Consommation d’aliments bio et risque de cancer…

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Comment NutriNet-Santé tente de bâtir un récit fictionnel sous couvert de science approxi­ma­tive.

Article de Laurent Buhler, diététicien-nutritionniste, repro­duit avec la permis­sion de l’au­teur, 29/10/2018.

➡️ Introduction

Impossible d’y échapper, l’étude NutriNet-Santé (lien:rm6u) consa­crée à l’effet d’une alimen­ta­tion bio sur le risque de cancer est partout, partagée par les réseaux sociaux, reprise dans les maga­zines et à la radio, vue à la télé. Si l’on en croit le résultat annoncé par les auteurs, « une fréquence élevée de consom­ma­tion de produits bio est asso­ciée à une réduc­tion du risque de cancer » [1]. Un chiffre de 25 % de réduc­tion est même avancé, ce qui ferait du bio une approche extrê­me­ment effi­cace dans la préven­tion. Face à une telle promesse, on se dit que l’étude doit être sacré­ment robuste et qu’elle s’appuie sur un proto­cole solide. Pour en avoir le cœur net, il faut descendre dans les profon­deurs de cette vaste étude qui a mobi­lisé plus d’une dizaine de cher­cheurs.

Avant d’attaquer l’analyse, il convient de préciser que le texte qui suit n’apporte pas d’élément « en faveur du bio » ou « contre le bio ». L’intention est simple­ment d’étudier si le résultat annoncé repose sur une approche scien­ti­fique de qualité.

Par ailleurs, tous les argu­ments présentés ici sont véri­fiables et acces­sibles via les réfé­rences données en fin d’article.

➡️ Type d’étude

L’étude NutriNet-Santé consa­crée à l’association entre consom­ma­tion d’aliments bio et risque de cancer est ce qu’on appelle dans le jargon une étude « d’ob­ser­va­tion » (ou étude de cohorte). On prend de l’exis­tant (ou ce qu’on croit être de l’exis­tant) et on observe ce qui se passe.

À l’op­posé, on a les études dites « cliniques » ou « d’in­ter­ven­tion » où, comme le nom l’in­dique, on constitue un échan­tillon auquel on applique une inter­ven­tion contre placebo. Ce type d’étude est malheu­reu­se­ment très compliqué à réaliser en nutri­tion même si une compa­raison bio versus conven­tionnel s’y prête plutôt bien.

➡️ Échantillon

Parmi les premières étapes de la conduite d’une étude, quel que soit son type, on trouve le recru­te­ment des parti­ci­pants. Idéalement, on essaie d’obtenir un échan­tillon corres­pon­dant au champ d’application visé par l’étude. Par exemple, si l’étude vise la popu­la­tion fran­çaise, il est préfé­rable que l’échan­tillon étudié incor­pore des propor­tions repré­sen­ta­tives de femmes, d’hommes, d’ac­tifs, de cadres, d’ou­vriers, de bien-portants, de femme méno­pau­sées ou en âge de procréer, etc.

Si l’échan­tillon est parti­cu­lier (par exemple essen­tiel­le­ment composé de femmes), son champ d’ap­pli­ca­tion est restreint à la popu­la­tion étudiée.

Dans l’étude NutriNet-Santé sur le bio, l’échantillon est composée à 78 % de femmes, à 65 % de personnes ayant un diplôme secon­daire, à 24 % de caté­go­ries socio-professionnelles supé­rieures. L’IMC moyen est à 2 points en dessous de la moyenne natio­nale (23,7 vs 25,7) [2]. L’échantillon semble donc légè­re­ment diffé­rent de la popu­la­tion fran­çaise, à moins que les parti­ci­pants aient pris quelques libertés avec la réalité de leurs diplômes, de leur poids ou de leur sexe.

➡️ Collecte des données nutri­tion­nelles

Autre étape extrê­me­ment impor­tante dans la réali­sa­tion d’une étude : la collecte des données. Pour évaluer l’impact d’un mode alimen­taire en terme de santé, il appa­raît primor­dial de s’assurer que les données recueillies sont fiables. Exemple trivial : si on croit mesurer l’effet d’une consom­ma­tion régu­lière d’oranges sur un échan­tillon qui mange en réalité des pommes, la conclu­sion de l’étude sera, par défi­ni­tion, erronée.

Comment les données sont-elles collec­tées dans l’étude NutriNet-Santé ?

Concernant les données de base, voici divers éléments donnés par le texte de l’étude :

« Au démar­rage, des données ont été collec­tées concer­nant l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, le statut fami­lial, le revenu mensuel par membre du foyer, le nombre d’enfants et le statut taba­co­lo­gique. »

« Des ques­tion­naires anthro­po­mé­triques ont fourni des données sur la taille et le poids. »

« Des ques­tion­naires spéci­fiques ont évalué l’usage de complé­ments alimen­taires (oui ou non) et l’exposition au soleil (“vous êtes vous régu­liè­re­ment exposés au soleil à l’âge adulte ?” – oui ou non). »

Jusqu’ici, rien à dire. Il faut atteindre la partie concer­nant les données alimen­taires pour entrer dans le vif du sujet. Concernant l’alimentation en général, voici comment ça se passe :

« Lors du recru­te­ment, la prise alimen­taire a été évalué en utili­sant trois enre­gis­tre­ment sur 24 heures, distri­bués aléa­toi­re­ment sur une période de 2 semaines, incluant 2 jours de semaine et 1 jour de week-end, selon une méthode validée. Les parti­ci­pants ont enre­gistré tous les aliments et toutes les bois­sons consommés en toutes occa­sions. Les tailles des portions ont été esti­mées en utili­sant des photos issues d’un cata­logue d’images préa­la­ble­ment validé ou direc­te­ment saisies en grammes, volume, ou unités ache­tées.
La prise d’alcool a été calculée en utili­sant l’enregistrement sur 24 heures ou selon un ques­tion­naire de fréquence pour ceux iden­ti­fiés comme absti­nents pendant les 3 jours d’enregistrement sur 24 heures.
De même, la consom­ma­tion hebdo­ma­daire de fruits de mer a été évaluée par un ques­tion­naire spéci­fique de fréquence.
La consom­ma­tion alimen­taire quoti­dienne moyenne a été calculée à partir des trois enre­gis­tre­ments de 24 heures réalisés au démar­rage et pondérée selon le type de jour (jour de semaine ou jour de week-end).
La prise de nutri­ments a été dérivée des prises alimen­taires indi­vi­duelles selon les enre­gis­tre­ments sur 24 heures puis calculée en utili­sant la table de compo­si­tion alimen­taire Nutrinet-Santé. »

Apparemment, le recueil des données suit une méthode « validée » qui est censée en assurer la fiabi­lité. La réfé­rence qui figure dans le texte renvoie à l’étude de vali­da­tion de la méthode. Avant de pour­suivre, il est inté­res­sant d’ouvrir une paren­thèse concer­nant cette étude de vali­da­tion.

➡️ Méthode validée

Il faut bien se mettre d’accord sur ce qu’on entend par « méthode validée ». Si on épluche l’étude réfé­rencée pour ce terme [3], on découvre que « méthode validée » signifie que, si on a correc­te­ment et exhaus­ti­ve­ment rempli le ques­tion­naire (et ce préam­bule est d’une impor­tance capi­tale), on obtient un bilan urinaire des 24 heures qui corres­pond effec­ti­ve­ment à l’enregistrement alimen­taire pour 3 biomar­queurs, l’azote (en tant qu’indicateur de l’apport protéique), le sodium et le potas­sium (chez une popu­la­tion n’ayant aucune patho­logie impac­tant les sphères diges­tives ou rénales).

La procé­dure de vali­da­tion, décrite dans l’étude réfé­rencée, est extrê­me­ment fasti­dieuse. Il faut remplir 3 ques­tion­naires alimen­taires de façon détaillée et complète et, sur 2 jours corres­pon­dant à 2 des 3 jours consa­crés aux ques­tion­naires, il faut collecter ses urines de 24 heures selon un proto­cole bien précis.

Le recru­te­ment de l’étude de vali­da­tion a donc fait appel à des volon­taires parti­cu­liè­re­ment déter­minés. Or on constate que même chez ces volon­taires déter­minés, 10 % des bilans urinaires sont inex­ploi­tables, soit en raison d’un recueil incom­plet des urines, soit par inadé­qua­tion avec le ques­tion­naire alimen­taire. Dit autre­ment, cela signifie que, même chez des parti­ci­pants très assidus, 1 ques­tion­naire sur 10 ne peut pas être validé.

Soit, mais sur les ques­tion­naire validés, obtient-on une bonne corres­pon­dance entre apports alimen­taires déclarés et marqueurs urinaires ? Pour le sodium et le potas­sium, c’est assez satis­fai­sant mais pour l’azote (i.e. les protéines), les apports sont sous-estimés d’environ 14 %, tant chez les hommes que chez les femmes.

Pour autant, les auteurs consi­dèrent qu’il existe une bonne corré­la­tion entre les enre­gis­tre­ments alimen­taires et les résul­tats de bilans urinaires, c’est à dire que les consom­ma­tions saisies sont assez fidèles à ce qu’on retrouve dans les urines (sans préciser toute­fois comment l’écart des apports protéiques est corrigé). À un petit détail près toute­fois, car selon les cher­cheurs, « les coef­fi­cients [de corré­la­tion] sont plus faibles chez les femmes que chez les hommes, ce qui indique une vali­dité intrin­sèque infé­rieure de l’outil chez les femmes par rapport aux hommes ». Les ques­tion­naires admi­nis­trés aux femmes sont donc moins fiables. C’est un peu dommage car comme nous l’avons vu plus haut, l’échantillon est composé à 78 % de femmes. En clair, l’étude a été en grande partie réalisée sur des ques­tion­naires dont les réponses sont moins fiables.

Il faut enfin rappeler que la vali­dité du ques­tion­naire alimen­taire dépend de l’exactitude et de l’exhaustivité de ce qui a été saisi. On vient de voir que chez des parti­ci­pants assidus qui se savent contrôlés par un bilan urinaire, environ 10 % des cas n’ont pas pu être validés. On peut donc s’interroger sur la fiabi­lité de ques­tion­naires remplis par des parti­ci­pants peut-être moins rigou­reux et sans contrôle a poste­riori. Car rien ne garantit que les ques­tion­naires soient correc­te­ment rensei­gnés en dehors du cadre expé­ri­mental de l’étude de vali­da­tion. D’ailleurs de l’aveu même de l’équipe NutriNet-Santé, le passage de ques­tion­naires « papiers » remplis par des enquê­teurs qui s’entretiennent avec les parti­ci­pants, à des formu­laires saisis direc­te­ment sur internet soulève certaines inter­ro­ga­tions. En effet, bien que la part des macro­nu­tri­ments demeure cohé­rente, les apports de fruits et légumes, fibres, produits de la mer, vita­mines sont majorés lorsque déclarés via le web alors que dans le même temps les consom­ma­tions de viande, de fécu­lents, de soda et d’alcool (pour les hommes) appa­raissent réduites [4]. On retrouve peut-être ici un biais de rensei­gne­ment bien connu en épidé­mio­logie nutri­tion­nelle qui consiste à sur-déclarer les aliments ayant une conno­ta­tion sociale favo­rable et vice-versa [5].

Ultime note trou­blante sur cette étude de vali­dité : les auteurs déclarent qu’un apport éner­gé­tique infé­rieur à 500 kcal/jour chez les femmes et 800 kcal/jour chez les hommes a été consi­déré comme invrai­sem­blable et exclu des calculs. Par corol­laire, cela signifie que des femmes décla­rant un apport de l’ordre de 600 kcal/jour ou des hommes décla­rant un apport de 900 kcal/jour ont pu être inclus dans l’étude. Cela donne une idée des écarts poten­tiels entre consom­ma­tions réelles et consom­ma­tions décla­rées.

Au total, rien que sur les données alimen­taires de base, on se trouve déjà en présence de 4 biais cumulés : 10 % des données impos­sibles à valider, 14 % de sous-estimation de la prise protéique (qu’en est-il pour les glucides et les lipides?), moindre fiabi­lité des réponses fémi­nines, assi­duité réelle inconnue.

➡️ Consommation bio

De retour sur l’étude NutriNet-Santé, Le volet bio de l’enquête est-il plus satis­fai­sant ou réserve-t-il de nouvelles surprises ?

Voici le proto­cole de collecte des consom­ma­tion de produits bio, tel qu’il est présenté dans l’étude :

« Deux mois après le recru­te­ment, les volon­taires ont été solli­cités pour fournir des infor­ma­tions sur leur fréquence de consom­ma­tion de 16 produits cata­lo­gués “bio” (fruits ; légumes ; produits à base de soja ; produits laitiers ; viande et poisson ; œufs ; céréales (utili­sées en tant que fécu­lents) et légu­mi­neuses ; pain et céréales ; farine ; huiles végé­tales et condi­ments ; plats préparés ; café, thé et tisane ; vin ; biscuits, chocolat, sucre et confi­ture ; autre aliments ; et complé­ment alimen­taires). »

« Les fréquences de consom­ma­tion ont été décla­rées en utili­sant les 8 moda­lités suivantes : (1) la plupart du temps, (2) occa­sion­nel­le­ment, (3) jamais (“trop cher”), (4) jamais (“produit indis­po­nible”), (5) jamais (“je ne suis pas inté­ressé par les produits bio”), (6) jamais (“j’évite ce type de produits”), (7) jamais (“pour aucune raison parti­cu­lière”), et (8) “je ne sais pas”. »

« Pour chaque produit, nous avons alloué 2 points à “la plupart du temps” et 1 point à “occa­sion­nel­le­ment” (et 0 points dans les autres cas). Les 16 compo­sants ont été addi­tionnés pour fournir un “score bio” (de 0 à 32 points). »

Premier constat concer­nant ce ques­tion­naire bio, il n’existe pas de renvoi vers une éven­tuelle vali­da­tion du recueil de données. On n’a donc aucun moyen de savoir si ce ques­tion­naire est en mesure de donner une image fidèle des consom­ma­tions ou non. C’est encore pire que pour le ques­tion­naire général.

Une raison supplé­men­taire de douter de la fiabi­lité de ce ques­tion­naire est l’absence de pondé­ra­tion. Un exemple simple permet d’y voir plus clair.

Soit un indi­vidu A qui achète toutes ses pâtes, riz, lentilles en bio.
Soit un indi­vidu B qui achète ses thés et tisanes en bio.
Le score bio pour ces deux indi­vidus va être équi­valent : 2
Pourtant en terme d’exposition, le résultat va être très diffé­rent : environ 60 g de matière sèche par portion de pâtes pour A, contre à peine quelques grammes de feuilles pour une tasse de thé chez B.

De même, la notion de fréquence reste floue dans ce ques­tion­naire car il est par exemple possible d’acheter son vin « la plupart du temps » en bio même si l’on ne consomme qu’une bouteille par mois. Là aussi, bien que le score de fréquence appa­raisse équi­valent, soit 2, l’exposition ne sera pas la même que pour quel­qu’un qui achète du pain bio tous les jours.

Enfin, ce ques­tion­naire présup­pose que tous les répon­dants parviennent à opérer une distinc­tion adéquate entre aliments bio et non-bio lors de la saisie des fréquences.

Il existe donc 3 biais poten­tiels supplé­men­taires qui viennent s’ajouter à ceux de la consom­ma­tion géné­rale : biais d’exposition, biais de fréquence, biais de clas­si­fi­ca­tion.

➡️ Conclusion tempo­raire

On voit donc que dans cette collecte des données nutri­tion­nelles, on prend le risque d’accumuler des écarts par rapport à la réalité à chaque ques­tion­naire rempli. Pour se donner une idée de ce que ça repré­sente, quelques calculs simples :

- 68946 parti­ci­pants x 3 ques­tion­naires d’alimentation géné­rale x 4 biais possibles = 827352 risques d’approximation
– 68946 parti­ci­pants x 1 ques­tion­naires d’alimentation bio x 3 biais possibles = 206838 risques d’approximation
– soit au total 827352 + 206838 = 1034190 sources d’erreurs possibles dans la collecte des données nutri­tion­nelles (et encore, sans consi­dérer que les biais du ques­tion­naire d’alimentation géné­rale s’appliquent égale­ment aux ques­tion­naires bio).

Peut-être que le grand nombre d’observations collec­tées permet de cana­liser le risque d’erreurs, cepen­dant rien ne permet de l’affirmer avec certi­tude.

En fait – c’est le cœur du problème – ce qu’on mesure objec­ti­ve­ment à l’aide de ces ques­tion­naires, ce sont des décla­ra­tions mais pas des consom­ma­tions réelles. Une formu­la­tion honnête du résultat de l’étude, au moins sur ce point, serait « Déclarer fréquem­ment qu’on consomme bio est associé à… », ce qui est diffé­rent de « Consommer fréquem­ment bio est associé à… ». Cette simple nuance séman­tique permet de faire émerger l’aspect magique (ou fictionnel) de cette étude : suffit-il de prononcer l’incantation « je mange bio » pour être protégé du cancer ?

Enfin, à défaut d’indication contraire dans le texte de l’étude, il semble que l’enquête de consom­ma­tion géné­rale et l’enquête bio n’aient été admi­nis­trées qu’une seule fois lors de l’inclusion des parti­ci­pants. Si cela est confirmé, il en résulte que les cher­cheurs ont consi­déré que les habi­tudes alimen­taires décla­rées au démar­rage sont restées figées pendant toute la durée de l’étude, c’est à dire en moyenne 4 ans et demi.

➡️ Collecte des données médi­cales

Sur ce point, la métho­do­logie appa­raît tout à fait solide : 90 % des cas de cancer déclarés ont été objec­tivés par un diag­nostic et l’ensemble des événe­ments médi­caux ont été obtenus par croi­se­ment avec des registres de l’Assurance Maladie. C’est sur ce domaine que l’épidémiologie montre tout son intérêt : tenir des registres où chaque cas est validé par un diag­nostic médical afin, par exemple, d’établir avec exac­ti­tude la préva­lence de diverses mala­dies en France.

➡️ Analyse Statistique

Il s’agit de la partie la plus complexe de l’étude, il est donc diffi­cile de l’évaluer depuis un regard exté­rieur. Il reste cepen­dant possible de soulever un certain nombre de ques­tions.

Lorsqu’on veut iden­ti­fier l’effet de diffé­rents degrés d’exposition (ici le « score bio ») sur l’apparition d’une entité patho­lo­gique (ici le « cancer »), il est souhai­table dans l’idéal que les groupes qui corres­pondent à ces diffé­rents degrés soient iden­tiques par ailleurs. Exemple trivial : si on veut évaluer l’effet du tabac sur le cancer du sein et que le groupe « petit fumeur » est composé de femmes alors que le groupe « gros fumeur » est composé d’hommes, le résultat ne sera pas valide.

Dans l’étude NutriNet-Santé, le niveau d’exposition (« score bio ») a été réparti sur 4 quar­tiles (groupes de parti­ci­pants) qui repré­sentent 4 degrés diffé­rents de « consom­ma­tion » de produits bio (de environ 2 % de produits bio pour le 1er quar­tile à environ 60 % de produits bio pour le 4e quar­tile). Les cher­cheurs, dans une démarche louable, ont passé en revue un certain nombre de facteurs pour déter­miner si les diffé­rents quar­tiles étaient homo­gènes. Comme on l’a vu, si les quar­tiles sont homo­gènes (iden­tiques), il y a de bonnes chances pour que l’effet de l’exposition soit bien attri­buable à la variable observée (le « score bio »).

Voici quelques-uns des facteurs pris en compte par les cher­cheurs et l’évaluation de leur homo­gé­néité inter-quartiles :

- âge => non-homogène
– sexe => non-homogène
– caté­gorie socio-professionnelle => non-homogène
– niveau d’étude => non-homogène
– statut fami­lial => non-homogène
– niveau de revenus => non-homogène
– niveau d’activité physique => non-homogène
– statut taba­co­lo­gique => non-homogène
– consom­ma­tion d’alcool => non-homogène
– anté­cé­dents fami­liaux de cancer => non-homogène
IMC => non-homogène
– taille => non-homogène
– apport éner­gé­tique => non-homogène
– adhé­rence au PNNS => non-homogène
– apports en fibres => non-homogène
– apports en viande trans­formée => non-homogène
– apports en viande rouge => non-homogène
– nombre d’enfants => non-homogène
– méno­pause => non-homogène
– trai­te­ment hormonal de substi­tu­tion de la méno­pause => homo­gène
– utili­sa­tion de contra­cep­tifs => non-homogène

Sur 21 facteurs contrôlés, 20 ne sont pas iden­tiques parmi les quar­tiles et sont donc suscep­tibles d’avoir une influence sur le résultat de l’étude. Plus préci­sé­ment, les parti­ci­pantes et parti­ci­pants qui « consomment » le plus de produits bio, sont égale­ment celles et ceux qui, entre autres, ont le meilleur niveau d’éducation et de revenus, ont les jobs les plus « intel­lec­tuels » et indé­pen­dants, pratiquent le plus d’activité physique modérée, ont le plus arrêté de fumer, ont le meilleur IMC, consomment le plus de fruits et légumes, etc.

Donc on essaie dans cette étude de distin­guer l’effet propre d’une « consom­ma­tion » de produits bio sur des groupes qui sont très diffé­rents. Face à ce tableau, les cher­cheurs utilisent des logi­ciels de calculs qui permettent de résoudre des problé­ma­tiques déci­sion­nelles à plusieurs variable (analyses multi-variées, comme la tech­nique ANCOVA par exemple). Malheureusement, le para­mé­trage de ces logi­ciels a une énorme influence sur l’issue de l’analyse, au point de pouvoir aboutir, pour un même set de données de départ, à des résul­tats opposés [6].

Il faut égale­ment consi­dérer qu’il n’est pas possible de prendre en compte tous les facteurs de confu­sion et que des facteurs suscep­tibles d’avoir un impact n’ont pas été pris en compte dans la présente étude (comme par exemple l’utilisation de médi­ca­ments).

Ce « bruit » statis­tique résul­tant de l’action conjointe de plusieurs variables génèrent donc des constats étranges comme celui-ci, cité dans l’étude NutriNet-Santé : « la combi­naison d’une alimen­ta­tion de grande qualité et d’une haute fréquence de consom­ma­tion de produits bio n’apparaît pas asso­ciée à une réduc­tion du risque de cancer par rapport à la combi­naison d’une alimen­ta­tion de piètre qualité et d’une faible consom­ma­tion de produits bio ».

D’après cette phrase, une alimen­ta­tion équi­li­brée et bio ne protège pas plus du cancer que de la junk-food non bio.

Avant d’aborder la dernière étape de cette étude, on se rend compte au fil de cette analyse que les résul­tats que nous allons examiner sont le fruit d’une collecte de données floue à laquelle on applique un trai­te­ment statis­tique sujet à caution. La prudence sera de mise.

➡️ Résultats

Selon la conclu­sion mise en avant dans l’étude et reprise par tous les médias, « une plus haute fréquence de consom­ma­tion de produits bio est asso­ciée à un risque réduit de cancer ». Présenté comme tel, on l’impression que la consom­ma­tion de produits bio protège de tous les cancers. Cependant le critère « cancer » réalise en fait un agrégat de diffé­rents types de cancer.

L’examen des cancers par site révèle un tableau légè­re­ment diffé­rent :
– cancer du sein (pour toutes les femmes) => pas de résultat signi­fi­catif
– cancer du sein avant méno­pause => pas de résultat signi­fi­catif
– cancer du sein après méno­pause => résultat signi­fi­catif (un lien existe)
– cancer de la pros­tate => pas de résultat signi­fi­catif
– cancer colo­rectal => pas de résultat signi­fi­catif
– cancer de la peau => pas de résultat signi­fi­catif
– lymphome non-hodgkinien => résultat signi­fi­catif (un lien existe)
– autres lymphomes => résultat signi­fi­catif (un lien existe)

C’est en fait la réduc­tion assez nette du nombre de cas observés pour les types de cancer où le résultat est signi­fi­catif qui impacte le critère compo­site « cancer », donnant ainsi une image biaisée de l’effet de la « consom­ma­tion » de produits bio.

Et encore, il importe de souli­gner que cette réduc­tion s’observe en raison de l’écart qui sépare le 1er quar­tile (ceux qui « consomment » 2 % de produits bio) du 4e quar­tile (ceux qui « consomment » 60 % de produits bio), permet­tant ainsi de générer une tendance signi­fi­ca­tive.
Les « consom­ma­tions » inter­mé­diaires n’apparaissent pas asso­ciées à une réduc­tion du risque, quel que soit le type de cancer.

➡️ Conclusion

Lorsqu’on essaie de compiler toutes les impré­ci­sions qui jalonnent cette étude, on en vient légi­ti­me­ment à s’interroger sur l’exactitude du résultat annoncé. En résumé, les cher­cheurs s’appuient sur des ques­tion­naires à la fiabi­lité incer­taine – voire abso­lu­ment pas validés pour le volet bio – dans l’intention d’évaluer l’effet de diffé­rents degré d’exposition aux produits bio sur des quar­tiles abso­lu­ment pas homo­gènes, dont les carac­té­ris­tiques sont suscep­tibles d’impacter le résultat. De plus, même en faisant fi de toutes ces approxi­ma­tions, on constate que l’association n’est établie (peut-être) que pour certains cancers. Sans qu’il soit évidem­ment possible de prétendre à un quel­conque lien de causa­lité.

On est bien loin de l’annonce de 25 % de réduc­tion de risque du cancer qui a fait les gros titres et qui relève de la fiction. Un rendu sincère de cette publi­ca­tion aurait pu être : « Suite à une collecte de données sujette à caution sur une popu­la­tion non-représentative, et par compa­raison de groupes très dispa­rates, il semble qu’une réduc­tion des risques de cancer du sein chez la femme méno­pausée, et de lymphomes, soit asso­ciée au fait de dire qu’on mange beau­coup de produits bio ».

C’est évidem­ment beau­coup moins « glamour » mais dans un univers média­tique de plus en plus marqué par le buzz et l’infotainment, main­tenir le crédit de la science est primor­dial et cela passe par un exposé honnête des résul­tats de la recherche.

Consommer des produits bio est peut-être bon pour la santé, malheu­reu­se­ment ce n’est pas cette étude qui permettra de le savoir. C’est d’autant plus regret­table que les cher­cheurs ont vrai­sem­bla­ble­ment investi beau­coup de temps et d’efforts dans ce travail.

Au bout du compte, le plus grand mérite de NutriNet-Santé est de consti­tuer un cas d’école permet­tant d’expliquer pour­quoi l’épidémiologie nutri­tion­nelle, du moins telle qu’elle est prati­quée depuis à peu près 50 ans, ne devrait pas prétendre à la détec­tion de liens de causa­lité entre alimen­ta­tion et santé.

➡️ Références :

1. Baudry et al. Association of Frequency of Organic Food Consumption With Cancer Risk. Findings From the NutriNet-Santé Prospective Cohort Study. JAMA Intern Med. October 22, 2018. https://jamanetwork.com/…/jamainte…/article-abstract/2707948
2. Équipe de surveillance et d’épidémiologie nutri­tion­nelle (Esen). Étude de santé sur l’environnement, la biosur­veillance, l’activité physique et la nutri­tion (Esteban), 2014–2016. Volet Nutrition. Chapitre Corpulence. Saint-Maurice : Santé publique France, 2017. 42 p. http://invs.santepubliquefrance.fr/…/Etude-de-sante-sur-l‑e…
3. Lassale et al. Validation of a Web-based, self-administered, non-consecutive-day dietary record tool against urinary biomar­kers. Br J Nutr. 2015 Mar 28;113(6):953–62. https://​www​.ncbi​.nlm​.nih​.gov/​p​u​b​m​e​d​/​2​5​7​7​2​032
4. Andreeva et al. Comparison of Dietary Intakes Between a Large Online Cohort Study (Etude NutriNet-Santé) and a Nationally Representative Cross-Sectional Study (Etude Nationale Nutrition Santé) in France : Addressing the Issue of Generalizability in E‑Epidemiology. Am J Epidemiol. 2016 Nov 1;184(9):660–669. https://​www​.ncbi​.nlm​.nih​.gov/​p​u​b​m​e​d​/​2​7​7​4​4​386
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