CHILD-E&D- Environment & Development

Le projet CHILD-E&D cherchera à mieux caractériser une partie de l’exposome d’enfants en considérant 4 facteurs environnementaux (pollution de l’air, verdure, marchabilité et environnement sonore). Il permettra d’identifier des profils d’exposition et d’explorer les associations entre ces différents profils et le développement psychomoteur et la santé mentale des enfants. Les potentiels effets cumulatifs et de médiation pourront être investigués, permettant de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents.

Plus précisément, le projet s’appuiera sur les données longitudinales recueillies dans le cadre de l'étude de cohorte ELFE, un échantillon national représentatif de 18 321 enfants nés en France en 2011. Ces données seront associées à 4 caractéristiques d’environnement physique. Afin d’identifier des profils de participants basés sur les différents facteurs environnementaux, des techniques d'apprentissage automatique non supervisé seront utilisées.

Le projet permettra de mieux appréhender l’impact d’une partie de l’exposome sur le développement psychomoteur et la santé mentale d’enfants vivants en France métropolitaine. Il pourra encourager la réplication des méthodes au sein d’autres cohortes afin de renforcer le niveau de preuve concernant les résultats et suscitera de nouvelles questions de recherche, le tout dans une optique d’orienter les politiques de santé publique et d'aménagement urbain en prenant en compte un ensemble de facteurs de manière conjointe plutôt que des actions ciblées.

The CHILD-E&D project aims to better characterize part of the exposome of children by considering four environmental factors (air pollution, greenness, walkability, and sound environment). It will help identify exposure profiles and explore the associations between these different profiles and children's psychomotor development and mental health. Potential cumulative and mediation effects will be investigated, providing a deeper understanding of the underlying mechanisms.

Specifically, the project will rely on longitudinal data collected as part of the ELFE cohort study, a nationally representative sample of 18,321 children born in France in 2011. This data will be linked to four characteristics of the physical environment. To identify participant profiles based on the different environmental factors, unsupervised machine learning techniques will be used.

The project will provide a better understanding of the impact of part of the exposome on the psychomotor development and mental health of children living in mainland France. It may encourage the replication of these methods within other cohorts to strengthen the level of evidence regarding the results and raise new research questions, all with the aim of guiding public health and urban planning policies by considering a set of factors collectively rather than through targeted actions.

Financements : Le financement de cette recherche est assuré conjointement par le Health Data Hub et le Green Data For Health, ainsi que par Sorbonne Université.

Personnes de l’équipe ERES impliquées : Eloi CHAZELAS, Devin PARKER, Maria MELCHIOR