La méthode · Observation, pas diagnostic
Une enquête sur vous, conduite avec rigueur.
Digestio applique la logique des essais N-of-1 à votre assiette : on observe vos réactions, fenêtre d’exposition après fenêtre d’exposition, et on calcule la probabilité qu’un lien repas → symptôme soit réel. La même rigueur éclaire votre métabolisme, vos macros et votre poids. Pas de verdict, pas de croyance — des chiffres que vous gardez la main de tester.
Méthode inspirée d’essais publiés · Digestio n’est pas un dispositif médical
Fenêtres d’exposition
PROBABILITÉ POSTÉRIEURE · J+12
Oignon cru → ballonnements · 0,93
« Probable » · 5 fenêtres exposées, 4 fenêtres témoins
Le principe
N-of-1 : l'essai d'une personne, vous.
Les régimes universels échouent souvent parce que votre digestion n’est pas une moyenne. La médecine appelle N-of-1 les essais menés sur un seul individu, comparé à lui-même au fil du temps — une approche décrite dès 1986 et formalisée depuis pour des décisions personnalisées. Digestio en reprend la logique pour observer votre alimentation, sans aucune visée de traitement.
- Vous êtes votre propre témoin : on compare vos jours exposés à vos jours non exposés, pas vous à une moyenne.
- Chaque aliment et chaque exposition (gluten, lactose, FODMAP, histamine…) est suivi séparément.
- Une hypothèse n'est jamais imposée : Digestio la propose, vous décidez de tester l'éviction.
Pourquoi pas une moyenne ?
Deux essais randomisés sur l’éviction des FODMAP montrent un effet réel sur le syndrome de l’intestin irritable — mais aussi que la réponse varie fortement d’une personne à l’autre. Une statistique de population vous dit ce qui marche « en moyenne » ; elle ne vous dit pas ce qui marche pour vous. C’est précisément le trou que comble une approche N-of-1.
Réf. Halmos 2014 · Böhn 2015 · Staudacher 2017 — voir Références.
Le calcul
Une probabilité qui se met à jour, pas un verdict.
Plutôt qu’un « oui / non » binaire, Digestio raisonne en probabilité postérieure (Bayes) : la chance qu’un lien repas → symptôme soit réel, revue à chaque nouvelle donnée. La même logique sert, en recherche, à combiner des essais N-of-1.
01
On part d'un a priori prudent
Au départ, Digestio suppose qu'aucun lien n'existe. Aucun aliment n'est « coupable » par défaut.
02
Chaque journée met à jour la probabilité
À chaque fenêtre exposée puis témoin, le théorème de Bayes réévalue la probabilité que le lien soit réel — vers le haut s'il se confirme, vers le bas sinon.
03
Le signal n'apparaît que s'il tient
La corrélation ne s'affiche qu'une fois la probabilité postérieure devenue crédible. Une coïncidence isolée ne suffit jamais.
Combien de temps ?
~8 fenêtres
exposées suffisent en général à rendre un signal lisible — soit environ 14 jours de suivi régulier.
Une « fenêtre d’exposition » = la période qui suit un repas contenant l’aliment suivi. Il faut assez de fenêtres avec et sans pour qu’une différence ne soit pas due au hasard.
Les fenêtres d'exposition
Pourquoi il faut un peu de patience.
Un seul épisode ne prouve rien : vous avez peut-être mangé autre chose, mal dormi, ou simplement eu une mauvaise journée. C’est la répétition du motif — gêne quand l’aliment est présent, calme quand il ne l’est pas — qui fait grimper la probabilité.
Plus l’aliment revient souvent dans votre alimentation, plus les fenêtres s’accumulent vite et plus le signal arrive tôt. Plus il est rare, plus il faut de temps — Digestio l’assume et n’avance rien tant que ce n’est pas solide.
L'échelle de confiance
Quatre niveaux. Et le droit de se taire.
La probabilité postérieure se lit sur une échelle simple. En dessous d’un certain seuil, Digestio n’affiche rien : mieux vaut un silence honnête qu’une fausse certitude. C’est la même échelle que celle présentée sur la page d’accueil.
Un niveau « probable » ou « fort » est une invitation à tester une éviction et à observer — jamais une instruction, encore moins un diagnostic.
Probabilité postérieure
Entre 0,60 et 0,75, le lien est encore trop incertain pour être présenté : Digestio continue d’observer en silence.
Métabolisme & poids
Le même principe d'observation, appliqué à votre poids.
La logique N-of-1 ne sert pas qu’à repérer un déclencheur digestif. Elle éclaire aussi la question que beaucoup se posent : pourquoi mon poids ne suit pas ? Parce que le métabolisme s’adapte et que tous les aliments ne se valent pas, Digestio observe vos calories, vos macros et vos tolérances — pour comprendre, pas pour promettre.
Un métabolisme qui s'adapte
Votre dépense d'énergie n'est pas une équation figée « calories avalées − calories brûlées ». Elle s'ajuste à ce que vous mangez et à votre histoire de poids — après une perte importante, la dépense au repos reste durablement abaissée (travaux de K. Hall, NIH). Digestio lit vos propres réponses plutôt que d'appliquer une formule moyenne.
La répartition des macros, pas que le total
À calories présentées égales, une alimentation ultra-transformée fait spontanément manger ~500 kcal/jour de plus (essai randomisé NIH). La part de protéines, de glucides et de lipides — et la qualité des aliments — pèse autant que le chiffre du jour. Digestio affiche la répartition de chaque journée, capturée d'une photo ou d'une simple dictée vocale.
Vos intolérances et votre poids
Vous vous demandez si vos intolérances vous empêchent de perdre du poids ? Ballonnements, rétention d'eau et inconfort peuvent brouiller la lecture de la balance. Digestio ne tranche pas à votre place : il vous aide à mieux comprendre le lien entre ce que vous tolérez mal, vos symptômes et votre poids — par l'observation, jamais par un diagnostic.
Réf. Hall 2019 (ultra-transformés) · Fothergill & Hall 2016 (adaptation métabolique) — voir Références. Digestio n’est pas un dispositif médical et ne promet aucune perte de poids.
Les limites, dites clairement
Ce que la méthode ne fait pas.
Ce n'est pas un diagnostic
Digestio n'est pas un dispositif médical. Il n'identifie aucune maladie, allergie ou intolérance — il signale des corrélations sur vos données.
Ce ne sont pas vos données qui partent
Vos observations sont compilées pour vous, jamais revendues, jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers.
Ce n'est pas une promesse de santé
Une corrélation forte est une piste à explorer avec un professionnel si besoin — pas la garantie d'un effet sur votre santé ou votre poids.
Questions de méthode
Le fond, sans jargon.
Qu'est-ce qu'une approche « N-of-1 » ?
C'est une expérience où vous êtes votre propre groupe de référence. Au lieu de comparer mille personnes entre elles, Digestio compare vos jours « exposés » à un aliment à vos jours « non exposés ». La logique vient des essais N-of-1 décrits dès 1986 — adaptée ici à l'observation alimentaire, sans visée thérapeutique.
Qu'est-ce qu'une probabilité postérieure ?
C'est la probabilité qu'un lien repas → symptôme soit réel, mise à jour à chaque nouvelle journée de données (théorème de Bayes). Plus vous accumulez de fenêtres cohérentes, plus cette probabilité se précise — vers le haut si le lien tient, vers le bas s'il s'efface.
Pourquoi environ 14 jours avant un premier signal ?
Un signal lisible demande en général ~8 fenêtres d'exposition : assez de jours avec l'aliment et assez de jours sans, pour que la différence ne soit pas un hasard. Avec une alimentation variée, cela représente à peu près deux semaines de suivi régulier.
Et pour le métabolisme et le poids ?
La même logique d'observation s'applique : Digestio relie vos calories, la répartition de vos macros et vos tolérances à l'évolution de votre poids. Parce que le métabolisme s'adapte (travaux de K. Hall, NIH), il observe vos réponses propres plutôt que d'appliquer une formule moyenne — pour comprendre, jamais pour promettre une perte de poids.
Que veut dire l'échelle de confiance ?
En dessous de 0,60, Digestio n'affiche rien : pas de signal. Entre 0,75 et 0,90 un lien est « plausible », entre 0,90 et 0,97 « probable », au-delà de 0,97 « fort ». L'outil préfère se taire plutôt que d'afficher une fausse certitude.
Digestio pose-t-il un diagnostic ?
Non. Digestio n'est pas un dispositif médical et ne diagnostique aucune maladie. Il fait remonter des corrélations statistiques sur vos propres données pour vous aider à tester une éviction. Pour toute question de santé, parlez-en à un professionnel.
Références
Sur quoi la méthode s'appuie.
Digestio s’inspire de travaux publiés et revus par les pairs sur les essais N-of-1, leur analyse bayésienne, les régimes d’éviction, ainsi que sur le métabolisme et le poids (recherches de Kevin Hall, NIH). Ces références éclairent la méthode d’observation ; elles ne constituent ni une preuve d’efficacité de Digestio, ni un avis médical.
Guyatt G, Sackett D, Taylor DW, Chong J, Roberts R, Pugsley S
Determining optimal therapy — randomized trials in individual patients
N Engl J Med · 1986 · 314(14):889-92
Article fondateur de l'essai N-of-1 : tester une hypothèse sur un seul individu, à lui-même.
Duan N, Kravitz RL, Schmid CH
Single-patient (n-of-1) trials: a pragmatic clinical decision methodology for patient-centered comparative effectiveness research
J Clin Epidemiol · 2013 · 66(8 Suppl):S21-8
Cadre méthodologique moderne du N-of-1, pensé pour des décisions personnalisées.
Zucker DR, Schmid CH, McIntosh MW, D'Agostino RB, Selker HP, Lau J
Combining single patient (N-of-1) trials to estimate population treatment effects and to evaluate individual patient responses to treatment
J Clin Epidemiol · 1997 · 50(4):401-10
Modèle bayésien hiérarchique pour combiner les essais individuels — la logique derrière nos probabilités postérieures.
Halmos EP, Power VA, Shepherd SJ, Gibson PR, Muir JG
A diet low in FODMAPs reduces symptoms of irritable bowel syndrome
Gastroenterology · 2014 · 146(1):67-75.e5
Essai croisé contrôlé : la baisse des FODMAP réduit les symptômes du syndrome de l'intestin irritable.
Böhn L, Störsrud S, Liljebo T, Collin L, Lindfors P, Törnblom H, Simrén M
Diet low in FODMAPs reduces symptoms of irritable bowel syndrome as well as traditional dietary advice: a randomized controlled trial
Gastroenterology · 2015 · 149(6):1399-1407.e2
Essai randomisé : l'éviction ciblée fonctionne, mais l'effet varie d'une personne à l'autre.
Staudacher HM, Lomer MCE, Farquharson FM, Louis P, Fava F, Franciosi E, Scholz M, Tuohy KM, Lindsay JO, Irving PM, Whelan K
A Diet Low in FODMAPs Reduces Symptoms in Patients With Irritable Bowel Syndrome and A Probiotic Restores Bifidobacterium Species: A Randomized Controlled Trial
Gastroenterology · 2017 · 153(4):936-947
Essai randomisé contrôlé confirmant l'intérêt — et les limites — d'une éviction guidée.
Hall KD, Ayuketah A, Brychta R, Cai H, Cassimatis T, Chen KY, Chung ST, Costa E, Courville A, Darcey V, et al.
Ultra-Processed Diets Cause Excess Calorie Intake and Weight Gain: An Inpatient Randomized Controlled Trial of Ad Libitum Food Intake
Cell Metab · 2019 · 30(1):67-77.e3
Essai randomisé en milieu hospitalier (NIH) : à calories et macros présentées équivalentes, une alimentation ultra-transformée fait spontanément manger ~500 kcal/jour de plus. La qualité de l'aliment compte, pas seulement le total calorique.
Fothergill E, Guo J, Howard L, Kerns JC, Knuth ND, Brychta R, Chen KY, Skarulis MC, Walter M, Walter PJ, Hall KD
Persistent metabolic adaptation 6 years after “The Biggest Loser” competition
Obesity (Silver Spring) · 2016 · 24(8):1612-1619
Adaptation métabolique : après une perte de poids importante, la dépense d'énergie au repos reste durablement abaissée. Le métabolisme n'est pas une équation figée — il s'ajuste à votre histoire.
La méthode est faite pour vos données. Donnez-lui de quoi observer.
Cinq minutes pour démarrer, environ deux semaines pour un premier signal.