La santé reproductive de l'homme : méthodologie et statistique

Male reproductive health

• Auteur / Autrice : Marie Walschaerts
• Direction : Philippe Besse, Patrick Thonneau
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biostatistique. Épidémiologie
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Mots clés

Mots clés contrôlés

Longévité

Cancer

Testicule

Stérilité masculine

Mots clés libres

Infertilité masculine

Taux cumulé

Modèle de Cox

Arbre de survie

Stepwise

Lasso

Random survival forest

Bootstrap

Résumé

La santé reproductive de l'homme est un indicateur de la santé générale de celui-ci. Elle est également intimement liée aux expositions de l'environnement et du milieu de vie. Aujourd'hui, on observe une baisse séculaire de la qualité du sperme et une augmentation des pathologies et malformations de l'appareil reproducteur masculin. L'objectif de ce travail est d'étudier la santé reproductive de l'homme d'un point de vue épidémiologique et par le biais de différents outils statistiques. Nous nous sommes intéressés à l'incidence et aux facteurs de risque du cancer du testicule. Ensuite, nous avons étudié le parcours thérapeutique d'une population d'hommes ayant consulté pour infécondité masculine en analysant la relation entre leurs paramètres du sperme et leurs investigations andrologiques, ainsi que l'issue de leur projet parental. Enfin, l'événement naissance a été analysé en tenant compte de son délai de réalisation en utilisant des modèles de durées de vie incluant la censure à droite : modèles de Cox et arbres de survie. En y associant des techniques de sélection stable de variables (stepwise, pénalisation de type L1, bootstrap) les performances prédictives de ces méthodes ainsi que leur capacité à fournir aux cliniciens un modèle facilement interprétable ont été comparées. Dans le sud de la France, l'incidence du cancer du testicule a doublé au cours des 20 dernières années. L'effet cohorte de naissance, c'est-à-dire l'effet générationnel, suggère un effet délétère des expositions environnementales sur la santé reproductive de l'homme. Toutefois, aucune exposition du milieu de vie de l'homme durant sa vie adulte ne semble être un facteur de risque potentiel de survenue du cancer du testicule, suggérant l'hypothèse d'une exposition à des perturbateurs endocriniens in utero. Actuellement, la responsabilité de l'homme dans des difficultés à concevoir représente 50% des causes d'infertilité. La prise en charge de l'homme est donc essentielle. Dans notre cohorte de couples consultant pour des problèmes d'infertilité, un examen andrologique anormal est observé chez 85% des partenaires masculins. Une relation significative est observée entre l'examen de sperme et l'examen andrologique, suggérant la nécessité de pratiquer des investigations cliniques afin d'identifier les causes d'infertilité masculine. Finalement, un couple sur deux réussit à avoir un enfant. Et l'âge des hommes de plus de 35 ans apparaît comme un facteur de risque majeur, ce qui devrait encourager les couples à entamer leur projet parental le plus tôt possible. En prenant en compte la composante temporelle dans l'issue reproductive de ces couples inféconds, les modèles de durée de vie obtenus sont très souvent instables du fait du grand nombre de covariables. Nous avons intégré des techniques de rééchantillonnage à des approches de sélection de variables. Bien que l'approche Random Survival Forests soit la meilleure en qualité de prévision, ses résultats ne sont pas facilement interprétables. Concernant les autres méthodes, les résultats diffèrent selon la taille de l'échantillon. L'algorithme stepwise intégré au modèle de Cox ne converge pas si le nombre d'événements est trop faible. L'approche qui consiste à choisir la meilleure division en bootstrappant l'échantillon à chaque noeud lors de la construction d'un arbre de survie ne paraît pas avoir une meilleure capacité prédictive qu'un simple arbre de survie quand l'échantillon est suffisamment grand. Finalement, le modèle de Cox avec une sélection de variables par pénalisation de type L1 donne un bon compromis entre facilité d'interprétation et prévision dans le cas de petits échantillons.

Male reproductive health is an indicator of his overall health. It is also closely linked to environmental exposures and living habits. Nowadays, surveillance of male fertility shows a secular decline in sperm quality and increased disease and malformations of the male reproductive tract. The objective of this work is to study the male reproductive health in an epidemiologic aspect and through various statistical tools. Initially, we were interested in the pathology of testicular cancer, its incidence and its risk factors. Then, we studied the population of men consulting for male infertility, their andrological examination, their therapeutic care and their parenthood project. Finally, the birth event was analyzed through survival models: the Cox model and the survival trees. We compared different methods of stable selection variables (the stepwise bootstrapped and the bootstrap penalisation L1 method based on Cox model, and the bootstrap node-level stabilization method and random survival forests) in order to obtain a final model easy to interpret and which improve prediction. In South of France, the incidence of testicular cancer doubled over the past 20 years. The birth cohort effect, i. E. The generational effect, suggests a hypothesis of a deleterious effect of environmental exposure on male reproductive health. However, the living environment of man during his adult life does not seem to be a potential risk factor for testicular cancer, suggesting hypothesis of exposure to endocrine disruptors in utero. The responsibility of man for difficulties in conceiving represents 50% of cases of infertility, making the management of male infertility essential. In our cohort, 85% of male partners presented an abnormal clinical examination (either a medical history or the presence of an anomaly in andrological examination). Finally, one in two couples who consulted for male infertility successfully had a child. The age of men over 35 appears to be a major risk factor, which should encourage couples to start their parenthood project earlier. Taking into account the survival time in the reproductive outcome of these infertile couples, the inclusion of large numbers of covariates gives models often unstable. We associated the bootstrap method to variables selection approaches. Although the method of Random Survival Forests is the best in the prediction performance, the results are not easily interpretable. Results are different according to the size of the sample. Based on the Cox model, the stepwise algorithm is inappropriate when the number of events is too small. The bootstrap node-level stabilization method does not seem better in prediction performance than a simple survival tree (difficulty to prune the tree). Finally, the Cox model based on selection variables with the penalisation L1 method seems a good compromise between interpretation and prediction.