OUI - École de santé publique

Master Santé Publique et Environnement - Année universitaire 2013-14
Proposition de sujet de Master pour
la rentrée universitaire 2014-2015
Directeur du Laboratoire d’accueil
NOM-Prénom : BONNETAIN Franck
Titre et grade : Professeur PU-PH
Intitulé et coordonnées du laboratoire d’accueil :
Unité de Méthodologie et de Qualité de Vie en Cancérologie (EA 3181)
CHRU Besançon
2 place saint-jacques
25 000 Besançon
Co-encadrant : Amélie Anota
Statisticienne
Nombre d’étudiants de Master encadrés depuis 2009
NB : indiquer Nom des étudiants, titre du travail et date de soutenance
Année 2013 - 2014
Etudiant : Zine Merzougui
Titre du sujet : Analyse longitudinale de la qualité de vie dans un essai de phase II de patients
atteints de glioblastome
Date de soutenance prévue : septembre 2014
Année 2010-2011
Etudiant : Isabelle Leray
Date de soutenance prévue : septembre 2011
Liste des 5 publications les plus significatives de l'encadrant depuis 2009
1. Anota A., Bascoul-Mollevi C., Conroy T., Guillemin F., Velten M., Jolly D, Mercier
M, Causeret S, Cuisenier J, Graesslin O, Hamidou Z, Bonnetain F. Item response
theory and factor analysis as a mean to characterize occurrence of response shift in a
longitudinal quality of life study in breast cancer patients. Health and Quality of Life
Outcomes, 2014 12(1), 32.
2. Anota A, Hamidou Z, Paget-Bailly S, Chibaudel B, Bascoul-Mollevi C, Auquier P,
Westeel V, Fiteni F, Borg C, Bonnetain F. Time to health-related quality of life score
deterioration as a modality of longitudinal analysis for health-related quality of life
studies in oncology: do we need RECIST for quality of life to achieve standardization?
Qual Life Res. 2013 Nov 26. [Epub ahead of print]
3. Wheelwright S, Darlington AS, Fitzsimmons D, Fayers P, Arraras JI, Bonnetain F,
Brain E, Bredart A, Chie WC, Giesinger J, Hammerlid E, O'Connor SJ, Oerlemans S,
Pallis A, Reed M, Singhal N, Vassiliou V, Young T, Johnson C. International
validation of the EORTC QLQ-ELD14 questionnaire for assessment of health-related
quality of life elderly patients with cancer. Br J Cancer. 2013 Aug 20;109(4):852-8
4. Diouf M, Filleron T, Barbare JC, Fin L, Picard C, Bouché O, Dahan L, Paoletti X,
Bonnetain F. The added value of quality of life (QoL) for prognosis of overall survival
in patients with palliative hepatocellular carcinoma. J Hepatol. 2013 Mar;58(3):509-21
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Janvier 2014
Master Santé Publique et Environnement - Année universitaire 2013-14
Proposition de sujet de Master pour
la rentrée universitaire 2014-2015
5. Bellera CA, Pulido M, Gourgou S, Collette L, Doussau A, Kramar A, Dabakuyo TS,
Ouali M, Auperin A, Filleron T, Fortpied C, Le Tourneau C, Paoletti X, Mauer M,
Mathoulin-Pélissier S, Bonnetain F, Protocol of the Definition for the Assessment of
Time-to-event Endpoints in CANcer trials (DATECAN) project: Formal consensus
method for the development of guidelines for standardised time-to-event endpoints'
definitions in cancer clinical trials, Eur J Cancer. 2012 Nov 1
Sujet de Master proposé
Titre : Détermination de la différence minimale cliniquement importante selon un
modèle issu de la théorie de réponse à l’item chez des patientes atteintes d’un cancer du
sein
Présentation synthétique du projet (1/2 page) :
Dans le domaine de la qualité de vie relative à la santé (QdV), il existe une distinction entre la notion de
résultat « statistiquement significatif » et de « cliniquement important » pour le patient : un résultat peut-être
statistiquement significatif sans être cliniquement important pour le patient, et inversement.
Déterminer la différence minimale cliniquement importante (DMCI) pour l’interprétation des scores de
QdV est indispensable tant pour pouvoir évaluer l’efficacité d’une prise en charge que pour déterminer le
nombre de sujets nécessaire pour la réalisation d’un essai clinique.
Il n’existe pas à ce jour de méthode standard pour déterminer la DMCI. Les méthodes proposées sont
généralement regroupées en deux catégories : les méthodes basées sur l’ancre (« anchor based method ») et les
méthodes basées sur la distribution « distribution based method ».
Généralement, la DMCI est déterminée à partir des scores générés pour chaque dimension de QdV du
questionnaire, considérant que ce score est une bonne représentation du niveau de QdV étudié.
Depuis quelques années, les modèles issus de la théorie de réponse à l’item (« Item Response Theory », IRT)
commencent à être largement utilisés dans le domaine de la QdV, en particulier pour la validation des propriétés
psychométriques des questionnaires. Ces modèles ont des propriétés intéressantes comme l’invariance des
paramètres (paramètres non échantillon dépendant) et l’exhaustivité du score. De plus, ils s’adaptent mieux au
type de données des questionnaires (échelles de Likert). Il serait donc intéressant d’investiguer ces modèles dans
la détermination de la DMCI des questionnaires de QdV. Des premiers travaux ont ainsi été réalisés sur
l’investigation des modèles IRT dans la détermination de la DMCI sur le questionnaire générique SF-36
(Rouquette et al., J Clin Epidemiol, 2014).
En cancérologie, l’European Organization of Research and Treatment of Cancer (EORTC) a développé
et validé un questionnaire QLQ-C30 de qualité de vie spécifique du cancer. Selon les localisations cancéreuses,
des modules supplémentaires ont été développés comme le module BR23 pour le cancer du sein.
Ces questionnaires sont des questionnaires multidimensionnels. Chaque dimension est évaluée par le biais d’un
ou plusieurs items (dimension uni- ou multi-items). La DMCI de ces questionnaires a déjà été déterminée par le
biais du score dans le cas de patientes atteintes d’un cancer du sein (Hamidou et al., article soumis) en
considérant le score comme une bonne représentation du niveau de QdV de la patiente. Cependant, compte tenu
de la construction des questionnaires et de la présence de dimensions uni-items, il serait nécessaire de déterminer
la DMCI pour chaque dimension selon un modèle IRT. De plus, déterminer la DMCI sur ces questionnaires
selon un modèle IRT permettrait à la fois d’interpréter les résultats d’un point de vue clinique mais aussi de
pouvoir déterminer un nombre de sujets nécessaires pour pouvoir mettre en évidence une différence
cliniquement importante entre deux types de prise en charge selon un modèle d’IRT longitudinal.
L’objectif de ce stage serait donc de déterminer la DMCI selon un modèle IRT dans une étude de QdV
longitudinale portant sur des patientes ayant un cancer du sein (400 patientes, données recueillies et disponibles)
et pour laquelle la QdV a été mesurée par les questionnaires QLQ-C30 et BR23. Les résultats obtenus seront
ensuite comparés à ceux obtenus sur les scores générés d’après les réponses aux items.
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Janvier 2014