Développement et validation de modèles multi-états semi-Markoviens pour le pronostic de patients atteints de maladies chroniques
Par : Gillaizeau, Florence
Document archivé le : 01/02/2016
L’amélioration de la prise en charge des patients atteints de maladies chroniques exige une meilleure connaissance de la progression de leur état de santé et des facteurs associés. La réalisation de cet objectif clinique nécessite l’utilisation de méthodologies d’analyse adaptées à la nature de ces données : occurrence d’évènements multiples, population à risque de plusieurs causes de décès, présence de nombreux facteurs de confusion du fait de la nature observationnelle des données, etc. Les modèles multi-états permettent d’étudier les différents stades d’évolution d’une maladie. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux extensions à ces modèles en intégrant des théories développées dans d’autres contextes : la survie relative et les scores de propension. Nous avons développé un modèle multi-états (semi-Markovien) de survie relative à risques additifs qui permet d’évaluer si certains facteurs augmentent le risque de décès spécifiquement lié à la pathologie étudiée (survie nette). Pour étendre l’utilisation des modèles multi-états en recherche médicale, nous suggérons également de simplifier leur mise en oeuvre en utilisant la méthode de pondération des individus par le score de propension (Inverse Probability Weighting) comme méthode d’ajustement. Ces extensions ont été évaluées sur des données simulées et leur intérêt est illustré sur des données réelles en transplantation rénale et en maladies cardiaques valvulaires. Mots clés : Modèles multi-états, semi-Markov, Survie relative, Scores de propension, Inverse Probability Weighting, Transplantation rénale, Maladie cardiaque valvulaire.
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