La méthodologie pour dériver les profils alimentaires

Différentes méthodes permettent de créer des profils alimentaires [38]. Il existe trois principaux types d’approches soient l’approche théorique où des scores sont définis par le chercheur, l’approche empirique qui est basée sur l’information issue des données nutritionnelles et finalement, une approche qui combine les deux premières tenant compte des voies biologiques et de l’information issue des données nutritionnelles [41]. Ces trois types d’approche sont décrits plus en détails dans les prochaines sections.

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L’approche théorique

Brièvement, l’approche théorique est basée sur l’établissement à priori d’index de qualité de l’alimentation [38]. Le Healthy Eating Index [42] en est un exemple. Ces index de qualité de l’alimentation sont basés sur les connaissances actuelles, sur les lignes directrices établies et sur la théorie [38]. Les apports alimentaires sont préalablement évalués à l’aide d’un outil d’évaluation alimentaire. Les individus reçoivent ensuite un «score» qui indique leur degré d’adhésion à l’index de qualité de l’alimentation.

L’approche empirique

La deuxième approche est l’approche empirique. Cette méthode permet d’identifier des profils alimentaires à postériori grâce à des analyses statistiques réalisées sur les données nutritionnelles récoltées. Conséquemment, cette approche ne dépend pas de la vision de la saine alimentation des auteurs. Deux méthodes sont fréquemment utilisées en épidémiologie nutritionnelle, l’analyse par groupe et l’analyse factorielle. Les prochaines sections décriront brièvement ces deux méthodes avec une attention particulière à l’analyse en composantes principales, un type d’analyse factorielle, qui est la méthode employée pour les études présentées dans cette thèse.

L’analyse par groupe

L’analyse par groupe est une méthode fréquemment utilisée lors de l’analyse de données nutritionnelles [38]. Cette méthode permet de déterminer les groupes d’individus d’une population donnée pour lesquels plusieurs composantes de l’alimentation sont similaires. D’abord, les apports alimentaires sont évalués à l’aide d’un questionnaire alimentaire tel qu’un questionnaire de fréquence alimentaire (QFA) ou un journal alimentaire. Les aliments consommés par chacun des individus sont classifiés dans des groupes préalablement identifiés par les auteurs du projet de recherche. Ces groupes peuvent être déterminés en fonction de la valeur nutritive des aliments ou encore des groupes alimentaires auxquels ils appartiennent. Finalement, les groupes d’individus identifiés statistiquement (par exemple selon les méthodes de K-Means ou Ward) sont nommés en fonction des groupes d’aliments qui sont les plus consommés chez ces derniers. Par

11 exemple, le groupe nommé «Healthy» ou «Healthier», relatif à une saine alimentation est fréquemment retrouvé dans la littérature [38].

L’analyse factorielle

L’analyse factorielle est la méthode la plus utilisée afin de générer des profils alimentaires [38,43]. Celle-ci permet de déterminer les aliments ou les groupes d’aliments qui sont corrélés entre eux et donne ensuite un score à chaque individu pour chacun des profils alimentaires identifiés [44]. Selon l’analyse de Newby et collaborateurs [38] portant sur les méthodes utilisées afin d’évaluer les apports alimentaires, les QFA et les journaux alimentaires étaient les deux méthodes les plus fréquemment employées. Les apports alimentaires sont parfois mesurés selon la fréquence de consommation, le poids ou le pourcentage d’énergie quotidien. Ensuite, il est possible de réaliser l’analyse en composantes principales (ACP) en utilisant les macronutriments et/ou les micronutriments, les aliments ou encore des groupes d’aliments générés par les auteurs. Comme pour l’analyse par groupe, les groupes d’aliments peuvent être créés en fonction de la valeur nutritive ou encore des différents usages culinaires. Afin de dériver les profils alimentaires, l’analyse factorielle est fréquemment réalisée avec l’ACP suivie d’une rotation orthogonale en ne conservant que les profils alimentaires répondant à certains critères. Les critères employés sont généralement, le test d’accumulation de variance (scree test) et les valeurs propres >1 à >1,25 [45]. L’ACP consiste à compresser les données en moyennes pondérées d’un plus petit nombre de profils (ou facteurs) qui sont générés selon la matrice de corrélation des variables originales. Dans les études, le nombre de facteurs (profils alimentaires) varient, allant de 2 à 25 facteurs différents [38]. Ensuite, les noms des profils alimentaires sont attribués en fonction des macronutriments et/ou micronutriments, des aliments ou des groupes d’aliments s’y retrouvant [38]. Les profils alimentaires Prudent et Western sont des profils retrouvés très fréquemment dans la littérature [38,43,45].

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L’approche hybride : combinaison des approches théoriques et empiriques

Les deux prochaines méthodes décrites sont des méthodes hybrides qui sont les plus récentes dans le domaine de la détermination de profils alimentaires [41,46,47].

Reduced rank regression

Le reduced rank regression est l’approche hybride la plus fréquemment utilisée. Cette méthode, permet de déterminer les combinaisons linéaires d’aliments expliquant le plus de variance dans les apports en nutriments ou des marqueurs de maladies désignées [41]. Les variables prédites doivent être continues [41]. Pour que cette approche soit la plus performante possible, Kroke [48] décrit deux composantes essentielles, premièrement, le mécanisme biologique reliant des nutriments ou des profils alimentaires à une maladie spécifique doit être clair; deuxièmement, des données précises sur la composition nutritionnelle de l’aliment ou du profil alimentaire doivent être disponibles. Kroke [48] mentionne également que sans ces deux conditions, la méthodes du reduced rank regression n’est pas plus utile qu’un profil alimentaire défini à priori, c’est-à-dire théoriquement.

L’analyse treelet transform

L’analyse treelet transform est le deuxième type d’approche hybride utilisé afin de générer des profils alimentaires. Un des désavantages mentionné dans la littérature de l’utilisation de l’analyse factorielle pour générer des profils alimentaires est la difficulté de son interprétation [46]. C’est pourquoi l’analyse treelet transform a été proposée par Lee et collaborateurs [49]. Ce type d’analyse permet de combiner les capacités d’extraction de l’ACP et l’interprétation plus facile de l’analyse par groupe. La principale différence avec l’ACP est que les facteurs générés par l’analyse treelet transform ne sont constitués que d’un nombre restreint de variables et que les autres variables sont exclues du facteur en leur allouant un poids de 0 [46]. Une autre différence est que l’analyse treelet transform produit une structure de regroupement hiérarchique qui est visualisable sous la forme d’un arbre de regroupements [46]. Très récemment, Schoenaker et collaborateurs [50] ont comparé l’analyse factorielle et l’analyse treelet transform afin de dériver des profils alimentaires et

13 d’étudier les associations avec le diabète. Ils ont observé que seul le profil alimentaire Western dérivé de l’analyse factorielle était associé avec l’incidence de diabète de type 2 [50]. Ces auteurs mentionnent que l’analyse treelet transform produit des profils alimentaires éparses qui ne tiennent pas comptent de tous les aliments ou groupes d’aliments consommés par un individu (en raison du poids de 0 alloué à certains aliments) ce qui pourrait expliquer l’absence de relation avec l’incidence de diabète de type 2 dans leur étude [50].

1.1.2 Profils alimentaires et facteurs de risque des maladies cardiovasculaires et