dimanche 22 avril 2012

Faut-il avoir peur de la viande rouge ? 2ème partie.

Dans la première partie de cet article [1], MonDieteticien.fr se proposait d'analyser les méthodes utilisées par les chercheurs de l'École de Santé Publique de Harvard pour collecter les données qui ont servi de base à la publication de l'article "Consommation de Viande Rouge et Mortalité" [2].

Après avoir vu combien la fiabilité de ces données était sujette à caution, nous allons maintenant essayer d'évaluer la validité des résultats annoncés par les auteurs.


Facteurs de confusion

Pour essayer de déterminer les risques associés à la consommation de viande rouge, les auteurs ont divisé les populations étudiées en cinq groupes (ou quintiles), de la plus petite consommation quotidienne de viande rouge (quintile 1 ou Q1) à la plus grosse (quintile 5 ou Q5). Ils ont ensuite comparé les taux de mortalité de chaque quintile pour voir si le risque augmentait effectivement avec la consommation de viande rouge.

Mais c'est justement à ce stade que les études d'observation montrent leurs faiblesses. En effet, si par exemple les plus gros mangeurs de viande (Q5) sont également de gros fumeurs, comment être sûr que l'augmentation du taux de mortalité (si elle existe) est bien due à la viande et pas au tabac ? Dans ce cas, la consommation de tabac constitue ce que l'on appelle un facteur de confusion.

Quelle peut être l'influence d'un facteur de confusion sur le résultat d'une étude ? C'est ce que nous allons maintenant essayer de voir, de manière très simplifiée, à l'aide de quelques exemples (dont les chiffres totalement fictifs sont donnés dans le but de faciliter la compréhension).


Exemple n°1 :

Imaginons que nous réalisions pendant 20 ans une étude d'observation sur deux groupes, A et B : les sujets du groupe A mangent une entrecôte par jour alors que les sujets du groupe B en mangent deux. Lorsqu'on compare le nombre de décès "brut" dans chaque groupe, on relève 2 décès dans le groupe A et 10 décès dans le groupe B. À première vue, le risque de mortalité semble multiplié par 5 lorsqu'on double sa ration de viande.

Cependant, un examen plus poussé des données disponibles révèle que les sujets du groupe A ne fument pas alors que ceux du groupe B fument. Et sur les 10 décès du groupe B, on constate que 8 sont dus à des cancers du poumon.

Ici, la consommation de tabac joue un rôle de facteur de risque supplémentaire en augmentant artificiellement le risque de mortalité associé à la consommation de viande. Si on corrige maintenant le nombre de décès en tenant compte de ce facteur, on peut légitimement considérer que le risque "ajusté" de décès dû à la viande pour le groupe B passe de 10 à 2. Le risque de mortalité apparaît donc équivalent entre les deux groupes.


Exemple n°2 :

L'étude est renouvelée avec deux autres groupes, A' et B'. le point de départ est identique : les sujets du groupe A' mangent une entrecôte par jour alors que les sujets du groupe B' en mangent deux. Cette fois on ne constate qu'un seul décès "brut" dans le groupe A' et 2 dans le groupe B', avec pour cause identique le cancer du côlon. À première vue, le risque de mortalité semble multiplié par 2 lorsqu'on double sa ration de viande.

Mais on s'aperçoit que les sujets du groupe A' font une abondante consommation de légumes alors que les sujets du groupe B' n'en mangent pratiquement aucun. Or on considère qu'une généreuse consommation de légumes permet de diviser par 2 l'occurrence de cancer du côlon.

Ici, la consommation de légumes joue un rôle de facteur protecteur en diminuant artificiellement le risque de mortalité associé à la consommation de viande. Si on corrige maintenant le nombre de décès en tenant compte de ce facteur, on peut légitimement supposer qu'en l'absence du facteur "légumes" le risque "ajusté" de décès aurait été de 2 dans le groupe A'. Le risque de mortalité apparaît donc une nouvelle fois équivalent entre les deux groupes.


Que retenir ?

Dans le cadre des études d'observation, les risques sont ajustés par des calculs statistiques. Évidemment, toutes les combinaisons sont possibles et, dans la réalité, les situations rencontrées sont infiniment plus complexes. Toutefois, les exemples étudiés permettent de retenir les points suivants :

Les facteurs de risque vont augmenter artificiellement le risque "brut" associé à la consommation de viande. Les facteurs protecteurs vont diminuer artificiellement le risque "brut" associé à la consommation de viande.

Retour sur l'étude de Harvard

Théoriquement, les chercheurs ont utilisé des techniques statistiques adéquates pour aboutir à un résultat "ajusté" en fonction des différents facteurs de confusion. Pourtant, lorsqu'on examine les tableaux de données fournis avec le texte de l'article, on se trouve confronté une nouvelle fois à un problème de cohérence.

Ainsi, si l'on considère la première étude mentionnée dans cet article, on constate que les participants qui mangent plus de viande sont également ceux qui :

ont un IMC plus élevé (facteur de risque)fument plus (facteur de risque)sont plus souvent diabétiques (facteur de risque)ont des apports caloriques plus élevés (facteur de risque)consomment plus d'alcool (facteur de risque)

Donc cela signifie que dans le calcul du risque de mortalité, il faudra éliminer l'IMC, le tabac, le diabète, l'apport calorique, l'alcool pour identifier ce qui correspond bien à la consommation de viande rouge. Le risque "ajusté" sera donc logiquement plus bas que le risque "brut".

Mais peut-être que les gros consommateurs de viande rouge bénéficient de facteurs protecteurs qui diminuent artificiellement le risque ? Examinons ces facteurs et leur évolution en fonction de la consommation de viande rouge :

Activité physique : les gros mangeurs de viande sont ceux qui en font le moins.Fruits : les gros mangeurs de viande sont ceux qui en consomment le moins.Légumes : les gros mangeurs de viande (Q5) en consomment moins que les petits mangeurs (Q1).Céréales complètes : les gros mangeurs de viande sont ceux qui en consomment le moins. (mais peut-être la consommation de céréales complètes ne constitue-t-elle pas un facteur protecteur ?)Poissons : les gros mangeurs de viande sont ceux qui en consomment le moins.

En terme de calcul de risque, cela signifie donc que le risque "brut" des gros mangeurs de viande rouge ne sera pas artificiellement réduit par ces facteurs. Le risque "ajusté" ne sera donc pas supérieur au risque "brut".

Après avoir passé en revue les facteurs de risque et les facteurs protecteurs, il reste encore quelques facteurs dont l'influence est difficile à évaluer : le taux de cholestérol, la consommation de multi-vitamines, d'aspirine, de produits laitiers. Pour y voir plus clair, il aurait été intéressant de disposer du risque associé à chacun de ces facteurs, malheureusement ces informations ne sont pas disponibles.

Et enfin, il ne faut pas oublier qu'une infinité de facteurs de confusion, non-identifiés par les chercheurs (donc non-ajustés), jouent également un rôle dans les résultats.


À quoi s'attendre ?

L'objectif de ce long préambule un peu technique était d'aboutir à la question suivante : à quel genre de résultats peut-on s'attendre au vu des données fournies par l'article de l'École de Santé Publique de Harvard ?

En premier lieu, les taux de mortalité "bruts" (ou non-ajustés) devraient traduire l'impact de l'accumulation des facteurs de risques et l'absence d'effet des facteurs protecteurs. Autrement dit, les taux de mortalité "bruts" devraient augmenter très nettement du premier quintile (Q1) au cinquième quintile (Q5).

Dans un second temps, après "ajustement" statistique, on devrait obtenir des taux de mortalité "nettoyés" des facteurs de confusion. Autrement dit, les taux de mortalité "ajustés" devraient augmenter beaucoup plus doucement de Q1 à Q5.


Résultats

Le moment est enfin venu de dévoiler les résultats donnés par l'équipe de Harvard !

Tableau des Risques Relatifs de Mortalité Comparés "Brut" vs "Ajusté"

pour la Viande Non-Transformée










Tableau des Risques Relatifs de Mortalité Comparés "Brut" vs "Ajusté"

pour la Viande Transformée (Charcuterie)









L'étude de ces tableaux fait apparaître une incohérence flagrante entre les données de l'étude et les résultat qu'en ont tirés les chercheurs. Alors que les chiffres "ajustés" devraient être inférieurs aux chiffres "bruts", il apparaissent supérieurs.

Pour bien comprendre l'absurdité de ces résultats, cela signifie en clair que l'IMC, le tabac, le diabète, l'apport calorique, l'alcool joueraient un rôle protecteur sur la santé !


Conclusion

Au terme de ce deuxième article, on a vu qu'après avoir collecté des données dont la fiabilité et la cohérence semblent douteuses, les chercheurs de l'École de Santé Publique de Harvard nous livrent des résultats complètement illogiques. De plus, ils n'offrent aucune explication permettant de résoudre un tel paradoxe.

Ainsi que le manuel "Épidémiologie appliquée" le souligne : "aussi pointue que puisse être l'analyse multivariée, elle ne peut corriger les faiblesses d'une étude qui a été menée de façon inadéquate. En effet, si l'analyse multivariée permet de contrôler un biais de confusion, elle ne peut corriger un biais d'information ou un biais de sélection" [3].

Dans la troisième et dernière partie, MonDieteticien.fr proposera quelques hypothèses pour adapter concrètement sa consommation de viande rouge et de charcuteries…

J'invite également les lecteurs anglophones à consulter le blog de Zoë Harcombe qui m'a servi de point de départ pour la rédaction de cette partie.


Notes et références

1. Faut-il avoir peur de la viande rouge ? 1ère partie www.mondieteticien.fr

2. Red Meat Consumption and Mortality, 2012

3. Épidémiologie appliquée, A. Simpson, C. Beaucage, Y. Bonnier Viger. Gaëtan Morin Éditeur.


Des réactions ? Des questions ?

C'est ici.

Risques Relatifs "bruts" vs "ajustés" Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Viande non-transformée "brut" 1,00 0,94 0,81 0,98 1,06
Viande non-transformée "ajusté" 1,00 1,11 1,14 1,20 1,29
Risques Relatifs "bruts" vs "ajustés" Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Viande transformée (charcuterie) "brut" 1,00 0,95 0,98 1,01 1,32
Viande transformée (charcuterie) "ajusté" 1,00 1,06 1,15 1,18 1,27

MonDieteticien.fr

Photo A. Bourgade ©

 


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