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  Vol. 298 No. 19, 21 novembre 2007 TABLE OF CONTENTS
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Utilisation des pédomètres pour augmenter l'activité physique et améliorer la santé

Une revue systématique

Dena M. Bravata, MD, MS; Crystal Smith-Spangler, MD; Vandana Sundaram, MPH; Allison L. Gienger, BA; Nancy Lin, ScD; Robyn Lewis, MA; Christopher D. Stave, MLS; Ingram Olkin, PhD; John R. Sirard, PhD


RÉSUMÉ

Contexte Sans preuve détaillées de leur efficacité, les pédomètres ont récemment connu une popularité en tant qu'outils de motivation de l'activité physique.

Objectif Evaluer l'association entre l'utilisation du pédomètre, l'activité physique et la santé chez des patients ambulatoires adultes.

Sources des données Articles en langue anglaise dans MEDLINE, EMBASE, Sport Discus, PsychINFO, Cochrane Library, Thompson Scientific (précédemment Thompson ISI), et ERIC (1966-2007); bibliographies des articles récupérés; et proceedings de conférences.

Sélection des études Les études étaient éligibles pour inclusion si elles rapportaient une évaluation du pédomètre chez des patients ambulatoires adultes, une modification du nombre de pas par jour et incluaient plus de 5 participants.

Extraction et synthèse des données Deux investigateurs recueillaient indépendamment les données sur l'intervention; les participants; le nombre de pas par jour; et la présence ou l'absence d'obésité, de diabète, d'hypertension, ou d'hyperlipidémie. Les données étaient regroupées à l'aide de calculs des effets aléatoires, et une méta-régression était effectuée.

Résultats Nos recherches ont mis en évidence 2246 citations; 26 études pour un total de 2767 participants répondaient aux critères d'inclusion (8 essais randomisés et comparatifs [RCT] et 18 études descriptives). L'âge moyen des participants (DS) était de 49 (9) ans et 85% étaient des femmes. La durée de l'intervention moyenne a été de 18 semaines. Dans les RCT, les utilisateurs de pédomètre ont augmenté significativement leur activité physique de 2491 pas de plus par jour par rapport aux témoins (intervalle de confiance à 95% [IC], 1098-3885 pas par jour, P<0.001). Dans les études descriptives, les utilisateurs de pédomètre ont augmenté significativement leur activité physique de 2183 pas par jour par rapport à l'état de base (IC 95%, 1571-2796 pas par jour, P<0.0001). Globalement les utilisateurs de pédomètres ont augmenté leur activité physique de 26.9% par rapport à l'état de base. Un facteur prédictif important de l'augmentation de l'activité physique a été d'avoir un objectif de pas tel que 10 000 pas par jour (P=0.001). Lorsque les données de toutes les études ont été combinées, les utilisateurs de pédomètre avaient significativement diminué leur indice de masse corporelle de 0.38 (IC 95%, 0.05-0.72; P=0.03). Cette diminution était associée à un âge plus élevé (P=0.001) et au fait d'avoir un objectif de pas (P=0.04). Les participants à l'intervention ont significativement diminué leur pression artérielle systolique de 3.8 mm Hg (IC 95%, 1.7-5.9mmHg, P<0.001). Cette diminution était associée à une pression artérielle systolique plus élevée à l'état basal (P=0.009) et à la modification du nombre de pas par jour (P=0.08).

Conclusions Les résultats suggèrent que l'utilisation d'un pédomètre est associée à des augmentations significatives de l'activité physique et à des diminutions significatives de l'indice de masse corporelle et de la pression artérielle. On ne sait pas si ces modifications sont durables au long cours.

JAMA. 2007;298(19):2296-2304


L'AUGMENTION DE L'ACTIVITE PHYSIQUE EST associée à des améliorations de nombreuses maladies, dont la maladie coronarienne, l'hypertension, les accidents vasculaires cérébraux, la sensibilité à l'insuline, l'ostéoporose et la dépression.1-4 En raison de ces bénéfices importants sur la santé, le Department of Health and Human Services recommande "une activité physique la plupart des jours de semaine pendant au moins 30 minutes chez les adultes."5 En dépit de ces recommandations et des preuves bien documentées montrant que l'activité physique est bénéfique, plus de la moitié de tous les adultes aux Etats-Unis n'ont pas une activité physique adéquate et environ un quart n'ont aucune activité physique durant leurs loisirs. 6

Les coûts associés à l'activité physique sont élevés. Par exemple, si 10% des adultes aux Etats-Unis commencent un programme régulier de marche, on estime que 5.6 milliards de dollars dus aux maladies cardiaques seraient économisés.6 Les pédomètres sont de petits systèmes relativement peu coûteux, portés à la hanche pour mesurer le nombre de pas effectivement faits par jour. Bien qu'il n'existe pas de preuve détaillée de leur efficacité, ils ont connu récemment une popularité en tant qu'outil de motivation et de suivi de l'activité physique.7 Par ailleurs, certaines recommandations conseillent de façon spécifique de faire 10 000 pas par jour. 8 Toutefois, on ne sait pas si d'encourager les adultes à marcher 10 000 pas par jour est associé à une amélioration significative de la santé par rapport à l'absence d'objectif ou par rapport à un autre objectif d'activité.

Le but primaire de cette étude était d'évaluer l'association entre l'utilisation de pédomètres et l'activité physique chez des adultes dans un contexte de patients ambulatoires. Par ailleurs, nous avons cherché à déterminer l'association entre utilisation d'un pédomètre et modification du poids corporel, taux sériques des lipides, glycémie et insulinémie à jeun et pression artérielle. Enfin, nous avons cherché à évaluer l'association entre la fixation d'un objectif quotidien de pas et les améliorations de ces paramètres sur la santé.


METHODES

Sources des données et stratégies de recherche

En collaboration avec un documentaliste professionnel, nous avons développé des stratégies de recherche individualisées pour 7 base de données: MEDLINE (janvier 1966 à février 2007); et EMBASE, Sport Discus, PsychINFO, Cochrane Library, Thompson Scientific (précédemment Thompson ISI), et ERIC (janvier 1966 à mai 2006). Nous avons utilise comme termes de recherche: pedometer, activity monitor and step counter. Nous avons aussi revu les bibliographies des articles récupérés et les proceedings des conférences ayant une pertinence dans ce domaine et contacté des experts dans la physiologie de l'exercice pour d'autres études.

Sélection des études

Nous avons pris en compte pour inclusion les études en langue anglaise si elles rapportaient une évaluation de l'utilisation des pédomètres chez des patients ambulatoires adultes, incluaient plus de 5 participants et rapporté une modification du nombre de pas par jour. Nous avons exclu les études qui demandaient une hospitalisation des participants ou les avaient confinés dans un centre de recherche, avaient scellé les pédomètres pour que les participants ne voient pas le nombre de pas par jour (souvent les témoins portaient des pédomètres scellés), ou utilisé un pédomètre pour mesurer les effets d'une médicament sur la capacité d'une personne à être physiquement active.

Extraction des données

Deux auteurs recueillaient de façon indépendante 4 catégories de variables de chaque étude incluses: variables d'intervention (ex, durée de l'intervention, si un conseil était inclus, et si les participants devaient réaliser un objectif particulier d'activité); les variables des participants (démographiques, activité à l'état de base, présence ou absence d'obésité, diabète, hyperlipidémie ou hypertension); les variables liées aux résultats (nombre de pas par jour, mesure de l'indice de masse corporelle, contrôle de la glycémie, taux sériques des lipides et pression artérielle); variables liées à la qualité (méthode de mise en aveugle des participants témoins pour compter les pas, étendue de la participation des personnes au programmes d'activité, méthodes utilisées pour déterminer l'activité physique initiale, complétion du suivi et utilisation de l'analyse en intention de traiter, utilisation de pédomètres ayant une validité et une fiabilité testées, et étendue de l'effet des co-interventions sur l'activité physique). Si une étude rapportait à la fois les données de suivi immédiates après intervention et à long terme, nous utilisions les données immédiates après intervention dans nos analyses primaires.

Nous avons résolu les différences en répétant revue et discussion entre les deux personnes chargés du recueil. Si deux études ou plus présentaient les mêmes données sur une seule population de patients, nous n'incluions qu'une fois ces données dans nos analyses. Si une étude présentait des données sur deux types de programmes d'activité et si un des programmes ne répondaient pas à nos critères d'inclusion (ex, 1 programme sans un pédomètre), alors nous ne recueillions les données que pour les participants recevant l'intervention qui répondait à nos critères d'inclusion.

Synthèse des données

Pour chacune des études incluse, nous avons calculé deux effets-taille pour chacune des variables qui nous intéressait: la différence moyenne (pas par jour après intervention - pas par jour pré-intervention) et les différences moyennes standardisées ([pas par jour après intervention - pas par jour pré-intervention]/déviation standard regroupée). La différence moyenne standardisée manquait d'unités, ce qui limite son interprétation, tandis que la différence moyenne retient les unités, ce qui facilite l'interprétation clinique. Pour les essais randomisés et comparatives (RCT), nous avons aussi calculé la différence entres les modifications pré-intervention et après intervention pour les variables des participants de l'intervention et témoins. N'ayant trouvé aucune différences significatives dans les résultats résumés entre ces deux paramètres, nous ne présentons que les différences moyennes. Nous avons calculé les variables résumées à la fois par des calculs pour les effets aléatoires et pour les effets fixes et nous n'avons trouvé aucune différences significatives entre les deux, nous ne présentons donc que les estimations des effets aléatoires.


Figure 1
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Figure 1.. Distribution de l'étude

RCT, correspond à essai randomisé comparatif.a Six RCT qui avaient utilisé des comptages visibles des pas dans les deux cohortes de l'essai ont chacun été traité comme étude descriptive séparée.


Les variables des participants, de l'activité physique et des résultats évaluées étant corrélées, les effets taille correspondent de ces mesures sont corrélés.9 Nous avons utilisé une méta-régression pondérée par la taille de l'échantillon pour calculer l'effet résumé sur l'activité physique et les variables des participants sur les variables résultats.1

Nous avons réalisé des analyses de sensibilité et estimé l'hétérogénéité pour évaluer la solidité de nos résultats. Nous avons enlevé chaque étude individuellement pour évaluer l'effet de l'étude sur les estimations résumées. Nous avons évalué les biais de publication par une inspection visuelle des "funnel plots" en comparant l'activité physique (x-axis) à la taille de l'échantillon (y-axis) et calculé le nombre N (nombre d'études manquantes qui seraient requises pour modifier un effet résumé significatif par rapport à un qui ne serait pas statistiquement significatif).11 Pour chaque effet taille résumé, nous avons évalué l'hétérogénéité statistique en calculant la statistique Q (considérée pour une valeur de P<0.05 comme étant hétérogène) et I2 (I2 considérée si supérieure à 50% comme étant hétérogène).9,12 Nous avons considéré et évalué l'hétérogénéité par des analyses de sous-groupes prédéterminées (ex, démographiques, indice de masse corporelle, calculé comme étant le poids en kilogrammes divisé par la taille en mètres carrés), l'activité à l'état de base, le type d'intervention, le contexte d'intervention, le schéma de l'étude, etc. Nous avons réalisé des analyses à l'aide du logiciel Comprehensive Meta-Analysis v.2 (Biostat, Englewood, New Jersey).


RESULTATS

Nos recherches ont mis en évidence 2246 articles potentiellement pertinents (FIGURE 1). Nous avons envoyé des e-mails aux auteurs de 13 des études qui répondaient à nos critères d'inclusion mais rapportaient des données insuffisantes pour être incluses dans nos analyses—3 nous ont fourni des données suffisantes pour être incluses dans notre.13-15 Après synthèse des données provenant de multiples rapports sur la même série de patients,26 études répondaient à nos critères d'inclusion (TABLEAU 1).13-39


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Tableau 1.. Caractéristiques de l'étude: essais randomisés et comparatives et études descriptives (Suite)

Abréviations: IMC, indice de masse corporelle, calculé comme le poids en kilogrammes par la taille en mètres au carré; CAD, maladie coronarienne; BPCO, bronchopneumopathie chronique obstructive; IDM, infarctus du myocarde.

a Un essai randomisé contrôlé qui incluait des pédomètres dans les deux groupes d'étude et a donc été traitée comme deux études descriptives séparées.

b Les données n'ont pas été rapportées pour le groupe B dans cet essai; en conséquence, l'essai a été traité comme une étude descriptive sur un seul groupe.


Caractéristiques des études

Les schémas des études incluses étaient fortement hétérogènes. Huit des études incluses étaient des RCT dans lesquels les participants de l'intervention portaient des pédomètres et étaient encouragés à enregistrer le nombre de pas quotidiens, tandis que les participants témoins portaient des pédomètres scellés pour ne pas voir leur nombre de pas.14,16-23 Six autres RCT utilisaient des pédomètres ayant le nombre de pas visible dans les deux cohortes de l'étude, nous avons donc traité chacune de ces cohortes comme des études descriptives séparées.25,30-32,35,37 Douze études étaient des études descriptives d'un seul groupe.*

Globalement, la qualité de la publication des études incluses était relativement bonne. Seules 4 études ne spécifiaient pas la méthode par laquelle l'activité initiale des participants était déterminée (il était demandé à la plupart des participants de ne pas modifier leur activité habituelle et de porter un pédomètre scellé pendant 3 à 7 jours avant le début de l'intervention pour déterminer l'activité de base). Neuf études avaient 100% de participants ayant complete l'intervention, et le taux moyen de sorties dans les autres études était de 20%—un taux plus élevé que les 4% à 16% rapporté dans d'autres interventions sur l'activité physique.40 Seize études ont utilisé le pédomètre Yamax (Yamax Corp, Tokyo, Japon)—un modèle qui a été bien validé pour sa précision et sa fiabilité et qui est fréquemment utilisé dans les recherches sur l'activité physique.41-44

Les interventions sur l'activité physique évaluées dans les études incluses variaient considérablement: la durée moyenne (DS) était de 18 semaines (24) (extrêmes, 3-104 semaines), 5 avaient été réalisées sur les lieux de travail, 23 incluaient un journal quotidien pour noter les pas et 17 incluaient un conseil sur l'activité physique avec un nombre moyen (DS) de 7 (19) séances (extrêmes, 0-104 séances). Seulement trois études incluaient des conseils diététiques: une étude avait prescrit un régime,15 et les deux autres avaient donné des conseils sur une alimentation saine.26,36 Vingt études provenaient des Etats-Unis ou du Canada, 2 du Japon, 2 d'Europe, et 2 d'Australie.

Caractéristiques des participants

Les études incluses ont évalué 2767 participants aux programmes d'activité physique (TABLEAU 2). Leur âge moyen (DS) était de 49 (9) ans, et seuls 5 études ont eu des participants dont l'âge moyen était supérieur à 60 ans Neuf études ont inclus exclusivement des femmes et globalement, seuls 15% des participants étaient des hommes. Sept études ont rapporté la race/ethnie des participants—le pourcentage moyen (DS) des participants blancs était de 93% (7.5%). La plupart des participants avaient un surpoids, étaient normotendus et avaient des concentrations plasmatiques de lipides relativement bien contrôlés. La plupart des participants étaient relativement inactifs à l'état de base avec une moyenne (DS) de 7473 (1385) pas par jour (extrêmes, 2140-12 371 pas par jour).


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Tableau 2.. Caractéristiques initiales des participantsa

Abréviations: IMC, indice de masse corporelle, calculé comme le poids en kilogrammes divisé par la taille en mètres carrés; HDL, Lipoprotéine de haute densité; LDL, lipoprotéine de basse densité.

Facteurs de conversion IS: Pour convertir le cholestérol total, des lipoprotéines de haute densité, et lipoprotéines de basse densité des mmol/l aux mg/dl diviser par 0.0259; triglycérides en mg/dl, diviser par 0.0112; et la glycémie à jeun en mg/dl, diviser par 0.0555.

aPour cette analyse, les données de tous les participants qui avaient des pédomètres (participants des groupes intervention des essais randomisés et comparatifs et tous les participants des études descriptives) étaient incluses et les modifications de l'activité physique et les paramètres cliniques étaient calculés comme la modification par rapport à la ligne de base.

bUne valeur négative indique que le paramètre chute après l'intervention, tandis qu'une valeur positive indique que le paramètre augmente après l'intervention.



Figure 2
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Figure 2.. Augmentation de l'activité physique chez les participants randomisés vers les interventions avec pédomètre vs Participants témoins

Présente la différence dans le changement de pas par jour avant et après l'intervention entre les participants des bras expérimental et témoins des essais randomisés et comparatifs. La taille des marqueurs des données est proportionnel à la taille de l'échantillon, qui représente le nombre de personnes qui ont terminé les essais.


Utilisation d'un pédomètre et activité physique

Résultats des RCT. La FIGURE 2 montre la différence entre l'augmentation de l'activité physique chez les participants randomisés vers l'utilisation d'un pédomètre et vers le groupe témoin dans les 8 RCT. La Figure 2 montre que les 155 participants du groupe intervention ont significativement augmenté leur activité physique de 2491 pas de plus par jour que les 122 participants témoins (intervalle de confiance à 95% [IC], 1098-3885 pas par jour, P<0.001). Toutefois, ce résultat était statistiquement hétérogène (Q= 74.9, P<0.001; I2=91). Lorsque nous avons ôté l'étude de Moreau et al,20 une intervention sur un exercice de 24 semaines impliquant des femmes hypertendues post-ménopausées, qui rapportait une augmentation beau-coup plus élevée que n'importe quel autre essai, l'augmentation totale de l'activité physique chez les participants restants de l'étude était de 2004 pas de plus par jour que les participants témoins (IC 95%, 878-3129 pas par jour, P<0.001).

Résultats des études descriptives. Dans les études descriptives, les utilisateurs de pédomètres ont augmenté significativement leur activité physique de 2183 pas par jour par rapport à l'état basal (IC 95%, 1571-2796 pas par jour, P<0.001).

Globalement, les utilisateurs de pédomètres avaient augmenté leur activité physique de 26.9% par rapport à la ligne de base. Nous n'avons pas trouvé de preuve de biais significatif de publication (ex, N était de 127). Toutefois, ce résultat était statistiquement hétérogène (Q=212, P<0.001; I2=89), ce qui n'a pas été une surprise compte tenu des différences dans les interventions sur l'activité physique.

Facteurs prédictifs des améliorations de l'activité physique.

Nous avons utilise une méta-régression pour évaluer les caractéristiques des participants et de l'intervention associées à l'augmentation de l'activité physique chez les utilisateurs d'un pédomètre dans les RCT et les études descriptives. Pour les caractéristiques des participants, il existait une tendance dans les études ayant des utilisateurs de pédomètres plus jeunes et ceux ayant moins d'activité à l'état basal d'avoir les augmentations les plus élevées d'activité physique, bien que ce ne soit pas statistiquement significatif (P=0.06 et P=0.09 respectivement). Le sexe, l'IMC et la race/ethnie n'étaient pas des facteurs prédictifs significatifs de l'augmentation de l'activité.


Figure 3
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Figure 3.. Association entre activité physique initiale et modification de l'activité physique après l'intervention

Présente l'association de l'activité physique à la ligne de base en pas par jour (x-axis) avec la modification de l'activité physique en pas par jour (y-axis). La figure inclut à la fois les RCT et les études descriptives. Les marqueurs des données représentant les interventions sur les lieux de travail incluent tous les groupes de l'étude dans chaque essai: Butler and Dwyer17 et Croteau et al28 avaient chacun 3 groupes d'étude; Eastep et al,25 Thomas et al,34 et Wyatt et al39 avaient chacun 2 groupes d'étude. La modification moyenne en pas par jour était de 1964 par rapport à la ligne de base (P=0.01).


Parmi les caractéristiques des interventions, le fait d'avoir un objectif de pas était le facteur prédictif clé d'une augmentation de l'activité physique (P=0.001). En effet, les 3 études qui n'incluaient pas un objectif de pas14,21,22,36 n'avaient pas d'amélioration significative de l'activité physique en utilisant un pédomètre par comparaison aux augmentations de plus de 2000 pas par jour en utilisant un objectif de 10 000 pas par jour ou un autre objectif (TABLEAU 3).Seules deux études rapportaient le nombre de participants ayant achevé leur objectif de pas, limitant notre possibilité à stratifier notre analyse en fonction de ce facteur.


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Tableau 3.. Utilisation d'un objectif de pas

aLes études sont incluses dans plus d'une catégorie car elles ont compare deux groupes ou plus qui avaient des objectifs différents.

bTypiquement, ceux-ci étaient basés sur des augmentations incrémentale des pas journaliers par rapport à la ligne de base.


A noter que les participants dans les études qui ne nécessitaient pas l'utilisation d'un journal pour le nombre de pas quotidien17,34,42 n'ont pas augmenté significativement leur activité par rapport à la ligne de base (modification moyenne, 832; IC 95%: -258 à 1922 pas par jour; P=0.10), tandis que les participants des interventions requérant l'utilisation d'un journal avait augmenté significativement leur activité par rapport à la ligne de base (modification moyenne, 2649; IC 95%, 2032 à 3266 pas par jour, P<0.001). Cinq études ont mesuré l'observance des participants à la réalisation d'un journal quotidien (moyenne [DS] 83% (20%) observance).

Le fait de faire ce type d'intervention ailleurs que sur les lieux de travail était aussi prédictif de l'augmentation de l'activité physique (P=0.02). Ceci peut s'expliquer par l'observation que les interventions sur les lieux de travail tendent à inclure des participants ayant une activité physique à l'état basal relativement élevée (FIGURE 3). La durée de l'intervention et les conseils sur l'activité physique n'étaient pas des facteurs prédictifs significatifs d'une augmentation du nombre de pas par jour. Il n'y a pas eu de différence statistiquement significative d'effet taille entre les interventions qui utilisaient un pédomètre de marque Yamax vs un autre pédomètre.

Utilisation d'un pédomètre et données sur la santé

Nous avons utilisé une régression, pondérée par la taille de l'échantillon, pour évaluer l'association entre les pas par jour et les améliorations des données. Pour ces analyses, nous avons inclus la modification de l'activité et les données de l'état basal chez tous les participants utilisant un pédomètre (à la fois des RCT et des études descriptives).

Change in BMI. Les participants à l'intervention ont diminué significativement leur IMC de 0.38 par rapport à l'état basal (P=0.03, Tableau 2). Ceci était statistiquement homogène. Cette diminution était associée à un âge plus avancé (P=0.001), une augmentation du nombre de participants blancs (P=0.009), au fait d'avoir un objectif de pas (P=0.04), et aux interventions de durée plus longue (P=0.07 pour la tendance). La diminution de l'IMC n'était pas significativement associée au nombre initial de pas par jour, à la modification des pas par jour, au sexe, au conseil diététique, ou à l'IMC au début de l'intervention.

Modifications de la pression artérielle. Les participants à l'intervention ont diminué significativement leur pression artérielle systolique de 3.8 mm Hg (P<0.001) et diastolique de 0.3 mm Hg (P=0.001) (Tableau 2). Ces résultats ont été statistiquement hétérogènes. Cette diminution a été associée à une pression artérielle systolique plus élevée à l'état de base (P=0.009) et à une modification des pas par jour (P=0.08 pour la tendance) mais pas significativement associé à l'âge, au changement de l'IMC, à la fixation d'un objectif de pas ou à la durée de l'intervention.

Autres données cliniques. Six études ont rapporté des modifications des concentrations des lipoprotéines de basse densité, et 7 études ont rapporté des modifications de la concentration plasmatique du glucose. Les participants à l'intervention n'ont pas amélioré significativement leur concentrations sériques en lipides ou diminué leur concentration de glycémie à jeun (Tableau 2)—une observation non surprenant compte tenu que ces valeurs étaient presque normales pour les participants à l'état basal.


COMMENTAIRE

Les résultats de cette méta-analyse, qui est, à notre connaissance, la première synthèse quantitative de la littérature publiée sur l'efficacité des pédomètres, suggère que l'utilisation d'un pédomètre est associé à des augmentations significatives de l'activité physique—une importance d'environ 2000 pas ou environ 1.6 kilomètre de marche par jour. Par ailleurs, l'utilisation des pédomètres, peut être associée à des réductions cliniquement significatives du poids et de la pression artérielle.

Nous avons trouvé qu'un objectif de pas et l'utilisation d'un journal quotidien peuvent être des facteurs clés de motivation pour augmenter l'activité physique. Les utilisateurs de pédomètres qui ont un objectif, soit de 10 000 pas ou un objectif de pas personnalisé, augmentent significativement leur activité physique par rapport à l'état de départ, tandis que les utilisateurs de pédomètres sans objectif n'augmentent pas leur activité physique. L'étude de Sidman et al30 a spécifiquement compare d'autres objectifs dans un RCT. Dans leur intervention impliquant des femmes sédentaires âgées de 20 à 65 ans, ils ont trouvé que, bien les participantes ayant des taux bas d'activité physique atteignaient rarement leur objectif de 10 000 pas par jour, elles augmentaient leurs pas autant que celles à qui on avait demandé d'atteindre un objectif plus modeste.30 Compte tenu des augmentations relativement similaires de l'activité physique chez les utilisateurs de pédomètres chez ceux ayant un objectif de 10 000 pas et chez ceux ayant d'autres objectifs, nous avons conclus que les bénéfices relatifs de fixer différents objectifs restent peu clairs.

Nous avons trouvé que les interventions sur les lieux de travail étaient associées à des augmentations relativement faibles de l'activité physique. Les programmes d'exercice sur les lieux de travail ont été critiquées pour attirer un personnel qui est relativement actif34 - nos résultats corroborent cette observation. Aussi, pour que les interventions sur les lieux de travail aient un bénéfice plus large sur le plan médical, elles doivent avoir besoin de cibler les employés qui sont sédentaires et non impliqués dans un programme actuel de marche ou d'exercice.

Nous n'avons pas trouvé que les conseils d'activité physique augmentaient le nombre de pas par jour. Ceci peut avoir été dû à l'hétérogénéité des conseils apportés dans les études incluses (certaines procurant plusieurs séances hebdomadaires pour motiver la marche et donner des informations individualisées, tandis que d'autres ne donnaient qu'une brève lecture générale sur l'activité physique). Par ailleurs, certaines études qui donnaient des conseils peuvent ne pas avoir rapporté l'avoir fait spécifiquement. Nos résultats sont en accord avec une revue systématique récente qui a trouvé des résultats mixtes des effets des conseils sur l'activité physique chez les adultes dans le contexte de soins primaires.45

Les utilisateurs de pédomètres ont eu des réductions significatives de l'IMC; toutefois, leur perte de poids n'a pas été fonction de l'augmentation du nombre de pas. Ceci suggère que la participation à l'intervention soit a augmenté l'activité non mesurée par le pédomètre ou a résulté dans une diminution de la consommation des calories ou les deux. Malheureusement, trop peu d'interventions rapportaient spécifiquement l'existence de conseils diététiques pour que nous puissions inclure ce facteur dans nos analyses.

Les utilisateurs de pédomètres ont eu aussi des diminutions significatives de leur pression artérielle systolique de presque 4 mm Hg par rapport au départ. L'importance de cette observation est en accord avec les autres méta-analyses publiées sur les effets de l'activité physique sur la pression artérielle.46-50 Une réduction de la pression artérielle systolique de 2 mm Hg est associée à une diminution de 10% de la mortalité par AVC et de 7% de la mortalité due aux maladies cardiovasculaires dans la population d'âge moyen51; aussi, il est critique que les effets de l'utilisation d'un pédomètre sur la pression artérielle soient examinés de près dans de futures études. Les réductions de la pression artérielle ayant été plus importantes chez les participants ayant la pression artérielle la plus élevée à l'état basal, ce résultat peut en partie être dû à une régression vers la moyenne. Toutefois, la réduction globale de la pression artérielle dans les études incluses est en particulier intéressante compte tenu que la plupart des participants étaient normotendus initialement—seul une étude sur quatre incluses ciblaient des patients hypertendus.20 Notre observation montrant que la réduction de la pression artérielle systolique était indépendante des diminutions de l'IMC était en accord avec les résultats de Whelton et al.46 En soulignant les bénéfices sur la santé de l'activité physique en dehors de la perte de poids, les professionnels de santé peuvent encourager les patients qui sont frustrés par une incapacité à perdre du poids à s'impliquer dans une activité physique.

Nos analyses reflètent certaines limites des études incluses. Premièrement, les tailles de nos études étaient relativement faibles et les interventions étaient relativement de courte durée et hétérogène dans leur plan expérimental. Deuxièmement, peu d'études ont évalué plus d'un des critères qui nous intéressaient ou fournissaient des informations détaillées sur les participants. Troisièmement, de nombreuses interventions incluaient l'utilisation de 2 composants ou plus (pédomètres, objectifs de pas, journaux et conseils), la contribution indépendante de chacune des ces composantes est donc difficile à établir. Quatrièmement, les pédomètres sont utilisés dans ces études à la fois pour motiver l'activité physique et comme outil de mesure des pas faits par jour et les participants peuvent avoir augmenté leur activité physique juste en sachant qu'ils étaient suivis. Toutefois, ce type d'effet Hawthorne a probablement affecté les deux groupes, intervention et témoin, de façon similaire. Enfin, seules 5 études impliquaient des participants ayant un âge moyen de plus de 60 ans et seulement 15% des participants étaient de sexe masculin, la généralisation de nos résultats à des populations âgées et de sexe masculin est limitée.

Compte tenu de ces limites, pour éclaircir complètement les bénéfices potentiels des pédomètres, des larges essais randomisés et comparatifs chez l'homme et la femme, d'âge varié, dans un contexte ambulatoire sont nécessaires. Ces essais devraient effectuer les comparaisons suivantes: (1) utilisation de pédomètre où les participants peuvent voir leur compte de pas quotidiens vs en aveugle par rapport à leur compte de pas quotidiens, (2) utilisation de pédomètre avec et sans objectif de pas, (3) utilisation de pédomètre avec vs sans conseils d'activité physique et feedback (dont des séances face à face et feedback électronique), et (4) utilisation de pédomètre avec vs sans utilisation de journaux quotidiens pour noter le nombre de pas. Les critères clés de ces essais incluent à la fois l'activité physique de même que des évaluations détaillées des critères clés cliniques mesurés à la fois à court et long terme.

En dépit de l'abondance de la littérature grand public sur l'utilisation des pédomètres, notre étude est la première synthèse de preuves publiée. Nos résultats suggèrent que l'utilisation de ces petits systèmes relativement peu coûteux est associée à des augmentations significatives de l'activité physique et à des améliorations de certains critères cliniques clés, du moins à court terme. On ne sait jusqu'à quel point ces résultats sont durables au long terme.


Informations sur les auteurs

Correspondance : Dena M. Bravata, MD, MS, Primary Care and Outcomes Research, 117 Encina Commons, Stanford, CA 94305-6019 (dbravata{at}stanford.edu).

Contributions des auteurs: Le Dr Bravata a eu un accès complet à toutes les données de l'étude et accepte la responsabilité de l'intégrité des données et de l'exactitude de l'analyse des données.

Conception et schéma de l'étude: Bravata, Smith-Spangler, Sundaram, Sirard.

Recueil des données: Bravata, Smith-Spangler, Sundaram, Gienger, Lin, Lewis, Stave, Sirard.

Analyse et interprétation des données: Bravata, Smith-Spangler, Gienger, Lin, Olkin, Sirard.

Rédaction du manuscrit: Bravata, Smith-Spangler, Sirard.

Revue critique du manuscrit: Bravata, Smith-Spangler, Sundaram, Gienger, Lin, Lewis, Stave, Olkin, Sirard.

Analyse statistique: Bravata, Olkin.

Obtention du financement: Bravata.

Aide administrative, technique et matérielle: Bravata, Smith-Spangler, Sundaram, Gienger, Lin, Lewis, Sirard.

Supervision de l'étude: Bravata, Sirard.

Recherches documentaires: Stave.

Liens financiers: Aucun déclaré.

Financement/Soutien: Ce projet a bénéficié du soutien sous la forme d'une bourse AG017253-06 du National Institute on Aging par l'intermédiaire du Stanford Center on the Demography and Economics of Health and Aging. Le Dr Olkin était finance en partie par une bourse DMS 9626265 de la National Science Foundation.

Rôle du sponsor: Les agences ayant financé n'ont joué aucun rôle dans le schéma et la conduite de l'étude, le recueil, la gestion, l'analyse et l'interprétation des données, ni dans la préparation, la revue ou l'approbation du manuscrit.

Remerciements: Nous remercions Dawn Bravata, MD, Indiana University School of Medicine, pour ses commentaires précieux sur un premier manuscrit, pour lesquels elle n'a reçu aucune compensation financière.

* References 13, 15, 24, 26-29, 33, 36, 38, 39. Back

Affiliations des auteurs: Center for Primary Care and Outcomes Research, Department of Internal Medicine, Stanford University School of Medicine, Lane Medical Library, and Department of Statistics, Stanford University, Stanford; Department of Internal Medicine, California Pacific Medical Center, San Francisco; Veterans Affairs Palo Alto Health Care System, Palo Alto, California; School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis.


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