L’attachement parent-enfant et le tempérament sont deux concepts fondamentaux dans le développement de l’enfant, car ils sont impliqués dans le développement de ses capacités de socialisation et de régulation émotionnelle. Cependant, le lien entre l’attachement et le tempérament est encore mal compris. La présente recherche évalue s’il y a un lien entre les catégorie d’attachement (A, B, C, D) ainsi que les sous-catégories d’attachement mère-enfant (A, B1, B2, B3, B4, C et D) et père-enfant (A1, A2, B1, B2, B3, B4, C1 et D) et le tempérament (affect négatif, extraversion et autocontrôle) chez les trottineurs (12-30 mois). Les données proviennent du premier temps de mesure du projet de recherche Complémentarité des relations d’attachement père-enfant et mère-enfant : une approche systémique de la famille pour mieux comprendre le développement des enfants d’âge préscolaire (CRA). L’échantillon comprend des familles composées de la mère (n=174), du père (n=173) et de leur enfant. L’attachement mère-enfant et père-enfant a été mesuré à un mois d’intervalle à l’aide de la Situation étrangère de Ainsworth à 12-18 mois. Le tempérament a été mesuré par le questionnaire de Rothbart «Early Child Beavior Questionnaire - Short Form» rempli par la mère et le père à 24-30 mois. Aucun des tests de différence de moyenne ne sont significatifs. Cela indique que les enfants des différentes catégories et sous-catégories d’attachement mère-enfant et père-enfant ne diffèrent pas quant à leur niveau d’affect négatif, l’extraversion et d’autocontrôle. / Parent-child attachment and temperament are two fundamental concepts in child development, because they are involved in the development of both socialization and emotional regulation capacity. However, the connection between those two concepts is still misunderstood. The foregoing research assesses whether there is a connection between mother-child and fatherchild attachment (A, B, C, D), mother-child sub-categories (A, B1, B2, B3, B4, C and D) and father-child sub-categories (A1, A2, B1, B2, B3, B4, C and D) with the temperament (negative affect, surgency and effortful control) of 12-18 month-old toddlers. Data come from the first measurement time in the Complémentarité des relations d’attachement père-enfant et mèreenfant : une approche systémique de la famille pour mieux comprendre le développement des enfants d’âge préscolaire (CRA) research project. The sample is made of families with the mother (n=174) the father (n=173) and their child. The attachment was measured with the Ainsworth Strange Situation at 12-18 month and the temperament was measured by the mothers’ and the fathers’ answers to the Rothbart questionnaire « Early Child Behavior Questionnaire - Short Form » when the child was 24-30 month old. The two MANCOVAS models are not significant. Results indicate that there is no difference between children of either attachment category and sub-category as to toddlers’ negative affect, surgency and effortful control.

Contexte : La quantification des subjectivités associées aux états de santé peut fournir des informations sur la qualité de vie reliée à la santé (QVRS). Pour rendre compte de ces subjectivités dans la mesure de la QVRS, on utilise des instruments d'utilité multi attribut comme le Short-Form 6-Dimension Version 2 (SF-6Dv2). Ces instruments permettent de décrire les états de santé, de dériver les utilités correspondantes et d’estimer le changement minimal important (CMI) qui est spécifique à différents groupes de populations, afin de tirer des inférences sur l'état de santé de la population. Le CMI est ici un point central correspondant à la variation minimale considérée comme importante dans la QVRS par les répondants. Le but de cette étude est de déceler le seuil de CMI du SF-6Dv2 pour un échantillon de la communauté québécoise. Méthodes : Une enquête en ligne auprès de la population générale adulte du Québec a été menée entre mars 2020 et septembre 2021 pendant six cycles ou intervalles de temps. Le questionnaire SF-6Dv2 a été administré à chaque cycle, ainsi qu’une question sur la perception d’un changement dans l’état de santé (‘Global Rating of Change’) à partir du cycle 2. Les scores d’utilité en santé ont été calculés pour chaque participant à l’aide de deux ensembles de valeurs de référence (‘value set’), soit pour le Royaume-Uni et le Québec. Actuellement il n'existe pas de value set canadien pour le SF-6Dv2 et le value set québécois n'était disponible qu'en 2023. Une analyse des données avec des méthodes basées sur la distribution et l’ancrage a été effectuée pour déterminer les valeurs de CMI. Résultats : En considérant que les participants avec les réponses 2 ou 4 à la question du ‘Global Rating of Change’ ont connu un changement minimal dans leur état de santé, le CMI calculé avec la pondération du Royaume-Uni était de 0,030 (IC 95% [0,023 ; 0,038], valeur p < 0,001) et pour le Québec de 0,029 (IC 95% [0,023 ; 0,036], valeur p < 0,001) pour le SF-6Dv2. Les méthodes basées sur la distribution ont permis d'obtenir une réponse moyenne standardisée (SRM) de 0,134 et 0,152 avec les ensembles de valeurs du Royaume-Uni et du Québec, respectivement. La taille de l'effet et le demi-écart-type ont également été calculés (0,106 et 0,143 avec Royaume-Uni) (0,115 et 0,127 avec Québec). Conclusion : Le CMI calculé valide la bonne sensibilité (réactivité) du SF-6Dv2 dans la population générale du Québec et fournit une estimation du seuil minimalement important pour les participants. Le CMI permet d’interpréter la QVRS calculée et l’utiliser pour comprendre si la santé s'est significativement améliorée ou détériorée du point de vue des répondants. Les études d’évaluation des technologies de la santé et de prise de décision deviennent ainsi plus valables, car elles tiennent compte de la subjectivité individuelle ressentie et associée à un état de santé particulier, en plus des résultats cliniques objectifs. / Background: Quantifying subjectivities associated with health states can offer information on the health-related quality of life (HRQoL). To account for such subjectivities on HRQoL we use multi attribute utility instruments such as the Short-Form 6-Dimension version 2 (SF-6Dv2). They allow health state description, derive corresponding health utilities, and provide an estimate of minimal important change (MIC) which is specific to different population groups, for inferences on population health. MIC is a central point corresponding to the minimal change in HRQoL that is considered important by the participant. The aim of this study was to find the minimal important change of a generic preference-based instrument, the SF-6Dv2 for a Quebec community sample. Methods: An online survey of the adult general population in Quebec was conducted between March 2020 and September 2021 over six time intervals. SF-6Dv2 was administered at each cycle and a global rating of change question was also administered in the follow-up cycles starting from cycle 2. Health utilities were calculated for each participant using a United Kingdom (UK) based value set (preference weights) and a Quebec value set. At present a Canadian value set is not available for SF-6Dv2 and the Quebec value set was developed in 2023. Data analysis was performed with both anchor and distribution-based methods to ascertain the MIC values. Results: Considering the participants who chose 2 or 4 in the Global Rating of Change question as having experienced a minimal change in health state, the MIC calculated with UK value set was 0.03 (95% CI [0.023 ; 0.038], p-value < 0.001) and with Quebec value set 0.0293 (95% CI [0,023 ; 0,036], p-value < 0,001) for SF-6Dv2. Distribution-based methods yielded a standardized response mean (SRM) of 0.134 and 0.152 with the UK and Quebec value sets, respectively. Effect size and half a standard deviation were 0.106, 0.143 for UK and 0.115, 0.127 for Quebec, respectively. Conclusion: The MIC calculated hence validates SF-6Dv2’s responsiveness in the general population and estimates a utility score minimally important to the participants. This MIC enables HRQoL calculated from such instruments to be appropriately interpreted and to understand if health has improved or deteriorated from the participant’s perspective. Further rendering health technology evaluation and decision-making studies more valid by accounting for the subjectivity felt and associated with a particular health state, apart from the objective clinical results.