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Bibliographie · Épidémiologie · Transparence

Les études scientifiques derrière les outils

Chaque coefficient, chaque pondération, chaque facteur de risque a une source. Les voilà toutes, avec le contexte pour comprendre pourquoi elles comptent.

Fondamentale Utilisée directement dans l'algorithme
Support Valide et contextualise les coefficients
Référence Source institutionnelle de données brutes

La règle qu'on s'est fixée : aucun coefficient dans l'algorithme sans une étude publiée dans une revue à comité de lecture. Si la donnée n'est pas dans la littérature, elle n'est pas dans l'outil. Simple.

Âge biologique & biomarqueurs

Fondamentale An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan — PhenoAge
Levine, M.E. et al. — Aging (Albany NY), 2018. DOI: 10.18632/aging.101414

Pourquoi on l'utilise : C'est la base du Score de Vie. PhenoAge est le modèle de référence pour calculer l'âge biologique à partir de 9 biomarqueurs sanguins. Développé sur la cohorte NHANES III (n > 11 000), il prédit la mortalité toutes causes mieux que l'âge chronologique seul. C'est la source principale des coefficients du Score de Vie.

Support Biological age as a health index for mortality and major age-related disease incidence in Koreans
Park, J. et al. — Clinical Interventions in Aging, 2021. DOI: 10.2147/CIA.S298276

Pourquoi on l'utilise : Valide l'applicabilité du concept d'âge biologique sur des populations non-américaines. Confirme que l'écart âge biologique / âge chronologique est un prédicteur robuste indépendant de l'ethnie.

Activité physique & longévité

Fondamentale Minimum amount of physical activity for reduced mortality and extended life expectancy
Wen, C.P. et al. — The Lancet, 2011. DOI: 10.1016/S0140-6736(11)60749-6

Pourquoi on l'utilise : Cohorte taïwanaise de 416 175 personnes sur 8 ans. Démontre qu'une activité minimale de 15 min/jour est associée à +3 ans d'espérance de vie. C'est la base du coefficient "activité physique légère" dans la Montre.

Fondamentale Cardiorespiratory fitness and all-cause mortality — méta-analyse
Kodama, S. et al. — JAMA, 2009. DOI: 10.1001/jama.2009.681

Pourquoi on l'utilise : Méta-analyse de 33 études (n > 102 000). Montre que chaque augmentation de 1 MET (≈ 3,5 ml O₂/kg/min) de VO₂max est associée à une réduction de 13 % de la mortalité toutes causes. Source principale du coefficient VO₂max dans le Score.

Support Grip strength as a predictor of all-cause mortality
Leong, D.P. et al. — The Lancet, 2015. DOI: 10.1016/S0140-6736(14)62000-6

Pourquoi on l'utilise : Étude PURE, 17 pays, 139 691 participants. La force de préhension prédit la mortalité toutes causes mieux que la tension artérielle systolique. Coefficient force de préhension dans le Score.

Tabac & risque cardiovasculaire

Fondamentale Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction — INTERHEART
Yusuf, S. et al. — The Lancet, 2004. DOI: 10.1016/S0140-6736(04)17018-9

Pourquoi on l'utilise : Étude cas-témoin de 15 152 infarctus dans 52 pays. Identifie les 9 facteurs qui expliquent plus de 90 % du risque cardiaque modifiable. C'est la base des coefficients tabac, alimentation, stress et liens sociaux dans la Montre.

Sommeil & mortalité

Fondamentale Sleep duration and all-cause mortality — méta-analyse
Cappuccio, F.P. et al. — Sleep, 2010. DOI: 10.1093/sleep/33.5.585

Pourquoi on l'utilise : Méta-analyse de 16 études prospectives (n = 1 382 999). Montre la relation en U entre durée de sommeil et mortalité toutes causes — risque augmenté aussi bien en dessous de 6h qu'au-dessus de 8-9h. Source du coefficient sommeil dans la Montre.

Alimentation & longévité

Fondamentale Food in the Anthropocene — EAT–Lancet Commission
Willett, W. et al. — The Lancet, 2019. DOI: 10.1016/S0140-6736(18)31788-4

Pourquoi on l'utilise : Commission de 37 scientifiques dans 16 pays. Définit les fourchettes de consommation optimales pour la santé humaine basées sur les méta-analyses disponibles. Source du score alimentaire dans la Montre.

Liens sociaux & isolement

Support Social relationships and mortality risk — méta-analyse
Holt-Lunstad, J. et al. — PLOS Medicine, 2010. DOI: 10.1371/journal.pmed.1000316

Pourquoi on l'utilise : Méta-analyse de 148 études (n = 308 849). Les liens sociaux forts sont associés à une réduction de 50 % du risque de mortalité prématurée. Coefficient isolement social dans la Montre.

Données institutionnelles de référence

Référence Tables de mortalité et espérance de vie — OMS
Organisation Mondiale de la Santé — Global Health Observatory, 2023. who.int/data/gho

Pourquoi on l'utilise : Tables de mortalité par pays, âge et sexe. C'est la baseline de l'espérance de vie de référence avant toute personnalisation dans la Montre.

Référence Espérance de vie au Luxembourg — STATEC
Institut National de la Statistique et des Études Économiques du Grand-Duché de Luxembourg — statec.lu, 2024

Pourquoi on l'utilise : Tables de mortalité spécifiques au Luxembourg (83,4 ans pour les femmes, 80,1 ans pour les hommes en 2023). Utilisées pour les utilisateurs luxembourgeois afin d'affiner la baseline nationale.

Référence Tables de mortalité — INSEE (France)
Institut National de la Statistique et des Études Économiques — insee.fr, tables 2023

Pourquoi on l'utilise : Baseline pour les utilisateurs français et les frontaliers.

Note sur l'utilisation des sources : les coefficients utilisés dans l'algorithme sont issus des publications originales. Nous n'utilisons pas de vulgarisations ou d'articles secondaires comme sources de coefficients. En cas de conflits entre études, nous retenons les méta-analyses les plus récentes et/ou les plus grandes cohortes. La page Méthodologie détaille les choix de pondération.

La science est là. Maintenant, qu'est-ce que ça donne pour toi ?

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