ELAN

Contexte 

En 2020, les forces de l’ordre ont enregistré, dans le cadre intrafamilial, 33 468 victimes de violences physiques, 11 085 victimes de violence sexuelle, et 49 infanticides. Toutes ces victimes étaient mineures au moment des faits. La littérature démontre que les conditions dans lesquelles les enfants grandissent, y compris leur situation sociale et émotionnelle, ont un impact significatif sur leur santé, leur insertion sociale et leur bien-être à court et à long terme. Cela est notamment le cas lorsqu'ils ont vécu des situations d'adversité potentiellement traumatisantes durant l’enfance (maltraitance, agressions, abandon, négligence), et/ou liées à la situation de leurs parents (troubles psychiques et/ou addictifs, détention, violences conjugales). Le concept théorique de l’adversité survenue durant l’enfance, « adverse childhood experiences (ACEs)», est défini par Filini en 1998 comme des « événements de l’enfance, de gravité variable et souvent chroniques, survenant dans l’environnement familial ou social d’un enfant, qui causent un préjudice ou une détresse, perturbant ainsi la santé et le développement physique ou psychologique de l’enfant ». 

Certaines études ont également montré l’importance de questionner le cumul de ces situations, qui sont associées à une dégradation, à l’âge adulte, plus importante de l’état de santé mentale et physique. L'utilisation des données de la base principale du Système National des Données de Santé (SNDS) pour identifier des situations d’adversité vécues durant l’enfance pourrait contribuer à améliorer la compréhension des inégalités nationales et territoriales en matière de santé de ces enfants, ainsi que des stratégies de prévention et de prise en charge sanitaire, médico-sociale, et sociale à développer à court et à long terme.

Objectif du projet 

Le Projet ELAN porté par l’Institut de recherche et de documentation en économie de la santé (Irdes) vise à identifier, dans la base principale du SNDS, des situations d’adversité survenues durant l’enfance. Les porteurs du projet souhaitent mobiliser les données de la base principale du SNDS, pour identifier un spectre plus large, pas uniquement centré sur les maltraitances subies directement par l’enfant, en incluant également les enfants se trouvant dans des situations fragilisantes et potentiellement traumatisantes liées à la situation de leurs parents. L’algorithme développé permettra d’apporter de nouvelles données chiffrées sur les enfants ayant vécu des situations d’adversité durant l’enfance, notamment liées à la situation parentale (troubles psychiques, addictifs, détention, décès, etc.) encore assez peu étudiées dans la littérature et de questionner l’évolution de leur état de santé et de leur consommation de soins.

Le projet ELAN a été lauréat de la sixième vague de l'appel à manifestation d'intérêt Bibliothèque Ouverte d'Algorithmes en santé (BOAS). Dans ce cadre, le Health Data Hub fournit un accompagnement financier et humain dans l’ouverture des résultats.

Méthodologie et caractère innovant 

À partir des données issues de la base principale du SNDS, l'algorithme développé portera sur une cohorte incluant les enfants nés en 2012, pour lesquels seront identifiées des situations d’adversité survenues durant leurs dix premières années de vie. Les porteurs se concentreront sur deux profils de marqueurs d’adversité : ceux directement vécus par l'enfant (hospitalisations pour maltraitance ou agressions, enfants suivis par l’aide sociale à l’enfance) et ceux liés à la situation des parents (décès, troubles psychiques, addictions, détention). Cela permettra également d’identifier les enfants cumulant plusieurs situations d’adversité, la littérature sur le sujet ayant montré que le cumul d’adversité peut impacter plus fortement la santé à court et à long terme de ces enfants. 

Résultat / Livrable attendu

Un rapport sur le projet documente l’ensemble des décisions prises ainsi que les résultats des expertises médicales et des analyses de sensibilité temporelles (évolution dans le temps) et départementales réalisées (évolution dans l’espace). L’algorithme sera publié en open source, avec des commentaires explicatifs à chaque étape afin de faciliter la lecture et la compréhension des futurs utilisateurs. Enfin, une publication scientifique en anglais ainsi qu’une publication vulgarisée sont envisagées.