Analyse de deux qualités métrologiques du questionnaire Habitudes de vie

Comme les qualités métrologiques du questionnaire Habitudes de vie n’étaient pas documentées, j’ai effectué des analyses de validité de critère concomitante et de stabilité temporelle dans le cadre de mon projet de maîtrise pour les questions portant sur les habitudes alimentaires. La méthodologie reliée à ces deux analyses est présentée ci-dessous.

3.6.1 Validité de critère concomitante

Une analyse de validité de critère concomitante consiste à comparer un nouvel instrument de mesure à un autre instrument établi comme étalon d’or. Elle sert à cerner si le nouvel instrument évalue aussi bien le construit que le ferait la mesure étalon. Le journal alimentaire avait été sélectionné comme outil de comparaison dans notre cas, bien qu’il ne s’agissait pas d’une mesure étalon d’or. Celui-ci comporte une erreur de mesure pouvant être influencée par un défaut dans l’estimation des portions des participantes et une surestimation ou sous-estimation des aliments réellement consommés par souci de désirabilité. Le journal alimentaire peut aussi provoquer un biais de réactivité à la mesure, puisque certains individus peuvent modifier leurs habitudes alimentaires dans le but de simplifier les repas rapportés dans le journal (Caballero, Allen, & Prentice, 2005). Cet outil était déjà utilisé à des fins cliniques dans le cadre de l’étude, ce qui facilitait l’analyse de validité de critère. Les résultats obtenus doivent toutefois être prudemment interprétés considérant le choix du journal alimentaire comme outil de comparaison.

La population à l’étude pour cette analyse était constituée des participantes du groupe intervention qui avaient tenu au moins trois journaux alimentaires à l’intérieur d’une période de six mois. La taille d’échantillon pour ce type d’analyse étant peu documentée, il a été décidé d’inclure le plus grand nombre de participantes à l’intérieur de l’échantillon du projet Obésité-Fertilité. Les journaux alimentaires comportaient trois journées : deux de semaine et une de fin de semaine. Des consignes pour remplir le plus précisément possible le journal était rappelées toutes les fois qu’un nouveau journal était remis. Les journaux alimentaires étaient conservés dans le cartable de la participante au fur et à mesure qu’ils étaient remplis.

Trois à quatre journaux tenus dans les six mois précédant la complétion du questionnaire Habitudes de vie ont été analysés. Pour chaque journal de trois jours, le nombre de fois qu’un aliment est consommé, sans considérer la taille des portions, était comptabilisé. Une moyenne des trois jours par groupe d’aliments avait ensuite été calculée. Puis, la moyenne des trois ou quatre journaux était comparée à celle du questionnaire Habitudes de vie à l’aide du test T de Student pairé, avec seuil de signification alpha de 5 %, afin de mesurer la concordance entre les deux instruments. Une évaluation de la signification clinique d’un biais, le cas échéant, était aussi effectuée. Étant nutritionniste, je pouvais juger si la différence moyenne du biais de non-concordance représentait une différence cliniquement importante dans les habitudes alimentaires. Finalement, des graphiques de Bland-Altman ont été construits pour chaque variable alimentaire qui présentait un biais de non-concordance significatif. Le graphique de Bland-Altman représente un nuage de points où l’axe des Y est la différence observée entre les deux instruments pour une variable (A - B) et l’axe des X la valeur moyenne obtenue par les deux instruments pour la même variable ((A + B) / 2) (Altman & Bland, 1983; Giavarina, 2015). L’axe des X horizontal correspond à la moyenne observée. De même, des lignes pointillées illustrant la valeur inférieure et la valeur supérieure de l’intervalle de confiance à 95 % sont ajoutées. Les points doivent être compris à l’intérieur des deux axes délimitant ± 2 écarts-types.

La méthode de Bland-Altman a comme avantage, contrairement à une analyse de corrélation seule, de quantifier et de permettre une inspection visuelle d’un potentiel biais de non-concordance entre les deux outils (Altman & Bland, 1983). L’inspection visuelle porte sur l’ampleur (différence moyenne, intervalle de confiance illustrée) du biais ainsi que la possible présence d’une relation linéaire, par exemple si le biais devient plus important lorsque la valeur moyenne des deux instruments augmente. La prochaine section détaille la méthode utilisée pour l’analyse de stabilité temporelle du questionnaire.

3.6.2 Stabilité temporelle

L’analyse de stabilité temporelle permettait d’évaluer à quel point l’instrument de mesure fournissait une mesure similaire dans un court intervalle de temps. La stabilité

temporelle informe sur la fidélité de l’instrument : sa capacité à fournir des valeurs similaires sous différentes conditions. Cette analyse était effectuée par un test retest du questionnaire Habitudes de vie auprès des participantes du projet Obésité-Fertilité et de leurs conjoints, sans tenir compte du groupe dans lequel elles avaient été randomisées. Selon Streiner, Norman et Cairney, au moins 50 sujets sont nécessaires pour cette analyse (Streiner, Norman, & Cairney, 2014). Les personnes admissibles à l’analyse de stabilité temporelle étaient les participantes de l’étude et les conjoints qui avaient accepté de participer au volet conjoint du projet, qui comprenait une évaluation alimentaire avec le même questionnaire.

Le test de stabilité temporelle consistait à remplir le même questionnaire deux semaines plus tard. Cet intervalle de temps avait été sélectionné, car il permettait d’obtenir de meilleurs résultats de corrélation et était situé à l’intérieur des délais recommandés dans la littérature (Terwee et al., 2007). Le questionnaire était déjà rempli à chaque visite de recherche. Une deuxième copie était donc remise à ce moment afin qu’elle soit remplie, deux semaines plus tard, à domicile. La date de complétion était inscrite sur la première page du questionnaire et un rappel était fait par courriel ou téléphone. Les participants rapportaient leur copie du questionnaire lors de leur prochain passage au centre de recherche. Un questionnaire rempli dans un délai plus grand que deux semaines était exclu. De même, si un changement majeur dans les habitudes alimentaires avait été rapporté, comme dans le cas d’une gastro-entérite aiguë ou d’une restriction alimentaire soudaine, la participante ou le participant était exclu de l’analyse de stabilité temporelle. Il était donc attendu qu’aucun changement alimentaire substantiel n’ait eu lieu durant la période d’évaluation de deux semaines.

Pour chaque variable alimentaire, le questionnaire rempli au temps zéro était comparé à celui rempli deux semaines plus tard. Des analyses de coefficient de corrélation intraclasse (ICC) ont été effectuées. Les critères de Fleiss ont été utilisés pour qualifier le niveau d’association obtenu pour chacune des variables en termes de fidélité : < 0,4 : faible; entre 0,4 et 0,75 : acceptable à bonne; > 0,75 : excellente (Fleiss, 2011). Les résultats obtenus avec les ICC permettaient de cerner le degré de stabilité temporelle de chacune des habitudes alimentaires de notre outil de mesure. L’évaluation de stabilité temporelle sur deux semaines permettait d’affirmer, si l’outil est fiable, que les changements alimentaires entre le début et

la fin de l’étude étaient attribuables à des changements réels et pas à une variation intra- individuelle causée par l’outil. Ainsi, dans le cas d’une bonne stabilité temporelle, les changements de score de mHEI, issu du questionnaire Habitudes de vie étaient surtout attribuables aux changements alimentaires des participantes et pas à une erreur de mesure.

D’autres qualités métrologiques de questionnaires auraient pu être étudiées. Toutefois, certaines n’étaient pas applicables à la présente analyse, comme la variabilité intra- intervieweur puisqu’il s’agissait d’un questionnaire auto-administré, ou étaient difficilement réalisables dans ce projet de maîtrise, comme l’analyse de la sensibilité au changement. La prochaine section discutera du choix des analyses statistiques pour les objectifs de recherche 1 à 4.