Presentation_Myocarde

PRONOSTIC DE DECES OU SURVIE DE VICTIMES D'INFARCTUS DU MYOCARDE
Sur un échantillon de patients entrant à l'hôpital suite à un accident cardiaque, sept variables sont mesurées
(fréquence cardiaque, index cardiaque, index systolique, pression diastolique, pression artérielle pulmonaire,
pression ventriculaire, résistance pulmonaire). Nous nous intéressons notamment à l'influence de ces variables
sur l'issue de l'accident cardiaque : décès ou survie de la victime.
Les données se trouvent dans le répertoire sur tice et s'appelle Myocarde.txt
Les colonnes sont : FreqCard IndCard IndSys PresDias PAPulm PVent ResPulm Issue
FreqCard=fréquence cardiaque
IndCard=index cardiaque
IndSys=index systolique
PresDias=pression diastolique
PAPulm=pression artérielle pulmonaire
PVent=pression ventriculaire
ResPulm=resistance pulmonaire
Issue= décès/survie
Pistes
 Effectuer une analyse descriptive des données.
 Etudier comment varie la probabilité de survie en fonction des variables ->
construction d'un prédicteur.
 Réfléchir aux variables à retenir
 Evaluer les performances du prédicteur.
Mémo SAS
Faire un histogramme
proc GChart data=table;
pattern1 c=black v=solid; -> pour pouvoir visualiser
pattern2 c=black v=empty; -> deux histogrammes surperposés
vbar Variables / subgroup=VariableQualitative; -> détermine les groupes
run;
Faire des tests de comparaison de moyennes
proc TTest data=table noprob -> pour ne pas afficher les tests et les probas
nosimple -> pour ne pas afficher les statistiques descriptives
;
class VariableQualitative; ->détermine les groupes
var Variables;
run;
Calculer des corrélations

proc corr data=table;
run;
par groupe : il faut d'abord trier la table
proc sort data=table;
by VariableQualitative;
run;
proc corr data=table;
var VariablesQuantitatives; (par défaut, calcule pour toutes les Vquan. de la table)
run;
Faire une régression logistique
Dans le programme précédent, on avait utilisé la procédure genmod qui est la procédure
générale pour étudier un modèle linéaire généralisé. Pour une régression logistique, il
existe une procédure spécifique à la régression logistique
proc Logistic data=table;
model VaribleQualitative= Variables / outroc=ROC -> pour créer une table roc
selection=stepwise -> pour sélectionner
les variables
;
output out=LOGIT -> pour créer une table avec les résultats
predprobs=x -> pour obtenir les prédictions par validation-croisée
;
run;
Faire la courbe ROC
data ROC; set ROC;
_Spec_=1-_1MSpec_;
proc gplot data=ROC;
symbol1 i=join v=none l=1 c=black;
symbol2 i=join v=none l=2 c=red;
plot _Sensit_*_Prob_ _Spec_*_Prob_ / overlay; -> superpose les graphes
run;