Style de vie

Le style de vie est mesuré par le questionnaire « General Lifestyle Questionnaire » (GLQ) qui a été conçu et validé au sein de l’étude 2 de ce travail de thèse. Composé de 46 items, le GLQ récolte des données sur les activités réalisées au cours des 12 derniers mois. Il inclut (a) les activités cognitives (9 items) ; (b) les activités sociales (10 items) ; (c) les activités physiques (9 items) ; (d) les autres activités de loisirs (7 items) ; puis (e) les comportements de santé incluant le sommeil (2 items) ; les habitudes alimentaires (5 items) et la consommation de tabac (2 items) et d’alcool (2 items). Les participants ont renseigné le questionnaire en indiquant leur fréquence de participation, au cours des 12 derniers mois, aux activités présentées par chaque item. Les réponses ont été données sur une échelle de Likert en 5 points, dont 5 indiquait une participation quotidienne ou quasi quotidienne, 4 une participation se produisant quelques fois par semaine, 3 une participation mensuelle, 2 une activité pratiquée seulement quelques fois dans l'année, et 1 une activité qui n’avait jamais été pratiquée. Pour chaque dimension du style de vie mesuré, les scores obtenus aux items ont été additionnés et une moyenne a été calculée afin d’obtenir un score par dimension (i.e., cognitive, sociale, physique, autres activités de loisirs et autres comportements de santé). Un score global du style de vie a également été calculé en prenant en compte la moyenne de l’ensemble des items.

3.2. Fonctions exécutives

Les fonctions exécutives ont été mesurées de la même manière que dans l’étude 1 de cette thèse (voir la description détaillée des tests page 93). Les cinq mêmes tests neuropsychologiques ont ainsi été utilisés, à savoir le « Trail Making Test » (TMT, Corrigan et Hinkeldey, 1987), les conditions 3 et 4 du « test de Stroop » (Stroop, 1935), le « Digit Symbol Substitution Test » (DSST, Wechsler, 1997) et le « Matrix reasoning test » (Wechsler, 1999).

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3.3. Niveau Socio-Culturel

Comme dans l’étude 1 de cette thèse, le Niveau Socio-Culturel a été contrôlé. Dans cet échantillon, 10 personnes ont présenté un niveau socio-culturel supérieur à leur niveau d’éducation initial (e.g., une personne dont le diplôme le plus élevé était le baccalauréat et dont le métier était responsable d’un service de financement). Ces 10 sujets (soit 9.80% de l’échantillon) se sont vus attribuer un échelon de plus, afin de limiter les effets de cohortes au sein de cette étude.

Traitement des données

L’ensemble des analyses statistiques est réalisé à partir du logiciel d’analyse de données SPSS Statistics 19. Pour commencer, comme dans l’étude 1, cinq analyses préliminaires ont été menées.

- Dans un premier temps, une analyse en composante principale (e.g., Wilson, Scherr, Schneider, Tang, & Bennett, 2007) ainsi qu’un calcul du coefficient alpha de Cronbach (e.g., Boucard et al., 2012) ont permis d’évaluer dans quelle mesure les cinq tests choisis pour constituer le score composite mesuraient une seule construction sous-jacente. Le but de cette analyse était de vérifier la validité du score composite de « fonctions exécutives ».

- Dans un deuxième temps, des tests-t ont permis de comparer les caractéristiques sociodémographiques, la participation aux différentes dimensions du style de vie et les scores cognitifs des hommes et femmes de l’échantillon. Ces analyses préliminaires ont pour but de mesurer le rôle initial les variables NSC et sexe au sein de l’échantillon.

- Dans un troisième temps, des corrélations de Pearson ont servi à mener une observation préliminaire des liens existants entre les différentes variables de l’étude.

- Dans un quatrième temps, des analyses de régression linéaires ont permis de mesurer la relation de base entre l'âge et la cognition. L’objectif de cette analyse était de vérifier la validité de nos modèles statistiques, étant donné que toutes nos analyses sont basées sur l'hypothèse que la cognition diminue avec l'âge (Hertzog, Kramer, Wilson et Lindenberger, 2009), et ce à partir du début de l’âge adulte (Anguera et al., 2013 ; Li et al., 2004 ; Salthouse, 2009).

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- Dans un cinquième temps, des analyses de régressions linéaires ont été utilisées pour évaluer l’impact du NSC et la résistance du modèle basique entre âge-cognition après l’ajout du NSC en variable contrôle.

Suite à ces analyses préliminaires, la procédure décrite par Aiken et West (1991) a été suivie afin de réaliser des analyses de régression modérées. Toutes les variables prédictives ont été centrées (par rapport à leur moyenne) avant d'être introduites dans les analyses. Deux modèles de régressions multiples ont été utilisés afin de tester les hypothèses de cette étude. L’étude 1 ayant confirmé l’importance du NSC dans la prédiction du vieillissement cognitif, cette variable contrôle a été incorporée au modèle dès le début de l’analyse (contrairement à l’étude 1, dans laquelle le NSC était ajoutée à la fin pour tester la résistance du modèle).

Test de H1 : Effets des dimensions du style de vie sur le déclin cognitif

L’objectif du modèle 1 est de mesurer le rôle modérateur du style de vie sur la relation âge-cognition. (voir Figure 28). Le modèle 1 se décompose en différentes étapes d’analyses statistiques, qui seront présentées comme suit :

a) Analyse de l’effet simple du style de vie sur la relation âge-cognition, avec contrôle du NSC. b) Analyse de l’effet d’interaction entre l’âge et le style de vie sur la cognition, avec contrôle

du NSC.

c) En cas de significativité de l’interaction à l’issu de l’étape b : analyses séparées de l’effet simple de l’âge sur la cognition pour différents niveaux d’implication dans l’activité concernée (haut / moyen / bas).

Enfin, un tableau récapitulatif de l’ensemble de ces étapes sera proposé pour chaque analyse, afin de livrer le détail des résultats.

Chacune de ces étapes a été effectuée pour le style de vie global (modèle 1) et pour chacune des dimensions du style de vie (dimension cognitive : modèle 1A, dimension sociale : modèle 1B, etc.).

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Figure 28 : Modèle 1_Effet modérateur du style de vie sur la relation âge-cognition, avec le NSC en variable contrôle.

Test de H2 : Rôle modérateur du sexe sur l’impact des dimensions du style de vie sur le déclin cognitif

L’objectif du modèle 2 est de mesurer le rôle modérateur additif du sexe dans la relation entre style de vie et déclin cognitif lié à l’âge (voir Figure 29). Le modèle 2 comporte différentes étapes, qui seront présentées comme suit :

a) Analyse des effets simples : âge, sexe, style de vie (SDV), avec contrôle du NSC. b) Analyse des effets d’interactions doubles : âge x sexe, âge x SDV, sexe x SDV, avec

contrôle du NSC.

c) Analyse des effets de l’interaction triple : âge x sexe x SDV, avec contrôle du NSC. d) En cas de significativité de l’interaction triple à l’issu de l’étape c : analyses séparées

de l’effet d’interaction âge x style de vie sur la cognition pour les femmes vs. les hommes

Enfin, un tableau récapitulatif de l’ensemble de ces étapes sera proposé pour chaque analyse, afin de livrer le détail des résultats.

Comme pour le modèle 1, chacune de ces étapes a été effectuée pour le style de vie global (modèle 2), la dimension cognitive (modèle 2A), la dimension sociale (modèle 2B), etc.

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Figure 29 : Modèle 2_Effet modérateur du sexe et du style de vie sur la relation âge-cognition, avec le NSC en variable contrôle

Dans les modèles 1 et 2, le score composite de fonctions exécutives constitue la variable critère, l’âge est traité en tant que variable continue, le style de vie est considéré comme une variable modératrice continue de la relation âge-cognition et le NSC est contrôlé. Pour le modèle 2, le sexe est traité en tant que variable modératrice dichotomique.

III. Résultats

Analyses préliminaires

1.1. Validité du score composite de fonctions exécutives

Cette analyse vise à réaliser l’évaluation de la pertinence du score composite de « fonctions exécutives ». Comme pour l’étude 1, une analyse factorielle et un coefficient alpha de Cronbach ont été calculés afin de vérifier si les cinq tests cognitifs sélectionnés pouvaient être regroupés en un seul score composite. Après l'extraction des facteurs en utilisant la méthode des composantes principales, tant le critère de Kaiser (valeur propre > 1) que le Scree-test ont suggéré une solution à un seul facteur (avec des poids factoriels allant de 0.70 à 0.89), correspondant à 66.2% de la variance totale. De plus, la fiabilité interne du score composite est bonne (alpha de Cronbach standardisé = 0.81). Ces résultats montrent que les différents tests ont mesuré une construction latente à une seule dimension, appelée « fonctions exécutives » au sein de ce travail doctoral.

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1.2. Données démographiques et comparaison entre les hommes et les femmes

Cette analyse permet d’établir les caractéristiques sociodémographiques de l’échantillon en comparant la participation aux diverses dimensions du style de vie ainsi que les scores cognitifs des hommes et des femmes. Le but principal de cette étape est de vérifier le rôle initial de la variable sexe. Comme montré dans le Tableau 11, l’âge et le niveau socio-culturel ne montrent pas de différence significative. Il est également important de noter qu’il n’existe aucune différence de performances cognitives entre les hommes et les femmes de cet échantillon. De même, le sexe n’engendre aucune différence significative de participation aux activités cognitives, sociales, physiques, ni aux autres activités de loisirs. La seule différence significative concerne la dimension « autres comportements de santé »10, pour laquelle les femmes ont rapporté adopter des comportements plus salutaires que les hommes (t(100) = 2.79, p = < .01). Une analyse plus précise par sous-dimensions montre que ce résultat est en réalité lié au fait que les femmes ont déclaré boire moins d’alcool que les hommes (t(100) = 3.16, p = < .01).

Tableau 11 : Caractéristiques de l'échantillon de l'étude 3

10 La dimension « comportements de santé » comprend 8 items inversés (sur 11), de manière à ce qu’un score élevé à cette dimension renvoie à des comportements salutaires (i.e., sommeil de qualité, alimentation équilibrée, consommation limitée de tabac et d’alcool)

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1.3. Corrélations entre les variables de l’étude

La matrice de corrélations permet d’observer les liens de base entre les différentes variables traitées au sein de cette étude (voir Tableau 12)

Tableau 12 : Matrice de corrélations des variables de l’étude 3