Auteur / Autrice : | Vanessa Rousseau |
Direction : | Jean-Pierre Daurès |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biostatistique. Information, structures, systèmes |
Date : | Soutenance en 2008 |
Etablissement(s) : | Montpellier 1 |
Partenaire(s) de recherche : | autre partenaire : Université de Montpellier I. Faculté de médecine (1896-2014) |
Résumé
L'analyse des données de survie permet une meilleure connaissance des pathologies et s'intéresse particulièrement au délai d'apparition d'un événement au cours du temps, le plus souvent le décès. Un problème majeur dans l'analyse de survie est de mesurer la part des décès imputables à la pathologie étudiée. Ce problème est souvent lié au manque d'information sur les causes de décès du fait de l'imprécision des certificats de décès ou de la faible fréquence des autopsies. Ainsi, une approche permettant d'estimer la survie spécifique à la pathologie étudiée sans nécessité de connaître l'information sur la cause de décès est proposée. Il s'agit de la survie relative. Par ailleurs, une hypothèse fondamentale en analyse de survie est que la population étudiée est homogène. Or, dans certaines situations, lorsque les données concernent, par exemple, des jumeaux, des familles ou des évènements répétés sur un même patient, cette hypothèse est remise en cause. Dans ce cas, la fragilité offre un moyen de modéliser la dépendance des individus appartenant à un même groupe. Cette dépendance non mesurable est souvent causée par des facteurs environnementaux ou génétiques. De plus, une autre hypothèse souvent faite dans les modèles de survie est celle de l'indépendance entre le délai de survenue de l'évènement et le délai de survenue de la censure. Dans certaines situations telles que les censures non planifiées ou non administratives, cette hypothèse n'est pas valable. Pour cela, un modèle multi-états considérant le décès et la censure comme des états absorbants est utilisé pour rendre la censure informative. Les différentes méthodes sont appliquées à la bases DIVAT des transplantés rénaux.