Pauvre en glucides ou pauvre en graisses : lequel protège vraiment le cœur ?

Le Journal of the American College of Cardiology a publié, dans son numéro daté de mai 2026 et mis en ligne en février de la même année, l’analyse de trois cohortes américaines totalisant 198 473 adultes suivis pendant trois décennies. Son résultat central ne désigne pas un vainqueur entre le camp des glucides et celui des graisses : dans chacune des deux familles de régimes, la version construite sur des aliments de bonne qualité est associée à un risque coronarien plus bas, et la version construite sur des aliments de mauvaise qualité à un risque plus élevé. Cet article explique comment se fabrique un tel score alimentaire, ce que « qualité » recouvre aliment par aliment, quelle ampleur de risque une cohorte d’observation peut légitimement afficher, et où s’arrête ce qu’on peut en tirer.

Ce que l’étude du JACC établit exactement

La publication signée par Zhiyuan Wu, Qi Sun, Frank B. Hu et leurs coauteurs occupe les pages 2764 à 2781 du volume 87, numéro 20, du Journal of the American College of Cardiology (10.1016/j.jacc.2025.12.038). Le numéro est daté de mai 2026, mais la notice de la base bibliographique Europe PMC date la première publication électronique du 11 février 2026 : le jour même où l’American College of Cardiology en publiait une analyse de lecture. Cette distinction entre mise en ligne et numéro d’impression est banale en édition scientifique ; elle explique qu’un même travail puisse être présenté comme récent à plusieurs mois d’intervalle.

Trois cohortes, trente ans, cinq millions de personnes-années

Les 198 473 participants ne forment pas un échantillon unique mais la somme de trois suivis distincts de professionnels de santé américains, dont l’analyse commune a été menée à la Harvard T.H. Chan School of Public Health : la Health Professionals Follow-up Study, qui rassemble 42 720 hommes suivis de 1986 à 2016 ; la Nurses’ Health Study, 64 164 femmes de 1986 à 2018 ; et sa seconde génération, la NHSII, 91 589 femmes de 1991 à 2019. La durée de suivi va donc de trente à trente-trois ans selon la cohorte, pour un total de 5 248 916 personnes-années. Cette unité, qui multiplie le nombre de participants par le nombre d’années de présence de chacun, est la mesure réelle de l’observation accumulée : elle signifie que l’observation cumulée équivaut à cinq millions d’années de vie adulte.

Le critère de jugement, et ce qui a été compté

Le résultat mesuré est la survenue d’une maladie coronarienne documentée. Pendant le suivi, 20 033 cas ont été enregistrés. C’est ce dénombrement qui donne à l’étude sa précision statistique : avec vingt mille événements, des écarts de quelques pour cent deviennent mesurables, alors qu’ils resteraient invisibles dans un essai de quelques centaines de personnes.

L’alimentation, elle, n’a pas été pesée ni relevée sur vingt-quatre heures. Elle a été recueillie par questionnaire de fréquence alimentaire, répété à intervalles réguliers tout au long des décennies de suivi. Chaque participant déclare donc lui-même, périodiquement, la fréquence à laquelle il consomme une liste d’aliments. Ce mode de recueil est le seul praticable à cette échelle, mais il fixe d’emblée le plafond de précision de tout ce qui suit.

Le financement est public et académique : plusieurs instituts des National Institutes of Health américains — cœur et poumon, diabète et maladies digestives, cancer, vieillissement, santé environnementale — ainsi que la Harvard T.H. Chan School of Public Health elle-même.

Comment on fabrique un « score de régime pauvre en glucides »

Le mot « régime » prête ici à confusion : ce que l’étude mesure n’est pas une pratique alimentaire choisie, mais une position dans un classement calculé après coup. La construction de ce score commande la lecture de tous les chiffres qui suivent.

Personne n’a été mis au régime

Un lecteur imagine spontanément deux groupes recevant deux menus opposés pendant trente ans. Il n’y a rien de tel. Les chercheurs ont pris les déclarations alimentaires de chaque participant, calculé la part de son apport énergétique venue des glucides, des lipides et des protéines, puis converti ces trois parts en un score. Chacun se retrouve ainsi rangé quelque part dans un classement continu allant du plus au moins « pauvre en glucides ». L’analyse compare ensuite le haut et le bas de ce classement.

La conséquence est décisive : la personne la plus « pauvre en glucides » de la cohorte reste un mangeur ordinaire, pas un pratiquant d’un régime restrictif. Aucun des chiffres qui suivent ne décrit l’effet d’un régime suivi volontairement ; ils décrivent l’écart de risque observé entre deux extrémités d’une distribution alimentaire ordinaire.

Dix indices au lieu d’un seul : c’est le dispositif qui fait la démonstration

La véritable originalité méthodologique tient au nombre d’indices. Les auteurs n’en construisent pas un, mais dix : cinq déclinaisons du régime pauvre en glucides et cinq du régime pauvre en graisses. Dans chaque famille, on trouve une version globale, une version animale, une version végétale, une version « saine » et une version « malsaine ». Toutes reposent sur la même arithmétique de macronutriments ; ce qui change, c’est la provenance valorisée. La version animale récompense un participant qui tire ses protéines et ses lipides de produits animaux, la version végétale celui qui les tire d’aliments d’origine végétale. Les versions saine et malsaine trient en plus sur la qualité des glucides — céréales complètes d’un côté, glucides raffinés de l’autre.

En faisant varier uniquement la source des macronutriments à composition énergétique comparable, ce jeu d’indices parallèles isole l’effet de la qualité de celui de la quantité. Sans lui, le résultat serait tout simplement invisible : ce n’est pas un chiffre isolé qui porte la conclusion, c’est l’écart entre les cinq versions d’un même régime.

Une méthode qui a vingt ans

Le score « pauvre en glucides » n’est pas une invention de 2026. Il descend directement d’un indice construit en 2006 dans la Nurses’ Health Study et publié dans le New England Journal of Medicine, qui distinguait déjà les sources animales des sources végétales. Ce que l’étude de 2026 ajoute, c’est l’échelle, la durée et le dédoublement systématique sur les deux familles de régimes.

Le texte intégral de l’article du JACC n’est pas en accès libre : sa lecture complète est payante. La description des indices donnée ci-dessus repose sur le résumé structuré, consultable intégralement sur Europe PMC, et sur les publications méthodologiques antérieures. La pondération exacte de chaque aliment dans chaque score et la liste complète des variables d’ajustement ne peuvent donc pas être détaillées ici.

Ce que « qualité » veut dire, aliment par aliment

Réduire les glucides, c’est nécessairement mettre autre chose à la place. Toute la démonstration tient dans cette substitution, que l’étiquette nutritionnelle ne montre pas.

Deux assiettes derrière une même ligne de tableau

Prenez deux personnes qui suppriment le même volume de pain blanc, de riz raffiné et de sucreries. La première le remplace par des légumineuses, des fruits à coque, des légumes et de l’huile d’olive. La seconde le remplace par de la charcuterie, du fromage et des viandes grasses. Sur un relevé de macronutriments, ces deux personnes sont indiscernables : même part d’énergie venue des glucides, même part venue des lipides. Elles occupent le même rang dans le score global. Elles n’occupent pas le même rang dans le score « sain » ni dans le score « malsain », et c’est là que leurs trajectoires cardiaques divergent — jusqu’à un rapport de risque de 0,85 d’un côté et 1,14 de l’autre.

Le résumé de l’étude formule ce partage en catégories larges : produits animaux contre aliments d’origine végétale, céréales complètes contre glucides raffinés. La liste exacte des aliments classés d’un côté ou de l’autre ne figure pas dans le résumé public, et n’est donc pas reproduite ici.

Un partage qui recoupe les repères français

Le même clivage se retrouve, formulé autrement, dans les repères officiels français. L’affiche de recommandations alimentaires pour les adultes du Programme national nutrition santé, diffusée par Manger Bouger, range dans la colonne « augmenter » les fruits et légumes, les légumes secs, les fruits à coque non salés et le fait maison. Dans « aller vers » : le pain et les féculents complets, l’alternance de poissons gras et maigres, les huiles de colza, de noix et d’olive. Dans « réduire » : l’alcool, les produits sucrés et boissons sucrées, les produits salés, la charcuterie, la viande, et les produits classés D et E au Nutri-Score. La correspondance avec le tri opéré par l’étude est frappante, alors que les deux documents ne partagent ni méthode ni objet.

Les chiffres, et comment lire un hazard ratio

L’étude exprime ses résultats en hazard ratios, ou rapports de risques instantanés, comparant les participants dont le score est le plus élevé à ceux dont il est le plus bas, avec un intervalle de confiance à 95 %. Voici l’ensemble des dix indices.

Ce que signifie 0,85, et ce que cela ne signifie pas

Un hazard ratio de 0,85 se lit ainsi : sur l’ensemble de la période, les participants situés en haut du classement « pauvre en glucides sain » ont présenté un risque de survenue d’un accident coronarien inférieur d’environ 15 % à celui des participants situés en bas, après ajustement sur les autres facteurs mesurés.

Il ne signifie pas que vous réduiriez de 15 % votre propre risque en changeant d’assiette. Il ne s’agit pas d’une baisse d’un risque absolu personnel, mais d’un rapport entre deux groupes d’une même population observée. Ce chiffre est calculé sur 20 033 événements répartis sur 5,2 millions de personnes-années : il décrit une tendance de population, à l’échelle où elle est mesurable. Traduire un rapport de risques en promesse individuelle est l’erreur la plus fréquente devant ce type de résultat, et elle n’est pas soutenue par la méthode employée.

Pourquoi l’intervalle de confiance compte autant que la valeur

Comparez deux lignes du tableau. Le score végétal pauvre en glucides donne 0,94, avec un intervalle allant de 0,90 à 0,99. Le score sain donne 0,85, avec un intervalle de 0,82 à 0,89. Les deux sont statistiquement significatifs, puisqu’aucun des deux intervalles ne contient la valeur 1, qui signifierait l’absence d’écart. Mais le premier frôle cette valeur : les données sont compatibles avec un effet presque nul. Le second en reste nettement éloigné.

Lire ces deux résultats comme équivalents parce qu’ils sont tous deux « significatifs » revient à perdre l’essentiel de l’information. C’est pour cette raison que chaque valeur du tableau est donnée avec son intervalle : cela permet de hiérarchiser soi-même les résultats, plutôt que de les recevoir en bloc.

La hiérarchie qui ressort du tableau

Trois lectures s’imposent. D’abord, dans les deux familles, la version saine se situe du côté protecteur et la version malsaine du côté défavorable — le partage qualité n’est pas propre aux glucides. Ensuite, l’écart entre les deux versions extrêmes d’un même régime pauvre en glucides, de 0,85 à 1,14, est bien plus large que l’écart entre les scores globaux des deux familles. Enfin, aucun de ces chiffres ne démontre qu’un régime protège le cœur : une cohorte d’observation établit des associations ajustées, pas des relations de cause à effet.

Pourquoi la quantité ne disparaît pas pour autant

L’étude n’établit pas que la répartition entre glucides et graisses serait devenue indifférente. Les deux indices qui ignorent la qualité des aliments et ne regardent que les proportions restent associés au risque, dans des directions opposées. C’est une nuance de conclusion pratique, pas une réserve de forme.

Ce que disent les deux scores globaux

Les versions globales des indices, celles qui ignorent la provenance des macronutriments et ne regardent que leur proportion, restent associées au risque. Réduire les glucides sans considération de source donne un hazard ratio de 1,05, avec un intervalle de 1,01 à 1,10 : un risque légèrement supérieur. Réduire les graisses dans les mêmes conditions donne 0,93, intervalle 0,89 à 0,98 : un risque légèrement inférieur. Ces deux signaux sont faibles, mais leurs intervalles excluent la valeur 1 : ils sont statistiquement établis sur cet effectif.

La formulation exacte de ce que le travail établit est donc la suivante : la qualité des aliments pèse plusieurs fois plus lourd que leur répartition en macronutriments, sans que cette répartition devienne indifférente. Un écart de 0,85 à 1,14 selon la qualité, contre un écart de 1,05 à 0,93 selon la quantité — l’un domine l’autre, il ne l’efface pas.

Ce que la quantité seule explique, dans la littérature antérieure

Cette persistance d’un effet de quantité concorde avec un résultat bien documenté ailleurs. Une étude de cohorte assortie d’une méta-analyse, publiée en septembre 2018 dans The Lancet Public Health et portant sur 432 179 participants et 40 181 décès, décrit une association en U entre part de l’énergie venue des glucides et mortalité. Le risque le plus bas se situe entre 50 et 55 % de l’apport énergétique. En dessous de 40 %, le hazard ratio remonte à 1,20 (1,09-1,32) ; au-dessus de 70 %, à 1,23 (1,11-1,36).

Les deux extrêmes sont donc défavorables, ce qui interdit de lire « moins de glucides » comme une direction indéfiniment bénéfique. Notez que ce travail portait sur la mortalité toutes causes et non sur la maladie coronarienne : les deux critères ne se superposent pas, et les chiffres ne se comparent pas terme à terme. Ils donnent une échelle, pas une équivalence.

Ce que le sang montre : la signature métabolique des deux régimes

L’objection principale opposée à toute étude nutritionnelle par questionnaire est simple : les gens déclarent mal ce qu’ils mangent. Les auteurs ont tenté d’y répondre par une mesure biologique indépendante.

Construire une signature sanguine d’un régime

Le principe consiste à chercher, dans les métabolites circulant dans le sang, une combinaison qui reproduise le score alimentaire déclaré. Les auteurs l’ont établie chez 1 146 participants en bonne santé issus des Lifestyle Validation Studies, des sous-études nichées dans les trois cohortes, au moyen d’une régression pénalisée de type elastic net — une méthode qui sélectionne automatiquement, parmi les métabolites mesurés, le petit nombre qui porte l’information. Les scores multi-métabolites ainsi construits ont ensuite été appliqués aux cohortes entières.

Les associations obtenues à partir de ces signatures sanguines concordent avec celles obtenues à partir des questionnaires. C’est un argument de robustesse : deux modes de mesure très différents, l’un déclaratif et l’autre biochimique, désignent la même direction.

Deux molécules qui changent, et un profil biologique cohérent

Deux métabolites se détachent dans les versions saines des deux régimes : l’acide 3-indolepropionique augmente, la valine diminue. Ces mouvements s’accompagnent d’un profil cardiométabolique classique et cohérent : triglycérides plus bas, cholestérol HDL plus élevé, protéine C-réactive ultrasensible plus basse — ce dernier marqueur reflétant le niveau d’inflammation de bas grade. Les versions malsaines montrent exactement le profil inverse.

Ce que cette signature ne prouve pas

La corrélation entre score alimentaire déclaré et score sanguin s’établit entre 0,57 et 0,68 dans l’échantillon où la signature a été construite. Elle tombe entre 0,21 et 0,38 lorsqu’on l’applique aux trois cohortes complètes. Ce décrochage est attendu — un modèle statistique performe toujours mieux sur les données qui l’ont produit — mais son ampleur est réelle : la signature sanguine ne mesure qu’une fraction de ce qui distingue les régimes.

La convergence entre approche déclarative et approche biologique vaut donc confirmation mutuelle, pas démonstration d’un mécanisme causal. Savoir que la valine baisse quand le score sain monte ne dit pas que la valine cause quoi que ce soit dans l’artère coronaire.

Vingt ans sur la même question : ce que les chiffres ont changé

Cette question est travaillée par la même école depuis deux décennies, ce qui permet une observation rare : voir comment une estimation évolue à mesure que les données s’accumulent.

2006 : le premier score, et un effet spectaculaire

En novembre 2006, le New England Journal of Medicine publiait l’analyse fondatrice sur la seule Nurses’ Health Study : 82 802 femmes, vingt ans de suivi, 1 994 cas de maladie coronarienne. La distinction entre sources animales et sources végétales y était déjà posée. Le score végétal donnait un risque relatif de 0,70 (0,56-0,88), le score animal 0,94 (0,74-1,19), et la charge glycémique la plus élevée 1,90 (1,15-3,15).

2026 : le même score, un effet cinq fois plus petit

Vingt ans plus tard, sur trois cohortes et 20 033 cas, ce même score végétal donne 0,94 (0,90-0,99). De 0,70 à 0,94, l’écart n’est pas anodin : la réduction de risque associée passe d’environ 30 % à environ 6 %.

Ce resserrement vers 1 n’est pas une anomalie, c’est le comportement normal d’une estimation quand l’effectif et la durée augmentent. Les premiers résultats d’un champ de recherche surestiment presque toujours l’effet, parce qu’un signal fort est plus facile à publier qu’un signal faible et parce qu’un petit nombre d’événements produit des estimations instables. C’est une règle de lecture applicable bien au-delà de la nutrition : devant un premier résultat spectaculaire, attendre la réplication à grande échelle est rarement une précaution inutile.

2020 : le même contraste, hors du monde des soignants

Entre les deux, une réplication décisive. En avril 2020, JAMA Internal Medicine publiait la même distinction sain/malsain appliquée à la mortalité totale, non plus chez des professionnels de santé mais dans un échantillon représentatif de la population américaine : 37 233 adultes de l’enquête NHANES 1999-2014, 297 768 personnes-années, 4 866 décès. Par tranche de vingt percentiles de score, le régime pauvre en glucides sain donnait 0,91 (0,87-0,95) et sa version malsaine 1,07 (1,02-1,11) ; le pauvre en graisses sain 0,89 (0,85-0,93) et sa version malsaine 1,06 (1,01-1,12). Les scores globaux, eux, n’étaient pas associés à la mortalité totale.

Le sens et l’ordre de grandeur se maintiennent donc hors du milieu très particulier des infirmières et médecins américains. C’est le principal argument dont dispose ce champ de recherche pour défendre la portée de ses résultats.

Ce que l’étude ne permet pas de conclure

Une cohorte de cette ampleur impressionne, et c’est précisément pourquoi il faut délimiter ce qu’elle autorise. Quatre limites sont structurelles ; deux d’entre elles sont explicitement signalées par les auteurs.

Aucune preuve de causalité

Personne n’a été assigné à un régime. Les chercheurs observent des gens qui mangent comme ils l’entendent et mesurent des associations ajustées sur les facteurs qu’ils ont pu recueillir. Il reste toujours possible que ce qui distingue les mangeurs du haut du classement de ceux du bas ne soit pas seulement leur assiette : activité physique, tabac, revenus, suivi médical, sommeil. Les ajustements statistiques atténuent ce problème, ils ne l’éliminent pas. Ce type de raisonnement est le même que celui qu’exigent d’autres questions de santé publique, comme le partage entre les facteurs de risque que l’on peut réellement modifier et ceux qu’on ne peut qu’observer.

Aucun seuil, aucune prescription

L’étude compare des rangs dans un classement, pas des valeurs cibles. Elle ne fournit donc aucun pourcentage de glucides à viser, aucune quantité à ne pas dépasser, aucun protocole. Vouloir en extraire un chiffre à appliquer revient à lui faire dire ce qu’elle n’a pas mesuré. C’est la même précaution qui s’impose devant tout résultat observationnel portant sur un comportement de santé — ce qu’une étude observationnelle peut et ne peut pas conclure est une frontière méthodologique, pas une clause de style.

Aucune extension aux régimes très restrictifs

Les auteurs signalent que les approches très restrictives, en particulier cétogènes, ne sont pas représentées dans ces cohortes. Le participant le plus « pauvre en glucides » de ces cohortes reste un mangeur ordinaire, et ces suivis ne comptent pas de pratiquants de régimes cétogènes en nombre analysable. Aucun de ces résultats ne peut donc être invoqué pour ou contre un régime cétogène. Le critère de jugement n’est pas non plus le poids : ces données ne disent rien de l’efficacité d’un régime pour maigrir.

Une population qui n’est pas la population générale

Ce sont des infirmières, des médecins et d’autres professionnels de santé américains, suivis entre 1986 et 2019. Ils sont mieux informés, mieux suivis médicalement et moins exposés à la précarité que la moyenne. Ce biais joue dans les deux sens : il réduit certains facteurs de confusion, mais il rend l’ampleur des effets non transposable telle quelle. La réplication de 2020 sur un échantillon représentatif est ce qui permet de penser que la direction, elle, tient.

De la cohorte américaine à l’assiette française

Reste la question que se pose tout lecteur français : qu’est-ce que ces chiffres américains signifient ici ?

L’échelle française de la maladie coronarienne

« Maladie coronarienne » ne dit pas grand-chose tant qu’on n’a pas d’ordre de grandeur. Santé publique France en a publié le bilan dans un numéro hors-série du Bulletin épidémiologique hebdomadaire du 4 mars 2025. En 2021, la cardiopathie ischémique a causé 31 391 décès en France, soit 4,8 % de l’ensemble des décès. L’âge moyen au décès s’établissait à 79,8 ans — 85,0 ans chez les femmes, 76,5 ans chez les hommes — et 54,1 % de ces décès sont survenus hors de l’hôpital.

Côté hospitalisations, 242 227 adultes ont été hospitalisés pour cardiopathie ischémique en 2022, soit 452,7 pour 100 000 habitants de plus de 18 ans, à un âge moyen de 69,3 ans, avec 22,8 % de femmes et une létalité hospitalière de 3,6 %. La prévalence est estimée à 2,98 millions de cas au 1ᵉʳ janvier 2023, soit 5,6 % de la population adulte, dont 23,8 % de moins de 65 ans. Dans l’année qui suit, 29,9 % de ces patients sont réhospitalisés pour la même cause et 9,3 % décèdent, toutes causes confondues. Ce sont ces ordres de grandeur qui rendent lisible l’intérêt d’un déterminant modifiable et quotidien : à l’échelle du pays, un décalage de quelques pour cent sur le risque porte sur des centaines de milliers de personnes. La démarche est la même que pour comment on chiffre un risque de santé publique lors d’un épisode caniculaire.

Pourquoi les repères français ne parlent pas en pourcentages

L’ANSES a bien fixé des intervalles de référence exprimés en part de l’apport énergétique total. Le rapport de l’étude INCA 3 les rappelle, pour la tranche des 10-17 ans : 40 à 55 % de l’apport énergétique pour les glucides, 35 à 45 % pour les lipides, 9 à 20 % pour les protéines. Ces valeurs sont des repères d’expertise destinés à évaluer des apports mesurés, pas un message adressé au public — et elles ne disent rien du contenu de l’assiette, précisément le paramètre que l’étude du JACC désigne comme déterminant.

Le Programme national nutrition santé, lui, ne s’adresse jamais au lecteur en pourcentages de macronutriments. Il traduit ses repères en aliments, organisés en trois colonnes : augmenter, aller vers, réduire. Ce choix n’est pas une simplification pédagogique, c’est une conséquence directe de ce que montrent des travaux comme celui du JACC : le pourcentage ne distingue pas deux assiettes aux effets opposés, l’aliment oui. Là où le débat « glucides contre graisses » ne débouche sur aucun repère utilisable, la liste officielle française en propose un, adossé à des aliments.

Ce qu’il faut retenir

• Sur 198 473 adultes américains suivis jusqu’à trente-trois ans et 20 033 cas de maladie coronarienne, la qualité des aliments distingue les risques bien plus nettement que la répartition entre glucides et graisses.
• Dans les deux familles de régimes, la version saine est du côté favorable et la version malsaine du côté défavorable : 0,85 contre 1,14 pour le régime pauvre en glucides, 0,87 contre 1,12 pour le pauvre en graisses.
• La quantité n’est pas indifférente pour autant : les scores globaux restent associés au risque, 1,05 pour le pauvre en glucides et 0,93 pour le pauvre en graisses.
• Un hazard ratio de 0,85 compare deux extrêmes d’une population ; il ne promet aucune réduction de risque individuelle.
• L’étude est observationnelle : elle établit des associations ajustées, ne fixe aucun seuil et ne couvre ni les régimes cétogènes ni la question du poids.

Le premier auteur, Zhiyuan Wu, résume ainsi la portée pratique du travail : « Se concentrer sur la qualité globale de l’alimentation peut offrir à chacun la souplesse de choisir un mode d’alimentation conforme à ses préférences tout en préservant sa santé cardiaque. » L’équipe refuse donc explicitement de désigner un régime gagnant, ce qui est cohérent avec la structure de ses propres résultats.

FAQ — régimes pauvres en glucides ou en graisses et santé du cœur

L’étude désigne-t-elle un régime gagnant entre pauvre en glucides et pauvre en graisses ?

Non. C’est même son résultat principal. Dans chacune des deux familles, la version construite sur des aliments de bonne qualité est associée à un risque coronarien plus bas et la version construite sur des aliments de mauvaise qualité à un risque plus élevé. Le partage utile ne passe donc pas entre les deux régimes, mais à l’intérieur de chacun d’eux.

Les participants suivaient-ils réellement un régime ?

Non. Personne n’a été assigné à un menu. Les chercheurs ont calculé, à partir de questionnaires alimentaires répétés, la part d’énergie venue des glucides, des lipides et des protéines de chaque participant, puis les ont classés. Les résultats comparent le haut et le bas de ce classement. La personne la plus « pauvre en glucides » de la cohorte reste un mangeur ordinaire, pas un pratiquant d’un régime restrictif.

Que signifie concrètement un hazard ratio de 0,85 ?

Que, sur toute la durée du suivi, le groupe situé en haut du classement a présenté un risque de survenue d’un accident coronarien inférieur d’environ 15 % à celui du groupe situé en bas, après ajustement. Ce n’est pas une baisse de 15 % de votre risque personnel, ni une réduction d’un risque absolu connu : c’est un rapport entre deux groupes d’une population observée, calculé sur 20 033 événements.

La quantité de glucides n’a-t-elle plus aucune importance ?

Si. Les indices globaux, qui ne regardent que la proportion sans tenir compte de la source, restent associés au risque : 1,05 (1,01-1,10) pour le pauvre en glucides et 0,93 (0,89-0,98) pour le pauvre en graisses. Ces signaux sont faibles mais statistiquement établis. La conclusion exacte est que la qualité pèse plusieurs fois plus lourd que la quantité, pas qu’elle l’annule.

Ces résultats valent-ils pour un régime cétogène ?

Non. Les auteurs signalent que les approches très restrictives, cétogènes en particulier, ne sont pas représentées dans ces cohortes. L’étude ne peut donc être invoquée ni pour ni contre ce type de régime. Elle ne porte pas non plus sur la perte de poids, puisque son critère de jugement est la survenue d’une maladie coronarienne.

Des résultats obtenus chez des soignants américains valent-ils en France ?

Avec prudence. Les participants sont des infirmières, médecins et autres professionnels de santé américains suivis de 1986 à 2019 : mieux informés, mieux suivis et moins exposés à la précarité que la population générale, avec une alimentation américaine. L’ampleur des effets n’est pas transposable telle quelle. La direction, elle, a été retrouvée en 2020 dans un échantillon représentatif de la population américaine, ce qui la rend plus solide.

Combien de personnes la maladie coronarienne concerne-t-elle en France ?

Selon le Bulletin épidémiologique hebdomadaire de Santé publique France du 4 mars 2025 : 2,98 millions de cas prévalents au 1ᵉʳ janvier 2023, soit 5,6 % de la population adulte, dont 23,8 % de moins de 65 ans. En 2022, 242 227 adultes ont été hospitalisés pour cette cause ; en 2021, elle a provoqué 31 391 décès, soit 4,8 % de tous les décès, dont plus d’un sur deux survenu hors de l’hôpital.