• Laurence Paquien

[Dossier] Quelles données et quelles études pour objectiver l’accessibilité aux soins ?

Mis à jour : juin 12

Le panorama des indicateurs existants pour évaluer l’accessibilité aux soins illustre à quel point les champs d’investigation sont vastes et complexes. Qu’il s‘agisse de qualifier l’offre ou la demande de soins, les critères utilisés fournissent des informations mais ne permettent que des conclusions limitées.


La diversité des situations est telle, qu’il est nécessaire d’approcher chaque territoire avec un regard adapté. C’est pourquoi DésertiX s’attache à construire un raisonnement à partir de situations spécifiques : territoriale, populationnelle ou liée à une affection déterminée.


Ce recensement permet également de comprendre les dynamiques plus larges et les problématiques plus sociétales que soulève la question de l'accessibilité aux soins. Les travaux de Guillaume Chevillard (Typologie des territoires de vie) ou de Sandrine Berroir et Nadine Cattan (Les systèmes urbains) sont les plus évolués en la matière. Les premiers conjuguent différents facteurs territoriaux et sociaux à l’offre de soins, quand les seconds ne traitent pas de santé mais étudient les connexions et interdépendances entre les territoires pour mieux comprendre leurs spécificités.


Le regard porté sur toutes ces études nous amène à penser qu’observer les pratiques de consommation de soins par les populations et définir des comportements types complèterait judicieusement les travaux actuels. La modélisation des usages des ressources de soins d’un territoire par la population en présence, via la combinaison d’indicateurs, permettrait d’affiner les analyses et d’améliorer les diagnostics de territoires.


I –   De quels indicateurs avons-nous besoin ?


En 1997, deux chercheurs américains Handy et Niemeier qui travaillaient sur le concept d’accessibilité déclaraient :

« Le plus grand obstacle à l’utilisation du concept d’accessibilité réside dans la difficulté de le traduire sous forme d’indicateurs opérationnels ».

20 ans plus tard, cette difficulté est toujours d’actualité. Recenser et analyser les études et données existantes permet, par recoupement, d’identifier les enjeux et de proposer une combinaison d’indicateurs propices à une meilleure compréhension des problématiques afin d’y apporter des solutions. 



Une première méthode a été posée par l’Observatoire Régional de Santé (ORS) d’Ile de France - cf schéma ci-dessus.  Elle identifie les différents paramètres qui favorisent ou font barrage à l’accessibilité, sur un territoire donné : l’offre de soins, les besoins de santé d’une population et les distances - physiques, temporelles ou économico-sociales. Cette synthèse est le point de départ de notre raisonnement.


Ainsi, il nous a semblé intéressant de faire de ces paramètres des axiomes et de  classer les études et datas à notre disposition selon qu’elles éclairaient plutôt l’une ou l’autre des considérations à prendre en compte pour qualifier la situation. Voici le résultat de la démarche : 


Visuellement, il est très intéressant d’observer à quel point la combinaison « Offre de soins/Accessibilité physique et temporelle » a déjà fait l’objet de nombreuses études. Ce qui est moins le cas des besoins de soins, à fortiori si nous tentons de les observer sous un angle plus sociétal. Ceci reste une hypothèse et nous y reviendrons.

Avant tout, voyons ensemble ce sur quoi ce corpus, assez riche, peut nous éclairer et comment imaginer des combinaisons entre les différentes analyses.


II – Zoom sur les études, leurs approches, leurs sujets 


II.1 A la croisée des axes


II.1.1 L’Accessibilité Potentiel Localisé (ou APL)

Il s’agit de l’indicateur historique de référence. Il a été développé par la Drees et l’Irdes pour mesurer l’adéquation spatiale entre l’offre et la demande de soins de premier recours à un échelon démographique fin. Il vise à améliorer les indicateurs usuels d’accessibilité aux soins (distance d’accès au plus proche, densité par bassin de vie ou département, ...). Il mobilise pour cela les données de l’assurance-maladie (SNIIR-AM) ainsi que les données de population de l’Insee issues du recensement. 

L’APL est un indicateur local, disponible au niveau de chaque commune, qui tient compte de l’offre et de la demande issues des communes environnantes. Calculé à l’échelle communale, l’APL met en évidence des disparités d’offre de soins qu’un indicateur usuel de densité, calculé sur des mailles beaucoup plus larges (bassins de vie, départements...), aurait tendance à masquer. L’APL tient également compte du niveau d’activité des professionnels en exercice ainsi que de la structure par âge de la population de chaque commune qui influence les besoins de soins. 


Sources : BARLET, COLDEFY, COLLIN, LUCAS-GABRIELLI, 2012, L’accessibilité potentielle localisée (APL) : une nouvelle mesure de l’accessibilité aux médecins généralistes libéraux, DREES - IRDES

Vergier, Chaput 2017, Déserts médicaux : comment les définir ? Comment les mesurer ?, DREES


Exemple de carte utilisant l'APL


II.1.2. Méthodologie des mesures des inégalités infra-communales

Comme évoqué en introduction de l’article, le plus grand obstacle à l’utilisation du concept d’accessibilité réside dans la difficulté de le traduire sous forme d’indicateurs opérationnels. Pour mesurer la dimension spatiale de l’accessibilité, la méthode du «Two-step floating catchment area» (2SFCA) fait l’objet d’une convergence d’intérêt dans la littérature géographique internationale et s’est imposée dans le paysage institutionnel français puisqu’il sert de socle à la définition des zonages déficitaires en médecins généralistes institués en 2017-2018 dans l’ensemble des régions françaises (APL). 

Mais ici l’indicateur a évolué en réduisant l’échelle géographique d’observation, et surtout en prenant en compte  la dimension sociale des besoins, en intégrant au modèle les pratiques multimodales de déplacements et en considérant l’effet systémique des interactions entre l’offre et la demande à l’échelle régionale. 

Les résultats sont présentés sous forme de scénarios pour analyser les impacts de chacune des hypothèses retenues. Il en ressort que le changement de l’échelle d’observation tend à diminuer globalement les niveaux médians d’accessibilité tout en mettant en évidence des disparités infra-communales notables. 

D’autre part, les hypothèses de quantification de l’offre et de besoins de soins, de même que les pratiques de mobilité, impactent très sensiblement les résultats et ce, de manière différenciée selon les départements et selon les territoires. 

L’innovation méthodologique consistant à tenir compte du fonctionnement régional systémique (la probabilité de recours aux médecins dépend à la fois de sa proximité et de sa disponibilité, cette dernière étant dépendante – par effet de chaîne – du nombre de patients qui potentiellement pourraient y avoir recours, etc.) est celle qui modifie le plus les résultats. La mise au point de ce type d’indicateur révèle l’importance de mobiliser - dans un mouvement d’aller et retour – aussi bien des phases de calcul statistique et de représentation géographique des résultats à différentes échelles que des phases d’échanges, avec les partenaires institutionnels et/ou locaux (Agences régionales de santé (ARS), élus locaux, professionnels de santé, usagers).

Cela afin d’affiner et de valider les hypothèses retenues en les confrontant aux ressentis des usagers du territoire, mais aussi, éventuellement, de prendre en compte les spécificités de certains territoires. 

Sources :  https://www.irdes.fr/recherche/documents-de-travail/080-l-accessibilite-aux-medecins-generalistes-en-ile-de-france-methodologie-de-mesures-des-iegalites-infra-communales.pdf


Exemple de comparaison de cartes selon cette méthode


II.2 Axe distance géographique, spatiale ou temporelle


II.2.1 Évaluation des distances ou temps d’accès

L’objectif de cet indicateur est d’estimer la distance à parcourir pour la population de chaque commune pour accéder au service recherché le plus proche (concept de proximité immédiate). 

Ces distances sont calculées pour les soins de ville et hospitaliers, en kilomètres et en temps d’accès par le réseau routier. 

La distance d’accès permet de :

  • mettre en évidence des seuils au-delà desquels l’accès à une spécialité, une discipline hospitalière ou un équipement lourd devient difficile,

  • quantifier et localiser les populations qui vivent loin des soins.

  • s’affranchir des zonages administratifs et des frontières géographiques.

Il s’applique à une cible définie (médecin généraliste, service d’urgences, maternité) et dépend du mode de transport étudié. Cet indicateur questionne fondamentalement le qualificatif de « déserts médicaux » puisque la dernière étude du temps d’accès, réalisée par la Drees en 2017, montrait que :

  • 98% de la population française accédait à un médecin généraliste en moins de 10 minutes,

  • seul 0,1% de la population, soit 57.000 habitants devait faire 20 minutes ou plus de voiture pour accéder à un médecin généraliste,

  • 84% de la population résidait dans une commune où exerçait un médecin généraliste.

Sources : COLDEFY, COM-RUELLE, LUCAS-GABRIELLI, 2011, Distances et temps d’accès aux soins en France métropolitaine,DREES - IRDES

Distance d'accès aux soins (en temps), Eco-Santé, 2014


Exemple de carte utilisant le temps d’accès


II.2.2. La densité répartie

La notion de densité hospitalière, variable macro-économique présente trois inconvénients : uniformité pour un ensemble de communes qu’elles soient bien ou mal desservies, discontinuités aux frontières, non prise en compte de la taille des hôpitaux. De même, la notion de distance à l’hôpital le plus proche présente deux inconvénients : non prise en compte de la taille des hôpitaux ni de la disponibilité de leurs lits.

Pour lever ces objections, on réunit ces deux notions par une extension de la notion de densité intégrant la distance, ce qui lui donne un caractère micro-économique et continu : on crée une nouvelle variable, la densité répartie, nombre de lits pour 1000 habitants, en affectant virtuellement à chaque commune un nombre de lits proportionnel à son nombre d’habitants et à l’attraction qu’exercent sur elle les différents hôpitaux. 

On montre ainsi que la densité répartie est une densité prenant en compte les notions de taille des hôpitaux et de distance à ces hôpitaux.

Sources : La densité répartie, un instrument de mesure des inégalités géographiques d’accès aux soins. Andrée Mizrahi, Arié Mizrahi.ARgSES, 2008.



II.2.3. La mortalité prématurée

La mortalité prématurée est la mortalité avant l’âge de 65 ans. C’est un indicateur internationalement reconnu, facile à calculer, pour lequel on dispose de séries longues, cet indicateur est sensible à la qualité du système de soins et de santé ou à des comportements que l’on pourrait prévenir.

Par rapport aux taux de mortalité ou de morbidité incluant les âges supérieurs à 65 ans, il minimise en outre le biais introduit par les mouvements migratoires internes à un pays, puisqu’il élimine la part devenue si importante de ce biais que représentent les migrations de retraite.

Sources : Vigneron. Inégalités de santé, inégalités de soins dans les territoires. Les tribunes de la santé n°38. 2013.


Exemple de carte utilisant l’indicateur de mortalité prématurée



II.2.4 L’accessibilité spatiale aux soins

Le cadre conceptuel de l’accès aux soins présente deux aspects : l’accessibilité (potentielle) et  l’accès (réel), auxquels  s’ajoutent  les dimensions spatiales et a-spatiales associées et leurs interactions


Les principaux indicateurs actuels sont : la présence d’une offre de soins dans un territoire, sa quantité, sa densité (offre/demande) ou la desserte médicale (demande/offre), la distance spatiale entre l’offre et la demande, ou encore l’accessibilité potentielle localisée – APL (DREES/Irdes), indicateur inspiré des modèles d’interaction spatiale, actuellement utilisé dans le cadre de politiques publiques et dont la méthodologie est en cours de prolongation (Irdes/ORS Ile-de-France). 


Au-delà de la diversité de ces indicateurs, quelle distance utiliser dans la mise en relation de la demande avec l’offre de soins ?


La confrontation des pratiques des chercheurs du RIATE les a amenés à réfléchir à la production d’un « distancier ». L'approche isochronique s'appuie sur l'existence conjointe de deux espaces géographiques quantifiés, d'une part un territoire sur lequel une population cible est mesurable en tout lieu par la donnée de sa densité et d'autre part un réseau de mobilité de cette population sous forme d'un graphe aux arcs valués, de cette valuation découlant une distance définie par le chemin le plus court entre deux nœuds. Cette distance est différente de la distance euclidienne naturelle (distance à vol d'oiseau) et forme un distancier implicite. La notion de distance utilisée ici est à considérer au sens large, l'unité utilisée pouvant autant être une longueur qu'un temps.


La présentation du résultat sur une cartographie en coloration continue permet une lecture directe de l'implantation optimale de l'offre de soin pour une réponse à la population donnée. Si les paramètres économiques nécessaires au calcul du coût d'installation et d'exploitation d'une telle offre sont disponibles, la variation du facteur de décroissance béta, qui règle l'acceptabilité de la population aux déplacements, permettra de trouver un compromis entre une optimisation économique de l'offre et une satisfaction de la demande.


Sources : T. Giraud (CNRS, UMS RIATE), R. Ysebaert (Université de Paris, UMS RIATE) & H. Pecout (CNRS, FR CIST). Accessibilité et données OpenStreetMap : Exemple pratique sur les maternités de la Nièvre et de la Seine-St-Denis. 2020.

A titre d’exemple, le RIATE a travaillé sur les enjeux de l’accessibilité spatiale aux maternités. L’objectif politique est de fournir un niveau d’offre adéquat en fonction des besoins de la population. Avec le questionnement sous-jacent sur l’évolution de cette accessibilité (réduction en quantité, mais stabilité des temps d’accès : un moindre niveau de choix pour le patient ?) et son impact sur la santé périnatale en montrant les effets de la distance spatiale et des autres facteurs, notamment socio-économiques (par exemple, paradoxalement, la mortalité est parfois plus importante à proximité d’une maternité en milieu urbain : distance « sociale », grands équipements hospitaliers dans des quartiers défavorisés où le prix du foncier est peu élevé…). 



II.3 Axe distance sociologique


II.3.1. Typologie des territoires de vie

Cette étude propose une typologie socio-sanitaire des espaces français à l’échelle des territoires de vie. Cette typologie ambitionne d’offrir un cadre d’étude à l’analyse des soins de premier recours en France et à l’évaluation d’un certain nombre de dispositifs pour améliorer la répartition de l’offre de soins.


À partir de la littérature,  elle identifie les dimensions et indicateurs pertinents pour répondre à ces enjeux. Elle réalise ensuite une analyse en composante principale des 32 variables retenues puis une classification ascendante hiérarchique. Cela permet d’obtenir 6 groupes de territoires de vie dont la répartition spatiale est parfois fortement contiguë (littoraux, « diagonale du vide », départements homogènes), parfois plus hétérogène avec des départements ayant tous les types de territoires de vie ou encore une répartition illustrant des oppositions entre centres et périphéries.

  • Classe 1 : Espaces périurbains avec une moindre accessibilité aux soins

  • Classe 2 : Marges rurales, peu attractives et aux populations fragiles

  • Classe 3 : Espaces de retraite et tourisme bien dotés en offre de soins

  • Classe 4 : Espaces urbains ou ruraux défavorisés aux plans socio-économiques et sanitaires

  • Classe 5 : Villes centres hétérogènes socio-économiquement, à l’offre de soins abondantes

  • Classe 6 : Villes et couronnes péri-urbaines favorisées

Sources : Chevillard, Mousquès. Accessibilité aux soins et attractivité territoriale : proposition d’une typologie des territoires de vie français. Cybergeo. 2018.


Carte des typologies des territoires

II.4 Axe offre


II.4.1 Démographie médicale

Pour exercer la médecine en France, chaque médecin doit s’inscrire au tableau du conseil départemental de l’ordre des médecins (CNOM) dont il dépend exception faite de certains médecins*. Toutes les données concernant les médecins sont saisies dans le logiciel Ordinal du Conseil de l’Ordre. Celui-ci est renseigné par les différents départements et mis à jour en temps réel en fonction des entrées dans l’exercice, des transferts d’un département à l’autre, des modifications dans le mode d’exercice et des départs à la retraite.


Les données de démographie médicale sont ainsi issues de ces tableaux départementaux via des extractions du logiciel Ordinal. Ces extractions permettent d’appréhender en continu le nombre de médecins qui exerce sur un territoire ainsi que leurs modes d’exercice en parallèle de leur qualification et de fournir aux différents acteurs des chiffres régulièrement actualisés.

Les atlas de démographie, depuis 2007, présentent les situations au 1er janvier de l’année. Ces différentes données permettent d’évaluer notamment :

  • le nombre de médecins en activité par rapport à la population en présence sur le territoire,

  • l’attractivité médicale du territoire,

  • l’attractivité médicale du territoire dans le temps,

  • et de comparer la dynamique du nombre de médecins par rapport à celle de la population en présence sur le territoire.

D’autres indicateurs sont suivis par le CNOM et enrichissent l’analyse de l’offre de soins “médecins”

  • Part de femmes

  • Moyenne d’âge

  • Sexe ratio homme/femme

  • Répartition des médecins retraités/remplaçants

  • Indice de vieillissement, de jeunesse

  • Nouveaux inscrits

  • Proportion majoritaire activité libérale-mixte ou salariée par départements (%) en activité régulière

Ces indicateurs peuvent s’appliquer à toutes les professions de santé (chirurgiens-dentistes, sages-femmes, kinésithérapeute, infirmier, pharmaciens).

Sources : https://www.conseil-national.medecin.fr/lordre-medecins/conseil-national-lordre/demographie-medicale - sommaire-id-0 ou https://demographie.medecin.fr/mobile.php

*L'inscription à un tableau ne s'applique ni aux praticiens des armées ni aux médecins, chirurgiens-dentistes ou sages-femmes qui, ayant la qualité de fonctionnaire de l'État ou d'agent titulaire d'une collectivité locale ne sont pas appelés, dans l'exercice de leurs fonctions, à exercer la médecine ou l'art dentaire ou à pratiquer les actes entrant dans la définition de la profession de sage-femme.


Exemple de carte comparant la dynamique d'évolution du nombre de médecins par rapport à celle de la population


II.5 Axe besoins


II.5.1 Cartogramme

La carte en cartogrammes, ou en proportion de la population, relativise cette idée reçue des déserts médicaux : l'emplacement des médecins généralistes apparaît très homogène en proportion de la population. Certaines petites communes hors zone urbaine ont une densité de médecins généralistes pour mille habitants trois fois plus importante qu'à Paris. Les médecins de campagne ont rejoint des communes démographiquement plus importantes au sein même des zones les moins denses. 

Pour un Parisien, le problème de l'accessibilité ne se mesure pas en temps de transport, mais en disponibilité de médecin référent et conventionné. Certes, la distance pour accéder au cabinet médical s'est rallongée pour une partie des Français. Mais, d'une part, la qualité globale du système de soins n'est pas forcément dégradée pour autant, même en rase campagne, grâce à un réseau de soins plus efficace. 

D'autre part, l'installation des médecins généralistes correspond aux mouvements de la population. Et enfin, les problèmes d'accessibilité, dans les grandes villes, sont au moins aussi importants que les questions d'accès, en termes d'espace-temps, dans les zones rurales.

Sources : Laboratoire Choros. École Polytechnique de Lausanne. 2017 cité par Camille Renard, France Culture,Cinq idées reçues sur la France battues en brèche par les cartes. 2017


Comparaison carte euclidienne et cartogramme


II.5.2 Les indicateurs démographiques

L’étude des évolutions de la population s’appuie sur le calcul d’un certain nombre d’indicateurs standard qui permettent, notamment, d’appréhender des probabilités de survenue des évènements démographiques (la naissance, le décès, le mariage) et les âges moyens d’occurrence de ces évènements : taux de fécondité, taux de nuptialité, âge moyen au mariage, espérance de vie, etc.


Pour calculer ces indicateurs, des choix sont parfois nécessaires. Ils concernent en particulier :

  • l’âge de référence utilisé pour le calcul des statistiques par âge : l’âge peut être mesuré en années révolues ou en âge atteint dans l’année ;

  • la population de référence utilisée au dénominateur des ratios ou comme facteur de pondération des âges moyens : population à une date donnée ou population moyenne sur une période donnée.

Sources : Les indicateurs démographiques, INSEE. 2018.


Exemple de carte réalisée à partir de données INSEE et illustrant l’indice territorial de vieillissement

Source : https://www.observatoire-des-territoires.gouv.fr/outils/cartographie-interactive/


II.5.3 Les indicateurs d’état de santé de la population

Certaines données INSEE permettent également de donner des informations permettant d’évaluer le besoin de soins de la population en présence.

Pour exemple :

  • part d’ALD (Affections Longue Durée) dans la population

  • part de la population couverte par la CSS (Complémentaire Santé Solidaire)

  • taux standardisés d'hospitalisation

Sources : Les indicateurs démographiques, INSEE. 2018.



III – Modélisation spatiale


Et si l’on allait plus loin, en changeant de paradigme ?


C’est ce que nous propose les travaux de Sandrine Berroir et Nadine Cattan qui se concentrent sur la définition et l’analyse de « systèmes urbains ». Le postulat :

"les territoires doivent être pensés en termes d’interdépendance et d’articulation et non plus en termes de répartition et de localisation."
L’idée étant de « raisonner les villes, les métropoles, en termes de complémentarités et non plus se focaliser sur leurs avantages concurrentiels (habitants, emplois, équipements). »

3 échelons territoriaux en France interagissent dans chaque système urbain, ils sont interdépendants :

  • la proximité, 

  • la transversalité inter-métropolitaine, 

  • et la connexité à Paris. 

Cette analyse multidimensionnelle, des configurations spatiales des systèmes urbains au croisement des 3 échelons des interdépendances, montre qu’une conception de l’aménagement et du développement du territoire fondée sur la proximité est dépassée.


Elle permet une mesure de l’attractivité et de l’interdépendance des territoires par une analyse multidimensionnelle (7 indicateurs d’interaction) et multiscalaire (3 niveaux territoriaux) adaptée aux fonctionnements et enjeux actuels (mobilités physiques et virtuelles).

Sources : Sandrine Berroir, Nadine Cattan, Frédéric Dobruszkes, Marianne Guérois, Fabien Paulus et Céline Vacchiani-Marcuzzo, « Les systèmes urbains français : une approche relationnelle », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne], Espace, Société, Territoire, document 807, mis en ligne le 06 février 2017, consulté le 22 avril 2019 ; DOI : 10.4000/cybergeo.27945


Exemple de carte illustrant des systèmes urbains (ici sur les liens de proximité)

IV – Autres exemples d’investigations possibles à partir de datas disponibles


Comparer le niveau d'offre de soin au nombre ou à la densité de foyer soumis à l'impôt de solidarité sur la fortune- impôt sur la fortune immobilière 

https://www.data.gouv.fr/en/datasets/impot-de-solidarite-sur-la-fortune-impot-sur-la-fortune-immobiliere/

Utiliser les données PHMEV (Prescriptions hospitalières délivrées en ville) pour comparer la consommation de soin prescrite par l’hôpital et délivrée en ville. 


a) observer quel est le % de médicaments sur prescription hospitalière qui aurait pu être prescrit par un médecin en ville (certains médicaments sont à prescription hospitalière obligatoire) plutôt que de nécessiter une visite à l’hôpital, et comparer les distance et les temps de trajet, ainsi que les délais d'obtention d'un RV.

b) observer les distances, la "toile" d'éloignement entre l’hôpital prescripteur et la pharmacie qui délivre. Avons nous des hôpitaux qui ont une zone d'influence plus large que ce qu'on pourrait imaginer d'emblée? Est ce qu'un Guadeloupéen consulte plus à Paris qu’un Corse? Est ce qu'on observe des disparités en fonction de la catégorie de médicament et donc peut être du type de maladie? Par exemple on pourrait observer que les patients atteints de cancer vont volontiers consulter plus loin de chez eux que les patients asthmatiques.. https://www.data.gouv.fr/en/datasets/open-phmev-bases-sur-les-prescriptions-hospitalieres-de-medicaments-delivrees-en-ville/

c) est ce que les enfants consultent parfois dans des hôpitaux plus lointains que la moyenne des adultes ? Si oui pourquoi ? Est ce lié au fait que certains sont spécialisés pour les maladies rares ? Pour les cancers pédiatriques ? Pour la prise en charge de l'autisme ? 

Data transferts Covid.

Quelle typologie de structures accueillant les transferts ? peut on trouver un lien avec la qualité ou la quantité d'offre de soins ? Ou bien pas du tout et c'est vraiment en fonction du niveau épidémique que se sont fait les choix. 

https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/donnees-relatives-aux-transferts-de-patients-atteints-de-covid-19

Fichier des personnes décédées

La mortalité entre des communes proches subit elle des variations en fonction de la qualité et de la quantité d'offre de soins ? Par exemple est ce que la mortalité est plus faible dans les communes qui ont un médecin et un pharmacien que dans les communes qui n'en ont aucun, ou bien pas du tout ? 

https://www.data.gouv.fr/en/datasets/fichier-des-personnes-decedees/












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