Gestion des données manquantes

Les participants n’ayant pas ouvert ou validé les questionnaires glissants ou fixes d’intérêts

(tous optionnels) ont été exclus. Les participants ne peuvent pas valider un questionnaire s’ils

n’ont pas répondu à l’ensemble des questions. De fait, les participants ayant validé un

questionnaire n’ont en théorie aucune donnée manquante parmi les réponses à ce

questionnaire. Cependant, des bugs informatiques peuvent éventuellement se produire et

lorsque c’était le cas, les quelques personnes concernées ont également été supprimées des

69

analyses. Dans toutes les études présentées dans ce travail, nous avons utilisé les données

anthropométriques, alimentaires et sociodémographiques, économiques et de style de vie

disponibles les plus proches de la passation du questionnaire optionnel mesurant l’exposition.

Si la donnée de l’année correspondant à la passation du questionnaire mesurant l’exposition

était manquante, la donnée était complétée en prenant l’autre dernière valeur observée et ainsi

de suite jusqu’à l’inclusion. Cela revient à imputer les données manquantes par la méthode

LOCF (Last Observation Carried Forward). Il faut également noter que la donnée la plus

proche peut avoir été récoltée antérieurement mais également après le questionnaire mesurant

l’exposition en fonction du moment auquel ont été réalisées les analyses. Dans le cas où la

donnée était manquante à toute les années alors elle était supprimée s’il s’agissait de la

variable à expliquer et imputée par la méthode d’imputation multiple s’il s’agissait d’une

variable d’ajustement.

Dans l’ensemble des analyses réalisées dans ce travail, plusieurs variables présentaient

encore des données manquantes après l’application de la méthode LOCF. De plus, le pattern

des données manquantes n’était pas monotone. Par conséquent l’imputation a été réalisée à

l’aide de la PROC MI en deux étapes (Berglund, 2010):

- Des imputations ont d’abord été réalisées avec la méthode Markov Chain Monte Carlo

(MCMC) afin d’obtenir un pattern monotone pour les données manquantes.

- Ensuite, les données manquantes ont ainsi pu être imputées à l’aide de méthodes

applicables uniquement sur des données monotones. Les variables à imputer étant

catégorielles, nous avons utilisé la méthode de régression logistique pour les variables

ordinales et la méthode discriminante pour les variables nominales.

Dans la plupart des cas, 3 à 10 imputations suffisent à avoir une efficacité relative supérieure

à 0,90 (Berglund, 2010). Le pourcentage de données manquantes à imputer était largement

inférieur ou autour de 10% suivant les variables. Nous avons donc décidé de réaliser 5

imputations. Le modèle d’imputation incluait toutes les variables explicatives du modèle

d’analyse considéré et la variable à expliquer lorsqu’il s’agissait de l’IMC. Lorsque la

catégorie socioprofessionnelle ne faisait pas partie du modèle d’analyse elle a en plus été prise

en compte dans le modèle d’imputation car elle est bien corrélée au niveau d’éducation.

70

3 Description générale des échantillons sélectionnés

Les comparaisons entre les sujets exclus et les sujets inclus dans chacune des analyses ont été

effectuées par des tests de Student pour les variables continues et des tests du Chi-2 pour les

variables qualitatives.

Les échantillons sélectionnés diffèrent d’une analyse à une autre puisqu’ils dépendent en

grande partie du nombre de répondants au(x) questionnaire(s) d’intérêt(s) (tous optionnels).

Parmi les répondants, les femmes enceintes ont également été supprimées de façon

systématique. Ensuite, comme expliqué dans la section précédente, les personnes avec des

données manquantes pour la variable dépendante étudiée, données anthropométriques ou

données alimentaires en fonction de l’article, étaient aussi supprimées. Il pouvait s’agir de

personnes préalablement supprimées lors du traitement des données anthropométriques

(données de poids ou de taille aberrantes non corrigeables) et des données alimentaires

(consommations aberrantes, insuffisance du nombre d’enquêtes et sous-déclarants).

Chaque échantillon d’inclus différait de manière similaire de leur échantillon d’exclus

respectif pour les caractéristiques principales (Tableau 4).

De façon globale, comparés aux participants exclus, les inclus étaient plus âgés et les

pourcentages d’hommes et de personnes avec des niveaux supérieurs d’éducation et d’activité

physique étaient plus importants tandis que celui des fumeurs était plus faible. Les personnes

incluses présentaient également un IMC significativement plus faible en moyenne que les

personnes exclues mais les différences étaient très faibles. Enfin, comparée aux participants

exclus, la proportion d’individus obèses était un peu plus faible parmi les inclus tandis que

celle des individus en surpoids était similaire ou un peu plus élevée. La plupart de ces

différences, bien que significatives, sont relativement faibles.

71

Tableau 4 : Comparaison des inclus et des exclus des différentes analyses de ce projet

Echantillon partie II Echantillon partie III-2 Echantillon partie III-3 Echantillon partie IV-1 Echantillon partie IV-2

Variables Exclus Inclus P

1

Exclus Inclus P

1

Exclus Inclus P

1

Exclus Inclus P

1

Exclus Inclus P

1

Inclus (après

redressement)

2

n ^{54 583 30 240 59 809 41 536 49 182 52 163 52 395 63 628 54 319 61 704 61 704}

Sexe (% hommes) 22,3 24,4 <0,0001 19,7 23,1 <0,0001 19,5 22,6 <0,0001 20,2 22,6 <0,0001 20,2 22,7 <0,0001 47,6

Age (années) 41,4 ± 14,1 47,8 ± 14,2 <0,0001 43,1± 14,1 50,9 ± 14,2 <0,0001 42,5 ± 13,8 49,9 ± 14,5 <0,0001 41,6 ± 13,6 48,6 ± 14,5 <0,0001 41,8 ± 13,6 48,7 ± 14,5 <0,0001 47,8 ± 16,4

Niveau d'éducation (%) <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Primaire 18,2 17,0 15,8 14,3 16,0 14,4 16,8 15,8 16,5 16,0 50,4

Secondaire 21,6 20,4 20,7 17,8 20,9 18,2 20,9 18,8 20,7 18,9 18,8

Supérieur 59,6 62,0 63,2 67,6 62,8 67,1 61,8 65,2 62,0 65,1 30,9

Données manquantes 0,7 0,7 0,4 0,3 0,4 0,3 0,5 0,3 0,9 0,0 0,0

Statut tabagique (%) <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Jamais fumeur 46,4 48,6 47,6 50,1 47,4 49,7 47,0 48,9 47,0 48,9 46,3

Ancien fumeur 33,1 38,1 32,6 39,0 32,0 38,3 31,4 37,8 31,6 37,8 39,1

Fumeur 20,5 13,4 19,8 10,9 20,6 12,0 21,6 13,3 21,4 13,3 14,6

Activité physique (%) <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Faible 22,4 21,7 22,9 19,7 23,1 20,1 23,2 20,9 23,1 20,9 20,4

Modérée 34,4 40,7 35,1 36,9 34,9 36,7 34,2 36,5 34,3 36,5 29,8

Forte 26,6 33,4 26,7 31,4 26,0 31,1 25,4 29,8 25,5 29,8 33,4

Valeurs manquantes 16,6 4,2 15,3 12,1 16,0 12,0 17,3 12,8 17,1 12,8 16,4

IMC (kg/m²) 24,2 ± 4,9 23,7 ± 4,3 <0,0001 24,3 ± 5,2 23,9 ± 4,4 <0,0001 24,2 ± 5,1 24,1 ± 4,6 <0,0001 24,3 ± 5,2 24,1 ± 4,6 <0,0001 24,3 ± 5,2 24,1 ± 4,6 <0,0001 24,9 ± 5,0

Statut nutritionnel (%) <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001 <0,0001

Pas de surpoids (IMC<25

kg/m²) ^{67,1 70,2 65,9 68,4 66,7 67,2 66,7 66,8 66,9 66,7 60,0}

Surpoids (25≤IMC<30 kg/m²) ^{22,0 21,7 22,2 22,9 21,7 23,2 21,6 23,3 21,5 23,4 27,0}

Obésité (IMC>30 kg/m²) ^{11,0 8,0 11,9 8,6 11,5 9,6 11,7 9,9 11,6 9,9 13,1}

% ou moyenne ± écart-type

1

Valeur de P pour la différence entre les inclus et les exclus sur la base de tests de Student (variables quantitatives) ou du Chi-2 (variables qualitatives).

2

L’échantillon a été redressé suite au commentaire d’un reviewer spécifiquement pour cette analyse en calculant les pondérations séparément chez les

hommes et les femmes sur les variables de calage suivantes : l’âge, le diplôme le plus élevé obtenu et la ZEAT (Zone d’Etudes et d’Aménagement du

Territoire) afin d’obtenir des effectifs dans les modalités de ces variables égaux aux effectifs connus dans la population française d’après les données de

recensement de 2009 (INSEE, 2009).

73

PARTIE II

Alimentation liée aux émotions et

consommations d’aliments riches en

énergie : quelle influence de la

symptomatologie dépressive?⁸

8

Cette partie a fait l’objet d’une publication : Camilleri GM, Méjean C, Kesse-Guyot E, Andreeva VA, Bellisle

F, Hercberg S, Péneau S. (2014). The associations between emotional eating and consumption of energy-dense

snack foods are modified by sex and depressive symptomatology. J Nutr,144, 1264-73.

74

1 Introduction

La notion d’alimentation liée aux émotions, ou « emotional eating » en anglais, dérive de la

théorie psychosomatique (KAPLAN & KAPLAN, 1957) selon laquelle certains individus

mangent en excès en réponse aux émotions négatives. Elle a fait l’objet d’un certain nombre

d’études mais les résultats, que ce soit sur son association avec la consommation alimentaire

ou l’adiposité, ne sont pas consensuels. D’après les études expérimentales et

épidémiologiques, une caractéristique semble tout de même se dégager nettement : les

mangeurs émotionnels choisissent préférentiellement des aliments palatables, riches en

énergie, souvent associés au grignotage (de Lauzon et al., 2004; Konttinen et al., 2010; Oliver

et al., 2000; van Strien et al., 2012).

Récemment, l’alimentation liée aux émotions a été proposée comme potentiel médiateur de la

relation entre symptômes dépressifs et adiposité (Konttinen et al., 2010) ainsi qu’entre

symptômes dépressifs et consommation d’aliments riches en énergie (Konttinen et al., 2010).

Il a également été suggéré que l’alimentation liée aux émotions émergeait pendant

l’adolescence en lien avec les symptômes dépressifs (Van, van der Zwaluw, & Engels, 2010).

Une étude avait supposé l’existence d’une interaction de l’alimentation liée aux émotions et

des événements de vie négatifs sur l’évolution de l’IMC. Les mangeurs émotionnels

gagneraient plus de poids après avoir vécu des évènements négatifs (Van, Rookus, Bergers,

Frijters, & Defares, 1986). Cette hypothèse avait cependant été vérifiée uniquement chez les

hommes.

Nous avons ici fait l’hypothèse que les symptômes dépressifs pourraient modifier la relation

entre l’alimentation liée aux émotions et la consommation d’aliments denses et de grignotage.

Plus spécifiquement, l’association existante entre l’alimentation liée aux émotions et la

consommation d’aliments riches en énergie pourrait être observable chez les personnes

présentant une symptomatologie dépressive uniquement ou tout du moins serait exacerbée

dans ce groupe d’individus.

75

1 Méthodes

Dans le document Perception des sensations physiques et des émotions dans le comportement alimentaire : lien avec la consommation alimentaire et le statut pondéral en population générale (Page 69-76)