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Academic literature on the topic 'Épidémiologie'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 10 May 2025

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Journal articles on the topic "Épidémiologie"

1

Ait-Mohand, Ali. "To get trained and improve skills in epidemiology." Batna Journal of Medical Sciences (BJMS) 8, no. 2 (December 28, 2021): 151–56. http://dx.doi.org/10.48087/bjmsra.2021.8212.

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Abstract:

Recueil didactique de livres en français, de revues et d’outils pour se former et se perfectionner en épidémiologie est destiné particulièrement aux cliniciens et chercheurs qui s’intéressent à la méthodologie épidémiologique et aux résidents en épidémiologie souvent confronté à un manque de documentation lors de leur résidanat. Ce recueil permettra, en partie, de trouver une solution aux problèmes rencontrés dans la documentation en épidémiologie.

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2

Fombonne, Eric, and Rebecca Fuhrer. "Psychiatrie et épidémiologie." Psychiatry and Psychobiology 1, no. 4 (1986): 256–73. http://dx.doi.org/10.1017/s0767399x00000468.

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Abstract:

RésuméL’épidémiologie psychiatrique s’est beaucoup développée depuis trente ans. Après avoir rappelé les définitions et méthodes fondamentales en épidémiologie, nous décrivons des progrès accomplis en épidémiologie psychiatrique. Parmi eux, la définition des cas, les techniques d’identification des cas, et la recherche de facteurs de risque sont présentés ici. Pour les illustrer, certaines connaissances actuelles sur les facteurs de risque dans la schizophrénie et la dépression sont brièvement décrits. Ensuite, les travaux en psychiatrie de l’enfant sont brièvement présentés en insistant sur quelques difficultés spécifiques à la recherche en pédopsychiatrie. Finalement, après avoir fait le point de la situation française, quelques opinions communes qui freinent l’essor de la recherche épidémiologique sont passées en revue. Les conclusions soulignent la possibilité et la nécessité de développer cette approche multi-disciplinaire en psychiatrie.

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3

Collectif tonnes et des poussières. "Une épidémiologie paritaire ?" Risques professionnels : la santé au travail sous surveillance ? 169-170-171 (2022): 97–122. http://dx.doi.org/10.4000/11zk2.

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Abstract:

Cet article porte sur la mobilisation d’agent·es de la fonction publique face au danger de l’amiante, en livrant une chronologie de l’implication syndicale dans l’élaboration, la mise en œuvre et le suivi d’un instrument de mesure de l’altération de la santé au travail qu’est l’étude épidémiologique. En revenant sur la pugnacité de l’intersyndicale « Tripode », du nom du bâtiment administratif nantais amianté, qui a discuté âprement la définition des outils de surveillance sanitaire, cet article éclaire les ressorts d’une « épidémiologie paritaire » qui a contribué à faire de la nocivité de l’amiante un problème public, à contrer la hiérarchie administrative qui faisait obstacle à la reconnaissance des maladies professionnelles des agent·es exposé·es et enfin à inciter l’État-employeur à des pratiques de précaution vis-à-vis de ce cancérigène. Ni réductible à l’épidémiologie institutionnelle, ni superposable à l’épidémiologie populaire, cette démarche place les acteurs et actrices syndicales sur un pied d’égalité avec leurs administrations de tutelle au cœur des instances de négociation de la démocratie sanitaire.

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4

Raherison, C. "Épidémiologie." Revue des Maladies Respiratoires 23, no. 1 (February 2006): 15. http://dx.doi.org/10.1016/s0761-8425(06)77719-1.

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5

Gondouin, B., and M. Bobot. "Épidémiologie." Néphrologie & Thérapeutique 16, no. 1 (February 2020): 1S5–1S6. http://dx.doi.org/10.1016/s1769-7255(20)30070-5.

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6

Gondouin, Bertrand. "Épidémiologie." Néphrologie & Thérapeutique 16, no. 7 (December 2020): 7S8–7S9. http://dx.doi.org/10.1016/s1769-7255(20)30421-1.

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7

Raherison-Semjen, C. "Épidémiologie." Revue des Maladies Respiratoires Actualités 4, no. 7 (December 2012): 684–88. http://dx.doi.org/10.1016/s1877-1203(12)70335-x.

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8

Nguyen, L. T. "Épidémiologie." Revue des Maladies Respiratoires 21, no. 5 (November 2004): 9–10. http://dx.doi.org/10.1016/s0761-8425(04)71494-1.

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9

Paquis, P. "Épidémiologie." Revue Neurologique 168 (April 2012): A217. http://dx.doi.org/10.1016/j.neurol.2012.01.570.

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10

Cateau, Estelle. "Épidémiologie." Journal de Mycologie Médicale 25, no. 2 (June 2015): e110-e111. http://dx.doi.org/10.1016/j.mycmed.2015.02.036.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Épidémiologie"

1

Rivière, Jeanne. "L'hydatidose : parasitologie, épidémiologie, prophylaxie, traitement." Nantes, 1988. http://www.theses.fr/1988NANT028P.

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2

Bui, Thi-Mai-Anh. "Séparation des préoccupations en épidémiologie." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066457/document.

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Abstract:

La modélisation mathématique est largement utilisée pour effectuer des recherches sur la modélisation des maladies infectieuses. Combler le fossé entre les modèles conceptuels et leurs simulations est l'un des problèmes de la modélisation. Les langages métiers sont souvent utilisés pour addresser ces problèmes en séparant deux aspects de la modélisation : la spécification (modèles conceptuels) et la simulation (modèles informatiques). Dans cette perspective, nous développons un langage métier, appelé KENDRICK, dédié à la modélisation épidémiologique, couplé avec une plate-forme de simulation. Un autre problème de la modélisation en épidémiologie est le mélange des aspects de domaine qui doivent être séparés. Afin de faciliter l'écriture et l'évolution des modèles, il est crucial de pouvoir définir une préoccupation avec aussi peu de dépendances avec d'autres que possible et de pouvoir les combiner aussi librement que possible. Nous abordons ces défis en proposant un méta-modèle mathématique commun qui peut représenter les modèles ainsi que les préoccupations. Nous définissons ensuite les opérateurs qui permettent de combiner des préoccupations ainsi que de les appliquer dans un modèle. Le langage KENDRICK simplifie donc la programmation des simulations épidémiologiques en décomposant un modèle monolithique hautement-couplé en préoccupations modulaires. Cela rend alors plus facile la construction des modèles complexes de l'épidémiologie où plusieurs préoccupations sont considérées en même temps
Mathematical and computational models have become widely used and demanded tools for examining mechanisms of transmission, exploring characteristics of epidemics, predicting future courses of an outbreak and evaluating strategies to find a best control-program. One of the problems of modelling is bridging the gap between conceptual models (i.e compartmental models of epidemiology) and their computer simulation (through deterministic, stochastic or agent-based implementation). Domain Specific Languages (DSLs) are often used to address such difficulties by separating two concerns of modelling, specification (conceptual model) and implementation (computational model). In this perspective, we develop a DSL called KENDRICK targeted to the epidemiological modelling and coupled with a simulation platform that allows the study of such models. The other important issue needs to be addressed in the context of epidemiological modelling is the heterogeneities introduced by separate concerns. In order to facilitate the specification of models and their evolution, it is crucial to be able to define concerns with as few dependencies with each other as possible and to combine them as freely as possible. We address such challenges by proposing a common mathematical meta-model that supports both concerns and models and enabling their compositions by some operators. We then implement our proposal language KENDRICK based on this meta-model. The language simplifies the construction of complex epidemiological models by decomposing them into modular concerns, by which common concerns can be reused across models and can be easily changed

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3

Bui, Thi-Mai-Anh. "Séparation des préoccupations en épidémiologie." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066457.

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Abstract:

La modélisation mathématique est largement utilisée pour effectuer des recherches sur la modélisation des maladies infectieuses. Combler le fossé entre les modèles conceptuels et leurs simulations est l'un des problèmes de la modélisation. Les langages métiers sont souvent utilisés pour addresser ces problèmes en séparant deux aspects de la modélisation : la spécification (modèles conceptuels) et la simulation (modèles informatiques). Dans cette perspective, nous développons un langage métier, appelé KENDRICK, dédié à la modélisation épidémiologique, couplé avec une plate-forme de simulation. Un autre problème de la modélisation en épidémiologie est le mélange des aspects de domaine qui doivent être séparés. Afin de faciliter l'écriture et l'évolution des modèles, il est crucial de pouvoir définir une préoccupation avec aussi peu de dépendances avec d'autres que possible et de pouvoir les combiner aussi librement que possible. Nous abordons ces défis en proposant un méta-modèle mathématique commun qui peut représenter les modèles ainsi que les préoccupations. Nous définissons ensuite les opérateurs qui permettent de combiner des préoccupations ainsi que de les appliquer dans un modèle. Le langage KENDRICK simplifie donc la programmation des simulations épidémiologiques en décomposant un modèle monolithique hautement-couplé en préoccupations modulaires. Cela rend alors plus facile la construction des modèles complexes de l'épidémiologie où plusieurs préoccupations sont considérées en même temps
Mathematical and computational models have become widely used and demanded tools for examining mechanisms of transmission, exploring characteristics of epidemics, predicting future courses of an outbreak and evaluating strategies to find a best control-program. One of the problems of modelling is bridging the gap between conceptual models (i.e compartmental models of epidemiology) and their computer simulation (through deterministic, stochastic or agent-based implementation). Domain Specific Languages (DSLs) are often used to address such difficulties by separating two concerns of modelling, specification (conceptual model) and implementation (computational model). In this perspective, we develop a DSL called KENDRICK targeted to the epidemiological modelling and coupled with a simulation platform that allows the study of such models. The other important issue needs to be addressed in the context of epidemiological modelling is the heterogeneities introduced by separate concerns. In order to facilitate the specification of models and their evolution, it is crucial to be able to define concerns with as few dependencies with each other as possible and to combine them as freely as possible. We address such challenges by proposing a common mathematical meta-model that supports both concerns and models and enabling their compositions by some operators. We then implement our proposal language KENDRICK based on this meta-model. The language simplifies the construction of complex epidemiological models by decomposing them into modular concerns, by which common concerns can be reused across models and can be easily changed

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4

Dubuque, Josée. "Épidémiologie des hospitalisations pour infections respiratoires." Thesis, Université Laval, 2007. http://www.theses.ulaval.ca/2007/25005/25005.pdf.

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5

Fortunato, Léa. "Méthodes statistiques d'analyse spatiale en épidémiologie." Paris 11, 2006. http://www.theses.fr/2006PA11T060.

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6

Chikli, Isabelle. "La listériose : épidémiologie et pouvoir pathogène." Paris 5, 1991. http://www.theses.fr/1991PA05P210.

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7

Rivalan, Olivier. "Brucellose : diagnostic biologique, épidémiologie et prophylaxie." Bordeaux 2, 1992. http://www.theses.fr/1992BOR2P027.

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8

Brault, Nicolas. "Le concept de biais en épidémiologie." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCC229/document.

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Abstract:

Cette thèse, qui s'inscrit dans la tradition méthodologique de l'épistémologie historique, porte sur l'histoire et la formation du concept de biais dans l'épidémiologie moderne. Elle montre que la fonction opératoire du concept de biais est essentiellement critique, au sens où ce concept, que les épidémiologistes opposent au cours de l'histoire aux concepts d'objectivité, de preuve et de causalité, joue un rôle décisif dans la constitution de l'épidémiologie comme science, mais aussi dans l'avènement d'une médecine scientifique. Un éclairage historique et critique est apporté à la définition actuelle du biais, conçu comme une erreur ou un écart systématique par rapport à la vérité, ainsi qu'aux différentes taxinomies des biais qui jalonnent l'histoire de ce concept, dont l'origine se situe chez les fondateurs de la statistique mathématique. Le biais apparait ainsi comme une menace aussi bien à la validité du plan d'expérience d'une étude épidémiologique qu'à la validité de l'inférence statistique et du raisonnement médical. En d'autres termes, ce sont les conséquences que la révolution probabiliste a eues sur l'épidémiologie et sur la médecine qui sont ici étudiées, et qui ont conduit les épidémiologistes et les médecins à une forme de scepticisme et même de criticisme envers leurs propres inférences, ce qui donnera naissance au mouvement de la médecine fondée sur des preuves
This PhD thesis, belonging to the tradition of historical epistemology, deals with the history and the formation of the concept of bias in epidemiology. It shows that the operational function of the concept of bias is essentially critical, in the sense that this concept, used by epidemiologists throughout history as an antonym to both objectivity, causality and evidence, is central to both the construction of epidemiology as a scientific discipline and the advent of scientific medicine. An historical and critical account is given of the actual definition of bias, conceived as a systematic error or deviation from the truth, and to the various taxonomies of bias which marked the history of this concept, whose origin goes back to the founders of mathematical statistics. Bias thus appears as a threat to the validity of the design of an epidemiological study, and to the validity of statistical inference and medical reasoning. In other words, what is studied here is the consequences of the probabilistic revolution on both epidemiology and medicine, which led epidemiologists and physicians to a kind of scepticism or even criticism about their own inferences, which would ultimately give birth to the evidence-based medicine's movement

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9

Sadoun, Catherine. "Ostéoporose : épidémiologie, facteurs de risque, traitements." Paris 5, 1995. http://www.theses.fr/1995PA05P116.

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10

Le, Loc'h Guillaume. "Épidémiologie moléculaire des avipoxvirus chez l’Outarde houbara." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2015. http://oatao.univ-toulouse.fr/14167/1/LeLoch.pdf.

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Abstract:

L’Outarde houbara (Chlamydotis undulata et Chlamydotis macqueenii), dont les populations sont en déclin, fait l’objet d’élevages conservatoires en Afrique du Nord, Asie centrale et Moyen Orient. Des épisodes de variole aviaire y sont régulièrement rapportés malgré une vaccination systématique. En nous appuyant sur une approche épidémiologique et moléculaire, nous avons montré que cette maladie, fréquemment observée dans ces élevages, présente des fluctuations saisonnières et est causée par une grande diversité d’avipoxvirus. L’évaluation de ses impacts sur les performances de reproduction des oiseaux a révélé qu’ils sont minimes. Cependant, l’étude de la phylogénie et de l’évolution de ces virus, en montrant des introductions répétées de virus dans les élevages, a prouvé que les avipoxvirus sont un risque pour les projets de conservation. Enfin, un modèle d’infection expérimentale, développé chez l’Outarde houbara, permet d’envisager de futurs travaux de recherche sur les avipoxvirus.

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Books on the topic "Épidémiologie"

1

Czernichow, Pierre. Épidémiologie. Paris: Masson, 2001.

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2

Philippe, Pierre. Épidémiologie pratique. Montréal, Qué: Presses de l'Université de Montréal, 1985.

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3

Ancelle, Thierry. Statistique épidémiologie. Paris: Maloine, 2002.

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4

Jenicek, Milos. Épidémiologie clinique: Clinimétrie. St. Hyacinthe, Qué: Edisem, 1985.

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5

Bernard, Paul-Marie. Mesures statistiques en épidémiologie. Sillery, Qué: Presses de l'Université du Québec, 1987.

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6

Bégaud, Bernard. Dictionnaire de pharmaco-épidémiologie. 2nd ed. Bordeaux: ARME-Pharmacovigilance Editions, 1995.

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7

Goldberg, Marcel. L' épidémiologie sans peine. 2nd ed. Paris: Frison-Roche, 1990.

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8

Sommelet, Danièle. Épidémiologie des cancers de l’enfant. Paris: Springer Paris, 2009.

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9

Sommelet, Danièle, Jacqueline Clavel, and Brigitte Lacour. Épidémiologie des cancers de l’enfant. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-78337-1.

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10

Rapilly, F. L' épidémiologie en pathologie végétale: Mycoses aériennes. Paris: Institut national de la recherche agronomique, 1991.

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Book chapters on the topic "Épidémiologie"

1

Tarrerias, Anne-Laure. "Épidémiologie." In Pathologie hémorroïdaire, 7–9. Paris: Springer Paris, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99158-5_3.

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2

Huguier, Michel, and Pierre-Yves Boëlle. "Épidémiologie théorique." In Biostatistiques pour le clinicien, 273–74. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0464-4_38.

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3

de Mouzon, J. "Épidémiologie de l’infertilité." In Physiologie, pathologie et thérapie de la reproduction chez l’humain, 123–29. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0061-5_11.

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4

Fervers, Béatrice. "Définition et épidémiologie." In Tumeurs malignes rares, 3–5. Paris: Springer Paris, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-72070-3_1.

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5

Belaisch-Allart, J. "Épidémiologie de la fertilité féminine." In Physiologie, pathologie et thérapie de la reproduction chez l’humain, 115–22. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0061-5_10.

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6

Rolland, Y., and B. Vellas. "Sarcopénie : épidémiologie, causes et conséquences." In Traité de nutrition de la personne âgée, 175–87. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-98117-3_20.

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7

Lacour, Brigitte, and Jacqueline Clavel. "Sources de données et méthodes." In Épidémiologie des cancers de l’enfant, 19–28. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-78337-1_1.

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8

Chrysostome, Virginie, and François Tison. "Épidémiologie." In La maladie de Parkinson, 1–5. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-74232-3.00001-5.

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9

"Épidémiologie." In Méga Guide STAGES IFSI, 7–10. Elsevier, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-74529-4.00002-1.

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10

Ha Van, Georges. "Épidémiologie." In Le pied diabétique, 7–8. Elsevier, 2008. http://dx.doi.org/10.1016/b978-2-294-70257-0.50002-5.

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Conference papers on the topic "Épidémiologie"

1

Oualgouh, M., Z. Bouabane, F. Er-Rabie, N. Abda, W. Khannoussi, G. Kharrasse, I. Zahi, and A. El Mekkaoui. "Profil épidémiologique et prise en charge des ulcères bulbaires hémorragiques." In Journées Francophones d'Hépato-Gastroentérologie et d'Oncologie Digestive (JFHOD). Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0039-1680982.

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2

Clipet, F., M. Massot, J. Garnier, B. Kholer, and G. De Mello. "Etude épidémiologique de la prise en charge des patients sous AVK au cabinet dentaire en Ille-et-Vilaine." In 54ème Congrès de la SFMBCB. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2011. http://dx.doi.org/10.1051/sfmbcb/20115402007.

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3

Akerzoul, N., and S. Chbicheb. "Cartographie des cancers de la cavité orale chez l’enfant." In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206603005.

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Abstract:

Objectif : Étudier le profil épidémiologique et histopathologique des cancers oraux chez les enfants pris en charge au services d’hémato-oncologie pédiatrique, de stomatologie et de chirurgie maxillo-faciale à l’hôpital 20 Aout de Casablanca, et à l’hôpital des enfants de Rabat. Notre objectif est de définir l’importance de l’oncologie pédiatrique, en particulier celle affectant la cavité orale, et aussi pour décrire les cancers oraux chez les enfants, leurs fréquences et les leurs caractéristiques histopathologiques. MATÉRIEL ET MÉTHODES: Il s’agit d’une étude rétrospective de 126 enfants hospitalisés entre 2010 et 2013 dans le service d’hémato-oncologie pédiatrique, du département de stomatologie et de chirurgie maxillo-faciale, de l’hôpital 20 août de Casablanca et le département d’hémato-oncologie pédiatrique de l’hôpital des enfants de Rabat; dans lequel nous avons diagnostiqué un cancer confirmé de la cavité orale. RÉSULTATS: Dans notre échantillon, tous les groupes d’âge ont été touchés par le processus de la maladie, mais les âges entre [0-4] ans et entre [13-16] étaient les plus touchés avec une moyenne d’âge de 8 ans, et des extrêmes allant de 4 mois à 16 ans. Dans notre échantillon de population, nous avons noté une légère prédominance avec 50,7% des cas. Le lymphome non hodgkinien Burkitt était le type histologique le plus commun avec 35,2% des cas. Les joues représentaient la localisation la plus fréquente avec 37,9% des cas, alors que le maxillaire représentait 19,7% des cas. La chimiothérapie a été la thérapeutique exclusive la plus utilisée dans notre échantillon dans 67,6% des cas. CONCLUSION: Les caractéristiques épidémiologiques, cliniques et pathologiques des cancers de la cavité orale dans notre population ne sont pas différents des données de la littérature. Cependant, les parents manquent de conscience et de diagnostic tardif de ces les lésions qui semblent être responsables du profil dramatique des cancers oraux chez les enfants de la population marocaine.

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