Identification de stratégies d’analyse de variables latentes longitudinales en présence de données manquantes potentiellement informatives
Auteur / Autrice : | Élodie de Bock Dumas |
Direction : | Véronique Sébille-Rivain, Jean-Benoit Hardouin |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biologie médecine et santé. Sciences physico-chimiques et ingenierie appliquée à la santé |
Date : | Soutenance en 2014 |
Etablissement(s) : | Nantes |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Biologie-Santé Nantes-Angers |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : SPHERE |
autre partenaire : Nantes Université. Pôle Santé. UFR Médecine et Techniques Médicales (Nantes) - Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE (2009-2015) | |
Jury : | Président / Présidente : El Mostafa Qannari |
Examinateurs / Examinatrices : Cédric Baumann | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Mariette Mercier, Natacha Heutte |
Mots clés
Résumé
Le but de cette étude était d'identifier des stratégies pour analyser des variables latentes longitudinales (patient reported outcomes – PRO) en présence de données manquantes potentiellement informatives. Des modèles, issus de la thérorie classique des tests et de la famille des modèles de Rasch, ont été comparés. Dans le but d'obtenir une comparaison objective de ces méthodes, des études de simulation ont été mises en place. De plus, des exemples illustratifs ont été analysés. Ce travail de recherche a montré que la méthode issue des modèles de la famille de Rasch donne de meilleurs résultats que l'autre méthode dans certaines conditions, surtout du point de vue de la puissance. Cependant, des limites ont été mises en évidence. De plus, des résultats ont été obtenus concernant les conditions d'utilisation de l'imputation par la moyenne