Modèles de mélange pour données récurrentes : application aux récidives des cancerReportar como inadecuado




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1 Epidémiologie et Biostatistique Bordeaux 2 IHAP - Interactions hôtes-agents pathogènes Toulouse 3 Plateforme de génétique moléculaire des cancers d-Aquitaine

Résumé : Dans les analyses de survie traditionnelles, en ayant un suivi suffisamment long on suppose que chaque individu est à risque de développer un événement. Cependant, si l-événement considéré est par exemple une récidive de cancer, une fraction de la population dite - guérie -, ne va jamais rencontrer cet événement même après un très long suivi. Les modèles de mélange pourront d-une part permettre d-estimer cette fraction mais aussi la fonction de survie pour les patients susceptibles de développer une récidive. Ces modèles de mélange avec taux de guérison généralisent le modèle à risques proportionnels de Cox en tenant compte de l-existence d-une sous population qui n-est pas à risque de développer l-événement d-intérêt. Nous avons proposé des modèles de mélange à effets aléatoires. Les estimations ont été obtenues par la procédure NLMIXED du logiciel SAS pour des modèles de survie avec fonctions de risque constantes par morceaux. Contrairement au simple modèle à fragilité, les méthodes proposées semblent prometteuses pour modéliser des données de survie mutlivariées avec des survivants à long-termes. Les données de récidives de cancer du sein ont été utilisées.





Autor: Virginie Rondeau - Emmanuel Schaffner - Fabien Corbière - Simone Mathoulin-Pélissier -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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