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L'impact des influences parentales sur la santé des enfants

Examiner comment les mères et les pères influencent la santé des enfants.

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La façon dont notre santé se développe peut commencer tôt dans la vie, même avant qu'on ne naisse. Les chercheurs explorent comment des trucs comme l'environnement de la mère pendant la grossesse peuvent façonner la santé future d'un enfant. Ce domaine d'étude est connu sous le nom d'hypothèse des Origines Développementales de la Santé et de la Maladie (DOHaD). La plupart des recherches se concentrent sur les mères et comment leurs expériences pendant la grossesse affectent leurs bébés. Cependant, il y a un intérêt croissant à comprendre comment les pères ou les partenaires peuvent aussi influencer la santé d'un enfant.

Influences maternelles

Quand on parle d'influences maternelles, on pense souvent à des facteurs liés à la mère pendant sa grossesse. Ça peut inclure des choses comme son alimentation, son niveau de stress, le tabagisme, la consommation d'alcool, et plus encore. De nombreuses études collectent des données auprès des mères sur ce qu'elles font pendant leur grossesse et comment cela pourrait affecter la santé de leur enfant. Par exemple, fumer pendant la grossesse est connu pour entraîner des poids de naissance plus bas chez les bébés.

Les chercheurs se concentrent généralement sur les mères parce que ce sont elles qui portent le bébé. La plupart des études recueillent beaucoup d'infos auprès des mères, ce qui facilite la compréhension de leur influence sur la santé de l'enfant.

Influences Paternelles

Bien que la plupart des études examinent les mères, des recherches récentes suggèrent que les pères ou partenaires peuvent aussi avoir des effets importants sur la santé de leurs enfants. Ces effets peuvent se produire de deux manières. Une manière est la transmission génétique, ce qui signifie que les pères transmettent des gènes à leurs enfants. L'autre manière est l'influence indirecte, comme les habitudes d'un père qui peuvent affecter la mère.

Par exemple, si un père fume, cela peut entraîner une exposition à la fumée secondaire pour la mère, ce qui peut affecter le bébé. Les pères peuvent aussi apporter du soutien aux mères, les aidant à abandonner des habitudes nuisibles comme fumer ou boire. Cependant, il n'y a pas eu autant de recherches sur les comportements des pères ou partenaires pendant la grossesse par rapport aux mères.

Défis dans la Recherche sur les Effets des Partenaires

Un défi auquel sont confrontés les chercheurs est le manque de données disponibles sur les pères ou partenaires dans de nombreuses études. Alors qu'une grande partie des données est collectée auprès des mères, les infos recueillies auprès des pères sont souvent limitées. Beaucoup d'études ne posent pas aux pères les mêmes questions détaillées qu'aux mères, ce qui crée des lacunes dans la compréhension de la manière dont leurs comportements peuvent affecter la santé des enfants.

En plus, les études montrent que les partenaires qui participent sont souvent issus de milieux socio-économiques plus élevés et ne représentent peut-être pas la population plus large. Cela peut entraîner un biais de sélection, ce qui signifie que les résultats peuvent ne pas refléter la véritable image de la façon dont tous les pères ou partenaires influencent la santé des enfants.

Pourquoi la Participation des Partenaires Est-Ce Important

Le manque de données sur les comportements des pères ou partenaires peut rendre difficile la compréhension de leur véritable impact sur la santé des enfants. Lorsque les chercheurs n'ont pas d'informations complètes sur les deux parents, cela peut mener à des malentendus sur la façon dont leurs comportements se rapportent à des résultats comme le poids à la naissance.

Par exemple, si les chercheurs ne regardent que les mères qui ont des partenaires participant à l'étude, ils pourraient manquer des insights importants provenant de familles où les partenaires n'ont pas participé. Cela peut donner des données biaisées et des conclusions potentiellement trompeuses.

Examen des Données des Études

Pour mieux comprendre ces enjeux, les chercheurs ont examiné les données de trois grandes études au Royaume-Uni. Ces études se concentraient sur les comportements de santé pendant la grossesse, spécifiquement le tabagisme, la consommation d'alcool, l'apport en caféine et l'activité physique. L'objectif était de voir quel type de données était disponible tant pour les mères que pour leurs partenaires, ainsi que comment ces informations pourraient affecter les résultats de l'étude.

  1. Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC) : Cette étude a recruté des femmes enceintes et a collecté des données à la fois auprès des mères et de leurs partenaires. L'étude a suivi comment divers comportements de santé ont impacté la santé des enfants au fil du temps.

  2. Born in Bradford (BiB) : Semblable à ALSPAC, cette étude se concentrait sur des femmes enceintes à Bradford, recueillant des données sur les comportements de santé. Cependant, elle avait moins de points de données sur les partenaires par rapport à ALSPAC.

  3. Millennium Cohort Study (MCS) : Cette étude a examiné des familles à travers le Royaume-Uni, en se concentrant sur comment des facteurs socio-économiques et des comportements affectent la santé des enfants. Elle a collecté des données sur les deux parents mais avait des protocoles différents pour la collecte d'informations.

Comparaison de la Disponibilité des Données

Les chercheurs ont observé que les données sur les partenaires étaient collectées moins fréquemment et moins en détail que les données maternelles dans les études. Par exemple, alors que les mères étaient interrogées sur leurs habitudes de tabagisme à plusieurs moments pendant leur grossesse, les partenaires étaient souvent seulement interrogés une fois ou à moins de moments. Cette incohérence limite la capacité de tirer des conclusions solides sur la façon dont les comportements des partenaires impactent la santé des enfants.

Comportements de Santé et Participation des Partenaires

Les chercheurs ont constaté que les familles avec des partenaires participants étaient généralement différentes de celles sans. Par exemple, les familles avec un statut socio-économique (SEP) plus élevé étaient plus susceptibles d'avoir des partenaires impliqués dans l'étude. En revanche, les familles avec un SEP plus bas-qui peuvent inclure moins d'éducation ou de revenus-avaient moins de partenaires participants. Cette dynamique pourrait conduire à des biais dans les résultats, car les comportements et les milieux des partenaires participants peuvent ne pas représenter ceux de la population entière.

Le Rôle des Facteurs Socio-Économiques

Les facteurs socio-économiques, tels que l'éducation et le revenu, étaient liés à la participation des partenaires dans l'étude. Des niveaux d'éducation plus élevés chez les partenaires signifiaient souvent une plus grande probabilité qu'ils participent à la recherche. La même tendance a été observée avec le statut marital ; ceux qui étaient mariés étaient plus susceptibles de participer.

Cela montre que les chercheurs devraient considérer les milieux des familles lorsqu'ils examinent l'influence des comportements des partenaires sur la santé des enfants. Ne pas le faire pourrait conduire à une surestimation ou une sous-estimation de certains effets.

L'Importance de l'Ajustement Mutuel

Une stratégie que les chercheurs peuvent utiliser pour assurer une meilleure précision dans leurs résultats est d'ajuster mutuellement les données maternelles et celles des partenaires dans leurs analyses. Cela signifie examiner comment les comportements et les circonstances des deux parents pourraient interagir et impacter la santé d'un enfant.

En tenant compte des comportements des deux parents, les études peuvent offrir des conclusions plus précises sur des résultats de santé comme le poids à la naissance. Par exemple, si les chercheurs n'analysent que le tabagisme maternel sans considérer le tabagisme du partenaire, ils pourraient manquer d'interactions significatives qui pourraient éclairer leurs conclusions.

Études de Simulation et Résultats

Pour obtenir des insights plus approfondis, les chercheurs ont conduit des simulations en utilisant les données qu'ils ont collectées. L'objectif était de voir comment le biais de sélection pourrait influencer les estimations de la relation entre les comportements parentaux et la santé de l'enfant.

Les simulations ont montré que les biais étaient relativement faibles, en particulier lors de l'évaluation des effets du tabagisme maternel et du poids à la naissance de l'enfant. Dans la plupart des scénarios, les estimations étaient proches des valeurs réelles. Cependant, certains scénarios indiquaient un potentiel de biais dans les estimations liées aux partenaires, en particulier lors de l'évaluation du tabagisme des partenaires.

Dans l'ensemble, les simulations ont souligné que, bien que le manque de données sur les partenaires puisse conduire à des biais dans certains contextes, l'impact global sur les estimations liées aux effets maternels semblait minimal.

Recommandations pour de Futures Recherches

Étant donné les résultats, les chercheurs ont formulé plusieurs recommandations pour les études futures :

  1. Maximiser le Recrutement des Partenaires : Des efforts devraient être faits pour impliquer les partenaires dans la recherche autant que possible. Cela pourrait inclure des stratégies de sensibilisation et de soutien pour encourager la participation.

  2. Collecter des Données avec des Questions Consistantes : Il est important que les mères et les partenaires soient interrogés avec des questions similaires pour garantir que les données collectées soient comparables.

  3. Capturer les Rapports Maternels sur les Partenaires : Si les partenaires ne participent pas, les chercheurs devraient quand même recueillir des informations basées sur les observations de la mère sur les comportements du partenaire. Dans de nombreux cas, les mères peuvent fournir des insights précis sur les habitudes de leurs partenaires.

  4. Considérer la Paternité : Il est crucial de collecter des données sur la question de savoir si les partenaires sont des pères biologiques, car cela peut influencer les résultats de santé pour les enfants.

  5. Ajustements Mutuels : Lors de l'analyse des résultats de santé, les études devraient ajuster les effets maternels en fonction des données des partenaires et vice versa. Cela aidera à minimiser les biais des facteurs qui peuvent affecter les deux parents.

Conclusion

En conclusion, la relation entre les comportements parentaux pendant la grossesse et la santé de l'enfant est complexe et multifacette. Bien qu'il y ait un fort accent sur les mères et leurs comportements de santé, il est clair que les pères ou partenaires jouent aussi un rôle critique.

La recherche dans ce domaine peut être améliorée en prêtant plus attention à la collecte de données sur les partenaires, en s'assurant que les deux parents soient également représentés dans les études, et en ajustant pour les influences mutuelles. Grâce à ces efforts, les chercheurs peuvent obtenir une compréhension plus précise de la façon dont les deux parents impactent la santé de leurs enfants dès le départ.

Les résultats soulignent également la nécessité d'une enquête approfondie sur les effets des pères et des partenaires, car ce domaine de recherche est encore en développement. En prenant des mesures basées sur ces recommandations, les études futures peuvent débloquer des insights plus profonds sur les premières influences sur la santé et le bien-être des enfants.

Source originale

Titre: Challenges in using data on fathers/partners to study prenatal exposures and offspring health

Résumé: IntroductionPaternal exposures (and other non-maternal factors) around pregnancy could have important effects on offspring health. One challenge in research of paternal effects is that study samples with data on partners are usually a subgroup of those with data on mothers, which could introduce selection bias and limit generalisability of the findings. Here, we use maternal and father/partner data on prenatal behaviours to explore the extent to which selection in partner analyses might bias findings. MethodsWe characterise the availability of data on father/partner and mother health behaviours (smoking, alcohol consumption, caffeine consumption and physical activity) in the prenatal period from three UK cohort studies: the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC), Born in Bradford (BiB) and the Millennium Cohort Study (MCS). We assess the extent of sample selection in these cohorts by comparing the characteristics of families where the father/partner does and does not participate. Using the association of parental smoking during pregnancy and child birthweight as an exemplar, we used simulations to explore the extent to which missing father/partner data may bias estimates. ResultsIn all three cohorts, data on prenatal health behaviours of fathers/partners were less detailed and collected at fewer timepoints than data on prenatal health behaviours of mothers. Partners of mothers who had a lower socioeconomic position were less likely to participate. Estimates of the association between maternal smoking and offspring birthweight were similar in samples with and without participating partners in all three cohorts. In simulations based on ALSPAC data, there was little evidence of selection bias in associations of maternal smoking with birthweight, and although bias was observed for father/partner smoking, its magnitude was relatively small. DiscussionUsing real and simulated data, we show that bias due to selected recruitment of partners into ALSPAC, BiB and MCS had a relatively small impact on estimates of the effects of maternal and partner smoking on offspring birthweight. In other applications, the impact of selection bias will depend on both the analysis model and the selection mechanism. We have shown how to use a simulation study to assess that and recommend that applied researchers working with partner data use simulations and other sensitivity analyses to assess the robustness of their results.

Auteurs: Kayleigh Easey, A. Gkatzionis, L. A. C. Millard, K. Tilling, D. A. Lawlor, G. Sharp

Dernière mise à jour: 2023-08-13 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.08.23293816

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.08.23293816.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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