Étude comparative sur l’activité physique chez les personnes diabétiques et non diabétiques et les facteurs d’influence — Chine, 2020-2021

Le diabète sucré (DM) est un trouble métabolique chronique caractérisé par une glycémie élevée, entraînant souvent une insuffisance ou une défaillance multiviscérale et systémique. Au cours des trois dernières décennies, on a constaté une augmentation de la prévalence du diabète en Chine (1). Des recherches antérieures ont suggéré qu’une activité physique (AP) suffisante et appropriée peut aider les patients atteints de diabète à réguler leur glycémie (2), et de nombreuses lignes directrices nationales pour une prise en charge globale du diabète préconisent une AP régulière (1,3). Les études antérieures explorant le niveau d’AP des patients diabétiques en Chine souffraient généralement d’échantillons de petite taille et manquaient d’analyse comparative avec la population générale (4–5). Ainsi, cette étude vise à examiner les variations de l’AP entre les individus chinois avec et sans DM et à identifier les facteurs influents en utilisant les données de la troisième nouvelle enquête de la China Kadoorie Biobank (CKB).

Le CKB constitue l’une des plus grandes études de cohortes prospectives au monde, enquêtant sur 10 sites en Chine. Le CKB obtient des données sociodémographiques cruciales, des facteurs liés au mode de vie et des antécédents de maladies chroniques courantes grâce à des entretiens directs en face-à-face. De plus, des techniciens qualifiés effectuent des examens physiques sur place, notamment des mesures de taille et de poids, en respectant une procédure opérationnelle standard.

Les données de base initiales (2004-2008) du CKB comprenaient plus de 512 000 participants, les données de la troisième nouvelle enquête (2020-2021) se concentrant sur un sous-ensemble sélectionné au hasard constituant environ 5 % du groupe de participants initial. Cette nouvelle enquête a examiné un total de 25 087 participants, âgés de 40 à 95 ans, sur les 10 sites d’étude d’origine et a collecté des données pertinentes selon une méthode cohérente avec l’étude de référence. Les participants ont été sélectivement exclus sur la base de certains critères. Celles-ci comprenaient des données sur les valeurs manquantes liées à l’AP, au statut de DM et à d’autres covariables importantes. Les personnes ayant déclaré des antécédents de tumeurs ou d’asthme ont également été omises de l’étude.

Le niveau d’AP a été évalué en calculant la somme du produit de l’équivalent métabolique de la tâche (MET) multiplié par la durée de chaque AP, mesurée en unité de temps. Au sein du CKB, les niveaux d’AP ont été stratifiés par sexe et par âge (soit ≥65 ans, soit <65 ans). L'AP de faible niveau a été caractérisée comme étant celle se situant en dessous du tertile le plus bas de leur sexe et de leur groupe d'âge correspondants. Les participants rapportant des antécédents de diabète ont été classés comme patients atteints de diabète.

Les variables continues ont été décrites en utilisant la moyenne ± écart type, tandis que les fréquences et les proportions ont été utilisées pour les variables catégorielles. Le test du chi carré ou t-test a été utilisé pour identifier les différences entre les groupes. Les relations au niveau DM et PA ont été évaluées séparément par régression logistique multiple, ajustées en fonction de facteurs sociodémographiques tels que l’âge, le sexe, la région, le niveau d’éducation et le statut professionnel. Ce modèle a également pris en compte l’indice de masse corporelle (IMC), les facteurs liés au mode de vie (tabagisme, consommation d’alcool et temps de sommeil) et les antécédents d’autres maladies chroniques.

Les effets du contrôle de la glycémie (caractérisés par une glycémie à jeun : <7,0 mmol/L et ≥7,0 mmol/L ; glycémie aléatoire : <11.1 mmol/L and ≥11.1 mmol/L) and length of DM course (≤5, 5–10, and >10 ans) au niveau de l’AP ont été approfondis. Une analyse stratifiée s’ensuit, dans laquelle la relation entre les niveaux de DM et de PA a été examinée à chaque niveau de covariable, d’autres covariables servant de contrôles. L’interaction a été évaluée par la construction d’un modèle de régression logistique, avec le niveau d’AP comme variable dépendante et le produit d’une covariable discrète et de DM comme variable(s) indépendante(s). La signification statistique de l’interaction entre la covariable et le DM a été déterminée par le P.-valeur du test du rapport de vraisemblance pour le terme produit, également ajustée pour des covariables supplémentaires. Les tendances linéaires de l’impact des cours DM sur le niveau PA ont été testées. Pour atténuer le risque de causalité inverse, les analyses ont été réexécutées en excluant les patients atteints de diabète diagnostiqué au cours de l’année précédente. L’analyse des données de cette étude a été réalisée à l’aide du logiciel SPSS (version 27.0 : IBM Corp., Armonk, NY, USA), couplée à un test bilatéral et à un niveau de test de P.<0,05.

Cette étude a porté sur un total de 24 494 participants issus du CKB, l’âge moyen étant de 65,5 ± 9,1 ans (Tableau 1), avec 3 107 personnes, soit 12,7 %, atteintes de diabète. Des différences statistiquement significatives ont été observées dans les niveaux d’AP chez les patients diabétiques, avec une prévalence plus élevée d’AP de faible niveau par rapport aux individus non diabétiques (P.<0,001). De plus, des variations étaient évidentes entre les deux groupes en ce qui concerne l’âge, le sexe, la région géographique, le niveau d’éducation, la profession, le mode de vie, l’IMC et les antécédents de maladies chroniques.

Après ajustement pour tenir compte des facteurs de confusion potentiels, nous n’avons trouvé aucune probabilité accrue de diminution de l’AP chez les patients atteints de diabète par rapport à leurs homologues non atteints de diabète. [odds ratio (OR): 1.04, 95% confidence interval (CI): 0.95–1.13] (Tableau 2). Notamment, les individus ayant des antécédents de diabète dépassant une décennie présentaient la plus forte propension à une AP de faible niveau, correspondant à un OU (95 % CI) à 1,12 (1,00, 1,26). Nous avons également observé une tendance linéaire significative liant l’évolution du diabète avec une réduction des niveaux d’AP (P._s’orienter<0,001, Tableau 2). Cependant, le contraste dans la probabilité d’une diminution de l’AP entre les patients diabétiques présentant un mauvais contrôle glycémique et un bon contrôle glycémique n’a pas atteint une signification statistique.

L’interaction entre toutes les caractéristiques de la population et le diabète s’est révélée statistiquement significative (P.<0,05), à l'exception du tabagisme (P.=0,052). Lors de la réalisation d’analyses stratifiées, les cas d’AP de faible niveau associés au diabète se sont révélés plus fréquents parmi les individus ruraux, moyennement instruits, employés et ceux dont la durée de sommeil est ≥ 9 h (Tableau 3).

L’analyse de sensibilité, excluant les patients diabétiques diagnostiqués dans un délai d’un an, a donné des résultats cohérents avec les résultats initiaux (Tableaux supplémentaires S1 – S2).