# Mesure de l'incidence du confinement strict sur les naissances prématurées: étude cas-témoins réalisée au CHU Amiens Picardie

Justine Cat

► To cite this version:

Justine Cat. Mesure de l'incidence du confinement strict sur les naissances prématurées: étude cas-témoins réalisée au CHU Amiens Picardie. Gynécologie et obstétrique. 2022. dumas-05007004

HAL Id: dumas-05007004

https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-05007004v1

Submitted on 26 Mar 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
UNIVERSITÉ PICARDIE JULES VERNE
FACULTÉ DE MÉDECINE D'AMIENS

ECOLE DE SAGES-FEMMES D'AMIENS

Année 2021-2022

Justine CAT

Mesure de l'incidence du confinement strict sur les naissances prématurées.

Etude cas-témoins réalisée au CHU Amiens Picardie.

MEMOIRE POUR LE DIPLÔME D'ETAT DE SAGE-FEMME
<figure><img src="image_2.png" /></figure>
REMERCIEMENTS

Je souhaite profondément remercier toutes les personnes qui m'ont accompagné et soutenu
lors de ces quatres dernières années et bien plus encore :

- Monsieur Julien VARGAS, directeur de ce mémoire, pour ses précieux conseils et son
accompagnement dans la réalisation de ce travail ;

- Madame Pascale DAUNE, sage-femme guidante de ce mémoire pour ses
encouragements et sa disponibilité ;

- Madame Joséphine DAUCHET pour nous avoir poussées à nous surpasser dans cette
recherche, ainsi qu'à toute l'équipe enseignante de l'école de sage-femme d'Amiens
pour leur investissement dans notre parcours ;

- Monsieur Momar DIOUF pour ses enseignements en biostatistiques ;

- Ma famille qui a su me pousser à poursuivre mon rêve de devenir sage-femme quand
je n'y croyais plus ;

- Alexandre, mon pilier, pour sa patience infinie et ses millions de relectures ;

- Mes amies, les futures sage-femmes, Charlotte, Emilie et Laura sans qui, ces quatres
dernières années n'auraient jamais été les mêmes ;

- Afrine, Christian, Marie et Mathieu pour leur amitié si précieuse à mes yeux ainsi que
leur soutien inconditionnel.
# SOMMAIRE

## REMERCIEMENTS

SOMMAIRE 1

GLOSSAIRE 3

PREAMBULE 4

INTRODUCTION 5

1. Justification scientifique 5

2. Problématique 9

3. Objectifs 9

4. Hypothèses de la recherche 10

5. Retombées attendues 11

MATERIEL ET METHODE 12

MATÉRIEL 12

1. Type d'étude 12

2. Population 12

2.1. Critères d'inclusion de l'étude 12

2.2. Critères de non inclusion 12

3. Faisabilité et mode de recrutement 12

MÉTHODE 13

4. Critères d'évaluation 13

4.1. Critère de jugement principal 13

4.2. Critères de jugement secondaires 13

5. Outils de recueil 13

6. Aspect statistique 13

7. Aspects réglementaires 14

8. Calendrier de l'étude 15

RÉSULTATS 16

1. Diagramme de flux 16

2. Description générale de la population 17

2.1. Caractéristiques générales de la population maternelle 17

2.2. Caractéristiques générales de la population néonatale 18

3. Résultats de l'étude 19

3.1. Comparaison du taux de naissances prématurées 19

3.2. Résultats des objectifs secondaires 21

3.2.1. Comparaison des caractéristiques obstétricales maternelles 21

3.2.2. Comparaison du taux de naissances prématurées dans chaque catégories 22

3.2.3. Comparaison de la distribution des nouveau-nés dans les différents services pédiatriques 23
<table><tr><td><strong>DISCUSSION</strong></td><td><strong>25</strong></td></tr><tr><td>1. Analyse des points forts et des limites</td><td>25</td></tr><tr><td>1.1. Limites de l'étude</td><td>25</td></tr><tr><td>1.2. Points forts de l'étude</td><td>26</td></tr><tr><td>2. Analyse des résultats</td><td>27</td></tr><tr><td>2.1. Description générale de la population maternelle</td><td>27</td></tr><tr><td>2.2. Caractéristiques des nouveau-nés</td><td>30</td></tr><tr><td>2.3. Résultats des objectifs</td><td>31</td></tr><tr><td>3. Propositions ou perspectives</td><td>37</td></tr><tr><td><strong>CONCLUSION</strong></td><td><strong>40</strong></td></tr><tr><td><strong>BIBLIOGRAPHIE</strong></td><td><strong>42</strong></td></tr><tr><td><strong>ANNEXE(S)</strong></td><td><strong>45</strong></td></tr><tr><td><strong>RÉSUMÉ DE L'ÉTUDE</strong></td><td><strong>66</strong></td></tr></table>
GLOSSAIRE

AP : Accouchements prématurés

CHUAP : Centre Hospitalier Universitaire Amiens Picardie

CNGOF : Collège National des Gynécologues et Obstétriciens

DIM : Département d'Information Médicale

DRCI : Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation

E-T : Écart-Type

ENP : Etude Nationale Périnatale

GHR : service de Grossesse à Haut Risque

HDF : Hauts-De-France

IgM : Immunoglobuline M

IVG : Interruption Volontaire de Grossesse

MAP : Menace d'Accouchement Prématuré

OMS : Organisation Mondiale de la Santé

OR : Odds-Ratio

RCIU : Retard de Croissance Intra-Utérin

RPM : Rupture Prématurée des Membranes

SA : Semaine d'Aménorrhée
# PREAMBULE

La recherche d'un sujet pour le mémoire de fin d'étude est une étape angoissante pour la plupart des étudiant(e)s dès la première année. Pour ma part, je savais déjà que je souhaitais me tourner vers un sujet alliant pédiatrie et actualité. Lorsque j'ai commencé mes études de maïeutique en 2018 personne ne s'attendait à vivre une crise aussi inédite avec autant d'ampleur que celle de la Covid-19. Lorsque l'équipe pédagogique nous a demandé de réellement commencer à chercher un sujet, je me suis dit qu'il serait intéressant de relier la crise sanitaire à la pédiatrie.

Suite à cela j'ai donc commencé à me documenter. La grande majorité des articles que j'ai pu lire pendant mes recherches soulevaient la problématique suivante : “où sont passés les prématurés ?”. Ce qui a immédiatement retenu mon attention. De multiples études ont été menées dans différents pays et concluent à la diminution des naissances de prématurés -notamment extrêmes- pendant la crise. J'ai donc souhaité réaliser le même type d'étude au CHU Amiens Picardie afin de voir si nous arrivons à la même conclusion à plus petite échelle.
# INTRODUCTION

## 1. Justification scientifique

Selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), on considère un nouveau-né prématuré comme "né vivant avant 37 semaines d'aménorrhées" (SA). Il existe trois sous-catégories de prématurité :

- la prématurité extrême, avant 28 SA ;

- la grande prématurité, entre 28 et 31 SA + 6 jours ;

- la prématurité moyenne ou tardive, entre 32 et 36 SA + 6 jours.

Chaque année, la prématurité concerne 15 millions de nouveau-nés dans le monde et plus d'un million d'entre eux vont décéder. En France, la prématurité correspond à environ 45 000 naissances par an [1]. Selon l'enquête nationale périnatale de 2016, les naissances prématurées représentent 8,3 % des naissances en France métropolitaine. Parmi ces naissances 85% ont lieu entre 32 et 37 SA, 10% entre 28 et 32 SA et 5% ont lieu avant 28 SA [2].

Plusieurs hypothèses existent à ce jour à propos des mises en travail spontanées. La plus ancienne est la théorie d'Hippocrate qui affirmait que "*le foetus détermine le moment de sa naissance*". Aujourd'hui l'hypothèse la plus probable repose sur la concentration des hormones qui augmentent à l'approche du terme et incitent le déclenchement naturel du travail. Une augmentation de la concentration sérique des hormones à l'image de l'ocytocine ou des prostaglandines chez les femmes arrivant à terme serait donc responsable d'une mise en travail spontanée [3]. Aussi, selon l'OMS et d'autres études, de nombreux facteurs de risque sont mis en cause pour les accouchements prématurés, [4] notamment :

- les antécédents d'accouchement prématuré (AP) ou fausses couches spontanées ;

- l'âge de la mère (inférieur à 17 ans ou, supérieur à 40 ans) ;

- l'obésité ;

- les grossesses rapprochées ou multiples ;

- les conditions socio-économiques difficiles ainsi que le stress ; [5]

- la pénibilité du travail, la durée du temps de travail élevée ;

- la consommation de tabac et de drogues ;

- les maladies chroniques ou malformations ;

- les infections maternelles en cours.
En France, la prématurité est la première cause de mortalité néonatale [6] - [7] et est responsable de la moitié des handicaps d'origine périnatale. Lorsqu'un nouveau-né arrive prématurément, ses organes ne sont pas tous prêts pour la vie extra-utérine. Plus le terme sera avancé, plus l'adaptation de ce dernier se fera facilement. On retrouve trois organes principalement affectés : le cœur, les poumons, le cerveau et un vaisseau sanguin : le canal artériel. L'immaturité du système nerveux central interrompt le processus de maturation cérébrale. Il y a alors un risque augmenté d'hémorragies intra ventriculaire, d'apnée et de retards du développement (visuels, auditifs, neurologiques, ...). L'immaturité pulmonaire, notamment avant 32 SA sera plus importante, en effet, avant ce terme il n'y a pas de surfactant. Ce dernier permet de garder les alvéoles ouvertes, de ce fait lorsqu'il n'est pas présent l'enfant est plus à risque d'avoir la maladie des membranes hyalines qui engendre des détresses respiratoires et nécessite une prise en charge plus importante. L'immaturité cardiovasculaire peut engendrer la persistance du canal artériel, qui peut entraîner un reflux du sang vers les poumons. Finalement, l'immaturité digestive fait qu'avant 34 SA le nouveau-né n'a pas encore les réflexes de succion et déglutition. La nutrition se fait souvent par sonde gastrique ou par voie parentérale pour les prématurissimes, ce qui empiète sur le lien mère-enfant ainsi que l'allaitement. De plus, l'immaturité digestive augmente le risque d'entérocolite ulcéro-nécrosante. Il existe d'autres immaturités comme hépatique et de la peau avec plus d'ictère et donc plus d'anémie, des reins ou encore du système immunitaire qui augmente le risque d'infection grave. Ce sont toutes ces immaturités qui seront surveillées et plus ou moins prises en charge à la naissance de l'enfant [8] - [1]. Toutes ces immaturités engendrent des risques et des complications néonatales plus ou moins sévères. Tout cela fait de la naissance prématurée un enjeu de santé publique important.

L'enquête “épipage 2” a suivi des enfants jusqu'à 5 ans et demi après leur naissance arrivée de façon prématurée. Cette étude a été menée sur 3 083 enfants nés prématurément entre avril et décembre 2011. Elle a été réalisée pour mieux comprendre les conséquences neuro-motrices, sensorielle, cognitive, d'apprentissage et comportementale. Cette enquête rapporte finalement que :

- 27% de prématurés extrêmes, 19% de grands prématurés et 12% de prématurés modérés présentent des difficultés motrices, visuelles, auditives et des déficiences intellectuelles ;
- 1/3 des grands prématurés et 1/4 des prématurés modérés ont une prise en charge auprès d'un orthophoniste, psychomotricien ou psychologue ;

- Il est remarqué que 20 à 40% des enfants avec des difficultés sévères n'avaient aucune prise en charge.

Cette étude montre que plus la prématurité est grande, plus l'enfant a un risque de présenter des difficultés de développement en grandissant [9].

En décembre 2019, une nouvelle infection au coronavirus, appelée Sars-Cov-2, aurait vu le jour à Wuhan en Chine. Le virus va rapidement se propager dans le monde entier. En France, le premier cas a été détecté le 23 janvier 2020. Ce virus se transmet essentiellement par des gouttelettes de salive dues à des postillons, une toux ou encore des éternuements directs. Concernant la transmission materno-foetale, à ce jour rien n'est encore démontré de façon sûre. Cependant, deux études ont rapporté la présence d'Immunoglobuline M (IgM) chez des nourrissons nés par césarienne sans contact avec leur mère. La possibilité d'une transmission verticale n'est donc pas totalement écartée. Pourtant, le virus n'a jamais été retrouvé dans le liquide amniotique, le placenta, le sang de cordon, le lait ou encore dans les prélèvements vaginaux. Enfin aucun cas de transmission in utero n'a été observé à ce jour. Une infection au Sars-Cov-2 chez une parturiente n'est donc pas un motif de déclenchement artificiel du travail [10].

Suite à la première contamination du nouveau coronavirus en France, la situation sanitaire se dégrade rapidement. Par ailleurs, le 10 mars 2020, l'OMS annonce alors que tous les pays sont touchés par la pandémie. Finalement, le 16 mars 2020, à 20 heures, il est annoncé un confinement obligatoire à compter du 17 mars 2020 à 12 heures, et ce, jusqu'au 31 mars 2020. Selon l'OMS, le confinement est "une mesure destinée à restreindre les mouvements de la population afin de limiter la propagation de la pandémie à coronavirus en France". Ce confinement sera prolongé au moins jusqu'au 15 avril 2020, puis une seconde annonce prolonge le confinement jusqu'au 11 mai, date à laquelle il y aura finalement un déconfinement progressif. Le confinement a donc duré 1 mois et 28 jours [11].

La lutte contre la pandémie se poursuit avec la mise en place de deux autres confinements du 29 octobre au 15 décembre 2020, puis du 3 avril au 2 mai 2021. Cependant, les deuxièmes et troisième sont moins stricts. Il est établi sur les déclarations du gouvernement [12], des différences entre les 3 confinements.
Les mesures instaurées par le premier confinement sont les plus strictes des trois étant donné que plus d'activités étaient autorisées par la suite. Or, notre étude repose sur le fait que les femmes enceintes seraient restées plus au repos dû à un confinement strict. Les mesures du premier confinement étant plus sévères, elles ont entraîné un repos "forcé" mis en évidence par l'INSEE [13] : le temps passé chez soi a été supérieur de 25 à 30% par rapport à la normale durant le premier confinement, contre 10 à 15% pendant le deuxième confinement. De plus, lors du premier confinement les seuls motifs exceptionnels pouvant entraîner une sortie étaient les suivants :

- "les déplacements entre le domicile et le ou les lieux d'exercice de l'activité professionnelle";

- "les déplacements pour effectuer des achats de fournitures nécessaires à l'activité professionnelle et de première nécessité";

- "les déplacements pour motif de santé";

- "les déplacements pour motif familial impérieux ou l'assistance des personnes vulnérables ou pour la garde d'enfants";

- "les déplacements brefs, à proximité du domicile, liés à l'activité physique individuelle des personnes" [14].

C'est pourquoi cette étude se base sur le premier confinement en France du 17 mars au 11 mai 2020.

En raison du confinement, de nombreuses unités de soins intensifs dans différents pays à travers le monde, comme l'Irlande, les Pays-Bas, le Canada, les Etats-Unis, l'Australie ou encore le Danemark, ont constaté une baisse importante du nombre de naissances de grands prématurés. Des études ont alors été menées et la tendance suggère que la diminution de la très grande prématurité pendant le confinement ne serait pas un hasard. Au Pays-Bas, une étude nationale, jugée "quasi-expérimentale", est réalisée par des chercheurs du Centre médical Erasme de Rotterdam et fait part d'un nombre "considérablement réduit" de naissances prématurées suite aux mesures de confinement mises en place dans le pays [15]. En Irlande et au Danemark des études sont menées avec les mêmes mesures de confinement qu'en France.

Au Danemark, le confinement est effectif du 11 mars au 15 avril 2020. L'étude prend appui sur des cas sélectionnés du 12 mars au 14 avril des années 2015 à 2020. Cette étude inclut 31 180 nourrissons nés vivants au Danemark durant cette période. Les naissances sont
alors réparties en catégories d'âge gestationnel. Pendant le confinement, 5 162 nourrissons sont nés vivants dont 4.8% prématurément ; un pourcentage similaire à celui des années de 2015 à 2019 à savoir 5% sur 5 203 nouveau-nés nés vivants en moyenne sur ces années-là. Cependant, ce qui a changé, c'est la distribution des âges gestationnels des prématurés. En effet de 2015 à 2019, la proportion de très grands prématurés était de 2.19‰ et en 2020, elle a chuté à 0.19‰. Cette étude amène donc à conjecturer que le confinement a eu un impact sur le nombre de naissances prématurées. En effet, les naissances prématurées extrêmes ont diminué de 90% pendant le confinement au Danemark. Toutefois, aucun changement significatif n'est observé pour les naissances prématurées entre 28 et 36 SA +6 jours [16].

Examinons maintenant l'étude irlandaise qui arrive aux mêmes conclusions que celles du Danemark. Le confinement irlandais est effectif du 25 mars au 12 avril 2020. Les néonatologistes ont comparé les naissances prématurées de janvier à avril au cours des 20 dernières années. De 2001 à 2019, 8.18‰ des nourrissons pesaient moins de 1 500 grammes, alors qu'en 2020, la moyenne était de 2.17‰ nourrissons. Quant aux nourrissons de moins de 1 000 grammes, les données sont encore plus significatives, aucun n'a vu le jour pendant le confinement. Cette étude a donc également conclu que les naissances prématurées ont diminué au cours de cette période. Cette dernière aborde également le fait que le confinement dû à la Covid-19 a déclenché des modifications socio-environnementales et comportementales. Ces modifications seraient selon les chercheurs une explication plausible de la baisse des naissances prématurées.

Les principales explications explorées au cours de cette étude sont les suivantes :

- la diminution du stress et de l'anxiété ;

- la diminution de la pollution atmosphérique ;

- les facteurs socio-économiques : pendant le confinement, le gouvernement irlandais a versé des aides financières à certains travailleurs indépendants et employés licenciés ;

- la réduction des risques d'infections ;

- les déplacements, réduits par le confinement.

De nombreuses hypothèses sont évoquées et discutées dans cette étude irlandaise pour expliquer la diminution des naissances prématurées [17].
## 2. Problématique

Les études précédentes ont été menées dans des pays dont les échantillons sont importants. Afin de savoir s'il est possible d'arriver aux mêmes conclusions que les études évoquées précédemment, il serait intéressant de mener une étude similaire à échelle réduite, avec un échantillon moins important. La problématique posée est la suivante : *dans quelles mesures le confinement a-t-il eu un impact sur les naissances prématurées au Centre Hospitalier Universitaire Amiens Picardie (CHUAP) ?*

## 3. Objectifs

L'objectif principal de ce mémoire est donc de comparer le taux de naissances prématurées pendant et hors confinement, au CHUAP.

Les objectifs secondaires de ce mémoire à réaliser dans un second temps sont les suivants :

- comparer les caractéristiques maternelles obstétricales afin de voir si sur les deux périodes ces caractéristiques étaient semblables ou non ;

- comparer les trois catégories de prématurité afin de voir s'il y a eu une différence significative dans l'une ou plusieurs d'entre elles ;

- comparer les taux d'hospitalisation en soins intensifs pédiatrique, sur les 2 périodes concernées afin de voir dans quelles mesures les services pédiatriques ont eux aussi été impactés ;

- comparer le taux de mortinaissance sur les deux périodes pour voir s'il y en a eu moins pendant le confinement.

## 4. Hypothèses de la recherche

Le confinement strict a induit une modification des modes de vie, c'est pourquoi les hypothèses pour expliquer la diminution du taux de naissances prématurées au sein de l'étude seraient les suivantes et se rapprochent de celles évoquées lors de l'étude irlandaise :

- Le stress augmente la probabilité d'accoucher prématurément [18], le confinement a pu mettre en place un entourage familial présent dès lors que les femmes enceintes étaient confinées avec leur famille [19]. De plus, il existe aussi le stress lié au travail que le télétravail, induit par le confinement, a pu diminuer [20] ;
- une diminution de l'activité professionnelle, et donc, des déplacements pour se rendre sur le lieu de travail ; ou la prise des transports en commun par la mise en place du télétravail [21]. Le télétravail a aussi diminué les accidents de la route pouvant conduire à un accouchement prématuré [22] ;

- une diminution des contacts par isolement, donc moins de risques de transmission directe d'un virus ;

- une diminution de l'exposition au tabagisme passif [23] ;

- une meilleure hygiène, rendue obligatoire par la mise en place de gel hydro-alcoolique ainsi que le port du masque chirurgical. Aussi et surtout, fermeture des écoles, garderies et crèches, ce qui a également diminué la transmission des infections par les enfants aux parents, qui est fréquente en temps normal [24] - [25] ;

- une diminution de la pollution atmosphérique. En Europe, la diminution globale maximum observée a été de 13% [26].

## 5. Retombées attendues

Le confinement national strict français, déclenché par la Covid-19 a créé une opportunité d'étudier l'influence des modificateurs socio-environnementaux sur les femmes enceintes et les issues possibles sur la grossesse.

On retrouverait donc comme modificateurs le soutien familial, la pollution atmosphérique, le stress qu'il soit lié au travail ou à une anxiété profonde, une exposition réduite au tabagisme passif, une meilleure hygiène et une diminution de la transmission virale. Tous ces facteurs découlent de la mise en place du confinement qui a entraîné une modification du mode de vie des Françaises enceintes, et tous pourraient contribuer à réduire le taux de naissances prématurées.

Cette étude pourrait permettre une meilleure compréhension du phénomène des naissances prématurées qui est peu connu à ce jour, et qui pourtant, représente un grand enjeu en matière de santé publique. En effet, si les observations s'avèrent vraies comme dans d'autres pays, on peut espérer identifier d'autres antécédents qui déclenchent le phénomène encore mal compris des naissances prématurées. Tout cela pourrait permettre de tirer une expérience positive pour des futures grossesses étiquetées "à risque".
Si une corrélation est mise en évidence entre le confinement et le taux de naissances prématurées, les professionnels pourront essayer d'adapter la prise en charge pour se rapprocher, sur du long terme, à une prise en charge encore plus adaptée qu'à ce jour, afin de diminuer radicalement le taux de naissances prématurées.

La prématurité étant une des premières causes mondiale de mortalité néonatale, elle serait donc la première cible dans la lutte de cette mortalité. Réussir à diminuer ce taux aurait aussi une incidence sur la mortinatalité qui pourrait diminuer à son tour. Une telle évolution serait non négligeable à l'échelle mondiale et aurait également des répercussions financières.
# MATERIEL ET METHODE

## MATÉRIEL

### 1. Type d'étude

Il s'agit d'une étude quantitative, observationnelle, rétrospective, de type cas-témoins à visée étiologique et monocentrique au CHU Amiens Picardie sur les périodes suivantes :

- du 17 mars au 11 mai 2018 (hors confinement)

- du 17 mars au 11 mai 2019 (hors confinement);

- du 17 mars au 11 mai 2020 (confinement).

### 2. Population

Patientes ayant accouché après 22 SA et avant 37 SA, donc prématurément, au CHU Amiens Picardie.

#### 2.1. Critères d'inclusion de l'étude

Les critères d'inclusions sont les suivants :

- naissance vivante du nouveau-né entre 22 et 36 SA + 6 jours au CHU ;

- pendant le confinement strict du 17 mars au 11 mai 2020 **ou** hors confinement du 17 mars au 11 mai 2018 et 2019.

#### 2.2. Critères de non inclusion

Aucun.

### 3. Faisabilité et mode de recrutement

L'étude réalisée ici est de type cas-témoin. La population étudiée (les cas), correspondait à l'ensemble des naissances ayant eu lieu entre le 17 mars et le 11 mai 2020. Cette population a été comparée à la population de référence (les témoins), qui correspondait quant à elle aux naissances hors confinement qui ont eu lieu du 17 mars au 11 mai 2018 et 2019. Dans cette étude, il s'agissait donc de comparer le taux de naissances prématurées de ces deux populations. Concernant la sélection des patientes, elle a respecté les critères, préalablement établis, d'inclusion et de non inclusion afin de ne pas biaiser l'étude.
# MÉTHODE

## 4. Critères d'évaluation

### 4.1. Critère de jugement principal

L'objectif primaire était de déterminer s'il y a eu une différence significative du nombre de naissances prématurées entre 2018/2019 et 2020. Le critère de jugement principal pour cette étude était donc le taux de naissances prématurées sur les deux périodes concernées.

Ici, l'étude comparait le taux de naissances prématurées observé en 2020 au taux observé sur la même période des années 2018 et 2019. Prendre deux années permettait de diminuer d'éventuels biais : en effet, si la comparaison était réalisée sur les données d'une unique année, l'établissement d'une corrélation entre la diminution des naissances prématurées et l'instauration du confinement de 2020 serait probablement biaisé. L'utilisation des résultats des années 2018 et 2019 visait à homogénéiser les données de travail et augmenter la fiabilité de l'étude en prenant un meilleur échantillon.

### 4.2. Critères de jugement secondaires

Les critères de jugement secondaires étaient :

- les caractéristiques maternelles obstétricales ;

- la proportion de naissances prématurées pour chaque catégorie d'âge gestationnel sur les deux périodes ;

- le taux d'hospitalisation dans chaque service pédiatrique ;

- le taux de mortinaissance pour les deux périodes.

## 5. Outils de recueil

Pour recueillir les données nécessaires à notre étude au sein du CHU Amiens Picardie, chaque dossier des patientes au CHUAP a été consulté grâce au logiciel DxCare et les données recueillies ont été retranscrites et analysées sur le logiciel Excel.
## 6. Aspect statistique

Tout d'abord le taux de prématurité a été calculé sur les deux périodes concernées pour savoir s'il était plus faible pendant le confinement ou non.

Comme l'étude réalisée est une étude de type cas-témoins, l'indicateur étiologique est l'odds Ratio (OR). Cet indicateur permet d'estimer si un événement est plus fréquent dans une population par rapport à une autre. Lorsqu'il est inférieur à 1, cela signifie que la survenue de l'événement est moins fréquente dans le groupe étudié par rapport au groupe placebo : il y a eu un effet bénéfique. S'il est supérieur à 1, alors c'est l'inverse et l'effet délétère.

Un intervalle de confiance à 95%, qui est un intervalle de valeurs qui à 95% de chance de contenir la vraie valeur de l'odds ratio, a été calculé.

Un test statistique a été utilisé pour conclure à une association significative entre le confinement et la survenue ou non d'une naissance prématurée : le test du chi-2.

L'hypothèse de départ et l'hypothèse contraire étaient les suivantes :

- H0 : indépendance entre confinement et le taux de naissances prématurées ;

- H1 : dépendance entre confinement et le taux de naissances prématurées.

Ensuite, le risque d'erreur $\alpha$ a été défini à 5%. Les résultats étaient jugés significatifs pour des valeurs de "p" inférieures à 0,05.

## 7. Aspects réglementaires

Deux demandes ont été faites pour pouvoir réaliser cette étude dans le respect des règles et des patientes. La première auprès de la DRCI le 20 août 2021, la réponse à cette demande apportée favorablement. La seconde auprès du DIM pour obtenir la liste des patientes répondant aux critères.

Finalement, le nombre total de naissances sur les deux périodes a été obtenu en consultant, en août 2021, le registre des naissances directement en salle de naissance.

Afin de conserver l'anonymat, chaque patiente a été anonymisée par un code.
## 8. Calendrier de l'étude

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure I :** Calendrier de l'étude.</figcaption></figure>
# RÉSULTATS

## 1. Diagramme de flux

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure II : Diagramme de flux.</figcaption></figure>
## 2. Description générale de la population

### 2.1. Caractéristiques générales de la population maternelle

<table><caption>**Tableau I :** Caractéristiques générales des mères des nouveau-nés étudiés (n = 112)</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 91</th><th>2020<br>n = 21</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Âge maternel (Moyenne ± E-C)</strong></td><td>31,01 ± 5,86</td><td>29,33 ± 5,73</td><td>0,24</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&lt; 20 ans</td><td>2 (2,20%)</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;≥ 20 - &lt; 30 ans</td><td>34 (37,36%)</td><td>9 (42,86%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;≥ 30 - &lt; 40 ans</td><td>48 (52,75%)</td><td>12 (57,14%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;≥ 40 ans</td><td>7 (7,69%)</td><td>0</td><td></td></tr><tr><td><strong>IMC (en kg/cm²)</strong></td><td>25,84 ± 6,00</td><td>25,95 ± 7,58</td><td>0,95</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Sous poids</td><td>6 (6,59%)</td><td>2 (9,52%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Normal</td><td>36 (39,56%)</td><td>11 (52,38%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Surpoids</td><td>29 (31,87%)</td><td>2 (9,52%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Obésité</td><td>20 (21,98%)</td><td>6 (28,57%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Parité</strong></td><td></td><td></td><td>0,56</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Primipare</td><td>41 (45,05%)</td><td>8 (38,10%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Multipare</td><td>50 (54,95%)</td><td>13 (61,90%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Type de grossesse</strong></td><td></td><td></td><td>0,56</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Singleton</td><td>82 (90,11%)</td><td>18 (85,71%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Multiple</td><td>9 (9,89%)</td><td>3 (14,29%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Antécédents*,</strong></td><td></td><td></td><td>0,51</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Oui</td><td>59 (64,84%)</td><td>12 (57,14%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Non</td><td>32 (35,16%)</td><td>9 (42,86%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Si antécédents,</strong></td><td></td><td></td><td>0,32</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Un</td><td>24 (54,55%)</td><td>11 (68,75%)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Plusieurs</td><td>20 (45,45%)</td><td>5 (31,25%)</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 91</th><th>2020<br>n = 21</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Précision de l'antécédent</strong></td><td></td><td></td><td>0,09</td></tr><tr><td>Tabac</td><td>20 (23,81%)</td><td>4 (19,05%)</td><td>0,15</td></tr><tr><td><strong>Antécédent(s) d'AP</strong></td><td>16 (19,05%)</td><td>8 (38,10%)</td><td><strong>0,04</strong></td></tr><tr><td>Fausse couche(s)</td><td>31 (36,90%)</td><td>5 (23,81%)</td><td>0,06</td></tr><tr><td>IVG**</td><td>15 (17,86%)</td><td>2 (9,52%)</td><td>0,17</td></tr><tr><td>Malformation(s) utérines</td><td>1 (1,19%)</td><td>1 (4,76%)</td><td>0,32</td></tr><tr><td>Conisation(s)</td><td>1 (1,19%)</td><td>1 (4,76%)</td><td>0,32</td></tr><tr><td><strong>Parmis les patientes ayant un<br>antécédent d'AP, l'accouchement<br>a été,</strong></td><td></td><td></td><td><strong>0,03</strong></td></tr><tr><td>Spontané</td><td>5 (31,25%)</td><td>7 (87,50%)</td><td></td></tr><tr><td>Induit</td><td>11 (68,75%)</td><td>1 (12,50%)</td><td></td></tr></tbody></table>

## 2.2. Caractéristiques générales de la population néonatale

<table><caption>**Tableau II :** Type de prématurité néonatale des nouveau-nés de l'étude au CHUAP (n= 123)</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Type de prématurité</strong></td><td></td><td></td><td>0,56</td></tr><tr><td>Spontanée</td><td>54 (53,54%)</td><td>12 (50%)</td><td></td></tr><tr><td>Induite</td><td>46 (46,46%)</td><td>12 (50%)</td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>* Antécédents qui représentent un facteur de risque d'accoucher prématurément lors de future(s) grossesse(s).</footnote>

<footnote>** Interruption Volontaire de Grossesse.</footnote>
# 3. Résultats de l'étude

## 3.1. Comparaison du taux de naissances prématurées

<table><caption>**Tableau III :** Nombre de naissances sur les périodes du 17 mars au 11 mai 2018/2019 et 2020 au CHUAP (N=955).</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 649</th><th>2020<br>n = 306</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Distribution des naissances,</strong></td><td></td><td></td><td>0,0014</td></tr><tr><td><em>Prématurés</em></td><td>99 (15,25%)</td><td>24 (7,84%)</td><td>0,0004</td></tr><tr><td><em>Naissances à terme</em></td><td>550 (84,75%)</td><td>282 (92,16%)</td><td>0,25</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure III :** Comparaison des taux de naissances prématurées sur les périodes du 17 mars au 11 mai 2018/2019 et 2020 (en %).</figcaption></figure>
<table><caption>**Tableau IV :** Nombre de naissances sur les périodes du 17 mars au 11 mai 2018, 2019 et 2020 au CHUAP (n=955).</caption><thead><tr><th></th><th>2018<br>n = 313</th><th>2019<br>= 336</th><th>2020<br>n = 306</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Distribution des naissances,</strong></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>0,005</strong></td></tr><tr><td><em>Prématurés</em></td><td>50 (15,97%)</td><td>49 (14,58%)</td><td>24 (7,84%)</td><td><strong>0,01</strong></td></tr><tr><td><em>Naissances à terme</em></td><td>263 (84,03%)</td><td>287 (85,42%)</td><td>282 (92,16%)</td><td>0,51</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure IV :** Comparaison des taux de naissances prématurées sur les périodes du 17 mars au 11 mai 2018, 2019 et 2020 (en %).</figcaption></figure>
## 3.2. Résultats des objectifs secondaires

### 3.2.1. Comparaison des caractéristiques obstétricales maternelles

<table><caption>**Tableau V :** Comparaison des caractéristiques obstétricales des mères des nouveaux-nés de l'étude (n=112).</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n=91</th><th>2020<br>n=21</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Terme à l'accouchement*,<br>en SA</td><td>31,58 ± 3,90</td><td>31,27 ± 3,69</td><td>0,74</td></tr><tr><td>Pathologies au cours de la<br>grossesse</td><td></td><td></td><td>0,68</td></tr><tr><td>Oui</td><td>81 (89,01%)</td><td>20 (95,24%)</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Non</td><td>10 (10,99%)</td><td>1 (4,76%)</td><td>0,41</td></tr><tr><td>Pathologies au cours de la<br>grossesse</td><td></td><td></td><td>0,69</td></tr><tr><td>MAP***</td><td>20 (16,26%)</td><td>4 (16,67%)</td><td>0,96</td></tr><tr><td>RPM***</td><td>34 (27,64%)</td><td>6 (25 %)</td><td>0,82</td></tr><tr><td>Pré-éclampsie</td><td>14 (11,38%)</td><td>3 (12,50%)</td><td>0,88</td></tr><tr><td>Diabète gestationnel</td><td>14 (11,38%)</td><td>1 (4,17%)</td><td>0,31</td></tr><tr><td>Covid-19</td><td>0</td><td>2 (8,33%)</td><td>0,001</td></tr><tr><td>RCIU***</td><td>13 (10,57%)</td><td>3 (12,50%)</td><td>0,79</td></tr><tr><td>Autres**</td><td>18 (14,63%)</td><td>4 (4,17%)</td><td>0,81</td></tr><tr><td>Aucune</td><td>10 (8,13%)</td><td>1 (4,76%)</td><td>0,52</td></tr><tr><td>Si, pathologies au cours de<br>la grossesse</td><td></td><td></td><td>0,01</td></tr><tr><td>Une</td><td>40 (49,38%)</td><td>16 (80%)</td><td>0,10</td></tr><tr><td>Deux ou plus</td><td>41 (50,62%)</td><td>4 (20%)</td><td>0,07</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 91</th><th>2020<br>n = 21</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Hospitalisation,</strong></td><td></td><td></td><td>0,92</td></tr><tr><td>Oui</td><td>66 (72,53%)</td><td>15 (71,43%)</td><td></td></tr><tr><td>Non</td><td>33 (27,47%)</td><td>6 (28,57%)</td><td></td></tr><tr><td><strong>Issue de l'hospitalisation</strong></td><td></td><td></td><td>0,61</td></tr><tr><td>Accouchement</td><td>61 (92,42%)</td><td>15 (100%)</td><td></td></tr><tr><td>Retour à domicile</td><td>5 (7,58%)</td><td>0 (0%)</td><td></td></tr></tbody></table>

### 3.2.2. Comparaison du taux de naissances prématurées dans chaque catégories

<table><caption>**Tableau VI :** Type de prématurité néonatale des nouveau-nés de l'étude au CHUAP (n= 123)</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Type de prématurité,</strong></td><td></td><td></td><td>0,25</td></tr><tr><td>Tardive</td><td>47 (47,47%)</td><td>9 (37,50%)</td><td>0,37</td></tr><tr><td>Grande</td><td>28 (28,28%)</td><td>11 (45,83%)</td><td>0,29</td></tr><tr><td>Extrême</td><td>24 (24,25%)</td><td>4 (16,67%)</td><td>0,49</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Moyenne ± E-C</footnote>

<footnote>** Pathologies du liquide amniotique, syndrome transfuseur-transfusé, cholestase, Hypertension Artérielle gravidique.</footnote>

<footnote>*** MAP = Menace d'Accouchement Prématuré ; RPM = Rupture Prématurée des Membranes ; RCIU = Retard de Croissance Intra Utérin.</footnote>
### 3.2.3. Comparaison de la distribution des nouveau-nés dans les différents services pédiatriques

<table><caption>Tableau VII : Suivi de l'enfant après la naissance (n=123).</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Nouveau-né après la naissance,</strong></td><td></td><td></td><td>0,87</td></tr><tr><td>Réanimation</td><td>35 (35,35%)</td><td>12 (50%)</td><td>0,28</td></tr><tr><td>Soins intensifs</td><td>28 (28,28%)</td><td>6 (25%)</td><td>0,58</td></tr><tr><td>Néonatalogie</td><td>20 (20,20%)</td><td>4 (16,67%)</td><td>0,59</td></tr><tr><td>Maternité</td><td>10 (10,10%)</td><td>1 (4,17%)</td><td>0,38</td></tr><tr><td>Mortinatalité*</td><td>6 (6,06%)</td><td>1 (4,17%)</td><td>0,71</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau VIII : Durée, moyenne et totale, d'hospitalisation dans les services pédiatriques, pour chaque nouveau-né prématuré de l'étude (en jours).</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019</th><th>2020</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Durée moyenne de séjour*,</strong></td><td>16,18 ± 15,59</td><td>19,74 ± 13,86</td><td>0,16</td></tr><tr><td>Réanimation</td><td>19,15 ± 14,35</td><td>21,23 ± 15,78</td><td>0,68</td></tr><tr><td>Soins intensifs</td><td>17,70 ± 16,72</td><td>20,24 ± 14,98</td><td>0,52</td></tr><tr><td>Néonatalogie</td><td>12,60 ± 14,98</td><td>17,62 ± 10,69</td><td>0,19</td></tr><tr><td><strong>Durée totale de séjour en jours,</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Réanimation</td><td>651 (32,20%)</td><td>276 (30,51%)</td><td></td></tr><tr><td>Soins intensifs</td><td>779 (38,53%)</td><td>344 (40,52%)</td><td></td></tr><tr><td>Néonatalogie</td><td>592 (29,28%)</td><td>229 (26,97%)</td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>* En salle de naissance</footnote>

<footnote>* Moyenne ± E-C</footnote>
<table><caption>**Tableau IX : Nouveau-nés décédés au total (avec n = 123).**</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Décès néonatals,</strong></td><td></td><td></td><td>0,29</td></tr><tr><td>Oui,</td><td>18 (20,22%)</td><td>2 (8,33%)</td><td></td></tr><tr><td>En services pédiatriques</td><td>12</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>En salle de naissance</td><td>6</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Non</td><td>71 (79,78%)</td><td>22 (91,67%)</td><td></td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau X : Distribution des poids de naissance pour chaque nouveau-né de l'étude (en grammes avec n = 123).**</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Poids de naissance,</strong></td><td></td><td></td><td>0,25</td></tr><tr><td>&lt; 1 000</td><td>23 (23,23%)</td><td>5 (20,83%)</td><td>0,83</td></tr><tr><td>Entre 1 000 - 2 000</td><td>36 (36,37%)</td><td>13 (54,17%)</td><td>0,22</td></tr><tr><td>&gt; 2 000</td><td>40 (40,40%)</td><td>6 (25%)</td><td>0,27</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau XI : Poids de naissance moyen pour chaque nouveau-né de l'étude (en grammes avec n = 123).**</caption><thead><tr><th></th><th>2018/2019<br>n = 99</th><th>2020<br>n = 24</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Poids de naissance moyen*</strong></td><td>1706,14 ± 793,51</td><td>1542,75 ± 656,27</td><td>0,37</td></tr></tbody></table>

<footnote>* Moyenne ± E-C</footnote>
# DISCUSSION

À la lumière de ces résultats, une discussion sur l'étude peut être faite en abordant ses limites ainsi que ses points forts. Une analyse des résultats sera ensuite réalisée en les comparant à ceux de la littérature. Finalement, plusieurs perspectives envisageables dans la continuité de cette étude seront exposées, ainsi qu'une ouverture pour conclure l'étude.

## 1. Analyse des points forts et des limites

### 1.1. Limites de l'étude

Cette partie vise à présenter les limites que cette étude a rencontrées. Ces limites ont amené des biais qui peuvent rendre l'étude moins représentative. Un biais est un élément méthodologique ou externe qui contrarie la fiabilité des résultats obtenus lors d'une enquête. Il est donc important d'en tenir compte lors de l'analyse des résultats.

Premièrement, il s'agit d'une étude monocentrique, au CHUAP, qui est une population qui n'est donc pas représentative de l'ensemble des hôpitaux français et empêche donc de généraliser les résultats à l'échelle nationale sans étude complémentaire. Il est également important de rappeler que le CHUAP est une maternité de niveau III qui accueille un nombre considérables des accouchements prématurés de la Picardie. Il existe donc un taux important de naissances prématurées dans ce centre hospitalier. Il n'est donc pas possible de généraliser les résultats à tous les hôpitaux français, en particulier aux maternités de niveau I et II.

De plus, l'étude est rétrospective : les données ont été recueillies à partir des dossiers du logiciel DxCare. De ce fait, il existe un biais de retranscription. Par exemple, pendant le confinement, il n'était pas précisé dans les dossiers si les patientes étaient en télétravail ou non. Le logiciel permet simplement de connaître la profession générale de chaque patiente, souvent renseignée en début de grossesse.
Dans la littérature, il existe de nombreux facteurs de risques évoqués et qui pourraient influencer un accouchement à se produire de manière prématurée spontanément. Dans cette étude les facteurs de risques sélectionnés sont ceux qui reviennent le plus fréquemment dans les études scientifiques :

- le tabac est associé à une augmentation de la prématurité spontanée ;

- un antécédent d'accouchement prématuré, de fausse couche spontannée ou d'ancienne IVG sont trois facteurs influant le risque d'accoucher prématurément à nouveau ;

- le risque d'accoucher prématurément est également supérieur en cas de conisation antérieure ou de malformations utérines chez la patiente [27] - [28].

Ce choix a pu induire un biais de sélection dans notre étude, ce qui implique que les facteurs cités précédemment seront donc les seuls à pouvoir être mis en cause ici.

Concernant les facteurs de risque environnementaux (difficulté du travail, stress dû à la vie familiale, durée du trajet plus ou moins importante pour aller travailler...), il est plus difficile de les analyser à travers un dossier médical informatique. En effet, pour pouvoir les analyser plus particulièrement, il aurait fallu mener des entretiens individuels avec les patientes afin de mieux connaître leur quotidien, pendant et hors confinement.

Il existe également un biais de “perdu de vue” pour les nourrissons ayant été transférés dans des néonatologies différentes. Il est impossible de connaître le nombre total de journées effectuées dans le service où ils ont été transférés. De ce fait, cela ne permet pas d'avoir une durée moyenne de séjour complète.

Les références sur lesquelles s'appuie l'étude, datent de l'Etude Nationale Périnatale (ENP) de 2016 puisque ceux de 2021 ne sortiront qu'à l'automne 2022. Notre référence ne tient pas compte des éventuels changements des caractéristiques obstétricales entre 2016 et 2021.

## 1.2. Points forts de l'étude

Les circonstances inédites de la situation du confinement mis en place ont permis d'observer des éléments qui ne seraient pas survenus en temps normal, ce qui permet ici de réaliser notre étude. De plus, une étude a été menée en septembre 2021 au niveau national et arrive à la même conclusion que l'étude menée ici. L'existence de cette étude nationale contrebalance l'une de nos limites qui est de ne pas pouvoir généraliser au niveau national nos
résultats sans étude complémentaire. Comme la situation date d'il y a seulement deux ans, peu d'études ont pu être réalisées jusqu'à maintenant et cette étude vient donc renforcer d'autres résultats.

Grâce à la réactivité du personnel du DIM ainsi qu'au logiciel DxCare, l'accès aux données a été simplifié. En effet, comme les critères d'inclusions et de non inclusions ont été préalablement établis, une liste de dossiers affinée a été extraite, économisant ainsi plusieurs heures de travail de recherche. Le logiciel DxCare est un logiciel qui permet de récolter les informations médicales de manière claire et concise, ce qui a facilité notre recueil de données. D'ailleurs, même si ce n'était pas le cas pour les dossiers de 2018, les dossiers de 2019 et 2020 prenaient appui sur le nouveau logiciel DxCare, qui est beaucoup plus clair et ordonné.

Finalement, dans le cadre d'une étude rétrospective, les patientes étudiées n'ont pas pu adapter leur pratique face à l'étude et donc cela n'a pas créé de biais supplémentaires.

## 2. Analyse des résultats

### 2.1. Description générale de la population maternelle

Le groupe "cas" correspond à l'ensemble des naissances ayant eu lieu du 15 mars au 11 mai 2020. Ce groupe compte 306 naissances dont 24 sont prématurées. Le groupe "témoins" correspond aux naissances ayant eu lieu du 15 mars au 11 mai 2019 et 2018. Ce groupe compte quant à lui 649 naissances dont 99 sont prématurées.

L'âge moyen de la population étudiée est de 30,70 années. Hors confinement, la moyenne est de 31,01 années et de 29,33 années pendant le confinement ce qui est non significatif puisque $p = 0,24$. Selon l'ENP de 2016, l'âge maternel moyen était de 30,3 années, ce qui est très proche de notre population amiénoise.

L'IMC moyen de la population étudiée est de 25,86 kg/m². Hors confinement, l'IMC moyen est de 25,84 kg/m². Parmi ces femmes, 6.59% d'entre elles sont en sous-poids (< 18 kg/m²), 39,56% ont une corpulence normale (18,5 et 24,9 kg/m²), 31,87% sont en surpoids (25 et 29,9 kg/m²) et 21,98% (> 30kg/m²) sont en situation d'obésité. Ici, plus de la moitié des patientes ont un IMC "pathologique". Pendant le confinement, on trouve un IMC moyen de
25,95 kg/m². Parmi ces femmes, 9,52% d'entre elles sont en sous-poids (< 18 kg/m²), 52,38% ont une corpulence normale (18,5 et 24,9 kg/m²), 9,52% sont en surpoids (25 et 29,9 kg/m²) et 28,57% sont en situation d'obésité (> 30kg/m²). La moitié d'entre elles ont donc un IMC "pathologique". Pour l'IMC, il est retrouvé une valeur de p = 0.95, soit non significative. Il est possible de comparer ces résultats à ceux de la population générale française avec l'ENP de 2016 où 68,2% avaient un IMC normal ou bas (< 25 kg/m²), 20% des femmes étaient en surpoids et 11,8% étaient en situation d'obésité. La distribution semble différente pour les deux populations : concernant la population de 2018/2019, il y a plus de patientes avec un IMC bas ou normal (-4,74%), plus de patientes en surpoids (+59,35%) et aussi plus de patientes en situation d'obésité (+86,27%). En 2020, la population avec un IMC normal ou bas est semblable à celle de 2016 (-9,24%), cependant pour cette population, il y a moins de patientes en surpoids (-52,4%) et plus de patientes en situation d'obésité (+142,12%). Cette tendance pourrait suggérer que l'IMC moyen de la population augmente d'année en année. D'ailleurs, entre l'ENP de 2010 et celle de 2016, la prévalence des patientes en surpoids (+15,61%) et en situation d'obésité (+19,2%) commençait déjà à augmenter. La disparité de nos chiffres avec l'ENP de 2016 peut également provenir du fait que la prévalence de personnes en situation d'obésité est plus importante dans les Hauts-De-France (HDF). Pourtant, entre nos deux populations amiénoises d'étude, il y a plutôt une tendance à la stabilisation de l'IMC moyen autour de 25 kg/m². L'obésité est un facteur qui augmente le risque d'accoucher prématurément, c'est pourquoi, il est important qu'entre nos deux populations d'études la variable de l'IMC soit semblable pour qu'elle n'ait pas eu d'influence sur la diminution du taux de prématurité en 2020.

Notre étude contient 45,05% de primipares en 2018/2019, contre 38,10% en 2020, un chiffre comparable à l'ENP de 2016 qui était de 42,2%. Pour ce qui est des multipares, il y en a 54,95% en 2018/2019 et 61,90% en 2020, contre 57,8% dans l'ENP de 2016, ce qui est similaire également. Cette variable est non significative dans cette étude puisque p = 0,56.

Dans l'étude, les grossesses simples représentent 90,11% des grossesses en 2018/2019 et 85,71% en 2020, ce qui est légèrement moins dans les deux cas que dans l'ENP de 2016 avec 96,5%. Les grossesses multiples représentent quant à elles 9,89% des cas en 2018/2019 et 14,29% des cas en 2020, ce qui est de ce fait plus élevé que dans l'ENP de 2016 avec 6,5%. Dans l'étude, il est comptabilisé moins de grossesses simples et plus de grossesses multiples en 2020. Les grossesses multiples représentent un facteur de risque supplémentaire
d'accoucher prématurément [29]. Ceci explique l'augmentation du taux de femmes présentant une grossesse multiple qui ont accouché prématurément en 2020 par rapport à 2018/2019.

Dans l'étude, les facteurs de risque d'accouchements prématurés sélectionnés sont ceux qui augmentent considérablement le risque d'accoucher prématurément [28] - [30] - [31]. La présence d'au moins un facteur est détectée chez 64,84% des mères en 2018/2019 contre 57,14% en 2020, avec une valeur de p = 0,51, non significative. Bien que cela ne soit pas significatif, il est important de souligner le fait que plus de la moitié des mères ayant accouché prématurément en 2020, et deux-tiers des mères ayant accouché prématurément en 2018/2019 présentent au moins un antécédent qui augmente le risque d'accoucher prématurément pour leur futur(s) accouchement(s). Parmi ces facteurs de risques se trouvent : le tabac, l'antécédent d'AP, les fausses couches, les IVG, les malformations utérines et les conisations :

> En 2018/2019, 23,81% des patientes fument pendant leurs grossesses, contre 19,05% en 2020, ce qui n'est pas statistiquement significatif puisque p = 0,15. Au niveau national, le pourcentage de femmes enceintes consommant du tabac est de 16,6%, soit légèrement moins que la population amiénoise. Cependant dans la région des Hauts-De-France (HDF) plus précisément, il y a 21,1% de fumeuses ce qui est similaire à nos deux populations de l'étude.

> La prise en compte d'un autre facteur de risque amène à comparer la proportion de femmes avec un antécédent d'accouchement prématuré lors d'une grossesse antérieure, sur les deux périodes étudiées : une augmentation de 100% est observée puisque cette proportion est passée de 19,05% en 2018/2019 à 38,10% en 2020, ce qui est **statistiquement significatif** puisque p = 0,04. Par ailleurs, en 2020, plus d'un tiers des femmes ont accouché prématurément lors d'une précédente grossesse, ce qui nous incite à formuler l'hypothèse suivante :

Les femmes ayant accouché prématurément lors du confinement étaient à haut risque de recommencer puisqu'elles présentaient un antécédent d'AP lors d'une grossesse antérieure. Cette hypothèse amène à se demander si pendant le confinement il y a eu moins d'AP de "novo", c'est-à-dire, induit. Pour confirmer cela, une distinction entre les accouchements spontanés et induits est faite sur les patientes concernées par un AP lors d'une précédente grossesse : il en résulte que 31,25% des accouchements sont spontanés en 2018/2019 contre 87,50% en 2020 avec p = 0,03, ce qui est significatif. De ce fait, les patientes qui présentent un antécédent d'AP et qui ont accouché pendant le confinement étaient plus à risque du fait de leur antécédent.
> Concernant les antécédents de fausse couche, il y en a chez 36,90% des mères en 2018/2019 contre 23,81% des mères en 2020, avec un p = 0,06 non significatif. Il peut être souligné ici que les antécédents de fausse couche représentent un tiers des antécédents en 2018/2019.

> Pour l'antécédent d'IVG, il représente quant à lui 17,86% des mères en 2018/2019 et 9,52% en 2020, avec un p = 0,17 non significatif.

Les malformations utérines ou antécédents de conisation représentent 1,19% chacun en 2018/2019 et 4,76% en 2020, avec un p = 0,32, non significatif également.

Toutes nos p-valeurs, excepté les antécédents d'AP, sont non significatives. Cela signifie que nos deux populations d'études ont des caractéristiques générales similaires et comparables. Cependant, l'antécédent d'AP a joué un rôle majeur chez une femme qui a accouché prématurément pendant le confinement. En effet, son antécédent d'AP est sûrement ce qui l'a conduit à donner naissance spontanément et prématurément, à nouveau, en 2020.

## 2.2. Caractéristiques des nouveau-nés

L'étude finale inclut 123 nouveau-nés. Il y a 112 mères, mais 123 nouveau-nés dûs à des naissances multiples.

D'après les données relevées, le poids moyen d'un nouveau-né à la naissance est de 1674 grammes. En 2018/2019, cette moyenne était égale à 1706,14 grammes contre 1542,75 grammes en 2020, avec p = 0,37, non significatif.

L'étude irlandaise avait quant à elle montré une modification au niveau des poids de naissance néonatale. En effet, aucun bébé de moins de 1 000 grammes n'a vu le jour lors du confinement irlandais et il y a eu une réduction du taux de nouveau-nés de très faible poids de 73%, avec p = 0,022, significatif. C'est pourquoi il a également été décidé de vérifier l'existence d'une variation significative du poids au CHUAP. Dans cette étude, 23,23% des nouveau-nés pèsent moins de 1 000 grammes en 2018/2019 contre 20,83% en 2020, avec p = 0,83, non significatif. Pour les nouveau-nés pesant entre 1 000 et 2 000 grammes, il y en a 36,37% en 2018/2019 contre 54,17% en 2020, avec p = 0,22, non significatif. Finalement pour les nouveau-nés pesant plus de 2 000 grammes, 40,40% sont comptabilisés en 2018/2019 contre 25% en 2020, avec p = 0,27, non significatif. La variable du poids de
naissance global reste non significative puisque p = 0,25, ce qui signifie que le poids de
naissance des nouveau-nés prématurés sur les deux périodes n'a pas significativement changé
contrairement à l'étude Irlandaise. Cela peut s'expliquer par le fait qu'en Irlande l'étude a été
menée au niveau national alors que notre étude se base sur une seule maternité en France. Il
serait donc intéressant de mener cette même recherche au niveau national, afin de voir si des
conclusions similaires sur le poids de naissances néonatales pourraient être trouvées.

## 2.3. Résultats des objectifs

**Objectif principal** : comparer le taux de naissances prématurées pendant et hors confinement,
ce taux a pu significativement chuter en 2020, dû à la mise en place d'un confinement
national strict.

Hors confinement, le pourcentage de naissances prématurées est égal à 15,25% contre 7,84% durant le confinement. Cette différence représente une **chute du taux de prématurité de 48,59%**, ce qui est statistiquement significatif puisque p = **0,014**.

En 2016, selon l'ENP, le pourcentage de naissances prématurées était de 7,5% en
France métropolitaine. Cependant, dans ce rapport, il est précisé que les HDF ont un des taux
de naissances prématurées le plus élevé : 9,4 %. Le taux moyen de naissances prématurées de
15,25% au CHUAP en 2018/2019 est plus élevé de 62,23% par rapport aux résultats de l'ENP
de 2016 dans les HDF. Cela peut s'expliquer par le fait que le CHUAP est une maternité de
niveau III qui prend en charge une grande majorité des naissances prématurées de Picardie.
Au niveau national, comme le montre l'ENP de 2016, les chiffres sont basés sur l'ensemble
des maternités de niveau I et II qui tendent à faire diminuer le taux global de naissances
prématurées. En effet, en Picardie, les maternités de niveau I prennent en charge les
nouveau-nés à partir de 35 SA +6 jours. Les maternités de niveau II quant à elles, prennent en
charge les nouveau-nés à partir de 34 SA pour le niveau IIa et à partir de 32 SA pour le niveau
IIb.Il reste maintenant à déterminer si la diminution de l'étude est bien dûe au confinement.

En effet, cette étude est à visée étiologique afin de savoir si ce résultat est dû ou non à
la mise en place de ce confinement et ses implications. La méthode utilisée est la méthode
statistique évoquée dans la partie méthodologie.
> L'indicateur étiologique de cette étude cas-témoins est l'OR, qui est ici égal à 0,47 (<1), donc la survenue d'une naissance prématurée est moins fréquente dans le groupe "confinement" que dans le groupe "hors confinement". Le confinement semble être un facteur **protecteur** sur la survenue d'une naissance prématurée.

> Qui plus est, l'intervalle de confiance à 95% comprend toutes les valeurs de [0,27 ; 0,74]. Il y a donc 95% de chance que la vraie valeur de l'OR soit comprise entre 0,27 et 0,74. L'ensemble des valeurs de l'intervalle étant inférieures à 1, le **confinement a eu un effet bénéfique** sur les naissances prématurées.

> Finalement, il est réalisé un test du chi-2 afin de voir s'il existe une association significative entre les deux variables. Ce test donne chi-2 observé = 10,18, avec un ddl = 1. La valeur seuil dans la table du chi-2, au seuil de α = 5% est égale à 3,84 (annexe 1). La valeur observée (10,18) est supérieure à la valeur seuil (3,84), donc l'hypothèse H0 "les variables sont indépendantes" est rejetée, démontrant ainsi la **dépendance** entre le confinement et les naissances prématurées.

La diminution observée dans l'étude semble être liée à des **facteurs socio-environnementaux** puisque les deux populations de l'étude sont statistiquement similaires. Le seul facteur de risque revenu statistiquement significatif est l'antécédent d'AP et va dans le sens que le confinement est à caractère protecteur mais avec ses limites. En effet, cela démontre que les femmes qui ont accouché pendant le confinement avec cet antécédent, ont accouché spontanément dû à leur risque de recommencer. Lesdits facteurs en cause sont donc les mêmes que ceux évoqués dans l'introduction, c'est-à-dire ceux amenés par la mise en place d'un confinement national strict. Les principaux changements sont : une activité professionnelle réalisée en télétravail, et de ce fait, moins de transports (voiture, bus, métro,...) effectués par les patientes, une diminution de la pollution atmosphérique, moins d'infections transmises par les enfants (des mères potentiellement enceintes), qui ne se rendaient plus en cours. Tous ces facteurs augmentent, en temps normal, la probabilité d'accoucher prématurément [32] et le confinement a eu une influence dessus, ce qui a conduit à la diminution du taux de naissances prématurées en 2020.

Pour aller plus loin dans l'affirmation que le confinement est a caractère protecteur d'accoucher prématurément, les naissances indépendantes au confinement sont alors exclues, c'est-à-dire, celles où il n'a pas pu avoir d'influence puisque les patientes auraient accouché quoi qu'il arrive. Les naissances indépendantes au confinement concernent les naissances
induites pour des causes maternelles et/ou foetales (PE, diabète déséquilibré, RCIU, césarienne en urgence pour anomalies du rythme cardiaque,...). Le taux de naissances prématurées est alors de 8,94% de prématurés en 2018/2019 contre 4,08% de prématurés en 2020. Cela représente une diminution du taux de naissances prématurées de **54,35%** contre 48,59%, soit 11,85% de plus que lorsque les naissances induites ne sont pas exclues.

Le taux de naissances prématurées a donc statistiquement diminué de façon significative grâce au confinement comme démontré ci-dessus et cette observation a également été faite au niveau national. En effet, une étude de cohorte rétrospective a été réalisée en France en septembre 2021 [33]. Cette étude s'appuie sur des dates légèrement différentes de la nôtre et a comparé les naissances d'avril à mai 2017/2018/2019 à avril à mai 2020. Malgré cette différence, cette étude arrive au même résultat que la nôtre avec une diminution de 7,53% du taux de prématurité des grossesses mono foetales avec un p < 0,01. Cependant, aucune différence n'a été relevée pour les grossesses multiples, avec un p = 0,63 pour les jumeaux, et p = 0,62, pour les triplets et autres grossesses multiples. La conclusion de cette étude est similaire à la nôtre et indique que des modifications socio-environnementales comme celles induites par le confinement du printemps 2020 pourraient être associées à des effets bénéfiques sur la morbidité périnatale.

**Objectif secondaire n°1 :** comparer les caractéristiques obstétricales maternelles et montrer qu'elles n'ont eu aucun impact sur la diminution du taux de prématurité et sont semblables.

Pour cet objectif, il faut regarder les différentes caractéristiques obstétricales qui sont relevées dans notre étude : le terme à l'accouchement, la/les pathologie(s) présentes ou non au cours de la grossesse, le type de pathologie et enfin s'il y a eu une hospitalisation au cours de la grossesse ainsi que l'issue de cette hospitalisation.

Le terme moyen de l'étude est de 31,52 SA. Hors confinement, le terme moyen est de 31,58 SA ± 3,90 et lors du confinement de 31,27 SA ± 3,69 avec p = 0,74 ce qui est non significatif. Le terme de l'étude n'a donc pas significativement changé dans cette étude.

Les pathologies prises en compte dans cette étude sont : les MAP, les RPM, la pré-éclampsie, le diabète gestationnel, la Covid-19, les RCIU ainsi qu'une catégorie "autres" regroupant différentes pathologies moins retrouvées dans l'étude (cholestase, syndrome
transfuseurs-transfusé, pathologie du liquide amniotique, etc). Les pathologies sont retrouvées de façon homogène pour chacune des deux populations étudiées car p est supérieur à 0,05, excepté pour la Covid-19 avec p = 0,001. En effet, deux patientes ont été infectées par le virus lors de leur grossesse en 2020, et évidemment aucune en 2019/2018 puisque le virus n'était pas encore présent.

De plus, hors confinement, 89,01% des patientes ayant accouché prématurément ont présenté au moins une pathologie pendant leur grossesse contre 95,24% lors du confinement avec p = 0,68, ce qui est non significatif. Parmi ces mères, 50,62% d'entre elles présentent au moins deux pathologies en 2018/2019 et 20% en 2020. Il faut tout de même remarquer que la moitié des mères ayant accouché prématurément en 2018/2019 avaient au moins deux pathologies, contre seulement un cinquième des mères ayant accouché prématurément en 2020, cela est significatif puisque p = 0,01. Aucune explication ne permet d'éclaircir ces résultats, cependant il est possible d'émettre l'hypothèse que le confinement a pu réduire le nombre de pathologies lors de la grossesse. D'ailleurs, une étude a été menée en février 2022, et évalue l'impact du confinement sur le taux de MAP. Cette étude a été réalisée sur les mêmes périodes que la nôtre, au sain des centres hospitaliers de Picardie (Amiens, Beauvais, Compiègne et Saint-Quentin). Dans cette étude il en résulte une réduction significative (16,9% en 2018/2019 contre 9,7% en 2020) du taux de RPM avec p = 0,02. Cependant, pour les MAP il a été observé une diminution (31,9% en 2018/2019 contre 26,1% en 2020), non significative puisque p = 0,1. Cela vient appuyer l'hypothèse évoquée auparavant, malgré tout, des études complémentaires sont nécessaires pour les autres pathologies de l'étude [34].

De plus, 72,53% des femmes ont été hospitalisées pendant leur grossesse hors du confinement contre 71,43% pendant le confinement, avec p = 0,92, non significatif. D'ailleurs, 100% des femmes ont accouché suite à leur hospitalisation pendant le confinement contre 92,42% hors confinement avec p = 0,61, non significatif.

Pour nos caractéristiques obstétricales maternelles, toutes nos p-valeurs, exceptée celle de la Covid-19 (ce qui est normal puisqu'elle n'était pas présente en 2018/2019), sont non significatives. Plus d'écart entre le nombre de pathologies à également été retrouvé. Cela va en faveur du confinement qui aurait induit moins de pathologies chez les femmes enceintes. Ces résultats tendent à indiquer que les facteurs obstétricaux n'entrent pas en jeu dans la diminution du taux de prématurité. C'est pourquoi il est encore possible de s'orienter sur le
fait que ce sont les facteurs socio-environnementaux qui entrent en jeu dans la diminution du taux de prématurité de l'étude.

*Objectif secondaire n°2 : comparer la distribution des âges gestationnels qui a pu significativement changer dû à la mise en place d'un confinement national strict.*

Le terme de la patiente au moment de l'accouchement permet de classer chaque nouveau-né dans une catégorie d'âge gestationnel, il suffit ensuite de les comparer entre les deux périodes étudiées.

Il y a 24,25% de prématurés extrêmes en 2018/2019 contre 16,67% en 2020, une légère baisse (-31,26%) non significative avec p = 0,49. De la même façon, 28,28% de grands prématurés sont comptabilisés en 2018/2019 contre 45,83% en 2020, une légère augmentation (+62,06%), toujours non significative avec p = 0,29. Finalement, il y a 47,47% de prématurés tardifs en 2018/2019 contre 37,50% en 2020, une légère diminution à nouveau ici (-21%), mais toujours non significative avec p = 0,37. Plus généralement, la variable "distribution des âges gestationnels à la naissance" est non significative avec p = 0,25. La distribution des âges gestationnels est donc restée équivalente entre les deux périodes de l'étude malgré la mise en place du confinement. Cela indique que le confinement a eu une influence générale sur le taux de naissances prématurées, mais que la répartition de ces naissances est restée similaire.

Contrairement à notre étude, l'étude nationale a retrouvé une diminution significative de -12,90% pour la prématurité extrême, avec p = 0,03 et également une diminution significative également de -8,24% pour la prématurité tardive, avec p < 0,01. Cependant, tout comme notre étude, elle retrouve une légère augmentation pour la grande prématurité de +1,96% non significative, avec p = 0,69 [33]. Le fait qu'ils trouvent une variation significative pour les catégories d'âges gestationnels à la naissance peut provenir du fait qu'ils ont un échantillon plus important que celui sur lequel s'appuie cette étude, notamment pour la prématurité tardive qu'on retrouvera en plus grand nombre dans les maternités de niveau I et II. De plus, en ce qui concerne l'extrême prématurité, où il n'y a eu aucune variation significative au CHUAP, la variation significative retrouvée dans l'étude nationale signifie qu'il y a eu une diminution significative des naissances des prématurés extrêmes dans d'autres centres hospitaliers, probablement de niveau III, en France. L'étude au Danemark arrive d'ailleurs aux mêmes conclusions que l'étude nationale française pour la prématurité extrême,
qui était significativement différente, avec p = 0,004 pendant la période du confinement par rapport aux cinq années précédentes [16].

*Objectif secondaire n°3 : comparer la répartition dans les services pédiatriques qui a pu changer, moins de nouveau-nés en réanimation, plus en néonatalogie.*

L'observation du service d'arrivée des nouveau-nés après leur naissance permet de savoir si cette répartition a changé entre les deux périodes :

- 35,35% des nouveaux-nés sont partis en réanimation après leur naissance en 2018/2019 contre 50% en 2020, une augmentation non significative puisque p = 0,33 ;

- 28,28% des nouveau-nés sont partis en soins-intensifs après leur naissance en 2018/2019 contre 25% en 2020, une légère diminution non significative puisque p = 0,58 ;

- 20,20% des nouveau-nés sont partis en néonatologie après leur naissance en 2018/2019 contre 16,67% en 2020, une légère diminution non significative puisque p = 0,59 ;

- 10,10% des nouveau-nés sont partis directement en maternité après leur naissance en 2018/2019 contre 4,17% en 2020, une diminution non significative puisque p = 0,44 ;

- Finalement, 6,06% des nouveau-nés sont décédés directement en salle de naissance ou dans leur service en 2018/2019 contre 4,17% en 2020, une légère diminution non significative puisque p = 0,79.

Finalement, la répartition générale dans les services pédiatriques n'a pas changé de manière significative avec p = 0,87. Ce résultat n'est pas vraiment étonnant puisque cet objectif a été formulé suite à l'objectif secondaire numéro deux, qui était que la distribution des âges gestationnels aurait changé de manière significative. Cependant, comme vu précédemment, ce n'est pas le cas (car p > 0,05), il n'est donc pas étonnant que la répartition dans les services pédiatriques n'ait à son tour pas été impactée par le confinement. Il faut tout de même relever qu'un nouveau-né sur deux est allé en réanimation suite à sa naissance en 2020 contre un peu plus d'un tiers en 2018/2019. Cela signifie tout de même que malgré une absence significative de changement dans les poids de naissances ou dans la distribution des âges gestationnels à la naissance, plus de nouveau-nés en 2020 ont nécessité une prise en charge plus lourde.
Au niveau national, comme l'a démontré l'étude ci-dessus, la distribution des âges gestationnels a été impactée puisqu'il a été comptabilisé moins de nouveau-nés extrême et tardif. Il serait donc intéressant de regarder si la répartition dans les services pédiatriques a également été impactée par le confinement en France.

*Objectif secondaire n°4 : comparer les mortinaissances qui ont pu diminuer pendant le confinement.*

Ici, il faut regarder le taux de décès néonatal sur les deux périodes concernées afin de voir s'il y en a eu significativement moins lors du confinement. Il en résulte que, 20,22% de mortinaissances ont été comptabilisées en 2018/2019 contre 8,33% en 2020, ce qui représente une diminution de ce taux de 58,8%, un résultat qui reste tout de même non statistiquement significatif avec p = 0,29.

Ce résultat peut s'expliquer par le résultat de l'objectif secondaire numéro 2 qui indique que la répartition des âges gestationnels n'a pas changé entre les deux périodes étudiées. De ce fait, si autant de nouveau-nés sont allés en réanimation pour les deux périodes, il est normal qu'il n'y ait pas eu de modification statistiquement significative de la mortinaissance. Cependant, l'étude nationale de septembre 2021 présente une modification de la distribution des âges gestationnels mais témoigne d'un taux de variation nul au niveau de la mortinatalité. Il faut rappeler que l'étude nationale prend en compte toutes les maternités de France (niveaux I, II et III), alors qu'on pourrait imaginer qu'il y a plus de décès néonataux dans les niveaux III puisque les naissances se font dès 23 SA. Il serait donc intéressant de mener une étude afin de voir si dans les maternités de niveau III il y a eu ou non une diminution significative du taux de mortinaissance pendant le confinement.

Il faut également rappeler que la prématurité augmente le nombre de décès, ainsi que le risque de présenter des séquelles chez les enfants jusqu'à cinq ans et demi [9]. En effet, même si un nouveau-né a survécu à sa naissance prématurée, l'étude ne regarde pas son évolution pendant ses cinq premières années de vie. Cela nécessiterait donc d'autres études pour aller plus loin dans l'effet protecteur ou non, à long terme, du confinement. Cependant, comme aucune variation du poids de naissance, ni aucune variation dans la distribution des âges gestationnels n'ont été constatés ici, il se pourrait qu'il n'y ait aucune incidence sur les séquelles et donc sur les décès à plus long terme chez ces enfants nés durant le confinement.
### 3. Propositions ou perspectives

Il y a 50 ans, un nouveau-né prématuré n'avait quasiment aucune chance de survivre. En effet, 85% des nouveau-nés qui pesaient moins de 1 500 g décédaient. Aujourd'hui 85% d'entre eux sortent finalement vivant de l'hôpital. Au début des années 60, ce sont d'abord les techniques de réanimation qui sont explorées. Puis dans les années 80, la corticothérapie anténatale voit le jour [35]. Des progrès médicaux qui permettent au nouveau-né d'avoir une meilleure chance de survivre une fois que leur naissance est arrivée de façon prématurée. Ici, cette étude permet d'analyser l'influence de facteurs socio-environnementaux sur le phénomène encore mal compris à ce jour de l'accouchement prématuré. Même si cette étude vient approfondir et appuyer les travaux déjà réalisés à ce jour, il existe encore un bon nombre de possibilités d'études intéressantes à réaliser afin de voir encore plus loin les répercussions de ce confinement et de cette pandémie. Notamment, réaliser cette étude dans les maternités de niveau III de France, puisque ce sont ces centres hospitaliers, qui, à l'année, enregistrent le plus de naissances prématurées. Il serait également intéressant de voir le taux de naissances prématurées un an après le confinement, aux mêmes dates environ, c'est-à-dire, du 17 mars au 11 mai 2021. Étant donné que la population a repris son ancien mode de vie en grande majorité, il ne serait pas impossible que le taux soit remonté comme avant la crise. Cependant, comme il existait encore un confinement en 2021, il serait possible que le taux ne soit pas revenu à celui de 2018/2019. Il serait donc peut-être encore plus intéressant de regarder sur la période de 2022, en la comparant à 2020, puisque le port du masque a été retiré depuis le 14 mars 2022. En effet, le retrait du masque a pu réaugmenter les virus circulant, etc. Dans l'étude irlandaise, c'est une variation des poids de naissance qui a été observée et les résultats ne sont pas statistiquement significatifs. Cependant, il serait intéressant de regarder s'il y a eu une influence au niveau national, lorsque l'on regarde dans tous les hôpitaux français. En effet, un nouveau-né qui pèse moins de 1 000 grammes voit ses chances de survie diminuer, il est donc intéressant de regarder l'influence du confinement sur le poids de naissance.

Selon l'OMS, le pays d'Europe qui présente le taux de prématurité le plus faible est la Suède, avec 5,9% (en 2012) [36] soit 21,34% de moins que le taux français de 2016, à 7,5%. Ce pays est choisi comme comparaison car c'est un pays d'Europe, avec des conditions de vie similaires à celles de la France. En Suède, les mères peuvent commencer à bénéficier de leurs prestations parentales jusqu'à 60 jours avant l'accouchement [37], soit huit semaines avant. En France, pour un premier ou un deuxième enfant, le congé prénatal débute six semaines
avant le terme prévu d'accouchement [38], ce qui fait une différence de deux semaines entre les deux pays Européens. Ces deux semaines suffisent-elles à elles seules à faire chuter de 21,34% le taux de prématurité entre les deux pays ? Bien sûr, il ne faut pas oublier que la Suède compte environ 113 000 naissances par an, contre 736 000 en France (en 2020), une différence importante qui peut également expliquer la différence du taux de prématurité entre les deux pays [39]. Il est important de noter que pour les grossesses jugées à caractère pathologiques, il existe un congé dit “pathologique” de deux semaines qu’un médecin ou une sage-femme peut préscrire à une femme enceinte [40]. Peut-être serait-il intéressant de réaliser une étude comparative, opposant le taux de naissances prématurées des femmes ayant bénéficié de ce congé pathologique au taux de celles qui n’en ont pas eu pour voir s’il y a une diminution statistiquement significative du taux de naissances prématurées dans le groupe “avec congé pathologique”. Il est également possible de mener l’étude sur des femmes présentant une grossesse pour un troisième enfant puisque le congé prénatal est alors de huit semaines également.

Il est important de rappeler que la prématurité est la première cause de mortalité chez les moins de cinq ans. Plus les nouveau-nés arrivent précocément et plus ils seront à risque d’être hospitalisés. Pourtant, de nos jours, les établissements de santé essaient en permanence de réduire leur coût financier, notamment avec la mise en place de plus en plus fréquente de l’hospitalisation en ambulatoire. Par exemple, au CHUAP, une journée représente environ 244€ [41]. Il est possible d’imaginer le coût d’une journée dans un service pédiatrique qui a souvent des coûts encore plus onéreux que pour les adultes. Diminuer le taux de naissances prématurées permettrait de diminuer les journées d’hospitalisations induites par cette naissance. Évidemment, diminuer les journées d’hospitalisation permettrait de réduire le coût qu’elles impliquent.

Enfin, il sera intéressant de regarder scrupuleusement les résultats de l'ENP de 2021 qui devrait sortir à l'automne 2022. Le taux moyen sur les quatre dernières années à forcément dû être influencé par cette pandémie qui, comme vu précédemment a influencé le taux de naissances prématurées au CHUAP, mais également au niveau national.
## CONCLUSION

Chaque année, ce sont 15 millions de nouveau-nés qui naissent prématurément dans le monde, un chiffre en augmentation. La prématurité est à l'origine de plus d'un million de décès par an. En France, elle représente encore environ 60 000 naissances par an, en 2016 elle a concerné 8,4% des naissances. A l'heure d'aujourd'hui, la diminution du taux de prématurité représente un enjeu de santé publique mondiale.

Cette étude avait pour objectif principal de déterminer si le taux de naissances prématurées a diminué ou non au CHUAP lors du confinement induit par la pandémie de Covid-19. En effet, lors du confinement lié à l'épidémie, plusieurs unités de néonatologie ont remarqué une diminution du nombre de nouveau-nés prématurés hospitalisés. La problématique de cette étude cas-témoins et monocentrique était la suivante : dans *quelles mesures le confinement a-t-il eu un impact sur les naissances prématurées au CHUAP* ?

Cette étude à permis de mettre en évidence une diminution significative de 48,59%, du taux de naissances prématurées entre 2018/2019 et 2020 dûe à la mise en place d'un confinement strict. Les caractéristiques maternelles obstétricales ont été explorées afin de voir si elles avaient eu une influence dans cette diminution, elles ont été retrouvées semblables. De ce fait, nous arrivons à la conclusion que ce sont bien les facteurs socio-environnementaux, induits par la mise en place de ce confinement qui ont impacté le taux de naissances prématurées. Le caractère protecteur du confinement a été encore plus mis en avant lorsque l'on a exclu les naissances induites pour des raisons maternelles ou foetales, naissances sur lesquelles le confinement ne peut pas influencer. La diminution du taux de naissances prématurées est alors encore plus marquée : 54,35%. Malgré une diminution marquée du taux de naissances prématurées, aucune différence significative entre les catégories d'âges gestationnels n'a été retrouvée contrairement aux autres études évoquées. Il en est de même pour la répartition dans les services pédiatriques ou encore le taux de mortinaissances, aucune différence significative n'a été retrouvée.
Bien sûr, il est important de rappeler que cette étude n'a pas pour but d'instaurer un confinement dans le seul objectif de diminuer le taux de naissances prématurées. Cette étude permet simplement de s'intéresser à d'autres facteurs qui peuvent avoir un rôle dans l'accouchement prématuré, un phénomène encore mal compris à ce jour. Ici, les effets associés de plusieurs facteurs socio-environnementaux tels que la possibilité de travailler à domicile, la diminution des déplacements, la réduction de l'exposition aux infections, une augmentation probable de la présence familial et/ou du conjoint à la maison, une réduction du stress lié au travail ou encore un changement environnemental comme la diminution de la pollution atmosphérique pourrait entraîner une diminution du taux de naissances prématurées. Auparavant, les conséquences additionnées de ces facteurs socio-environnementaux sur la naissance prématurée n'avait jamais été analysée. Les enseignements tirés de cette pandémie et du confinement pourraient contribuer à l'amélioration des recommandations préventives dans la lutte contre la prématurité et la mortalité infantile.

Le bilan positif sur les naissances prématurées lié à la Covid-19 doit continuer d'être exploré au travers de diverses études afin d'évaluer l'impact de ces facteurs socio-environnementaux.

Et aujourd'hui, où en est ce taux de naissances prématurées ? Avec la suspension du pass sanitaire et le retrait partiel du port du masque au 14 mars 2022 [42] et une recrudescence des cas de covid-19 ces dernières semaines, il sera intéressant de mener une étude pour comparer le taux de naissances prématurées de 2020 avec celui de 2022 au mêmes périodes. De plus, l'infection à coronavirus engendre de la fièvre qui peut induire des contractions. Ces contractions peuvent elles même amener une mise en travail spontané. Il serait intéressant de regarder si le fait de contracter le covid au cours de la grossesse conduit les femmes à accoucher plus prématurément que celles n'ayant pas contracté le virus.
BIBLIOGRAPHIE

1. Naissances prématurées [Internet]. Disponible sur:
https://www.who.int/fr/news-room/fact-sheets/detail/preterm-birth

2. ENP2016_rapport_complet.pdf [Internet]. Disponible sur:
http://www.xn--epop-inserm-ebb.fr/wp-content/uploads/2017/10/ENP2016_rapport_comp
let.pdf

3. livre: accouchement et naissance, etudes maieutiques, glenn d.posner, maloine, 9782224033934, livres-medicaux.com, sauramps-medical.com [Internet]. Disponible sur: https://www.livres-medicaux.com/sages-femmes/8664-accouchement-et-naissance.html

4. OMS | Nouveau rapport mondial: rapport des efforts mondiaux portant sur les naissances prématurées [Internet]. WHO. World Health Organization. Disponible sur: https://www.who.int/pmnch/media/news/2012/preterm_birth_report/fr/index3.html

5. Dunkel Schetter C. Psychological Science on Pregnancy: Stress Processes, Biopsychosocial Models, and Emerging Research Issues. Annu Rev Psychol. 2011;62(1):531-58.

6. Liu L, Oza S, Hogan D, Chu Y, Perin J, Zhu J, et al. Global, regional, and national causes of under-5 mortality in 2000-15: an updated systematic analysis with implications for the Sustainable Development Goals. Lancet Lond Engl. 17 déc 2016;388(10063):3027-35.

7. Harrison MS, Goldenberg RL. Global burden of prematurity. Semin Fetal Neonatal Med. 1 avr 2016;21(2):74-9.

8. Prématurité · Inserm, La science pour la santé [Internet]. Inserm. Disponible sur: https://www.inserm.fr/dossier/prematurite/

9. #. Résultats de l'enquête EPIPAGE-2 : suivi à 5 ans 1/2 des enfants nés prématurément [Internet]. Salle de presse | Inserm. 2021 Disponible sur: https://presse.inserm.fr/resultats-de-lenquete-epipage-2-suivi-a-5-ans-1-2-des-enfants-nes-prematurement/42754/

10. 12.Covid-19-et-grossesse.pdf [Internet]. Disponible sur:
https://el-hakim.net/images/Covid19/12.Covid-19-et-grossesse.pdf

11. Info Coronavirus COVID-19 - Les actions du Gouvernement [Internet]. Gouvernement.fr.
. Disponible sur:
https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/les-actions-du-gouvernement

12. INFOGRAPHIE. Quelles différences entre le premier, le deuxième et le troisième confinement? [Internet]. BFMTV. Disponible sur: https://www.bfmtv.com/societe/infographie-quelles-differences-entre-le-premier-le-deuxime-me-et-le-troisieme-confinement_AN-202103190215.html

13. Durée travaillée et travail à domicile pendant le confinement : des différences marquées selon les professions - Insee Focus - 207 [Internet]. Disponible sur: https://www.insee.fr/fr/statistiques/4801229

14. Décret n° 2020-260 du 16 mars 2020 portant réglementation des déplacements dans le cadre de la lutte contre la propagation du virus covid-19. 2020-260 mars 16, 2020.

15. Been JV, Burgos Ochoa L, Bertens LCM, Schoenmakers S, Steegers EAP, Reiss IKM. Impact of COVID-19 mitigation measures on the incidence of preterm birth: a national quasi-experimental study. Lancet Public Health. nov 2020;5(11):e604-11.

16. Changes in premature birth rates during the Danish nationwide COVID-19 lockdown: a nationwide register-based prevalence proportion study | medRxiv [Internet]. Disponible sur: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.22.20109793v1.full

17. Philip RK, Purtill H, Reidy E, Daly M, Imcha M, McGrath D, et al. Reduction in preterm births during the COVID-19 lockdown in Ireland: a natural experiment allowing analysis
of data from the prior two decades [Internet]. medRxiv; 2020. p. 2020.06.03.20121442.
Disponible sur: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.03.20121442v1

18. Staneva A, Bogossian F, Pritchard M, Wittkowski A. The effects of maternal depression, anxiety, and perceived stress during pregnancy on preterm birth: A systematic review. Women Birth. 1 sept 2015;28(3):179-93.

19. Lederman RP. Preterm birth prevention: a mandate for psychosocial assessment. Issues Ment Health Nurs. 2011;32(3):163-9.

20. Cai C, Vandermeer B, Khurana R, Nerenberg K, Featherstone R, Sebastianski M, et al. The impact of occupational shift work and working hours during pregnancy on health outcomes: a systematic review and meta-analysis. Am J Obstet Gynecol. 1 déc 2019;221(6):563-76.

21. Tourette-Turgis C, Chollier M. Modifications des modes de vie et impact psychosocial du confinement lié à la COVID-19. Médecine Mal Métaboliques. févr 2021;15(1):40-4.

22. Vladutiu CJ, Marshall SW, Poole C, Casteel C, Menard MK, Weiss HB. Adverse Pregnancy Outcomes Following Motor Vehicle Crashes. Am J Prev Med. 1 nov 2013;45(5):629-36.

23. Cui H, Gong TT, Liu CX, Wu QJ. Associations between Passive Maternal Smoking during Pregnancy and Preterm Birth: Evidence from a Meta-Analysis of Observational Studies. PLOS ONE. 25 janv 2016;11(1):e0147848.

24. https://plus.google.com/+UNESCO. Education: From disruption to recovery [Internet]. UNESCO. 2020 [cité 29 mars 2022]. Disponible sur: https://en.unesco.org/covid19/educationresponse

25. Pass RF, Little A, Stagno S, Britt WJ, Alford CA. Young Children as a Probable Source of Maternal and Congenital Cytomegalovirus Infection. N Engl J Med. 28 mai 1987;316(22):1366-70.

26. Remote Sensing | Free Full-Text | Unprecedented Temporary Reduction in Global Air Pollution Associated with COVID-19 Forced Confinement: A Continental and City Scale Analysis [Internet]. [cité 19 avr 2022]. Disponible sur: https://www.mdpi.com/2072-4292/12/15/2420

27. CNGOF 2016 Prévention de la prématurité spontanée et de ses conséquences (hors rupture des membranes) | Gynerisq [Internet]. Disponible sur: http://gynerisq.fr/bibliotheque_docs/cngof-rpc-sur-la-prevention-de-la-prematurite-sponta nee-et-de-ses-consequences-hors-rupture-des-membranes/

28. APMnews - L'IVG ACCROIT LE RISQUE D'ACCOUCHEMENT PREMATURE LORS D'UNE GROSSESSE ULTERIEURE [Internet]. Disponible sur: https://www.apmnews.com/freestory/10/112710/l-ivg-accroit-le-risque-d-accouchement-p remature-lors-d-une-grossesse-ulterieure

29. Masson E. Le monde des jumeaux : aspects épidémiologiques et génétiques, enjeux obstétricaux, risques spécifiques et devenir [Internet]. EM-Consulte. Disponible sur: https://www.em-consulte.com/es/article/1183245/le-monde-des-jumeaux-aspects-epidemi ologiques-et-

30. apercu.pdf [Internet]. Disponible sur: http://www.cngof.fr/pratiques-cliniques/recommandations-pour-la-pratique-clinique/aperc u?path=RPC%2BCOLLEGE%252F2016%252FRPC_2016_Prmaturit_spontane.pdf&i=2 1926

31. 9782340021341_extrait.pdf [Internet]. Disponible sur: https://www.editions-ellipses.fr/PDF/9782340021341_extrait.pdf

32. Facteurs de risque psychosociaux et accouchement avant terme [Internet]. Revue Medicale Suisse. Disponible sur: https://www.revmed.ch/revue-medicale-suisse/2011/revue-medicale-suisse-314/facteurs-d
e-risque-psychosociaux-et-accouchement-avant-terme

33. Simon E, Cottenet J, Mariet AS, Bechraoui-Quantin S, Rozenberg P, Gouyon JB, et al. Impact of the COVID-19 pandemic on preterm birth and stillbirth: a nationwide, population-based retrospective cohort study. Am J Obstet Gynecol. 1 sept 2021;225(3):347-8.

34. Masson E. COVID-19 et confinement : impact sur les complications de la grossesse [Internet]. EM-Consulte. Disponible sur: https://www.em-consulte.com/article/1504037/covid-19 et-confinement-impact-sur-les-complicati

35. Les grandes avancées - Néonatologie : 50 ans pour passer de rien à... presque tout / Histoire de l'Inserm [Internet]. Disponible sur: https://histoire.inserm.fr/de-l-inh-a-l-inserm/50-ans-de-l-inserm/les-grandes-avancees/neo-natologie-50-ans-pour-passer-de-rien-a-presque-tout

36. 15 millions de bébés prématurés par an [Internet]. rts.ch. 2012. Disponible sur: https://www.rts.ch/info/sciences-tech/3964912-15-millions-de-bebes-prematures-par-an.ht ml

37. Suède - Emploi, affaires sociales et inclusion - Commission européenne [Internet]. Disponible sur: https://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=1130&langId=fr&intPageId=4808

38. Durée du congé maternité d'une salariée [Internet]. Disponible sur: https://www.ameli.fr/assure/droits-demarches/famille/maternite-paternite-adoption/duree-du-conge-maternite/conge-maternite-salariee

39. Population, naissances, décès [Internet]. Ined - Institut national d'études démographiques.. Disponible sur: https://www.ined.fr/fr/tout-savoir-population/chiffres/europe-pays-developoppes/population-naissances-deces/

40. Rest PL. Congé pour grossesse pathologique : Pour qui et quelle est sa durée ? [Internet]. Aide-Sociale.fr. 2019. Disponible sur: https://www.aide-sociale.fr/conge-pathologique-grossesse/

41. Pierry D. Quel est le prix d'une journée à l'hôpital ? Combien vous coûte une hospitalisation ? [Internet]. Aide-Sociale.fr. 2019. Disponible sur: https://www.aide-sociale.fr/prix-hospitalisation/

42. Décret n° 2022-352 du 12 mars 2022 modifiant le décret n° 2021-699 du 1er juin 2021 prescrivant les mesures générales nécessaires à la gestion de la sortie de crise sanitaire. 2022-352 mars 12, 2022.
# ANNEXE(S)

## Annexe I: Table du chi-2.

### Lois de Pearson ou lois du $\chi^2$

Si $Y^2$ est une variable aléatoire qui suit la loi du $\chi^2$ à $v$ degrés de liberté, la table donne, pour $\alpha$ choisi, le nombre $\chi_a^2$ tel que $P(Y^2 \ge \chi_a^2) = \alpha$.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<table><thead><tr><th>α / v</th><th>0,99</th><th>0,975</th><th>0,95</th><th>0,90</th><th>0,10</th><th>0,05</th><th>0,025</th><th>0,01</th><th>0,001</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>0,0002</td><td>0,001</td><td>0,004</td><td>0,016</td><td>2,71</td><td>3,84</td><td>5,02</td><td>6,63</td><td>10,83</td></tr><tr><td>2</td><td>0,02</td><td>0,05</td><td>0,10</td><td>0,21</td><td>4,61</td><td>5,99</td><td>7,38</td><td>9,21</td><td>13,82</td></tr><tr><td>3</td><td>0,12</td><td>0,22</td><td>0,35</td><td>0,58</td><td>6,25</td><td>7,81</td><td>9,35</td><td>11,34</td><td>16,27</td></tr><tr><td>4</td><td>0,30</td><td>0,48</td><td>0,71</td><td>1,06</td><td>7,78</td><td>9,49</td><td>11,14</td><td>13,28</td><td>18,47</td></tr><tr><td>5</td><td>0,55</td><td>0,83</td><td>1,15</td><td>1,61</td><td>9,24</td><td>11,07</td><td>12,83</td><td>15,09</td><td>20,52</td></tr><tr><td>6</td><td>0,87</td><td>1,24</td><td>1,64</td><td>2,20</td><td>10,64</td><td>12,59</td><td>14,45</td><td>16,81</td><td>22,46</td></tr><tr><td>7</td><td>1,24</td><td>1,69</td><td>2,17</td><td>2,83</td><td>12,02</td><td>14,07</td><td>16,01</td><td>18,47</td><td>24,32</td></tr><tr><td>8</td><td>1,65</td><td>2,18</td><td>2,73</td><td>3,49</td><td>13,36</td><td>15,51</td><td>17,53</td><td>20,09</td><td>26,13</td></tr><tr><td>9</td><td>2,09</td><td>2,70</td><td>3,33</td><td>4,17</td><td>14,68</td><td>16,92</td><td>19,02</td><td>21,67</td><td>27,88</td></tr><tr><td>10</td><td>2,56</td><td>3,25</td><td>3,94</td><td>4,87</td><td>15,99</td><td>18,31</td><td>20,48</td><td>23,21</td><td>29,59</td></tr><tr><td>11</td><td>3,05</td><td>3,82</td><td>4,57</td><td>5,58</td><td>17,27</td><td>19,67</td><td>21,92</td><td>24,72</td><td>31,26</td></tr><tr><td>12</td><td>3,57</td><td>4,40</td><td>5,23</td><td>6,30</td><td>18,55</td><td>21,03</td><td>23,34</td><td>26,22</td><td>32,91</td></tr><tr><td>13</td><td>4,11</td><td>5,01</td><td>5,89</td><td>7,04</td><td>19,81</td><td>22,36</td><td>24,74</td><td>27,69</td><td>34,53</td></tr><tr><td>14</td><td>4,66</td><td>5,63</td><td>6,57</td><td>7,79</td><td>21,06</td><td>23,68</td><td>26,12</td><td>29,14</td><td>36,12</td></tr><tr><td>15</td><td>5,23</td><td>6,26</td><td>7,26</td><td>8,55</td><td>22,31</td><td>25,00</td><td>27,49</td><td>30,58</td><td>37,70</td></tr><tr><td>16</td><td>5,81</td><td>6,91</td><td>7,96</td><td>9,31</td><td>23,54</td><td>26,30</td><td>28,84</td><td>32,00</td><td>39,25</td></tr><tr><td>17</td><td>6,41</td><td>7,56</td><td>8,67</td><td>10,08</td><td>24,77</td><td>27,59</td><td>30,19</td><td>33,41</td><td>40,79</td></tr><tr><td>18</td><td>7,01</td><td>8,23</td><td>9,39</td><td>10,86</td><td>25,99</td><td>28,87</td><td>31,53</td><td>34,80</td><td>42,31</td></tr><tr><td>19</td><td>7,63</td><td>8,91</td><td>10,12</td><td>11,65</td><td>27,20</td><td>30,14</td><td>32,85</td><td>36,19</td><td>43,82</td></tr><tr><td>20</td><td>8,26</td><td>9,59</td><td>10,85</td><td>12,44</td><td>28,41</td><td>31,41</td><td>34,17</td><td>37,57</td><td>45,32</td></tr><tr><td>21</td><td>8,90</td><td>10,28</td><td>11,59</td><td>13,24</td><td>29,61</td><td>32,67</td><td>35,48</td><td>38,93</td><td>46,80</td></tr><tr><td>22</td><td>9,54</td><td>10,98</td><td>12,34</td><td>14,04</td><td>30,81</td><td>33,92</td><td>36,78</td><td>40,29</td><td>48,27</td></tr><tr><td>23</td><td>10,20</td><td>11,69</td><td>13,09</td><td>14,85</td><td>32,01</td><td>35,17</td><td>38,08</td><td>41,64</td><td>49,73</td></tr><tr><td>24</td><td>10,86</td><td>12,40</td><td>13,85</td><td>15,66</td><td>33,20</td><td>36,41</td><td>39,37</td><td>42,98</td><td>51,18</td></tr><tr><td>25</td><td>11,52</td><td>13,12</td><td>14,61</td><td>16,47</td><td>34,38</td><td>37,65</td><td>40,65</td><td>44,31</td><td>52,62</td></tr><tr><td>26</td><td>12,20</td><td>13,84</td><td>15,38</td><td>17,29</td><td>35,56</td><td>38,88</td><td>41,92</td><td>45,64</td><td>54,05</td></tr><tr><td>27</td><td>12,88</td><td>14,57</td><td>16,15</td><td>18,11</td><td>36,74</td><td>40,11</td><td>43,19</td><td>46,96</td><td>55,48</td></tr><tr><td>28</td><td>13,57</td><td>15,31</td><td>16,93</td><td>18,94</td><td>37,92</td><td>41,34</td><td>44,46</td><td>48,28</td><td>56,89</td></tr><tr><td>29</td><td>14,26</td><td>16,05</td><td>17,71</td><td>19,77</td><td>39,09</td><td>42,56</td><td>45,72</td><td>49,59</td><td>58,30</td></tr><tr><td>30</td><td>14,95</td><td>16,79</td><td>18,49</td><td>20,60</td><td>40,26</td><td>43,77</td><td>46,98</td><td>50,89</td><td>59,70</td></tr></tbody></table>
# Mesure de l'incidence du confinement strict
sur les naissances prématurées.

## Etude monocentrique

**Acronyme de l'étude** : MICNP

Référence DRCI : PI2021_843_0182
Version de l'étude : n°1 du 05/07/2021

**Gestionnaire de l'étude :**

Direction de la Recherche
Clinique et de l'Innovation
CHU Amiens Picardie
80054 Amiens cedex 1

**Centre de Méthodologie et de Gestion des données :**

Direction de la Recherche
Clinique et de l'Innovation
CHU Amiens Picardie
80054 Amiens cedex 1

Tel : 03.22.08.83.71 Fax : 03.22.08.96.45

**Investigateur principal :**

Sage-femme : Julien Vargas

Service : Gynécologie-Obstétrique

Adresse du service : 1 Rue du Professeur Christian Cabrol,
CHU Amiens Picardie
80054 Amiens Cedex FRANCE

Courriel : Vargas.Julien@chu-amiens.fr
HISTORIQUE DES MISES À JOUR DU PROTOCOLE

<table><thead><tr><td>Versi on</td><td>Date</td><td>Raison de la mise à jour</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>05/07/20 21</td><td>Version initiale du protocole</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

LISTE DES ABREVIATIONS
<table><thead><tr><td>ABRÉVIATION</td><td>DÉFINITION DU TERME</td></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td></tr></tbody></table>
# 1. RÉSUMÉ DE LA RECHERCHE

<table><tr><td>RESPONSABLE DE TRAITEMENT</td><td>CHU Amiens-Picardie</td></tr><tr><td>INVESTIGATEUR PRINCIPAL</td><td>Monsieur VARGAS Julien<br>Sage-femme au CHU<br>Amiens Picardie Service :<br>Gynécologie-obstétrique<br>Mail : vargas.julien@chu-amiens.fr</td></tr><tr><td>TITRE</td><td>Mesure de l'incidence du confinement strict sur les naissances prématurées.<br>Etude cas-témoins au CHU Amiens Picardie (MICNP)</td></tr></table>
JUSTIFICATION / CONTEXTE

En raison du confinement, de nombreuses unités de soins intensifs dans différents pays à travers le monde, comme l'Irlande, les Pays-Bas, le Canada, les Etats-Unis, l'Australie ou encore le Danemark, ont constaté une baisse importante du nombre de naissances de grands prématurés. Des études ont alors été menées et la tendance suggère que la diminution de la très grande prématurité pendant le confinement ne serait pas un hasard. En France le confinement a eu lieu du 17 mars au 11 mai 2020.

Ces études ont été menées dans des pays dont les échantillons sont importants. Afin de savoir si nous arrivons aux mêmes conclusions que les études évoquées précédemment, il serait intéressant de mener une étude similaire à échelle réduite, avec un échantillon moins important. L'objectif de ce mémoire est donc de déterminer s'il y a bien eu une diminution des naissances prématurées, comme dans d'autres pays, pendant le confinement au CHU. Ici nous parlons d'une étude quantitative, observationnelle, rétrospective de type cas-témoins à visée étiologique et monocentrique au CHU Amiens Picardie.

Ce que l'on peut espérer observer à travers ce mémoire, c'est la confirmation qu'au CHU Amiens Picardie, il y a eu une diminution significative du taux de naissances prématurées lors de ce confinement national. Dans un second temps, nous pouvons espérer en apprendre plus sur les raisons des AP, permettre une avancée et d'en tirer une expérience pour les futures grossesses à risques.
<table><tr><td>OBJECTIFS</td><td><p>OBJECTIF PRINCIPAL :<br>Déterminer s'il y a bien eu une diminution des naissances prématurées, pendant le confinement au CHU</p><p>OBJECTIFS SECONDAIRES :<br><ul><li> Comparer les trois catégories de prématurité afin de voir s'il y a eu une différence significative dans l'une ou plusieurs d'entre elles</li><li> Comparer le nombre d'hospitalisation en GHR pour le motif de menace d'accouchement prématuré (MAP) et de Rupture</li></ul>Prématurée des Membranes (RPM) entre 2018/2019 et 2020.</p></td></tr><tr><td>SCHEMA DE LA RECHERCHE</td><td>Recueil des données sur dxcare dès que possible jusqu'en mars 2022</td></tr></table>

<table><tr><td>CRITERES D'INCLUSION</td><td><ul><li> naissance du nouveau-né entre 22 et 36 SA + 6 jours ;</li><li> naissance du nouveau-né pendant le confinement strict du 17 mars au 11 mai 2020 <strong>ou</strong> hors confinement du 17 mars au 11 mai 2018 et 2019 ;</li><li> âge > 18 ans.</li></ul></td></tr><tr><td>CRITERES DE NON INCLUSION</td><td><ul><li> fausses couches spontanées, précoces et tardives ou nouveau-né pesant moins de 500 grammes</li><li> Patiente s'opposant à l'utilisation de ses données dans le cadre de la recherche</li></ul></td></tr></table>
<table><tr><td>TRAITEMENTS/STRATEGIES/PR O CEDURES DE LA RECHERCHE</td><td>Recueil anonymisé</td></tr><tr><td>CRITERES DE JUGEMENT</td><td>CRITERE DE JUGEMENT PRINCIPAL :<br/>Taux de naissances prématurées sur les périodes concernées<br/><br/>CRITERES DE JUGEMENT SECONDAIRES :<br/>- la proportion de naissances prématurées pour chaque catégorie d'âge gestationnel sur les deux périodes (2018/2018 et 2020)<br/>- nombre d'hospitalisation en GHR pour RPM<br/>- nombre d'hospitalisation en GHR pour MAP</td></tr><tr><td>EFFECTIF DE L'ETUDE</td><td>Effectif éstimé : entre 200 et 300 personnes</td></tr><tr><td>NOMBRE PREVU DE CENTRES</td><td>Un seul centre est prévu : le CHU Amiens-Picardie</td></tr><tr><td>CALENDRIER</td><td>Date de début de la recherche : dès autorisation réglementaire Analyse des résultats : 15 jours<br/>Durée prévue pour l'ensemble de l'étude : 9 mois</td></tr><tr><td>ANALYSE STATISTIQUE DES DONNEES</td><td>Interpretation des données recueillies sur les dossiers du logiciel<br/>DxCare avec le logiciel Excel<br/>Comparaison des variaibles à l'aide de comparaison de pourcentage, puis de test statistiques (test du CHI2)</td></tr></table>
RETOMBEES ATTENDUES

Ce que l'on peut espérer observer à travers ce
mémoire, c'est la confirmation qu'au CHU Amiens
Picardie il y a eu une diminution significative du
taux de naissances prématurées lors de ce
confinement national. Dans un second temps, nous
pouvons espérer en apprendre plus sur les raisons
des AP, permettre une avancée et d'en tirer une
expérience pour les futures grossesses à

risques

## 2. JUSTIFICATION SCIENTIFIQUE ET DESCRIPTION
### GENERALE

Selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), on considère un bébé prématuré comme "né vivant avant 37 semaines d'aménorrhées" (SA). Il existe trois sous-catégories de prématurité :

* la prématurité extrême, avant 28 SA ;

* la grande prématurité, entre 28 et 31 SA + 6 jours ;

* la prématurité moyenne ou tardive, entre 32 et 36 SA + 6 jours.

En décembre 2019, une nouvelle infection au coronavirus, appelée Sars-Cov-2, aurait vu le
jour à Wuhan en Chine. Le virus va rapidement se propager dans le monde entier. En France,
le premier cas a été détecté le 23 janvier 2020. Ce virus se transmet essentiellement par des
gouttelettes de salive dues à des postillons, une toux ou encore des éternuements directs.
Concernant la transmission materno-foetale, à ce jour rien n'est encore démontrée de façon
sûre. Cependant, deux études ont rapporté la présence d'Immunoglobuline M (IgM) chez des
nourrissons nés par césarienne sans contact avec leur mère. La possibilité d'une transmission
verticale n'est donc pas totalement écartée. Pourtant, le virus n'a jamais été retrouvé dans le
liquide amniotique, le placenta, le sang de cordon, le lait ou encore dans les prélèvements
vaginaux. Enfin aucun cas de transmission in utero n'a été observé à ce jour. Une infection au
Sars-Cov-2 chez une parturiente n'est donc pas un motif de déclenchement artificiel du
travail. Pour lutter contre cette pandémie, la France met en place un confinement.
L'objectif de ce mémoire serait donc de déterminer s'il y a bien eu une diminution des
naissances prématurées, comme dans d'autres pays, pendant le confinement au CHU.
## 2.1. ETAT ACTUEL DES CONNAISSANCES

En raison du confinement, de nombreuses unités de soins intensifs dans différents pays à travers le monde, comme l'Irlande, les Pays-Bas, le Canada, les Etats-Unis, l'Australie ou encore le Danemark, ont constaté une baisse importante du nombre de naissances de grands prématurés. Des études ont alors été menées et la tendance suggère que la diminution de la très grande prématurité pendant le confinement ne serait pas un hasard. Au Pays-Bas, une étude nationale, jugée "quasi-expérimentale", est réalisée par des chercheurs du Centre médical Erasme de Rotterdam et font part d'un nombre "considérablement réduit" de naissances prématurées suite aux mesures de confinement mises en place dans le pays. En Irlande et au Danemark des études sont menées avec les mêmes mesures de confinement qu'en France.

Au Danemark, le confinement est effectif du 11 mars au 15 avril 2020. L'étude prend appui sur des cas sélectionnés du 12 mars au 14 avril des années 2015 à 2020. Cette étude inclut 31 180 nourrissons nés vivants au Danemark durant cette période. Les naissances sont alors réparties en catégories d'âge gestationnel. Pendant le confinement (11 mars au 15 avril 2020), 5 162 nourrissons sont nés vivants dont 4.8% prématurément ; un pourcentage similaire à celui des années de 2015 à 2019 à savoir 5% sur 5 203 bébés nés vivants en moyenne sur ces années-là. Cependant, ce qui a changé, c'est la distribution des âges gestationnels des prématurés. En effet de 2015 à 2019, la

La proportion de très grands prématurés était de 2.19‰ et en 2020 elle a chuté à 0.19‰. Cette étude amène donc à conjecturer que le confinement à eu un impact sur le nombre de naissances prématurées. En effet, les naissances prématurées extrêmes ont diminué de 90% pendant le confinement au Danemark. Toutefois, aucun changement significatif n'est observé pour les naissances prématurées entre 28 et 36 SA + 6 jours.

Ces études ont été menées dans des pays dont les échantillons sont importants. Afin de savoir si nous arrivons aux mêmes conclusions que les études évoquées précédemment, il serait intéressant de mener une étude similaire à échelle réduite, avec un échantillon moins important. La problématique posée est la suivante : dans quelles mesures le confinement a t-il eu un impact sur les naissances prématurées au Centre Hospitalier Universitaire (CHU) d'Amiens Picardie ?

## 2.2. HYPOTHÈSES DE LA RECHERCHE

L'hypothèse que l'on formule pour cette étude est la suivante : le taux de naissances prématurées du 17 mars au 11 mai 2020, dû à la mise en place d'un confinement national, a diminué par rapport à celui des années 2018 et 2019.

## 2.3. RETOMBEES ATTENDUES

Ce que l'on peut espérer observer à travers ce mémoire, c'est la confirmation qu'au CHU Amiens Picardie, comme dans d'autres pays, il y a eu une diminution significative du taux de naissances prématurées lors de ce confinement national. Dans un second temps, nous pouvons espérer en apprendre plus sur les raisons des AP, permettre une avancée et d'en tirer une
expérience pour les futures grossesses à risques. Les hypothèses et les phénomènes mis en
avant lors du confinement pourraient permettre une meilleure compréhension du phénomène
des naissances prématurées que nous connaissons peu à ce jour.

3. OBJECTIFS

3.1. OBJECTIF PRINCIPAL

Nous avons pour objectif principal de déterminer s'il y a eu une différence significative du nombre de naissances prématurées entre 2018/2019 et 2020

3.2. OBJECTIFS SECONDAIRES

En premier objectif secondaire nous souhaitons comparer le nombre de naissances
prématurées dans chaque classe de prématurité : prématurité extrême, grande et tardive entre
2018/2019 et 2020.

Dans un second temps, nous comparerons le nombre d'hospitalisation en GHR pour motif de RPM entre le 17 mars au 11 mai 2018/2019 et 2020.

Finalement, nous comparerons le nombre d'hospitalisation en GHR pour motif de MAP entre
le 17 mars au 11 mai 2018/2019 et 2020.

4. CONCEPTION DE LA RECHERCHE

Nous allons ici mener, une étude quantitative, observationnelle, rétrospective de type cas-témoins à visée étiologique et monocentrique au CHU Amiens Picardie sur les périodes suivantes :

• du 17 mars au 11 mai 2018 (hors confinement)

• du 17 mars au 11 mai 2019 (hors confinement) ;

• du 17 mars au 11 mai 2020 (confinement). Nous prendrons ¼ de cas pour 2 témoins.

5. CRITERES D'ELIGIBILITE

5.1. CRITÈRES D'INCLUSION

Nos critères d'inclusions sont les suivants :

• naissance du nouveau-né entre 22 et 36 SA + 6 jours ;

- naissance du nouveau-né pendant le confinement strict du 17 mars au 11 mai 2020 ou
hors confinement du 17 mars au 11 mai 2018 et 2019 ;

• âge > 18 ans.
## 5.2. CRITÈRES DE NON INCLUSION

Nos critères de non inclusions sont les suivants :

* fausses couches spontanées, précoces et tardives ou nouveau-né pesant moins de 500 grammes

* Patiente s'opposant à l'utilisation de ses données dans le cadre de la recherche

## 5.3. FAISABILITÉ ET MODALITES DE RECRUTEMENT

Ici, nous allons réaliser une étude de type cas-témoin. La population étudiée (les cas), correspond au taux de naissances prématurées de mars à mai 2020. Cette population sera comparée à la population de référence (les témoins), qui correspond quant à elle au taux de naissances prématurées hors confinement de mars à mai 2018 et 2019. Ici, il s'agit donc de comparer le taux de naissances prématurées de mars à mai 2018/2019 à celui de mars à mai 2020.

Notre étude prendra appui sur l'analyse de dossiers médicaux (repertorié dans Dx care) des femmes ayant accouchées prématurément du 17 mars au 11 mai des années 2018, 2019 et 2020. Ces résultats seront comparés entre eux afin de voir s'il y a eu une différence sigificative. Pour ce faire il faut réaliser une demande d'autorisation auprès de la DRCI, puis une demande auprès du Département d'Information Médicale (DIM) afin de selectionner les patientes qui répondent aux critères.

### 6. TRAITEMENT(S) / STRATÉGIE(S) / PROCÉDURE(S) DE LA RECHERCHE

Une demande sera envoyée à la DIM afin d'obtenir les données nécessaires à l'étude. Les dossiers contenant des critères de non inclusions seront enlevés afin de ne pas biaiser l'étude.

### 7. COLLECTION D'ÉCHANTILLONS BIOLOGIQUES

NA

### 8. CRITÈRES D'ÉVALUATION

#### 8.1. CRITÈRE DE JUGEMENT PRINCIPAL

Le critère de jugement principal pour cette étude est donc le taux de naissances prématurées sur les deux périodes concernées. Ce critère se base sur le terme de la naissance du nouveau-né qui doit être entre 22 SA et 36 SA + 6 jours et s'exprime en pourcentage. C'est une variable qualitative : nous ne nous intéresserons pas au nombre de naissances sur la période donnée, mais au taux de prématurés sur ladite période, et la variation de ce taux entre l'année 2018/2019 et 2020.
## 8.2. CRITÈRES DE JUGEMENT SECONDAIRES

Le critère de jugement secondaire correspond ici à la proportion de naissances prématurées pour chaque catégorie d'âge gestationnel sur les deux périodes.

- Comparaison du taux de naissances prématurées extrêmes en 2018/2019 et 2020.

- Comparaison du taux de naissances prématurées grandes en 2018/2019 et 2020.

- Comparaison du taux de naissances prématurées tardives en 2018/2019 et 2020.

Le critère de jugement secondaire de notre deuxième objectif secondaire correspond alors ici au nombre d'hospitalisation en GHR pour RPM.

Le critère de jugement secondaire de notre troisième objectif secondaire correspond alors ici au nombre d'hospitalisation en GHR pour MAP.

## 9. CALENDRIER DE LA RECHERCHE

- Date de début de la recherche : dès autorisation réglementaire

- Analyse des résultats : 15 jours

- Durée prévue pour l'ensemble de l'étude : 9 mois

## 10. ASPECTS STATISTIQUES

### 10.1. CALCUL DE L'EFFECTIF DE L'ÉTUDE

Effectif éstimé : entre 200 et 300 personnes

### 10.2. MÉTHODES STATISTIQUES EMPLOYÉES

Nous interpreterons les données recueillies sur les dossiers DxCare grâce au logiciel EXCEL. Nous ferons alors une comparaison des variables à l'aide de comparaison de pourcentage, puis de test statistique.

## 11. DROITS D'ACCÈS AUX DONNÉES, CONFIDENTIALITÉ, DESCRIPTION DES DONNÉES ET DOCUMENTS SOURCE

### 11.1. ACCES AUX DONNEES

Le gestionnaire et l'investigateur principal sont chargés d'obtenir l'accord de l'ensemble des parties impliquées dans la recherche afin de garantir l'accès direct à tous les lieux de
déroulement de la recherche, aux données sources, aux documents sources et aux rapports
dans un but de contrôle de qualité et d'audit.

Les personnes qui dirigent, conduisent et surveillent la recherche collecteront les documents
et données individuelles strictement nécessaires au suivi, au contrôle de qualité et à l'audit de
la recherche, à la disposition des personnes ayant un accès à ces documents conformément
aux dispositions législatives et réglementaires en vigueur.

## 11.2. CONFIDENTIALITE DES DONNEES

Conformément aux dispositions législatives en vigueur, les personnes ayant un accès direct
aux données sources prendront toutes les précautions nécessaires en vue d'assurer la
confidentialité des informations relatives aux personnes qui s'y prêtent et notamment en ce qui
concerne leur identité ainsi qu'aux résultats obtenus. Ces personnes, au même titre que les
personnes qui dirigent et surveillent la recherche, sont soumises au secret professionnel.
Pendant la recherche ou à son issue, les données de la recherche recueillies sur les personnes
qui s'y prêtent et transmises au gestionnaire de la recherche par les personnes qui dirigent et
surveillent la recherche (ou tous autres intervenants spécialisés) seront
codées/pseudonymisées. Elles ne feront en aucun cas apparaitre les noms des personnes
concernées, ni leur identifiant patient, ni leur adresse (aucune identification directe). Ainsi, la
pseudonymisation se fera de la manière suivante : seule la première lettre du nom et du

prénom de la personne impliquée dans la recherche seront enregistrées, accompagnées d'un
numéro codé propre à la recherche indiquant l'ordre d'inclusion des sujets. Pour illustrer le
procédé, l'inclusion d'un premier sujet qui se nomme François Dupont se verra attribuer le
pseudonyme DF01. Dans l'éventualité d'un retour aux données sources afin d'assurer la
qualité et l'exhaustivité des données, une table de correspondance liant le pseudonyme du
patient à son identité réelle devra être générée, mais l'accès à cette table sera 1/ restreint aux
personnes légalement autorisées ; 2/ sécurisé de manière optimale selon le support : table
informatisée chiffrée à l'aide du logiciel 7-zip et placée sur un serveur sécurisé accessible à
partir de la session personnelle de l'ordinateur professionnel de l'investigateur principal, ou
table papier protégée physiquement dans une armoire sécurisée située dans le bureau
personnel et sécurisé de l'investigateur principal.

## 11.3. DESCRIPTION DETAILLEE DES DONNEES RECUEILLIES

Toutes les données recueillies sont pertinentes, justifiables scientifiquement et limitées à ce
qui est nécessaire au regard des objectifs visés par l'étude.

En outre, l'ensemble des données recueillies font partie des catégories de données autorisées
par la Méthodologie de Référence n°4 de la CNIL.

La liste ci-dessous mentionne de manière exhaustive toutes les données recueillies pour la
recherche
<table><thead><tr><td>DONNÉES</td><td>DÉFINITION ET MODALITÉS PRISES</td></tr></thead><tbody><tr><td>Code patient</td><td>Code attribué au patient selon le procédé de pseudonymisation<br/>décrit au chapitre 11.2</td></tr><tr><td>Date de naissance</td><td>mois et année de naissance (mm/aaaa)</td></tr><tr><td>IMC en début de grossesse</td><td>Le poids / le carré de la taille (en Kg/m2)</td></tr><tr><td>Prise de poids pendant la grossesse</td><td>Différence entre le poids au début de grossesse et le dernier poids enregistré en consultation</td></tr><tr><td>Les antécédents médicaux</td><td>Antécédents pouvant augmenter le risque d'accouchement<br/>prématuré</td></tr><tr><td>Les antécédents chirurgicaux</td><td>Antécédents pouvant augmenter le risque d'accouchement<br/>prématuré</td></tr><tr><td>Les antécédents gynécologiques</td><td>Antécédents pouvant augmenter le risque d'accouchement<br/>prématuré</td></tr><tr><td>Les antécédents obstétricaux</td><td>Antécédents pouvant augmenter le risque d'accouchement<br/>prématuré</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>La gestité</td><td>Nombre de geste avec cette grossesse</td></tr><tr><td>La parité</td><td>Le nombre d'enfant vivant avec cette grossesse</td></tr><tr><td>La date de début de grossesse</td><td>Jour, mois et année du début de la grossesse confirmé par l'échographie du 1er trimestre (jj/mm/aaaa)</td></tr><tr><td>Le type de grossesse</td><td>Grossesse simple ou multiple</td></tr><tr><td>La date d'accouchement</td><td>Jour, mois et année de l'accouchement (jj/mm/aaaa)</td></tr><tr><td>Le terme à l'accouchement</td><td>En semaines d'aménorrhée (SA)</td></tr><tr><td>Les pathologies au cours de la grossesse s'il y a eu</td><td>Pathologies pouvant expliquer un accouchement prématuré (un diabète gestationnel, une hypertension arterielle, une pré-éclampsie, une rupture prématurée des membranes, un retard de croissance intra-utérin, une menace d'accouchement prématurée)</td></tr><tr><td>Pour les patientes hospitalisées</td><td>On recherchera :<br/>- S'il y a eu un transfert,<br/>- La durée de l'hospitalisation<br/>- Les éventuels incidents<br/>- L'issue de l'hospitalisation (retour à domicile, accouchement, retransfert)</td></tr></table>
<table><tr><td rowspan="2">Type de prématurité</td><td>- Induite (déclenché)</td></tr><tr><td>- Spontanée</td></tr></table>

## 11.4. DONNÉES SOURCES

Tout document ou objet original permettant de prouver l'existence ou l'exactitude d'une donnée ou d'un fait enregistrés au cours de la recherche est défini comme document source.

Ces documents sont : dossier médical par Dx care

# 12. CONTRÔLE ET ASSURANCE DE LA QUALITÉ

## 12.1. CONSIGNES POUR LE RECUEIL DES DONNÉES

Toutes les informations requises par le protocole seront directement consignées de manière pseudonymisée (cf. chapitre 11.2) sur un fichier Excel figurant exclusivement dans l'Espace Recherche (voir chapitre 14) et une explication sera apportée pour chaque donnée manquante.

Les données seront recueillies au fur et à mesure qu'elles sont obtenues, et transcrites de façon nette.

Une simple saisie sera effectuée, à partir des documents sources vers le fichier Excel, par les investigateurs ou les personnes habilitées.

Les données erronées relevées sur le fichier Excel seront supprimées et les nouvelles données seront saisies après insertion d'un commentaire comportant la date et éventuellement une justification par l'investigateur ou le collaborateur qui aura fait la correction.

## 12.2. SUIVI DE LA RECHERCHE

Le suivi de la recherche sera assuré par le médecin investigateur principal. Il sera chargé de diriger la recherche, et de s'assurer de :

* la logistique et la surveillance de la recherche,

* l'établissement des rapports concernant son état d'avancement,

* la vérification de la mise à jour du cahier d'observation (demande d'informations complémentaires, corrections,...),

Il travaillera conformément aux procédures opératoires standardisées.
## 12.3. AUDIT ET INSPECTION

Un audit peut être réalisé à tout moment par des personnes mandatées par le gestionnaire de la recherche et indépendantes des responsables de la recherche. Il a pour objectif de s'assurer de la qualité de la recherche, de la validité de ses résultats et du respect de la loi et des règlementations en vigueur.

Les personnes qui dirigent et surveillent la recherche acceptent de se conformer aux exigences du promoteur et à l'autorité compétente en ce qui concerne un audit ou une inspection de la recherche.

L'audit pourra s'appliquer à tous les stades de la recherche, du développement du protocole à la publication des résultats et au classement des données utilisées ou produites dans le cadre de la recherche.

# 13. CONSIDERATIONS ETHIQUES ET REGLEMENTAIRES

## 13.1. PRINCIPES GÉNÉRAUX

Le gestionnaire et la/les personne(s) qui dirige(nt) et surveille(nt) la recherche s'engagent à ce que cette recherche soit réalisée en conformité avec la déclaration d'Helsinki (qui peut être retrouvée dans sa version intégrale sur le site https://www.wma.net/what-we-do/medical-ethics/declaration-of-helsinki/).

Les données enregistrées à l'occasion de cette recherche font l'objet d'un traitement informatisé au CHU Amiens-Picardie, dans le respect de la loi n°78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés modifiées par la loi 2004-801 du 6 août 2004.

Cette recherche entre dans le cadre de la « Méthodologie de référence n°4 » de la CNIL (MR004). Le CHU Amiens-Picardie a signé un engagement de conformité à cette méthodologie (n° 2208336 en date du 9 octobre 2018). Cette recherche est donc enregistrée au Registre interne de l'établissement, sous le numéro figurant en page 1 et 3 du présent protocole.

## 13.2. PROTECTION DES PERSONNES

Cette étude rétrospective n'implique pas la personne humaine et n'entre donc pas dans le cadre de la loi Jardé car l'ensemble des données à collecter pour les besoins de cette recherche proviennent de données déjà collectées dans le cadre de la prise en charge habituelle des patients.

Chaque personne participant à cette recherche se verra remettre une note d'information (annexe n°1 pour le patient et annexe n°2 pour le professionnel). Ce document l'informera :

* de l'identité du responsable de traitement et de son Délégué à la Protection des Données ;

* de la nature et de la finalité des données recueillies ;
* des destinataires des données ;

* de la durée de conservation et d'archivage de ses données ;

* de la possibilité d'arrêter l'étude à tout moment et de la conservation, par le gestionnaire, des informations recueillies ;

* de son droit d'accès, d'opposition, de rectification, de limitation et d'effacement des données recueillies. Ces droits pourront s'exercer à n'importe quel moment, soit en effectuant une demande auprès de l'investigateur, soit auprès du Délégué à la Protection des Données désigné par le gestionnaire de la recherche.

* de la possibilité d'effectuer une réclamation auprès de la CNIL.

Le gestionnaire de la recherche s'engage, par l'intermédiaire des investigateurs ou du Délégué à la Protection des Données, à répondre à toute demande d'opposition, d'accès, de rectification, de limitation ou d'effacement des données dans un délai d'un mois maximum à compter de la réception de la demande.

### 13.3. AMENDEMENT AU PROTOCOLE

Toute modification substantielle fait l'objet d'un amendement écrit qui est soumis au gestionnaire de la recherche et au Centre de Méthodologie et de Gestion des données, le cas échéant.

Tous les amendements au protocole doivent être portés à la connaissance de tous les professionnels de santé qui participent à la recherche et qui s'engagent à en respecter le contenu.

## 14. TRAITEMENT, CONSERVATION ET ARCHIVAGE

### DES DOCUMENTS ET DONNEES RELATIVES A LA RECHERCHE

#### 14.1. JUSTIFICATION DU RECUEIL DES DONNÉES

Les données recueillies pour cette recherche le sont dans un but scientifique, à des fins d'intérêt public au regard de ses finalités, de l'amélioration des connaissances médicales qu'elle vise concernant la thématique traitée, et de sa vocation à rendre publique les résultats obtenus (communication orale, écrite...).

#### 14.2. CIRCUIT ET SECURITE DES DONNEES

La saisie des données pseudonymisées (cf. chapitre 11.2 pour la procédure de pseudonymisation) sera réalisée sur un fichier Excel qui figurera de manière exclusive dans un dossier dédié situé au sein de l'Espace Recherche (Microsoft SharePoint®) mis en place par la Direction des Services Numériques (DSN) du CHU Amiens-Picardie. L'accès à cet Espace sera restreint et se fera via un identifiant personnel et un mot de passe personnel remis par la DSN à l'investigateur principal ainsi que, le cas échéant, au(x) collaborateur(s) nécessitant un accès (cf. annexe n°2). L'Espace Recherche assurera la sauvegarde quotidienne des données du fichier Excel sur le serveur de la DSN du CHU Amiens-Picardie, et permettra une journalisation de ce dernier (traçabilité des accès et des modifications liées aux données). En cas de nécessité, une table de correspondance liant le pseudonyme du patient à son identité
réelle devra être générée et sécurisée selon le support : table informatisée chiffrée à l'aide du logiciel 7-zip® et placée sur un serveur sécurisé accessible à partir de la session personnelle (protégée par mot de passe) de l'ordinateur professionnel de l'investigateur principal (dans un bureau fermé à clé), ou table papier protégée physiquement dans une armoire sécurisée située dans le bureau personnel et sécurisé de l'investigateur principal.

Aucun transfert de données ne sera réalisé en dehors du partage de l'Espace Recherche précédemment défini.

Du point de vue de la sécurisation générale du système informatique, le réseau interne du CHU Amiens-Picardie est sécurisé par un pare-feu qui protège le réseau du CHU de toute intrusion extérieure. Un serveur proxy contrôle également la navigation sur internet et un logiciel anti-virus examine tous les fichiers et pages copiées depuis serveurs extérieurs vers le CHU Amiens-Picardie. Chaque personne souhaitant se connecter au réseau du CHU doit d'abord s'identifier à l'aide d'un identifiant et d'un mot de passe fournis par les services informatiques du CHU.

## 14.3. MODALITÉS DE TRAITEMENT, VÉRIFICATION ET VALIDATION DES DONNÉES

Le data-management de la base de données pseudonymisée (cf. chapitre 11.2) figurant dans l'Espace Recherche sera réalisé en amont de l'analyse statistique de façon succincte et automatique pour les contrôles de bornes relatives (données à vérifier) et absolues (données aberrantes) et les données manquantes. Cette étape sera réalisée par Justine CAT. En fonction du cahier des charges, une validation des données sera éventuellement réalisée pour l'analyse statistique et des demandes de corrections pourront être émises à l'investigateur, en vue de compléter et corriger les données. Le processus de gel/dégel de la base devra être décidé entre la personne en charge de réaliser les statistiques, la personne en charge de gérer la base de données, l'investigateur principal et les collaborateurs éventuels.

## 14.4. CONSERVATION DES DONNEES

Les données recueillies dans le cadre de cette recherche seront conservées pendant une durée de 1 an à compter de la date du début du recueil. Dans tous les cas, les données recueillies ne pourront être conservées au-delà de deux ans après la dernière publication des résultats de la recherche. En cas d'absence de publication, elles ne pourront être conservées que jusqu'à soumission du rapport final de la recherche.

## 14.5. ARCHIVAGE DES DONNEES
A l'issue du délai de conservation, les données feront l'objet d'un archivage sur support papier ou informatique pour une durée de 20 ans maximum ou pour une durée conforme à la règlementation en vigueur.

# 15. REGLES RELATIVES A LA PUBLICATION

## 15.1. COMMUNICATIONS SCIENTIFIQUES

L'analyse des données de l'étude est réalisée par CAT Justine, à l'aide du logiciel Excel. Cette analyse donne lieu à un rapport écrit qui est soumis au gestionnaire de la recherche. Ce rapport permet la préparation d'une ou plusieurs publication(s).

Toute communication écrite ou orale des résultats de la recherche doit recevoir l'accord préalable de l'investigateur principal et, le cas échéant, de tout comité constitué pour la recherche.

Conformément aux dispositions de la loi « informatique et libertés », la présentation des résultats ne permettra en aucun cas l'identification directe ou indirecte des personnes concernées par la recherche.

La publication des résultats principaux mentionne le nom du promoteur, de tous les investigateurs ayant inclus ou suivi des patients dans la recherche et, le cas échéant, des méthodologistes ou biostatisticiens ayant participé à la recherche, des membres du/des comité(s) constitué(s) pour la recherche, la source de financement. Il sera tenu compte des règles internationales d'écriture et de publication (Convention de Vancouver, février 2006).

## 15.2. COMMUNICATION DES RESULTATS AUX PATIENTS

A leur demande, les patients sont informés des résultats globaux de celle-ci.

## 15.3. CESSION DES DONNEES

Aucune cession des données n'est prévue pour ce protocole.
# RÉSUMÉ DE L'ÉTUDE

**Contexte et objectifs** : Lors du confinement, plusieurs unités de néonatologie ont remarqué une baisse des hospitalisations des nouveau-nés prématurés dans les services pédiatriques. L'étude analyse l'impact du confinement sur le taux de naissances prématurées au CHUAP. Secondairement, l'étude a cherché une différence notable dans les caractéristiques maternelles obstétricales, la distribution des âges gestationnels ou encore le taux de mortinaissances.

**Méthodes** : L'étude a été menée sur un échantillon de 112 femmes, majeures, ayant accouché entre 22 et 36 + 6 SA, du 17 mars au 11 mai 2018, 2019 et 2020. Au total il y a eu 123 nouveau-nés inclus dans l'étude de par les naissances multiples. Cet échantillon a été divisé en deux groupes : les naissances ayant eu lieu pendant le confinement ( = 24) et les naissances ayant eu lieu hors confinement ( = 99). Les données des patientes ont été recueillies à partir du logiciel DxCare du CHU Amiens Picardie puis confrontées à des tests statistiques.

**Résultats** : En 2020 le taux de naissances prématurées a été de 7,84% contre 15,25% en 2018/2019, soit une variation de 48,59% avec p = 0.0014. Aucune différence n'a été remarquée concernant les caractéristiques maternelles obstétricales entre les deux groupes. De même, aucune variation des âges gestationnels ou du taux de mortinaissances n'a été retrouvée de façon significative.

**Conclusion** : Le taux de naissances prématurées a varié de façon significative au CHUAP pendant le confinement national par rapport aux deux années précédentes. Les résultats montrent une implication des facteurs socio-environnementaux induits par le confinement.

**Mots-clés** : Confinement - Covid-19 - prématuré - accouchements prématurés.

**Background and objectives:** Several neonatology units noticed a decrease in hospitalisations of preterm newborns in pediatric wards during lockdown. Its impact on the preterm birth rate was investigated in the lights of Amiens Picardie University Hospital's data. Secondarily, this study investigated if there was a significant difference whether in maternal obstetric characteristics, distribution of gestational ages, or stillbirth rates.

**Methods:** The study was conducted on a sample of 112 women at least 18 years old, who gave birth between 22 and 36 + 6 week's gestation, from 17 March to 11 May 2018, 2019 and 2020. This same sample was divided into two groups: births that took place during lockdown, and those that did not. Patient data were collected using DxCare software of the Amiens Picardie University Hospital and then compared using statistical tests.

**Results:** In 2020 the preterm birth rate was 7.84% against 15.25% in 2018/2019, a rate variation of 48.59% with p = 0.0014. No difference was found neither in maternal obstetric characteristics between the two groups nor in gestational ages or stillbirth rate.

**Conclusion:** The preterm birth rate significantly decreased at CHUAP during the national lockdown compared to the previous two years. The results show that this rate's variation is most likely due to socio-environmental consequences imposed by lockdown.

**Key words:** Lockdown - Covid-19 - premature - preterm birth,