statistics seminar

INSTITUT DE STATISTIQUE, BIOSTATISTIQUE ET SCIENCES
ACTUARIELLES
UNIVERSITE CATHOLIQUE DE LOUVAIN
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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