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1. Questions de méthodologie en anthropométrie : taille et poids déclarés versus mesurés Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200800011002
Description :
La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais dû à l'utilisation de données autodéclarées sur la taille, le poids et l'indice de masse corporelle (IMC) au lieu de mesures directes. Nous comparons les associations entre les catégories d'IMC et certains problèmes de santé afin de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre l'obésité et les problèmes de santé. L'analyse est fondée sur 4 567 répondants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2005 qui, durant une interview sur place, ont déclaré leur taille et leur poids, puis ont été mesurés et pesés par un intervieweur ayant reçu une formation appropriée. En se basant sur les données autodéclarées, une proportion importante de personnes ayant un excès de poids ont été classées incorrectement dans des catégories d'IMC plus faible. Ces erreurs de classification se sont soldées par des associations plus fortes entre l'excès de poids ou l'obésité et la morbidité.
Date de diffusion : 2009-12-03
2. Correction des estimations de la prévalence de l'obésité fondées sur des données autodéclarées : pouvons-nous obtenir des valeurs plus proches de celles calculées au moyen de données mesurées? Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200800011003
Description :
Le but de la présente étude est d'examiner la possibilité d'élaborer des facteurs de correction pour rajuster les mesures de l'indice de masse corporelle fondées sur des données autodéclarées afin d'obtenir des valeurs plus proches de celles calculées d'après des données mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 (ESCC) dans le cadre de laquelle on a demandé aux répondants d'indiquer leur taille et leur poids, lesquels ont ensuite été mesurés. Des analyses par régression ont été effectuées pour déterminer quelles caractéristiques sociodémographiques et relatives à la santé sont associées aux écarts entre les valeurs fondées sur des données autodéclarées et des données mesurées. L'échantillon a ensuite été divisé en deux groupes. Pour le premier, on a procédé à la régression de l'indice de masse corporelle (IMC) fondé sur des données autodéclarées et des prédicteurs des écarts sur l'IMC fondé sur des données mesurées. Des équations de correction ont été établies en utilisant toutes les variables explicatives ayant un effet significatif au seuil de signification de p<0,05. Puis, ces équations de correction ont été testées dans le deuxième groupe afin de calculer des estimations de la sensibilité, de la spécificité et de la prévalence de l'obésité. La relation entre l'IMC fondé sur des données mesurées, déclarées et corrigées, d'une part, et les problèmes de santé liés à l'obésité, d'autre part, a été examinée par régression logistique. Les estimations corrigées ont produit des mesures plus exactes de la prévalence de l'obésité, de l'IMC moyen et des niveaux de sensibilité. Les données autodéclarées exagéraient la relation entre l'IMC et les problèmes de santé, tandis que dans la plupart des cas, les estimations corrigées produisaient des rapports de cotes plus semblables à ceux obtenus pour l'IMC fondé sur des données mesurées.
Date de diffusion : 2009-12-03

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1. Questions de méthodologie en anthropométrie : taille et poids déclarés versus mesurés Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200800011002
Description :
La présente étude s'appuie sur un échantillon représentatif de la population canadienne pour quantifier le biais dû à l'utilisation de données autodéclarées sur la taille, le poids et l'indice de masse corporelle (IMC) au lieu de mesures directes. Nous comparons les associations entre les catégories d'IMC et certains problèmes de santé afin de déterminer si les erreurs de classification résultant de l'utilisation de données autodéclarées modifient les associations entre l'obésité et les problèmes de santé. L'analyse est fondée sur 4 567 répondants à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) de 2005 qui, durant une interview sur place, ont déclaré leur taille et leur poids, puis ont été mesurés et pesés par un intervieweur ayant reçu une formation appropriée. En se basant sur les données autodéclarées, une proportion importante de personnes ayant un excès de poids ont été classées incorrectement dans des catégories d'IMC plus faible. Ces erreurs de classification se sont soldées par des associations plus fortes entre l'excès de poids ou l'obésité et la morbidité.
Date de diffusion : 2009-12-03
2. Correction des estimations de la prévalence de l'obésité fondées sur des données autodéclarées : pouvons-nous obtenir des valeurs plus proches de celles calculées au moyen de données mesurées? Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200800011003
Description :
Le but de la présente étude est d'examiner la possibilité d'élaborer des facteurs de correction pour rajuster les mesures de l'indice de masse corporelle fondées sur des données autodéclarées afin d'obtenir des valeurs plus proches de celles calculées d'après des données mesurées. Les données proviennent de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 (ESCC) dans le cadre de laquelle on a demandé aux répondants d'indiquer leur taille et leur poids, lesquels ont ensuite été mesurés. Des analyses par régression ont été effectuées pour déterminer quelles caractéristiques sociodémographiques et relatives à la santé sont associées aux écarts entre les valeurs fondées sur des données autodéclarées et des données mesurées. L'échantillon a ensuite été divisé en deux groupes. Pour le premier, on a procédé à la régression de l'indice de masse corporelle (IMC) fondé sur des données autodéclarées et des prédicteurs des écarts sur l'IMC fondé sur des données mesurées. Des équations de correction ont été établies en utilisant toutes les variables explicatives ayant un effet significatif au seuil de signification de p<0,05. Puis, ces équations de correction ont été testées dans le deuxième groupe afin de calculer des estimations de la sensibilité, de la spécificité et de la prévalence de l'obésité. La relation entre l'IMC fondé sur des données mesurées, déclarées et corrigées, d'une part, et les problèmes de santé liés à l'obésité, d'autre part, a été examinée par régression logistique. Les estimations corrigées ont produit des mesures plus exactes de la prévalence de l'obésité, de l'IMC moyen et des niveaux de sensibilité. Les données autodéclarées exagéraient la relation entre l'IMC et les problèmes de santé, tandis que dans la plupart des cas, les estimations corrigées produisaient des rapports de cotes plus semblables à ceux obtenus pour l'IMC fondé sur des données mesurées.
Date de diffusion : 2009-12-03

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