Mesures d'influence individuelle pour modèles de régression en épidémiologie clinique

par Matthieu Resche-Rigon

Thèse de doctorat en Biomathématiques

Sous la direction de Sylvie Chevret.

Soutenue en 2008

à Paris 6 .


  • Résumé

    Lors de l’analyse des données recueillies dans le cadre de projets de recherche clinique, les modèles statistiques intègrent habituellement de manière homogène l’information apportée par l’ensemble des observations. Les estimations obtenues peuvent cependant être modifiées par un nombre restreint voire par une seule observation, illustrant leur influence différente. Les mesures d’influence individuelle ont été proposées pour la quantifier, à la fois dans le but de détecter lesinfluences et de mieux comprendre également les modèles auxquels elles s’appliquent. L’objet de ce travail est d’évaluer l’influence individuelle dans le cadre de modèles statistiques récents. La première partie propose une mesure de l’influence individuelle locale pour le modèle de régression du risque instantané associé à la fonction d’incidence cumulée proposé par Fine et Gray pour l’analyse de données censurées en présence de compétition. La seconde partie du travail cherche à mettre en évidence l’influence individuelle des premiers sujets inclus dans un essai séquentiel de recherche de dose de phase I ou II utilisant la méthode de réévaluation séquentielle (MRS). Une adaptation de la MRS permettant de diminuer l’influence des premiers individus est enfin proposée.

  • Titre traduit

    Individual influence measures for regression models in clinical epidemiology


  • Résumé

    Individual influence measures for regression models in clinical epidemiology. In analyzing data collected in clinical research, the statistical models usually incorporate information provided by all the observations. The estimates, however, can rely on a small (possibly one) number of observations, illustrating their different influence. Individual influence measures have been proposed that also allow an improved understanding of the models to which they apply. The purpose of this work was to evaluate the individual influence in the setting of recent statistical models. The first section provides a measure of local influence in the proportional hazards model for the subdistribution function proposed by Fine and Gray to handle right censored data in the presence of competition. The second section of the work aims at highlighting the influence of the first individuals included in a dose finding trial (Phase I or II), using the Continual Reassessment Method (CRM). An adaptation of the CRM reducing the influence of first individuals is finally

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Informations

  • Détails : 1 vol. , (123 f.)
  • Annexes : Bibliogr. f. 117-123. 88 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Biologie-Chimie-Physique Recherche.
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  • Cote : T Paris 6 2008 234
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