Skip to main content

Application d’un outil fondé sur les données probantes pour évaluer les effets sanitaires de changements dans le milieu bâti

Résumé

Objectifs

Créer et appliquer un outil empirique d’évaluation de l’impact sur la santé et sur les gaz à effet de serre (GES) qui relie des indicateurs détaillés du potentiel piétonnier et de l’accessibilité régionale aux déplacements, à l’activité physique, aux indicateurs de santé et aux émissions de GES.

Méthode

Les caractéristiques d’aménagement des parcelles et du système de transport ont été calculées dans une zone tampon d’un kilomètre autour de chaque code postal à Toronto. Des indicateurs du milieu bâti ont été reliés aux caractéristiques sanitaires et démographiques tirées de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et aux comportements de déplacement fournis par le sondage Transport Tomorrow. Les résultats ont été intégrés dans un outil logiciel existant et ont servi à prédire les indicateurs sanitaires et les émissions de GES associés à la remise en valeur des terrains de l’Ouest de la rivière Don à Toronto.

Résultats

Le potentiel piétonnier, l’accessibilité régionale, les trottoirs, les installations pour cyclistes et l’accès aux installations de loisirs ont été associés positivement avec l’activité physique et négativement avec le poids, l’hypertension artérielle et les impacts des transports. Appliqué aux terrains de l’Ouest de la rivière Don, l’outil logiciel a prédit un recul important de l’usage de l’automobile au profit de la marche, du cyclisme et des transports en commun. Selon l’outil, les trajets à pied et à vélo pourraient plus que doubler, et les trajets en transports en commun pourraient augmenter du tiers. Les trajets en automobile par habitant pourraient diminuer de moitié, les kilomètres parcourus en automobile, de 15 %, et les émissions de GES, de 29 %.

Conclusion

Les résultats présentés ici sont nouveaux et comptent parmi les premiers à relier des effets sanitaires et des caractéristiques précises du milieu bâti au Canada. L’outil qui en résulte est le premier du genre au Canada. Il peut aider les responsables des politiques, les urbanistes, les planificateurs des transports et les professionnels de la santé à évaluer les influences du milieu bâti sur les indicateurs sanitaires et les émissions de GES résultant de politiques et d’actions comparées en matière d’aménagement du territoire et de transports.

This is a preview of subscription content, access via your institution.

Références

  1. 1.

    Caballero B., 2007, „The global epidemic of obesity: An overview”, Epidemiol Rev, 29, 7, p. 1–5.

    Article  Google Scholar 

  2. 2.

    Katzmarzyk PT, 2002, „The Canadian obesity epidemic, 1985-1998”, CMAJ, 166, 8, p. 1039–1040.

    PubMed  PubMed Central  Google Scholar 

  3. 3.

    Katzmarzyk PT, Mason C, 2006, „Prevalence of class I, II and III obesity in Canada”, CMAJ, 174, 2, p. 156–157.

    Article  Google Scholar 

  4. 4.

    Swinburn BA, Sacks G, Hall KD, McPherson K, Finegood DT, Moodie ML, et al., 2011, „The global obesity pandemic: Shaped by global drivers and local environments”, Lancet, 378, 9793, p. 804–814.

    Article  Google Scholar 

  5. 5.

    Ng SW, Popkin BM, 2012, „Time use and physical activity: A shift away from movement across the globe”, Obes Rev, 13, 8, p. 659–680.

    CAS  Article  Google Scholar 

  6. 6.

    Andersen LB, Schnohr P, Schroll M, Hein HO, 2000, „All-cause mortality associated with physical activity during leisure time, work, sports, and cycling to work”, Arch Intern Med, 160, 11, p. 1621–1628.

    CAS  Article  Google Scholar 

  7. 7.

    Guh DP, Zhang W, Bansback N, Amarsi Z, Birmingham CL, Anis AH, 2009, „The incidence of co-morbidities related to obesity and overweight: A systematic review and meta-analysis”, BMC Public Health, 9, p. 88.

    Article  Google Scholar 

  8. 8.

    Li Z, Bowerman S, Heber D, 2005, „Health ramifications of the obesity epidemic”, Surg Clin N Am, 85, 4, p. 681–701.

    Article  Google Scholar 

  9. 9.

    Jia H, Lubetkin EI, 2005, „The impact of obesity on health-related quality-of-life in the general adult US population”, J Public Health, 27, 2, p. 156–164.

    Article  Google Scholar 

  10. 10.

    Anis AH, Zhang W, Bansback N, Guh DP, Amarsi Z, Birmingham CL, 2010, „Obesity and overweight in Canada: An updated cost-of-illness study”, Obes Rev, 11, 1, p. 31–40.

    CAS  Article  Google Scholar 

  11. 11.

    Swinburn B, Egger G, 2002, „Preventive strategies against weight gain and obesity”, Obes Rev, 3, 4, p. 289–301.

    CAS  Article  Google Scholar 

  12. 12.

    Sallis JF, Floyd MF, Rodriguez DA, Saelens BE, 2012, „Role of built environments in physical activity, obesity, and cardiovascular disease”, Circulation, 125, 5, p. 129–737.

    Article  Google Scholar 

  13. 13.

    Ewing R, Cervero R, 2010, „Travel and the built environment”, J Am Planning Assoc, 76, 3, p. 265–294.

    Article  Google Scholar 

  14. 14.

    Kaczynski AT, Henderson KA, 2007, „Environmental correlates of physical activity: A review of evidence about parks and recreation”, Leisure Sci, 29, 4, p. 315–354.

    Article  Google Scholar 

  15. 15.

    Morland K, Diez Roux AV, Wing S, 2006, „Supermarkets, other food stores, and obesity: The Atherosclerosis Risk in Communities Study”, Am J Prev Med, 30, 4, p. 333–339.

    Article  Google Scholar 

  16. 16.

    Jerrett M, McConnell R, Chang CCR, Wolch J, Reynolds K, Lurmann F, et al., 2010, „Automobile traffic around the home and attained body mass index: A longitudinal cohort study of children aged 10–18 years”, Prev Med, 50, suppl 1, p. S50–S58.

    Article  Google Scholar 

  17. 17.

    Fleischhacker SE, Evenson KR, Rodriguez DA, Ammerman AS, 2011, „A systematic review of fast food access studies”, Obesity, 12, 5, p. e460–471.

    CAS  Article  Google Scholar 

  18. 18.

    Raine KD, Muhajarine N, Spence JC, Neary NE, Nykiforuk CIJ, 2012, „Coming to consensus on policy to create supportive built environments and community design”, Rev can santé publique, 103, 9, suppl. 3, p. S5–8.

    Google Scholar 

  19. 19.

    Glazier RH, Creatore MI, Weyman JT, Fazli G, Matheson FI, Gozdyra P, et al., 2014, „Density, destinations or both? A comparison of measures of walkability in relation to transportation behaviors, obesity and diabetes in Toronto, Canada”, PLoS One, 9, 1, p. e85295.

    Article  Google Scholar 

  20. 20.

    Pouliou T, Elliott SJ, 2010, „Individual and socio-environmental determinants of overweight and obesity in urban Canada”, Health & Place, 16, 2, p. 389–398.

    Article  Google Scholar 

  21. 21.

    Gilliland JA, Rangel CY, Healy MA, Tucker P, Loebach JE, Hess P, et al., 2012, „Linking childhood obesity to the built environment: A multilevel analysis of home and school neighbourhood factors associated with body mass index”, Rev can santé publique, 103, suppl. 3, p. S15–21.

    Google Scholar 

  22. 22.

    Dannenberg AL, Bhatia R, Cole BL, Keaton SK, Feldman JD, Rutt CD, 2008, „Use of health impact assessment in the U.S.: 27 case studies, 1999-2007”, Am J Prev Med, 34, 3, p. 241–256.

    Article  Google Scholar 

  23. 23.

    Veerman JL, Barendregt JJ, Mackenbach JP, 2005, „Quantitative health impact assessment: Current practice and future directions”, J Epidemiol Community Health, 59, 5, p. 361–370.

    CAS  Article  Google Scholar 

  24. 24.

    Mindell J, Hansell A, Morrison D, Douglas M, Joffe M, 2001, „What do we need for robust, quantitative health impact assessment?”, J Public Health Med, 23, 3, p. 173–178.

    CAS  Article  Google Scholar 

  25. 25.

    Bhatia R, Seto E, 2011, „Quantitative estimation in health impact assessment: Opportunities and challenges”, Environ Impact Assess Rev, 31, 3, p. 301–309.

    Article  Google Scholar 

  26. 26.

    Urban Design 4 Health, 2012, „A Health-Based Decision Support Tool: Enabling Public Health, Transportation, & Land Use Planners to Assess Key Health Impacts of Urban Design Scenarios”. Préparé pour Santé publique Toronto. Sur Internet: https://doi.org/www.toronto.ca/health/hphe/pdf/clasp_2012.pdf (consulté le 22 avril 2014).

    Google Scholar 

  27. 27.

    Frank LD, Sallis JF, Saelens BE, Leary L, Cain K, Conway TL, et al., 2010, „The development of a walkability index: Application to the Neighbourhood Quality of Life Study”, Br J Sports Med, 44, 13, p. 924–933.

    CAS  Article  Google Scholar 

  28. 28.

    Frank LD, Sallis J, Conway T, Chapman J, Saelens B, Bachman W, 2006, „Many pathways from land use to health: Associations between neighbourhood walkability and active transportation, body mass index, and air quality”, J Am Planning Assoc, 72, 1, p. 75–87.

    Article  Google Scholar 

  29. 29.

    Frank LD, Schmid TL, Sallis JF, Chapman J, Saelens BE, 2005, „Linking objectively measured physical activity with objectively measured urban form: Findings from SMARTRAQ”, Am J Prev Med, 28, 2, suppl. 2, p. 117–125.

    Article  Google Scholar 

  30. 30.

    Thompson D, Brown JB, Nichols GA, Elmer PJ, Oster G, 2001, „Body mass index and future healthcare costs: A retrospective cohort study”, Obes Res, 9, 3, p. 210–218.

    CAS  Article  Google Scholar 

  31. 31.

    Durand CP, Andalib M, Dunton GF, Wolch J, Pentz MA, 2011, „A systematic review of built environment factors related to physical activity and obesity risk: Implications for smart growth urban planning”, ObesRev, 12, 5, p. e173–182.

    CAS  Google Scholar 

  32. 32.

    Renalds A, Smith TH, Hale PJ, 2010, „A systematic review of built environment and health”, Earn Community Health, 33, 1, p. 68–78.

    Google Scholar 

  33. 33.

    Li F, Harmer P, Cardinal BJ, Vongjaturapat N, 2009, „Built environment and changes in blood pressure in middle aged and older adults”, PrevMed, 48, 3, p. 237–241.

    Google Scholar 

  34. 34.

    Starnes HA, Troped PJ, Klenosky DB, Doehring AM, 2011, „Trails and physical activity: A review”, J Phys Act Health, 8, 8, p. 1160–1174.

    Article  Google Scholar 

  35. 35.

    Lindsey M, Schofer JL, Durango- Cohen P, Gray KA, 2011, „The effect of residential location on vehicle miles of travel, energy consumption and greenhouse gas emissions: Chicago case study”, Transportation Research Part D: Transport and Environment, 16, 1, p. 1–9.

    Article  Google Scholar 

Download references

Author information

Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Lawrence D. Frank PhD.

Additional information

Remerciements: L’étude présentée dans cet article a été rendue possible grâce à l’apport financier de Santé Canada octroyé à „Bâtir un Canada en santé” par le biais du projet COALITION (Connaissances et action liées pour une meilleure prévention) du Partenariat canadien contre le cancer. Les points de vue exprimés sont ceux de Bâtir un Canada en santé et ne reflètent pas nécessairement ceux des bailleurs de fonds du projet. Nous remercions aussi pour leur soutien les partenaires de Bâtir un Canada en santé, dont Stephen Samis (anciennement de la Fondation des maladies du cœur et de l’AVC et maintenant de la Fondation canadienne pour l’amélioration des services de santé), Alice Miro, Kim Perrotta (anciennement de Santé publique Toronto) et d’autres à la Fondation des maladies du cœur et de l’AVC; Ronald Macfarlane et d’autres à Santé publique Toronto; Santé publique de Peel; Fraser Health Authority; et Vancouver Coastal Health. Enfin, nous remercions pour leur contribution les autres membres de l’équipe, issus d’Urban Design 4 Health (Eric Fox et Sarah Kavage) et de Placeways (Doug Walker, Amy Anderson et Emily Cubbon).

Conflit d’intérêts: aucun à déclarer.

Rights and permissions

Reprints and Permissions

About this article

Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Ulmer, J.M., Chapman, J.E., Kershaw, S.E. et al. Application d’un outil fondé sur les données probantes pour évaluer les effets sanitaires de changements dans le milieu bâti. Can J Public Health 106, eS27–eS34 (2015). https://doi.org/10.17269/cjph.106.4338

Download citation

Mots Clés

  • environnement et santé publique
  • techniques d’aide à la décision
  • urbanisme
  • systèmes d’information géographique
  • évaluation d’impact sur la santé
  • analyse spatiale