Modélisations multi-états, markoviennes et semi-markoviennes : application à l'évolution de l'état de santé des patients atteints du virus du SIDA

par Eve Mathieu

Thèse de doctorat en Information, structures et systèmes. Épidémiologie, économie de la santé, prévention

Sous la direction de Jean-Pierre Daurès.

Soutenue en 2005

à Montpellier 1 , en partenariat avec Université de Montpellier I. Faculté de médecine (autre partenaire) .


  • Résumé

    L'objectif de cette these est d'analyser l'evolution de l'etat de sante des patients seropositifs, au travers d'un modele mathematique approprie, exploitable, utile et interpretable en pratique. Dans cette optique, les modeles multi-etats semblent appropries, puisqu'ils permettent de decrire la dynamique d'un processus d'interet a long terme et gerent l'etat de sante comme variable aleatoire. Dans ce rapport, les modeles markoviens a temps continu pour lesquels le passe du processus est resume dans le dernier etat visite, sont consideres. Ces modeles, dits sans memoire, peuvent etre etendus aux processus markoviens de renouvellement (pmr), et aux processus semi-markoviens (sm). En outre, certains modeles proposes tentent de contourner l'hypothese d'homogeneite par rapport au temps chronologique qui peut s'averer restrictive dans de nombreuses situations medicales. L'infection par le vih est caracterisee par deux marqueurs fondamentaux : la charge virale (cv), reflet du reservoir virologique, et le compte de lymphocytes cd4, reflet du reservoir immunitaire. Les donnees utilisees lors de l'application, sont issues de la cohorte de patients seropositifs suivis au chu de nice (base nadis). Nous proposons une modelisation multi-etats fondee sur quatre etats biologiques definis selon des valeurs croisees du potentiel viral et du potentiel immunitaire. Une analyse markovienne et une analyse semi-markovienne considerant des modeles avec covariables, homogenes et non homogenes sont developpees. L'evolution de l'etat de sante des patients est etudiee au travers des probabilites de transition et de controle virologique, l'heterogeneite de la population d'etude est revelee par differents risques relatifs et des predictions a long terme sont etablies via des simulations de type monte carlo markov chains.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (261 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 237-249

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  • Bibliothèque : Bibliothèque interuniversitaire. Section Médecine-Unité pédagogique médicale.
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  • Cote : TU 2005.MON-8
  • Bibliothèque : Bibliothèque interuniversitaire de santé (Paris). Pôle pharmacie, biologie et cosmétologie.
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  • Cote : MFTH 6706
  • Bibliothèque : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TH2016-001881
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