Participants &procédure
Les participants ont été tirés des vagues 6 et 7 (2014-2015 / 2015-2016) du Moniteur de l’Engagement avec l’Environnement Naturel (MENE ) enquête (les seules vagues où nos résultats clés ont été mesurés de manière cohérente). L’enquête, qui fait partie des statistiques nationales du gouvernement britannique, est transversale (différentes personnes participent à chaque vague) et est menée dans toute l’Angleterre et tout au long de l’année (env. 4 000 personnes par semaine) afin de réduire les biais géographiques et saisonniers potentiels 49. Dans le cadre des statistiques officielles du Royaume-Uni, les protocoles d’échantillonnage sont étendus, afin de garantir un échantillon aussi représentatif que possible de la population anglaise adulte. Vous trouverez tous les détails dans les rapports techniques annuels de Mene49 avec les principales caractéristiques, notamment: a) » un système d’échantillonnage informatisé qui intègre le fichier d’adresses des bureaux de poste avec les données du Recensement de 2001 sur les petites zones au niveau de la zone de production. Cela permet de reproduire des vagues d’échantillons stratifiés en plusieurs étapes »; (b) « les zones de chaque région standard sont stratifiées en bandes de densité de population et à l’intérieur de la bande, par ordre décroissant en pourcentage de la population de grade socio-économique I et II »; (c) ”maximiser la précision statistique de l’échantillonnage, des vagues séquentielles de travail sur le terrain sont réparties systématiquement sur la base d’échantillonnage pour assurer une dispersion géographique maximale ».; (d) « pour assurer un échantillon équilibré d’adultes dans les adresses effectivement contactées, un quota est fixé par sexe (homme, femme au foyer, femme non au foyer); dans le quota femme au foyer, présence d’enfants et statut de travail et dans le quota homme, statut de travail”; et (e) « les données de l’enquête sont pondérées pour garantir que l’échantillon est représentatif de la population britannique en termes de caractéristiques démographiques standard” (réf.49, p. 5). Les données sont recueillies à l’aide d’entretiens en personne à domicile avec des réponses enregistrées à l’aide d’un logiciel d’entrevue personnelle assistée par ordinateur (CAPI).
Bien que l’échantillon total pour ces années était de n = 91 190, les questions sur la santé et le bien-être n’ont été posées que toutes les quatre semaines d’échantillonnage (c’est-à-dire une fois par mois plutôt qu’une fois par semaine), ce qui a réduit l’échantillon de n = 20 264. Afin de tenir compte de tout biais résiduel dans l’échantillonnage à ce niveau mensuel, des pondérations d’enquête » mensuelles » spéciales sont incluses dans l’ensemble de données. Ceux-ci ont été appliqués dans l’analyse actuelle pour s’assurer que les résultats restaient généralisables à l’ensemble de la population adulte de l’Angleterre. Toutes les données ont été anonymisées par Natural England et sont accessibles au public à l’adresse suivante :: http://publications.naturalengland.org.uk/publication/2248731?category=47018. L’approbation éthique n’était pas requise pour cette analyse secondaire des statistiques nationales accessibles au public.
Résultats: Santé autodéclarée &bien-être subjectif
La santé autodéclarée (désormais : santé) a été évaluée à l’aide de l’élément unique: « Comment est votre santé en général? » (parfois appelé » SF1 « ). Les options de réponse étaient‘ « Très mauvais », « Mauvais », « Passable », « Bon » et « Très bon ». Les réponses sont fortement associées à l’utilisation de services médicaux50 et à la mortalité51; et surtout, pour les besoins actuels, l’espace vert de neighbourhood13. À la suite de travaux antérieurs, nous avons dichotomisé les réponses en « Bon » (« Bon / très bon », pondéré = 76,5%) et « Pas bon » (« Passable / mauvais / très mauvais », 23,5%) 52. Le bien-être subjectif (désormais: bien-être) a été évalué à l’aide de la mesure de « Satisfaction à l’égard de la vie », l’une des mesures nationales de bien-être du Royaume-Uni 53: « Globalement, dans quelle mesure êtes-vous satisfait de la vie de nos jours? »avec des réponses allant de 0 « Pas du tout » à 10 « Complètement’. Encore une fois, à la suite d’études antérieures, nous avons dichotomisé les réponses en « Élevé » (8-10, 60.2%) et faible (0-7,39,8%) bien-être54. Les histogrammes des distributions (non normales) pour les deux variables de résultat sont présentés à l’annexe A. Il est à noter que bien que les points de dichotomisation soient basés sur des recherches antérieures, ils sont cohérents avec les données actuelles; le 50e centile pour la santé était dans la « bonne » réponse et pour le bien-être dans la « 8 ». Les analyses de sensibilité effectuées sur les variations ordinales (santé et bien-être) et linéaires (bien-être seulement) de ces variables sont présentées à l’annexe E.
Exposition: Contact avec la nature récréative au cours des 7 derniers jours
Le contact avec la nature récréative, ou le temps passé dans des environnements naturels au cours de la dernière semaine, a été calculé en multipliant le nombre de visites récréatives déclarées par semaine par la durée d’une visite choisie au hasard au cours de la dernière semaine. Les participants ont été présentés à l’enquête comme suit: « Je vais vous poser des questions sur les occasions au cours de la dernière semaine où vous avez passé votre temps à l’extérieur. Par portes ouvertes, nous entendons les espaces ouverts dans et autour des villes et des villes, y compris les parcs, les canaux et les zones naturelles; la côte et les plages; et la campagne, y compris les terres agricoles, les bois, les collines et les rivières. Cela pourrait être quelque chose de quelques minutes à toute la journée. Cela peut inclure du temps passé près de votre domicile ou de votre lieu de travail, plus loin ou en vacances en Angleterre. Cependant, cela n’inclut pas: les courses de routine ou le temps passé dans votre propre jardin. » Ensuite, on leur a demandé « combien de fois, le cas échéant, avez-vous fait ce type de visite hier / le <JOUR >” pour chacun des sept jours précédents. Quatre-vingt-dix-huit pour cent des répondants ont déclaré ≤7 visites la semaine dernière. Les 2% restants ont été plafonnés à 7 visites pour éviter de fausser considérablement les estimations de la durée hebdomadaire.
Après avoir enregistré les détails de base de chaque visite (jusqu’à 3 par jour), une seule visite a été sélectionnée au hasard par le logiciel CAPI, pour que l’intervieweur pose d’autres questions, notamment : » Combien de temps cette visite a-t-elle duré?”(Heures & Minutes). En raison de la sélection aléatoire, même si la visite sélectionnée n’était pas nécessairement représentative d’un individu donné, la procédure de randomisation devrait réduire les biais potentiels au niveau de la population à laquelle nos analyses ont été menées. Les estimations de la durée hebdomadaire ont donc été obtenues en multipliant la durée de cette visite choisie au hasard par le nombre de visites déclarées au cours des sept derniers jours (plafonné à 7). Suivant l’approche des études antérieures sur l’exposition et la réponse sur le terrain (p. ex. Shanahan et al., 2016), la durée a été classée en 7 catégories : 0 min (n = 11 668); 1-59 min (n = 355); 60-119 minutes (n = 1 113); 120-179 minutes (n = 1 290); 180-239 minutes (n = 1 014); 240-299 minutes (n = 882); ≥300 minutes (n = 3 484). Une autre bande à 30 minutes était problématique en raison de la très faible Ns pour certaines bandes (par exemple 1-29 minutes, n = 85), reflétant le fait que les estimations hebdomadaires de la durée se regroupaient autour des repères horaires, par exemple 78% des observations non pondérées dans la bande de 120-179 minutes étaient précisément de 120 minutes (Voir l’annexe A, figure C pour l’histogramme de la durée). La bande la plus élevée a été plafonnée à ≥300 minutes en raison du grand biais positif des données.
Les variables de contrôle
La santé et le bien-être sont associés aux caractéristiques sociodémographiques et environnementales à la fois au niveau du voisinage (par exemple, la privation de la zone) et au niveau individuel (par exemple, l’état de la relation)55. Comme bon nombre de ces variables peuvent également être liées à l’exposition à la nature, elles ont été contrôlées dans les analyses ajustées.
Variables de contrôle au niveau de la zone
Les données de covariabilité au niveau de la zone ont été attribuées au niveau spatial des Zones de superproduction de la couche inférieure du Recensement de 2001 dans lesquelles vivaient les individus. Il y avait 32 482 LSOAs en Angleterre, chacune contenant environ 1 500 personnes dans une zone physique moyenne de 4 km2.
Espaces verts de voisinage
Afin de comprendre la quantité d’espaces verts dans le voisinage d’un individu, nous avons dérivé une métrique de densité de surface à l’aide de la Base de données sur l’utilisation généralisée des terres (GLUD) 56. Le GLUD fournit, pour chaque LSOA en Angleterre, la superficie couverte par les espaces verts et les jardins domestiques. Ceux-ci ont été additionnés et divisés par la superficie totale de LSOA pour fournir la métrique de densité des espaces verts. Cette mesure a été attribuée à chaque personne de l’échantillon, en fonction de la LSOA de résidence. À la suite de publications antérieures, les individus ont été assignés à l’un des cinq quintiles d’espaces verts en fonction de cette définition (allant du moins vert au plus vert)33. Plutôt que de dériver les quintiles d’espaces verts de l’échantillon actuel (c’est-à-dire de diviser l’échantillon actuel en cinq parties égales en fonction du pourcentage d’espaces verts dans leur LSOA), nous avons plutôt attribué aux individus l’un des cinq quintiles d’espaces verts prédéterminés en fonction de la répartition des espaces verts dans les 32 482 LSOAs en Angleterre. Bien que cela signifiait que nous n’obtenions pas des parts exactement égales de 20% de notre échantillon actuel dans les quintiles d’espaces verts (bien qu’en raison du protocole d’échantillonnage, nous en étions encore très proches, voir l’annexe B), cette approche a permis de faire des inférences dans l’ensemble du pays, plutôt que simplement pour l’échantillon actuel. Dans les analyses de sensibilité exploratoires, nous avons défini l’espace vert comme la catégorie GLUD « espace vert » uniquement, la catégorie GLUD « jardins » étant exclue. Cela a produit des résultats très similaires, nous nous sommes donc concentrés sur la définition plus inclusive, y compris les deux aspects. Dans d’autres analyses de sensibilité exploratoires, nous avons attribué des individus à cinq catégories d’espaces verts définies par des plages égales de couverture des espaces verts (par exemple 0-20%, 21-40%, 41-60%, etc.) plutôt que des quintiles basés sur des pourcentages de la population. Cela a également produit des résultats très similaires, alors encore une fois, nous avons décidé d’opter pour l’approche la plus courante. Dans les analyses ultérieures, le quintile le moins vert a servi de catégorie de référence.
Privation de la zone
Chaque LSOA en Angleterre est évaluée en fonction de plusieurs paramètres de privation, y compris le chômage et la criminalité, les niveaux d’éducation, les revenus, les paramètres de santé, les obstacles au logement et aux services, et le cadre de vie. Un score d’Indice total de privation multiple (IMD) est dérivé de ces sous-domaines57. À la suite d’études précédentes52, nous avons assigné des individus dans des quintiles de privation en fonction de la LSOA dans laquelle ils vivaient. Comme pour l’espace vert, les points de coupe pour les quintiles de privation de zone ont également été basés sur tous les LSOAS en Angleterre, plutôt que sur ceux de l’échantillon actuel, afin de permettre une inférence pour la population dans son ensemble (quintile le plus défavorisé = ref).
Pollution de l’air
Une mesure indicative de la pollution de l’air a été opérationnalisée sous la forme de PM10 de fond LSOA assignées aux tertiles de tous les LSOA en Angleterre (concentration de particules la plus faible = ref). Les concentrations de PM10, basées sur des simulations de modèles de cartographie du climat de pollution (PCM)58, ont été moyennées sur la période 2002-2012 et agrégées à partir d’une résolution carrée de 1 km en LSOAs.
Contrôles au niveau individuel
Les contrôles au niveau individuel comparables à des études antérieures dans ce domaine6, 7, 12, 13, 15 comprenaient: le sexe (homme = réf); l’âge (classé comme 16-64 = réf; 65+); le grade social professionnel (AB (le plus élevé, par exemple, cadre), C1, C2 et DE (le plus bas, par exemple main-d’œuvre non qualifiée, = réf) comme indicateur du statut socio-économique individuel (SSE); statut d’emploi (à temps plein, à temps partiel, scolarisé, retraité, ne travaillant pas / sans emploi = ref); statut de relation (marié / cohabitant; célibataire / séparé / divorcé / veuf = ref); origine ethnique (Britannique blanc; autre = ref); nombre d’enfants dans le ménage (≥1 vs 0 = ref); et propriété de chiens (Oui; Non = ref).
Deux autres variables de contrôle étaient particulièrement importantes. Premièrement, l’enquête demandait: « Avez-vous une maladie, un problème de santé ou un handicap de longue date qui limite vos activités quotidiennes ou le type de travail que vous pouvez faire?'(‘Fonctionnement restreint’ : Oui; Non = ref). L’inclusion de cette variable, au moins en partie, permet de contrôler la causalité inverse. Si des associations similaires entre l’exposition à la nature et la santé et le bien-être sont trouvées pour ceux qui ont ou non un fonctionnement restreint, cela étayerait l’idée que les associations ne sont pas simplement dues à des personnes en meilleure santé et plus mobiles qui visitent la nature plus souvent.
Nous avons également contrôlé le nombre de jours par semaine où les personnes ont déclaré pratiquer une activité physique >30 minutes; dans l’analyse actuelle, les directives de réunion ou de non-réunion sont dichotomisées de 150 minutes par semaine (c.-à-d. 5 jours dans la semaine avec activité physique > 30 minutes). Certaines personnes atteignent cette ligne directrice par l’activité physique dans des contextes naturels35, ainsi, toute association entre le temps passé dans la nature et la santé peut simplement être due à l’activité physique pratiquée dans ces contextes. Nous pensons que ce n’est pas le cas dans le contexte actuel car la corrélation (par ordre de rang) entre le contact hebdomadaire avec la nature et le nombre de jours par semaine qu’un individu pratique > 30 minutes d’activité physique était juste rs=0,27. Néanmoins, en tenant compte des niveaux d’activité hebdomadaires, les relations modélisées entre le temps dans la nature et la santé ont moins de biais par rapport à cette source et, par conséquent, de meilleures estimations de l’association avec l’exposition à la nature en soi.
Contrôles temporels
En raison de la nature pluriannuelle des données, l’année/la vague a également été contrôlée. L’analyse préliminaire n’a révélé aucun effet de la saison au cours de laquelle les données ont été recueillies, ce qui a été exclu des analyses finales.
Stratégie d’analyse
Des régressions logistiques binomiales pondérées par enquête ont été utilisées pour prédire les probabilités relatives qu’un individu ait une « bonne » santé ou un bien-être « élevé » en fonction de l’exposition hebdomadaire à la nature en termes de catégories de durée par semaine. L’ajustement du modèle a été fourni par pseudo R2; ici, l’estimation de Cox et Snell plus conservatrice. Les variables binaires des résultats ont d’abord été régressées par rapport aux catégories de durée d’exposition pour tester les relations directes; les modèles ajustés ont ensuite été spécifiés pour inclure les variables de contrôle au niveau de l’individu et de la zone. En raison de l’absence de données au niveau de la zone pour une petite minorité de participants (n = 456), nos échantillons d’estimation pour ces modèles ajustés étaient de n = 19 808. L’analyse préliminaire a révélé que les proportions descriptives pondérées parmi cet échantillon d’estimation réduite ne différaient que de manière négligeable de celles de toutes les observations disponibles dans l’échantillon MENE plus large, ce qui suggère que notre approche d’analyse de cas complète n’a pas faussé la représentativité de la population de l’échantillon d’estimation. L’échantillon complet n = 20 264 a été maintenu pour le modèle non ajusté afin de fournir la représentation pondérée la plus précise des données, car la réduction des modèles non ajustés à n = 19 808 a produit des résultats pratiquement identiques. Bien que nos analyses principales aient utilisé des catégories de durée de contact hebdomadaire avec la nature, une analyse exploratoire a utilisé des modèles additifs généralisés incorporant une spline de régression cubique pénalisée de durée en tant que variable continue (s’ajustant pour le même ensemble de covariables). Cela nous a permis de produire un tracé « plus fluide » des données. Les analyses et le traçage ont été effectués à l’aide de la version 3.4 de R.1, en utilisant les paquets mgcv et visreg59.
Pour explorer la généralisabilité de tout schéma entre différents groupes sociodémographiques, nous avons également stratifié a priori les analyses sur plusieurs covariables de zones et d’individus (telles que définies ci-dessus) qui se sont avérées importantes dans des études antérieures: (a) Urbanicité; (b) Espaces verts de quartier; (c) Privation de zones; (d) Sexe; (e) Âge; (f) Fonctionnement restreint; (g) Statut socio-économique individuel; (f) Ethnicité; et (g) Activité physique. Dans le cas des trois prédicteurs multi-catégories (espace vert/privation, SSE individuel), des classifications binaires ont été dérivées pour les analyses stratifiées afin de maintenir des tailles d’échantillon robustes dans chaque catégorie. Dans le cas de l’espace vert LSOA et de la privation, des divisions binaires ont été effectuées sur la base du seuil médian pour tous les LSOAs en Angleterre; SES a été dichotomisé en réduisant les catégories de notes sociales de la manière standard, A /B / C1 vs C2 / D /E.