Validation de l'évaluation alimentaire

La validation de l'évaluation alimentaire est l'étude de la précision avec laquelle un instrument d'évaluation alimentaire mesure l'apport réel, établie en le comparant à une référence plus précise, telle que des relevés détaillés, des rappels répétés ou des biomarqueurs de récupération. Elle quantifie le biais et l'erreur aléatoire dans des instruments comme les questionnaires de fréquence alimentaire et les rappels, afin que les résultats concernant les relations alimentation-maladie puissent être interprétés et corrigés.

Definition

La validation de l'évaluation alimentaire est l'évaluation empirique de la capacité d'un instrument alimentaire à mesurer l'apport réel, généralement en comparant ses estimations à une mesure de référence indépendante afin de caractériser le biais systématique, l'erreur aléatoire et la corrélation de l'instrument avec l'apport réel.

Scope

Cette entrée aborde la logique des études de validation et de calibration, l'utilisation des biomarqueurs comme mesures de référence objectives, les approches statistiques telles que la méthode des triades, et ce que la validation révèle sur la structure de l'erreur de mesure alimentaire et son effet sur les estimations d'association. Elle traite la validation comme un sujet méthodologique, et non comme une directive clinique.

Core questions

• Qu'est-ce qui constitue une mesure de référence adéquate pour valider un instrument d'évaluation alimentaire ?
• Comment les erreurs systématiques et aléatoires affectent-elles chacune la validité ?
• Comment la méthode des triades utilise-t-elle plusieurs mesures imparfaites ensemble ?
• Comment l'erreur de mesure atténue-t-elle ou déforme-t-elle les associations alimentation-maladie ?

Key concepts

• Mesure de référence et validité relative
• Biomarqueurs de récupération comme références objectives
• Erreur systématique versus erreur aléatoire
• Biais spécifique à l'individu
• Méthode des triades
• Atténuation des associations
• Calibration par régression

Mechanisms

La validation compare les estimations d'un instrument à une référence supposée plus précise ou dont l'erreur est indépendante. Les biomarqueurs de récupération (par exemple, l'eau doublement marquée et l'azote urinaire) constituent les références les plus solides car leurs erreurs sont indépendantes des erreurs d'auto-déclaration, ce qui permet à une étude d'estimer à la fois le biais et la corrélation entre l'apport déclaré et l'apport réel (Bingham et al., 1997). L'étude OPEN a utilisé cette approche pour montrer que l'erreur dans l'auto-déclaration de l'énergie et des protéines est spécifique à l'individu et systématique, et non pas simplement un bruit aléatoire (Kipnis et al., 2003). Lorsqu'aucune référence unique n'est parfaite, la méthode des triades combine trois mesures imparfaites du même apport pour estimer le coefficient de validité de chacune (Kabagambe et al., 2001). Ces caractérisations d'erreur alimentent les méthodes de correction statistique, telles que la calibration par régression, qui ajustent les associations alimentation-maladie atténuées par l'erreur de mesure (Freedman et al., 2011).

Clinical relevance

La validation détermine le degré de confiance à accorder aux instruments d'évaluation alimentaire et la manière de corriger les associations qu'ils produisent ; elle est donc essentielle pour évaluer et interpréter l'épidémiologie nutritionnelle. Cette entrée décrit une pratique méthodologique et ne constitue pas une base pour l'évaluation ou le conseil alimentaire individuel.

Epidemiology

De vastes études de validation basées sur des biomarqueurs, y compris les études EPIC et OPEN, ont établi que les instruments d'auto-déclaration comportent une erreur systématique substantielle et que l'erreur non corrigée tend à atténuer et parfois à déformer les relations observées entre l'alimentation et la maladie, ce qui a motivé des sous-études de calibration au sein des grandes cohortes (Bingham et al., 1997; Kipnis et al., 2003; Freedman et al., 2011).

Evidence & guidelines

Le consensus méthodologique soutient que les instruments d'évaluation alimentaire devraient être validés dans la population d'utilisation par rapport à la meilleure référence disponible, que les biomarqueurs de récupération sont préférés lorsqu'ils existent, et que les analyses alimentation-maladie devraient tenir compte de l'erreur de mesure par le biais de la calibration plutôt que de supposer que l'auto-déclaration mesure l'apport réel (Kipnis et al., 2003; Freedman et al., 2011).

History

Les premières validations comparaient les questionnaires aux relevés alimentaires, mais l'hypothèse selon laquelle ces références étaient erronées indépendamment de l'instrument s'est avérée intenable. Le passage aux biomarqueurs de récupération dans les années 1990 et l'étude OPEN au début des années 2000 ont révélé la structure systématique et spécifique à l'individu de l'erreur alimentaire, après quoi les méthodes de calibration statistique sont devenues une partie standard de l'analyse des cohortes nutritionnelles.

Debates

L'erreur de mesure par auto-déclaration peut-elle être entièrement corrigée ?

Étant donné que l'erreur dans l'auto-déclaration de l'alimentation est systématique et spécifique à l'individu, les méthodologistes ne s'accordent pas sur la mesure dans laquelle la calibration par régression et les méthodes connexes peuvent récupérer des associations alimentation-maladie non biaisées, et sur le moment où seules quelques consommations validées par biomarqueurs peuvent être fiables.

Key figures

• Victor Kipnis
• Laurence Freedman
• Sheila Bingham
• Walter Willett

Seminal works

• kipnis-2003
• bingham-1997

Frequently asked questions

Pourquoi les biomarqueurs de récupération sont-ils préférés comme mesures de référence en validation ?

Leurs erreurs de mesure sont supposées être indépendantes des erreurs dans l'auto-déclaration de l'alimentation, ce qui permet à une étude de validation d'estimer à la fois le biais et la corrélation réelle d'un instrument, plutôt que de confondre l'erreur d'un instrument avec celle d'un autre.

Qu'est-ce que la méthode des triades ?

C'est une approche statistique qui combine trois mesures indépendantes et imparfaites du même apport pour estimer le coefficient de validité de chacune, utilisée lorsqu'aucune mesure de référence parfaite n'est disponible.