INSTITUT DE STATISTI QUE, BIOSTATISTIQUE ET SCIENCES ACTUARIEL L ES UNIVERSITE CATHOL IQUE DE L OUVAIN APPLIED STATISTICS WORKSHOP Yassin MAZROUI Université de Bordeaux Segalen, ISPED, INSERM U89 Modélisation conjointe de deux types d'événements récurrents et d'un événement terminal dépendant: Application aux données de cancer du sein Abstract: Un événement récurrent est un événement qu'il est possible d'observer plusieurs fois dans le temps et dont le nombre est aléatoire. Dans plusieurs études biomédicales, on associe les récidives à des événements récurrents. Clayton (1978) en biométrie et Vaupel et al. (1979) en démographie proposent d'analyser le risque de survenue d'un type d'événements récurrents par des modèles à fragilités partagées. Ces modèles sont des modèles de survie à risques proportionnels dans lesquels est introduit un effet aléatoire permettant de prendre en compte l'hétérogénéité des données due aux facteurs de risque non-observés et aussi la dépendance intra-individus. Le suivi des patients peut être stoppé par le décès. Dans ce cas, le décès doit être considéré comme un événement terminal dépendant et ainsi pris en compte dans le modèle. Dans le cas contraire, les estimations des paramètres de régression peuvent être fortement biaisées (Liu et al. 2004, Rondeau et al. 2007, Mazroui et al. 2011). Au cours de leur suivi, des patients souffrant d'une pathologie particulière peuvent expérimenter plusieurs types d'événements récurrents. Nous pouvons notamment observer chez des patientes atteints de cancer du sein, des récidives locales, controlatérales et/ou métastatiques. Des modèles pour plusieurs types d'événements récurrents ont donc été développés. Les plus récents (Zeng et al. 2010, Zhu et al. 2010) considèrent le décès comme un événement terminal dépendant, mais sans véritablement s'intéresser aux dépendances entre les événements récurrents et le décès. Nous proposons un modèle conjoint à fragilités pour l'analyse de deux types d'événements récurrents et d'un événement terminal dépendant. Les paramètres du modèle peuvent être estimés par maximum de vraisemblance ou par maximum de vraisemblance pénalisée. Des résidus de martingales sont tracés pour étudier l'adéquation du modèle. Enfin, nous illustrons ce modèle sur des données de patients atteints de cancer du sein. L'objectif est de modéliser la dépendance entre les deux types d'événements récurrents (récidives locorégionales et métastatiques) et le décès, mais également d'estimer l'influence des facteurs pronostiques associés (Mazroui et al. 2012, soumis). March 23, 2012 - 14:30 - Room c 115 You are welcome at the coffee break (room : c 105) ISBA, 2 0 VOIE DU ROM AN PAYS , 1 3 4 8 LOUVAIN-LA-NEUVE, BELGIUM Tel 32(10) 47 89 62 Telefax: 32(10) 47 30 32 E-mail : [email protected] Web si t e: http:/ / w w w .uclouvain.be/ 72906.html