Rapports sur la santé
Utilisation d’une loi bêta-binomiale pour estimer la prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique chez les enfants et les jeunes

par Didier Garriguet

Date de diffusion : le 20 avril 2016 Date de correction: (si nécessaire)

Dans le cadre d’enquêtes sur la santé de la population, on utilise couramment des moniteurs d’activité pour mesurer le niveau d’activité physiqueNote 1Note 2Note 3Note 4. Ainsi, pendant un nombre fini de jours, les participants à l’enquête portent l’appareil et accumulent suffisamment d’activité physique pour atteindre un niveau prédéterminé d’activité, à partir duquel la journée sera considérée comme une journée d’activité. Dans les grands échantillons, un nombre minimum de jours de port de l’appareil, pendant un nombre minimum d’heures, est requis pour avoir une représentation valide du niveau d’activité d’un participant à l’enquête. Cela donne lieu à un nombre différent de jours valides pour chaque participant. Chaque combinaison de jours d’activité et de jours valides peut alors être utilisée pour calculer une probabilité d’observation d’une certaine fréquence de jours d’activité (par exemple, celle prévue dans les lignes directrices en matière d’activité physique).

En 2008, TroianoNote 1 a rendu compte de la probabilité d’observation des lignes directrices en matière d’activité physique par la population américaine au moyen d’une méthode élaborée par DoddNote 5. La probabilité d’observation est distribuée selon une loi binomiale (n, p), où n représente le nombre de jours et p, la probabilité d’être actif un jour donné. Le paramètre p est distribué de façon aléatoire. Selon l’hypothèse que p est inconnu, mais contenu entre 0 et 1, p est distribué selon une loi uniforme (0,1). Conformément au théorème de Bayes, la distribution conditionnelle d’observation des lignes directrices, selon l’hypothèse d’un nombre donné de jours d’activité et d’inactivité, est une loi bêta (1 + jours d’activité, 1 + jours d’inactivité).

Lorsque cette méthode a été appliquée aux données canadiennesNote 2, 7 % des enfants suivaient les lignes directrices prévoyant 60 minutes d’activité physique de modérée à vigoureuse chaque jour. Toutefois, étant donné que la loi bêta est continue, la probabilité d’observation a été estimée comme la probabilité d’être actif au moins 6 des 7 jours, soit 85,7 % du temps. Il n’est pas possible d’estimer l’observation 100 % du temps. Par exemple, un seul écart une année donnée se traduirait par un cas de non-conformité aux lignes directrices.

Dans le cas des enfants d’âge préscolaire, les lignes directrices en matière d’activité physique stipulent au moins 180 minutes d’activité chaque jour, peu importe le niveau d’intensité. Selon la méthode élaborée par Dodd, la probabilité conditionnelle d’observation des lignes directrices au moins 6 des 7 jours, en supposant 7 jours d’activité sur 7 jours valides, est de 71 %, et elle est de 60 %, en supposant 5 jours d’activité sur 5 jours valides. Autrement dit, si tous les participants à l’enquête déclaraient 7 jours valides et indiquaient avoir été actifs tous ces jours, la prévalence de l’observation des lignes directrices dans la population serait de 71 %. Ce résultat reflète le nombre fini de jours ainsi que l’hypothèse originale selon laquelle, en moyenne, 50 % des jours pour lesquels des données sont recueillies sont des jours d’activité. Par exemple, 14 jours d’activité sur 14 jours valides correspondraient à une prévalence de 90 %.

Plus de 90 % des jours où des données sont recueillies pour les enfants d’âge préscolaire sont des jours d’activité (c’est-à-dire 90 % des 4 000 jours où des données sont recueillies pour cette population), ce qui est loin de la moyenne de 50 % selon l’hypothèse de la loi uniforme (0,1). En outre, plus de 80 % des enfants d’âge préscolaire suivaient les lignes directrices chaque jour valide où des données ont été déclaréesNote 4. Selon la méthode de Dodd, la prévalence de l’observation des lignes directrices au moins 6 des 7 jours serait estimée à 61,6 % à partir de 7 jours de données, de 2009 à 2011, et à 44,7 %, à partir de 5 jours de données, de 2012 à 2013. Cet écart est plus grand que prévu.

Ces résultats laissent supposer qu’une hypothèse différente concernant la distribution de p est justifiée. Idéalement, la probabilité conditionnelle reposant sur la nouvelle distribution donnerait lieu à une prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique peu différente de celle publiée antérieurement à l’égard des enfants de 6 ans et plus, tout en rapprochant cette prévalence chez les enfants d’âge préscolaire avec les estimations fondées sur le total des jours valides. En outre, cette distribution représenterait une distribution discrète, ce qui permettrait l’estimation de l’observation des lignes directrices chaque jour.

La présente étude propose une nouvelle distribution pour p et compare les estimations de la prévalence de l’observation des lignes directrices qui en résultent avec les estimations existantes.

Distribution de la probabilité d’observation

Le modèle conceptuel élaboré par Dodd demeure le même; seule l’hypothèse concernant la distribution de p change. La probabilité d’observation est distribuée sous forme de loi binomiale (n, p), où n représente le nombre de jours et p, une variable distribuée de façon aléatoire (plutôt que de présumer que p est distribué selon une loi uniforme (0,1), on suppose que p est distribué de façon aléatoire selon une loi bêta (α, β). Conformément au théorème de Bayes, en supposant k jours d’activité sur n jours valides et les paramètres α et β de la loi bêta antérieure, la distribution conditionnelle de p représente une loi bêta-binomiale (bêta-bin) (n, α, β). La loi bêta-bin est une loi discrète. La fonction de densité est représentée par l’équation suivante :

f( k|n,α,β )= Γ( n+1 ) Γ( k+1 )Γ( nk+1 ) Γ( k+α ) Γ( n+α+β ) Γ( α+β ) Γ( α )Γ( β ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaWGMbWaaeWaa8aabaWdbiaadUgacaqG8bGaamOBaiaacYcacqaH XoqycaGGSaGaeqOSdigacaGLOaGaayzkaaGaeyypa0ZaaSaaa8aaba Wdbiaabo5adaqadaWdaeaapeGaamOBaiabgUcaRiaaigdaaiaawIca caGLPaaaa8aabaWdbiaabo5adaqadaWdaeaapeGaam4AaiabgUcaRi aaigdaaiaawIcacaGLPaaacaqGtoWaaeWaa8aabaWdbiaad6gacqGH sislcaWGRbGaey4kaSIaaGymaaGaayjkaiaawMcaaaaadaWcaaWdae aapeGaae4Kdmaabmaapaqaa8qacaWGRbGaey4kaSIaeqySdegacaGL OaGaayzkaaaapaqaa8qacaqGtoWaaeWaa8aabaWdbiaad6gacqGHRa WkcqaHXoqycqGHRaWkcqaHYoGyaiaawIcacaGLPaaaaaWaaSaaa8aa baWdbiaabo5adaqadaWdaeaapeGaeqySdeMaey4kaSIaeqOSdigaca GLOaGaayzkaaaapaqaa8qacaqGtoWaaeWaa8aabaWdbiabeg7aHbGa ayjkaiaawMcaaiaabo5adaqadaWdaeaapeGaeqOSdigacaGLOaGaay zkaaaaaaaa@7277@

k représente le nombre de jours d’activité, n, le nombre de jours valides, et où les paramètres α et β sont ceux de la loi bêta antérieure.

Les paramètres α et β peuvent être estimés par la méthode du maximum de vraisemblance en utilisant la distribution empirique de la probabilité d’un jour d’activité. À cette fin, on peut avoir recours à PROC NLMIXED en SAS, version 9.3.

La probabilité conditionnelle d’observation des lignes directrices en matière d’activité physique pour une combinaison particulière de jours d’activité et d’inactivité peut être obtenue en additionnant le nombre de jours d’activité à α et le nombre de jours d’inactivité à β. Ces probabilités conditionnelles peuvent alors être attribuées à un participant à l’enquête, selon le profil de jours d’activité et d’inactivité de cette personne.

La prévalence estimée dans la population représente la moyenne pondérée de ces probabilités individuellesNote 1.

Lignes directrices en matière d’activité physique

Dans les lignes directrices en matière d’activité physique, la recommandation relative aux enfants de 3 et 4 ans est d’au moins 180 minutes d’activité chaque jour, quelle qu’en soit l’intensitéNote 6 . En ce qui concerne les 5 à 17 ans, la recommandation est d’au moins 60 minutes d’activité physique de modérée à vigoureuse (APMV) chaque jourNote 7Note 8.

Dans la présente étude, l’ « observation des lignes directrices chaque jour » est définie comme la probabilité de suivre les lignes directrices au moins 6 des 7 jours selon l’approche de la loi bêta, et 7 des 7 jours en se servant de la loi bêta-binomiale.

Source des données

Les données sont tirées de trois cycles de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS) menés de 2007 à 2009 (cycle 1), de 2009 à 2011 (cycle 2) et de 2012 à 2013 (cycle 3). L’enquête visait la population à domicile, et les données ont été recueillies auprès des personnes âgées de 3 à 17 ans aux cycles 2 et 3, mais à partir de l’âge de 6 ans au cycle 1. Étaient exclus du champ d’observation les habitants des réserves indiennes et de certaines régions éloignées ou de régions ayant une faible densité de population, les résidents d’établissements, ainsi que les membres à temps plein des Forces canadiennes. L’échantillon est représentatif de plus de 96 % de la population canadienneNote 9Note 10Note 11. L’approbation déontologique a été obtenue du Comité d’éthique de la recherche de Santé CanadaNote 12. Des renseignements détaillés sur le contenu et le plan d’échantillonnage de l’ECMS sont fournis ailleursNote 9Note 10Note 11Note 12.

L’ECMS comprend une interview sur place à la résidence du participant à l’enquête afin d’y recueillir des données sociodémographiques, sur la santé et sur le mode de vie, ainsi qu’une visite subséquente à un centre d’examen mobile (CEM), où des mesures physiques directes sont prises. Une fois la visite au CEM terminée, on a demandé aux participants capables de marcher de porter un accéléromètre Actical (Phillips – Respironics, Oregon, États-Unis), retenu par une ceinture élastique sur la hanche droite, durant leurs heures d’éveil, pendant 7 jours d’affilée.

Cycles individuels

Les données du cycle 1 ont été recueillies dans 15 emplacements; les données des cycles 2 et 3 ont été recueillies dans 18 et 16 emplacements, respectivement. Les taux de réponse combinés pour le moniteur d’activité, y compris les taux de réponse pour les ménages (69,6 %, 75,9 %, 74,1 %), le questionnaire des ménages (88,3 %, 90,5 %, 88,4 %), le CEM (84,8 %, 81,7 %, 78,8 %) et le retour du moniteur d’activité (81,2 %, 77,6 %, 75,7 %), sur la base d’au moins 3 jours valides pour les 3 à 5 ans et 4 jours valides autrement, étaient de 41,8 %, 44,1 % et 38,3 % pour les cycles 1, 2 et 3, respectivement. Des modèles de non-réponse ont été créés à partir de l’ensemble des données disponibles à un niveau précis. Les poids ont été corrigés en conséquenceNote 9Note 10Note 11. Le tableau 1 montre le nombre de participants à l’enquête par cycle.

Cycles combinés

Les données de cycles consécutifs de l’ECMS peuvent être combinées pour augmenter la taille de l’échantillon. La population totale pour les cycles combinés a été calculée en prenant la moyenne des totaux de population pour chaque période de collecte. Les données de chaque cycle ont été corrigées en se basant sur la région et le nombre d’emplacements. Des renseignements concernant la combinaison des cycles de l’ECMS sont fournis ailleursNote 13.

Les participants à l’enquête âgés de 6 à 17 ans dans les cycles 1 à 3 inclusivement peuvent être combinés de trois façons : cycles 1 et 2 (2007 à 2011), cycles 2 et 3 (2009 à 2013), les trois cycles (2007 à 2013). Les participants à l’enquête âgés de 3 et 4 ans peuvent être combinés pour les cycles 2 et 3 (2009 à 2013), mais les données d’accélérométrie pour les enfants de ces âges ont été recueillies en utilisant des périodes différentes (60 secondes au cycle 2; 15 secondes au cycle 3). En outre, étant donné la capacité de mémoire de l’accéléromètre Actical, un maximum de 5,6 jours, plutôt que de 7, est disponible pour le cycle 3. Par conséquent, dans l’échantillon combiné, les jours 6 et 7 du cycle 2 sont exclus. Un facteur de correction peut être utilisé pour rajuster les données du cycle 2 en périodes de 15 secondesNote 14 (tableau explicatif 1).

Même si les participants à l’enquête âgés de 5 ans sont visés par les mêmes lignes directrices en matière d’activité physique que les 6 à 17 ans, leurs données ont été recueillies selon la méthodologie utilisée pour les 3 et 4 ans. Les données pour les enfants de 5 ans ont été analysées séparément, en rajustant les données par période de 60 secondes en données par période de 15 secondes, comme pour les 3 et 4 ans.

Réduction des données d’accélérométrie

L’accéléromètre Actical mesure et enregistre avec horodatage, l’accélération dans toutes les directions, fournissant ainsi un indice de l’intensité de l’activité physique. L’Actical a été validé pour mesurer l’activité physique des enfantsNote 15Note 16, y compris les enfants d’âge préscolaireNote 17Note 18.

Les moniteurs ont été initialisés en vue de commencer la collecte des données en périodes d’une minute (sauf pour les enfants de 3 à 5 ans, au cycle 3, pour lesquels la période a été fixée à 15 secondes) à minuit suivant le rendez-vous au CEM. Les participants ne voyaient pas de données lorsqu’ils portaient l’appareil. Dans une enveloppe-réponse affranchie qui leur avait été remise, ils devaient renvoyer leur moniteur à Statistique Canada, où les données ont été téléchargées et où on a examiné les moniteurs, afin de déterminer s’ils respectaient toujours les spécifications de calibrage du fabricantNote 19.

Les valeurs numérisées ont été additionnées pour l’ensemble de la période, ce qui a donné lieu à un chiffre par période. Un jour valide a été défini comme comportant 5 heures ou plus de temps de portNote 20 pour les 3 à 5 ans, et 10 heures pour les enfants plus âgés. Le temps de port a été déterminé en soustrayant de 24 heures le nombre d’heures pendant lesquelles l’appareil n’avait pas été porté. Pour les 3 à 5 ans, le temps pendant lequel l’appareil n’était pas porté correspondait à au moins 240 intervalles de 15 secondes sans mouvements dénombrés, mais admettait des périodes de 30 secondes comptant de 0 à 25 mouvements dénombrésNote 1Note 20. Pour les 6 à 17 ans, le temps de non-port de l’appareil s’entendait de toute période d’au moins 60 minutes consécutives sans mouvements dénombrés, qui pouvait admettre 2 minutes comptant de 0 à 100 mouvements dénombrés.

Des seuils ont servi à déterminer l’intensité de l’activité physique (activité sédentaire, activité légère, activité de modérée à vigoureuse). Le seuil pour l’activité de modérée à vigoureuse (APMV) a été fixé à 1 500 mouvements par minute (mpm)Note 16 pour les participants âgés de 6 à 17 ans, et à 1 150 mpm ou 288 mouvements par 15 secondes (mp15s) pour les participants de 3 à 5 ansNote 17. Un seuil de 100 mpm ou 25 mp15s, selon la longueur de la période, a servi à distinguer l’activité sédentaire de l’activité physique légère (APL)Note 21. L’activité physique totale se définissait comme la somme de l’APL et de l’APMV.

Les participants à l’enquête de 3 à 5 ans comptant au moins 3 jours valides et ceux de 6 à 17 ans en comptant au moins 4 ont été retenus pour les besoins de l’étude.

Analyse statistique

La prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique pour a jours d’activité et n jours valides a été estimée au moyen de deux lois conditionnelles :

1)     Prob( X>=6/7 |a,n ) ~ Bêta( 1 +a, 1 +na ) MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaaIXaWdaiaacMcapeGaaiiOaiaacckacaGGGcGaaiiOaiaaccka caWGqbGaamOCaiaad+gacaWGIbWdamaabmaabaWdbiaadIfacqGH+a GpcqGH9aqpcaaI2aGaai4laiaaiEdacaqGGaWdaiaacYhapeGaamyy aiaacYcacaWGUbaapaGaayjkaiaawMcaa8qacaqGGaGaaiOFaiaabc cacaWGcbGaamO6aiaadshacaWGHbWdamaabmaabaWdbiaaigdacaqG GaGaey4kaSIaamyyaiaacYcacaqGGaGaaGymaiaabccacqGHRaWkca WGUbGaeyOeI0IaamyyaaWdaiaawIcacaGLPaaaaaa@5DBC@ 2)     Prob(X=7 |a,n,α,β) ~ Bêtabinomiale(7,α+a, β+na). MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaaeaaaaaaaaa8 qacaaIYaWdaiaacMcapeGaaiiOaiaacckacaGGGcGaaiiOaiaaccka caWGqbGaamOCaiaad+gacaWGIbWdaiaacIcapeGaamiwaiabg2da9i aaiEdacaqGGaWdaiaacYhapeGaamyyaiaacYcacaWGUbGaaiilaiab eg7aHjaacYcacqaHYoGypaGaaiyka8qacaqGGaGaaiOFaiaacckaca WGcbGaamO6aiaadshacaWGHbGaeyOeI0IaamOyaiaadMgacaWGUbGa am4Baiaad2gacaWGPbGaamyyaiaadYgacaWGLbWdaiaacIcapeGaaG 4naiaacYcacqaHXoqycqGHRaWkcaWGHbGaaiilaiaacckacqaHYoGy cqGHRaWkcaWGUbGaeyOeI0Iaamyya8aacaGGPaWdbiaac6caaaa@6C85@

Toutes les analyses ont été effectuées en SAS, version 9.3 (SAS Institute, Cary, Caroline du Nord) et sont fondées sur des données pondérées. Afin de tenir compte des effets de plan de sondage (unités d’échantillonnage primaires, emplacements et strate), des erreurs types, des coefficients de variation, des intervalles de confiance de 95 % et des tests-t pour observations appariées ont été estimés au moyen des techniques du bootstrap, en fixant les degrés de liberté à 11, 13 et 11 pour les cycles 1 à 3 inclusivement. Les degrés de liberté ont été additionnés au moment de la combinaison des cycles. La signification statistique a été établie au seuil de 0,05.

Résultats

Pour chaque combinaison de cycles (individuels ou combinés) et groupe d’âge, le tableau 1 présente la probabilité moyenne d’un jour d’observation des lignes directrices en matière d’activité physique ainsi que les paramètres α et β de la loi bêta estimés au moyen de la méthode du maximum de vraisemblance. Pour les enfants de 5 ans et pour les 6 à 17 ans, les paramètres de la loi bêta antérieure comportent une forme en U (figure 1); pour les enfants de 3 et 4 ans, la distribution est négativement asymétrique, avec un mode d’une probabilité égale à 1 (figure 2).

Les probabilités conditionnelles pour un nombre donné de jours valides et de jours d’activité figurent dans les tableaux 2 à 4 pour les 3 et 4 ans, les 5 ans, et les 6 à 17 ans, respectivement. Dans tous les cas, la loi bêta-binomiale conditionnelle produit une probabilité plus élevée de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique. Les différences sont plus grandes pour les 3 et 4 ans que pour les 6 à 17 ans.

La prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique selon le cycle de l’ECMS et le groupe d’âge, en fonction des deux lois conditionnelles, est présentée dans le tableau 5. Étant donné que toutes les probabilités individuelles figurant dans les tableaux 2 à 4 sont plus élevées selon la loi bêta-binomiale, des tests-t pour observations appariées comparant la prévalence des deux lois conditionnelles montrent des différences significatives. Les différences chez les 3 et 4 ans se situent entre 25,5 et 28,3 points de pourcentage, celles chez les enfants de 5 ans, entre 4,2 et 10,9 points de pourcentage, et celles chez les 6 à 17 ans, entre 1,6 et 2,8 points de pourcentage.

Discussion

L’utilisation d’une loi bêta-binomiale pour estimer la prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique permet de pallier la majorité des lacunes associées à la loi bêta. Il s’agit d’une loi discrète qui permet une estimation de la prévalence de l’observation chaque jour. L’estimation plus précise de la distribution de la probabilité p d’un jour d’activité augmente la prévalence de l’observation chez les enfants d’âge préscolaire, laquelle passe à un niveau en harmonie avec la probabilité d’être actif chaque jour valide et avec leur probabilité d’être actif un jour donné. En outre, la loi bêta-binomiale a peu de répercussions sur la prévalence de l’observation des lignes directrices chez les enfants plus âgés.

La loi bêta originale est simple à utiliser et, pour une combinaison données de jours d’activité et de jours valides, la probabilité conditionnelle d’observation est toujours la même et ne dépend pas des fluctuations dans les données, selon l’année d’enquête. À l’intérieur d’une certaine fourchette de distributions empiriques de p, p se situant en moyenne entre 40 % et 60 %, les lois conditionnelles bêta et bêta-binomiale produisent des résultats similaires. Toutefois, le coût d’une telle simplicité est trop élevé lorsque p tombe à l’extérieur de ces fourchettes, comme cela peut être le cas pour la distribution fortement asymétrique de p dans le cas des enfants d’âge préscolaire.

Dans les deux cas, la loi binomiale antérieure repose sur le principe que chaque jour est indépendant des autres. Une méthode différente est nécessaire pour tenir compte de la corrélation possible entre les jours. La loi bêta-binomiale confirme aussi que l’utilisation d’une probabilité d’observation au moins 6 des 7 jours était appropriée pour la loi bêta.

Même s’ils étaient sujets à des fluctuations annuelles, les paramètres α et β de la distribution bêta antérieure de p étaient stables selon le groupe d’âge et l’année d’après la loi conditionnelle bêta-binomiale, une conséquence du fait que la probabilité d’un jour d’activité demeure la même année après année pour chaque groupe d’âge visé par l’ECMS. Il est nécessaire toutefois de décider à quel niveau estimer la distribution antérieure de p. Dans la présente étude, on a pris l’ensemble de la population, divisé par le groupe d’âge lorsque les lignes directrices ou la méthode de collecte différaient. D’autres recherches pourraient examiner la distribution antérieure de p dans des fourchettes d’âge plus étroites, selon le sexe ou d’autres variables, particulièrement en cas de différences importantes dans d’autres mesures de l’activité physique (par exemple, nombre moyen de minutes d’APMV).

Les données d’enquête et les accéléromètres comportent des limites inhérentes, notamment les taux de réponse et l’incapacité de mesurer certains types d’activités. Toutefois, les conclusions concernant l’utilisation de la loi bêta-binomiale demeurent les mêmes, peu importe la façon dont la combinaison des jours d’activité et des jours valides a été obtenue.

C’est la première fois qu’on utilise la loi bêta-binomiale pour calculer la prévalence de l’observation des lignes directrices en matière d’activité physique. Les avantages de cette loi et le peu de limites qu’elle comporte pourraient aider à pallier certaines lacunes de la méthode antérieure.

Références

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