REVUE
Quetelet
JOURNAL

Vol. 6, n° 1, avril 2018, pp. 35-53

DOI: 10.14428/rqj2018.06.01.02

ISSN: 20349378

# Effets de l'environnement de vie sur les associations entre déterminants individuels et santé périnatale en Wallonie (Belgique)

Charlotte Leroy, Dominique Dubourg, Anouck Billiet, Christelle Senterre, Virginie Van Leeuw, Wei-Hong Zhang, Yvon Englert

©2018 Charlotte Leroy, Dominique Dubourg, Anouck Billiet, Christelle Senterre, Virginie Van Leeuw, Wei-Hong Zhang, Yvon Englert

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Centre de recherche en démographie (DEMO)
Institut d'analyse du changement dans l'histoire et
les sociétés contemporaines (IACCHOS)
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# Effets de l'environnement de vie sur les associations entre déterminants individuels et santé périnatale en Wallonie (Belgique)

CHARLOTTE LEROY<fnref n="1" />

DOMINIQUE DUBOURG<fnref n="2" />

ANOUCK BILLIET<fnref n="2" />

CHRISTELLE SENTERRE<fnref n="3" />

VIRGINIE VAN LEEUW<fnref n="1" />

WEI-HONG ZHANG<fnref n="1" />, <fnref n="4" />

YVON ENGLERT<fnref n="1" />, <fnref n="4" />

## Résumé

L'association entre les caractéristiques individuelles des mères et la prématurité ou le faible poids à la naissance, tout comme l'effet de l'environnement de vie sur la santé périnatale ont fait l'objet de nombreux travaux. Plus rares sont les études qui se sont penchées sur l'effet que l'environnement de vie pouvait avoir sur l'association entre ces caractéristiques individuelles et la santé périnatale. Dans cet article, nous adoptons une perspective multi-niveaux pour prendre en compte conjointement l'effet de l'environnement de vie et les déterminants individuels des mères sur deux indicateurs de santé périnatale, la prématurité et le faible poids à la naissance en Wallonie.

Les analyses portent sur 147 718 naissances vivantes uniques issues de mères qui résidaient en Wallonie de 2010 à 2013. Les variables indépendantes principales sont le niveau d'instruction, le statut professionnel et l'état de cohabitation des mères.

<footnote n="1">1. Centre d'Épidémiologie Périnatale (CEpiP), Bruxelles.</footnote>

<footnote n="2">2. Observatoire Wallon de la Santé, Agence pour une Vie de Qualité, Charleroi.</footnote>

<footnote n="3">3. Université Libre de Bruxelles, École de Santé Publique, Centre de Recherches Épidémiologie, Biostatistiques et Recherche Clinique, Bruxelles.</footnote>

<footnote n="4">4. Laboratoire de Recherche en Reproduction Humaine, Faculté de Médecine, Université Libre de Bruxelles (ULB), Bruxelles.</footnote>
Les variables dépendantes sont la prématurité et le faible poids à la naissance. Un indice synthétique des conditions de bien-être (ICBE) est utilisé pour décrire l'environnement de vie et mis en relation avec la prématurité et le faible poids à la naissance grâce à des modèles de régression logistique multivariables à un et plusieurs niveaux.

La fréquence de la prématurité et du faible poids s'avère plus élevée dans les communes avec un environnement de vie défavorisé. Les mères ayant un faible niveau d'instruction, n'ayant pas d'activité professionnelle ou déclarant vivre seule courent par ailleurs un risque plus élevé d'accoucher prématurément ou d'avoir un enfant de faible poids à la naissance. Dans les analyses multi-niveaux, les mesures d'association entre les variables socio-économiques de la mère et les deux variables dépendantes restent identiques aux mesures d'association observées dans les régressions classiques. Les conditions de bien-être dans une commune, mesurées par l'ICBE, n'ont pas d'effet additionnel sur les associations entre les caractéristiques socio-économiques de la mère et la prématurité ou le faible poids à la naissance.

## Mots-clés

Environnement de vie, caractéristiques socio-économiques individuelles, prématurité, faible poids à la naissance, analyse multi-niveaux.

## Abstract

The association between the individual characteristics of mothers, preterm birth or low birth weight and the impact of the living environment on perinatal health have been widely studied. Far fewer studies have examined the way the living environment can influence the association between characteristics and perinatal health. In this paper, we adopt a multi-level analysis to simultaneously study the effects of the living environment and the individual characteristics of the mothers on preterm birth and low-birth weight in Wallonia.

The study population consists of 147'718 single live births to mothers who resided in Wallonia and delivered between 2010 and 2013. The main independent variables are the mothers's level of education, their occupational and cohabitation status. The dependent variables are preterm birth and low birth weight. A synthetic index of Well-being condition (ICBE) is used to describe living conditions. The association between these conditions, preterm birth and low birth weight is quantified through multilevel logistic regression models adjusted for mothers' characteristics.

Preterm birth and low birth weight rates are higher in municipalities with a poor living environment. Non-working, single mothers or with low levels of education are at higher risk of delivering a preterm or low birth weight baby. In the multilevel analyses, the association between the socio-economic variables and the two dependent variables is similar to the one observed in the classical regressions (one level-analyses). Well-Being conditions, measured through ICBE, have no additional effect on the association between individual socio-economic characteristics of the mother, preterm birth or low birth weight.
**Keywords**

Neighbourhood environment, living condition, socio-economic characteristics, pre-term birth, low birth weight, multilevel analysis.

**Introduction**

La prématurité et le faible poids à la naissance sont des indicateurs de santé périnatale importants étant donné leur forte association avec la morbidité et la mortalité périnatale (Goldenberg, Rouse, 1998; McCormick, 1985). La prématurité caractérise toutes les naissances qui ont lieu avant 37 semaines d'aménorrhée (OMS, 2015). Le faible poids à la naissance, défini par l'Organisation mondiale de la santé (World Health Organization, 2011) comme un poids inférieur à 2 500 g (quel que soit le terme de la grossesse), peut être la conséquence de la prématurité ou d'un retard de croissance intra-utérin ou de la combinaison de ces deux facteurs (Kramer, 1987). Les facteurs de risque de la prématurité et du retard de croissance intra-utérin sont bien établis, et liés à des comportements nocifs lors de la grossesse (tel que le tabagisme), à des facteurs génetiques et environnementaux, aux traitements de l'infertilité, à un statut socio-économique défavorisé ainsi qu'à des facteurs iatrogènes (Goldenberg et al., 2008; Kramer, 1987). La prématurité et le retard de croissance intra-utérin, peuvent être largement attribués à l'accumulation des facteurs de risque individuels à la fois sociaux et sanitaires davantage présents dans les zones défavorisées (de Graaf et al., 2013; Sellström et al., 2007; Timmermans et al., 2011).

De nombreux éléments théoriques et empiriques attestent de l'association entre le contexte de vie de la mère et les déterminants psychosociaux, comportementaux et biologiques de la santé périnatale (Culhane, Elo, 2005; Laraia et al., 2006; Mullings, Wali, 2011). Le manque de soutien social (Behrman, Butler, 2007; Dole et al., 2003; Farley et al., 2006; Sellström et al., 2007) ou le fait de résider dans des quartiers défavorisés (Boardman, 2004; Steptoe, Feldman, 2001) engendreraient du stress durant la grossesse. L'accès aux biens et services pourrait influencer le comportement alimentaire ou la consommation de drogues et d'alcool (Farley et al., 2006; Sellström et al., 2007; Schempf et al., 2009). L'exposition à la pollution ou au risque d'accidents pourraient avoir un effet direct sur la santé périnatale (Behrman, Butler, 2007; Ponce et al., 2005). Ces différents mécanismes entre environnement de vie, facteurs individuels et santé périnatale justifient le recours à l'analyse multi-niveaux. Cette dernière permet de tenir compte de la structure hiérarchique des données et
de combiner des indicateurs contextuels et des indicateurs estimés au niveau individuel. Des modèles de régression logistique multi-niveaux ont ainsi été utilisés afin d'améliorer la compréhension des déterminants sociaux de la santé mesurés au niveau individuel tout en tenant compte de la variabilité des conditions de vie dans les zones géographiques de résidence (Chaix, Chauvin, 2002; Farley et al., 2006). Ce type d'analyse a aussi été utilisé afin d'étudier conjointement l'effet de l'environnement de vie et des déterminants individuels sur les différents indicateurs de santé périnatale (Osborne, 2000; O'Campo, 2003).

Jusqu'à présent, peu d'études ont montré si l'effet de l'environnement de vie sur la santé périnatale allait au-delà de l'effet des caractéristiques socio-économiques individuelles des mères qui vivent dans les quartiers défavorisés (Galobardes et al., 2007; Marmot, 2002; Subramanian et al., 2006), alors qu'un effet additionnel du milieu de résidence a été démontré pour des maladies de l'âge adulte (Daniel et al., 2008; Veling et al., 2008). En santé périnatale, quelques études multi-niveaux ont indiqué que les niveaux de vie (mesurés par un ensemble de variables agrégées au niveau spatial) et un environnement de vie défavorable sont fortement associés à la prématurité (Farley et al., 2006; Kaufman et al., 2003; Masi et al., 2007; Meng et al., 2013; Messer et al., 2006; O'Campo et al., 2008; Pickett et al., 2002; Zeitlin et al., 2011) et au faible poids à la naissance (Cubbin et al., 2008; Farley et al., 2006; Grady, 2006; Meng et al., 2013; Subramanina et al., 2006). Metcalfe et al. (2011), Vos et al. (2014) et Zeitlin et al. (2011) ont mis en évidence un effet additionnel de l'environnement sur la santé périnatale. Metcalfe a montré que le fait de vivre dans un quartier défavorisé influence négativement la prématurité et le faible poids à la naissance au-delà des effets liés aux caractéristiques individuelles de la mère. Dans sa méta-analyse, il montre une association significative entre les indicateurs environnementaux et le faible poids à la naissance (Metcalfe et al., 2011). Zeitlin met en évidence une augmentation significative de la proportion de prématurité dans les quartiers défavorisés pour les femmes nées en France mais pas pour les femmes nées à l'étranger, ce qui soulève un questionnement quant aux regroupements des communautés de migrants où le support social aurait un effet protecteur sur la prématurité (Zeitlin et al., 2011). Vos a, quant à elle, montré dans une méta-analyse et une revue systématique qu'un environnement de vie défavorisé était associé à la prématurité et à un faible poids pour l'âge gestationnel (Vos et al., 2014). Deux autres études, utilisant une analyse multi-niveaux n'ont par contre montré aucune association statistiquement significative entre l'environnement de vie de la mère et le faible poids à la naissance (Rich-Edwards et al., 2003; Sellström et al., 2007).
Dans ces deux études, la plupart des variations observées du poids moyen à la naissance sont expliquées par les facteurs de risque individuels.

Depuis longtemps, des études ont mis en évidence l'influence des déterminants sociaux individuels, comme le statut matrimonial, le niveau d'éducation ou d'emploi sur la mortalité périnatale en Belgique (De Wals et al., 1989 ; Masuy-Stroobant, Gourbin, 1995 ; Masuy-Stroobant, 1989). Cependant, peu d'études multi-niveaux ont été réalisées en Belgique sur l'influence de l'environnement de vie en santé périnatale. Au vu des résultats hétérogènes des recherches effectuées sur ce sujet dans d'autres pays et de la quasi absence d'études de ce type en Belgique, une étude multi-niveaux a été réalisée dans le but d'analyser l'effet de l'environnement de vie en Wallonie sur les associations entre les caractéristiques socio-économiques individuelles de la mère et la santé périnatale.

Cette analyse intègre les variables socio-économiques suivantes : le niveau d'instruction, la situation professionnelle et l'état de cohabitation de la mère. L'environnement de vie est approché par l'indice des conditions de bien-être (ICBE), un indicateur développé par l'Institut wallon de l'évaluation, de la prospective et de la statistique (IWEPS) et composé de différentes dimensions mesurant les conditions matérielles et la qualité de vie dans les communes wallonnes (IWEPS, 2015).

## Méthode

Les données sont issues des certificats de naissance qui incluent toutes les naissances vivantes et les mort-nés à partir de 500 g ou 22 semaines de gestation. L'étude se base sur 147 718 naissances vivantes uniques sans malformation congénitale issues de mères qui résidaient en Wallonie entre 2010 et 2013. Outre la durée de la gestation et le poids de l'enfant à la naissance, les certificats de naissance comportent diverses données médicales recueillies autour de l'accouchement ainsi que des informations sur la situation socio-économique des parents de l'enfant.

## Variables indépendantes au niveau individuel

Les données socio-économiques sélectionnées à partir des certificats de naissance sont le niveau d'instruction (mesuré en niveau d'étude achevé), la situation professionnelle, l'état de cohabitation, l'âge, la nationalité et
la commune de résidence de la mère. Les données médicales de la mère comprennent la parité, l'indice de masse corporelle de la mère, le diabète gestationnel ou préexistant, l'hypertension artérielle gestationnelle ou préexistante et le mode de conception de la grossesse.

Les variables indépendantes socio-économiques et les autres variables susceptibles d'introduire un effet de confusion ont été catégorisées<fnref n="5" /> comme indiqué dans le Tableau 2. L'indicateur indice de masse corporelle (IMC) a été calculé différemment selon l'âge de la mère. Pour les mères âgées de moins de 18 ans, des seuils spécifiques ont été utilisés pour correspondre aux définitions du surpoids à ces âges (OMS, BMI-for-age (5-19 years), 2007) tandis que pour les mères âgées de 18 ans et plus, les seuils standards de l'indice de masse corporelle (< 18,5 kg/m² ; 18,5-24,9 kg/m² ; ≥ 25 kg/m²) ont été utilisés.

## Variable «Indice des conditions de bien-être»

À la demande du Gouvernement wallon, l'Indice des conditions de bien-être (ICBE) a été élaboré par l'IWEPS comme indicateur complémentaire au produit intérieur brut afin de mesurer les progrès accomplis sur le territoire wallon dans une perspective de développement durable (IWEPS, 2015). L'ICBE mesure «la qualité de l'environnement de vie au sens large dans lequel évoluent les individus, générateur de conditions plus ou moins favorables à l'émergence d'un état de bien-être individuel et collectif» (IWEPS, 2014). Les composantes du bien-être ont été identifiées par des méthodes participatives avec différents acteurs et citoyens. Les idées émises ont ensuite été déclinées en sous-dimensions mesurables à travers des indicateurs statistiques disponibles à l'échelle des communes (IWEPS, 2014). Les différentes sources de ces indicateurs sont notamment la DG Statistique, l'INAMI, Pharmanet, l'Agence intermutualiste, l'IWEPS, l'ONEM et le FOREM (IWEPS, 2015).

L'IWEPS a, par cette méthode, construit un indicateur synthétique composé de 19 dimensions qui mesurent les conditions matérielles et la qualité de vie dans les communes wallonnes : la santé et les soins, le logement, l'enseignement et la formation, l'emploi, le revenu et le pouvoir

<footnote n="5">5. La variable relative au niveau d'instruction établit une distinction entre «pas d'études supérieures» (pas d'instruction ou primaire inachevé, primaire et secondaire) versus «études supérieures» (de types court et long). Le statut d'activité distingue les mères «actives» (sans aucun détail sur le temps de travail) et les mères «sans profession» (étudiantes, chômeuses, pensionnées ou sans profession).</footnote>
d'achat, la mobilité, les espaces naturels et l'environnement, les commerces de proximité, la sécurité, la communication, le fonctionnement des institutions et la gestion publique, le processus démocratique, les relations familiales, l'équité dans l'accès à la santé, l'équité dans l'accès à un emploi de qualité, l'équité dans l'accès à un revenu décent, la gestion des temps de vie, le sentiment d'être heureux et l'engagement dans la société. L'indice global comporte 60 indicateurs représentant ces 19 dimensions. Chaque dimension est composée de 1 à 8 indicateurs.

Les 262 communes wallonnes se sont vues attribuer une valeur d'ICBE qui correspond à la moyenne des scores obtenus pour chacun des indicateurs. Pour notre étude, les valeurs de l'ICBE ont été classées en quatre catégories : < percentile 25 (environnement de vie très défavorisé), percentiles 25-50 (environnement de vie défavorisé), percentiles 50-75 (environnement de vie favorisé) et > percentile 75 (environnement de vie très favorisé), après avoir pondéré chaque commune par le nombre de naissances.

## Variables dépendantes

Les deux variables dépendantes sont la prématurité, définie comme toutes les naissances ayant eu lieu avant 37 semaines d'aménorrhée, et le faible poids à la naissance, définit comme un poids à la naissance inférieur à 2 500 g, quelle que soit la durée de la grossesse.

## Analyses statistiques

Une analyse descriptive des variables socio-économiques et des variables dépendantes en fonction des catégories de l'ICBE a d'abord été réalisée. Des modèles de régression logistique simples ont ensuite été utilisés afin d'étudier les associations entre les caractéristiques socio-économiques individuelles et les deux indicateurs périnataux (prématurité et faible poids à la naissance). Enfin, des modèles de régression logistique multi-niveaux ont été construits afin de tenir compte de l'environnement de vie dans les modèles estimés au niveau individuel. Pour évaluer l'hétérogénéité des mères au sein des catégories de l'ICBE, le coefficient de corrélation intra classe de Snijders & Bosker (Snijders, Bosker, 2012) a été calculé.
Les tests sont bilatéraux et le niveau de signification est fixé à 0,05. Toutes les analyses ont été réalisées avec le logiciel Stata 14.0 (Stata Corporation, College Station, Texas, USA).

Résultats

Le score ICBE s'étend de 0,433 (commune la moins favorisée) à 0,673 (commune la plus favorisée) avec un score médian régional de 0,533 (p 25-p 75 : 0,490-0,592). Le Tableau 1 décrit les quatre catégories de l'ICBE et la Figure 1 en fait une représentation cartographique.

<table><caption>TABLEAU 1 Catégories de l'ICBE</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Environnement de vie</th></tr><tr><th>Très défavorisé</th><th>Défavorisé</th><th>Favorisé</th><th>Très favorisé</th></tr></thead><tbody><tr><th>Nombre de communes</th><td>16</td><td>45</td><td>99</td><td>102</td></tr><tr><th>Nombre de naissances (2010-2013)</th><td>36 531</td><td>36 610</td><td>37 399</td><td>37 178</td></tr><tr><th>ICBE Min Max</th><td>0,433-0,488</td><td>0,489-0,532</td><td>0,533-0,592</td><td>0,593-0,673</td></tr><tr><th>Médiane (1er quartile-3e quartile)</th><td>(0,433-0,469)</td><td>(0,496-0,523)</td><td>(0,556-0,577)</td><td>(0,603-0,625)</td></tr></tbody></table>

Source : IWEPS, 2015.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 1 Représentation cartographique des catégories de l'ICBE</figcaption></figure>

Source : IWEPS, 2015.
Une association significative est observée entre les caractéristiques individuelles de la mère et de l'enfant et les catégories de l'ICBE, excepté pour l'hypertension artérielle (Tableau 2). Les proportions de mères qui n'ont pas fait d'études supérieures, qui ne travaillent pas ou qui déclarent vivre seule sont plus élevées dans les communes avec un environnement de vie très défavorisé que dans les communes des trois autres catégories. Les proportions de mères souffrant de surpoids ou de diabète sont également les plus élevées dans les communes avec un environnement de vie très défavorisé.

<table><caption>TABLEAU 2 Caractéristiques de la mère et de l'enfant selon les catégories de l'ICBE, Wallonie, 2010-2013</caption><thead><tr><th rowspan="2">Caractéristiques individuelles de la mère</th><th rowspan="2">n</th><th rowspan="2">%</th><th colspan="6">Environnement de vie</th></tr><tr><th colspan="2">Très défavorisé (N = 36 531)</th><th colspan="2">Défavorisé (N = 36 610)</th><th colspan="2">Favorisé (N = 37 399)</th><th colspan="2">Très favorisé (N = 37 178)</th></tr><tr><th>Niveau d'instruction (N = 115 183)</th><th></th><th></th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th><th>n</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas d'études supérieures</td><td>66 209</td><td>57,5</td><td>15 621</td><td>69,9</td><td>20 866</td><td>64,9</td><td>16 321</td><td>55,5</td><td>13 401</td><td>42,9</td></tr><tr><td>Études supérieures</td><td>48 974</td><td>42,5</td><td>6 729</td><td>30,1</td><td>11 307</td><td>35,1</td><td>13 111</td><td>44,5</td><td>17 827</td><td>57,1</td></tr><tr><td>Situation professionnelle (N = 144 465)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sans profession</td><td>57 941</td><td>40,1</td><td>22 023</td><td>61,3</td><td>16 008</td><td>44,4</td><td>11 487</td><td>31,6</td><td>8 423</td><td>23,4</td></tr><tr><td>Active</td><td>86 524</td><td>59,9</td><td>13 882</td><td>38,7</td><td>20 081</td><td>55,6</td><td>24 908</td><td>68,4</td><td>27 653</td><td>76,6</td></tr><tr><td>État de cohabitation (N = 145 605)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Vit seule</td><td>26 536</td><td>18,2</td><td>9 881</td><td>27,3</td><td>7 550</td><td>20,9</td><td>5 072</td><td>13,7</td><td>4 033</td><td>11,1</td></tr><tr><td>En union</td><td>119 069</td><td>81,8</td><td>26 352</td><td>72,7</td><td>28 523</td><td>79,1</td><td>31 875</td><td>86,3</td><td>32 319</td><td>88,9</td></tr><tr><td>Nationalité d'origine (N = 147 408)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hors Europe des 15</td><td>25 174</td><td>17,1</td><td>11 894</td><td>32,6</td><td>5 227</td><td>14,3</td><td>4 179</td><td>11,2</td><td>3 874</td><td>10,5</td></tr><tr><td>Europe des 15</td><td>122 234</td><td>82,9</td><td>24 612</td><td>67,4</td><td>31 339</td><td>85,7</td><td>33 097</td><td>88,8</td><td>33 186</td><td>89,5</td></tr><tr><td>Âge (N = 147 718)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt; 20 ans</td><td>5 070</td><td>3,4</td><td>1 807</td><td>4,9</td><td>1 539</td><td>4,2</td><td>1 018</td><td>2,7</td><td>706</td><td>1,9</td></tr><tr><td>20-34 ans</td><td>118 275</td><td>80,1</td><td>28 991</td><td>79,4</td><td>29 313</td><td>80,1</td><td>30 317</td><td>81,1</td><td>29 654</td><td>79,8</td></tr><tr><td>≥ 35 ans</td><td>24 373</td><td>16,5</td><td>5 733</td><td>15,7</td><td>5 758</td><td>15,7</td><td>6 064</td><td>16,2</td><td>6 818</td><td>18,3</td></tr><tr><td>Parité (N = 147 540)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Primipares</td><td>64 178</td><td>43,5</td><td>15 240</td><td>41,8</td><td>16 110</td><td>44,1</td><td>16 520</td><td>44,2</td><td>16 308</td><td>43,9</td></tr><tr><td>Multipares</td><td>83 362</td><td>56,5</td><td>21 240</td><td>58,2</td><td>20 461</td><td>55,9</td><td>20 830</td><td>55,8</td><td>20 831</td><td>56,1</td></tr><tr><td>IMC (N = 130 390)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sous poids</td><td>8 627</td><td>6,6</td><td>2 069</td><td>6,8</td><td>2 305</td><td>7,1</td><td>2 082</td><td>6,2</td><td>2 171</td><td>6,4</td></tr><tr><td>Corpulence normale</td><td>75 541</td><td>57,9</td><td>16 398</td><td>54,0</td><td>17 809</td><td>54,8</td><td>19 658</td><td>58,5</td><td>21 676</td><td>63,9</td></tr><tr><td>Surpoids</td><td>46 222</td><td>35,5</td><td>11 892</td><td>39,2</td><td>12 372</td><td>38,1</td><td>11 858</td><td>35,3</td><td>10 100</td><td>29,8</td></tr><tr><td>Diabète (N = 146 524)</td><td>9 923</td><td>6,8</td><td>2 704</td><td>7,5</td><td>2 554</td><td>7,0</td><td>2 496</td><td>6,7</td><td>2 169</td><td>5,9</td></tr><tr><td>Hypertension artérielle (N = 146 837)</td><td>6 982</td><td>4,8</td><td>1 566</td><td>4,3</td><td>1 712</td><td>4,7</td><td>1 952</td><td>5,2</td><td>1 752</td><td>4,7</td></tr><tr><td>Conception assistée de la grossesse (N = 143 590)</td><td>5 493</td><td>3,8</td><td>1 035</td><td>2,9</td><td>1 314</td><td>3,7</td><td>1 533</td><td>4,2</td><td>1 611</td><td>4,5</td></tr><tr><td>Caractéristiques de l'enfant</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Prématurité (&lt; 37 semaines) (N = 147 628)</td><td>10 027</td><td>6,8</td><td>2 633</td><td>7,2</td><td>2 590</td><td>7,1</td><td>2 438</td><td>6,5</td><td>2 366</td><td>6,4</td></tr><tr><td>Faible poids à la naissance (&lt; 2 500 g) (N = 147 634)</td><td>9 154</td><td>6,2</td><td>2 607</td><td>7,1</td><td>2 536</td><td>6,9</td><td>2 171</td><td>5,8</td><td>1 840</td><td>5,0</td></tr></tbody></table>

Toutes les différences sont statistiquement significatives avec une P-valeur < 0,001.
Des différences dans la fréquence de la prématurité et du faible poids à la naissance sont observées entre les différentes catégories de l'ICBE (Tableau 2). Les enfants nés de mères résidant dans les communes de la 1ère catégorie de l'ICBE (la moins favorisée) présentent les proportions de prématurité et de faible poids à la naissance les plus élevées (7,2 % et 7,1 %) et ceux dont les mères résident dans la 4ème catégorie (la plus favorisée) présentent les proportions de prématurité et de faible poids de naissance les plus basses (6,4 % et 5,0 %). L'âge gestationnel était quant pour 90 naissances (0,06 %) et le poids à la naissance l'était pour 84 naissances (0,06 %).

<table><caption>TABLEAU 3 Analyses bivariées, multivariables et multi-niveaux de la prématurité (< 37 semaines) et du faible poids à la naissance (< 2 500 g) selon les caractéristiques socio-économiques de la mère, Wallonie, 2010-2013</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3">N</th><th colspan="3">Prématurité (&lt; 37 semaines)</th></tr><tr><th colspan="2">Niveau individuel</th><th rowspan="2">Multi-niveau<br>Sur ICBE</th></tr><tr><th>OR brut<br>(IC 95 %)</th><th>OR ajusté #<br>(IC 95 %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas d'études supérieures</td><td>66 170</td><td>1,37 (1,30-1,43)***</td><td>1,28 (1,20-1,36)***</td><td>1,28 (1,21-1,36)***</td></tr><tr><td>Études supérieures</td><td>48 960</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Sans profession</td><td>57 888</td><td>1,26 (1,21-1,32)***</td><td>1,11 (1,04-1,18)**</td><td>1,11 (1,04-1,18)***</td></tr><tr><td>Active</td><td>86 494</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Vit seule</td><td>26 501</td><td>1,50 (1,43-1,57)***</td><td>1,18 (1,10-1,26)***</td><td>1,18 (1,10-1,26)***</td></tr><tr><td>Vit en couple</td><td>119 015</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation<br>intra-classe de Snijders<br>&amp; Bosker</td><td></td><td></td><td></td><td>0,0000032</td></tr></tbody></table>

<table><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3">N</th><th colspan="3">Faible poids à la naissance (&lt; 2 500 g)</th></tr><tr><th colspan="2">Niveau individuel</th><th rowspan="2">Multi-niveau<br>Sur ICBE</th></tr><tr><th>OR brut<br>(IC 95 %)</th><th>OR ajusté #<br>(IC 95 %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pas d'études supérieures</td><td>66 174</td><td>1,81 (1,71-1,91)***</td><td>1,65 (1,55-1,77)***</td><td>1,63 (1,52-1,74)***</td></tr><tr><td>Études supérieures</td><td>48 948</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Sans profession</td><td>57 903</td><td>1,58 (1,52-1,65)***</td><td>1,36 (1,28-1,46)***</td><td>1,33 (1,25-1,42)***</td></tr><tr><td>Active</td><td>86 480</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Vit seule</td><td>26 517</td><td>1,89 (1,80-1,99)***</td><td>1,33 (1,24-1,43)***</td><td>1,30 (1,22-1,40)***</td></tr><tr><td>Vit en couple</td><td>119 008</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Coefficient de corrélation<br>intra-classe de Snijders<br>&amp; Bosker</td><td></td><td></td><td></td><td>0,0001735</td></tr></tbody></table>

# Ajustés sur niveau d'instruction, situation professionnelle, état de cohabitation, nationalité d'origine, âge, parité, indice de masse corporelle, diabète, hypertension artérielle, conception de la grossesse.

*P : valeur < 0,05 ; **P : valeur < 0,01 ; ***P : valeur < 0,001.
Au niveau individuel, les analyses montrent que les mères ayant un faible niveau d'instruction, n'ayant pas d'activité professionnelle ou déclarant vivre seule font face à un risque plus élevé d'accoucher prématurément ou d'avoir un enfant de faible poids à la naissance. Après avoir intégré dans le modèle les variables biomédicales et les variables socio-économiques, ces associations restent statistiquement significatives mais l'intensité des associations diminue. L'association la plus forte après ajustement concerne le niveau d'instruction et le faible poids à la naissance. Les mères qui n'ont pas un niveau d'études supérieures connaissent un risque plus élevé de donner naissance à un enfant de faible poids que les mères qui ont fait des études supérieures, le rapport de cotes (OR) (IC 95 %) étant de 1,65 (1,55-1,77) (Tableau 3).

Dans les analyses multi-niveaux incluant les quatre catégories de l'ICBE,
les mesures d'association entre les variables individuelles socio-écono-
miques et les deux indicateurs de santé périnatale restent identiques aux
mesures d'association observées en régression logistique traditionnelle.
Il n'y a donc pas d'effet additionnel de l'environnement de vie. Les coeffi-
cients de corrélation intra-classe sont très proches de zéro ce qui reflète
une grande hétérogénéité des caractéristiques des mères au sein des ca-
tégories de l'ICBE (Tableau 3).

Discussion

Cette étude a analysé l'effet de l'environnement de vie sur les associations entre les caractéristiques socio-économiques individuelles de la mère et la santé périnatale grâce à des analyses multi-niveaux.

Au niveau individuel, le faible poids de naissance serait plus sensible au niveau d'instruction de la mère que la prématurité. Cette observation rejoint les résultats de Meng (Meng et al., 2013) qui soulignait le fait que les facteurs psycho-sociaux ont plus d'effet sur le faible poids de naissance qu'ils n'en ont sur la prématurité. Les analyses multi-niveaux permettent d'améliorer la compréhension des déterminants sociaux de la santé et de tenir compte de la variabilité qui existe entre différents groupes géographiques (Dinaucourt, 2004). Dans le cas de la Wallonie, nos analyses n'ont pas montré d'effet additionnel de l'environnement de vie sur les associations entre les variables socio-économiques individuelles et la prématurité ou le faible poids à la naissance.

Les travaux précédents, notamment ceux qui ont fait l'objet de méta-ana-
lyses ou de revue systématique, ne sont pas totalement comparables à ce
qui a été présenté ici. En effet, la majorité des recherches utilisées dans la méta-analyse de Metcalfe (Metcalfe et al., 2011) ont été menées aux États-Unis dans un contexte socio-économique sans doute très différent de celui de la Wallonie.

Les différences avec nos résultats pourraient s'expliquer par la nature des indicateurs environnementaux utilisés. Très peu d'études utilisent un indicateur de milieu de vie qui tient compte d'autant de dimensions que l'ICBE. Les études déjà publiées utilisent des indicateurs contextuels souvent limités à une composante économique. S'il y a des différences selon l'environnement, l'ICBE devrait donc pouvoir les saisir plus finement que les indicateurs utilisés dans les autres études. Nos analyses descriptives montrent que les mères qui vivent dans un environnement de vie défavorisé présentent un risque plus élevé d'accoucher prématurément ou d'avoir un enfant de faible poids à la naissance. L'ICBE est donc bien discriminant sur ces risques et reste utile pour l'analyse des différences entre communes. Comme d'autres auteurs l'ont suggéré (de Graaf et al., 2013 ; Sellström et al., 2007 ; Timmermans et al., 2011), cet excès de risque pourrait être attribué essentiellement à l'accumulation des facteurs de risque individuels socio-économiques et biomédicaux dans les communes ayant un environnement de vie dit défavorisé, mais nos analyses montrent que l'environnement de vie n'ajouterait ou n'enlèverait rien à ces risques en Wallonie. Malgré la sophistication et la multi-dimensionnalité de l'indicateur ICBE utilisé en Wallonie, les variables individuelles prises en compte ensemble suffiraient à expliquer non seulement l'essentiel des différences entre individus, mais aussi les différences de risque entre les populations des communes.

Cette étude présente plusieurs limites. Premièrement, certaines informations relatives à des facteurs de risques connus de prématurité et du faible poids de naissance ne sont pas collectées via les certificats de naissance. Il s'agit notamment des données relatives à la consommation de tabac et d'alcool, à l'état nutritionnel de la mère, aux infections et aux marqueurs génétiques et biologiques (Goldenberg et al., 2008 ; Goldenberg et al., 2005). Ces facteurs pourraient être des facteurs confondants ou modificateurs d'effet des associations entre les déterminants individuels socio-économiques et la prématurité ou le faible poids à la naissance. Cependant, si l'on admet que le tabagisme fait partie du lien causal entre le niveau socio-économique et la santé périnatale, la prise en compte du comportement tabagique de la femme enceinte n'aurait probablement pas modifié la conclusion selon laquelle les paramètres individuels sont plus déterminants que l'environnement de vie (Kramer et al., 2000). Deuxièmement, les résultats de notre étude doivent être interprétés avec
prudence en raison d'un taux élevé de données manquantes ou incomplètes pour certaines variables et particulièrement pour les données relatives aux femmes qui vivent dans des communes qui font partie de la 1ère catégorie de l'ICBE (la plus défavorisée : 21,5 % de données manquantes pour le niveau d'instruction et 11,7 % de données manquantes pour l'indice de masse corporelle). Des analyses complémentaires ont été effectuées pour les mères dont le niveau d'instruction était manquant. Une catégorie « données manquantes » a été ajoutée à la variable niveau d'instruction. En analyse-multi-niveau, le risque de prématurité et de faible poids à la naissance pour les mères pour lesquelles on ne dispose pas d'informations sur le niveau d'instruction n'est pas différent du risque pour les mères qui n'ont pas fait d'études supérieures comparées aux mères qui ont un niveau d'études supérieures.

Une dernière limite concerne la qualité de certaines informations collectées via le certificat de naissance. La taille et le poids de la mère sont auto déclarés ou collectés à la fin de la première consultation ou avant 15 semaines de gestation. La distinction n'est pas faite entre diabète ou hypertonie détecté pendant la grossesse ou préexistant. Enfin, la proportion de mères déclarant vivre seule est probablement surestimée car ce statut procure des avantages économiques notamment en termes de droit aux allocations sociales.

Un des principaux intérêts de cette étude réside dans le fait que les analyses portent sur des données populationnelles, exhaustives et collectées de manière structurelle et non sur des données d'enquête. Il s'agit aussi de la première étude qui, pour la Wallonie, examine l'effet de l'indicateur synthétique des conditions de bien-être créé par l'IWEPS (IWEPS, 2015) sur les associations entre les déterminants individuels et la santé périna-tale.

## Conclusions

La plupart des études publiées se limitent à étudier un seul facteur de risque en ne tenant pas réellement compte des potentielles interactions entre les multiples facteurs de risques et facteurs protecteurs (Behrman, Butler, 2007). L'effet indirect de l'environnement de vie devrait être étudié plus en profondeur afin d'améliorer la compréhension des mécanismes entre l'environnement de vie et la santé périnatale (Metcalfe et al., 2011). Le stress généré par un environnement de vie inadéquat (Meng et
al., 2013), l'influence de l'environnement sur des facteurs comme l'obésité, la consommation de tabac et d'alcool, l'allaitement, la participation à des consultations prénatales (Culhane, Elo, 2005 ; Metcalfe et al., 2011) et l'influence différenciée de l'environnement selon le niveau socio-économique individuel (Culhane, Elo, 2005) sont quelques-unes des pistes à explorer pour compléter les premiers résultats de cette étude.

Pour agir sur les déterminants sociaux de la santé, il convient de mettre en œuvre des politiques visant à améliorer le statut socio-économique des femmes et de leur famille, mais aussi des politiques améliorant l'accès aux services de santé ou encore des politiques destinées à assurer aux personnes les plus socialement défavorisées des aides sociales adéquates. Il est nécessaire que les professionnels de santé soient mieux formés à la détection et à la prise en considération des problèmes sociaux des femmes qui viennent les consulter. Dans tous les cas, puisque les futures mères qui ont des caractéristiques défavorables à la santé périnatale sont plus nombreuses dans les communes les plus défavorisées, il est important de maintenir et d'encourager dans ces communes des pratiques de promotion de la santé périnatale.

## Conflits d'intérêt

Les auteurs ne déclarent pas de conflits d'intérêts.

## Financement

L'étude a été soutenue financièrement par la Région wallonne.

## Contributions des auteurs

CL a participé à la collecte et au nettoyage de la base de données, a contribué à la conception de l'étude, a réalisé les analyses statistiques et a rédigé le document. VVL a participé à la collecte et au nettoyage de la base de données et à la rédaction du document. WHZ, DD, AB et CS ont participé à la conception de l'étude et ont contribué à la rédaction du document. YE a participé à la conception de l'étude et à la rédaction du document.
## Remerciements

Les auteurs remercient l'Institut wallon de l'évaluation, de la prospective et de la statistique pour leurs précieux conseils dans l'élaboration de cet article ainsi que l'Observatoire de la Santé et du Social de Bruxelles-Capitale.

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