L’indice de masse corporelle le plus sain n’est pas aussi simple que vous le pensez

L’indice de masse corporelle (IMC) est une mesure grossière mais utile du poids d’une personne par rapport à son poids. Il s’agit de votre poids en kilogrammes, divisé par le carré de votre taille en mètres. Les directives suggèrent qu’un IMC compris entre 18,5 et 25 est sain pour la plupart des gens. Vous êtes considéré comme en surpoids si votre IMC est compris entre 25 et 30 et comme obèse s’il est supérieur à 30. Vous pourriez penser qu’il est simple de déterminer l’IMC le plus sain. Vous prenez un grand échantillon représentatif de personnes et vous les répartissez en groupes en fonction de leur IMC. Dans chaque groupe, vous mesurez ensuite un aspect de la santé moyenne, comme la durée de vie moyenne. Si vous adoptez cette approche, que j’appellerai l’association observée, vous constatez que l’IMC apparemment idéal est légèrement supérieur à 25. Les personnes classées en surpoids vivent en fait un peu plus longtemps, en moyenne, que celles dont l’IMC se situe dans la fourchette recommandée. Cela a donné lieu à de nombreux articles de presse conseillant aux gens de ne pas s’inquiéter de leur surpoids, et certains ont accusé les scientifiques de tromper délibérément le public. Mais c’est un peu plus compliqué que cela.

Lorsque nous conseillons les gens sur ce qu’est un IMC sain, ce qui compte, c’est l’effet causal de l’IMC sur la santé. L’effet causal nous dit si les changements de l’IMC entraîneront des changements dans la santé. L’effet causal de l’IMC n’est pas nécessairement la même chose que l’association observée entre l’IMC et la santé. En d’autres termes, la corrélation n’est pas (nécessairement) la causalité. Cela s’explique par un processus que les statisticiens appellent « confusion ». Par exemple, l’association entre l’IMC et la mortalité peut être faussée par le tabagisme. Le tabagisme entraîne une réduction de l’IMC (par suppression de l’appétit). Il entraîne également la mort prématurée de nombreux fumeurs. Il en résulte que beaucoup de personnes plus minces meurent jeunes, non pas parce qu’elles sont plus minces, mais parce qu’elles fument. Les premiers stades de la maladie constituent une autre source importante de confusion ; on parle parfois de causalité inverse. De nombreuses maladies peuvent entraîner une perte de poids, même à un stade précoce et non diagnostiqué. Ces mêmes maladies peuvent, à terme, contribuer au décès d’une personne. Ces personnes ne meurent pas parce qu’elles sont minces ; elles sont minces parce qu’elles sont atteintes d’une maladie qui finira par les tuer. Si nous interprétons une association observée confondue entre l’IMC et la mortalité comme s’il s’agissait d’un effet causal, nous aurons une fausse impression de l’IMC le plus sain. Démêler l’effet causal de l’association observée n’est pas une tâche simple.

« Lorsque nous conseillons les gens sur ce qu’est un IMC sain, ce qui importe est l’effet causal de l’IMC sur la santé. L’effet causal nous dit si les changements de l’IMC vont entraîner des changements dans la santé. »

Il n’existe pas de méthode statistique unique qui puisse éliminer complètement les facteurs de confusion, nous laissant avec une estimation précise et non biaisée de l’effet causal de l’IMC sur la survie. L’approche la plus courante consiste à mesurer les facteurs de confusion potentiels et à les prendre en compte dans un processus appelé ajustement statistique. Cependant, cette méthode n’est aussi bonne que la mesure du facteur de confusion. De nombreux facteurs de confusion sont mal mesurés, ou ne sont même pas pris en compte. Nous pouvons restreindre les personnes que nous analysons afin qu’elles soient toutes similaires en termes de facteurs de confusion suspectés – en analysant uniquement les non-fumeurs apparemment en bonne santé, par exemple. Mais alors notre échantillon d’étude ne représente plus correctement la population, et qui sait quels facteurs de confusion peuvent subsister ? Pour réduire le problème de la causalité inverse, nous pouvons exclure les décès qui surviennent peu après la mesure de l’IMC. Mais une personne peut perdre du poids en raison d’une maladie des années avant son décès éventuel ; jusqu’où peut-on remonter ? Une autre méthode statistique consiste à utiliser un élément lié à l’IMC d’une personne, mais non affecté par les facteurs de confusion, à la place de l’IMC dans l’analyse. Les exemples incluent l’IMC de leur progéniture (qui est encore quelque peu lié aux facteurs de confusion) ou un gène affectant l’IMC (qui ne fournit que des preuves très imprécises).

Chacune de ces alternatives à la simple association observée a ses propres limites et biais uniques. Cependant, lorsque nous les comparons à l’association observée, ce qui est intéressant, c’est qu’elles pointent toutes vers la même conclusion. L’effet causal de la surcharge pondérale est plus nocif que ne le suggère l’association observée, et l’effet causal d’un IMC faible est moins nocif. Les preuves combinées de cette approche de « triangulation » suggèrent que la fourchette d’IMC recommandée de 18,5 à 25 est à peu près correcte et que le surpoids n’est pas bon pour la santé. Nous devrions nous garder d’accorder trop de foi à de simples associations observées, même si nous avons envie d’y croire.

Crédit image vedette : Weight par TeroVesalainen. CC0 public domain via .

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