Identifying heterogeneity among cannabis users : a segmentation approach

Details

Supervisors

Legrand, Catherine ; Elena Damian

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en science des données, orientation statistique, à finalité spécialisée

Abstract

La consommation de cannabis en Belgique est assez répandue malgré le fait que la possession et la vente de cette substance restent illégales dans le pays. En effet, selon la dernière enquête HIS réalisée par Sciensano en 2018, l’usage du cannabis est en augmentation dans la population belge ces dernières années : il a plus que doublé entre 2001 et 2018, passant de 10.7% à 22.6% [Gisle et Drieskens, 2019]. De plus, selon un rapport publié par Sciensano en 2022, le cannabis fait partie des substances problématiques les plus fréquemment citées par les personnes usagères de drogues qui entrent en traitement dans toutes les régions [Antoine et al., 2022]. La consommation de cannabis reste donc un sujet sensible qui nécessite une attention particulière de la part des autorités belges. De ce fait, connaître les différents profils des patients qui demandent un traitement pour une dépendance liée au cannabis peut être d’une importance capitale pour l’élaboration des programmes de prévention et des traitements ciblés contre la dépendance au cannabis. Dans ce travail, nous identifions les clusters parmi les patients entrant en traitement pour la toute première fois sur la période 2015 à 2021, pour une dépendance au cannabis. Nos analyses se concentrent dans un premier temps sur l’année 2021. Ensuite, nous analysons la demande enregistrée sur la période 2015 à 2020 afin de voir si les profils de patients observés au cours de cette période sont similaires à ceux de l’année 2021. Dans le but d’identifier ces clusters, nous explorons différentes techniques de segmentation telles que le K-means, K-modes, K-prototypes et la Classification ascendante hiérarchique. Nous comparons les résultats de ces techniques et sélectionnons celle qui fournit le score de silhouette moyen le plus élevé, permettant ainsi d’obtenir le nombre optimal des clusters. Les données proviennent de l’enregistrement TDI belge, qui tente de rassembler des informations lors de chaque épisode de traitement débuté par un patient dans un centre de traitement pour sa dépendance à l’alcool ou aux substances illicites. Les variables de regroupement utilisées sont celles relatives aux indicateurs sociodémographiques des patients (âge, sexe, âge lors du premier usage du cannabis, niveau d’instruction le plus élevé, type de logement, etc...), à leur profil d’addiction (fréquence d’utilisation du cannabis etc...) et aux types de substances utilisées (alcool, cocaïne, autres stimulants, héroïne, hypnotiques, opiacés, etc...). Deux clusters distincts ont été identifiés : Le premier comprend la majorité des patients (94.6%) et est principalement caractérisé par une dépendance aux substances moins sévère (1 ou 2 substances problématiques). Le second cluster comporte les patients polyproblématiques (en ce sens qu’ils ont une dépendance à plusieurs substances et ont plus fréquemment eu recours à l’injection de substances). Nos analyses ont également montré une stabilité des profils des patients dans le temps. Les comparaisons des caractéristiques socio-démographiques, du profil d’addiction et du type de substances utilisées ont révélé des différences significatives entre ces clusters. L’identification des clusters de patients demandant un traitement pour la première fois pour une dépendance au cannabis pourrait aider à personnaliser les traitements et les services qui leur sont offerts, en fonction de leurs besoins spécifiques. Cela pourrait également conduire à une amélioration de la qualité des soins et de l’efficacité des programmes de traitement liés à la dépendance au cannabis.