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 # Consommation-de-medicaments-psychotropes
 Mémoire de recherche Master 2 
 
-# Les scripts déposés ici ont été rédigés dans le cadre d'un mémoire de recherche en Master 2 Démographie (Université de Strasbourg / Ecole des Hautes Etudes en Démographie) 
+ Les scripts déposés ici ont été rédigés dans le cadre d'un mémoire de recherche en Master 2 Démographie (Université de Strasbourg / Ecole des Hautes Etudes en Démographie) 
 
-# L'objectif est de quantifier les effets de l'épidémie de Covid-19 sur la consommation de médicaments psychotropes à l'échelle locale (EPCI) à partir
-# d'extractions du Système National des Données de Santé. 
+L'objectif est de quantifier les effets de l'épidémie de Covid-19 sur la consommation de médicaments psychotropes à l'échelle locale (EPCI) à partir
+d'extractions du Système National des Données de Santé. 
 
-# Les données utilisées sont celles des données de remboursement de l'Assurance Maladie permettant d'obtenir l'ensemble des bénéficiaires ayant reçu des délivrances pour quatre classes thérapeutiques
-# (ATC 3) de médicaments psychotropes entre le 1er janvier 2018 et le 31 décembre 2021.
+Les données utilisées sont celles des données de remboursement de l'Assurance Maladie permettant d'obtenir l'ensemble des bénéficiaires ayant reçu des délivrances pour quatre classes thérapeutiques
+(ATC 3) de médicaments psychotropes entre le 1er janvier 2018 et le 31 décembre 2021.
 
-# Ces séries chronologiques d'effectifs de patients suivant des traitements par anxiolytiques (N05B), antipsychotiques (N05A), hypnotiques (et sédatifs) (N05C) et d'antidépresseurs (N06A) ont été analysées 
-# dans un premier temps de maniière descriptive par une décomposition des séries. Plusieurs indicateurs ont également été calculés (prévalence des traitements, répartition des patients selon la régularité 
-# du traitement, taux standardisés, ratios de taux standardisés..) 
+Ces séries chronologiques d'effectifs de patients suivant des traitements par anxiolytiques (N05B), antipsychotiques (N05A), hypnotiques (et sédatifs) (N05C) et d'antidépresseurs (N06A) ont été analysées 
+dans un premier temps de maniière descriptive par une décomposition des séries. Plusieurs indicateurs ont également été calculés (prévalence des traitements, répartition des patients selon la régularité 
+du traitement, taux standardisés, ratios de taux standardisés..) 
 
-# Ensuite, des modèles de régression de séries temporelles interrompues ont permis de quantifier les effets de la crise sanitaire en termes de changement de niveau et de pente des courbes relatives 
-# à l'évolution mensuelle de la prévalence de chaque traitement. Ceux-ci ont été stratifiés par sexe, âge et régularité du traitement observée au niveau de 3 seuils (entre 1 et 3 délivrances, 3 et 6 # 
- délivrances, plus de 6 délivrances de la classe thérapeutique). 
+Ensuite, des modèles de régression de séries temporelles interrompues ont permis de quantifier les effets de la crise sanitaire en termes de changement de niveau et de pente des courbes relatives 
+à l'évolution mensuelle de la prévalence de chaque traitement. Ceux-ci ont été stratifiés par sexe, âge et régularité du traitement observée au niveau de 3 seuils (entre 1 et 3 délivrances, 3 et 6 # 
+délivrances, plus de 6 délivrances de la classe thérapeutique).