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Big data against childhood Obesity

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Les mégadonnées rejoignent la lutte contre l’obésité infantile

Un projet innovant axé sur les citoyens a montré comment les mégadonnées peuvent aider à concevoir et à mettre en œuvre des stratégies pour lutter contre l’obésité infantile.

Santé

Les taux croissants d’obésité infantile signifient que les maladies chroniques, telles que le diabète et les maladies cardiovasculaires, deviennent de plus en plus fréquentes. «Le surpoids pendant l’enfance est associé à un surpoids également à l’âge adulte», explique Anastasios Delopoulos, coordinateur du projet BigO, de l’université Aristote de Thessalonique en Grèce. «C’est pourquoi l’obésité infantile est un défi sanitaire si important pour l’avenir.» Les difficultés autour de ce problème, toutefois, peuvent compliquer le suivi, l’évaluation et la prédiction des interventions de santé publique. Anastasios Delopoulos souligne que l’obésité infantile est liée non seulement à la biologie ou au comportement, mais également à des contextes sociaux plus vastes. Par exemple, l’environnement économique des enfants, les repas scolaires ou la manière dont ils se rendent à l’école peuvent avoir des répercussions sur leur santé.

Science axée sur les citoyens

Une approche multiforme s’avère donc nécessaire pour répondre de manière adaptée à ce problème de santé grave. Le projet BigO a entrepris d’y répondre par le développement d’une plateforme innovante qui réunit des ensembles de mégadonnées sur l’obésité infantile. «Nous souhaitions montrer comment la technologie avancée et les analyses peuvent aider à concevoir et à mettre en œuvre des politiques et des programmes d’intervention efficaces», ajoute Anastasios Delopoulos. «Nous y sommes parvenus grâce à des recherches intensives et à la collaboration entre développeurs de logiciel, ingénieurs de données et experts en données, ainsi que scientifiques spécialisés en santé et en comportement, cliniciens pédiatriques et enseignants.» Ces interactions positives entre fonctionnaires de la santé publique et décideurs politiques ont été fondamentales. «Sur les étapes ultérieures du projet, nous avons pu nous concentrer sur des études de cas mettant en évidence l’utilité de notre plateforme», déclare Anastasios Delopoulos. «Par exemple, les données recueillies ont servi à étudier les effets des restrictions liées à la pandémie de COVID-19 sur le comportement des enfants. Nous avons pu illustrer les différences de comportent entre des zones avec des populations à revenus faibles et élevés.» En outre, plus de 5 500 écoliers de 6 villes européennes différentes ont participé au projet en tant que scientifiques citoyens. Ces enfants ont rassemblé des données sur leurs schémas comportementaux et leur environnement local à l’aide de l’application myBigO. «Nous avons recueilli plus de 107 000 images, ainsi que de vastes quantités d’autres données», fait remarquer Anastasios Delopoulos. «Nous avons été très impressionnés par les efforts de ces scientifiques citoyens. Le projet a montré que les enfants souhaitent contribuer aux sciences et aider leurs camarades.»

Des innovations dirigées par les données

Toutes les données extraites, ainsi que les données issues des statistiques nationales et de Google Maps, ont depuis été mises à disposition au travers de portails visant des utilisateurs finaux spécifiques. La plateforme de BigO pour les responsables des politiques de santé publique fournit, entre autres, des preuves destinées aux autorités sanitaires à l’échelle locale, régionale ou nationale. L’objectif est de les aider à concevoir des interventions favorisant des modes de vie plus sains, en encourageant une activité physique accrue, de meilleurs choix alimentaires et une qualité du sommeil accrue. La plateforme BigO pour cliniciens, en revanche, vise à soutenir les experts en santé (cliniciens, pédiatres et diététiciens) en fournissant des informations détaillées sur les comportements quotidiens des enfants. Cela peut s’avérer utile pour évaluer des plans thérapeutiques et pour optimiser les interventions pour les enfants atteints de surpoids ou d’obésité. «Nous espérons désormais que ces ressources seront intégrées aux procédures de prise de décision des gouvernements locaux et des experts en santé», explique Anastasios Delopoulos. «Nous espérons également que les données recueillies nous permettront de mieux comprendre les mécanismes causaux complexes qui déterminent l’obésité.» De plus, le modèle de science citoyenne adopté dans le cadre du projet s’est révélé être une méthode efficace et nouvelle pour recueillir des preuves scientifiques et encourager la participation. Ce modèle pourrait être adopté par d’autres initiatives.

Mots‑clés

BigO, obésité, enfance, diabète, biologie, économique, données, analyses, pédiatrique

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