Obésité au Canada – Déterminants et facteurs contributifs

Déterminants et facteurs contributifs

L’obésité est un phénomène complexe qui met en jeu un éventail étendu et interactif de facteurs biologiques, comportementaux et sociétauxNote de bas de page 43–46. Même si la génétique joue un rôle, ces gènes ne fonctionnent pas dans le vide; les comportements et les environnements sociaux, culturels et physiques contribuent grandement à l’apparition de l’obésité Note de bas de page 47.

Une approche axée sur la santé de la population examine les schémas de santé au sein de différentes populations et prend également en considération toute une gamme de déterminants ou facteurs associés à l’évolution de la santé. Cette section aborde les données dont nous disposons actuellement et les analyses de différents facteurs comportementaux et contextuels associés à l’obésité au Canada.

Les résultats des recherches suggèrent que, pour être applicables aux populations autochtones, les cadres des déterminants de la santé doivent tenir compte de la spécificité des expériences vécues par ces populationsNote de bas de page 48–49 ,Note de bas de page 50. Les populations autochtones ont chacune leur histoire, mais elles partagent des expériences communes de colonialisme, de racisme et d’exclusion socialeNote de bas de page 48. Traduisant cette histoire et une perspective culturelle plus holistique de la santéNote de bas de page 49, et s’agissant des peuples autochtones, la gamme de déterminants de la santé peut aussi inclure des facteurs comme la continuité culturelle et le rapport à la terreNote de bas de page 50. Même si le présent rapport n’a pas pour but d’explorer ces questions en profondeur, les expériences historiques vécues par les peuples autochtones canadiens fournissent un contexte important lorsqu’on considère les déterminants de la santé des Autochtones, notamment l’obésité.

Activité physique

Bien des choses semblent indiquer qu’il existe une relation inversement proportionnelle entre la prévalence de l’obésité et l’activité physique durant les loisirs (APDL)Note de bas de page 12 Note de bas de page 46 Note de bas de page 51. L’énergie dépensée durant l’activité autre que l’exercice (appelée « thermogenèse d’origine autre que l’activité physique, « NEAT »)Note de bas de page 52 Note de bas de page 53 comprend les activités associées à la vie quotidienne, les activités liées à l’exercice de la profession ou du métier, les déplacements actifs domicile-travail et les mouvements accessoires. Les données ne sont pas encore définitives, mais il semblerait que la relation entre l’activité physique et les conséquences pour la santé, comme l’obésité, peut être modérée par un certain nombre de facteurs liés au mode de vie, entre autres les activités de thermogenèse d’origine autre que l’activité physique, les comportements sédentaires et le sommeilNote de bas de page 53.

Les études portant sur l’activité physique au Canada se concentraient habituellement sur l’APDLNote de bas de page 54. Bon nombre de ces études s’appuyaient sur des données autodéclarées susceptibles d’être influencées par le répondant et la réponseNote de bas de page 55. Des études systématiques ont indiqué que les mesures indirectes (p. ex. questionnaires ou journaux) et directes (p. ex. accélérométrie) peuvent produire des estimations différentes de l’activité physique chez les adultesNote de bas de page 56, les enfants et les jeunesNote de bas de page 57.

Les données existantes montrent que de nombreux Canadiens font moins d’exercice quotidiennement que le niveau recommandé pour leur groupe d’âge. L’OCDE a indiqué que, outre l’épidémie d’obésité, « il existe une épidémie moins visible, mais tout aussi importante, de "manque de condition cardio-respiratoire" »Note de bas de page 20. L’étude Canadian Physical Activity Levels Among Youth (CAN PLAY) a permis d’estimer que durant la période de 2007-2009, 88 % des enfants et jeunes âgés de 5 à 19 ans ne satisfaisaient pas aux lignes directrices en matière d’activité physique au CanadaNote de bas de page 58. Dans l’ESCC de 2007‑2008, seulement la moitié (51 %) des Canadiens âgés de 12 ans et plus étaient actifs ou moyennement actifs (l’analyse ne figure pas ici). Dans l’ECMS de 2007-2009, la proportion d’adultes dont la condition aérobique a été jugée « passable » ou « à améliorer » a augmenté avec l’âge, passant de 32 % chez les hommes et de 20 % chez les femmes âgées de 15 à 19 ans Note de bas de page 26 à 59 % chez les hommes et à 92 % chez les femmes âgées de 60 à 69 ans Note de bas de page 2.

Sédentarité et temps passé devant l’écran

Les comportements sédentaires sont constitués entre autres du temps passé devant un écran (c.-à-d. le temps passé à regarder la télévision et des vidéos, ou à utiliser l’ordinateur), de la lecture, du transport assis et des passe-temps sédentaires. La sédentarité est souvent confondue avec l’inactivité physique, mais la relation entre les deux réalités n’est pas encore claireNote de bas de page 59. Comme l’activité physique, le comportement sédentaire peut être mesuré directement ou indirectement, et ces recherches peuvent poser des difficultés sur le plan méthodologiqueNote de bas de page 60.

Le fait de passer beaucoup de temps devant un écran est associé à une probabilité plus grande d’obésité chez les adultes Note de bas de page 61 et les enfants Note de bas de page 26,Note de bas de page 62 canadiens. Une étude a permis de constater que les filles et les garçons atteints ou non d’embonpoint ne se distinguaient pas considérablement les uns des autres selon les schémas d’activité physique déclarés, mais le faisaient selon le temps passé devant l’écran; les groupes marqués par l’embonpoint étaient plus susceptibles de passer tous les jours deux heures ou plus devant un écranNote de bas de page 63 .

Selon le Bulletin canadien de l’activité physique chez les jeunes de 2009, publié par Jeunes en forme Canada, seulement 19 % des enfants et des jeunes satisfont actuellement à la norme qui veut qu’on ne doive pas passer plus de deux heures par jour devant l’écranNote de bas de page 64. Le temps passé devant l’écran pour les adultesNote de bas de page 65 et les enfantsNote de bas de page 66 est fonction de différents facteurs démographiques et socio-économiques, entre autres l’âge, l’éducation, le revenu du ménage et le lieu de résidence (urbain ou rural). Le temps passé devant l’écran varie selon le type d’activité.

Alimentation

Outre l’activité ou l’inactivité physique, l’alimentation est le facteur comportemental le plus étudié susceptible d’influer sur le poids corporel et sur le risque de faire de l’embonpoint et de l’obésité. Même si la majeure partie des données disponibles porte essentiellement sur des rapports de corrélation, l’équilibre des données dans leur ensemble fait ressortir l’importance des bonnes habitudes alimentaires et l’accès à des aliments sains comme facteurs clés associés à l’obésité au niveau de la population.

Un certain nombre d’études a permis de constater un lien entre une faible consommation de fruits et légumes, un indicateur d’alimentation médiocre, et l’obésitéNote de bas de page 12 Note de bas de page 46. De plus, des recherches de modélisation de l’apport énergétique canadien et des niveaux de dépense menées entre 1976 et 2003 ont révélé un fort lien entre la prévalence de l’obésité croissante et la consommation de calories croissante, cette dernière étant satisfaite par sept groupes d’aliments (huiles à salade, farine de blé, boissons gazeuses, shortening, riz, poulet et fromage)Note de bas de page 67.

Chez les enfants et les adolescents, les facteurs familiaux et environnementaux peuvent être associés à des choix et à des comportements alimentairesNote de bas de page 68–70. Ainsi, le fait de prendre des collations ou de manger en regardant la télévisionNote de bas de page 71 Note de bas de page 72, la consommation de boissons sucrées entre les repasNote de bas de page 73 et le fait de sauter le petit déjeunerNote de bas de page 74 ont été associés à une augmentation du risque d’obésité chez les enfants et les jeunes. De plus, une étude menée auprès d’enfants fréquentant l’école intermédiaire a permis de constater qu’une fréquence plus élevée de repas pris en famille était associée à une diminution de la consommation de boissons gazeuses, à une assiduité accrue au petit déjeuner, à une diminution des problèmes d’obésité et à une plus grande efficacité pour la saine alimentation à domicile et durant le temps passé avec les camaradesNote de bas de page 75.

Dans une optique plus large, on a constaté que l’insécurité alimentaire (définie comme une difficulté à se procurer des aliments liée au revenuNote de bas de page 76) durant les années préscolaires augmentait la probabilité d’embonpoint plus tard durant l’enfanceNote de bas de page 77. Cependant, une relation entre l’insécurité alimentaire d’une part et l’embonpoint et l’obésité d’autre part n’a pas été démontrée chez les hommes adultes, et chez les femmes adultes, les observations ne sont pas concluantesNote de bas de page 76.

Statut socio-économique

Les analyses de l’ESCC de 2007-2008 indiquent que la relation entre le revenu et l’obésité varie selon le sexe (l’analyse ne figure pas ici). Chez les femmes, à mesure que le revenu augmente, l’obésité a tendance à décroître, une tendance qu’on n’observe pas chez les hommes. Cette tendance inverse entre le revenu et l’obésité chez les femmes et l’absence d’une telle tendance chez les hommes a également été observée chez les peuples autochtones (figure 9).

Figure 9 : Prévalence de l’obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et le revenu, sujets âgés de 18 ans et plus, 2006

Figure 9 : Prévalence de l'obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et le revenu, sujets âgés de 18 ans et plus, 2006
Figure 9 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 9 : Prévalence de l’obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et le revenu, sujets âgés de 18 ans et plus, 2006

La figure 9 indique la prévalence des cas d’obésité autodéclarés chez les hommes et les femmes autochtones adultes par catégorie de revenus. Chez les hommes : moins de 20 000 $ (25,4 %); 20 000 $ à 39 999 $ (22,5 %); 40 000 $ à 59 999 $ (25,6 %); 60 000 à 79 999 $ (27,5 %); 80 000 $ à 99 999 $ (27,9 %) et 100 000 $ ou plus (26,3 %). Chez les femmes : moins de 20 000 $ (26,8 %), 20 000 $ à 39 999 (27,5 %); 40 000 $ à 59 999 $ (27,5 %); 60 000 $ à 79 999 $ (23,7 %); 80 000 $ à 99 999 $ (22,3 %) et 100 000 $ ou plus (16,3 %).

Source : Fichier à grande diffusion de l’analyse de l’Enquête auprès des peuples autochtones de 2006, Statistique Canada.

L’éducation est une autre dimension essentielle du statut socio-économique (SSE). Une relation habituellement inverse entre le niveau d’éducation et la prévalence de l’obésité a été observée aussi bien chez les hommes que chez les femmes dans l’ensemble de la population canadienne âgée de 25 ans et plus (l’analyse ne figure pas ici). Pareillement, au sein de la population autochtone âgée de 18 ans et plus (figure 10), la prévalence de l’obésité semble moindre chez les hommes et les femmes ayant atteint des niveaux d’éducation supérieurs.

Figure 10 : Prévalence de l’obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et l’éducation, sujets âgés de 18 ans et plus, 2006

Figure 10 : Prévalence de l'obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et l'éducation, sujets âgés de 18 ans et plus
Figure 10 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 10 : Prévalence de l’obésité autodéclarée chez les peuples autochtones selon le sexe et l’éducation, sujets âgés de 18 ans et plus, 2006

La figure 10 indique la prévalence des cas d’obésité autodéclarés chez les hommes et les femmes autochtones adultes par niveau de scolarisation. Chez les hommes, quelques années d’études secondaires (25,3 %); études secondaires (25,5 %); diplôme collégial/d’une école de métiers (28,3 %) et université (21,4 %). Chez les femmes, quelques années d’études secondaires (27,2 %); études secondaires (25,6 %); diplôme collégial/d’une école de métiers (25,2 %) et université (17,5 %).

Source : Fichier à grande diffusion de l’analyse de l’Enquête auprès des peuples autochtones de 2006, Statistique Canada.

Une étude du poids corporel et du prestige professionnel a révélé des tendances différentes chez les hommes et les femmes. Chez les hommes, après avoir pris en compte l’âge, le revenu et l’éducation, on n’a trouvé aucune association linéaire entre le prestige professionnel et l’embonpoint. Chez les femmes, l’augmentation du prestige professionnel était associée à un IMC moindre en moyenne, même après avoir pris en compte l’âge et le revenu. Cependant, cet effet a été presque éliminé après avoir pris en considération l’éducation, ce qui semble indiquer que, pour les femmes, la relation entre le prestige professionnel et l’IMC est largement attribuable à l’éducationNote de bas de page 78.

Facteurs liés à la communauté

Les analyses ont montré que les indicateurs associés au statut socio-économique (SSE) lié à la région ou au quartier sont en corrélation avec l’obésité chez les adultesNote de bas de page 79, les enfants et les jeunesNote de bas de page 70 Note de bas de page 80 Note de bas de page 81. Dans de nouvelles analyses des données tirées de l’ESCC de 2005, de 2007 et de 2008, on s’est intéressé aux disparités dans l’obésité selon le SSE dans les régions métropolitaines de recensement (RMR) du Canada. Dans la plupart des RMR, l’obésité était plus prévalente dans les régions désavantagées sur le plan du SSE que dans les régions plus favorisées (figure 11). À Halifax par exemple, 25,5 % des gens habitant les régions au SSE moindre étaient obèses, comparativement à 11,2 % des gens habitant les régions au SSE élevé. Toutefois, dans certaines RMR, on n’a pas constaté de disparités marquées. Les résultats et des cartes détaillées indiquant les régions au SSE faible pour toutes les RMR figurent sur le site Web de l’ICISNote de bas de page 82.

Figure 11 : Prévalence de l’obésité autodéclarée selon le SSE par région dans certaines régions métropolitaines de recensement, 2005-2008

Figure 11 : Prévalence de l'obésité autodéclarée selon le SSE par région dans certaines régions métropolitaines de recensement, 2005-2008
Figure 11 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 11 : Prévalence de l’obésité autodéclarée selon le SSE par région dans certaines régions métropolitaines de recensement, 2005-2008

La figure 11 indique la prévalence des cas d’obésité autodéclarés par statut socioéconomique régional (SSE; élevé par rapport à faible) dans les régions métropolitaines de recensement suivantes en 2005-2008 : St. John’s (Terre‑Neuve‑et‑Labrador) (15,8 % dans les secteurs où le SSE est élevé par rapport à 23,1 % dans les secteurs où le SSE est faible); Halifax (Nouvelle-Écosse) (11,2 % par rapport à 25,5 %); Québec (Québec) (8,9 % par rapport à 12,4 %); Montréal (Québec) (10,3 % par rapport à 15,8 %); Ottawa-Gatineau (Ontario/Québec) (10,1 % par rapport à 15,5 %); Toronto (Ontario) (11,3 % par rapport à 13,9 %); Winnipeg (Manitoba) (11,7 % par rapport à 16,5 %); Regina (Saskatchewan) (14,0 % par rapport à 26,0 %); Calgary (Alberta) (8,3 % par rapport à 16,5 %); Edmonton (Alberta) (16,2 % par rapport à 17,8 %); Vancouver (Colombie-Britannique) (8,0 % par rapport à 8,3 %) et Victoria (Colombie-Britannique) (10,2 % par rapport à 14,1 %).

Remarque : * Considérablement différent des estimations de SSE élevé à p < 0,05.

Source : Analyse des enquêtes sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005 et de 2007-2008, Statistique Canada.

Une façon dont les caractéristiques physiques et socioculturelles du quartier sont susceptibles d’influer sur l’obésité est leur impact sur la disponibilité et l’accessibilité de l’équipement, des installations ou des programmes d’activité physique, quoique le sens et l’ampleur de cette influence peuvent varier selon l’âgeNote de bas de page 83. D’autres recherches ont montré que les conséquences pour les enfants varient selon le lieu de résidence, urbain ou rural. Alors que l’accès aux installations récréatives et aux commerces vendant les aliments à prix modique était associé à une prévalence moindre de l’obésité, le premier était particulièrement important pour le niveau d’activité et le poids corporel des enfants vivant en région rurale, tandis que le second jouait un rôle particulièrement influent dans l’alimentation et le poids corporel des enfants vivant dans les régions urbainesNote de bas de page 69.

Une autre façon dont l’influence peut s’exercer passe par l’accès aux points de vente d’alimentsNote de bas de page 47 Note de bas de page 84. Ainsi, une étude menée à Edmonton a révélé que la probabilité de devenir obèse augmentait avec la concentration des dépanneurs et des établissements de restauration rapide dans le quartier de résidence, sans égard aux covariables comme le SSE du quartier, l’âge, le sexe et l’éducationNote de bas de page 85. Toutefois, la preuve d’une relation entre l’obésité et l’environnement alimentaire est mitigéeNote de bas de page 86.

Il a été démontré que la consommation communautaire d’aliments traditionnels est associée à des taux d’obésité plus faibles chez les enfants autochtones. Dans l’ERS de 2002-2003, comparativement aux enfants des grandes communautés autochtones (c.‑à‑d. 1 500 habitants ou plus), ceux qui vivaient dans les petites communautés de moins de 300 habitants étaient plus susceptibles de consommer des aliments traditionnels et moins à risque d’être obèses (la prévalence de l’obésité étant de 25,7 % dans les petites communautés, contre 44,2 % dans les grandes communautés). Parmi les adultes et les jeunes autochtones, l’association entre la taille de la communauté et la consommation d’aliments traditionnels se trouve maintenue, mais ne semble pas associée à l’IMCNote de bas de page 28.

Boîte 4 : Fraction étiologique du risque ajustée et nombre de personnes à risque au sein de la population

Fraction étiologique du risque ajustée (FERaj)

La fraction étiologique du risque (FER) est la mesure de la réduction théorique de l’incidence de la maladie qui serait observée dans une population si un facteur de risque donné était entièrement éliminé, après avoir pris en compte d’autres facteurs. On l’obtient en multipliant le risque relatif (RR) de la maladie associée à ce facteur de risque par la proportion de la population exposée au facteur de risque. Une FER ajustée (FERaj) utilise un RR ajusté pour les autres facteurs, comme les déterminants sociaux ou les comportements liés à la santé.

Nombre de personnes à risque au sein de la population

Le nombre de personnes à risque au sein de la population est la mesure du nombre de cas d’une maladie ou d’une affection donnée au sein d’une population qui peuvent être attribués à un certain facteur de risque, après avoir pris en considération d’autres facteurs. Il exprime la réduction potentielle du nombre de personnes au sein de cette population atteintes de la maladie, si ce facteur de risque était complètement éliminé. On l’obtient en multipliant la FERaj par la proportion exposée et par le nombre de personnes composant la population.

Pour obtenir de plus amples détails sur la méthodologie et les estimations descriptives des facteurs de risque, voir l’annexe 3.

Contribution des facteurs de risque multiples à l’obésité

Pour le présent rapport, les fractions étiologiques du risque ajustées (FERaj) ont été calculées de manière à estimer la proportion de cas d’embonpoint et d’obésité au sein de la population attribuables aux facteurs de risque démographiques, sociaux et comportementaux, tout en tenant compte de leur corrélation aux autres facteurs (c’est‑à‑dire en « ajustant »).

Les deux types de facteurs de risque pour l’embonpoint et l’obésité qui suivent ont été inclus dans l’analyse.

  • Déterminants sociaux : statut d’immigrant et de minorité visible, revenu du ménage (faible, moyen, élevé), lieu de résidence (urbain ou rural) et état matrimonial.
  • Comportements liés à la santé : activité physique durant les loisirs (APDL), tabagisme, consommation de fruits et légumes, consommation d’alcool.

La figure 12 montre la FERaj de l’obésité associée à chacun des six déterminants sociaux et aux quatre facteurs de risque comportementaux liés à la santé. Après avoir pris en compte d’autres facteurs, notamment l’âge, le revenu, la résidence rurale, la consommation d’alcool et le tabagisme, les niveaux faibles d’APDL se sont distingués comme présentant la plus forte association avec l’obésité au niveau de la population, et ce, aussi bien chez les hommes que chez les femmes. Mais l’analyse a également permis de constater que l’APDL était plus fortement associée à l’obésité chez les femmes que chez les hommes (d’autres types d’activité physique n’ont pas été inclus dans cette analyse).

Pareillement, le fait de vivre d’un faible revenu était associé à l’obésité chez les femmes (encore ici, après avoir pris en compte d’autres facteurs), mais pas chez les hommes. Par contre, on a trouvé une association entre la consommation de moins de cinq fruits et légumes par jour et l’obésité chez les hommes (7,9 %) et chez les femmes (3,9 %).

Figure 12 : Fraction étiologique du risque d’obésité autodéclarée, selon les facteurs de risque et le sexe, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

Figure 12 : Fraction étiologique du risque d'obésité autodéclarée, selon les facteurs de risque et le sexe, sujets âgés de 18 ans et plus
Figure 12 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 12 : Fraction étiologique du risque d’obésité autodéclarée, selon les facteurs de risque et le sexe, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

La figure 12 indique la fraction étiologique du risque des cas d’obésité autodéclarés chez les femmes et les hommes adultes, selon le facteur de risque. Chez les femmes, la fraction étiologique du risque associée aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑2,5 %); appartenance à une minorité visible (‑6,8 %); quintile de revenu le plus bas (4,3 %); quintile de revenu le plus élevé (‑4,6 %); résidence en milieu rural (2,1 %); statut de célibataire (‑0,9 %); faible niveau d’activité physique (21,6 %); tabagisme (‑4,8 %); faible consommation de fruits et légumes (3,9 %), forte consommation d’alcool (‑4,0 %). Chez les hommes, la fraction étiologique du risque associée aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑4,7 %); appartenance à une minorité visible (‑6,5 %); quintile de revenu le plus bas (‑0,5 %); quintile de revenu le plus élevé (‑0,6 %); résidence en milieu rural (1,5 %); statut de célibataire (‑9,0 %); faible niveau d’activité physique (11,1 %); tabagisme (‑8,5 %); faible consommation de fruits et légumes (7,9 %) et forte consommation d’alcool (0,2 %). Des intervalles de confiance de 95 % sont affichés pour chaque barre.

Remarque : Les barres d’erreur représentent les intervalles de confiance à 95 % en fonction des estimations de variance « bootstrap ».

Source : R. Hawes et P. Stewart, manuscrit non publié préparé pour l’Agence de la santé publique du Canada; basé sur une analyse des enquêtes regroupées de 2000-2001, de 2003 et de 2005 sur la santé dans les collectivités canadiennes, Statistique Canada.

La FERaj peut aussi servir au calcul du nombre de personnes à risque au sein de la population, c’est-à-dire le nombre théorique de cas d’embonpoint ou d’obésité au sein d’une population qui peuvent être attribués à un facteur de risque particulier, après avoir pris en compte d’autres facteurs de risque de l’étude. Aux fins de l’analyse, trois catégories d’excès pondéral ont été analysées séparément pour les hommes et pour les femmes : embonpoint I (IMC = 25,0 à 27,4 kg/m2); embonpoint II (IMC = 27,5 à 29,9 kg/m2) et obésité (IMC ≥ 30 kg/m2).

Les figures 13 et 14 montrent les nombres de personnes à risque tirés de l’analyse pour les hommes et pour les femmes, respectivement. Quelque 405 000 cas d’obésité chez l’homme et 646 000 cas d’obésité chez la femme pourraient être évités si tous les sujets composant la population atteignaient des niveaux d’activité physique élevés, tel qu’ils sont mesurés dans cette étude; ceci correspond aux valeurs élevées de FERaj pour les niveaux d’activité physique faibles montrés dans la figure 12. Pareillement, l’élimination de la mauvaise alimentation, tel qu’elle est mesurée par la faible consommation de fruits et de légumes, peut entraîner une réduction de 265 000 cas d’obésité chez l’homme et de 97 000 cas d’obésité chez la femme.

Ces chiffres font également voir l’importance du sexe en tant que facteur médiateur. Ainsi, tandis que la forte consommation d’alcool était associée à 190 000 cas d’embonpoint chez l’homme, elle n’était pas associée à une augmentation du nombre d’hommes obèses et n’influait pas vraiment sur le nombre de femmes atteintes d’embonpoint ou d’obésité au Canada. De plus, ces constatations indiquent que si le profil de risque des personnes à faible revenu passait à celui de personnes à revenu élevé, le nombre de femmes dans la population rangées dans la catégorie embonpoint I réduirait de 114 000, le nombre de femmes dans la catégorie embonpoint II réduirait de 158 000 et le nombre de femmes rangées dans la catégorie obèse réduirait de 119 000. Il n’y aurait toutefois pas de changements du nombre de cas d’embonpoint ou d’obésité chez l’homme.

Figure 13 : Nombre de personnes à risque au sein de la population de cas autodéclarés d’embonpoint et d’obésité chez les hommes selon le facteur de risque et la catégorie d’indice de masse corporelle, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

Figure 13 : Nombre de personnes autodéclarés d'embonpoint et d'obésité chez les hommes selon le facteur de risque et la catégorie IMC
Figure 13 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 13 : Nombre de personnes à risque au sein de la population de cas autodéclarés d’embonpoint et d’obésité chez les hommes selon le facteur de risque et la catégorie d’indice de masse corporelle, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

La figure 13 indique le nombre de personnes à risque d’obésité et de surpoids auto-déclarés chez les hommes adultes en fonction des différentes catégories de l’indice de masse corporelle (IMC), selon le facteur de risque. Pour les hommes de la catégorie de l’IMC surpoids I, le nombre de personnes touchées à risque associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑6 525); appartenance à une minorité visible (‑184 989); quintile de revenu le plus bas (‑100 428); quintile de revenu le plus élevé (35 002); résidence en milieu rural (43 716); statut de célibataire (‑387 945); faible niveau d’activité physique (‑47 948); tabagisme (‑246 837); faible consommation de fruits et légumes (109 430) et forte consommation d’alcool (84 254). Pour les hommes de la catégorie de l’IMC surpoids I associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑7 881); appartenance à une minorité visible (‑276 892); quintile de revenu le plus bas (‑108 106); quintile de revenu le plus élevé (11 137); résidence en milieu rural (61 068); statut de célibataire (‑474 305); faible niveau d’activité physique (‑5 090); statut de fumeur (‑317,101); faible consommation de fruits et légumes (190 327) et forte consommation d’alcool (105 402). Pour les hommes de la catégorie d’IMC obèse, le nombre de personnes à risque associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑181 730); appartenance à une minorité visible (‑345 072); quintile de revenu le plus bas (‑16 581); quintile de revenu le plus élevé (‑21 109); résidence en milieu rural (53 005); statut de célibataire (‑365 423); faible niveau d’activité physique (404 701); tabagisme (‑351 416); faible consommation de fruits et légumes (265 188) et forte consommation d’alcool (6 594).

Remarque : Les barres d’erreur représentent les intervalles de confiance à 95 % en fonction des estimations de variance « bootstrap ».

Source : R. Hawes et P. Stewart, manuscrit non publié préparé pour l’Agence de la santé publique du Canada; basé sur une analyse des enquêtes regroupées de 2000-2001, de 2003 et de 2005 sur la santé dans les collectivités canadiennes, Statistique Canada.

Figure 14 : Nombre de personnes à risque au sein de la population de cas autodéclarés d’embonpoint et d’obésité chez les femmes selon le facteur de risque et la catégorie d’indice de masse corporelle, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

Figure 14 : Nombre de personnes autodéclarés d'embonpoint et d'obésité chez les femmes selon le facteur de risque et la catégorie IMC
Figure 14 - Équivalent textuel

Texte équivalent - Obésité au Canada

Figure 14 : Nombre de personnes à risque au sein de la population de cas autodéclarés d’embonpoint et d’obésité chez les femmes selon le facteur de risque et la catégorie d’indice de masse corporelle, sujets âgés de 18 ans et plus, Canada

La figure 14 indique le nombre de personnes à risque d’obésité et de surpoids auto-déclarés chez les femmes adultes en fonction de différentes catégories d’indice de masse corporelle (IMC), selon le facteur de risque. Pour les femmes de la catégorie de l’IMC surpoids I, le nombre de personnes à risque associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (37 413); appartenance à une minorité visible (données non disponibles); quintile de revenu le plus bas (113 847); quintile de revenu le plus élevé (‑61 184); résidence en milieu rural (42 379); statut de célibataire (‑198 253); faible niveau d’activité physique (228 004); tabagisme (‑87 665); faible consommation de fruits et de légumes (19 994) et forte consommation d’alcool (‑35 869). Pour les femmes de la catégorie de l’IMC de surpoids II, le nombre de personnes à risque associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (12 406); appartenance à une minorité visible (‑186 001); quintile de revenu le plus bas (158 099); quintile de revenu le plus élevé (‑84 753); résidence en milieu rural (65 553); statut de célibataire (‑227 353); faible niveau d’activité physique (352 899); tabagisme (‑85 585); faible consommation de fruits et légumes (29 718) et forte consommation d’alcool (‑67 690). Pour les femmes de la catégorie de l’IMC obèse, le nombre de personnes à risque associé aux éléments suivants : statut d’immigrant (‑66 658); appartenance à une minorité visible (‑284 847); quintile de revenu le plus bas (119 199); quintile de revenu le plus élevé (‑153 608); résidence en milieu rural (55 717); statut de célibataire (‑21 428); faible niveau d’activité physique (645 940); tabagisme (‑138 075); faible consommation de fruits et de légumes (97 336) et forte consommation d’alcool (‑140 011).

Remarque : Les barres d’erreur représentent les intervalles de confiance à 95 % en fonction des estimations de variance « bootstrap ».

Source : R. Hawes et P. Stewart, manuscrit non publié préparé pour l’Agence de la santé publique du Canada; basé sur une analyse des enquêtes regroupées de 2000-2001, de 2003 et de 2005 sur la santé dans les collectivités canadiennes, Statistique Canada.

Boîte 5 : Mise en garde sur l’interprétation des FER et du nombre de personnes à risque au sein de la population

Les fractions étiologiques du risque ajustées (FER) et le nombre de personnes à risque au sein de la population sont des mesures utiles pour communiquer les caractéristiques des facteurs susceptibles d’être associés à la prévalence d’une maladie ou d’une affection au sein de la population. Toutefois, il convient de faire preuve de prudence au moment d’interpréter leurs résultats. Ainsi, les FER ne s’additionnent pas, de sorte que les différentes valeurs de FER pour plusieurs facteurs de risque ne peuvent être additionnées pour tirer une estimation du « risque étiologique total » associé à la maladie ou à l’affection en cause. Il en est ainsi parce que souvent, les facteurs de risque s’agglutinent et s’influencent mutuellement, notamment dans un problème de santé aussi complexe que l’obésité.

Un autre problème a trait à l’interprétation des FER et du nombre de personnes à risque au sein de la population pour les facteurs de risque non modifiables. En général, en présence d’une cause connue, ces mesures peuvent être vues comme traduisant le poids du fardeau d’une maladie ou d’une affection (p. ex. l’obésité) dans une population, qui pourrait en théorie être éliminé si tous les sujets du groupe exposé ou groupe cible (p. ex. ceux dont le niveau d’activité physique est faible) étaient transférés vers le groupe non exposé ou témoin (ceux dont le niveau d’activité physique est « adéquat »). Une telle interprétation, qui peut aider à guider les décisions à prendre dans le cadre des soins de santé publique sur les facteurs de risque modifiables sur lesquels concentrer les ressources et les efforts limités, est inadéquate lorsqu’on prend en considération les facteurs de risque non modifiables (p. ex. statut d’immigrant, lieu de résidence urbain ou rural). Toutefois, l’inclusion de tels facteurs de risque dans les analyses de la FER (et du nombre de personnes à risque au sein de la population) peut toujours servir à orienter les mesures à prendre dans la santé publique, car elle peut aider à déterminer les groupes qui semblent exposés à des risques plus ou moins élevés.

Ces estimations sont théoriques et visent à illustrer en termes clairs l’ampleur potentielle du changement vers l’embonpoint et l’obésité associée à différents facteurs comportementaux et sociaux. Pour être valables, les estimations de la FER exigent qu’on suppose une relation de cause à effet entre le facteur de risque et le résultat visé. Ces hypothèses ont été posées aux fins des analyses. Cette démarche simplifie donc à l’excès les relations complexes existant entre l’obésité et ses différents facteurs, notamment eu égard aux déterminants sociaux plus éloignés ou indirects de l’obésité. Toutefois, les facteurs plus éloignés pathologiquement parlant, tels que le revenu, le lieu de résidence rural et le fait de vivre dans une situation minoritaire, continuent à influer sur l’embonpoint et l’obésité chez l’homme et chez la femme, même après avoir pris en compte des déterminants plus rapprochés ou directs, comme les comportements liés à la santé analysés précédemment. Ceci donne à penser que a) les facteurs sociaux ont un effet mesurable et direct sur l’embonpoint et l’obésité ou que b) les facteurs contextuels influent sur l’embonpoint et l’obésité par l’intermédiaire de déterminants plus rapprochés, non étudiés dans l’ESCC.

Dans une étude menée récemment au R.‑U. dans laquelle une approche analytique semblable a été adoptée pour examiner les conséquences potentielles sur la population de plusieurs facteurs agissant au niveau du quartier sur l’activité physique, les auteurs ont noté qu’« en pratique, étant donné la rareté des évaluations communautaires, les décideurs s’en remettent souvent aux relations de cause à effet dans une certaine mesure probable » et que leur analyse « ne faisait qu’appliquer une perspective de population à une telle interprétation ». Néanmoins, ils ont souligné que leurs résultats, qui présupposent une relation de cause à effet, devraient être interprétés avec prudenceNote de bas de page 87. On doit faire preuve de la même circonspection lorsqu’on considère les constatations présentées précédemment.

Les analyses, comme la recherche multifactorielle résumée dans le présent chapitre, ouvrent de nouvelles perspectives sur les façons complexes dont les facteurs interagissent et contribuent à l’obésité. Toutefois, il reste encore beaucoup à apprendre, par exemple :

  • les effets des influences biologiques ou génétiques et les facteurs prénataux et postnataux, notamment le poids à la naissance et l’allaitement maternel;
  • la façon dont les facteurs diffèrent pour les différentes populations et cultures, et les différents groupes ethniques;
  • la contribution des activités professionnelles et inscrites au mode de vie accessoire, ainsi que les comportements sédentaires, à l’activité physique et au risque d’obésité;
  • l’effet des facteurs socio-économiques et environnementaux, comme la sécurité alimentaire, l’accès aux magasins et aux installations récréatives, les facteurs d’approvisionnement en nourriture ainsi que l’environnement bâti.

Dans l’avenir, de nouveaux raffinements et le recours à des techniques incorporant de multiples facteurs de risque (comme la FERaj et le nombre de personnes à risque au sein de la population) pourront servir à mieux comprendre la distribution de l’obésité et à indiquer des possibilités de promotion de la santé et de prévention de la maladie.

Points à retenir

  • L’obésité est un phénomène complexe caractérisé par un large éventail de facteurs liés au mode de vie, de facteurs génétiques, sociaux, culturels et environnementaux expliquant les variations de sa prévalence.
  • L’association entre le revenu et l’obésité semble être propre au sexe, une association inverse ayant été observée pour les femmes au sein de la population totale et dans les populations autochtones, mais sans tendance clairement reconnaissable pour les hommes.
  • Parmi les facteurs étudiés et actuellement mesurés dans l’ESCC, le fait d’être inactif physiquement s’est distingué comme présentant la relation la plus étroite avec l’obésité au niveau de la population, aussi bien chez les hommes que chez les femmes.
  • On estime à 405 000 le nombre de cas d’obésité chez l’homme et à 646 000 le nombre de cas d’obésité chez la femme qui pourraient être modifiés ou évités si les populations inactives devenaient actives.
  • Les facteurs distants ou indirects, comme le revenu, la résidence en milieu rural et le fait de vivre en situation minoritaire continuent à influer sur l’obésité de l’homme et de la femme, même après avoir pris en considération les comportements liés à la santé plus rapprochés ou directs, comme l’inactivité.
  • Deux mesures de la santé de la population, la FERaj et le nombre de personnes à risque au sein de la population, ouvrent de nouvelles perspectives sur l’obésité et sur la contribution potentielle des facteurs propres à la prévalence de l’obésité, et elles peuvent être un facteur dans l’établissement de priorités pour la prévention et la prise en charge de l’obésité.
  • De plus amples recherches sur les déterminants de l’obésité sont nécessaires, notamment des recherches multifactorielles dans lesquelles on se pencherait sur les facteurs biologiques, environnementaux, socio-économiques et liés au mode de vie, de même que sur la façon dont ils interagissent.
  • D’autres recherches permettraient de comprendre les déterminants de l’obésité, directs et indirects, susceptibles d’être propres aux peuples et aux communautés autochtones.
  • L’une des limites à l’utilisation des données et des analyses pour élaborer les politiques réside dans le fait que les facteurs liés à l’alimentation (accès aux aliments santé et aux bonnes épiceries, consommation d’aliments traditionnels, densité calorique, marketing d’aliments et de boissons riches en sucre et en gras auprès des enfants, et taille des portions) n’ont pas été pris en considération dans l’analyse.
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