Cette étude a été examinée et approuvée par le Comité d'éthique du Centre de santé communautaire de Beicai, nouvelle zone de Pudong, à Shanghai (numéro d'approbation : 20250425AR ; approuvé le 25 avril 2025). Tous les participants ont donné leur consentement éclairé par écrit avant leur inclusion.
Conception de la recherche et population étudiée
Cette étude transversale visait à identifier des indicateurs objectifs associés aux constitutions liées à l'humidité (congestion de glaires-humidité et humidité-chaleur) à l'aide de l'analyse par bioimpédance (BIA). Les participants ont été recrutés dans le cadre d'un programme de dépistage de santé communautaire mené au centre de santé communautaire de Beicai (district de Pudong, Shanghai) entre le 1er juillet 2025 et le 5 janvier 2026. Tous les individus ayant effectué à la fois l'évaluation de la constitution selon la médecine traditionnelle chinoise (MTC) et la mesure par BIA pendant cette période ont été inclus de manière consécutive. Les participants présentant des données manquantes pour l'une des variables clés ont été exclus. Au total, 232 participants ont été inclus, répartis en 129 appartenant au groupe à constitution harmonieuse et 103 au groupe à constitution d'humidité.
Critères diagnostiques pour le tempérament d'humidité
L'évaluation de la constitution a été réalisée à l'aide d'un miroir intelligent portable breveté destiné à l'analyse des constituions en médecine traditionnelle chinoise (MTC) (Hi-Face22 ; brevet chinois de modèle d'utilité n° ZL 2021 2 1286496.5), qui applique le cadre normalisé de classification en neuf constituions de la MTC et fournit un diagnostic constitutionnel quantifié à partir des caractéristiques faciales et des réponses à un questionnaire intégré. Les participants identifiés comme ayant une constitution de type « excès de glaires et d'humidité » ou « humidité-chaleur » comme type prédominant ont été inclus dans le groupe à constitution d'humidité ; ceux répondant aux critères de la constitution harmonieuse et ne présentant aucun autre déséquilibre constitutionnel ont été inclus dans le groupe témoin2. À notre connaissance, aucune validation par des pairs de cet appareil par rapport à une référence indépendante (par exemple, une évaluation experte en MTC ou un questionnaire validé) n'a été publiée ; cette absence est reconnue comme une limite.
IMC et mesure de la composition corporelle
Les mesures d'impédance bioélectrique (BIA) ont été réalisées à l'aide d'un analyseur segmentaire d'impédance bioélectrique multifréquence à huit points tactiles (InBody 770, voir Tableau des matériaux), strictement conformément aux procédures opérationnelles standard du fabricant. L'appareil applique des courants alternatifs à plusieurs fréquences (1, 5, 50, 250, 500 et 1 000 kHz) et est sensible à la phase, mesurant directement la résistance (R), la réactance (Xc) et l'angle de phase (PhA) pour l'ensemble du corps et cinq segments (bras droit, bras gauche, tronc, jambe droite, jambe gauche) via des configurations d'électrodes tétrapolaires. La résistance, la réactance et l'angle de phase du tronc ont été mesurées entre les électrodes de la main droite et du pied droit, et enregistrées à 50 kHz. Il convient de noter que les dispositifs BIA mesurent directement des paramètres bioélectriques influencés par l'état hydrique et électrolytique du corps ; les volumes hydriques et les valeurs de composition corporelle rapportés sont des estimations dérivées des équations de prédiction intégrées à l'appareil. Avant la mesure, les sujets devaient être à jeun depuis au moins 2 heures, éviter tout exercice physique intense pendant 12 heures et vider leur vessie. Pendant la mesure, les sujets se tenaient debout pieds nus sur les électrodes plantaires et tenaient les électrodes manuelles avec les deux mains. Les paramètres de composition corporelle suivants ont été enregistrés : Eau totale du corps (TBW), Eau intracellulaire (ICW), Eau extracellulaire (ECW), Rapport ECW/TBW (valeur numérique et pourcentage), Rapport TBW/Masse sans graisse (TBW/FFM), Pourcentage de graisse corporelle (PBF), Masse grasse (BFM), Surface de graisse viscérale (VFA), Indice de masse grasse (FMI), Niveau d'obésité, Masse musculaire squelettique (SMM), Masse maigre (SLM), Masse sans graisse (FFM), Masse cellulaire du corps (BCM), Protéines, Circonférence du bras (AMC), Métabolisme de base (BMR). Les paramètres bioélectriques segmentaires suivants ont été enregistrés : Angle de phase du corps entier (PA_Whole), angle de phase du membre supérieur droit (PA_RA), angle de phase du membre supérieur gauche (PA_LA), angle de phase du tronc (PA_TR), angle de phase du membre inférieur droit (PA_RL), angle de phase du membre inférieur gauche (PA_LL), impédance du tronc (Impedance_TR), réactance du tronc (Reactance_TR). Parallèlement, les paramètres anthropométriques suivants ont été mesurés : taille, poids, Indice de masse corporelle (IMC), rapport taille-hanche (WHR), circonférence abdominale, et circonférences des mollets gauche et droit.
Mesure de la force de préhension
La force de préhension a été mesurée à l’aide d’un dynamomètre numérique de préhension manuelle (voir tableau des matériaux). Après deux contractions isométriques maximales pour chaque main, en alternant entre la main gauche et la main droite avec un repos d’une minute entre chaque contraction, la moyenne des deux essais de la main dominante a été calculée et utilisée pour l’analyse (Mean_Grip)
Analyse statistique
Le cadre analytique global — sélection de caractéristiques basée sur LASSO suivie d'une régression logistique multivariée, avec analyses stratifiées par sexe et analyses de sensibilité — a été défini a priori. Toutefois, les caractéristiques spécifiques intégrées dans le modèle final ont été déterminées par une sélection LASSO guidée par les données, et les analyses stratifiées par sexe ainsi que les analyses de sensibilité doivent être considérées comme exploratoires. Aucune valeur manquante n'était présente pour aucune des variables incluses dans l'analyse. Les variables continues suivant une distribution normale ont été exprimées en moyenne ± écart-type ; celles ne suivant pas une distribution normale ont été exprimées en médiane (intervalle interquartile) ; les variables catégorielles ont été exprimées en fréquence (pourcentage). Les comparaisons entre groupes ont été effectuées à l'aide du test t pour échantillons indépendants, du test de Mann-Whitney U ou du test du chi-deux, une valeur de P < 0,05 étant considérée comme statistiquement significative.
Par la suite, les caractéristiques de l'IAF ont été sélectionnées à l'aide d'une régression LASSO ; le paramètre de pénalité optimal λ a été déterminé par une validation croisée en 10 parties, et les caractéristiques présentant des coefficients non nuls au niveau du λ minimisant l'erreur de validation croisée (λ.min) ont été retenues. La puissance discriminante du modèle a été évaluée à l'aide de l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC). La procédure de validation croisée en 10 parties a été utilisée uniquement pour sélectionner le paramètre de pénalité LASSO λ et n'a pas servi à valider le modèle final ; la validation interne du modèle final a été effectuée à l'aide d'une correction de l'optimisme par rééchantillonnage bootstrap (1 000 répétitions) et d'une validation croisée en 5 parties, tandis que la multicolinéarité a été évaluée à l'aide du facteur d'inflation de la variance (VIF), les valeurs inférieures à cinq étant considérées comme acceptables. La calibration du modèle a été évaluée à l'aide du test d'ajustement de Hosmer–Lemeshow et de la pente de calibration corrigée par bootstrap. Le bénéfice net clinique a été évalué par une analyse de la courbe de décision (DCA). L'analyse DCA a été réalisée sur toute la plage de probabilité seuil de 0 à 1,0, le bénéfice net étant exprimé par rapport aux stratégies de référence « traiter tous » et « ne traiter aucun ». Le scénario décisionnel clinique concernait la recommandation ou non d'une évaluation complémentaire ou d'une intervention pour la constitution d'humidité chez les participants au dépistage communautaire.
Par la suite, les caractéristiques identifiées par le criblage LASSO, ainsi que l'âge et le sexe, ont été intégrées dans un modèle de régression logistique multivariée afin d'évaluer l'association indépendante de chaque indicateur avec la constitution d'humidité, produisant des rapports de cotes (OR) et des intervalles de confiance à 95 % (IC).
Des analyses de sous-groupes ont été réalisées selon le sexe afin d'évaluer la stabilité des associations. Les analyses de sensibilité comprenaient : (1) l'application d'une winsorisée à 1 % et 99 % aux variables continues ; et (2) un ajustement supplémentaire pour le rapport taille-hanche ou la circonférence abdominale. Toutes les analyses statistiques ont été effectuées à l'aide de R version 4.5.2.