Le style alimentaire est l’un des facteurs de risque les plus influents pour les maladies métaboliques, cardiovasculaires et de nombreux autres groupes de maladies. L’optimisation de l’alimentation revêt donc une importance considérable en matière de prévention et de traitement. Il existe des preuves épidémiologiques et surtout interventionnelles en faveur du régime méditerranéen traditionnel et de l’approche low-fat pour l’amélioration de tous les axes métaboliques, la réduction du taux de graisse corporelle et la réduction des risques pertinents à long terme tels que le diabète de type 2, les maladies coronariennes, les accidents vasculaires cérébraux et certains cancers.
Vous pouvez passer le test de FMC sur notre plateforme d’apprentissage après avoir consulté le matériel recommandé. Pour ce faire, veuillez cliquer sur le bouton suivant :
Le style alimentaire est l’un des facteurs de risque les plus influents pour les maladies métaboliques, cardiovasculaires et de nombreux autres groupes de maladies. L’optimisation de l’alimentation revêt donc une importance considérable en matière de prévention et de traitement. En ce qui concerne le régime méditerranéen traditionnel et l’approche low-fat, il existe des preuves épidémiologiques et surtout interventionnelles de l’amélioration de tous les axes métaboliques, de la réduction du taux de graisse corporelle et de la réduction des risques pertinents à long terme tels que le diabète de type 2, les maladies coronariennes, les accidents vasculaires cérébraux et certains cancers [1,2]. Les régimes low-carb ou végétariens/végétaliens sont équivalents ou même supérieurs aux concepts précédents sur certains axes métaboliques, mais trop peu étudiés sur d’autres. Il n’existe pas non plus de données à long terme sur les régimes low-carb ou végétariens/végétaliens issues d’études randomisées contrôlées (RCT). L’efficacité des IG bas, du jeûne par intervalles et d’autres concepts sur les paramètres de substitution métaboliques se situe dans la moyenne ou reste incertaine faute d’études suffisantes.
Stratégies de personnalisation
Avec l’apparition des sous-types de cluster pour le prédiabète et le diabète de type 2, notre connaissance de la pathogenèse individuelle et donc des besoins thérapeutiques individuels s’affine de plus en plus [3,4]. Alors que certaines caractéristiques individuelles telles que l’indice de masse corporelle (IMC), la glycémie et l’âge du patient permettent de prédire le succès métabolique, du moins dans certaines études, il n’est pas encore possible d’effectuer une telle prédiction à l’aide des sous-types de clusters, malgré leur concept pathomécanique. En effet, toutes les approches de personnalisation des thérapies nutritionnelles se heurtent à un obstacle commun : Avant de pouvoir se baser sur l’efficacité d’un changement alimentaire dans des sous-groupes RCT, il faut également s’assurer de l’observance réelle du traitement dans ces sous-groupes. Or, cette même observance est difficile à définir, difficile à mesurer et donc difficile à utiliser comme prédicteur de la réussite du traitement.
Conformité – comment la définir, comment la mesurer ?
L’observance désigne de manière générale la fidélité aux prescriptions thérapeutiques, c’est-à-dire à une pharmacothérapie, à une éviction des toxines ou à un traitement nutritionnel spécifique. La non-observance, c’est-à-dire l’arrêt délibéré d’un traitement par un patient, est souhaitable lorsqu’un traitement n’est pas efficace, ne peut pas être mis en œuvre ou présente même des effets secondaires inacceptables.
Il est néanmoins difficile de mesurer précisément la conformité. Dans le cas d’un traitement médicamenteux (y compris les suppléments nutritionnels), il n’y a “que” la possibilité d’un surtraitement (le patient prend trop de substance active) ou d’un sous-traitement (pas assez de substance active). Or, les mesures relatives au mode de vie reposent généralement sur plusieurs approches à la fois : l’alimentation et l’activité physique ; l’intensité et la qualité de l’activité physique ; la quantité, le modèle et la fréquence de l’alimentation. Dans ce contexte, même certains éléments peuvent se gêner dans leur mise en œuvre. Ainsi, une forte restriction calorique avec des aliments traditionnels réduit les chances de manger “low fat”, car les quelques calories restantes ne peuvent contenir que des quantités irréalistes de graisses alimentaires. Il est difficile de descendre en dessous d’un seuil d’hypocalorisme de 30 kcal%, par exemple. Il est également peu probable qu’un régime hyperprotéiné fortement rassasiant soit adopté sans perte de poids. Il est difficile d’espérer une conformité totale à toutes les instructions données dans le cadre de thérapies nutritionnelles complexes.
Un autre dilemme concerne la quantification de la conformité. Alors qu’en pharmacothérapie, on dispose d’un marqueur objectif de l’observance du traitement grâce à la détermination du taux de la substance active, seuls quelques aliments et nutriments offrent des biomarqueurs comparables : les alkylrésorcinols pour les céréales complètes, la méthylhistidine pour la viande rouge, les acides gras essentiels pour leurs sources alimentaires et quelques autres métabolites qui ne sont déterminés que dans le cadre d’études [5]. Cependant, ces méthodes de mesure ne sont pas établies dans la pratique clinique et sont trop complexes et coûteuses, même pour la plupart des projets de recherche. Les données subjectives recueillies par le biais de protocoles alimentaires ou de questionnaires de fréquence alimentaire sont plus courantes, mais également plus sujettes à l’erreur, allant de l’over- et underreporting (documentation erronée) à l’over- et undereating (c’est-à-dire la distorsion du comportement alimentaire par le protocole) [6].
La perte de poids n’est d’ailleurs pas un paramètre d’observance idéal. Bien que de nombreux patients et thérapeutes cherchent à perdre du poids, tous les patients ne peuvent ou ne doivent pas perdre du poids de manière significative. Pour les patients âgés, le poids idéal est plus élevé ; les personnes qui commencent un traitement avec un poids idéal ou insuffisant ne devraient pas perdre de poids du tout. Le poids corporel et l’IMC ne reflètent pas spécifiquement la réduction visée du tissu adipeux (viscéral) ; la perte de poids peut également refléter la cachexie ou la sarcopénie comme résultat d’un traitement nutritionnel bien intentionné.
Dans les essais cliniques, un autre paramètre permet d’évaluer le degré de stress d’une intervention thérapeutique : le taux d’abandon. Plus un traitement est intensif, plus les patients sont susceptibles ou susceptibles d’abandonner le traitement. Dans les cas individuels, ce paramètre n’aide évidemment pas à prédire le succès d’un traitement, mais dans des cohortes plus importantes, il pourrait être un bon paramètre de substitution de l’observance, car c’est justement l’observance précise du traitement (au bilan calorique, aux prescriptions de nutriments et à d’autres aspects) qui n’est pas rapportée ou de manière insuffisante dans de nombreuses études d’intervention nutritionnelle. Le nombre d’interruptions de traitement est toutefois publié de manière relativement fiable.
Quel est le niveau moyen de conformité ?
Les études d’observation ne permettent pas de déterminer l’observance des régimes alimentaires, car toutes les personnes incluses dans l’étude ont un mode de vie qui n’est pas systématique, mais qui dépend avant tout des préférences individuelles, des règles religieuses, de l’acceptation personnelle et des recommandations thérapeutiques reçues au cas par cas. Ainsi, une petite proportion de végétaliens “volontaires” dans une étude de cohorte – de surcroît recrutés pour la plupart il y a plusieurs dizaines d’années – ne prouve en aucun cas une faible acceptation de ce type d’alimentation si on la prescrivait aujourd’hui comme traitement standard à un groupe de non-végétaliens.
L’observance moyenne des thérapies nutritionnelles ne peut donc être évaluée qu’à partir d’ECR et nous ne disposons pas de telles études en nombre suffisant pour toutes les approches diététiques. Les études d’intervention à long terme sont de toute façon des raretés dans la recherche nutritionnelle, mais même sur des périodes plus courtes, les preuves sont variables. Pour les régimes low-carb, low-fat, high-protein, méditerranéen, low-GI, végétarien/végétalien et le jeûne par intervalles, il est possible d’obtenir des estimations approximatives à partir d’études d’une durée maximale de 6 mois – sur la base du taux d’abandon présenté ci-dessus dans ces publications. Le délai de 6 mois est une limite raisonnable, car à ce moment-là, l’observance de la plupart des sujets est déjà tombée à un niveau relativement stable [7] (figure 1).
La tendance générale est que les études portant sur des méthodes de restriction des glucides présentent des taux d’abandon plus élevés que les études utilisant des prescriptions diététiques sans se concentrer sur la quantité de glucides (tableau 1). Cela ne signifie pas pour autant que le régime “low carb” est moins facile à mettre en œuvre. Les études sur le “low carb” incluent plus souvent des patients (plus âgés) atteints de diabète de type 2, la durée moyenne des études est plus longue, l’âge moyen et la répartition par sexe varient également fortement entre toutes les études et les méthodes alimentaires testées. Les raisons d’un arrêt d’étude sont nombreuses : Intolérance ou effets secondaires, absence de succès du régime, manque de variété dans l’assiette, contraintes individuelles dans l’environnement privé, nouvelles maladies, etc. Mais le facteur essentiel est sans doute l’obstacle à l’observance.
Est-il possible de prédire l’observance (spécifique au régime) ?
Même le taux d’abandon recueille donc un pot-pourri de scénarios d’abandon, dont certains seulement pourraient contribuer à la prédictibilité de l’observance. Des événements aléatoires et des complications rares peuvent toujours influencer l’observance d’un traitement. Les facteurs liés à l’intervention diététique en elle-même (durée, intensité, consignes), au groupe cible (âge, IMC, sexe) et au cadre thérapeutique plus large (services d’aide, soutien financier, consignes ou options thérapeutiques complémentaires) concernent tous les patients, sont documentés dans de nombreuses études et permettent donc une analyse systématique de leur influence sur l’observance.
Les ECR sur les régimes low-carb (par rapport aux régimes low-fat) montrent, dans une analyse statistique complète de 2018, que la durée et l’intensité du régime sont en corrélation parfaitement plausible avec le taux d’abandon. De plus, les ECR impliquant des participants plus jeunes et ceux impliquant des patients particulièrement obèses présentent des taux d’abandon particulièrement élevés. De plus, un contrôle trop fréquent de l’observance du traitement par des protocoles alimentaires semble avoir un effet dissuasif et est associé à un taux d’abandon plus élevé. Le fait que ni la proportion de patients diabétiques ni celle de fumeurs n’ait d’influence statistique renforce la pertinence du taux d’abandon en tant que marqueur de conformité, qui ne représente pas des motifs d’abandon liés à la santé (donc par exemple des complications du diabète ou autres), mais avant tout un comportement [8].
Il existe également quelques ECR sur les régimes végétariens/végétaliens qui sont accessibles à une telle évaluation. Une fois de plus, les ECR avec une durée d’étude plus longue montrent un taux d’abandon plus élevé, les régimes alimentaires plus stricts obtiennent de moins bons résultats. Là encore, un suivi nutritionnel trop serré est un obstacle. Contrairement au “low carb/low fat”, un âge plus élevé des patients et un IMC plus élevé ne sont pas des facteurs d’influence significatifs qui rendent l’adhésion au traitement moins probable. Les études avec un pourcentage plus élevé de fumeurs et celles avec des directives supplémentaires concernant l’activité physique ont eu des taux d’abandon plus élevés. Le véganisme et le végétarisme ont obtenu des résultats similaires [9].
Dans les analyses portant sur les régimes low-carb/low-fat et végétariens/végétaliens, les études comportant un pourcentage élevé de participants pré-malades (par exemple atteints de diabète de type 2) n’ont pas montré de taux d’abandon plus élevé. La répartition par sexe n’a pas non plus eu d’influence [8,9]. Des analyses similaires sont possibles pour tous les autres types d’alimentation (de la formule à la méditerranéenne, de l’IG bas à la protéine haute), mais elles n’ont pas encore été publiées.
Perspectives
La détermination et – idéalement – la prédiction de l’observance sont essentielles pour concevoir de manière adéquate des thérapies nutritionnelles pour les essais cliniques et la routine clinique et pour évaluer leurs chances de succès. De même, la personnalisation souhaitée des traitements en diabétologie suppose d’abord une déclaration précise sur l’observance. Cependant, la définition et la mesure de la conformité sont complexes et techniquement difficiles, précisément avec des paramètres objectifs. Seuls les ECR peuvent servir de base à une étude, dans laquelle les préférences personnelles et autres caractéristiques ne jouent aucun rôle dans l’attribution d’un régime alimentaire particulier (même si elles peuvent influencer la volonté de participer à une telle étude et de se voir attribuer un régime peu attrayant). Pour de nombreuses raisons, la recherche nutritionnelle a besoin de RCT en plus grand nombre, d’une durée plus longue, d’un recrutement plus large ; dans ce contexte, l’observance réelle doit également être mieux enregistrée et publiée à l’avenir.
Dans la réalité clinique actuelle, la personnalisation des thérapies nutritionnelles métaboliques continue donc de reposer sur trois piliers. Premièrement, l’essai-erreur du côté thérapeutique, où après l’échec éventuel du régime le plus prometteur, on passe au candidat nutritionnel suivant. Deuxièmement, la conviction individuelle des patients que la thérapie est utile. La “Health belief” est un facteur décisif pour la mise en œuvre initiale des objectifs ou leur rejet. Troisièmement, les patients présélectionnent le type d’alimentation acceptable sur la base de facteurs éthiques, religieux et sociaux. Or, c’est précisément le faible revenu des ménages de nombreux patients souffrant de maladies métaboliques qui limite l’utilisation de toutes les thérapies nutritionnelles fondées sur des preuves. Une alimentation saine, quelle qu’en soit la forme, n’est pas à la portée d’une grande partie de la population des pays occidentaux [10].
Messages Take-Home
- Les thérapies nutritionnelles ont de multiples effets préventifs et curatifs, probablement particulièrement forts pour des groupes de patients ou des sous-types de maladies spécifiques.
- La condition préalable à l’efficacité est la bonne observance, c’est-à-dire la participation des patients à tous les éléments des prescriptions nutritionnelles en respectant le traitement.
- Il est difficile de définir l’observance et la non-observance en fonction du régime, et leur mesure n’est souvent possible qu’avec des paramètres subjectifs.
- Outre l’intensité et la durée du régime, les facteurs liés au patient (âge, IMC, etc.) jouent probablement un rôle, et la rigueur du suivi de l’observance influence également la volonté de suivre le régime.
- Les données globalement insuffisantes sur l’efficacité des thérapies nutritionnelles issues d’ECR s’étendent également à la question de l’observance ; des études d’intervention plus nombreuses, plus vastes et plus longues sont nécessaires.
CoI : Stefan Kabisch a reçu des subventions du Centre allemand de recherche sur le diabète (DZD), de l’Association allemande du diabète, de l’Almond Board of California, de la California Walnut Commission, de la Fondation Wilhelm Doerenkamp, de J. Rettenmaier & Söhne et de Beneo Südzucker, ainsi que des contributions personnelles de Lilly Deutschland, Sanofi, Berlin Chemie, Boehringer-Ingelheim et de la JuZo-Akademie.
Littérature :
- Estruch R, Ros E, Salas-Salvadó J,et al.: Primary Prevention of Cardiovascular Disease with a Mediterranean Diet Supplemented with Extra-Virgin Olive Oil or Nuts. N Engl J Med 2018; 378(25): e34.
- Gong Q, Zhang P, Wang J, et al.: Morbidity and mortality after lifestyle intervention for people with impaired glucose tolerance: 30-year results of the Da Qing Diabetes Prevention Outcome Study. Lancet Diabetes Endocrinol 2019; 7(6): 452–461.
- Ahlqvist E, Storm P, Käräjämäki A, et al.: Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol 2018; 6(5): 361–369.
- Wagner R, Heni M, Tabák AG, et al.: Pathophysiology-based subphenotyping of individuals at elevated risk for type 2 diabetes. Nat Med 2021; 27(1): 49–57.
- Marklund M, Magnusdottir OK, Rosqvist F, et al.: A dietary biomarker approach captures compliance and cardiometabolic effects of a healthy Nordic diet in individuals with metabolic syndrome. J Nutr 2014; 144(10): 1642–1649.
- Schoeller DA: Validation of habitual energy intake. Public Health Nutr 2002; 5(6A): 883–888.
- Dansinger ML, Gleason JA, Griffith JL, et al.: Comparison of the Atkins, Ornish, Weight Watchers, and Zone diets for weight loss and heart disease risk reduction: a randomized trial. JAMA 2005; 293(1): 43–53.
- Schmidt I: Analyse zur Diätcompliance bei «Low-Carb»- und «Low-Fat»-Studien. Doktorarbeit; Charité – Universitätsmedizin Berlin 2017.
- Keller J: Metaanalyse zu Diätcompliance und Drop-out-Rate in RCTs zur vegetarischen/veganen Ernährung; Masterarbeit, Universität Potsdam 2022.
- Kabisch S, Wenschuh S, Buccellato P, et al.: Affordability of Different Isocaloric Healthy Diets in Germany – An Assessment of Food Prices for Seven Distinct Food Patterns. Nutrients 2021; 13(9): 3037.
InFo DIABETOLOGIE ENDOKRINOLOGIE 2024; 1(2): 6–9