lundi 9 octobre 2017

Corrélation et cause: les journalistes n'ont toujours pas compris, le syndrome métabolique chez les mangeurs de bio


"Santé : vive le bio !

Manger bio réduirait notablement le syndrome métabolique, démontre une étude à laquelle est associé l'Inra. Rappelons que le syndrome métabolique n'est pas une maladie mais un ensemble de signes physiologiques (obésité, tension artérielle, sucres dans le sang, etc.) avant-coureurs de risques de santé (diabète, maladies cardiovasculaires, AVC...). Selon cette étude basée sur la cohorte NutriNet-Santé (plus de 8 000 adultes suivis), on ne rencontrerait que 12,1% de personnes affichant ce profil chez les grands mangeurs de bio (62% de leur régime alimentaire) contre 20,7% chez ceux qui n'en consomment quasiment pas (4%). Les raisons ? Deux pistes à explorer, selon les chercheurs : la composition nutritionnelle des aliments, peut-être plus riches en antioxydants et en vitamines dans le bio. Et une plus faible exposition aux pesticides. À suivre.

@VINCENTClaude2Suivre"




En savoir plus sur https://www.lesechos.fr/week-end/perso/sante/030659464824-sante-vive-le-bio-2120064.php#0hZtljvydEI1mxYm.99

Pas de référence et une immense méconnaissance de ce qu'est l'hypothèse nulle...

Une référence:
http://www.mdpi.com/2072-6643/7/10/5417/htm
Le travail non cité (on ne sait pas trop pourquoi les journalistes fr adorent la rétention d'information, mais on a des pistes)
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28770334


Mais quel est le sens d'une corrélation négative?
La corrélation négative est une relation entre deux variables dans lesquelles une variable augmente à mesure que l'autre diminue et vice versa. Dans les statistiques, une corrélation négative parfaite est représentée par la valeur -1.00, tandis qu'un 0.00 indique aucune corrélation et un +1.00 indique une corrélation positive parfaite.
Il y a tellement de biais possibles dans une étude interventionnelle!
Les personnes qui mangent des aliments bio sont bien sur très différentes de celles qui n'en mangent pas que ces biais sont majeurs. Et ce même si on tente par des modèles statistiques de neutraliser ces différences.

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160412017305196?via=ihub

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