Développement de méthodes pour la validation de critères de substitution en survie : méta-analyses de cancer
Auteur / Autrice : | Casimir Sofeu |
Direction : | Virginie Rondeau |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Santé publique Biostatistique |
Date : | Soutenance le 12/12/2019 |
Etablissement(s) : | Bordeaux |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sociétés, politique, santé publique (Talence, Gironde ; 2011-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Bordeaux population Health |
Jury : | Président / Présidente : Hélène Jacqmin-Gadda |
Examinateurs / Examinatrices : Virginie Rondeau, Hélène Jacqmin-Gadda, Xavier Paoletti, Catherine Legrand, Carine Bellera, Roch Giorgi | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Paoletti, Catherine Legrand |
Mots clés
Résumé
Les critères de substitution peuvent être utilisés à la place du critère de jugement le plus pertinent pour évaluer l'efficacité d'un nouveau traitement. Dans un contexte de méta-analyse, l'approche classique pour la validation d'un critère de substitution est basée sur une stratégie d'analyse en deux étapes. Pour des critères de jugement à temps d’évènements, cette approche est souvent sujette à des problèmes d'estimations. Nous proposons une approche de validation en une étape s'appuyant sur des modèles conjoints à fragilités et à copules. Ces modèles incluent à la fois des effets aléatoires au niveau essai et au niveau individuel ou des fonctions de copule. Nous considérons des fonctions de risque de base non paramétriquesà l'aide des splines. Les paramètres des modèles et les fonctions de risque de base ont été estimés par une méthode semi-paramétrique, par maximisation de la vraisemblance marginale pénalisée, considérant différentes méthodes d'intégration numérique. La validation des critères de substitution à la fois au niveau individuel et au niveau essai a été faite à partir du tau de Kendall et du coefficient de détermination. Les études de simulation ont été faites pour évaluer les performances de nos modèles. Les modèles ont été appliqués aux données individuelles issues des méta-analyses sur le cancer afin de rechercher de potentiels critères de substitution à la survie globale. Les modèles étaient assez robustes avec réduction des problèmes de convergence et d'estimation rencontrés dans l'approche en deux étapes. Nous avons développé un package R convivial implémentant les nouveaux modèles.