Étude des conditions et ingrédients favorables à la prévention des évènements adverses dans les dispositifs de protection de l'enfance : APPIE- NEST

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

L’étude APPIE-NEST s’inscrit dans un contexte où les expériences adverses durant l’enfance (Adverse Childhood Experiences, ACEs) constituent un déterminant majeur de santé publique, avec des effets documentés sur la santé mentale, les comportements à risque et les trajectoires sociales à long terme. Une proportion importante de la population est concernée, avec une relation dose-effet clairement établie entre le cumul d’adversités et la survenue de troubles psychiques et somatiques. Dans ce cadre, les enfants relevant de la protection de l’enfance apparaissent comme une population particulièrement vulnérable. Bien que le placement vise à protéger, de nombreuses données montrent qu’il peut lui-même constituer un exposome adverse, en raison notamment de l’instabilité des parcours, des ruptures relationnelles et de conditions d’accompagnement insuffisantes. Ces éléments entravent la construction d’attachements sécurisés, essentiels au développement émotionnel et social, et peuvent renforcer les trajectoires de vulnérabilité. Face à ce constat, l’étude vise à dépasser une approche centrée sur les seuls facteurs de risque pour adopter une perspective systémique et mécanistique.

L’objectif principal est d’identifier les ingrédients, contextes et mécanismes qui, au sein du système de protection de l’enfance, conduisent soit à la dégradation, soit au maintien de la santé mentale des enfants exposés à des adversités institutionnelles. Il débouchera sur des recommandations précises et adaptées pour modifier les fonctionnements des unités et renforcer les facteurs de protection contre les adversités structurelles.

Pour cela, le projet mobilise une évaluation réaliste permettant d’analyser les configurations intervention–contexte–mécanisme–effet, combinée à des méthodes participatives de cartographie conceptuelle et de modélisation systémique (CLD et fuzzy cognitive mapping). L’ambition est ainsi de produire des connaissances directement actionnables, capables d’orienter les politiques publiques vers des environnements de prise en charge plus protecteurs et favorables au développement des enfants.

L’analyse des données repose sur une approche intégrée combinant cartographie cognitive floue (Fuzzy Cognitive Mapping, FCM) et diagrammes de boucles causales (Causal Loop Diagrams, CLD), afin de modéliser les mécanismes systémiques reliant conditions de prise en charge et santé mentale des enfants. Chaque carte produite est formalisée sous forme de graphe dirigé pondéré, où les facteurs identifiés constituent des nœuds et les relations causales des liens orientés, associés à une intensité. Ces graphes sont traduits en matrices d’adjacence permettant une exploitation quantitative rigoureuse. Une étape préalable d’harmonisation sémantique est réalisée pour regrouper les facteurs équivalents tout en respectant les formulations des participants. L’analyse mobilise ensuite des outils issus de la théorie des graphes : calcul des degrés entrants et sortants, indices de centralité, densité du réseau, identification des chaînes causales dominantes et des boucles de rétroaction. Ces indicateurs permettent de distinguer les facteurs structurants du système, notamment ceux situés en amont (leviers d’action) et ceux en aval (manifestations). Les pondérations attribuées aux liens autorisent des analyses descriptives fines et l’identification de mécanismes consensuels versus spécifiques. Des comparaisons exploratoires entre groupes d’acteurs (enfants, professionnels, décideurs) sont conduites afin d’identifier des divergences de perception. Les CLD complètent cette analyse en apportant une lecture qualitative des dynamiques systémiques, mettant en évidence les effets non linéaires et les conséquences inattendues. Enfin, les modèles FCM agrégés permettent des simulations dynamiques (“what-if”) pour estimer l’impact potentiel de modifications organisationnelles sur les trajectoires de santé mentale. Les données descriptives collectées par l’EMA like permettront d’affiner les ingrédients favorables au bien être dans les unités de placement qui relèvent des activités, du fonctionnement de la structure ou encore des relations entre pairs ou entre éducateurs et enfants.