Mesurer pour mesurer: Une folie dans la méthode de contrôle du poids

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En cette saison de surconsommation et de surconsommation, nous pourrions nous demander pourquoi le contrôle de notre poids continue à sembler si décourageant pour la plupart des gens. Au fil des années, nous avons été submergés de rapports de nouvelles presque tous les jours de nouvelles études sur l'obésité et le surpoids qui contribuent peu à nos connaissances actuelles ou fournissent des informations qui contredisent ouvertement les études précédentes. Alors qu'il y a eu littéralement des milliers de rapports publiés, allant de grandes recherches épidémiologiques à de petites études de cas dans des revues à comité de lecture, pourquoi n'avons-nous pas plus de réponses et une meilleure compréhension de l'obésité que nous? Les chercheurs ont clairement essayé.

La réponse réside dans le fait que la recherche sur l'obésité, malheureusement, se prête particulièrement bien aux difficultés méthodologiques. Certes, il n'y a aucun obstacle spécifique à la recherche sur l'obésité. En fait, dans son article classique des années 1970, le professeur canadien David Sackett a délimité 55 catégories de biais possibles à n'importe quelle étape d'une étude clinique, allant de la revue initiale de la littérature et la sélection d'un échantillon à la mesure et à l'interprétation. données recueillies, et même publier les résultats d'une étude.

Quel est exactement le biais dans la recherche? C'est toute erreur systématique (par opposition à une erreur par hasard) dans la conception ou la mise en œuvre d'une étude qui peut interférer avec sa validité. En d'autres termes, la validité, interne ou externe, est essentiellement le degré auquel une étude est exempte de biais. Évidemment, lorsque la validité d'une étude est compromise de quelque façon que ce soit, les chercheurs doivent être beaucoup plus prudents lorsqu'ils font des inférences ou qu'ils émettent des recommandations aux cliniciens et aux patients.

Les principaux obstacles à la recherche sur l'obésité revêtent une importance particulière dans les domaines de la mesure de la composition corporelle (en particulier du tissu adipeux); consommation alimentaire et calorique; et l'activité physique. Par exemple, la plupart des études sur l'obésité reposent sur des données d'auto-évaluation qui sont notoirement inexactes: les gens ont tendance à surestimer leur taille et à sous-estimer leur poids, en particulier lorsqu'ils sont obèses. En outre, l'utilisation de l'indice de masse corporelle (IMC) comme mesure standard de l'obésité (poids en kilogrammes divisé par la taille en mètres ² , avec l'obésité définie comme un IMC de 30 kg / m2 ou plus) est controversée. Puisque l'IMC mesure non seulement le tissu adipeux mais aussi les muscles et les os, il peut être très inexact dans de nombreuses populations, y compris les athlètes (avec une masse musculaire accrue) ou les personnes âgées, ainsi que chez les personnes très grandes ou courtes. La mesure du tissu adipeux à l'aide d'étriers cutanés est également potentiellement inexacte: elle dépend de la compétence de l'examinateur et peut varier d'un examen à l'autre ou d'un observateur à l'autre.

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La mesure de la consommation alimentaire et calorique, autre que sur une unité hospitalière métabolique, dont le milieu artificiel a ses propres complications, est aussi potentiellement très imprécise. Les chercheurs recueillent de l'information dans des journaux alimentaires, des rappels 24 heures sur 24 ou des questionnaires sur la fréquence des aliments. Ceux-ci sont sujets à la distorsion soit par inadvertance due à la mémoire défectueuse des sujets ou intentionnellement en raison de l'embarras des sujets sur leur comportement afin qu'ils puissent dire aux chercheurs ce qu'ils pensent qu'ils veulent entendre, plutôt que la façon dont ils se comportent réellement. De plus, les sujets peuvent également changer leur style de consommation pendant qu'ils sont dans l'étude et ne respectent pas le protocole, en particulier au cours d'une période de temps prolongée et ainsi biaiser leurs réponses. Parfois, même la population témoin change son comportement pour suivre le protocole du groupe expérimental.

De même, la mesure de l'activité physique se prête également à l'imprécision: par exemple, des appareils tels qu'un podomètre ne capturent que certains types de mouvements, et les gens surestiment souvent l'activité physique qu'ils pratiquent, voire omettent de juger si une activité est vigoureuse ou modéré. Les tables d'activité standard ne sont en fait que des estimations générales des dépenses caloriques, car deux personnes ne pratiquent pas la même activité de la même manière.

Bien sûr, l'inexactitude dans la mesure n'est pas la seule source de biais. La non-randomisation de la population de l'échantillon en est une autre. Par exemple, ceux qui se portent volontaires pour une étude peuvent être différents de ceux qui ne le font pas. Typiquement, ils peuvent être plus soucieux de leur santé. L'une des études à long terme les plus médiatisées, par exemple, est le National Weight Control Registry. Même si cette étude, commencée dans les années 1990, a fourni des informations considérables concernant ceux qui ont réussi au maintien du poids, son échantillon initial a commencé comme une population non aléatoire sollicitée par des publicités et non représentative de la population américaine typique.

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Les taux élevés d'attrition (c'est-à-dire d'abandon) sont également courants dans les études sur l'obésité, en particulier lorsque la collecte de données s'étend sur plusieurs années. Les taux d'attrition typiques autour de 50% ne sont pas rares et peuvent compromettre gravement l'intégrité de la recherche clinique. Ce ne sont que quelques exemples des limites impliquées dans la recherche sur l'obésité.

Fait remarquable, compte tenu de ces obstacles, nous en savons autant que nous.