Profils comportementaux et mise en pratique des recommandations médicales relatives aux habitudes de vie chez des adultes suivis à l'hôpital pour une stéatose hépatique dysmétabolique // Behavioral profiles and uptake of lifestyle-related medical recommen

La stéatose hépatique liée à un dysfonctionnement métabolique (MASLD : metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease) est la cause la plus fréquente de pathologie chronique du foie. Sa forme agressive, la stéatohépatite dysmétabolique (MASH : metabolic dysfunction–associated steatohepatitis, représentant environ 25 % des cas), peut évoluer vers la cirrhose et le carcinome hépatocellulaire et représente la deuxième cause de transplantation hépatique en Europe et aux États-Unis. Les recommandations médicales visant à adopter des comportements favorables à la santé (concernant l'alimentation, l'activité physique, le sommeil, la consommation d'alcool et l'usage du tabac) demeurent au cœur de la prise en charge de la MASLD, mais restent difficiles à mettre en place à grande échelle.
Ce projet doctoral vise à identifier les profils comportementaux et les facteurs influençant l'adoption des recommandations de santé chez des personnes adultes suivies à l'hôpital pour une MASLD.
Ses objectifs spécifiques sont les suivants :
(i) Documenter la réception et la mise en pratique des recommandations médicales relatives aux habitudes de vie dans cette population et évaluer dans quelle mesure celles-ci varient selon les caractéristiques sociodémographiques des personnes (sexe, âge, niveau d'étude, situation vis-à-vis de l'emploi) ;
(ii) Identifier des profils comportementaux intégrant les différentes dimensions des habitudes de vie et les facteurs associés à ces profils (caractéristiques sociodémographiques, santé perçue, connaissances des personnes sur la MASLD et sur la santé de leur foie, expérience des soins) ;
(iii) Evaluer l'association entre ces profils comportementaux et le stade de la maladie, évalué par le stade de fibrose hépatique.
Deux sources de données quantitatives seront mobilisées afin de répondre à ces objectifs : (i) des données socio-comportementales provenant d'une enquête téléphonique transversale menée auprès de 793 adultes suivis dans sept centres hospitaliers français ; (ii) des données biomédicales collectées lors des visites à l'hôpital prévues dans le cadre de la prise en charge en routine de la MASLD. Les données du questionnaire socio-comportemental seront analysées en regard des données biomédicales collectées à la date de visite la plus proche. Les analyses statistiques combineront analyses descriptives, analyses en classes latentes, modèles de régression et analyses de médiation, réalisées avec les logiciels R et Stata.
Les résultats de ce projet permettront de mieux comprendre les profils comportementaux et les facteurs influençant l'adoption des recommandations médicales chez les personnes suivies à l'hôpital pour une MASLD, ouvrant la voie à des interventions de prévention et d'éducation thérapeutique personnalisées.
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Metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) is the most common cause of chronic liver disease. Its progressive form, metabolic dysfunction–associated steatohepatitis (MASH), which accounts for about 25% of cases, can progress to cirrhosis and hepatocellular carcinoma and is currently the second leading indication for liver transplantation in Europe and the United States. Medical recommendations aimed at promoting health-related behaviors—particularly regarding diet, physical activity, sleep, alcohol consumption, and tobacco use—remain central to the management of MASLD. However, their large-scale implementation remains challenging.
This doctoral project aims to identify behavioral profiles and the factors influencing the adoption of health recommendations among adults receiving hospital care for MASLD.
Its specific objectives are as follows:
(i) To assess the receipt and implementation of lifestyle-related medical recommendations in this population and to examine how they vary according to sociodemographic factors (sex, age, education, and employment status);
(ii) To identify behavioral profiles across multiple lifestyle dimensions and determine the factors associated with these profiles, including sociodemographic characteristics, perceived health, knowledge of MASLD and liver health, and healthcare experience;
(iii) To examine the relationship between these behavioral profiles and disease severity, as measured by liver fibrosis stage.
Two complementary sources of quantitative data will be used to address these objectives: (i) socio-behavioral data collected through a cross-sectional telephone survey of 793 adults attending seven hospital centers in France, and (ii) biomedical data obtained during routine hospital visits as part of standard MASLD care.
The socio-behavioral questionnaire data will be analyzed in conjunction with biomedical data collected at the nearest hospital visit. Statistical analyses will include descriptive analyses, latent class analyses, regression models, and mediation analyses, conducted using R and Stata.
The results of this project will provide a better understanding of behavioral profiles and the factors influencing the adoption of medical recommendations among adults receiving hospital care for MASLD, paving the way for tailored prevention and patient education interventions.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Aix Marseille Université

659 Recherches Biomédicales

Compétences nécessaires : - Intérêt pour la thématique de recherche et les enjeux de santé publique associés - Maîtrise des méthodes d'analyse statistique des données (modèles de régression, analyses de médiation, analyses en classes latentes) - Capacités rédactionnelles en français et en anglais - Capacité de travail en équipe, dans un contexte pluridisciplinaire Expériences souhaitées : Une expérience de recherche sur la thématique des troubles métaboliques serait un atout.
Required skills: - Interest in the research topic and related public health issues - Solid knowledge of statistical data analysis methods (regression models, mediation analyses, latent class analyses) - Strong writing skills in both French and English - Ability to work collaboratively in a multidisciplinary team Preferred experience: Research experience in the field of metabolic disorders is an asset.