Inserm UMR1246 SPHERE

Universités de Nantes et Tours

U1246 SPHERE

SPHERE est une unité pluridisciplinaire qui cherche à développer et valider des méthodes qui puissent être mobilisées dans des études cliniques ou épidémiologiques.


La philosophie qui anime l'unité SPHERE est que le patient doit être considéré dans son ensemble, à savoir en prenant en compte son environnement, et en intégrant ses perceptions, son vécu et ses souhaits.

 

Photo sphere u1246

4 axes de recherche

Axe 1

Essais randomisés en cluster et interventions complexes
 

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Axe 2

Définition, sélection, validation et évaluation des critères de jugement

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Axe 3

Méthodes de mesure et d'interprétation des résultats autodéclarés

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Axe 4

Prédiction et Causalité
 

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Nos dernières actualités

Évènement
04/10/2022

PhD Training "Design, Analysis and Reporting of Cluster Randomised Trials"

Bruno GIRAUDEAU

The Digital Public Health Graduate Program is proposing the PhD training "Design, Analysis and Reporting of Cluster Randomised Trials" (CLUSTER) with professors Laurent Billot and Bruno Giraudeau (Université de Tours).

Lieu : Bordeaux
ifac
Publication
01/08/20

Impact des bonus sur les comportements de jeu des joueurs en ligne: étude longitudinale basée sur les données de comptes joueurs

Auteur(s) de la publication : Marianne Balem, Bastien Perrot, Jean-Benoit Hardouin, Elsa Thiabaud, Anaïs Saillard, Marie Grall-Bronnec, Gaëlle Challet-Bouju

Objectifs: estimer si l'utilisation de bonus a un impact significatif sur les comportements de jeu des joueurs en ligne et décrire cette relation temporelle dans un environnement de jeu réel. Design: cette étude observationnelle longitudinale fait partie de la deuxième étape du programme de recherche EDEIN (Etude de Dépistage des comportements Excessifs de jeu sur INternet). Origine des données: Autorité de Régulation des Jeux En Ligne - ARJEL (actuellement nommée Autorité Nationale des Jeux - ANJ) (poker, paris hippiques et paris sportifs) et opérateur de loterie nationale française (loteries et jeux à gratter). Participants: 9306 joueurs ayant joué au poker, aux courses de chevaux ou aux paris sportifs, et 5682 joueurs ayant joué aux loteries et aux jeux de grattage ont répondu à une enquête en ligne. Le ratio hommes-femmes était largement en faveur des hommes (environ 90 % pour le poker, les paris hippiques et les paris sportifs, et 65 % pour les loteries). L'âge médian variait de 35 ans (paris sportifs) à 53 ans (paris hippiques et loteries). Mesures: l'enquête en ligne comprenait l'Indice Canadien du Jeu Excessif (ICJE) pour déterminer le statut des joueurs (à risque ou non). Les données de comptes joueurs étaient agrégées de façon hebdomadaire et comprenaient l'intensité du jeu (mises, dépôts), la fréquence de jeu (nombre de jours de jeu), deux indicateurs de comportements de jeu à risque (chasing et implication) et l'utilisation de bonus. Résultats: l'utilisation de bonus était associée à une augmentation de l'intensité du jeu (β entre -0,06 [-0,08 ;-0,05] et 0,57 [0,54 ; 0,60]), de la fréquence du jeu (β entre 0,12 [0,10 ; 0,18] et 0,29 [0,28 ; 0,31]), et des comportements de jeu à risque (OR entre 1,32 [1,16 ; 1,50] et 4,82 [4,61 ; 5,05]), à la même semaine que leur utilisation. Cet effet était plus marqué pour les comportements de jeu à risque et les joueurs à risque. Conclusion: les bonus pourraient représenter un facteur de risque de développer ou d'exacerber des problèmes de jeu.

gambling tracking data, online gambling
Addiction
Publication
04/07/20

Association de mesures de corrélation intra-cluster avec la prévalence de l'outcome pour des outcomes binaires dans des essais randomisés en cluster

Auteur(s) de la publication : Mbekwe Yepnang, A. M., Caille, A., Eldridge, S. M., & Giraudeau, B

In cluster randomised trials, a measure of intracluster correlation such as the intraclass correlation coefficient (ICC) should be reported for each primary outcome. Providing intracluster correlation estimates may help in calculating sample size of future cluster randomised trials and also in interpreting the results of the trial from which they are derived. For a binary outcome, the ICC is known to be associated with its prevalence, which raises at least two issues. First, it questions the use of ICC estimates obtained on a binary outcome in a trial for sample size calculations in a subsequent trial in which the same binary outcome is expected to have a different prevalence. Second, it challenges the interpretation of ICC estimates because they do not solely depend on clustering level. Other intracluster correlation measures proposed for clustered binary data settings include the variance partition coefficient, the median odds ratio and the tetrachoric correlation coefficient. Under certain assumptions, the theoretical maximum possible value for an ICC associated with a binary outcome can be derived, and we proposed the relative deviation of an ICC estimate to this maximum value as another measure of the intracluster correlation. We conducted a simulation study to explore the dependence of these intracluster correlation measures on outcome prevalence and found that all are associated with prevalence. Even if all depend on prevalence, the tetrachoric correlation coefficient computed with Kirk’s approach was less dependent on the outcome prevalence than the other measures when the intracluster correlation was about 0.05. We also observed that for lower values, such as 0.01, the analysis of variance estimator of the ICC is preferred.

Statistical Methods in Medical Research

Affiliations