Les recommandations nutritionnelles visent l’amélioration de la qualité alimentaire par la promotion de saines habitudes. Les enquêtes de santé nous confirment toutefois que ces recommandations sont mal comprises et que le concept de qualité alimentaire crée de la confusion chez plusieurs personnes. L’objectif de ce projet était de développer et de valider deux outils visant à mesurer la qualité de l’alimentation. Le premier est un rappel de 24 heures sur plateforme web totalement automatisé qui vise à faciliter la collecte d’information des chercheurs en nutrition. Les stratégies de validation déployées impliquent l’observation directe de la prise alimentaire chez une soixantaine de sujets, la comparaison des aliments rapportés avec une autre technique bien établie et l’analyse de marqueurs sanguins reflétant certains apports alimentaires chez 150 sujets ainsi que la comparaison des apports avec des marqueurs reconnus de la santé métabolique chez un troisième groupe de près de 1000 sujets. Les travaux réalisés tendent à démontrer un bon niveau de validité pour la mesure des apports en énergie et en nutriments ainsi que pour décrire la qualité de l’alimentation. Le deuxième outil est un outil de dépistage qui a été développé en identifiant les choix alimentaires prédicteurs d’une bonne qualité alimentaire. Une séquence de quatre à six questions est dictée par un algorithme et chacune d’elles demande oui ou non comme réponse. Nos analyses ont mis en lumière que ce nouvel outil avait la spécificité et la sensibilité nécessaire pour servir à identifier les individus ayant des habitudes alimentaires sous-optimales. Il sera mis à la disposition des médecins de famille et des autres intervenants en première ligne afin de faciliter l’identification des individus dont la qualité alimentaire pourrait être optimisée et le référencement vers des nutritionnistes. Enfin, plusieurs réflexions plus larges sur la validité de la mesure des apports alimentaires ainsi que sur la définition de la qualité de l’alimentation ponctuent cet ouvrage. / Dietary recommendations are aimed at improving food quality by promoting healthy habits. However, health surveys confirm that these recommendations are poorly understood and that the concept of food quality creates confusion for many people. The objective of this project was to develop and validate two tools aimed at measuring food quality. The first one is a fully automatic web-based 24-hour dietary recall that aims to facilitate data collection for researchers in the field of nutrition. The validation strategies deployed involve direct observation of food intake in around sixty subjects, comparison of reported intakes with another well-established technique and analysis of blood markers reflecting specific dietary intakes in 150 subjects as well as comparison of food intakes with recognized markers of metabolic health in a third group of nearly 1000 subjects. The work carried out tends to demonstrate a good level of validity for measuring energy and nutrient intakes as well as for describing diet quality. The second tool is a screening tool that has been developed by identifying food choices predicting good nutritional quality. A sequence of four to six questions is dictated by an algorithm and each of them can be answered by yes or no. Our analyzes revealed that this new tool had the adequate specificity and sensitivity to be used to identify individuals with suboptimal eating habits. It will be made available to family physicians and other primary care workers to facilitate the identification of individuals whose food quality could be improved and the referral to nutritionists. Finally, broader reflections on the validity of the measurement of food intake and on the definitions of diet quality are found throughout this thesis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/67074 |
| Date | 01 February 2021 |
| Creators | Lafrenière, Jacynthe |
| Contributors | Lemieux, Simone, Lamarche, Benoît |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | English |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxii, 259 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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