléaires de
La Hague suggérait là aussi une augmentation des leucémies de
l’enfant [4], résultat non confirmé par l’analyse du registre des
cancers de la Manche menée entre 1978 et 1998 [5].Plus
rares sont les études portant sur le risque de malformations
congénitales. Une publication de 1983 fait état d’un cluster
(6 cas) de trisomies 21 chez des enfants dont les mères
ont vécu leur adolescence à Dundalk, en Grande-Bretagne, village
exposé selon les auteurs aux retombées radioactives de l’accident
de Windscale survenu le 10 octobre 1957 [6]. Une autre
étude concernant les malformations congénitales et mutations
germinales dans un rayon de 30 km autour d’un parc nucléaire
en Hongrie [7] n’a retrouvé aucun lien évident entre les taux
de malformations avant et après la mise en service du site. Enfin,
une étude sur les malformations dans la descendance des parents
travaillant en centrale [8] a abouti à des conclusions similaires,
c’est-à-dire qu’elle n’a pu mettre en évidence aucun lien entre
l’exposition à de faibles niveaux de radioactivité avant la
conception et le risque de malformations.Par ailleurs, en France,
Boutou et al. [9], dans leur travail sur les leucémies dans la
région de La Hague, ont étudié l’influence du mélange des
populations, lié aux chantiers de construction des sites, sur le
risque de leucémie, et ont mis en évidence un risque accru (RR =
2,7) dans les communes de la Manche où l’index de mixage de la
population (pourcentage de personnes nées hors du département)
était le plus haut. L’interprétation de ce phénomène fait appel à
la notion que peut-être le risque infectieux pourrait être plus
élevé dans les populations plus mélangées, et de plus bas niveau
socio-économique. Ce type de raisonnement peut aussi être fait sur
les malformations, en considérant que certaines d’entre elles
peuvent être liées à des infections, telles que les cardiopathies
de l’embryopathie rubéoleuse ou les hydrocéphalies de la fœtopathie
de la toxoplasmose, ou encore à une hyperthermie maternelle,
considérée comme à risque de défauts de fermeture du tube neural ou
de pieds bots.L’objectif de ce travail est de comparer, à partir de
données collectées par le registre France Centre-Est de
malformations, la proportion de naissances malformées autour des
centrales de la région Rhône-Alpes à celle qu’on observe dans le
reste de la zone surveillée, et, le cas échéant, de tenter
d’expliquer les différences.
Matériel et méthode
À partir du registre France Centre-Est de malformations [10],
une base de données contenant les enfants nés malformés et les
fœtus expulsés après interruption de grossesse pour malformation a
été extraite. La première mise en service d’une centrale ayant eu
lieu en 1978, nous avons pris en compte les enfants nés
entre 1979 et 2002 inclus (24 ans) dans les six
départements de la région surveillée (n = 1 085 033).
La répartition des naissances entre 1979 et 2002 par
commune de résidence de la mère au moment de l’accouchement, et par
âge maternel, a été obtenue de l’Institut national de la
statistique et des études économiques (INSEE) qui nous a fourni
également une classification des communes selon leur caractère
rural ou urbain. Sont regroupées sous le vocable d’unités urbaines
toutes les communes appartenant à une agglomération multicommunale,
ainsi que toutes les villes isolées. Par opposition, toutes les
autres communes sont déclarées rurales. Nous disposons également
pour chaque commune des revenus moyens par famille, de la densité
et de la taille de la population, paramètres sur lesquels nous
avons pu ajuster les résultats.
Cette étude concerne les six départements de la région
Rhône-Alpes où se trouvent cinq sites nucléaires : Ain et
Isère (sites de Bugey et Creys-Malville), Loire et Rhône (site de
Saint-Alban), Ardèche et Drôme (sites de Cruas et Tricastin). Des
cercles concentriques de 5 et 10 km de rayon ont été
tracés sur des cartes d’état-major au 1/250 000 autour de chaque
centrale et les communes incluses dans ces cercles définies selon
deux niveaux de proximité (< 5 km et entre 5
et 10 km). Les communes dont une partie seulement se
situe à l’intérieur d’un cercle ont été considérées comme incluses
si la représentation de leur centre était dans le cercle. Sur les
2 275 communes prises en compte dans l’étude, 121 ont été
considérées comme proches d’un site et 2 154 comme éloignées.
L’étude consiste à comparer la prévalence à la naissance des
malformations entre deux populations, celle habitant les communes à
proximité des sites et celle des communes situées à une distance
supérieure à 10 km. Nous avons distingué trois sous-ensembles
de malformations : les anomalies mineures, les malformations
géniques/chromosomiques et les malformations majeures non
syndromiques. Dans cette dernière catégorie, nous avons distingué
et analysé chaque type de malformation (fentes faciales, anomalies
de l’œil, réduction de membres, défauts de fermeture du tube
neural, dysplasies rénales, laparoschisis…). Aucun des résultats
(peu robustes en raison de la faiblesse des effectifs concernés) de
l’analyse par malformation n’étant significatif, ils ne sont pas
présentés dans cet article.
Parmi les variables recueillies systématiquement par le
registre, celles qui ont été prises en compte dans les analyses
sont : l’année de naissance, le type d’issue de grossesse
(naissance ou interruption de grossesse), l’âge et la commune de
résidence de la mère au moment de l’issue de grossesse, la nature
des malformations observées.
Nous avons utilisé deux types d’analyses : une première
analyse, univariée, utilisant le taux d’incidence standardisé (SIR)
dont les résultats ne seront pas détaillés et une seconde,
multivariée, utilisant un modèle de régression de Poisson.
Le SIR correspond au rapport du nombre de cas observé au nombre
attendu. En prenant comme référence les communes éloignées, les
nombres attendus dans les communes situées à moins de 10 km
d’un site ont été calculés par standardisation indirecte avec
ajustement sur des facteurs de confusion tels que l’année de
naissance, le département et l’âge maternel. L’analyse a été
effectuée à l’aide des tests de Beslow et Day corrigés ou de
Samuels [11] en fonction des effectifs concernés.
L’analyse multivariée permet un ajustement supplémentaire des
comparaisons après prise en compte d’un ensemble de facteurs de
confusion et permet d’évaluer le lien entre la distance des
communes aux centrales et les risques de malformations
congénitales.
Dans un premier temps, les analyses ont été réalisées sur les
communes de moins de 50 000 habitants, puis sur les communes
rurales seulement, afin de réduire les facteurs de confusion
possibles : les taux de malformations peuvent être influencés
par des caractéristiques propres aux communes rurales (par exemple,
l’exposition à des produits utilisés en agriculture) ou propres aux
zones urbaines (pollution liée à l’industrialisation ou accès des
familles à des technologies médicales plus avancées, facteurs qui
n’ont pu être pris en compte).
Le modèle multivarié utilisé correspond à une approche globale
qui consiste à comparer les risques des communes éloignées et
proches d’une centrale, à confirmer dans un premier temps les
résultats calculés par le SIR, puis à mesurer les risques associés
aux distances « < 5 km » et « 5-10 km »
par rapport aux communes éloignées (> 10 km),
c’est-à-dire à mesurer une éventuelle relation entre la distance au
site et le risque de malformation, en intégrant progressivement des
facteurs de confusion potentiels que sont la densité de population
des communes, le revenu moyen par ménage, et la présence d’usines
classées Seveso.
Pour réaliser ces analyses, plusieurs modèles sont disponibles.
Le plus naturel est l’explication directe du nombre de
malformations par toutes les variables choisies initialement. Le
modèle s’écrit :
Où :
Mi est le nombre de malformations de l’observation
i ;
Ni est le nombre de naissances de
l’observation i, variable déclarée « offset »,
c’est-à-dire linéairement dépendante de la variable à
expliquer ;
Expo est la variable d’exposition ;
et Xk sont tous les facteurs de confusion
potentiels disponibles regroupés en classes : l’âge maternel
(< 20, 20-24, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, ≥ 45), les
années, la densité (< 100 habitants/km2,
100-500, 500-1 000, > 1 000), le revenu moyen par ménage (en
euros/an : < 11 400, 11 400-13 700,
13 700-16 000, > 16 000) et la présence d’industries
classées Seveso.
Le risque relatif (RR) correspond à l’exponentielle des
coefficients αk et γ.
Résultats
Le tableau 1( Tableau 1 ) décrit la
répartition des naissances selon certaines caractéristiques
sociodémographiques des communes. Il apparaît que la distribution
du nombre de naissances pour les trois groupes d’exposition choisis
est différente pour les catégories de population, de densité et de
revenus, justifiant ainsi l’ajustement sur ces variables.
L’analyse multivariée sur les communes de moins de
50 000 habitants montre une différence significative entre les
risques des populations éloignées et proches d’un site pour
l’ensemble des malformations (p = 0,0015) et les majeures non
syndromiques (p = 0,0011) (tableau 2( Tableau 2 ), page 183). Pour ces deux groupes de
malformations, nous observons un risque diminué dans les communes
situées à moins de 5 km d’une centrale (RR = 0,75 pour
l’ensemble des malformations et RR = 0,71 pour les malformations
majeures non syndromiques) mais pas d’effet pour les communes
situées entre 5 et 10 km. En ce qui concerne les
malformations mineures et géniques/chromosomiques, dont les
effectifs sont plus faibles, nous n’observons pas d’effet notable
de la proximité d’un site nucléaire (p = 0,14 et 0,5
respectivement). Pour les communes rurales (tableau 3( Tableau 3 ), page 184), le taux de
malformations pour les populations résidant entre 5 et
10 km d’une centrale est supérieur au taux calculé dans les
populations éloignées (RR = 1,31 pour l’ensemble des malformations
et RR = 1,41 pour les malformations majeures non syndromiques). Ce
résultat est inverse à celui que nous avons trouvé pour les
communes de moins de 50 000 habitants où nous constations un
risque diminué.
Pour l’ensemble de l’analyse nous avons pris en compte des
facteurs de confusion (densité des communes, revenu moyen par
ménage, présence d’usines classées Seveso et urbanisation) dont
certains s’avèrent jouer un rôle d’ajustement significatif. Les
communes de faible densité (inférieure à
500 hab/km2) ont des risques de malformations
diminués par rapport aux communes de forte densité (supérieure à
5 000 hab/km2) et ce, quel que soit le type de
malformation étudié. Cet état de fait se retrouve avec le caractère
urbain d’une commune, qui augmente le risque de malformation. Le
revenu n’a d’effet que pour les malformations majeures non
syndromiques dans les communes de moins de
50 000 habitants : les populations dont le revenu est
supérieur à 13 700 euros/an ont un risque de malformation
diminué par rapport à la catégorie dont le revenu est inférieur à
11 400 euros/an (RR = 0,91 pour la catégorie
13 700-16 000 euros/an et RR = 0,92 pour la catégorie
> 16 000 euros/an). La présence d’usines classées Seveso
n’a aucune influence. Par ailleurs, quel que soit le niveau
d’intégration de facteurs de confusion dans cette analyse, aucune
relation entre la distance aux sites nucléaires et le risque de
malformations n’est observée.
Il est à noter que ces résultats sont identiques à ceux, non
détaillés ici, trouvés en analyse univariée (SIR de 0,91 pour
l’ensemble des malformations et de 0,90 pour les malformations
majeures non syndromiques pour les communes de moins de
50 000 habitants et SIR de 1,18 et 1,27 respectivement, pour
les communes rurales).
Tableau 1 Caractéristiques sociodémographiques des
communes de moins de 50 000 habitants.
|
D ≤ 5
|
5 < D < 10
|
D ≥ 10
|
|
Nombre de communes
|
34
|
87
|
2 154
|
|
Population en 1999
|
62 274
|
144 863
|
3 409 818
|
|
Nombre de naissances (1979-2002)
|
16 518
|
37 849
|
1 030 666
|
|
Pourcentage de naissances selon la taille des communes
|
|
Catégories de population
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
|
< 5 000
|
30
|
44,8
|
83
|
59,9
|
2 019
|
44,0
|
|
5-10 000
|
3
|
30,5
|
3
|
18,4
|
85
|
18,0
|
|
10-20 000
|
1
|
24,7
|
0
|
0
|
30
|
13,9
|
|
20-50 000
|
0
|
0
|
1
|
21,7
|
20
|
24,1
|
|
Communes rurales (classification INSEE)
|
25
|
0,5
|
65
|
0,9
|
1 719
|
24,3
|
|
Densité de population (hab/km2)
|
|
Moyenne
|
142,9
|
172,1
|
163,7
|
|
Catégories de densité (hab/km2)
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
|
< 100
|
17
|
14,6
|
58
|
21,8
|
1 532
|
19,7
|
|
100-500
|
15
|
71,7
|
22
|
33,6
|
470
|
27,5
|
|
500-1 000
|
2
|
13,7
|
5
|
38,2
|
88
|
18,7
|
|
1 000-5 000
|
0
|
0
|
2
|
6,3
|
63
|
33,2
|
|
> 5 000
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
0,9
|
|
Revenu familial net moyen (euros/an)
|
|
Médiane
|
13 024
|
13 266
|
12 244
|
|
Moyenne
|
13 118,8
|
13 436,9
|
12 549,7
|
|
Catégories du revenu moyen par foyer
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
|
< 11 400
|
3
|
10,4
|
12
|
8,0
|
765
|
20,9
|
|
11 400-13 700
|
22
|
64,9
|
38
|
64,0
|
591
|
39,3
|
|
13 700-16 000
|
8
|
23,8
|
23
|
19,0
|
357
|
18,5
|
|
> 16 000
|
1
|
0,9
|
12
|
9,0
|
327
|
21,2
|
|
Inconnu
|
-
|
-
|
2
|
-
|
114
|
-
|
|
Usines Seveso
|
|
Présence d’usine Seveso
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
n
|
% naissances
|
|
non
|
30
|
60,4
|
83
|
90,7
|
2 112
|
84,7
|
|
oui
|
4
|
39,6
|
4
|
9,3
|
48
|
15,3
|
|
Proximité du site nucléaire
|
|
n
|
% naissances
|
|
|
Distance ≤ 5 km
|
34
|
30,4
|
|
Distance entre 5 et 10 km
|
87
|
69,6
|
Tableau 2 Modèle de Poisson pour les communes de moins
de 50 000 habitants avec ajustement sur l’âge maternel,
l’année de naissance et le département.
|
Mineures
|
Géniques/chromosomiques
|
Majeures non syndromiques
|
Toutes malformations
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Exposition
|
|
Non exposées
|
1
|
0,0599
|
1
|
0,141
|
1
|
0,3193
|
1
|
0,5
|
1
|
0,0005
|
1
|
0,0011
|
1
|
0,0002
|
1
|
0,0015
|
|
5 < E < 10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
E <= 5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Densité (hab/km2)
|
|
Plus de 5 000
|
|
|
1
|
0,0093
|
|
1
|
0,0012
|
|
1
|
< 0,0001
|
|
1
|
< 0,0001
|
|
Entre 1 000 et 5 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Entre 500 et 1 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Entre 100 et 500
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Moins de 100
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Revenu familial net moyen (euros/an)
|
|
Inférieur à 11 400
|
|
|
1
|
0,9841
|
|
|
1
|
0,4584
|
|
|
1
|
0,0184
|
|
|
1
|
0,0758
|
|
Entre 11 400 et 13 700
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Entre 13 700 et 16 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Supérieur à 16 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Présence d’usines classées Seveso
|
|
Oui
|
|
|
1
|
0,0063
|
|
|
1
|
0,9019
|
|
|
1
|
0,488
|
|
|
1
|
0,08
|
|
Non
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Urbanisation
|
|
Rural
|
|
|
1
|
0,05
|
|
|
1
|
0,0651
|
|
|
1
|
0,0008
|
|
|
1
|
< 0,0001
|
|
Urbain
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Tableau 3 Modèle de Poisson pour les communes rurales
avec ajustement sur l’âge maternel, l’année de naissance et le
département.
|
Mineures
|
Géniques/chromosomiques
|
Majeures non syndromiques
|
Toutes malformations
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Exposition
|
|
Non exposées
|
1
|
0,297
|
1
|
0,3283
|
1
|
0,5731
|
1
|
0,5474
|
1
|
0,0066
|
1
|
0,005
|
1
|
0,0135
|
1
|
0,0117
|
|
5 < E < 10
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
E ≤ 5
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Densité (hab/km2)
|
|
Entre 500 et 1 000
|
|
|
1
|
0,0924
|
|
|
1
|
0,2527
|
|
|
1
|
0,0004
|
|
|
1
|
< 0,0001
|
|
Entre 100 et 500
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Moins de 100
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Revenu moyen par foyer (euros/an)
|
|
Inférieur à 11 400
|
|
|
1
|
0,6298
|
|
|
1
|
0,3284
|
|
|
1
|
0,0988
|
|
|
1
|
0,0824
|
|
Entre 11 400 et 13 700
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Entre 13 700 et 16 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Supérieur à 16 000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Présence d’usines classées Seveso
|
|
Oui
|
|
|
1
|
0,9714
|
|
|
1
|
0,3786
|
|
|
1
|
0,3365
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Discussion
L’étude est réalisée dans la région Rhône-Alpes qui a l’avantage
d’être dotée d’un registre de malformations congénitales depuis
1976. Ce registre a déjà été utilisé à plusieurs reprises pour
étudier la répartition des malformations autour de sites polluants.
En particulier, une étude récente s’est intéressée aux
incinérateurs d’ordures ménagères [12] et notre méthodologie est
directement inspirée de celle qui a été utilisée dans cette étude.
Le registre de Lyon tend à l’exhaustivité du recueil des
malformations majeures, mais, comme dans la plupart des registres,
les malformations mineures sont identifiées de façon moins
homogène : une maternité d’un grand centre universitaire aura
plus tendance à enregistrer un angiome de taille limitée, par
exemple, qu’une maternité en zone rurale. Pour pallier ce problème,
nous avons décidé de présenter les résultats non seulement de
l’ensemble des malformations mais aussi de chaque catégorie. Par
ailleurs, le registre ne renseigne l’âge maternel que pour
80 % des cas. Ce facteur de risque a été intégré dans
l’analyse après qu’on a vérifié que la répartition des âges non
renseignés était indépendante des variables d’intérêt comme les
groupes d’exposition ou les grandes catégories de malformations.
Les âges maternels manquants nous conduisent à une perte
d’informations, mais l’effectif de la population d’étude reste
correct.
Nous avons considéré la commune de résidence de la mère au
moment de l’accouchement comme la meilleure approche possible de la
commune où l’enfant a été conçu et où l’organogenèse s’est
déroulée. Les études de mobilité de la population publiées par
l’INSEE à la suite du recensement de 1990 montrent que la marge
d’erreur liée à cette approche est faible [13].
Plus de 2 500 interruptions médicales de grossesse (IMG) – soit
environ 13 % des cas de malformations – ont été enregistrées
entre 1979 et 2002. La mise en application de la loi du
28 mai 1997 sur les Centres pluridisciplinaires de
diagnostic prénatal (CPDPN), et le passage obligatoire devant une
commission de CPDPN pour toute demande d’IMG ont conduit, depuis
2000, à une quasi-exhaustivité de leur enregistrement. Une analyse
de la proportion d’IMG par revenu du ménage a mis en évidence un
pourcentage plus élevé pour les communes au plus haut revenu. On
peut présumer que l’accès au diagnostic prénatal et à l’IMG est
facilité dans les communes riches. Pour évaluer les conséquences de
ce biais sur les résultats, nous avons réalisé un ajustement
supplémentaire : la proportion d’IMG réalisées par commune.
Cet ajout permet de réajuster toutes les estimations, quelle que
soit la proportion d’IMG dans la commune. Les conclusions ont été
similaires à celles du modèle réalisé sans cet ajustement : le
revenu moyen par ménage et la densité restent des facteurs de
confusion potentiels. Finalement, si la non-exhaustivité des
déclarations d’IMG avant 2000 introduit un biais, celui-ci
n’affecte pas les résultats.
Une étude réalisée par l’Institut de radioprotection et de
sûreté nucléaire (IRSN) [14] a permis de tracer des courbes
isodoses autour des sites, à partir de la modélisation du transfert
des rejets radioactifs des installations nucléaires en
fonctionnement normal. Les modélisations réalisées montrent que
l’allure des courbes n’est pas concentrique et varie en fonction de
la centrale et du relief alentour. Nous n’avons pas travaillé sur
ces courbes car la structure de nos données (qui n’inclut pas
l’adresse exacte des familles) se présente sous forme de
répartition des cas par commune, et les courbes isodoses ne
respectaient pas les limites de communes. Les doses mesurées à
proximité immédiate des centrales dans le travail de l’IRSN étaient
toujours inférieures à 0,1 mSv/an, chiffre inférieur à celui
des variations qu’on observe dans la radioactivité naturelle et qui
ne modifie ni le risque mutagène ni le risque tératogène. Nous
avons donc choisi de mener l’analyse par commune, en définissant
des niveaux de proximité par cercles concentriques de 5
et 10 km autour des centrales. Certains facteurs de
risque individuels n’ont pu être pris en compte, comme la
consommation de tabac. En revanche, l’âge maternel a pu être
intégré dans l’étude ainsi que plusieurs facteurs de confusion
potentiels au niveau communal : caractéristiques
sociodémographiques (densité, revenu moyen par ménage) et autres
sources non négligeables de pollution (usines classées Seveso). Un
autre facteur de confusion pourrait s’avérer important dans le cas
des communes rurales et n’a pas été pris en compte :
l’exposition aux pesticides. En effet, la population rurale est
plus susceptible d’y être exposée et ce facteur pourrait avoir une
influence sur la survenue de certaines malformations. D’autres
expositions à caractère individuel n’ont pas pu être prises en
compte : expositions professionnelles, déficits nutritionnels,
comportements toxiques (tabac, alcool).
Les communes situées à moins de 5 km d’une centrale sont
des communes où il y a peu de trafic routier et cela pourrait
expliquer la diminution du risque suggérée sur l’ensemble des
communes de moins de 50 000 habitants.
Remerciements
Ce travail a été effectué grâce à un crédit de recherche attribué
par la Commission d’épidémiologie du conseil de radioprotection
d’Électricité de France. L’Institut européen des génomutations est
une création de Groupama, et reçoit le soutien de la Fondation
d’entreprise Groupama pour la santé. Le registre France Centre-Est
de malformations congénitales est subventionné par l’Institut de
veille sanitaire (InVS) et l’Institut national de la santé et de la
recherche médicale (INSERM), sur recommandation du Comité national
des registres.
Références
1 Gardner MJ, Hall AJ, Downes S, Terrell JD.
Follow-up study of children born to mothers resident in Seascale,
West Cumbria (birth cohort). BMJ 1987 ; 295 : 822-7.
2 Gardner MJ, Hall AJ, Downes S, Terrell JD.
Follow-up study of children born elsewhere but attending school in
Seascale, West Cumbria (school cohort). BMJ 1987 ; 295 :
819-22.
3 Gardner MJ, Snee MP, Hall AJ, Powell CA,
Downes S, Terrell JD. Results of case-control study of
leukaemia and lymphoma among young people near Sellafield nuclear
plant in West Cumbria. BMJ 1990 ; 300 : 423-34.
4 Viel J, Pobel D. Incidence of leukemia in young
people around the La Hague nuclear waste reprocessing plant :
a sensitivity analysis. Stat Med 1995 ; 14 : 2459-72.
5 Guizard AV, Boutou O, Pottier D, et al.
Registre des cancers de La Manche. The incidence of childhood
leukaemia around the La Hague nuclear waste reprocessing plant
(France) : a survey for the years 1978-1998. J Epidemiol
Community Health 2001 ; 55 : 469-74.
6 Sheehan PME, Hillary RB. An unusual cluster of
babies with Down’s syndrome born to former pupils of an Irish
boarding school. BMJ 1983 ; 287 : 1428-9.
7 Siffel C, Otos M, Czeizel AE. Congenital
abnormalities and indicators of germinal mutations in the vicinity
of the Paks nuclear plant, Hungary. Mutagenesis 1996 ;
11 : 299-303.
8 Doyle P, Maconochie N, Ronan E, Davies G,
Smith PG, Beral V. Fetal death and congenital
malformation in babies born to nuclear industry employees :
report from the nuclear industry fanily study. Lancet 2000 ;
356 : 1293-9.
9 Boutou O, Guizard AV, Slama R, Pottier D,
Spira A. Population mixing and leukemia in young people around
the La Hague nuclear waste reprocessing plant. Br J Cancer
2002 ; 87 : 740-5.
10 Robert E, Francannet C, Robert JM. Le registre
des malformations de la région Rhône-Alpes/ Auvergne. J Gynecol
Obstet Biol Reprod 1988 ; 17 : 601-7.
11 Bouyer J, Hémon D, Cordier S, et al.
Standardisation des mesures de risque et d’association. In :
Épidémiologie : principe et méthodes quantitatives.
Paris : INSERM éditions, 1995 : 209-26.
12 Cordier S, Chevrier C, Robert-Gnansia E,
Lorente C, Brula P, Hours M. Risk of congenital
anomalies in the vicinity of municipal solid waste incinerators.
Occup Environ Med 2004 ; 61 : 8-15.
13 Baccaïni B, Courgeau D, Desplanques G. Les
migrations internes en France. Population 1993 ; 6 :
1771-90.
14 Morin A, Backe JC. Une estimation de l’exposition du public
due aux rejets radioactifs des centrales nucléaires. Note technique
de l’IRSN SEGR/SAER/02-51. Clamart : Institut de
radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN), 2002 ; 59
p.
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