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Effets des mesures sur l'obésité et la morbidité

Margot Shields, Sarah Connor Gorber et Mark S. Tremblay

Résumé
Mots-clés
Résultats
Auteurs
En quoi cette étude est-elle importante?
Ce que l’on sait déjà sur le sujet
Ce qu’apporte l’étude

Résumé

Objectifs

Le présent article compare les associations entre les catégories d’indice de masse corporelle (IMC) attribuées d’après les données autodéclarées et les données mesurées et certains problèmes de santé. L’objectif est de déterminer si les erreurs de classification résultant de l’utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre le poids corporel excessif et ces problèmes de santé.

Méthodes

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L’analyse porte sur 2 667 participants à l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 40 ans et plus qui, au cours d’une interview sur place, ont fourni des valeurs autodéclarées de la taille et du poids et qui ont été mesurés ensuite par des intervieweurs ayant reçu la formation voulue. Une analyse de régression logistique multiple a servi à examiner les associations entres les catégories d’IMC (attribuées d’après les données autodéclarées et les données mesurées) et les problèmes de santé liés à l’obésité.

Résultats

En moyenne, l’IMC calculé d’après la taille et le poids autodéclarés était de 1,3 kg/m2 inférieur à l’IMC calculé d’après les valeurs mesurées. Par conséquent, selon les données autodéclarées, une proportion considérable de personnes ayant un poids corporel excessif ont été classées par erreur dans des catégories d’IMC inférieures. Cette erreur de classification a abouti à des associations élevées entre l’embonpoint/l’obésité et la morbidité.

Mots-clés

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Indice de masse corporelle, erreur de mesure, erreur de classification, autodéclaration, sensibilité et spécificité, validité.

Résultats

De nombreuses études partout dans le monde ont fait état d’associations entre le poids corporel excessif et une vaste gamme de problèmes de santé chroniques, y compris le diabète de type 2, la maladie cardiovasculaire, l’hypertension, la maladie de la vésicule biliaire et certains types de cancer. Dans ces études, il est pratique courante d’utiliser les catégories d’indice de masse corporelle (IMC) pour examiner les risques pour la santé associés à l’excès de poids. L’IMC est une mesure du poids de la personne par rapport à sa taille et une façon simple de mesurer l’excès de poids dans les enquêtes sur la santé de la population. [Texte intégral]

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Auteurs

Margot Shields (613‑961‑4177; Margot.Shields@statcan.gc.ca) et Sarah Connor Gorber (613‑951‑1193; Sarah.Connorgorber@statcan.gc.ca) travaillent à la Division de l’information et de la recherche sur la santé et Mark S. Tremblay (613‑951‑4385; Mark.Tremblay@statcan.gc.ca) travaille à la Division des mesures physiques de la santé à Statistique Canada, Ottawa (Ontario) K1A 0T6.

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En quoi cette étude est-elle importante?

• La pratique qui consiste à recueillir des données autodéclarées sur la taille et le poids est une nécessité financière pour les enquêtes sur la santé à grande échelle menées à Statistique Canada.
• Il importe d’examiner la mesure dans laquelle l’utilisation de données autodéclarées modifie notre perception des associations entre le poids corporel excessif et la morbidité.

Ce que l’on sait déjà sur le sujet

• De nombreuses études montrent que les données autodéclarées produisent des estimations plus faibles de la prévalence de l’obésité, comparativement aux estimations fondées sur les données mesurées, mais peu d’études portent sur l’effet du biais d’erreur de classification sur la relation entre les catégories d’IMC et les problèmes de santé liés à l’obésité.

Ce qu’apporte l’étude

• L’erreur de classification qui s’est produite lorsque les catégories d’IMC ont été établies d’après les données autodéclarées ont donné lieu à des associations faussement surélevées entre l’embonpoint et l’obésité et les problèmes de santé liés à l’obésité.

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