Comment reconnaître une étude de qualité en nutrition ?

Repères

Exemples et précisions

Éditeur de la revue scientifique

Est-ce que la revue est publiée par une société savante reconnue ou par un éditeur à la réputation bien établie ?

Le fait que la revue soit publiée par une société savante (p. ex. American Society for Nutrition) ou un éditeur reconnu (p. ex. Elsevier, Springer, Taylor & Francis, Wiley) constitue généralement un indice de fiabilité de la publication. Les revues jugées comme « prédatrices » sont à éviter.

Auteurs

Est-ce que les auteurs sont des experts dans le domaine?

Vérifiez les affiliations, formations et expertises des auteurs, s’ils ont écrit d’autres articles sur le sujet et s’ils sont fréquemment cités dans la littérature. Google Scholar et Scopus permettent de consulter les profils d’auteurs et de vérifier les citations.

Date de publication

L’information est-elle toujours d’actualité par rapport au sujet ?

Bien que des résultats datant de plusieurs années puissent toujours être probants, il est important de vérifier que les études plus récentes dans le domaine continuent d’appuyer les études plus anciennes.

Objectif et hypothèse

Est-ce que l’objectif et l’hypothèse de l’étude sont énoncés clairement ?

L’absence d’un énoncé explicite et clair des objectifs et hypothèses devrait soulever des doutes quant à la qualité globale de la recherche.

Méthodologie

Quel est le devis de l’étude ?

Lorsque bien menées, les études expérimentales permettent d’établir une relation de cause à effet, ce qui n’est pas le cas des études observationnelles.

Pour les ECR, est-ce que les sujets ont été randomisés aléatoirement dans les traitements (intervention(s) et groupe témoin) avec une méthode adéquate ?

La randomisation doit se faire de façon indépendante (tierce partie ou ordinateur), sans l’implication (ou toute influence) des membres de l’équipe de recherche.

Pour les ECR, est-ce que l’étude a été réalisée à double insu ?

Idéalement, un ECR est réalisé en double insu, c’est-à-dire que les participants et les chercheurs ne connaissent pas l’assignation des traitements. Toutefois, en nutrition, cela n’est pas toujours possible, par exemple lorsqu’on compare les effets de deux diètes. Dans un tel cas, on considérera l’absence de double insu comme une limite de l’étude sans impact sur sa qualité.

Est-ce que l’intervention ou l’exposition nutritionnelle est bien décrite et adéquate pour atteindre l’objectif de l’étude et est-ce que le contexte de l’étude est pris en compte ?

Les facteurs qui peuvent influencer les apports alimentaires ou le statut nutritionnel doivent être décrits, comme la prise de suppléments, la forme de l’aliment (solide vs liquide), la matrice alimentaire et le moment de la prise alimentaire.

Est-ce que les variables d’intérêt sont bien définies et mesurées de la même façon entre les groupes avec un outil validé ?

Les variables d’intérêt incluant les variables nutritionnelles (aliments, groupes d’aliments ou nutriments) et les méthodes pour les mesurer doivent être bien définies. Si un patron alimentaire ou un score de qualité alimentaire est utilisé, ses propriétés (validé dans la population à l’étude) et la façon de l’obtenir doivent être décrites de façon adéquate.

L’outil d’évaluation alimentaire utilisé doit aussi être décrit (p. ex. le nombre de jours évalués, la méthode utilisée pour l’estimation des portions, le développement, la validation et la méthode d’administration de l’outil, la base de données nutritionnelles utilisée, etc.).

Est-ce qu’un calcul de puissance est présenté ?

Le calcul de puissance est une estimation du nombre de participants nécessaire pour assurer une puissance statistique adéquate.

Résultats

Est-ce que le nombre de participants analysés est suffisant, selon le calcul de la puissance statistique, pour évaluer l’issue principale ?

Les résultats d’une étude sont jugés comme plus robustes s’ils correspondent à l’issue principale de l’étude en question. Des analyses secondaires (donc non prévues initialement) sont intéressantes, mais le devis expérimental n’est peut-être pas adapté pour en tirer des conclusions robustes. Par exemple, une étude peut avoir la puissance statistique nécessaire pour examiner les effets d’une diète sur le cholestérol sanguin (issue ou analyse primaire), mais pas sur les marqueurs inflammatoires (issues ou analyses secondaires).

Pour les ECR, est-ce que le nombre d’abandons est raisonnable (généralement <20 %) et comparable entre les groupes ?

Un taux d’abandon supérieur à 20 % atténue la qualité d’une étude. Un taux d’abandon qui varie selon les groupes d’intervention est également problématique. Les raisons d’abandon doivent être documentées pour déterminer si elles sont liées ou non à l’intervention.

Est-ce que les caractéristiques des groupes, incluant les habitudes alimentaires et le statut nutritionnel, étaient comparables au début de l’étude ?

Dans une étude d’intervention, une bonne randomisation des participants permet généralement d’atténuer les risques de différences entre les groupes. Si des différences sont notées au départ entre les groupes, l’analyse devrait inclure des ajustements appropriés pour atténuer les impacts de ces différences sur les résultats.

Est-ce que l’observance ou l’exposition nutritionnelle est évaluée avec des mesures multiples dans le temps ?

L’observance ou l’exposition nutritionnelle peut parfois être confirmée avec des biomarqueurs. Une seule mesure au départ des apports alimentaires dans les études prospectives d’observations, bien que la norme en épidémiologie nutritionnelle, limite l’interprétation des données quant aux apports usuels des participants, et par le fait même, leur portée.

Est-ce que les résultats présentés tiennent compte des variables confondantes (covariables) ?

Les impacts potentiels de variables confondantes sur les résultats de l’étude doivent être considérés par des ajustements statistiques appropriés. Par exemple, si l’âge diffère entre deux groupes d’intervention, on s’attend à ce que les auteurs ajustent pour ces différences dans l’évaluation des effets de l’intervention sur les variables à l’étude.

Est-ce que les analyses sont réalisées telles que planifiées et présentées avec des mesures de variation ?

L’absence de mesures de variabilité des effets mesurés (intervalles de confiance, écarts-types ou écarts interquartiles) ne permet pas un jugement optimal des effets observés et est donc signe d’une étude de moins bonne qualité.

Discussion et conclusion

Est-ce que la discussion est nuancée ?

Une interprétation biaisée des résultats par les auteurs, par exemple quand ceux-ci trouvent des explications pour tous les résultats qui ne vont pas dans le sens attendu, devrait soulever des inquiétudes.

Est-ce que les forces et limites de l’étude sont identifiées ?

Un bon équilibre entre l’analyse des forces et limites de l’étude est souhaité.

Est-ce que la conclusion est cohérente avec les principaux résultats et les objectifs de l’étude ?

Encore une fois, il faut être à l’affût des biais des auteurs dans l’interprétation de leurs résultats.

Autre

Est-ce que les sources de financements et les conflits d’intérêts sont déclarés ?

Le conflit d’intérêts peut être d’ordre financier, mais aussi d’ordre personnel (convictions personnelles comme être végétarien), professionnel (convictions profondes sur un sujet, ou lien avec des collègues ou organisation et industrie) ou matériel (« inventeur » d’un outil de mesure). Le conflit d’intérêts existe lorsque la situation peut affecter réellement, potentiellement ou en apparence l’indépendance, l’objectivité ou l’impartialité de l’équipe de recherche. Le conflit d’intérêts représente une situation à risque de biais qui se doit d’être évaluée dans sa pleine mesure. La présence ou l’apparence de conflit d’intérêts n’affectera pas nécessairement la qualité de l’étude.