La surveillance de la croissance des enfants comme outil de repérage

Growth Monitoring in Children as an Early Detection Test

• Auteur / Autrice : Pauline Scherdel
• Direction : Barbara Heude, Martin Chalumeau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Santé publique - épidémiologie
• Date : Soutenance le 19/10/2016
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé Publique (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche Epidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Agnès Linglart
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Barbara Heude, Martin Chalumeau, Agnès Linglart, Jean-Christophe Rozé, Henrique Barros, Michel Polak, Alain Fontaine
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Jean-Christophe Rozé, Henrique Barros

Mots clés

Mots clés contrôlés

Courbes de croissance

Algorithmes

Troubles de la croissance

Enfants -- Croissance

Mots clés libres

Surveillance de la croissance

Courbe de croissance de référence

Algorithmes de définition d'une croissance anormale

Affections cibles prioritaires

Growth monitoring

Growth charts

Algorithms for defining an abnormal growth

Priority target conditions

Résumé

La surveillance de la croissance des enfants est une activité quasi-universelle visant principalement à repérer des affections graves chez des enfants apparemment sains. Il existe des preuves empiriques que les performances de cette surveillance sont faibles, ce qui pourrait s’expliquer par l’absence de consensus sur trois questions clés et interdépendantes : quelles sont les affections à cibler en priorité ? comment définir une croissance anormale ? et quelles sont les courbes de croissance à utiliser ?Nous avons montré qu’il existait une grande hétérogénéité des pratiques de surveillance de la croissance en Europe et que les sept algorithmes proposés pour définir une croissance anormale avaient des performances et/ou un niveau de validation faible. Nous avons réalisé une étude de validation externe et une comparaison face-à-face de ces algorithmes et démontré que la règle de Grote avait les meilleures performances. Nous avons montré que la croissance des enfants français contemporains était plus proche des courbes de l’OMS que des courbes de référence françaises, excepté dans les six premiers mois de vie, et que l’introduction des courbes de l’OMS augmenterait la sensibilité des algorithmes au détriment de leurs spécificités. Nous avons obtenu un consensus d’experts internationaux sur la typologie des affections cibles prioritaires et un consensus national sur une liste réduite de huit affections cibles prioritaires des algorithmes de surveillance de la croissance.Ces connaissances nouvelles permettront très probablement de proposer des outils plus valides pour la surveillance de la croissance et de standardiser les pratiques pour améliorer la santé des enfants.

Growth monitoring in children is a worldwide health activity which aims at early detection of serious underlying disorders of apparently healthy children. Existing empirical evidence shows that growth-monitoring performance were low, this can be explained by a lack of consensus on three key and interconnected questions: which conditions should be targeted? how should abnormal growth be defined? and which growth charts should be used?We showed that there is a large heterogeneity in growth-monitoring practices in Europe and that the seven algorithms proposed for defining an abnormal growth had low performance and/or a level of validation. We performed an external validation study and head-to-head comparison of these seven algorithms and demonstrated that the Grote clinical rule had the best performance. We found that the growth of contemporary French children were closer to the WHO than French growth charts, except during the first six month of life. The introduction of WHO growth charts would increase the sensitivity at the expense of their specificity. We obtained an international consensus on the typology of priority target conditions and national consensus on a short list of eight priority target conditions of growth-monitoring algorithms.This new knowledge will most likely allow developing validated tools for growth monitoring and standardizing practices for improving child outcomes.