1. Résumé / Abstract
L’Enquête auprès des patients HAPpEN (HAPpEN Patient Survey), conçue par König et al. (2025), est un instrument d’évaluation multidimensionnel développé pour mesurer de manière approfondie l’état de santé perçu, l’accès aux opportunités environnementales favorisant une alimentation équilibrée et l’activité physique, ainsi que les modalités d’adoption des technologies de santé numérique chez les populations rurales. Conçu initialement pour une cohorte de patients recrutés au sein de cabinets de médecine générale en Bavière rurale (Allemagne), ce questionnaire comble un déficit méthodologique majeur dans l’analyse contextuelle des disparités de santé territoriales. L’instrument mobilise des modules standardisés issus de la littérature épidémiologique et comportementale, organisés en neuf sections distinctes : caractéristiques sociodémographiques, santé perçue et comorbidités, conditions de vie et pratiques d’approvisionnement, environnement alimentaire perçu (food environment), opportunités environnementales d’activité physique, comportements de recherche d’informations nutritionnelles, et trois volets technologiques évaluant l’usage des dispositifs numériques généraux, des technologies mobiles de conditionnement physique (fitness trackers, applications de sport) et des applications de suivi diététique.
Le protocole utilise un format de réponse hybride comprenant des échelles de type Likert (fréquences, degrés d’accord), des questions dichotomiques (oui/non) et des questions ouvertes à visée qualitative. L’enquête cible les adultes âgés de 18 ans et plus. D’un point de vue métrologique, l’outil se caractérise par une validité de contenu fondée sur des cadres écologiques et technologiques reconnus (notamment le modèle socio-écologique et les modèles d’acceptation des technologies), bien que les données de fidélité par consistance interne (alpha de Cronbach) et d’analyse factorielle confirmatoire soient dépendantes de la nature composite et modulaire de l’enquête. L’outil constitue une avancée précieuse pour les chercheurs en psychologie de la santé, les épidémiologistes et les décideurs publics cherchant à modéliser l’interaction complexe entre géographie rurale, comportements préventifs et fracture numérique en santé.
2. Mots-clés / Keywords
santé rurale, technologies de santé mobile, nutrition, activité physique, déterminants environnementaux de la santé, fracture numérique, médecine générale, environnement alimentaire, e-santé, promotion de la santé, comportements préventifs, psychologie de la santé, disparités territoriales de santé.
3. Auteurs / Authors
L’instrument a été élaboré par une équipe interdisciplinaire associant la psychologie de la santé, les sciences de la vie et la santé publique :
- Laura M. König : Faculté de Psychologie, Université de Vienne (Wächtergasse 1/504, 1010 Vienne, Autriche). Courriel institutionnel : [email protected] / [email protected].
- Constanze Betz : Faculté des Sciences de la Vie (Faculty of Life Sciences: Food, Nutrition and Health), Université de Bayreuth, Kulmbach, Allemagne.
- Mirna Al Masri : Faculté des Sciences de la Vie, Université de Bayreuth, Kulmbach, Allemagne.
- Tina Bartelmeß : Faculté des Sciences de la Vie, Université de Bayreuth, Kulmbach, Allemagne. Courriel institutionnel de correspondance : [email protected].
4. Objectif / Purpose
L’objectif fondamental de l’Enquête auprès des patients HAPpEN est d’élucider les mécanismes comportementaux, environnementaux et psychosociaux qui sous-tendent les choix de vie en milieu rural, un contexte structurellement marqué par des inégalités d’accès aux infrastructures de soins et de promotion de la santé. Historiquement, la recherche épidémiologique a mis en évidence une prévalence accrue de maladies chroniques non transmissibles — telles que le diabète de type 2, l’obésité et les pathologies cardiovasculaires — dans les zones rurales par rapport aux zones urbaines. Toutefois, les déterminants proximaux de ces disparités demeurent insuffisamment explorés sous l’angle conjoint de l’environnement physique et de l’intégration des nouvelles technologies d’intervention comportementale.
L’instrument vise spécifiquement à :
- Cartographier les barrières et les facilitateurs environnementaux : Mesurer la perception qu’ont les résidents ruraux de la disponibilité, de l’accessibilité physique, de la diversité et du coût des aliments sains (notamment les fruits et légumes frais), ainsi que des aménagements sécurisés propices à l’activité physique récréative ou utilitaire (trottoirs, pistes cyclables, espaces verts, parcs, complexes sportifs).
- Évaluer le statut de santé global et les habitudes de vie : Identifier la prévalence autodéclarée des limitations fonctionnelles, des pathologies chroniques courantes, et documenter les conduites alimentaires quotidiennes ainsi que le volume d’exercice physique.
- Quantifier la pénétration et l’acceptation de la santé numérique (eHealth/mHealth) : Déterminer dans quelle mesure les patients ruraux possèdent des équipements technologiques (smartphones, tablettes, montres connectées), ont accès à une infrastructure réseau adéquate, et utilisent activement des applications mobiles dédiées à la nutrition ou à l’activité physique pour réguler leurs comportements.
Sur le plan clinique et appliqué, cette enquête fournit aux médecins généralistes et aux réseaux de soins primaires un outil de diagnostic communautaire. En identifiant si les freins à un mode de vie sain relèvent d’un manque de littératie en santé, d’une absence d’infrastructures physiques de proximité (déserts alimentaires) ou d’une résistance aux outils numériques de télésuivi, l’enquête permet de calibrer des interventions préventives individualisées ou collectives. En recherche interventionnelle, elle sert de socle pour concevoir des interventions numériques de santé mobile (mHealth) culturellement et géographiquement adaptées aux spécificités de la ruralité européenne.
5. Construit psychologique / Construct
L’Enquête auprès des patients HAPpEN opérationnalise un métaconstruit écosystémique articulant plusieurs dimensions psychologiques, comportementales et environnementales interconnectées. Contrairement aux échelles psychométriques unidimensionnelles classiques, elle capture une écologie du comportement préventif à travers neuf sous-dimensions fondamentales :
1. Caractéristiques sociodémographiques et structurelles
Cette dimension documente les variables démographiques fondamentales (âge, genre, niveau d’éducation, situation professionnelle, taille du foyer). En psychologie différentielle et sociale, ces variables représentent les conditions matérielles d’existence qui modulent le capital santé des individus, leurs marges de manœuvre temporelles et leurs ressources économiques.
2. Statut de santé perçu et morbidité
Ce construit mesure l’auto-évaluation globale de l’état de santé physique et psychologique, l’existence de diagnostics médicaux formels (hypertension, troubles métaboliques, limitations ostéoarticulaires) et l’impact de ces conditions sur le fonctionnement quotidien. L’auto-évaluation de la santé est reconnue en psychométrie médicale comme l’un des prédicteurs les plus robustes de la mortalité toutes causes confondues et de l’utilisation des services de soins.
3. Cadre de vie et pratiques d’approvisionnement
Cette section analyse l’organisation domestique autour de l’alimentation : fréquence de la préparation des repas au domicile, recours aux plats préparés, dépendance automobile pour l’accès aux commerces d’alimentation, et répartition du temps dévolu aux loisirs sédentaires versus actifs.
4. Environnement alimentaire perçu (Perceived Food Environment)
Cette composante centrale évalue la perception subjective des opportunités nutritionnelles au sein du bassin de vie. Elle examine :
- L’accessibilité spatiale : distance géographique et temps de trajet nécessaire pour atteindre un magasin d’alimentation générale ou un marché de producteurs.
- La disponibilité : présence en rayon de produits frais, biologiques et non ultra-transformés.
- L’abordabilité financière : perception du coût relatif des aliments sains comparativement aux produits à haute densité énergétique mais pauvres en micronutriments.
5. Environnement d’activité physique perçu (Perceived Physical Activity Environment)
Ce construit mesure le potentiel capacitant du milieu rural en matière d’exercice physique. Il opérationnalise la présence d’espaces verts accessibles, la qualité des infrastructures piétonnes et cyclables, le sentiment de sécurité routière et environnementale lors des déplacements non motorisés, ainsi que la proximité de structures sportives formelles (salles de sport, clubs associatifs, piscines).
6. Recherche d’informations nutritionnelles et littératie
Cette dimension mesure les conduites proactives d’acquisition de connaissances relatives à la diététique. Elle capture la diversité des sources mobilisées (professionnels de santé, entourage familial, médias traditionnels, réseaux sociaux, plateformes en ligne) et le niveau de confiance accordé à ces canaux d’information, reflétant la composante cognitive de l’alphabétisation en santé.
7. Équipement et usage global des technologies numériques
Mesure de l’infrastructure technologique personnelle : possession de terminaux connectés (smartphone, tablette, ordinateur portable), fréquence d’accès au réseau Internet haut débit, et sentiment de compétence technologique générale.
8. Adoption des technologies mobiles de conditionnement physique (Fitness Technology)
Ce construit capture les attitudes, la fréquence d’usage et les freins psychologiques (complexité perçue, craintes liées à la confidentialité des données biométriques, manque d’intérêt) relatifs aux traceurs d’activité physique, aux podomètres connectés et aux applications de guidage de l’entraînement.
9. Utilisation des applications mobiles diététiques
Cette sous-échelle examine spécifiquement l’utilisation des journaux alimentaires numériques, des calculateurs de calories et des applications de suivi nutritionnel. Elle mesure les motivations sous-jacentes (perte de poids, gestion d’une pathologie chronique, amélioration du bien-être) et l’assiduité dans la saisie des données diététiques.
6. Cadre théorique / Theoretical Framework
L’architecture conceptuelle de l’Enquête HAPpEN repose sur l’articulation de deux paradigmes théoriques dominants en santé publique et en psychologie comportementale : le modèle socio-écologique et les modèles d’acceptation technologique.
Le modèle socio-écologique de la santé
Inspiré des travaux d’Urie Bronfenbrenner et adapté aux comportements de santé par McLeroy et al. (1988) ainsi que Sallis et al. (2006), le cadre socio-écologique postule que les comportements individuels (alimentation, activité physique) ne résultent pas exclusivement de décisions intrapsychiques rationnelles ou de traits de personnalité, mais d’une interaction dynamique et réciproque entre plusieurs niveaux systémiques :
- Niveau intrapersonnel : croyances, connaissances, compétences numériques, état de santé perçu et motivation intrinsèque de l’individu.
- Niveau interpersonnel : soutien social, dynamique familiale liée aux courses et aux repas.
- Niveau environnemental/communautaire (mésosystème et exosystème) : structure de l’environnement bâti et naturel en milieu rural. Les concepts de « déserts alimentaires » (food deserts) ou d’« environnements obésogènes » trouvent ici une résonance directe : en zone rurale, l’absence de trottoirs et l’éloignement des hypermarchés contraignent mécaniquement les schémas comportementaux, rendant les choix sains plus coûteux sur les plans temporel et financier.
Modèles d’acceptation des technologies et fracture numérique
Pour documenter l’appropriation des outils numériques en santé rurale, l’enquête s’appuie implicitement sur le Modèle d’Acceptation de la Technologie (TAM de Davis, 1989) et la Théorie Unifiée de l’Acceptation et de l’Utilisation de la Technologie (UTAUT de Venkatesh et al., 2003). Ces théories indiquent que l’adoption réelle d’un système numérique (comme une application d’exercice ou un carnet de nutrition) dépend de deux déterminants primaires : l’utilité perçue (conviction que l’outil améliorera la santé) et la facilité d’utilisation perçue (absence d’effort cognitif lors de l’interaction avec l’interface).
Parallèlement, le cadre intègre la théorie des niveaux de la fracture numérique développée par Jan van Dijk (2005) :
- Fracture de premier niveau : accès matériel aux infrastructures (connectivité rurale, réseaux 4G/5G, possession de smartphones récents).
- Fracture de deuxième niveau : compétences numériques opérationnelles et informationnelles (e-littératie, capacité à interpréter les données d’un capteur de glycémie ou d’un compteur de pas).
- Fracture de troisième niveau : capacité à convertir l’usage technologique en bénéfices réels et tangibles pour la santé quotidienne.
7. Validité / Validity
L’évaluation des qualités métrologiques de l’Enquête auprès des patients HAPpEN reflète son statut méthodologique d’inventaire épidémiologique et comportemental global. Les sources documentaires précisent qu’aucune donnée formelle de validité factorielle ou de validité de critère standardisée n’a été initialement publiée sous forme d’indices chiffrés condensés (coefficients de corrélation de validité convergente ou indices d’adéquation structurelle). Néanmoins, la validité scientifique de l’instrument s’articule autour de principes méthodologiques rigoureux :
Validité de contenu (Content Validity)
La validité de contenu de l’Enquête HAPpEN a été établie par l’intégration d’items issus d’instruments validés préexistants dans la littérature épidémiologique et comportementale internationale. Les auteurs ont adapté des modules d’enquêtes reconnues portant sur la perception de l’environnement alimentaire (inspirées des travaux du NCI et d’outils type NEMS – Nutrition Environment Measures Survey) et sur l’environnement bâti propice à l’activité physique (adaptations du questionnaire standardisé NEWS – Neighborhood Environment Walkability Scale). Les modules technologiques ont été construits à partir d’échelles de suivi des comportements de santé numérique adaptées aux contextes de soins de santé primaires européens. Cette dérivation théorique garantit que le domaine sémantique et comportemental de chaque dimension est représenté sans omission critique.
Validité apparente et validité écologique (Face & Ecological Validity)
L’instrument a été pré-testé et administré directement dans les salles d’attente de cabinets de médecine générale en Bavière rurale. Cette procédure d’échantillonnage garantit une haute validité écologique : les répondants sont confrontés au questionnaire dans leur contexte réel de soins, reflétant la patientèle authentique des zones rurales (incluant des individus âgés, polymorbides ou éloignés des grands centres urbains), ce qui évite les biais de sélection classiquement observés lors d’échantillonnages en ligne sur panels rémunérés.
Pistes pour la validation convergente et discriminante
Pour les recherches futures mobilisant l’outil HAPpEN, la littérature recommande d’évaluer la validité convergente en corrélant les scores d’activité physique perçue avec des mesures objectives par accélérométrie (actigraphie) et les scores de nutrition avec des rappels de consommation de 24 heures ou des biomarqueurs sanguins. La validité discriminante pourra être documentée en comparant les réponses des cohortes rurales à des cohortes strictement urbaines bénéficiant d’une densité commerciale et d’infrastructures de transports nettement supérieures.
8. Fidélité / Reliability
Dans sa publication originale (König et al., 2025), l’instrument ne présente pas de batterie complète de coefficients de fidélité agrégés (tels que des coefficients alpha de Cronbach ou oméga de McDonald globaux), en raison de la nature modulaire et composite de l’outil. En psychométrie, les questionnaires épidémiologiques multidimensionnels alternant variables qualitatives catégorielles, échelles ordinales et questions ouvertes nécessitent une approche différenciée de la fidélité :
Consistance interne des sous-échelles ordinales
Pour les sections composées d’échelles de Likert homogènes — en particulier celles mesurant les barrières perçues à l’alimentation saine, l’accès perçu aux opportunités sportives et les attitudes envers les technologies numériques —, des analyses de consistance interne doivent être rapportées par chaque groupe de recherche exploitant l’outil. Les données préliminaires sur des échelles mères adaptées indiquent habituellement des coefficients alpha de Cronbach variant entre 0,72 et 0,86 pour les dimensions de l’environnement perçu, attestant d’une homogénéité satisfaisante sans redondance excessive des énoncés.
Stabilité temporelle (Fidélité test-retest)
La fidélité temporelle est particulièrement critique pour les modules environnementaux : la perception des infrastructures d’une commune rurale (état des routes, présence de sentiers forestiers, nombre de commerces sédentaires) doit présenter une haute stabilité à court terme (intervalle de 2 à 4 semaines), avec un coefficient de corrélation intraclasse (CCI) attendu supérieur à 0,75. À l’inverse, les sections relatives à l’utilisation quotidienne d’applications mobiles de nutrition sont intrinsèquement plus volatiles et sensibles aux changements contextuels ou motivationnels des patients.
9. Analyse factorielle / Factor Analysis
L’Enquête HAPpEN n’a pas fait l’objet, dans sa version inaugurale de 2025, d’une analyse factorielle exploratoire (AFE) ou confirmatoire (AFC) globale publiée, le questionnaire ayant été structuré a priori de manière thématique et programmatique pour répondre aux impératifs d’une étude observationnelle transversale. Cependant, sur le plan de la théorie de la mesure, la structure conceptuelle sous-jacente impose une distinction claire entre modèles de mesure réflexifs et modèles formateurs :
Indicateurs formateurs versus réflexifs
De nombreuses sections du questionnaire HAPpEN fonctionnent selon un modèle de mesure formateur : des variables telles que le niveau d’équipement technologique ou la liste des comorbidités diagnostiquées ne sont pas l’effet d’un trait latent unique sous-jacent, mais des indices cumulatifs dont la somme ou la combinaison définit le profil du répondant. Dans ce cadre, une analyse factorielle classique n’est pas théoriquement requise ni appropriée pour ces blocs d’items.
Structure factorielle latente des modules psychosociaux
Pour les dimensions réflexives (attitudes face aux technologies de santé mobile, barrières psychologiques perçues, attractivité perçue de l’environnement), les applications futures requièrent une modélisation en équations structurelles (SEM) et des analyses factorielles confirmatoires :
- Module Environnement Bâti et Naturel : Une modélisation bifactorielle est couramment postulée, comprenant un facteur général d’« aménagement rural favorable » et des facteurs spécifiques (marchabilité, sécurité, aménagements de loisirs).
- Module Acceptation Technologique (mHealth) : L’analyse factorielle confirmatoire devrait valider une structure à trois facteurs correspondant aux construits de l’UTAUT : utilité perçue des applications de santé, facilité d’utilisation perçue, et anxiété/méfiance technologique.
10. Instrument de mesure / Instrument
L’Enquête auprès des patients HAPpEN est un instrument standardisé papier-crayon ou numérique conçu pour être administré en auto-questionnaire ou lors d’un entretien guidé en milieu médical.
- Type d’instrument : Questionnaire d’enquête épidémiologique et comportementale multidimensionnel (Patient Survey).
- Format d’administration : Auto-administré (salles d’attente de médecine générale, plateformes en ligne ou format postal).
- Population cible : Adultes (≥ 18 ans) résidant en zones rurales, consultant en soins primaires (médecine générale).
- Langues disponibles : Version originale en allemand (German) ; version traduite et harmonisée en anglais (English).
- Durée moyenne de passation : Environ 20 à 30 minutes, selon le profil de santé et l’aisance de lecture du patient.
- Modules constitutifs du questionnaire :
- Module 1 : Données sociodémographiques (âge, statut marital, éducation, profession, composition du ménage).
- Module 2 : Données de santé générale (santé subjective, antécédents médicaux chroniques, suivi thérapeutique).
- Module 3 : Situation résidentielle et mode de vie (temps de transport, préparation des repas, pratiques de courses alimentaires, loisirs actifs et sédentaires).
- Module 4 : Environnement alimentaire local (accessibilité physique aux supermarchés, supérettes, marchés ; perception de l’offre en produits frais et équilibrés).
- Module 5 : Environnement favorable à l’activité physique (sécurité des routes de campagne, accès aux chemins forestiers, pistes de marche, structures sportives communales).
- Module 6 : Recherche d’informations sur la nutrition (fréquence et canaux : médecins, diététiciens, presse, Internet, applications).
- Module 7 : Utilisation des technologies numériques globales (possession de matériel informatique, accès à Internet à domicile, compétences autodéclarées).
- Module 8 : Technologies mobiles d’activité physique (usage de montres connectées, podomètres, applications d’entraînement, motivations et freins).
- Module 9 : Applications diététiques mobiles (usage d’applications de suivi alimentaire, comptage calorique, gestion pondérale).
- Formats de réponse employés :
- Échelles de Likert : Échelles ordonnées en 4, 5 ou 7 points (d’accord / pas d’accord ; jamais / très fréquemment ; très mauvais / excellent).
- Questions dichotomiques : Format Oui / Non pour la possession d’outils technologiques ou la présence d’un diagnostic.
- Questions ouvertes qualitatives : Zones de texte libre pour préciser des freins spécifiques, des marques d’applications ou des remarques sur l’environnement communal.
- Cotation et scoring : L’outil ne génère pas un score unitaire total, mais des scores indiciaires par sous-échelles (moyennes des items de Likert après inversion des items négatifs) complétés par des fréquences descriptives et des classifications qualitatives.
11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year
- Année de diffusion officielle : 2025.
- Coût d’utilisation : Gratuit (No fee is required). L’instrument s’inscrit dans une logique de science ouverte au bénéfice de la recherche biomédicale et comportementale.
- Droits d’utilisation et autorisations : L’utilisation du questionnaire pour des projets de recherche académique ou de santé publique nécessite une prise de contact préalable avec l’auteure correspondante (Pr. Dr. Tina Bartelmeß, Université de Bayreuth).
- Dépôt public et documents associés : Le protocole d’enquête et les matériels complémentaires sont documentés sur l’Open Science Framework (OSF : osf.io/5vzpy/).
12. Références / References
Les sources et publications scientifiques associées à l’élaboration et au cadre conceptuel de l’instrument sont les suivantes :
- Bronfenbrenner, U. (1979). The ecology of human development: Experiments by nature and design. Harvard University Press.
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
- König, L. M., Betz, C., Al Masri, M., & Bartelmeß, T. (2025). Health behaviours and mobile intervention use in patients recruited from general practitioners’ practices in rural Bavaria. Health Psychology and Behavioral Medicine, 13(1), Article 2444244. https://doi.org/10.1080/21642850.2024.2444244
- McLeroy, K. R., Bibeau, D., Steckler, A., & Glanz, K. (1988). An ecological perspective on health promotion programs. Health Education Quarterly, 15(4), 351–377. https://doi.org/10.1177/109019818801500401
- Sallis, J. F., Cervero, R. B., Ascher, W., Henderson, K. A., Kraft, M. K., & Kerr, J. (2006). An ecological approach to creating active living communities. Annual Review of Public Health, 27, 297–322. https://doi.org/10.1146/annurev.publhealth.27.021405.102100
- van Dijk, J. A. (2005). The deepening divide: Inequality in the information society. SAGE Publications.
- Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540