PLoS One. 2013 Nov 13;8(11):e79539.
doi: 10.1371 / journal.pone.0079539. eCollection 2013.
Kornhuber J1, Zenses EM, Lenz B, Stoessel C, Bouna-Pyrrou P, Rehbein F, Kliem S, Mößle T.
Abstract
La signalisation dépendant des androgènes régule la croissance des doigts sur la main humaine pendant l'embryogenèse. Une charge en androgènes plus élevée entraîne des valeurs de rapport 2D: 4D (deuxième chiffre à quatrième chiffre) plus faibles. L'exposition prénatale aux androgènes a également un impact sur le développement du cerveau. 2D: les valeurs de 4D sont généralement plus basses chez les hommes et sont considérées comme un indicateur de l'organisation du cerveau chez l'homme. Ici, nous avons quantifié le comportement de jeu vidéo chez les jeunes hommes. Nous avons trouvé des valeurs moyennes 2D: 4D moyennes inférieures chez les sujets classés selon le SCAS-II comme présentant un comportement à risque / dépendant (n = 27) par rapport aux individus ayant un comportement de jeu vidéo non problématique (n = 27). Ainsi, l'exposition prénatale aux androgènes et une organisation cérébrale hyper-masculine, représentée par de faibles valeurs 2D: 4D, sont associées à un comportement de jeu vidéo problématique. Ces résultats peuvent être utilisés pour améliorer le diagnostic, la prédiction et la prévention de la dépendance au jeu vidéo.
Introduction
Une charge androgénique prénatale élevée, induite par des niveaux hormonaux augmentés ou des voies de transduction de signaux androgènes plus sensibles, donne lieu à un quatrième chiffre plus long (4D) par rapport au deuxième chiffre (2D) chez l'homme adulte . Par conséquent, les valeurs 2D: 4D sont considérées comme sexuellement dimorphes, les valeurs étant généralement inférieures chez les hommes par rapport aux femmes. - . De plus, la charge androgénique prénatale a un effet organisateur sur la structure et la fonction du cerveau. . En conséquence, les valeurs 2D: 4D sont associées à une large gamme de phénotypes comportementaux masculins et féminins. 2D faible: les valeurs 4D sont associées, par exemple, à des fonctionnalités autistes , ; trouble d'hyperactivité avec déficit de l'attention (TDAH) , ; performance athlétique , ; capacités spatiales - ; raisonnement abstrait ; capacités numériques - ; esprit de coopération, comportement prosocial et équité , ; nombre de partenaires sexuels à vie ; et succès de reproduction . Les preuves établissant un lien entre la charge androgénique prénatale et les faibles valeurs et caractéristiques comportementales 2D: 4D ont récemment été examinées , .
Nous avons précédemment montré des valeurs moyennes inférieures de 2D: 4D chez les patients présentant une dépendance à l'alcool. , une dépendance liée à la substance avec une prévalence plus élevée chez les hommes que les femmes , . Dans cette étude, nous voulions analyser si de faibles valeurs de 2D: 4D étaient également associées à un comportement de jeu vidéo provoquant une dépendance, qui est un comportement de dépendance non lié à une substance. Les comportements de jeu graves sont beaucoup plus fréquents chez les hommes que chez les femmes - et est associé à la recherche de sensations et TDAH . Le jeu vidéo pathologique peut être considéré comme un comportement hyper-masculin. Par conséquent, nous avons émis l’hypothèse que les hommes ayant un comportement de jeu vidéo pathologique pourraient avoir été exposés avant la naissance à une charge en androgènes plus élevée, comme indiqué par leurs valeurs inférieures de 2D: 4D.
Méthodologie
Cette étude fait partie du projet FLIP du département de psychiatrie et de psychothérapie d’Erlangen, ainsi que du module d’étude par entretiens longitudinaux du projet intitulé «Dépendance à Internet et aux jeux vidéos - Diagnostic, épidémiologie, étiopathogénèse, traitement prévention "de l'Institut de recherche en criminologie de Basse-Saxe. Le projet FLIP a été réalisé en tant qu'add-on lors de la deuxième occasion de mesure (t2) de l'étude par entretiens longitudinaux. Cette enquête a été menée conformément aux principes énoncés dans la déclaration d'Helsinki. L'étude a été approuvée par le comité d'éthique local (comité d'éthique de la Société allemande de psychologie [Deutsche Gesellschaft für Psychologie]). Le consentement éclairé écrit a été obtenu après avoir fourni une description complète de l'étude à tous les sujets.
Entre février et décembre 2011, 70 sujets ont participé à la première occasion de mesure (t1) de l'étude d'entretiens longitudinaux (ils ont été initialement choisis parmi un total de 1,092 participants potentiels recrutés via des écoles, des universités, des forums Internet, des journaux et des centres de conseil) . Prérequis pour la participation à l'étude à t1: hommes, 18-21 ans, joueurs vidéo habituels avec soit plus de 2.5 heures de jeu par jour ou un score à l'échelle d'addition de jeux vidéo (CSAS-II)> 41 , voir ci-dessous). De mars 2012 à janvier 2013, les participants à 64 pourraient être interrogés à nouveau lors du suivi par t2 de l’étude par interview longitudinale. À cette occasion, un total de sujets 54 ont accepté de participer en plus au projet FLIP. Ces sujets 54 peuvent être caractérisés comme suit: 53 Caucasian, 1 Asian. L’âge moyen à t1 était le 18.9 ans (SD = 1.1). 24 des participants avaient un niveau d'éducation plus élevé (Abitur ou plus), 24 autres avaient une scolarité secondaire (Realschule), 5 ont déclaré avoir fait des études secondaires inférieures (Hauptschule) et un sans diplôme.
La dépendance au jeu vidéo a été évaluée à l'aide du CSAS II à t1. Le CSAS II est basé sur l’Internet Addiction Scale ISS-20 , , qui a été étendu et adapté pour évaluer la dépendance au jeu vidéo. Le CSAS-II est composé d’objets 14 (échelle de points 4: 1 = incorrect - 4 = absolument vrai) et couvre les dimensions préoccupation / saillance (Articles 4), conflit (Articles 4), une perte de contrôle (Articles 2), les symptômes de sevrage (Éléments 2), et tolérance (Éléments 2). Les items du CSAS-II montrent une validité apparente élevée, et l'instrument démontre une bonne validité convergente pour les mesures d'auto-évaluation subjectives de la dépendance au jeu vidéo , . De plus, la classification CSAS-II de la dépendance au jeu vidéo est non seulement associée à un comportement de jeu excessif, mais identifie également différentes mesures du niveau fonctionnel et du bien-être. , , . Les seuils de diagnostic suivants sont utilisés: 14 – 34 = sans problème, 35 – 41 = en risque de devenir toxicomane et 42 – 56 = toxicomane.
Selon la classification CSAS-II, qui dépasse les simples temps de jeu, les participants à 27 ont été classés dans la catégorie des joueurs vidéo non problématiques, 17 étant à risque de devenir toxicomane et 10 comme toxicomane. En raison du petit nombre de sujets étudiés, les deux groupes «à risque de devenir toxicomane» et «toxicomane» ont été réunis pour des analyses. Ainsi, deux catégories de CSAS-II (sans problème vs à risque / toxicomanes) avec chaque sujet 27 ont été étudiées dans cette étude.
Les problèmes psychologiques et les symptômes psychopathologiques ont été évalués à t1 à l’aide du Brief Symptom Inventory (BSI) . La sous-échelle de la sensibilité interpersonnelle (T = 52.26, SD = 11.81), dépression (T = 53.98, SD = 11.64), anxiété (T = 54.30, SD = 10.23) et l'hostilité (T = 52.20, SD = 11.56) ont été utilisées comme variables de contrôle dans les analyses multivariées. De plus, la symptomatologie du TDAH, qui a également été utilisée comme variable de contrôle, a été évaluée en utilisant le dépistage du TDAH pour les adultes (ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) .
Un scanner à plat Avision IS1000 (Hsinchu, Taiwan) a été utilisé pour scanner les mains des participants à t2. Pour augmenter la précision, de petites marques ont été tracées sur les plis à la base de chacun des index et annulaires des participants avant le balayage. Les deux mains ont été numérisées en même temps, les paumes des mains vers le bas, en mode noir-blanc. Nous avons utilisé le programme de manipulation d’images GNU (GIMP, version 2.8.4; www.gimp.org) pour mesurer les longueurs des index (2D) et des anneaux (4D) à partir des scans de la main. Cette technique offre une bonne fiabilité . La longueur totale des deuxième et quatrième chiffres des mains gauche et droite a été quantifiée du milieu du pli de la base au bout du doigt et a été déterminée en unités de pixels à l'aide de l'outil de «mesure» GIMP. Les mesures ont été effectuées par trois individus indépendants, aveugles à l’hypothèse et aveugles à la catégorie diagnostique. Les valeurs moyennes des trois mesures ont été calculées pour les deuxième et quatrième chiffres.
Les analyses statistiques ont été calculées à l'aide de IBM SPSS 19 (Armonk, New York, États-Unis) et du logiciel R.
Resultats
Les différences d'âge entre les groupes non problématiques et les groupes à risque / dépendants ont été analysées par le test t de Student; Différences de niveau d'éducation selon le test exact de Fisheê pour les tables de contingence supérieures à 2 × 2 , . Les deux groupes CSAS II (sans problème vs à risque / toxicomanes) étaient bien appariés en ce qui concerne l’âge (t = 1.544, p = 0.129) et le niveau d'éducation (p = 0.381; voir Tableau 1).
La fiabilité des trois mesures des doigts a été calculée pour chaque doigt séparément pour la main droite et la main gauche en utilisant le coefficient de corrélation intra-classe aléatoire à deux voies (ICC). . Les ICC ont également été calculés pour les ratios 2D: 4D et les valeurs 2D: 4D – X gauche (2D: 4D (Dr – l)). La fiabilité des trois évaluateurs était élevée pour la main droite (2D: ICC = 0.995; 4D: ICC = 0.995; 2D: 4D: ICC = 0.944), la main gauche (2D: ICC = 0.996: 4: 0.994: ICC = 2 ; 4D: 0.937D: ICC = 2) et la moyenne arithmétique (4D: 0.961D: ICC = 0.764). La fiabilité des valeurs Dr – l était également élevée (ICC = XNUMX).
La déviation par rapport à la distribution normale a été testée par le test de Kolmogorov-Smirnov. 2D: 4D (moyenne arithmétique: Z = 0.931, p = 0.351, main gauche: Z = 0.550, p = 0.923, main droite: Z = 0.913, p = 0.375) et Dr – l (Z = 1.082, p = 0.193) les valeurs ne s'écartaient pas d'une distribution normale. Les valeurs moyennes 2D: 4D et Dr – l sont présentées dans Tableau 1.
Différences dans 2D: Les valeurs de 4D et Dr – 1 en fonction du niveau de formation ont été testées pour le groupe sans problèmes et à risque / toxicomanie par le test de Kruskal Wallis. Les coefficients de corrélation de Pearson ont été calculés. La corrélation entre les valeurs 2D: 4D pour la main droite et la main gauche était 0.788 (p <0.01). Les valeurs 2D: 4D et Dr – l ne différaient pas de manière significative en fonction du niveau d'éducation dans la zone non problématique (moyenne arithmétique: χ2(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, main gauche: χ2(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, main droite: χ 2(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr – 1: χ2(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) et groupe à risque / toxicomane (moyenne arithmétique: χ2(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, main gauche: χ2(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, main droite: χ2(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr – 1: χ2(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).
Les associations entre les mesures de 2D: 4D (main gauche, main droite, moyenne arithmétique, Dr – 1) et la dépendance au jeu vidéo (groupe non problématique vs groupe à risque / toxicomane) ont été testées par une approche multivariée non paramétrique basée sur le principe de récursivité partitionnement, c'est-à-dire des arbres d'inférence conditionnels (C-Tree; , ). Les contrôles pour la sensibilité interpersonnelle, la dépression, l'anxiété, l'hostilité et le TDAH, comparables à ceux d'une prédiction non significative par régression progressive, sont exclus. À l'aide de l'algorithme C-Tree, l'hypothèse globale d'indépendance entre l'une quelconque des variables d'entrée et la variable de réponse est testée à l'aide d'un cadre de test de permutation. . Pour les variables métriques, l'algorithme C-Tree implémente une division binaire dans la variable d'entrée sélectionnée. Pour déterminer la «meilleure» division binaire, plusieurs critères de division sont fournis (par exemple, «importance de Gini», «impureté du noeud» ou «entropie»). Cependant, la plupart des critères de fractionnement ne sont pas applicables aux variables de réponse corrélées ou aux variables de réponse mesurées avec des formats d'échelle différents (par exemple, métrique et nominal). Nous avons donc utilisé le cadre de test de permutation décrit par Hothorn et al. (p. 6, équation 3). Étant donné que les tests de permutation déduisent les valeurs p des distributions de permutation spécifiques à l'échantillon des statistiques de test, seules les valeurs p sont rapportées. Le paquet R «party» (laboratoire de partitionnement récursif; , ) a été utilisé pour cette analyse.
Dans les analyses multivariées non paramétriques, les mesures de 2D: 4D (moyenne arithmétique, main gauche, main droite) étaient associées à une dépendance aux jeux vidéo (groupe non problématique vs à risque / toxicomane) lors du contrôle de la sensibilité interpersonnelle, de la dépression, de l'anxiété et de l'hostilité et TDAH: 1. Les participants à l’étude dont le ratio moyen 2D: 4D était inférieur à celui de 0.966 présentaient un risque significativement plus élevé d’être accro au jeu vidéo (p = 0.027, d = 0.71). 2. Pour la main gauche, les participants à l'étude avec un rapport 2D: 4D inférieur à 0.982 ont montré un risque significativement plus élevé d'être accro aux jeux vidéo (p = 0.013, d = 0.93). 3. Pour la main droite, les participants à l'étude avec un rapport 2D: 4D inférieur à 0.979 ont montré un risque significativement plus élevé d'être accro au jeu vidéo au niveau de p <0.10 (p = 0.095, d = 0.66). De plus, les participants à l'étude qui ont en outre obtenu un score supérieur à 60 (score T) à l'ADHS-E étaient particulièrement à risque (p = 0.078, d = 0.69). Aucune association significative n'a été trouvée pour Dr – 1 (p = 0.127). Figures 1a à 1c illustrent le risque de dépendance aux jeux vidéo pour la moyenne 2D: 4D, ainsi que les valeurs gauche et droite de 2D: 4D dans C-Tree. Indépendamment des valeurs seuils communiquées 2D: 4D, on peut observer des différences de groupe dans les mesures de 2D: 4D entre non problématiques et à risque / toxicomanes, ce qui est illustré pour la moyenne 2D: 4D dans la figure 2 en utilisant la même analyse avec des variables dépendantes et indépendantes inversées. Ensemble, ces résultats indiquent que les joueurs vidéo à risque / dépendants ont des rapports 2D: 4D plus faibles.
Pour estimer la valeur du ratio 2D: 4D en tant que test de diagnostic de la discrimination des personnes dépendantes du jeu vidéo / à risque par rapport aux contrôles présentant un comportement de jeu non problématique, nous avons utilisé une analyse ROC pour calculer les valeurs de l'ASC, ainsi que la sensibilité et la spécificité. au point Youden (le point de la courbe ROC où la somme de la sensibilité et de la spécificité est maximisée). L'analyse ROC montre que la précision diagnostique du rapport 2D: 4D de la main gauche est maximale (AUC 0.704, sensibilité 0.852, spécificité 0.556), suivie de celle de la main droite (AUC 0.639, sensibilité 0.815, spécificité 0.481). Selon Hanley et McNeil nous avons vérifié les différences entre les AUC appariées sans résultat significatif (Z = 1.147, p = 0.25).
a lieu
Il s'agit de la première étude établissant un lien entre l'exposition prénatale aux androgènes et un comportement de jeu vidéo provoquant une dépendance. Dans cette étude, nous avons trouvé des valeurs 2D: 4D moyennes moyennes faibles chez des sujets présentant un comportement de jeu vidéo à risque et dépendant. Les tailles d'effet supérieures à d = 0.66 indiquent un effet modéré à puissant . Aucun autre facteur prédictif pris en compte, à l'exception des symptômes du TDAH pour le segment droit 2D: 4D, était statistiquement significatif dans les analyses multivariées non paramétriques. L'association observée entre le jeu vidéo à risque / dépendant et les faibles valeurs 2D: 4D peut être interprétée de plusieurs manières. (1) Une petite valeur 2D: 4D induit directement un comportement de jeu addictif; Cependant, il n'y a aucune preuve dans la littérature pour soutenir cette possibilité. (2) Un comportement de jeu addictif induit directement de faibles valeurs 2D: 4D. Cependant, cette possibilité est peu probable car des études antérieures ont montré que les valeurs de 2D: 4D restent constantes toute la vie après la naissance. . (3) Un mécanisme commun est responsable à la fois des faibles valeurs 2D: 4D et du comportement de jeu provoquant une dépendance. Sur la base des données existantes, un tel facteur fournit l'explication la plus probable. Les résultats des calculs 2D: 4D C-tree avec un pouvoir explicatif supplémentaire des symptômes du TDAH appuient également cette explication. Le jeu provoquant une dépendance est plus fréquent chez les hommes - et est associé au TDAH et recherche de sensations . Toutes ces fonctionnalités étaient auparavant associées à de faibles valeurs 2D: 4D. Une raison commune à ces associations semble être une forte charge en androgènes pendant la grossesse.
Comprendre les voies menant de la testostérone prénatale améliorée à la dépendance au jeu sera crucial pour définir des politiques potentielles visant la dépendance au jeu vidéo. La testostérone prénatale peut induire une dépendance au moyen de plusieurs canaux, dont les suivants: (1) L'abondance prénatale de testostérone module le système de récompense mésolimbique. pouvant ainsi affecter le comportement de jeu addictif chez les adultes. (2) Les règles spécifiques du monde virtuel comparées au monde réel pourraient compenser les limitations des capacités d’interaction sociale causées par une charge de testostérone prénatale élevée. Il a été démontré que des taux de testostérone fœtaux élevés réduisaient l'empathie et la capacité de décoder l'expression faciale émotionnelle, c'est-à-dire de comprendre ce que les autres pensent et ressentent. . Dans la même veine, les valeurs inférieures de 2D: 4D étaient liées à une empathie réduite chez les hommes. . De plus, un plus petit 2D: 4D est associé à une suspicion sociale plus aveugle . Ainsi, un taux élevé de testostérone prénatale peut causer des problèmes interpersonnels et un isolement social et, par conséquent, un comportement pathologique vis-à-vis du jeu vidéo comme stratégie d'adaptation. (3) Il est probable que les capacités qui facilitent ou entravent l'utilisation de l'ordinateur modulent le risque de développer une dépendance aux jeux vidéo. Ainsi, nos résultats concordent avec les résultats précédents associant un faible 2D: 4D à des compétences de programmation liées à Java et des valeurs élevées de 2D: 4D à une anxiété liée à l’informatique. .
Auparavant, nous avons trouvé des valeurs 2D: 4D moyennes faibles chez les personnes ayant une dépendance à l'alcool , un trouble lié à la toxicomanie. Il convient de noter que de faibles valeurs 2D: 4D se produisent également chez les personnes ayant une dépendance au jeu vidéo, qui est un trouble de dépendance non lié à une substance qui est plus répandu chez les hommes que chez les femmes. Ce résultat souligne la similitude entre la dépendance à une substance et la dépendance au jeu sur Internet . Selon le DSM-5, le trouble du jeu sur Internet est inclus dans l'annexe en tant que sujet de recherche ultérieure. La littérature suggère une base biologique de la dépendance au jeu sur ordinateur et sur Internet - . Les résultats présentés ici fournissent une preuve supplémentaire de l'existence d'une base biologique de la dépendance au jeu sur Internet et, partant, d'un argument en faveur de sa classification en tant que trouble de la dépendance.
De nombreux phénomènes ont été associés à de faibles valeurs 2D: 4D, dont la plupart sont compatibles avec l'hypothèse du cerveau hyper-masculin. Ainsi, les faibles valeurs 2D: 4D peuvent être considérées comme un substitut de l'endophénotype «organisation cérébrale hyper-masculine». Toutefois, l’effet précis d’une charge androgénique prénatale élevée sur la vie d’un individu et sur son comportement futur à l’âge adulte doit également dépendre de variables et d’influences supplémentaires. Le phénotype comportemental spécifique qui évolue en raison de l'organisation cérébrale hyper-masculine dépend très probablement d'une multitude de facteurs génétiques et environnementaux vécus au cours de la vie d'un individu. Par conséquent, la présence de valeurs 2D: 4D basses ne suggère pas un diagnostic ou un pronostic spécifique pour un individu en particulier. Cependant, la connaissance des valeurs de 2D: 4D peut aider à améliorer le diagnostic et le pronostic d'un individu associés à différents comportements et troubles problématiques lorsqu'il est utilisé en association avec d'autres marqueurs.
Ces résultats peuvent avoir des implications importantes pour le diagnostic, la prévention et les conséquences du jeu addictif. Une faible valeur 2D: 4D ne constitue pas à elle seule un diagnostic de jeu provoquant une dépendance, mais ce facteur peut faciliter le diagnostic lorsqu'il est utilisé conjointement avec d'autres marqueurs. Une valeur 2D: 4D faible peut aider à identifier les personnes à risque de développement futur de jeux de dépendance et peut donc faciliter la prévention. Plusieurs tentatives ont été faites pour prédire l’évolution de la dépendance au jeu sur Internet chez les individus. - . Une faible valeur 2D: 4D est un nouveau marqueur de trait; combiné à d’autres marqueurs, son utilisation peut améliorer la prévision du développement futur ou le diagnostic actuel de la dépendance au jeu sur Internet. Ces modèles de prévision améliorés peuvent permettre l'élaboration de stratégies préventives efficaces.
Nous avons enquêté sur des individus appartenant à une tranche d'âge étroite; de plus, l'âge moyen ne différait pas entre les deux groupes. Dans les études précédentes, l’âge n’était associé que marginalement aux valeurs 2D: 4D . Par conséquent, l'âge n'a pas été pris en compte dans les analyses non paramétriques. Notamment, le niveau d'éducation ne différait pas entre les deux groupes étudiés dans cette étude.
Dans des analyses supplémentaires, nous avons également vérifié la possibilité d'une relation non monotone entre les mesures de 2D: 4D et la dépendance au jeu vidéo à l'aide du score total CSAS-II, comme cela a été rapporté par exemple pour les mesures de 2D: 4D et de l'altruisme. . Les analyses de régression linéaire n’ont révélé aucune tendance linéaire, quadratique ou combinée significative - également avec transformation logarithmique de la moyenne arithmétique (voir ). De plus, ces résultats ont été confirmés par des analyses de régression non paramétriques. , . Ensemble, ces analyses confirment l'hypothèse voulant que la dépendance au jeu vidéo soit considérée comme un construit catégorique comportant des catégories qualitatives distinctes (sans problème par rapport à problématique, c'est-à-dire sans risque / toxicomane), telles que celles précédemment rapportées pour l'alcoolisme. .
Le temps passé avec les jeux vidéo ne définit pas à lui seul la dépendance. Pour le diagnostic «dépendance au jeu vidéo», d'autres critères doivent être remplis: préoccupation, retrait, tolérance, perte de contrôle et utilisation continue malgré les conséquences négatives. L'un des points forts de cette étude est la composition des participants. Tous les participants ont passé du temps chaque jour avec des jeux vidéo, mais seulement la moitié des participants avaient des critères supplémentaires les définissant comme étant à risque / dépendants (comme évalué par le SCCS-II). Nos résultats définissent donc 2D: 4D comme un facteur de risque spécifiquement lié à la dépendance aux jeux vidéo, et pas seulement au jeu vidéo en tant que tel.
Plusieurs limites d'étude doivent être notées. Nous avons utilisé une conception de contrôle de cas monon-centrique, en coupe transversale et permettant la détection d'associations uniquement, sans relation de cause à effet. De plus, nous n’avons enquêté que sur les hommes et l’échantillon était relativement petit. La taille importante de l'effet de 2D: 4D sur la dépendance au jeu vidéo a probablement permis la détection de différences de groupes malgré le nombre relativement faible de sujets. Dans notre précédente étude, nous avons également constaté une forte ampleur d'effet entre 2D: 4D et l'alcoolisme. . En raison des différences bien connues entre les sexes en matière de comportement addictif , les futures études devraient inclure les femmes, devraient inclure d’autres ethnies et devraient également inclure une plus grande taille d’échantillon.
Remerciements
Nous voudrions remercier tous nos participants, notre assistante étudiante Julia Weberling, et notre administrateur de système informatique, André Liedtke.
Déclaration de financement
Le financement de cette étude a été assuré par des bourses intra-muros de l'hôpital universitaire de l'Université Friedrich-Alexander d'Erlangen-Nuremberg et par le ministère des Sciences et de la Culture de Basse-Saxe. Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte et l'analyse des données, la décision de publication ou la préparation du manuscrit.
Bibliographie