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Abstract

Les auteurs ont estimé l’influence des facteurs familiaux et des désavantages communautaires sur les changements dans les scores de quotient intellectuel (QI) des enfants de l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans. Les données ont été obtenues à partir d’une étude longitudinale des séquelles neuropsychiatriques du faible poids de naissance dans deux communautés socioéconomiquement disparates et géographiquement définies dans la région métropolitaine de Détroit, Michigan. Des échantillons représentatifs d’enfants de faible poids à la naissance et d’enfants de poids normal à la naissance de la ville de Détroit (zone urbaine) et des banlieues de classe moyenne voisines (banlieue) ont été évalués à l’âge de 6 ans (en 1990-1992) et à l’âge de 11 ans (en 1995-1997) (n = 717). Le QI des enfants a été mesuré à l’aide de l’échelle d’intelligence de Wechsler pour enfants (révisée). Les facteurs familiaux pris en compte comprenaient le QI de la mère, son niveau d’éducation et son statut marital. Une analyse de régression multiple utilisant des équations d’estimation généralisées a été utilisée. Le QI des enfants urbains, quel que soit leur poids à la naissance, a diminué entre l’âge de 6 ans et l’âge de 11 ans. Ce mouvement à la baisse a augmenté de 50 % la proportion d’enfants urbains obtenant un écart-type en dessous de la moyenne normalisée de 100 du QI. Un changement négligeable a été observé chez les enfants des banlieues. Le QI, l’éducation et l’état civil de la mère ainsi que le faible poids à la naissance permettaient de prédire le QI à l’âge de 6 ans, mais n’étaient pas liés à la variation du QI. Le fait de grandir dans une communauté défavorisée et marquée par la ségrégation raciale, plus que les facteurs individuels et familiaux, peut contribuer à une baisse du score de QI au cours des premières années d’école.

Malgré les controverses sur la signification et la nature de l’intelligence générale, peu de gens contesteraient l’affirmation selon laquelle les scores aux tests standardisés du quotient intellectuel (QI) sont de puissants prédicteurs de résultats importants pour les membres des groupes majoritaires et minoritaires. Les scores de QI ne sont pas immuables ; des tests de QI répétés pendant l’enfance révèlent des changements considérables chez les individus (1). Cependant, les causes de cette évolution (outre le manque de fiabilité) restent floues. Une relation inverse entre le QI et l’âge a été signalée dans des groupes d’enfants vivant dans diverses conditions de privation (2-5). Ces preuves, qui suggèrent un déclin du QI avec l’âge chez les enfants socialement défavorisés, sont basées sur des études transversales de groupes atypiques menées il y a plusieurs décennies. En outre, les contributions familiales et communautaires à l’évolution du QI n’ont pas été distinguées dans ces études.

Nous avons examiné les contributions des facteurs familiaux et de la communauté défavorisée à l’évolution du QI du début de la scolarité à 5 ans plus tard. Les données ont été obtenues à partir d’une étude longitudinale conçue pour évaluer les séquelles neuropsychiatriques d’un faible poids de naissance (≤2 500 g) dans deux communautés socio-économiquement disparates, le centre-ville et la banlieue de classe moyenne d’une grande région métropolitaine américaine (6, 7). Le faible poids à la naissance a été associé à des déficits de QI dans cette étude et dans d’autres études, indépendamment du désavantage social (6, 8-17). Bien que les études précédentes n’aient pas examiné le rôle du faible poids de naissance dans la variation du QI avec l’âge, les données de cette étude nous ont permis d’estimer et de contrôler les effets potentiels du faible poids de naissance sur la variation du QI dans la population générale. Les facteurs familiaux ont été indexés par le QI de la mère, l’éducation de la mère et le statut de parent isolé, autant de facteurs qui sont liés au QI des enfants (3). La communauté défavorisée a été indexée par la résidence dans le centre-ville par opposition à une banlieue de classe moyenne.

MATERIELS ET METHODES

Des échantillons d’enfants de faible poids de naissance et de poids de naissance normal ont été sélectionnés au hasard à partir des listes de sortie de nouveau-nés de deux grands hôpitaux du sud-est du Michigan, l’un dans la ville de Détroit et l’autre dans une banlieue proche. Les sujets ont été recrutés lorsqu’ils avaient 6 ans. Nous avons ciblé les cohortes 1983-1985 de nouveau-nés qui ont atteint l’âge de 6 ans au cours des années scolaires 1989-1990, 1990-1991 et 1991-1992, période prévue pour le travail sur le terrain. Le nombre total de sorties de nouveau-nés pour la période 1983-1985 était de 6 698 dans l’hôpital urbain et de 16 136 dans l’hôpital de banlieue. Au cours de cette période, l’hôpital de Detroit a desservi principalement des résidents du centre-ville. L’hôpital de banlieue desservait principalement les résidents des communautés suburbaines de classe moyenne de la région métropolitaine de Détroit. Dans chaque hôpital, pour chaque année de 1983 à 1985, des échantillons aléatoires de 130 nouveau-nés de faible poids à la naissance et de 93 nouveau-nés de poids normal à la naissance ont été prélevés. Sur les 1 338 enfants échantillonnés, 196 étaient connus pour avoir quitté la région métropolitaine, être décédés ou vivre dans des foyers d’accueil. Quarante-sept enfants identifiés par les dossiers médicaux comme souffrant d’une déficience neurologique grave ont été exclus, puisque notre objectif était d’évaluer les résultats à long terme chez les enfants qui avaient survécu jusqu’à l’âge scolaire sans déficience grave. Sur les 1 095 enfants de l’échantillon cible, 823 (75 %) ont participé à l’étude ; 4 % n’ont pu être localisés et les parents de 21 % ont refusé. Les enfants ont été évalués lorsqu’ils avaient 6 ans.

Cinq ans plus tard, en 1995-1997, lorsque les enfants avaient 11 ans, nous avons réévalué l’échantillon. Sur l’ensemble de l’échantillon, 717 (87,1 %) ont effectué la seconde évaluation (4 % avaient déménagé hors de la zone géographique, et les parents de 9 % ont refusé). Les principales caractéristiques de l’échantillon réévalué, notamment la race, l’éducation de la mère, l’insuffisance pondérale à la naissance et la répartition initiale du QI des enfants, avaient peu changé (18). Les enfants de faible poids de naissance dans les échantillons urbains et suburbains étaient similaires en ce qui concerne les caractéristiques néonatales, y compris le pourcentage de naissances de petite taille pour l’âge gestationnel, le nombre de jours passés dans l’unité de soins intensifs néonatals, le pourcentage avec un score d’Apgar 5 minutes ≤5, et la distribution entre les niveaux de faible poids de naissance.

La classification urbaine (ville de Détroit) versus suburbaine était basée sur l’adresse de la famille lors de la première évaluation. Une petite minorité de familles (10 %) qui résidaient dans la ville de Détroit au moment de la première évaluation avaient une adresse en banlieue lors du suivi, mais le moment du changement n’a pas été déterminé ; ces familles ont été classées comme urbaines dans cette analyse. Une description des échantillons urbains et suburbains en ce qui concerne les caractéristiques sociodémographiques et néonatales est présentée dans le tableau 1. Par rapport à l’échantillon de la banlieue, l’échantillon de la ville de Détroit présentait des pourcentages nettement plus élevés d’enfants issus de minorités (84,2 % contre 5,5 %), d’enfants nés de mères célibataires (58,1 % contre 9,7 %) et de mères n’ayant pas terminé leurs études secondaires (26,7 % contre 6,7 %). À quelques exceptions près, les enfants des minorités étaient noirs, ce qui reflète la composition raciale et ethnique de la région de Détroit. Les différences entre les sous-ensembles de faible poids à la naissance et de poids normal à la naissance au sein des deux communautés étaient faibles (tableau 1). Les données du recensement américain de 1990 indiquent de fortes disparités entre la ville de Détroit et le reste de la région métropolitaine en ce qui concerne les pourcentages de non-Blancs (78,4 % contre 8,4 %), de chômeurs (19,7 % contre 6,0 %), de femmes chefs de famille (sans mari) (56,0 % contre 17,2 %) et de familles vivant sous le seuil de pauvreté (40,0 % contre 8,6 %) (19). Ainsi, le plan d’échantillonnage a permis de comparer des populations aux conditions sociales très contrastées.

Mesure du QI

L’échelle d’intelligence de Wechsler pour les enfants – révisée (WISC-R) (20) a été utilisée pour mesurer le QI des enfants. Le WISC-R est standardisé pour l’âge et a une moyenne de 100 et un écart-type de 15 dans la population générale. Ainsi, un enfant dont le score de QI reste le même de l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans ne présente pas les mêmes performances aux deux évaluations. Au contraire, l’enfant présentera des gains en matière de connaissances générales, de vocabulaire, de capacité de raisonnement et dans d’autres domaines. Ce qui ne change pas, c’est le score de l’enfant par rapport à ses camarades d’âge.

Les enfants ont été évalués individuellement dans les mêmes conditions standardisées de laboratoire aux deux âges. Les psychométriciens ont été formés à une norme uniforme, et tous les scores ont été vérifiés par un second testeur. Les évaluations ont été réalisées en aveugle par rapport au statut de faible poids de naissance. Les psychométriciens qui ont effectué l’évaluation à l’âge de 11 ans étaient aveugles aux résultats obtenus à l’âge de 6 ans. La corrélation entre les scores de QI à pleine échelle entre les âges de 6 et 11 ans était de 0,85.

Analyse statistique

Nous avons utilisé une analyse de régression multiple, en appliquant des équations d’estimation généralisées (GEE) (21-23), pour tester et estimer les effets de la communauté urbaine par rapport à la communauté suburbaine, du faible poids à la naissance et des facteurs familiaux sur le QI à l’âge de 6 et 11 ans. L’approche GEE présente des avantages par rapport à d’autres approches de régression utilisées pour mesurer les changements dans le temps (24, 25). L’approche GEE permet une modélisation simultanée de la relation entre des facteurs de risque spécifiques et le QI des enfants à l’âge de 6 ans et de 11 ans. De plus, l’ajout de termes d’interaction nous a permis d’examiner si la différence de QI moyen associée à un facteur spécifique – par exemple, communauté urbaine contre communauté suburbaine – était significativement plus importante à l’âge de 11 ans qu’à l’âge de 6 ans. Le coefficient d’une interaction entre un facteur de risque et l’âge est équivalent à celui produit dans un modèle de régression standard dans lequel la variation du QI dans le temps est la variable de réponse et le facteur de risque est entré comme variable prédictive. Cependant, l’approche GEE fournit des informations sur les relations des facteurs de risque avec le QI à chaque âge, qui ne sont pas disponibles dans une analyse de régression standard de la variation du score.

Le modèle de base est illustré par l’équation Y = α + β1 (urbain) + β2 (âge) + β3 (urbain × âge) + β4 (faible poids de naissance) + β5-7 (facteurs familiaux), où les scores de QI standardisés à l’âge de 6 et 11 ans sont les résultats de l’enfant (Y) ; urbain = 1 si la communauté de l’enfant est urbaine et 0 si elle est suburbaine ; âge = 1 pour le QI à 11 ans et 0 pour le QI à 6 ans ; et faible poids à la naissance = 1 si l’enfant a eu un faible poids à la naissance et 0 si l’enfant a eu un poids normal à la naissance. Les cinquième, sixième et septième coefficients bêta (β5-7) sont les coefficients de trois facteurs familiaux, le QI maternel, l’éducation et le statut marital. Le coefficient β1 est la différence entre les QI moyens à l’âge de 6 ans des enfants urbains et suburbains, ajustée pour le faible poids de naissance et les facteurs familiaux ; β2 est la différence de QI moyen à l’âge de 11 ans par rapport à l’âge de 6 ans pour les enfants suburbains ; et le terme d’interaction, β3, estime dans quelle mesure le changement du QI moyen des enfants urbains diffère de celui des enfants suburbains. Ainsi, β2 + β3 est le changement du QI moyen des enfants urbains de l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans, ajusté pour le faible poids de naissance et les facteurs familiaux. (Dans des modèles supplémentaires, nous avons évalué d’autres interactions à deux ou trois voies entre des paires de facteurs de risque, par exemple la communauté urbaine et le faible poids à la naissance, et entre les facteurs de risque et l’âge). La méthode GEE estime les coefficients de régression et leurs erreurs standard, en tenant compte de la corrélation entre les mesures du QI des enfants à l’âge de 6 et 11 ans. Cette approche permet d’obtenir des estimations valides et robustes de la variance, même lorsqu’il existe une corrélation positive connue entre plusieurs mesures de résultats chez les sujets. L’option de corrélation échangeable a été utilisée comme corrélation de travail dans l’estimation des modèles GEE.

RESULTATS

Les valeurs moyennes et les écarts types pour les données descriptives, y compris les scores de QI pleine échelle, verbal et de performance par âge, faible poids de naissance par rapport au poids de naissance normal, et communauté urbaine par rapport à la banlieue, apparaissent dans le tableau 2. Nous nous concentrons ici sur le QI global. Les analyses des données de QI verbal et de performance ont donné des résultats similaires (disponibles auprès des auteurs). Ces données suggèrent un déclin du QI entre 6 et 11 ans chez les enfants urbains mais pas chez les enfants de banlieue.

La figure 1 présente les distributions cumulatives empiriques des scores de QI par âge chez les enfants urbains et suburbains, selon le statut de poids de naissance (poids de naissance normal vs faible poids de naissance). Les courbes de distribution cumulative des enfants des villes, qu’ils aient un poids normal ou faible à la naissance, tombent à gauche des courbes des enfants des banlieues, ce qui reflète les différences de QI entre les enfants des villes et des banlieues aux deux âges. Dans les deux groupes de poids de naissance, les courbes de QI des enfants de banlieue à l’âge de 6 et 11 ans se chevauchent étroitement, tandis que les courbes de QI des enfants urbains montrent un déplacement vers le bas entre 6 et 11 ans.

Le tableau 3 présente les résultats de deux modèles successifs utilisés pour tester et estimer les effets de la communauté (urbaine vs banlieue), du faible poids à la naissance et des facteurs familiaux sur le QI à 6 et 11 ans. Dans le modèle 1, nous avons examiné les effets de la communauté et du statut de poids à la naissance. Dans le modèle 2, nous avons introduit l’ensemble des covariables familiales. Dans les deux modèles, nous n’avons inclus que la seule interaction qui s’est avérée significative, à savoir l’interaction communauté urbaine × âge, qui indique que le changement de QI des enfants urbains diffère de celui des enfants de banlieue. Les autres interactions – par exemple, faible poids à la naissance × communauté urbaine, faible poids à la naissance × âge, et faible poids à la naissance × communauté urbaine × âge – avaient des coefficients de faible amplitude (proches de zéro) qui n’étaient pas statistiquement significatifs à α = 0,15. Les résultats du modèle 1 montrent qu’à l’âge de 6 ans, les enfants vivant en milieu urbain obtenaient 14,0 points de QI de moins que les enfants vivant en banlieue, quel que soit le statut du poids à la naissance. De plus, de l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans, le QI des enfants urbains, quel que soit le statut pondéral à la naissance, a diminué de 5,0 points (-5,19 + 0,21). Un changement négligeable a été détecté chez les enfants des banlieues (0,21). De l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans, l’écart de QI moyen entre les enfants des villes et ceux des banlieues est passé de 14,0 points à 19,2 points. Les enfants de faible poids à la naissance, tant en milieu urbain qu’en banlieue, ont obtenu 5,8 points de QI de moins que leurs homologues de poids normal à la naissance. L’ampleur de cette différence a peu changé entre l’âge de 6 ans et l’âge de 11 ans dans les deux types de collectivités. Cette interprétation est basée sur l’incapacité à détecter une interaction communauté urbaine × faible poids de naissance ou des interactions à deux et trois voies impliquant le faible poids de naissance et l’âge.

Les résultats du modèle 2 montrent que l’ajout des facteurs familiaux au modèle GEE a atténué de façon marquée la différence urbaine-suburbaine observée dans le QI des enfants à l’âge de 6 ans, passant de 14,0 points à 4,9 points. Ainsi, l’écart de QI entre les villes et les banlieues au début de la scolarité s’explique en grande partie par les différences de caractéristiques familiales. Le QI maternel est de loin le facteur familial le plus important : L’ajout du seul QI maternel au modèle 1 a réduit la différence observée entre les villes et les banlieues en ce qui concerne le QI des enfants à l’âge de 6 ans de 14,0 points à 5,7 points. En revanche, le déclin du QI à l’âge de 11 ans chez les enfants urbains calculé dans le modèle 1 est resté intact. L’écart de QI entre la ville et la banlieue qui n’était pas pris en compte par les variables familiales est passé de 4,9 points à l’âge de 6 ans à 10,1 points à l’âge de 11 ans. Les résultats du modèle 2 montrent également que le QI de la mère est positivement lié au QI des enfants, tout comme le niveau d’éducation de la mère, et que les enfants nés de mères célibataires obtiennent des résultats inférieurs à ceux des enfants nés de mères mariées. Cependant, les interactions de ces variables avec l’âge étaient proches de zéro, ce qui indique qu’elles n’étaient pas liées à la variation du QI des enfants.

Pour illustrer les implications de la baisse du QI chez les enfants urbains entre l’âge de 6 ans et l’âge de 11 ans, nous présentons dans la figure 2 les distributions des variations intra-individuelles des scores de QI dans les deux types de communautés, combinant les enfants de faible poids de naissance et les enfants de poids de naissance normal. La figure présente une ligne graphique lissée, utilisant une méthode de spline cubique avec des dérivées secondes continues (26). Bien que le changement du score de QI ait été généralisé dans les deux communautés, l’effet net était différent. Les pourcentages d’enfants urbains et suburbains dont les scores ont diminué de ≥5 points étaient respectivement de 51,9 et 31,5 ; les pourcentages dont les scores ont diminué de ≥7,5 points étaient respectivement de 38,8 et 22,7 ; et les pourcentages dont les scores ont diminué de ≥10 points étaient respectivement de 30,2 et 14,3 (toutes les comparaisons étaient statistiquement significatives à p < 0,0001). Ainsi, un excédent de 15,9 % des enfants urbains à l’âge de 11 ans était en retard de deux tiers d’un écart-type sur leur propre performance intellectuelle à l’âge de 6 ans, par rapport à leur groupe d’âge de référence à chaque évaluation. Un changement de 10 points du WISC-R se situe bien au-dessus des normes conservatrices permettant de séparer le changement de la fluctuation due à l’erreur de mesure (1).

Des analyses GEE supplémentaires ont été menées dans le sous-ensemble des enfants qui n’ont pas changé de résidence entre les communautés urbaines et suburbaines (c’est-à-dire en excluant les 10 % qui ont changé d’adresse urbaine pour une adresse suburbaine entre 6 et 11 ans). Les résultats de ces analyses ont reproduit fidèlement les résultats présentés dans le tableau 3. Une analyse correspondant au modèle 1 du tableau 3 a montré que l’écart initial du score moyen de QI entre les enfants des villes et des banlieues dans le sous-ensemble à résidence stable s’est élargi de 16,4 points à 21,6 points. L’écart de QI entre la ville et la banlieue qui n’a pas été pris en compte par le QI, l’éducation et l’état civil de la mère (correspondant au modèle 2 du tableau 3) est passé de 7,4 points à l’âge de 6 ans à 12,6 points à l’âge de 11 ans. Ainsi, les incréments de l’écart urbain-suburbain de 6 à 11 ans, tels qu’estimés dans ces analyses, étaient approximativement les mêmes (c’est-à-dire 5 points de QI) que ceux du tableau 3, qui étaient basés sur l’échantillon total.

DISCUSSION

Nos résultats suggèrent que grandir dans le centre-ville pourrait imposer des désavantages qui entraînent une baisse des scores de QI des enfants de 6 à 11 ans. En moyenne, le QI des enfants des villes a diminué de plus de 5 points. Un changement de 5 points chez un enfant individuel pourrait être considéré par certains comme cliniquement non significatif. Néanmoins, un changement de cette ampleur dans le QI moyen d’une population, qui reflète un déplacement vers le bas de la distribution (plutôt qu’un changement dans la forme de la distribution), signifie que la proportion d’enfants obtenant un écart-type ou plus en dessous du QI moyen standardisé de 100 augmenterait considérablement. Dans cette étude, le passage de l’âge de 6 ans à l’âge de 11 ans a fait augmenter le pourcentage d’enfants urbains obtenant un score inférieur à 85 au WISC-R de 22,2 à 33,2.

L’influence de la résidence urbaine par rapport à la résidence suburbaine sur le changement de QI contraste avec d’autres prédicteurs importants du QI des enfants, à savoir le faible poids à la naissance, le QI maternel, l’éducation de la mère et le statut de mère célibataire. L’insuffisance pondérale à la naissance était associée à un déficit de QI d’environ un tiers d’un écart-type, tant chez les enfants défavorisés des centres-villes que chez les enfants de la classe moyenne des banlieues, déficit qui a été détecté à l’âge de 6 ans et qui est resté inchangé à l’âge de 11 ans. Les enfants de faible poids de naissance n’ont ni pris de retard ni rattrapé leurs camarades d’âge de poids normal dans les deux communautés. Les déterminants familiaux du QI, c’est-à-dire le QI maternel, l’éducation et la situation familiale, ont exercé des influences stables et uniformes sur les scores de QI des enfants à tous les âges et dans les deux communautés ; aucun n’a été associé à un changement de QI. En outre, l’écart initial de 14 points de QI (à l’âge de 6 ans) entre les enfants des villes et ceux des banlieues a été ramené à 4,9 points lorsque les facteurs familiaux, principalement le QI maternel, ont été contrôlés. En d’autres termes, les disparités entre les villes et les banlieues en matière d’environnement familial et peut-être de génétique (dans la mesure où les facteurs génétiques se reflètent dans le QI maternel) expliquent les deux tiers de l’écart de QI entre les villes et les banlieues à l’âge de 6 ans. Cependant, ces facteurs n’expliquaient aucune partie de la baisse du QI (de 5 points, en moyenne) chez les enfants urbains de l’âge de 6 à 11 ans.

Des examens récents d’études menées depuis les premières décennies du XXe siècle jusqu’à ces dernières années suggèrent une influence des facteurs socio-environnementaux sur le QI (2-5, 27-31). Une relation inverse entre le QI et l’âge a été signalée chez les enfants vivant dans diverses conditions de privation, telles que l’appauvrissement, la discrimination raciale et une fréquentation scolaire irrégulière (2-5, 32). Les preuves proviennent principalement d’études transversales plutôt que d’études longitudinales qui suivent les mêmes individus dans le temps. Une analyse des données longitudinales d’échantillons américains (33) a révélé une augmentation de l’écart racial dans les résultats scolaires entre la première et la douzième année. La variation du QI n’a pas été mesurée dans cette étude.

Le rapport de 1996 d’un groupe de travail établi par l’American Psychological Association a résumé les preuves sur les facteurs impliqués dans la variabilité du QI (31). Le rapport conclut que le QI est le « produit conjoint de variables génétiques et environnementales » et qu’une variable environnementale importante ayant une influence nette sur le QI est la scolarité. L’école ne se contente pas de transmettre des informations, elle développe également des compétences intellectuelles et des attitudes qui influencent les scores de QI. Les preuves d’un effet de la scolarisation sur les scores de QI prennent plusieurs formes, comme le résume le rapport (31). Elles comprennent des données montrant que les enfants du même âge qui ont été scolarisés plus longtemps ont des scores de QI plus élevés et que les scores de QI ont tendance à baisser pendant les vacances d’été, en particulier chez les enfants de classe inférieure dont les activités estivales ne ressemblent pas au programme scolaire.

La distinction entre les facteurs familiaux et les facteurs communautaires nous a permis d’estimer leurs contributions distinctes aux QI des enfants au fil du temps. Cependant, nous reconnaissons que dans une perspective intergénérationnelle, ces indicateurs ne sont pas complètement séparables. Par exemple, bien que le QI maternel puisse être considéré comme une mesure de l’héritabilité du QI, les différences de QI maternel reflètent en partie l’héritage cumulatif de la croissance dans des communautés socio-économiquement disparates, comme le suggèrent les résultats de cette étude.

Notre échantillon d’enfants urbains reflétait la composition raciale du centre-ville, qui est majoritairement noir, ce qui contraste fortement avec l’échantillon de banlieue majoritairement blanc. Par conséquent, nous n’avons pas pu distinguer les effets de la race des effets du fait de grandir dans le centre-ville sur le déclin du QI. Cependant, que l’on se concentre sur la race des enfants ou sur leur résidence en centre-ville, les résultats suggèrent que les désavantages dans lesquels les enfants urbains ont grandi ont contribué à leur incapacité à progresser à un rythme normatif. Nos résultats n’excluent pas le rôle potentiel d’aspects non mesurés de l’environnement familial, tels que les pratiques d’éducation des enfants, dans la baisse du QI des enfants urbains. Cependant, ils soulignent la nécessité d’examiner l’influence des facteurs extrafamiliaux, y compris les ressources économiques de la communauté et l’organisation et la qualité des écoles, à propos desquelles il existe de fortes inégalités entre les centres-villes et les banlieues de classe moyenne.

Des preuves plus directes d’un rôle causal des facteurs extrafamiliaux dans le changement de QI observé pourraient provenir des informations sur la durée de résidence dans le centre ville. Si l’on constatait que les enfants ayant passé une plus grande partie de leur vie dans le centre-ville présentaient un déclin plus important de leur QI, cela renforcerait l’argument en faveur de l’hypothèse de la communauté défavorisée. De plus, des données sur les caractéristiques de l’école ou de la classe des enfants (par exemple, le temps passé sur un programme scolaire) et les ressources économiques de la communauté permettraient d’étudier les mécanismes potentiels. Les évaluations futures des enfants de cette étude comprendront la mesure de ces variables. Alors que les résultats de notre analyse, qui contrôlait le QI maternel (le prédicteur le plus fort des scores de QI des enfants), suggèrent un rôle pour grandir dans une communauté défavorisée et ségrégée sur le plan racial, des informations sur la durée de résidence et les caractéristiques de l’école pourraient permettre une interprétation plus claire des résultats.

Cette étude a été soutenue par la subvention MH-44586 du National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland (Dr Naomi Breslau).

Les auteurs remercient le Dr. Meredith Phillips pour ses commentaires utiles sur une version antérieure de cet article.