ANR · 2022
NEMoD — Evaluation nationale de la contamination fongique des logements en France
L’exposition domestique aux moisissures est un facteur de risque associé au développement et/ou à l’évolution de plusieurs maladies respiratoires (notamment l’asthme et la rhinite). En plus de ces effets négatifs sur la santé, des inégalités sociales fortes sont associées à l’exposition aux moisissures. Afin de permettre la mise en œuvre de politiques efficaces de prévention du développement des moisissures intérieures, et de réduire son impact en santé publique en France, il est essentiel d’améliorer nos connaissances sur cette problématique. Dans ce contexte, nous proposons d’investiguer la la contamination fongique dans les logements en France à partir de deux sources de données, incluant i) les caractéristiques des logements, ainsi que les caractéristiques géographiques, socio-économiques et de santé collectées à l’aide de questionnaires standardisés pour ~118 000 participants de la cohorte nationale française Constances (www.constances.fr), ii) une évaluation quantitative et qualitative objective de la contamination fongique à grande échelle à l’aide de capteurs électrostatiques à poussières exposés pendant plusieurs semaines dans les logements de 2000 participants sélectionnés en fonction de la présence ou non de moisissures visibles, ou de facteurs associés à leur développement. Au total, cette approche holistique permettra d’apporter des données nouvelles sur la contamination fongique des logements français, sa distribution spatiale, les populations à risque, ainsi qu’une clarification des déterminants de la contamination fongique et de ses effets sur la santé respiratoire en particulier pour les pathologies autres que l’asthme ou la rhinite. Ces données seront utilisées pour la création d’une plateforme de formation en ligne sur la caractérisation et la prise en charge des moisissures intérieures, afin de permettre une meilleure connaissance du grand public et des professionnels sur cette problématique.
Participating units of Université Paris-Saclay
Data provenance
Sources : scanR. Data compiled on 27/10/2026. Found an error? It is corrected in the original source (HAL, RNSR, directory); see how.