Examinez les résultats de l’analyse des fréquences de consommation en utilisant les probabilités binomiales ci‑dessous (tableau original disponible dans le troisième onglet de la feuille de calcul Excel pour l’exercice 2 [Module 2 – Exercice 2]).
Remarque : Dans la pratique, des probabilités binomiales seront calculées pour tous les aliments, puis les facteurs décrits aux parties 1 et 2 de cet exercice seront pris en considération.
Le tableau montre que plusieurs aliments sont déclarés plus souvent que ce à quoi on pourrait s’attendre : épinards, bleuets, amandes, noix de Grenoble et graines de sésame.
|
Aliment |
Cas confirmés |
Référence |
Probabilité binomiale | ||||
|
Oui |
Probabilité |
Non |
NSP |
% O+P |
Foodbook Canada* |
valeur p | |
|
VIANDES | |||||||
|
Tout type de poulet (sauf les produits de charcuterie) |
3 |
0 |
3 |
1 |
50,0 |
85,6 |
0,0375 |
|
Tout type de porc (sauf les produits de charcuterie) |
1 |
2 |
3 |
1 |
50,0 |
55,1 |
0,3028 |
|
Tout type de bœuf (sauf les produits de charcuterie) |
1 |
1 |
4 |
1 |
33,3 |
78,4 |
0,0201 |
|
ŒUFS | |||||||
|
Tous les œufs |
2 |
3 |
2 |
0 |
71,4 |
80,7 |
0,2677 |
|
PRODUITS LAITIERS | |||||||
|
Tous les produits laitiers (sauf le fromage) |
3 |
1 |
3 |
0 |
57,1 |
84,6 |
0,0655 |
|
Succédané du lait |
3 |
0 |
3 |
1 |
50,0 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Tout type de fromage |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
88,8 |
0,00306 |
|
LÉGUMES | |||||||
|
Tomates |
3 |
1 |
3 |
0 |
57,1 |
72,9 |
0,1967 |
|
Laitue ou légumes-feuilles |
4 |
1 |
1 |
1 |
83,3 |
82,4 |
0,4011 |
|
Laitue iceberg |
0 |
2 |
3 |
2 |
40,0 |
41,1 |
0,3452 |
|
Laitue romaine |
2 |
1 |
3 |
1 |
50,0 |
48,8 |
0,312 |
|
Épinards |
4 |
0 |
1 |
2 |
80,0 |
28,4 |
0,0233 |
|
Pousses |
2 |
1 |
4 |
0 |
42,9 |
12,9 |
0,0432 |
|
Concombres |
3 |
2 |
2 |
0 |
71,4 |
62,9 |
0,2846 |
|
Poivrons |
4 |
0 |
2 |
1 |
66,7 |
63,6 |
0,3252 |
|
Brocolis |
3 |
0 |
3 |
1 |
50,0 |
55,5 |
0,3013 |
|
Chou-fleur |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
33,0 |
0,1248 |
|
Champignons |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
50,0 |
0,2734 |
|
Courgettes |
3 |
1 |
3 |
0 |
57,1 |
21,1 |
0,0341 |
|
FRUITS | |||||||
|
Melons |
3 |
0 |
3 |
1 |
50,0 |
39,7 |
0,2744 |
|
Pommes |
4 |
1 |
2 |
0 |
71,4 |
72,3 |
0,3183 |
|
Bananes |
4 |
2 |
1 |
0 |
85,7 |
76,7 |
0,3321 |
|
Agrumes |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
65,0 |
0,2679 |
|
Baies |
5 |
0 |
2 |
0 |
71,4 |
65,2 |
0,2997 |
|
Fraises |
2 |
2 |
2 |
1 |
66,7 |
49,6 |
0,2306 |
|
Framboises |
2 |
0 |
3 |
2 |
40,0 |
27,5 |
0,2882 |
|
Bleuets |
3 |
2 |
2 |
0 |
71,4 |
31,3 |
0,0298 |
|
Mûres |
3 |
1 |
3 |
0 |
57,1 |
10,5 |
0,003 |
|
Mangues |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
15,7 |
0,0127 |
|
Ananas |
1 |
1 |
5 |
0 |
28,6 |
30,0 |
0,3177 |
|
NOIX ET GRAINES | |||||||
|
Arachides |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
33,6 |
0,1306 |
|
Amandes |
2 |
3 |
1 |
1 |
83,3 |
41,0 |
0,041 |
|
Noix de Grenoble |
3 |
1 |
2 |
1 |
66,7 |
18,5 |
0,0117 |
|
Noisettes (avelines) |
0 |
0 |
6 |
1 |
0,0 |
10,1 |
0,5279 |
|
Noix de cajou |
2 |
0 |
1 |
4 |
66,7 |
26,8 |
0,1577 |
|
Noix de pecan |
2 |
1 |
3 |
1 |
50,0 |
12,9 |
0,0284 |
|
Pistaches |
0 |
0 |
4 |
3 |
0,0 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Autres noix |
1 |
0 |
3 |
3 |
25,0 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Beurre d’arachides |
4 |
0 |
3 |
0 |
57,1 |
55,0 |
0,2918 |
|
Autres beurres/pâtes/tartinades de noix |
2 |
1 |
3 |
1 |
50,0 |
18,3 |
0,0668 |
|
Graines de tournesol |
2 |
1 |
3 |
1 |
50,0 |
18,3 |
0,0668 |
|
Graines de sésame |
2 |
2 |
2 |
1 |
66,7 |
17,1 |
0,0088 |
|
Graines de chia |
3 |
2 |
2 |
0 |
71,4 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Graines de lin |
2 |
2 |
2 |
1 |
66,7 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Autres graines |
1 |
0 |
3 |
3 |
25,0 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
AUTRES | |||||||
|
Céréales froides |
2 |
0 |
4 |
1 |
33,3 |
54,3 |
0,1929 |
|
Céréales chaudes |
2 |
0 |
2 |
3 |
50,0 |
28,5 |
0,2491 |
|
Végétarien ou végétalien |
2 |
0 |
3 |
2 |
40,0 |
Aucune donnée |
Aucune donnée |
|
Suppléments |
3 |
0 |
4 |
0 |
42,9 |
28,2 |
0,2086 |
*Selon le sondage Foodbook de 2015, Agence de la santé publique du Canada
Question 2-9 : Que signifient ces résultats? Pourquoi identifie-t-on plusieurs aliments?
Les aliments déclarés plus souvent que prévu devraient être examinés plus en détail et évalués comme étant une source possible de l’éclosion (p. ex. pour les produits emballés comme les baies congelées, les cas ont-ils déclaré la même marque? Pour les produits frais comme les tomates, les cas ont-ils rapporté un type particulier (p. ex. tomates cerises?). Statistiquement, dans un questionnaire générateur d’hypothèses qui contient autant de questions, certains éléments apparaîtront par hasard seulement (surtout dans un échantillon de petite taille comme celui de cette étude de cas).
De plus, l’éclosion examinée représente une population de cas unique – un cas est végétarien, un autre cas est végétalien, et des cas déclarent avoir une alimentation riche en fruits et légumes frais. Il est possible que les fruits et les légumes frais ainsi que les noix et les graines se démarquent parce qu’ils sont habituellement consommés par cette population. Les expositions peuvent également se démarquer si elles sont déclarées très rarement par rapport aux prévisions – il est important d’examiner le nombre total de cas déclarant une exposition, tout en gardant toujours à l’esprit ce dont nous avons discuté plus tôt au sujet des aliments qui pourraient être plus difficiles à se remémorer.
D’un autre côté, il faut se rappeler que certains aliments dont on s’attend à ce que le niveau de consommation soit élevé (p. ex. œufs de toutes sortes) peuvent ne pas se démarquer statistiquement, mais peuvent tout de même être des sources potentielles. Il est important de rechercher les points communs entre les expositions communément déclarées.
Bien que les données sur la consommation prévue n’aient pas été disponibles pour les graines de chia et de lin, une forte proportion de cas a déclaré en avoir consommé, ce qui suggère que ces aliments pourraient présenter un intérêt et être envisagés comme des sources potentielles de l’éclosion.
Question 2-10 : Si les données de l’étude Foodbook ou d’une étude similaire n’étaient pas disponibles, quelles autres études pourraient être menées pour aider à identifier les aliments présentant un intérêt? Pourquoi l’étude Foodbook est-elle préférable dans cette situation?
Une étude analytique, comme une étude cas-témoins, pourrait être effectuée à la place de l’étude Foodbook afin de comparer la consommation alimentaire des cas à celle de la population générale (témoins).
L’utilisation d’une étude analytique comme une étude cas-témoins n’est pas couramment utilisée dans une enquête nationale sur une éclosion. Ces études sont coûteuses et prennent du temps. Bien que les études analytiques soient très utiles dans d’autres situations, dans ce cas-ci, les données de Foodbook sont facilement accessibles et représentatives de la population canadienne.
Vous trouverez d’autres lectures sur les études analytiques ici.