Modélisation et prédiction : application en cancérologie

Models prediction : application in oncology field

• Auteur / Autrice : Delphine Maucort-Boulch
• Direction : Pascal Roy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biostatistique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Lyon 1

Résumé

When dealing with prediction, statistical models have to fit some criteria. The requirements are different for marginal predictions and for individual predictions. Based on two exemples in oncology, particularities and criteria of prognostic models are explored. The first exemple deals with the margianl effect of breast cancer chemoprevention on overall survival for women at high risk. The second exemple deals with individual prediction with a marginal model for Hodgkin's lymphoma patients. Measures of predictive quality are studied, in particular in survival context, especially in Cox proportional hazards model

Lorsque l'objectif est la prédiction, les modèles statistiques doivent répondre à un certain nombre de critères. Ces critères varient selon que l'on s'intéresse à une prédiction marginale ou à une prédiction individuelle. A partir de deux applications en cancérologie, nous avons réfléchi aux particularités et aux critères des modèles pronostiques. Le premier exemple traite de la prédiction marginale de l'effet de la chimioprévention du cancer du sein sur la survie globale d'une population de femmes à haut risque. Le second exemple traite de la prédiction individuelle à partir d'un modèle marginal pour des individus atteints de lymphome de Hodgkin. Les mesures de la qualité prédictive des modèles ont été étudiées, plus particulièrement dans le contexte de la survie et du modèle de Cox