Développement d'un rappel de 24 heures sur une plate-forme Web

Développement d’un rappel de 24 heures sur une

plate-forme Web

Mémoire

Simon Jacques

Maîtrise en nutrition

Maître ès sciences (M.Sc.)

Québec, Canada

© Simon Jacques, 2015

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Résumé

La validité des résultats provenant d’études s’intéressant à l’impact des facteurs nutritionnels sur la santé dépend directement de la validité des outils d’évaluation alimentaires utilisés. Les différentes méthodes d’évaluation alimentaire ont chacune leurs forces et leurs faiblesses et sont toutes sujettes à de nombreux biais. Le rappel de 24 heures traditionnel (R24H), une méthode où un interviewer demande au participant de rapporter tous les aliments et boissons consommés au cours de la dernière journée, est de plus en plus utilisé en recherche en raison d’études de validation utilisant des biomarqueurs ayant démontré que des R24H répétés pouvaient fournir des données d’apports alimentaires de haute qualité et ce, avec un biais minimal. Néanmoins, cet outil est considéré coûteux puisqu’il dépend de professionnels formés à la fois pour son administration et pour le codage des réponses dans des bases de données nutritionnelles. Le développement d’outils d’évaluation alimentaire Web apparaît comme une solution économique dans un contexte où il est de plus en plus facile de rejoindre les Canadiens par une application Web. C’est dans ce contexte qu’un rappel de 24 heures automatisé et auto-administré sur une plate-forme Web, le R24W, a été développé à l’INAF, Université Laval. L’objectif de ce mémoire est de décrire le développement de ce nouvel outil d’évaluation alimentaire et de discuter de l’impact de son utilisation dans la recherche en nutrition.

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Abstract

The validity of results from studies assessing the impact of nutritional factors on health depends directly on the quality of dietary assessment tools. All dietary assessment methods have strengths and weaknesses and are subject to bias. The 24-hour dietary recall (24HDR), where an interviewer asks the participant to report all foods and beverages consumed during the last 24 hours, is increasingly used in epidemiology due to validation studies using biomarkers that have demonstrated that repeated 24HDR could provide high quality dietary intake data with minimal bias. However, this tool is considered expensive since it depends on trained professionals for both its administration and the coding of responses in nutritional databases. The development of web-based assessment tools appears as an economical solution in a context where it is increasingly easy to reach Canadians through a web application. It is in this context that an automated, self-administered web-based 24-hour recall, the R24W, was developed at INAF, Laval University. The objective of this study is to describe the development of this new dietary assessment tool and to discuss the impact of its use in nutrition research.

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Table des matières

Résumé ... iii

Abstract ... v

Table des matières ... vii

Liste des tableaux ... ix

Liste des figures ... xi

Liste des abréviations ... xiii

Avant-propos ... xv

Introduction ... 1

Chapitre 1. Problématique ... 3

1. Description des méthodes pour estimer les apports alimentaire ... 3

1.1 Méthodes objectives ... 3

1.2 Méthodes subjectives ... 4

2. Défis associés à la mesure des apports alimentaires ... 9

2.1 Erreurs aléatoire et systématique ... 10

2.2 Erreurs de mesure propres au R24H ... 11

3. Utilisation du rappel de 24 heures pour l’évaluation des apports alimentaires en recherche 14 3.1 Utilisation du R24H en épidémiologie... 14

3.2 Nécessité du développement de nouvelles technologies ... 15

4. Développement de méthodes standardisées d’entrevue alimentaire assistée par ordinateur (MSEAAO) pour l’administration du R24H ... 15

4.1 Objectifs de cette nouvelle technologie ... 15

4.2 Automated Multiple-Pass Method (AMPM) ... 16

5. Développement de R24H automatisés sur une plate-forme Web... 18

5.1 Contexte propice à l’utilisation d’outils Web ... 18

5.2 Applications existantes ... 19

5.3 Validité, acceptabilité et faisabilité des R24HW ... 24

5.4 Impact du design des outils Web dans leur accessibilité ... 25

5.5 Avantages et limites des R24HW ... 26

6. Objectifs et hypothèse ... 27

6.1 Objectifs ... 28

6.2 Hypothèse ... 28

Chapitre 2. Manuscrit... 29

Développement d’un rappel de 24 heures sur une plate-forme Web ... 29

ix

Liste des tableaux

Chapitre 1

Tableau 1 : Forces et limites des principaux outils d’évaluation alimentaire traditionnels

Tableau 2 : Principales sources d’erreur associées aux outils d’évaluation alimentaire subjectifs Tableau 3 : Sources d’erreurs de mesure dans le R24H

Tableau 4 : Description de l’Automated Multiple-Pass Method (AMPM)

Tableau 5 : Ménages ayant accès à une connexion Internet (n’importe où) en fonction du revenu Tableau 6 : Ménages ayant accès à une connexion Internet (n’importe où) en fonction de l’âge Tableau 7 : Comparaison des R24HW existants en fonction de leurs principaux paramètres Tableau 8 : Éléments clés requis dans le design d’une application web

Chapitre 2

Table 1 : Distribution of the food items according to the number of pictures used for the portion-size estimation Table 2 : Characteristics of the sample for the pre-test (n = 29)

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Liste des figures

Chapitre 2

Figure 1 : Dishes set used for the portion size photographs

Figure 2 : Example of a food selection screen shot from R24W

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Liste des abréviations

AMPM : Automated Multiple-Pass Method

ASA24 : Automated Self-Administered 24-hour recall

CFG : Canadian Food Guide

C-HEI : Canadian version of the Healthy Eating Index CNF: Canadian Nutrient File

DET : Dépense énergétique totale DLW : Doubly labeled water

EPIC : European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

FFQ : Food frequency questionnaire

FNNDS : Food and Nutrient Database for Dietary Studies

HEI : Healthy Eating Index, version 2010

IARC : International Agency for Research on Cancer

JA : Journal alimentaire MedScore : Score Méditerranéen

MSEAAO : Méthode standardisée d’entrevue alimentaire assistée par ordinateur NCI : National Cancer Institute

NHANES : National Health And Nutrition Examination Survey

QFA: Questionnaire de fréquence alimentaire R24H : Rappel alimentaire de 24 heures R24HW : Rappel alimentaire de 24 heures Web USDA : United States Department of Agriculture

24HDR : 24-hour dietary recall

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Avant-propos

Ce mémoire présente la majeure partie de mes travaux de recherche sous la direction de Dre Julie Robitaille et la co-direction de Dre Simone Lemieux. Mes travaux de maîtrise ont entre autres mené à l’écriture d’un article scientifique dont je suis le premier auteur. Cet article ayant pour titre «Development of a web-based 24-hour dietary recall» est présenté au chapitre 2. Il a été soumis à la revue Food Science and Nutrition. J’ai participé à chaque étape de développement de l’outil d’évaluation alimentaire dont ce manuscrit fait l’objet. J’ai en effet contribué à la création de l’outil autant pour la conception de l’interface que pour l’élaboration d’une liste structurée d’aliments, la prise de photos de portions d’aliments, la création de recettes pour des mets préparés et le prétest de l’outil. J’ai également analysé la littérature existante pour orienter chaque étape du développement de l’outil en fonction des évidences scientifiques. Je remercie Julie Robitaille qui a supervisé et contribué significativement à la rédaction de cet article, en plus d’avoir contribué au développement de l’outil. Je remercie également tous les co-auteurs pour leur contribution au projet de développement de l’outil et pour la révision de l’article scientifique. Je me dois de remercier les Instituts de recherche en santé du Canada pour le financement de ce projet d’envergure et les Fonds de recherche du Québec Nature et Technologies ainsi que l’INAF pour la bourse d’études qui m’a été octroyée. Je remercie l’AELIES et l’INAF pour des bourses de voyages qui m’ont permis d’assister à des congrès internationaux.

Je remercie particulièrement ma directrice, Dre Julie Robitaille, pour son encadrement de qualité tout au long de ce projet de maîtrise. Je suis reconnaissant pour tous les conseils et trucs qu’elle m’a donnés durant ma formation : ils vont certainement m’être utiles pour tout le reste de ma carrière. Son écoute et son optimisme ont fait toute la différence dans mon parcours de maîtrise. Je remercie également ma co-directrice, Dre Simone Lemieux, de la confiance qu’elle m’a démontrée en me confiant la réalisation de ce projet. Son enthousiasme pour la réalisation de projets innovants en nutrition m’a beaucoup inspiré. Je me dois aussi de remercier tous les contributeurs au projet de développement du R24W, soit le Dr Benoît Lamarche, les professionnels de recherche Catherine Laramée, Louise Corneau et Annie Lapointe ainsi que les auxiliaires de recherche Maude Tessier-Grenier, Floralie Adam-St-Hilaire, Caroline Vaillancourt et Laurie Baron. Vous avez tous contribué à une ambiance très stimulante de recherche.

Je remercie finalement tous les membres de l’équipe de Dre Julie Robitaille. J’ai eu beaucoup de plaisir à vous côtoyer autant personnellement que professionnellement. Avec du recul, je constate que de discuter de projets très différents du mien a été très enrichissant et m’a permis de rester très motivé tout au long de mes études graduées.

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Introduction

De très nombreuses études cliniques, fondamentales et épidémiologiques ont souligné l’importance du rôle des facteurs nutritionnels dans la diminution ou l'augmentation de l'incidence des maladies chroniques telles que les maladies cardiovasculaires, certains cancers, le diabète, l'obésité et l'hypertension [1, 2].Au Canada, ces maladies représentent un lourd fardeau pour la santé publique en raison du taux élevé de mortalité et des coûts faramineux engendrés par les soins de santé y étant associés [3]. Contrairement à d’autres facteurs de risque liés au mode de vie comme le tabagisme pour lesquels il est relativement facile de distinguer les individus exposés ou non, l’exposition alimentaire est particulièrement difficile à mesurer parce que la variété, le type et la quantité d’aliments varient beaucoup entre les individus et parce que tout le monde mange. De surcroit, on dépend habituellement de données alimentaires auto-rapportées qui sont sujettes à de nombreux biais. En effet, les individus ont en général beaucoup de difficulté à estimer leurs apports alimentaires [4]. De manière intentionnelle ou non, les individus sondés peuvent également tendre à rapporter leur alimentation en fonction de ce qu’ils perçoivent comme un idéal social ou comme ce que l’interviewer veut entendre, un biais qu’on nomme la désirabilité sociale [5]. Une évaluation inexacte des apports alimentaires dans des études épidémiologiques peut entraver la compréhension de l’impact des facteurs nutritionnels sur la santé et même mener à des conclusions erronées [6]. La collecte de données nutritionnelles de haute qualité dans des études populationnelles apparaît donc comme un défi prioritaire en épidémiologie nutritionnelle [7].

Pour différentes raisons, notamment pratiques et financières, les outils d’évaluation alimentaire les plus utilisés en épidémiologie sont ceux où les apports sont auto-rapportés [4]. Le questionnaire de fréquence alimentaire (QFA) a été largement utilisé comme outil principal d’évaluation alimentaire en épidémiologie en raison de sa relative facilité d’utilisation et de son faible coût. Toutefois, le QFA est sujet à d’importantes erreurs de mesure en raison d’un manque de précision quant aux portions d’aliments, d’une liste d’aliments limitée, d’un manque de détails quant à la préparation des aliments et d’un potentiel d’erreur de classification des individus en fonction des apports [8, 9]. Par ailleurs, de nouvelles évidences scientifiques montrent que les rappels de 24 heures (R24H) répétés peuvent fournir des estimations d’apports alimentaires usuels moins biaisées que celles obtenues avec un QFA lorsque comparées avec les données provenant de biomarqueurs [10-12]. Le coût élevé d’utilisation du R24H en a néanmoins prohibé l’utilisation dans les grandes études de cohorte [5]. Depuis le début des années 2000, un effort important de recherche a été investi pour augmenter la faisabilité d’utilisation du R24H dans des études de grande envergure [6].

L’expansion du Web dans les sphères personnelles et professionnelles au cours des dernières décennies offre de nouvelles opportunités pour une collecte plus efficiente de données alimentaires individuelles en recherche [13]. Le développement de nouvelles technologies utilisant le Web tend par ailleurs à refléter une

préférence pour les outils évaluant l’alimentation à court terme, comme le R24H [14]. La plus récente innovation en matière de R24H est le développement d’applications complètement automatisées et auto-administrées sur le Web [15]. Ces applications en ligne permettent de collecter les données dans un endroit et à un moment qui conviennent aux répondants. Les données sont également traitées au moment même où elles sont collectées, ce qui permet une importante économie de ressources [5]. Plusieurs rappels de 24 heures Web (R24HW) ont été développés dans le monde [14], dont certains sont disponibles gratuitement en ligne, comme l’application américaine ASA24 [16, 17]. Cette nouvelle technologie a le potentiel d’augmenter la faisabilité d’utilisation du R24H dans des études épidémiologiques avec un grand nombre de participants et, par le fait même, d’optimiser la qualité des données alimentaires collectées.

Ce mémoire se divise en quatre chapitres excluant la présente introduction. Le chapitre 1, qui fait état de la problématique, décrit dans un premier temps les différentes méthodes utilisées en épidémiologie pour estimer les apports alimentaires d’individus. Les défis associés à la mesure des apports alimentaires sont ensuite soulignés pour l’ensemble des outils, puis pour la méthode du R24H en particulier. Le chapitre se poursuit en faisant état de l’utilisation du R24H en épidémiologie, puis présente les innovations en la matière, dont les entrevues automatisées sur ordinateur et les questionnaires Web auto-administrés. Le chapitre 2 présente un article scientifique rédigé en anglais ayant été soumis au Journal of Human Nutrition and Dietetics. Cet article décrit le développement d’un R24HW adapté à la population canadienne. Finalement, le chapitre 3 fait un retour sur les résultats présentés et conclut par une ouverture sur les applications pratiques ainsi que les perspectives de ce projet de recherche.

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Chapitre 1. Problématique

1. Description des méthodes pour estimer les apports alimentaire

1.1 Méthodes objectives

Il est possible de mesurer les apports alimentaires des individus avec objectivité, c’est-à-dire sans demander aux sujets de rapporter eux-mêmes leur alimentation. Ces méthodes sont les biomarqueurs nutritionnels, la diète répliquée et l’observation directe.

1.1.1 Biomarqueurs

Les biomarqueurs fournissent des données sur le niveau de nutriments utilisés par l'organisme, plutôt que des mesures de l'apport alimentaire, qui fournissent des données sur le type et la quantité de nutriments consommés [18]. Comme plusieurs nutriments ne sont pas assimilés à 100 %, les biomarqueurs offrent une mesure directe de l'état nutritionnel. Ils sont fréquemment utilisés comme méthode de référence pour valider d’autres méthodes d’évaluation alimentaire où les apports sont auto-rapportés, puisqu’on assume généralement que les erreurs de mesures entre ces méthodes sont indépendantes [4, 19]. Les biomarqueurs sont des composants de fluides corporels ou de tissus ayant une relation directe avec les apports alimentaires d'un ou plusieurs composants alimentaires [20]. On distingue habituellement deux types de biomarqueurs : les biomarqueurs de récupération (ex : azote urinaire) et les biomarqueurs de concentration (ex : concentration plasmatique de folate) [21]. Parmi les biomarqueurs les plus utilisés en épidémiologie, la méthode de la doubly

labeled water (DLW) permet de mesurer la dépense énergétique totale (DET) [19]. Les concentrations

urinaires d’azote, de potassium et de sodium ainsi que les concentrations plasmatiques de folate et de ß-carotène sont d’autres exemples de biomarqueurs nutritionnels fréquemment utilisés [22]. Les biomarqueurs nutritionnels ont comme avantages d’être libres du biais de désirabilité sociale et d’être indépendants de la capacité des sujets à se remémorer et à décrire le type et la quantité de nourriture consommée [23]. En contrepartie, les biomarqueurs reflètent souvent davantage le statut nutritionnel que les apports alimentaires et plus souvent les apports à court terme que les apports à long terme [7]. Ils peuvent également être sujets à des variations interindividuelles relativement importantes au niveau de leur absorption ou leur métabolisme, en fonction de caractéristiques comme le tabagisme et le poids [7]. En plus d’être coûteux et invasifs, les biomarqueurs ne fournissent qu’une information spécifique sur le statut en certains nutriments, ce qui ne permet pas de documenter les apports en d’autres nutriments qui pourraient agir comme variables confondantes dans les relations étudiées, ni de documenter le profil alimentaire global d’un individu [4].

1.1.2 Diète dupliquée et observation directe

La méthode de diète dupliquée consiste à recueillir des échantillons des aliments et boissons consommés par un sujet, puis de les analyser pour estimer l'exposition alimentaire potentielle. Coûteuse et intrusive, cette méthode est principalement utilisée pour mesurer l'exposition aux contaminants environnementaux [24]. L’observation directe peut également se faire à l’aide d’un professionnel entraîné qui se déplace au domicile des sujets pour noter objectivement tous les aliments consommés. Cette méthode est rarement utilisée en épidémiologie : elle est surtout utile dans les pays en développement où les faibles niveaux de littératie sont très prévalents [6, 25]. Plus récemment, de nouvelles méthodes d’observation directe par le biais de caméras portées par les sujets ont été développées [26]. Ces caméras peuvent prendre automatiquement des photos des aliments consommés par les sujets, capter les bruits ambiants pour contextualiser la prise alimentaire, et enregistrer les données en vue de leur transmission à une nutritionniste pour analyse. Cette technologie peut être utilisée seule ou en complément aux méthodes d’évaluation alimentaire traditionnelles pour atténuer les biais liés aux répondants [27-29]. La validité de ce genre de technologie reste néanmoins à démontrer [30].

1.2 Méthodes subjectives

Les méthodes d’évaluation alimentaire subjectives sont celles où les apports sont rapportés par les participants. Les données peuvent être collectées par un interviewer ou être auto-rapportées. Ces méthodes sont le questionnaire de fréquence alimentaire (QFA), le rappel alimentaire de 24 heures (R24H), le journal alimentaire (JA), l’histoire diététique et le screener. Il existe aussi des méthodes mixtes qui combinent de manière innovante les caractéristiques de plusieurs méthodes.

1.2.1 Questionnaire de fréquence alimentaire (QFA)

La méthode du QFA consiste à questionner les participants sur la fréquence de consommation de chaque aliment ou catégorie d’aliments pour une période spécifique pouvant aller d’une semaine à une année [4, 31]. En épidémiologie, les QFA sont habituellement utilisés pour classer les sujets selon des rangs d’apports en nutriments ou de consommation d’aliments. Puisque le QFA permet d’obtenir facilement et à coût minimal une estimation des apports alimentaires usuels des individus, il est largement utilisé dans les études cas-témoins ou de cohorte pour évaluer l'association entre les apports alimentaires et le risque de maladie [5]. Parmi les principaux avantages du QFA, on mentionne souvent sa facilité d’administration et son faible coût ainsi que sa capacité à couvrir la consommation d’aliments saisonniers ou consommés moins fréquemment. La principale limite de la méthode du QFA est qu’elle est sujette à une quantité considérable d’erreurs de mesure [5, 8, 10, 12]. Ces erreurs seraient essentiellement attribuables à la tâche cognitive difficile et complexe d’évaluer les apports alimentaires usuels sur une longue période de temps [32]. Par exemple, l’évaluation des portions est plus complexe avec un QFA qu’avec des outils évaluant les apports à court terme, car on demande au

5 répondant d’estimer une moyenne pour des aliments dont les portions pouvaient être fortement variables d’un repas à l’autre [33]. Ainsi, le QFA n’est souvent pas suffisamment sensible pour détecter des changements alimentaires parfois subtils dans les études d’intervention [34]. Il n’est pas non plus approprié dans des études de surveillance nutritionnelle où des apports alimentaires absolus sont requis [34]. Le fait que le QFA doit être adapté à chaque population distincte est une autre limite importante de cet outil d’évaluation alimentaire.

1.2.2 Journal alimentaire (JA)

Dans la méthode du JA, on demande aux répondants de fournir une description détaillée de tous les aliments, boissons et collations consommés pendant une période spécifique, en indiquant les modes de préparation et de cuisson [35]. Idéalement, le relevé est fait au moment du repas ou de la collation pour éviter au répondant de se fier sur sa mémoire. Les JA peuvent être estimés, c’est-à-dire qu’on estime les portions à l’aide de mesures domestiques, ou pesés, c’est-à-dire qu’on demande aux répondants de peser tous les aliments et boissons consommés. Dans les deux cas, on évalue les mets composés en calculant les quantités d’ingrédients de base utilisés dans la recette, puis le poids total du mets composé et finalement la quantité consommée par le sujet. Avant de débuter la complétion d’un JA, chaque répondant doit recevoir des instructions sur la manière de le compléter. Si plusieurs journées de relevé sont demandées, elles seront la plupart du temps consécutives et ne dépasseront pas 7 jours [5]. Un JA de plus de 4 jours consécutifs n’est toutefois pas recommandé puisqu’il a été démontré que les apports rapportés décroissent en raison d’une fatigue du répondant et que ceux qui sont constants dans leur motivation à répondre peuvent différer systématiquement des personnes qui ne le sont pas [36]. Le JA est habituellement un outil à questions ouvertes, mais il en existe également à questions fermées, où les répondants doivent cocher au fur et à mesure les aliments consommés dans une liste préétablie [37-39]. Des applications sur le Web où les aliments doivent être sélectionnés dans une liste d’aliments définie et des applications sur cellulaire sont également disponibles [40-42]. Le JA a comme avantage de minimiser les erreurs provenant d’une mémoire incomplète, ce qui pourrait limiter le nombre d’omissions [7]. Lorsqu’ils sont pesés, les JA minimisent également les erreurs de mesure dans l’estimation des portions d’aliment. Puisque le JA a le potentiel de fournir des données d’apports alimentaires précises et exactes, il est généralement considéré comme un outil de référence dans l’évaluation nutritionnelle [20]. Un des désavantages du JA est qu’il exige une motivation et une littératie élevées de la part des répondants, ce qui peut en limiter l’utilisation dans certains groupes et peut aussi créer un biais de sélection lors du recrutement [5]. Par ailleurs, le fait de rapporter les aliments au moment où ils sont consommés peut influencer à la fois la quantité et le type d’aliment consommé, un phénomène qu’on appelle la réactivité [43]. Bien que cette particularité du JA soit problématique pour l’estimation des apports usuels réels, elle peut être perçue comme avantageuse dans des études qui visent à modifier les comportements alimentaires [44]. Finalement, à l’exception des JA automatisés, l’administration d’un JA représente des coûts substantiellement élevés pour les investigateurs, ce qui en limite l’utilisation

dans des études d’envergure. Des professionnels formés pour la révision et l’interprétation des JA ainsi que pour le codage manuel des réponses dans des bases de données nutritionnelles sont en effet requis [5].

1.2.3 Rappel alimentaire de 24 heures (R24H)

La méthode du R24H consiste à demander au répondant de rapporter tous les aliments et boissons ayant été consommés dans les 24 dernières heures ou durant la journée précédente. Le rappel est typiquement conduit sous forme d’entrevue en personne ou par téléphone, pouvant être assistée par ordinateur ou être réalisée de manière traditionnelle avec papier et crayon. Il est préférable que les interviewers soient des nutritionnistes, mais il a été démontré que des personnes ayant été entraînées pour l’utilisation d’instruments standardisés peuvent également être efficaces [5]. L’entrevue est souvent structurée et inclut des questions spécifiquement prévues pour aider les répondants à mieux se souvenir des aliments consommés. Ces questions systématiques sont particulièrement utiles pour recueillir de l’information sur des détails comme la préparation des aliments. Elles sont également utiles pour récupérer des aliments n’ayant pas été rapportés initialement tels que les aliments ajoutés sur d’autres aliments (ex : beurre sur le pain). Il est néanmoins important que ces questions soient standardisées et neutres pour éviter de diriger le répondant vers une réponse spécifique alors qu’il ne se souvient plus réellement de l’information demandée [5]. Des modèles d’aliments représentant des portions standards sont souvent utilisés durant l’entrevue pour permettre une estimation plus exacte des portions. Des photos d’aliments peuvent être également utilisées aux mêmes fins. Un des principaux avantages du R24H est que la littératie du répondant n’est pas requise lorsque l’outil est administré par un interviewer. En raison de l’immédiateté de la période concernée par le rappel, les répondants sont généralement en mesure de se souvenir de la majorité des aliments consommés. D’ailleurs, puisque le R24H est peu exigeant pour les répondants, ceux acceptant d’y répondre sont plus susceptibles d’être représentatifs de la population générale que ceux qui acceptent de répondre à un JA [5]. Finalement, contrairement aux JA, le R24H n’est pas affecté par le phénomène de réactivité. La principale limite du R24H est que les répondants peuvent ne pas rapporter leurs apports alimentaires avec précision pour diverses raisons liées à la connaissance des aliments, la mémoire et la situation d’entrevue [5]. Par exemple, distinguer ce qui a été consommé hier et ce qui est consommé en général peut représenter un défi pour plusieurs répondants, ce qui ouvre la voie à des omissions (aliments consommés mais non rapportés) et des intrusions (aliments rapportés mais non réellement consommés) [45, 46]. Il a par ailleurs été démontré que les individus commencent à oublier certains détails des aliments consommés une heure seulement après le repas [47]. L’estimation des portions représente également un défi puisque le répondant doit à la fois se souvenir de la quantité consommée et l’estimer correctement [7]. Une autre limite du R24H est qu’une administration multiple est nécessaire pour estimer les apports usuels étant donné la variabilité dans les apports d’un jour à l’autre, ce qui augmente à la fois l’ampleur de la tâche pour les répondants et le coût d’utilisation de l’outil pour les chercheurs [6].

7 1.2.4 Histoire diététique

L’histoire diététique peut prendre différentes formes, mais de manière générale, il s’agit d’un outil permettant de détailler l’alimentation usuelle d’un individu, soit en obtenant de l’information sur les quantités et les types d’aliments consommés, la fréquence de consommation, ainsi que sur les habitudes alimentaires [5]. Pour ce faire, l’histoire diététique prend parfois la forme d’une séquence d’outils d’évaluation alimentaire distincts, comme un QFA, un R24H et un JA [48]. En raison de son coût élevé et du fardeau considérable pour les participants, l’histoire diététique est aujourd’hui très peu utilisée comme méthode d’évaluation alimentaire principale en épidémiologie [6]. On l’utilise à l’occasion à titre d’instrument de référence [49].

1.2.5 Outils brefs (screeners)

Un grand nombre d’outils d’évaluation alimentaire brefs ont été développés pour être utilisés dans des contextes où des apports quantitatifs précis ou des données sur la diète globale ne sont pas requis [5]. Le plus souvent, il s’agit en fait de QFA abrégés. Pour les chercheurs s’intéressant à un seul nutriment ou groupe alimentaire, un QFA incluant 15 à 20 items pourrait en effet suffire à couvrir la majorité des sources alimentaires [50]. Il existe par exemple plusieurs outils brefs pour l’évaluation des apports en fruits et légumes [51-53] ou en gras [54, 55]. Malgré leur imprécision, ces outils peuvent être utiles en clinique pour le dépistage d’individus ayant davantage besoin d’intervention ou d’éducation en nutrition [5]. L’utilisation d’outils brefs pour l’évaluation de l’efficacité de politiques particulières de santé publique a également été suggérée [56]. Les outils brefs ont été utilisés pour évaluer les changements dans l’alimentation dans le cadre d’études d’intervention, mais cet usage n’est pas recommandé en raison d’un manque de sensibilité à détecter des changements alimentaires [57] et d’un biais de réponse associé aux questions directement orientées sur les aliments ciblés par l’intervention [58]. Comme les outils brefs sont techniquement similaires aux QFA, ils partagent les mêmes limites décrites plus haut pour cet outil. Les outils brefs fournissent des données d’apports alimentaires quantitativement imprécises et ne documentent pas la diète totale, ce qui limite les possibilités d’analyses. Le faible coût et la facilité d’administration de ce type d’outil en sont les deux avantages principaux.

1.2.6 Méthodes mixtes innovantes

Une meilleure compréhension des différents instruments d’évaluation alimentaire a mené récemment à la création de méthodes mixtes innovantes permettant de maximiser les forces de chaque instrument [5]. Des chercheurs ont par exemple combiné les caractéristiques d’un R24H et d’un QFA dans un outil visant à estimer les apports en fruits et légumes [59]. Ce questionnaire inclut certaines questions sur les apports alimentaires de la dernière journée et d’autres questions sur la fréquence habituelle de consommation. Les caractéristiques du JA et du R24H ont également été combinées dans des outils destinés à l’évaluation alimentaire chez les enfants [60, 61]. Les enfants doivent prendre des notes de ce qu’ils consomment durant

une journée donnée et utiliser ces notes pour compléter un R24H le lendemain. D’autres outils combinent les caractéristiques du JA et du QFA [62]. Comme les méthodes mixtes sont encore marginales, leur validité relative reste encore à démontrer [5].

Le tableau 1 résume les forces et les faiblesses des principaux outils d’évaluation alimentaires dans leur forme traditionnelle.

9

Tableau 1. Forces et limites des principaux outils d’évaluation alimentaire traditionnels

Méthode Principales Forces Principales Limites

Biomarqueurs - Mesure directe du statut nutritionnel

- Mesure objective, i.e. libre du biais de désirabilité sociale et indépendante de la capacité des sujets à se remémorer et à décrire le type et la quantité de nourriture consommée

- Variations interindividuelles importantes

- Reflètent souvent davantage le statut nutritionnel que les apports alimentaires

- Coûteux et invasifs

- Ne documentent pas le profil alimentaire global

QFA - Facilité d’administration - Faible coût

- Documente la consommation d’aliments saisonniers ou consommés moins fréquemment

- Sujet à de nombreuses erreurs de mesure systématiques

- Tâche cognitive difficile et complexe pour les répondants

- Doit être adapté à chaque population distincte

- Pas suffisamment sensible pour détecter des changements alimentaires dans des études d’intervention

JA - Potentiel d’une plus grande

précision (comparativement aux outils rétrospectifs)

- Minimise les erreurs provenant d’une mémoire incomplète - Minimise les erreurs de mesure

dans l’estimation des portions (lorsque pesé)

- Documente la diète globale

- Exige une motivation et une littératie élevées de la part des répondants - Affecté par le phénomène de réactivité - Coûteux (formation préalable des

répondants et codage manuel des réponses par des professionnels) - Administration multiple nécessaire

pour estimer les apports usuels R24H - Littératie non requise

(lorsqu’administré avec un interviewer)

- Sollicite la mémoire à court terme - Non affecté par le phénomène de

réactivité

- Documente la diète globale

- Coûteux (administration de l’outil et codage manuel des réponses par des professionnels)

- Administration multiple nécessaire pour estimer les apports usuels

Screener - Facilité d’administration (outil le plus rapide à compléter) - Faible coût

- Documente la consommation d’aliments saisonniers ou consommés moins fréquemment

- Sujet à de nombreuses erreurs de mesure systématiques

- Tâche cognitive difficile et complexe pour les répondants

- Doit être adapté à chaque population distincte

- Pas suffisamment sensible pour détecter des changements alimentaires dans des études d’intervention

2. Défis associés à la mesure des apports alimentaires

2.1 Erreurs aléatoire et systématique

En épidémiologie nutritionnelle, on s’intéresse plus souvent aux apports alimentaires usuels (exposition à long terme) qu’aux apports dans une journée donnée ou durant une courte période. Les erreurs de mesure posent un défi particulier lorsqu’on veut évaluer ces apports usuels à l’aide d’outils d’évaluation alimentaire où les apports sont auto-rapportés. Ces outils sont tous sujets aux erreurs de mesure, qui réfèrent à la différence entre les apports alimentaires rapportés sur une période de temps spécifique et les apports usuels réels. Ne pas tenir compte de ces erreurs de mesure en recherche peut mener à des conclusions erronées. Deux types principaux d’erreurs de mesure peuvent être identifiés : l’erreur aléatoire et l’erreur systématique (ou biais). L’erreur aléatoire est la différence entre les apports individuels rapportés lors d’une administration spécifique d’un outil d’évaluation alimentaire et la moyenne d’apports obtenue à partir d’une administration multiple de ce même outil. Comme cette différence provient essentiellement du fait que les apports alimentaires varient d’une journée à une autre pour un même individu, elle est fortement atténuée lorsqu’on répète l’administration sur plusieurs journées. L’erreur systématique, ou biais, provient de mesures qui diffèrent systématiquement des vraies valeurs dans la même direction. Contrairement à l’erreur aléatoire, ce type d’erreur ne peut être atténué ou éliminé en répétant les mesures. Une partie de l’erreur systématique est associée aux apports usuels réels. Par exemple, on sait que les individus ayant les apports réels les plus élevés tendent à sous-estimer leurs apports tandis que ceux ayant les apports réels les plus faibles tendent plutôt à les surestimer. L’erreur systématique peut aussi être associée aux caractéristiques des individus, comme la désirabilité sociale, qui affecte la manière dont un individu donné rapporte son alimentation. Dans le cas où les apports alimentaires sont rapportés au fur et à mesure qu’ils sont consommés, un biais de réactivité peut survenir. Ce dernier se définit comme l’altération des habitudes alimentaires en réponse à l’acte de noter les aliments consommés, en évitant par exemple certains aliments pour rendre le processus moins complexe [43]. Le tableau 2 présente les principales sources d’erreur de mesure associées à chaque outil d’évaluation alimentaire subjectif.

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Tableau 2. Principales sources d’erreur associées aux outils d’évaluation alimentaire subjectifs Outil d’évaluation alimentaire Principale(s) source(s) d’erreur de mesure

Questionnaire de fréquence

alimentaire (QFA) Erreur systématique (ou biais) : principalement causée par un manque de détails et par l’erreur inhérente à la tâche cognitive d’évaluer les apports alimentaires usuels sur une période de temps Journal alimentaire (JA) Erreur aléatoire : principalement causée par les variations dans les

apports alimentaires d’une journée à l’autre

Biais de réactivité : le répondant modifie son comportement ou ses habitudes alimentaires en réponse à l’acte de tenir un journal des apports.

Rappel de 24 heures (R24H) Erreur aléatoire : principalement causée par les variations dans les apports alimentaires d’une journée à l’autre

Outil bref (screener) Erreur systématique (ou biais) : principalement causée par un manque de détails et par l’erreur inhérente à la tâche cognitive d’évaluer les apports alimentaires usuels sur une période de temps Adaptation et traduction libre de Kirkpatrick et al. 2014 [63]

2.2 Erreurs de mesure propres au R24H

Les erreurs de mesures propres au R24H peuvent provenir de l’interviewer, du répondant ou de la méthode elle-même. Dépendamment du type d’erreur, une sous-estimation ou une surestimation des apports alimentaires peut être introduite. La compréhension et la considération de ces erreurs de mesure est la première étape vers l’optimisation de la méthodologie du R24H [64].

2.2.1 Erreurs de mesure associées à la méthode du R24H elle-même

Malgré que l’erreur aléatoire soit le principal type d’erreur associé au R24H, la manière dont les données du R24H sont collectées, gérées et analysées peut également introduire des erreurs de mesure systématiques [64]. Le niveau de contrôle de qualité effectué aux différentes étapes de la méthode peut influencer considérablement l’erreur de mesure nette [5]. Le tableau 3 résume les sources potentielles d’erreurs de mesure associées à la méthode du R24H. On remarque que le niveau de contrôle de qualité à un impact sur le niveau d’erreur de mesure à chaque étape du R24H. L’objectif du contrôle de la qualité d’un R24H est donc de prévenir et d’identifier les erreurs issues du processus l’entrevue ou du traitement des données, ainsi que de vérifier si la procédure utilisée pour collecter et traiter les données est bien standardisée entre les interviewers [64]. Un tel contrôle peut s’effectuer grâce à l’élaboration d’un protocole détaillé d’administration du R24H, des formations initiales et de mise à jour pour les interviewers, une double collecte et codage d’un certain nombre de R24H durant l’étude, ainsi que l’utilisation d’une base de données informatisée pour l’analyse des valeurs nutritionnelles [5].

Tableau 3. Sources d’erreurs de mesure dans le R24H

Étape du R24H Sources potentielles d’erreurs de mesure

Collecte de données  Structure de l’entrevue (nombre de

questions, formulation et ordre des questions)

 Déficience de la mémoire

 Identification et description des aliments  Quantification des portions

 Contrôle de la qualité

Entrée des données  Codage et classification des aliments

 Contrôle de la qualité

Calcul des données Aliments :

 Décompte des aliments  Décompte des recettes Nutriments :

 Calcul des valeurs nutritionnelles (tables de composition des aliments)

 Contrôle de la qualité

Analyse des données Aliments :

 Systèmes de classification des aliments  Méthodes statistiques d’analyse Nutriments :

 Méthodes statistiques d’analyse

 Contrôle de la qualité Adaptation et traduction libre de Slimani et al. 2000 [64]

2.2.2 Erreurs de mesure associées à l’interviewer

L’interviewer est une source d’erreur potentielle dans le R24H puisque cette méthode consiste en des questions ouvertes et que la qualité et la constance de l’entrevue dépendent de la compétence, des connaissances et de la mémoire de l’interviewer [65]. Comme il est impossible de savoir à l’avance ce que répondra la personne questionnée, l’interviewer doit connaître toutes les règles concernant l’identification, la description et la quantification des milliers d’aliments et de recettes pouvant être rapportés. Cela est surtout

13 problématique pour le R24H traditionnel administré avec papier et crayon, où le respect des règles dépend alors pleinement de la mémoire de l’interviewer [64]. Divers autres facteurs comportementaux, tels que la formulation des questions, un usage incorrect de questions d’approfondissement, des réactions verbales ou non verbales aux réponses des sujets et l’incapacité à établir une relation de confiance avec le répondant peuvent également devenir des sources d’erreur de mesure, bien qu’elles soient difficiles à documenter et à contrôler [66].

2.2.3 Erreurs de mesure associées aux répondants

La mémoire des répondants est la source d’erreur principale dans le R24H [67]. Par exemple, on sait que les individus confondent souvent leurs apports alimentaires récents avec leurs apports alimentaires usuels [7]. Bien que le R24H soit principalement affecté par l’omission d’aliments (aliments consommés mais non rapportés) [64], des études ont également rapporté des intrusions d’aliments (aliments rapportés mais non consommés) [46, 68]. Par ailleurs, un grand nombre d’études ont démontré que les individus en général ont beaucoup de difficulté à estimer la quantité d’aliment dans une portion donnée, qu’il s’agisse d’un aliment consommé en temps réel ou d’un aliment consommé dans le passé [69-80]. Cela peut expliquer une différence allant jusqu’à 40% entre la portion rapportée et la portion réellement consommée [81]. Une étude a démontré que la littératie, mais non la numératie, était un facteur déterminant dans l’habileté des individus à estimer correctement la quantité d’aliment dans une portion [82]. Les aliments consommés en unité définie (ex : tranche de pain, bouteille de jus, fruit entier) seraient plus facilement rapportés que les aliments au format diffus (ex : purée, salade, pâtes) et les liquides versés [69, 83]. Par ailleurs, les petites portions tendent à être surestimées et les grandes portions, sous-estimées [80, 84, 85]. Comme les participants ont souvent de la difficulté à exprimer les quantités d’aliments consommées en terme d’unités standards de poids ou de volume, divers outils peuvent être utilisés pour aider l’estimation des portions durant un R24H [86]. Ces outils peuvent être des formats communs de tasses, verres et bols; des cuillères et tasses à mesurer; une règle ou une grille à deux dimensions, des modèles d’aliments en trois dimensions, des photographies, des dessins d’aliments ou même des formes géométriques [15].

Bien que certaines études aient démontré une surestimation des apports en énergie et en protéines avec des R24H administrés auprès d’enfants [87], les individus complétant un R24H ont en général tendance à sous-estimer leurs apports en énergie et en protéines [5]. Des auteurs ont suggéré que cette différence pourrait être attribuable au fait que les jeunes enfants dépendent de leurs parents pour rapporter leur alimentation [87]. Des études de validation de R24H utilisant des biomarqueurs ont en effet observé une sous-estimation énergétique allant de 3% à 34% [10, 88-96] et une sous-estimation en protéines allant de 11% à 28% [10, 91, 94, 96-100]. Il a été démontré que la sous-estimation dans les R24H, tout comme pour les JA, est reliée à de nombreux facteurs comme l’obésité, le genre, la désirabilité sociale, la restriction cognitive, le niveau d’éducation et de

littératie, l’état de santé perçu et l’ethnicité [5]. Par exemples, les individus obèses et les femmes sont davantage prompts à la sous-estimation de leurs apports énergétiques que les individus de poids normal et les hommes [101]. L’indice de masse corporelle (IMC) de même que les niveaux de restriction cognitive et de désirabilité sociale seraient également associés positivement à la sous-estimation énergétique [102-104]. Par exemple, les données provenant d’une enquête nationale de santé aux États-Unis montrent que jusqu’à 15% des R24H administrés ont été affectés par une sous-estimation des apports [105, 106]. Ces données montrent que, comparativement aux non sous-estimateurs, les sous-estimateurs tendaient à rapporter un moins grand nombre d’aliments et de plus petites portions d’aliments. Ils rapportaient également plus fréquemment des aliments à faible teneur en matières grasses, mais moins fréquemment de gras ajouté aux aliments. La méthode la plus utilisée pour réduire l’effet de l’erreur de mesure causée par la sous-estimation dans les R24H est l’ajustement pour l’énergie [5].

3. Utilisation du rappel de 24 heures pour l’évaluation des apports alimentaires en recherche

3.1 Utilisation du R24H en épidémiologie

En considérant l’étendue des erreurs de mesure propres aux différents instruments d’évaluation alimentaire, évaluer précisément l’alimentation des individus avec des ressources limitées devient un défi considérable pour les chercheurs [6]. Des revues systématiques récentes ont justement identifié une tendance en épidémiologie à l’utilisation d’outils d’évaluation alimentaire brefs à faible coût et facile à compléter plutôt que des instruments plus détaillés qui permettent d’obtenir des données d’apports alimentaires moins biaisées [14, 63]. C’est d’ailleurs surtout parce qu’il est facile à utiliser et peu coûteux que le QFA est l’outil le plus utilisé en épidémiologie depuis les années 80 [107]. Pourtant, il a été démontré que l’utilisation de mesures alimentaires vulnérables à l’erreur peut mener à de fausses conclusions et réduire la capacité à détecter des associations [63]. Ce dernier constat a amené la communauté scientifique à remettre en question l’utilisation presque systématique du QFA en recherche [8, 108, 109] et ce sujet est encore hautement débattu [110-113]. Comme plusieurs études de validation utilisant des biomarqueurs ont démontré que le R24H fournit des données plus exactes d’apports usuels en énergie, en protéines, en sodium et en potassium que le QFA [8, 114], celui-ci est de plus en plus utilisé en recherche. Néanmoins, le coût élevé de cette méthode explique qu’elle ne soit pas encore fréquemment utilisée en tant qu’outil principal d’évaluation alimentaire en épidémiologie [14]. En effet, la méthode traditionnelle du R24H nécessite un personnel entraîné à la fois pour l’administration de l’outil et pour le codage des réponses nutritionnelles qui sont beaucoup plus variées et détaillées que celles obtenues avec un QFA [5]. En outre, de quatre à six R24H administrés lors de journées non consécutives pourraient être nécessaires pour estimer adéquatement les apports usuels en une majorité des nutriments [11]. Ces

15 aspects méthodologiques réduisent considérablement la faisabilité d’utilisation du R24H dans des études de grande envergure [5].

Par ailleurs, le R24H est également de plus en plus utilisé comme méthode de référence pour la validation d’autres outils d’évaluation alimentaire moins précis, comme le QFA [15]. Traditionnellement, on valide le QFA en le comparant avec un JA. Toutefois, le coût élevé des JA a motivé la communauté scientifique à proposer le R24H comme méthode de référence alternative. Non seulement le R24H non annoncé est exempt du phénomène de réactivité [4], il a été démontré qu’un R24H administré par téléphone est tout aussi valide qu’un R24H administré face à face [115, 116]. Ainsi, les R24H répétés représentent une alternative peu coûteuse aux JA comme méthode de référence dans les études à grande échelle.

3.2 Nécessité du développement de nouvelles technologies

Il y a quelques années, le perfectionnement des méthodes d’évaluation alimentaire a été décrit comme un besoin prioritaire pour la recherche future [117]. Le développement de nouvelles technologies dans le domaine de l’évaluation alimentaire a par la suite été proposé comme moyen de perfectionnement [7]. Les avancées technologiques des dernières années ont en effet amené d’importants changements dans la manière dont l’évaluation alimentaire est effectuée. L'objectif le plus commun du développement de ces nouvelles technologies a été de réduire les coûts de la collecte et du traitement des données d’apports alimentaires en raison de la complexité des données habituellement impliquées [5]. Le QFA a été le premier outil à bénéficier de la numérisation [7], ce qui a mené à l’élaboration de QFA administrés sur ordinateur [118, 119]. Depuis le début des années 2000, un effort de recherche a également été déployé pour augmenter la faisabilité d’utilisation du R24H, soit en créant des systèmes informatiques permettant une administration complètement automatisée et des applications Web conçues pour l’auto-administration [5]. Ces technologies ont en effet le potentiel de réduire considérablement les coûts habituellement associés à la méthode du R24H.

4. Développement de méthodes standardisées d’entrevue alimentaire assistée par ordinateur (MSEAAO) pour l’administration du R24H

4.1 Objectifs de cette nouvelle technologie

On définit généralement une MSEAAO comme un système informatisé permettant la collecte, le codage et le calcul des apports alimentaires [6]. Un tel système appliqué au R24H traditionnel permet aux enquêteurs de recueillir les apports alimentaires de manière standardisée, améliorant ainsi la précision des données, même lorsque l’outil est administré dans diverses populations [6]. Kohlmeier et al. ont identifié comme avantage important de cette technologie une élimination du biais d’interviewer [120]. La variabilité entre les interviewers

est en effet éliminée puisque les questions suivent un ordre prédéterminé n’étant pas influencé par la nature de l’entretien avec le répondant ou par les compétences et les connaissances de l’interviewer [121]. Les MSEAAO sont les précurseurs technologiques des R24HW complètement automatisés et auto-administrés. Les questionnaires utilisant une MSEAAO ont en effet été substitués progressivement par des questionnaires Web complètement automatisés dans l’objectif d’améliorer leur accessibilité et d’obtenir une fonctionnalité multiplateforme [122]. Plusieurs MSEAAO, dont Epic-Soft et l’Automated Multiple-Pass Method (AMPM), ont été créées pour être utilisées dans de grandes études de cohorte. Epic-Soft est un logiciel ayant été développé par l’International Agency for Research on Cancer (IARC) pour permettre de standardiser les R24H utilisés dans les différents pays d’une étude européenne multicentrique, soit l’European Prospective

Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) [123]. Conçue pour être utilisée par l’interviewer, l’application

respecte un nombre et un ordre définis d’étapes en termes de description, de quantification, de vérification et de calcul des apports alimentaires rapportés [121]. Sa base de données nutritionnelles s’adapte également en fonction du pays où le questionnaire est administré [64]. Étant donné que l’application américaine AMPM est à ce jour la MSEAAO la plus largement utilisée, c’est cette méthode qui sera décrite dans la prochaine section.

4.2 Automated Multiple-Pass Method (AMPM)

Le United States Department of Agriculture (USDA) utilise le R24H pour mener des enquêtes nationales sur l’alimentation des Américains depuis 1965. Fort de son expertise, le USDA a depuis développé des méthodes automatisées pour faciliter et standardiser les opérations d’enquête, ainsi que pour accéder aux résultats plus rapidement [124]. Le perfectionnement de la méthode d’entrevue du R24H visait par ailleurs à résoudre les problèmes de sous-estimation des apports alimentaires y étant associés [101, 105]. L’Automated

Multiple-Pass Method (AMPM), une entrevue standardisée en cinq étapes, a ainsi été mise au point dans le but de

garder les répondants engagés et intéressés durant l’entrevue et de les aider à mieux se souvenir des aliments consommés, pour obtenir des R24H plus détaillés et plus exacts [124]. L’automatisation de l’entrevue a été rendue possible grâce à un logiciel qui permet aux interviewers de suivre une séquence de questions sur ordinateur et d’y entrer les réponses des répondants au fur et à mesure. Une brève description des différentes étapes de l’AMPM est présentée dans le Tableau 4. Une entrevue réalisée avec la méthode AMPM prend typiquement entre 30 et 45 minutes à compléter [5].

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Tableau 4. Description de l’Automated Multiple-Pass Method (AMPM)

Étape Objectif(s)

Liste rapide Obtenir une première liste d’aliments consommés durant les dernières 24 heures.

Liste des aliments oubliés Obtenir de l’information sur des aliments possiblement oubliés à l’étape de la liste rapide grâce à une liste d’aliments fréquemment oubliés : boissons non-alcoolisées, boissons alcoolisées, sucreries, grignotines salées, fruits, légumes, fromage, pain, autres aliments.

Heure des repas et types de

repas Obtenir l’heure et le type de repas dans lequel a été consommé chaque aliment. Les aliments sont ainsi triés chronologiquement par repas/collation. Description des aliments Obtenir de l’information détaillée sur plusieurs caractéristiques des aliments

rapportés : méthode de préparation, ajouts aux aliments, quantités consommées et endroit où les repas ou collations avaient été préparés Révision Obtenir de l’information sur des aliments n’ayant toujours pas été rapportés

précédemment Adaptation et traduction libre de Raper et al. 1994 [124]

4.2.1 Validité de l’AMPM

L’approche AMPM a d’abord été testée en 1999 dans le cadre d’une étude pilote d’envergure dans laquelle 800 individus choisis aléatoirement à travers tous les États-Unis ont été sondés. Il en est ressorti que l’AMPM pouvait être utilisée avec succès pour la collecte des données d’apports alimentaires par téléphone et qu'elle était tout aussi performante, sinon davantage, que la méthode traditionnelle avec papier et crayon [125]. Une étude de validation a par la suite démontré qu’il n’y avait pas de différence significative entre les apports alimentaires réels, soit mesurés lors de la prise alimentaire dans un centre de recherche, et les apports rapportés le lendemain avec un R24H administré par téléphone et utilisant l’AMPM chez des hommes de poids normal, en surpoids et obèses [126]. Plusieurs études récentes utilisant des biomarqueurs ont également démontré la validité de l’AMPM dans des conditions contrôlées. Moshfegh et al. ont évalué la validité de l’AMPM en comparant l’estimation des apports énergétiques issue d’une moyenne de trois R24H à la DET obtenue avec la méthode de la doubly labeled water (DLW) dans un groupe de 524 hommes et femmes âgés de 30 à 69 ans [90]. Les résultats ont indiqué qu’en moyenne, seulement 11% des participants ont estimé leur apport énergétique, avec 10% d’hommes et 12% de femmes identifiés comme sous-estimateurs. La sous-estimation énergétique était également associée positivement à l’IMC, ce qui est en concordance avec plusieurs autres études [12, 127-131]. Il a été suggéré que cela puisse être dû en partie au fait que les personnes obèses sont plus susceptibles de suivre un régime dans n’importe quelle journée donnée [102]. Dans un échantillon de 20 femmes préménopausées, Blanton et al. ont également comparé la performance de deux R24H utilisant l’AMPM, de deux QFA validés et d’un JA de 14 jours en plus d’une mesure de la DET utilisant la DLW [132]. Les apports énergétiques totaux obtenus respectivement par les R24H et par le journal alimentaire ne différaient pas de la DET, contrairement aux QFA qui sous-estimaient les apports énergétiques de 28%. La majorité des macronutriments et micronutriments étaient également mieux

estimés par les R24H que par les QFA lorsque comparés avec les moyennes obtenues par le JA. Finalement, Rhodes et al. ont démontré qu’un seul R24H utilisant l’AMPM pouvait estimer les apports en sodium en moyenne à 7% près pour les hommes et 10% pour les femmes de la valeur objective obtenue avec une excrétion urinaire de 24 heures dans un échantillon d’adultes en santé âgés de 30 à 69 ans [133]. L'AMPM est ainsi reconnue actuellement comme la méthode optimale pour l’administration de R24H [5]. Elle est d’ailleurs utilisée comme base méthodologique pour l’administration des R24H dans les grandes enquêtes nationales aux États-Unis et au Canada, soit depuis 2002 aux États-Unis (What We Eat In America, NHANES) et en 2004 au Canada (Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cycle 2.2) [134]. L’AMPM est également la méthode de référence pour le développement de R24H auto-administrés et automatisés sur une plate-forme Web.

5. Développement de R24H automatisés sur une plate-forme Web

5.1 Contexte propice à l’utilisation d’outils Web

Les ordinateurs font aujourd’hui partie intégrante de la vie de tous les jours. Le World Wide Web s’est répandu largement et est maintenant accessible à la maison, au travail, dans les lieux publics et possiblement en tout temps grâce aux téléphones intelligents. Avec les années, les technologies informatiques augmentent en efficacité, en versatilité, en fiabilité et en simplicité [120]. La planification et la réalisation d’études complètement basées sur le Web a d’ailleurs été décrite comme le futur de l’épidémiologie nutritionnelle [13, 135], avec plusieurs grandes études de cohorte ayant déjà été menées avec succès sur le Web [136-138]. C’est que l’utilisation du Web permet de recruter facilement et rapidement un échantillon varié d’individus : il est en effet de plus en plus facile de rejoindre les individus par des applications Web [139]. Les plus récentes données de Statistique Canada révèlent que 82,5% des ménages canadiens et 78,1% des ménages québécois ont accès à une connexion Internet à domicile [140].Le gouvernement fédéral s'est même engagé, il y a quelques années, à doter les sites d'accès public d'une connexion Internet [141]. Les tableaux 5 et 6 présentent les proportions de ménages ayant accès à Internet (n’importe où) en fonction du revenu et du groupe d’âge, respectivement [140]. Même si l’accès à Internet augmente avec le niveau de revenu des ménages et diminue avec l’âge, ces données montrent qu’il serait possible de rejoindre une population variée en termes d’âge et de revenu avec un questionnaire Web. On remarque par ailleurs une augmentation généralisée de l’accès à Internet entre 2010 et 2012, dont une augmentation particulièrement élevée pour les personnes de plus de 65 ans.

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Tableau 5. Ménages ayant accès à une connexion Internet (n’importe où) en fonction du revenu

Géographie Quartile de revenu du ménage 2010 2012

Canada

Total, tous les quartiles 80,3 83,4

Quartile inférieur 59,2 62,5

Deuxième quartile 73,4 77,8

Troisième quartile 85,5 90,2

Quartile supérieur 94,3 94,5

Québec

Total, tous les quartiles 75,9 80,7

Quartile inférieur 52,9 56,5

Deuxième quartile 70,1 76,3

Troisième quartile 86,6 92,7

Quartile supérieur 93,0 95,5

Tableau 6. Ménages ayant accès à une connexion Internet (n’importe où) en fonction de l’âge

Géographie Groupe d'âge 2010 2012

Canada

Total, tous les individus âgés de 16 ans et plus 80,3 83,4

16-24 ans 97,5 98,6

25-44 ans 93,0 95,5

45-64 ans 80,1 83,8

≥ 65 ans et plus 40,2 47,5

Québec

Total, tous les individus âgés de 16 ans et plus 75,9 80,7

16-24 ans 98,3 99,4

25-44 ans 93,0 95,9

45-64 ans 73,7 79,8

≥ 65 ans et plus 31,8 42,7

5.2 Applications existantes

Les applications Web automatisées et auto-administrées représentent l’avancée technologique la plus récente dans la méthodologie des R24H [4]. Les applications existantes varient dans le nombre d’aliments présents

dans leurs bases de données, dans l’approche utilisée pour questionner sur les portions d’aliments et dans l’inclusion et le nombre d’étapes proposées pour obtenir des détails sur les aliments consommées [5]. Ces applications s’inspirent toutes en totalité ou en partie de l’approche AMPM [40, 41, 142-145], reconnue comme une méthode optimale pour l’administration des R24H [5]. Les États-Unis, la France et l’Angleterre font partie des pays ayant développé des R24HW. Certaines applications, comme les outils américains DietDay [142] et

ASA24 [143], ont été développées pour être utilisées exclusivement en tant que R24H, tandis que d’autres,

comme NutriNet-Santé en France [40] et Myfood24 en Angleterre [41], peuvent être utilisées à la fois pour la complétion de JA ou de R24H.

5.2.1 DietDay

DietDay est un des premiers R24HW auto-administrés et automatisés développés aux États-Unis [142].

Inspirée de la méthode AMPM, l’application invite d’abord le répondant à fournir un rapport général des aliments consommés par repas et collation, puis des détails doivent ensuite être fournis pour chaque aliment rapporté, jusqu’à sept questions par aliment. Ces détails incluent par exemple la méthode de préparation des aliments et les aliments ajoutés, comme les condiments. Elle inclut également un rappel concernant des aliments fréquemment oubliés, des questions sur l’utilisation de suppléments et un récapitulatif permettant d’apporter des modifications, au besoin. DietDay contient un total de 9 349 aliments et 7 000 photographies d’aliments répartis en 61 modules. Les portions d’aliments sont quantifiées à l’aide de mesures domestiques et présentées dans des assiettes, verres et bols standards. Les photos d’aliments sont affichées une à la fois à l’écran, avec l’option d’augmenter ou de diminuer la portion illustrée. Les valeurs nutritionnelles sont issues de la base de données du USDA et d’une base de données maison incluant des mets composés et de l’information provenant d’étiquettes nutritionnelles. Suite à la complétion du questionnaire, les répondants ont immédiatement accès à un rapport comparant leurs apports alimentaires aux recommandations nationales.

5.2.2 ASA24

L’Automated Self-Administered 24-hour recall (ASA24) a été développé par le National Cancer Institute (NCI) aux États-Unis [16]. Ce nouvel outil d’évaluation alimentaire est disponible gratuitement en langue anglaise ou espagnole pour utilisation par les chercheurs, les cliniciens et les enseignants depuis 2009. En date de 2012, l’application avait été utilisée par près de 200 chercheurs américains ayant collecté au total plus 45,000 rappels [16]. ASA24 applique les cinq étapes de la méthode AMPM. L’entrevue auto-administrée commence en demandant aux répondants de choisir parmi une liste rapide d’aliments et de boissons ceux qu’ils ont consommés dans la journée précédente. Cette liste d’aliments a été élaborée à partir des aliments rapportés dans une enquête nationale de santé aux États-Unis (What We Eat In America, NHANES). Au moment où ils sont ajoutés à la liste, les aliments doivent être associés à un repas ou à une collation dont le contexte (heure,

21 lieu, personnes avec qui le repas a été partagé, utilisation de téléphone/ordinateur en mangeant) doit être préalablement spécifié. Les répondants sont également questionnés sur la consommation d’aliments et/ou de boissons dans chaque période de trois heures ou plus séparant les repas ou collations. Une fois la liste complétée, ASA24 pose une série de questions sur chaque aliment dans un ordre précis, permettant d’obtenir de l’information détaillée sur la provenance de l’aliment, la méthode de préparation, certaines caractéristiques nutritionnelles, la portion consommée, ainsi que les aliments ajoutés. Une fenêtre contextuelle apparaît ensuite pour questionner les répondants sur la consommation d’aliments fréquemment oubliés. Les valeurs nutritionnelles sont issues de la base de données américaine Food and Nutrient Database for Dietary Studies (FNDDS) [146]. La liste d’aliments d’ASA24 contient près de 7000 items répartis en 24 groupes d’aliments et 243 sous-groupes. En incluant les combinaisons possibles des 1100 questions de détails sur les aliments, l’application contient plus de 2 millions d’aliments. Elle utilise également environ 10 000 photographies d’aliments pour l’estimation des portions. Jusqu’à huit photographies de portion par aliment sont présentées simultanément à l’écran pour l’estimation des portions. L’application ne fournit pas automatiquement de bilan nutritionnel aux répondants, mais laisse plutôt la liberté aux chercheurs de communiquer l’information de leur choix aux participants. ASA24 permet aux chercheurs d’obtenir automatiquement des données sur les apports alimentaires des participants en termes de micronutriments, de macronutriments et de groupes alimentaires selon le guide alimentaire américain [147]. Il est possible d’utiliser ces dernières données comme variables pour le calcul du Healthy Eating Index (HEI-2010) [148], un score qui mesure le niveau d’adhésion aux recommandations alimentaires américaines [149]. Une version canadienne d’ASA24 a récemment été rendue disponible grâce à une collaboration avec Santé Canada [17]. La liste d’aliments a été ajustée pour représenter la disponibilité et la désignation des aliments au Canada. Le Fichier canadien sur les éléments nutritifs a également été utilisé comme base de données nutritionnelles pour mieux représenter les pratiques canadiennes en matière d’enrichissement des aliments. Cette version canadienne d’ASA24 n’est disponible actuellement qu’en langue anglaise.

5.2.3 NutriNet-Santé

Développé dans le cadre d’une grande étude épidémiologique en France, le questionnaire NutriNet-Santé est un outil auto-administré sur le Web qui a été conçu pour être utilisé à la fois comme un R24H et comme un JA [40, 150]. Dans les deux cas, la première étape consiste en la sélection d’un repas ou d’une collation, dont le contexte doit être spécifié (heure, lieu, personnes avec qui le repas a été pris). Pour chaque repas et collation, les participants doivent ensuite sélectionner les aliments consommés parmi une liste d’aliments regroupés en catégories ou les trouver par le biais d’un outil de recherche d’aliments qui accepte les erreurs d’orthographe. Pour chaque aliment sélectionné, le répondant doit préciser s’il y avait un accompagnement (ex : condiment), à partir d’une sélection d’ajouts possibles. Pour l’estimation des portions, NutriNet-Santé utilise plus de 2000