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Thread by @dlouapre: "C'est parti pour quelques réflexions sur l'étude "alimentation bio et cancer" publiée aujourd'hui. Tout d'abord, le papier est en accès libr […]" #FIN

, 35 tweets, 8 min read
C'est parti pour quelques réflexions sur l'étude "alimentation bio et cancer" publiée aujourd'hui. Tout d'abord, le papier est en accès libre ici : jamanetwork.com/journals/jamai…
Passons aux vérifications sanitaires d'usage : on est sur une équipe sérieuse (des spécialistes en épidémiologie), et un journal d'impact factor élevé (ça ne fait pas tout mais c'est déjà ça).
Ensuite, les conflits d'intérêt. Ils sont mentionné en fin d'article : l'un des auteurs seniors déclare servir d'expert scientifique auprès de deux fondations promouvant l'usage du bio (dont une émanant de l'entreprise Bjorg). Sans toucher d'argent ou d'honoraires toutefois.
Passons au coeur du papier, il s'agit d'une étude examinant une grosse cohorte (>68 000) sur plusieurs années, donc on est sur de l'échantillon sérieux.
Un petit mot sur la littérature préexistante : le papier mentionne une étude antérieure sur le même sujet, avec un échantillon 10x plus gros (620 000 femmes) qui n'avait pas trouvé de lien global entre bio et incidence des cancers nature.com/articles/bjc20…
Mais comme il n'y a pas que la taille qui compte, il est légitime de poursuivre ce type d'analyse avec d'autres cohortes.
Revenons à notre papier. Les auteurs ont donc évalué la "quantité d'aliments bio consommés" à partir d'un questionnaire pour chaque individu, et on ensuite segmenté leur population en 4 groupes de taille identique Q1 à Q4, suivant leur degré de consommation de bio.
La question qu'on se pose légitimement, est-ce que les Q4 (qui mangent le plus de bio) ont moins de cancer que les Q1 (qui en mangent pas ou peu) ?
Voici les chiffres : on a pour chaque segment le nombre d'individu ayant eu un cancer et le nombre n'en ayant pas eu.
Le truc saute aux yeux : si le nombre de cancers entre Q1, Q2 et Q3 est sensiblement identique (2% des individus), il est vraiment inférieur pour les Q4, les gros mangeurs de bio, d'environ 25% (autour de 1.5%).
Une vraie différence donc !
Factuellement sur cette cohorte, c'est donc vrai : "les gens qui mangent beaucoup de bio ont 25% de cancers en moins que les autres".
Sauf que vous voyez bien sûr se profiler nos ennemis habituels : les facteurs de confusion, qui nous empêchent d'affirmer qu'il y a causalité.
Pour ceux qui ne sont pas familiers de cette notion essentielle, un facteur de confusion serait quelque chose qui influerait à la fois sur le fait de manger bio, et sur le fait de contracter un cancer.
Exemple : si les gens qui mangent plus de bio le font parce qu'ils ont globalement une plus grande attention à leur santé et leur alimentation, il se peut que ce soit cette attention qui soit à l'origine de - de cancers, plutôt que le bio lui-même.
Bien sûr, la présence de facteurs de confusion est un grand classique dans ce genre d'études, donc il existe une parade : ce qu'on appelle "contrôler pour ces facteurs".
Pour cela il faut les avoir identifiés et quantifiés, et utiliser des procédures statistiques permettant de séparer leur influence, afin d'essayer de faire ressortir l'influence "pure" du facteur qu'on étudie (ici la consommation de bio).
Pour savoir si une variable peut être un facteur de confusion, il faut regarder si elle varie significativement d'un groupe à l'autre de notre étude.
Et dans le cas précis qui nous intéresse, il y a du monde à contrôler !
Le tableau qui suit est un peu indigeste : il liste l'ensemble des critères collectés sur les individus, et comment ils diffèrent (ou pas) d'un groupe à l'autre. Et on voit qu'il y a des sacrés différences entre Q1 (les moins mangeurs de bio) et Q4 (les plus mangeurs)
Les Q4 comportent par exemple beaucoup plus de cadres et professions intellectuelles supérieures (29.1% vs 17.8% pour les Q1) et moins d'employés et ouvriers (14.9 vs 24.4).
Leur niveau d'éducation est plus élevé : 71.1% d'études supérieures vs 56.9%
Ils gagnent bien mieux leur vie, fument moins ou sont plus nombreux à avoir arrêté. Ils ont un indice de masse corporelle plus faible
Niveau alimentaire : ils mangent moins de viande rouge (31 vs 48), moins de viande processée (15 vs 24), + de fibres (23/18), etc.
Enfin pour les femmes, le groupe Q4 est "plus ménopausé" (25% vs 17%) et recours moins à la contraception orale (14% vs 25%).
Bref, il existe de nombreuses et importantes différences entre les groupes, qui pourraient expliquer à eux seuls le fait qu'il y ait moins de cancer.
Saut que comme je l'ai dit, il existe une procédure qui permet de "compenser" ces influences dans le traitement statistique.
On en arrive donc aux résultats "raffinés" du papier : après prise en compte de tous les facteurs de confusion, on peut exprimer un "hazard ratio (HR)" qui exprime le risque relatif, une fois le facteur étudié isolé.
Voici donc le tableau complet (j'avais isolé les chiffres bruts ci-dessus pour les besoins de la pédagogie progressive) : on y voit le HR relativement au groupe Q1, pour 3 modèles différents (en contrôlant par différents facteurs de confusion)
On voit que pour les 3 modèles, le HR du groupe Q4 par rapport au groupe Q1 est d'environ 0.75, soit 25% de risque de cancer en moins, une fois contrôlés les autres facteurs.
Deuxième résultat, les auteurs ont raffiné l'analyse en la segmentant par type de cancer. On voit que les cancers pour lesquels on a une différence significative sont le lymphone non-Hodgkin, les autres lymphomes, ainsi que le cancer du sein post ménopause.
Alors que conclure de tout ça ? Eh bien que pour certains types de cancer, il y a effectivement un effet statistiquement significatif (p<0.05 selon les critères habituels), même après prise en compte des facteurs de confusion recensés.
Dans le côté critique : je n'ai pas creusé assez (et je connais trop mal le sujet) pour débusquer d'éventuelles failles méthodologiques. Mais le journal a publié le même jour un commentaire invité qui en mentionne : jamanetwork.com/journals/jamai…
Le seul truc qui m'embête un peu, c'est quand même le nombre très important de facteurs de confusion sérieux et conséquents, et qui fait reposer la validité du papier sur l'analyse statistique.
Mon sentiment subjectif, c'est qu'arriver à contrôler proprement pour autant de facteurs de confusion si importants me semble être un peu un numéro d'équilibriste. Mais je serai curieux d'avoir l'avis de personnes plus chevronnées que moi en stats
Est-ce que le modèle simple utilisé suffit à faire le job ? Un truc qui me fait tiquer, c'est que les ratios avant contrôle (le nombre de cas brut, 25% de moins donc) est le même qu'après contrôle (25% toujours). Ca sous entend que tous les facteurs de confusion se compensent ?
Vu qu'intuitivement, indépendamment du bio, la population Q4 semble bien moins à risque que la Q1, j'ai du mal à bien interpréter cela. Une piste est d'aller voir les détails des modèles dans les supplementary materials jamanetwork.com/data/Journals/…
En particulier on trouve les HR associés à chacun des facteurs de confusion, qui permet (il me semble) de quantifier la contribution de chaque facteur pris isolément.
(Ici seulement le début, la table est très longue)
Il faudrait regarder dans le détails, mais je trouve les HR très proches de 1, même pour des facteurs dont on sait qu'ils ont un impact énorme, comme le fait de fumer par exemple
Bref, en conclusion l'étude est vraiment intéressante. La solidité est a minima assez raisonnable, même si elle repose sur une analyse statistique qui sans être fausse me semble un peu casse gueule.
C'est donc une étude à ajouter à l'édifice, et tout pousse à continuer à creuser la piste, peut-être sur d'autres cohortes plus équilibrées.
Mais de là à conclure que "c'est démontré, le bio préserve du cancer", il y a du chemin ! #FIN
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