Modélisation flexible des données de survie en présence de risques concurrents et apports de la méthode du taux en excès

par Aurélien Belot

Thèse de doctorat en Médecine. Recherche clinique et santé publique

Sous la direction de Roch Giorgi et de Pascal Roy.

Soutenue en 2009

à Aix-Marseille 2 .


  • Résumé

    En épidémiologie, la probabilité de survie (associée au délai jusqu'au décès) d’une cohorte de patients est un indicateur-clé de l’impact d’une maladie. Mais, cette survie peut être estimée selon diverses causes de décès qui sont alors des événements concurrents. Dans cette thèse, après présentation théorique de ce cadre d’analyse, nous proposons un modèle flexible qui permet d'estimer conjointement les taux des événements concurrents ainsi que les effets de facteurs pronostiques en fonction du temps écoulé depuis le diagnostic. De plus, ce modèle permet de comparer les effets des facteurs pronostiques sur les taux des événements concurrents ; il est illustré par l’analyse de données sur patients atteints de cancer colorectal aux Etats-Unis. Mais les causes des décès s’avèrent parfois difficiles à obtenir ou inutilisables (cas des registres qui ne recueillent pas la cause de décès en routine). La méthode statistique du taux en excès permet de s’affranchir des causes de décès en utilisant la mortalité de la population générale pour estimer la mortalité en excès liée directement ou non à la maladie. Une stratégie d'analyse est proposée pour estimer la mortalité en excès ainsi que les effets dépendants du temps et/ou non linéaires des facteurs pronostiques. En plus du décès, la méthode des événements concurrents est appliquée aussi aux événements intercurrents (récidives ou métastases). Un modèle combinant les me��thodes des événements concurrents et du taux en excès est proposé pour estimer les taux des événements intercurrents et la mortalité en excès ; il est appliqué à des données de registres FRANCIM sur patients atteints de cancer colorectal et traités à but curatif

  • Titre traduit

    Flexible modelling of survival data in case of competing risks : Place of the excess hazard approach


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    In epidemiology, the probability of survival (associated to the delay until death) of a cohort of patients is a key indicator of the impact of the disease. But, this survival may be estimated according to various causes of death; these constitute then competing events. In this dissertation, after presenting the analysis setting, we propose a flexible model to estimate jointly the hazards of competing events as well as the effects of prognostic factors in function of the time elapsed since diagnosis. Furthermore, this model allows comparing the effects of the prognostic factors on the competing events; it was applied to an analysis of data on an American cohort of patients with colorectal cancer. However, the causes of death may sometimes be missing or invalid (case of registries that do not routinely collect the causes of death). The statistical method of the excess hazard makes it possible to overcome the need for the causes of death by using the general population mortality to estimate the excess mortality directly or indirectly linked to the disease. An analysis strategy is proposed to estimate the excess mortality as well as the non-linear and/or time-dependent effects of the prognostic factors. In addition to death, the competing events method is also applied to intercurrent events such as relapse or metastasis. A model that combines the competing events and the excess hazard methods is proposed to estimate the hazards of intercurrent events and the excess mortality; it is applied to data from FRANCIM registries on colorectal cancer cases with curative-intent treatment

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Informations

  • Détails : 1 vol. (138 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 64 réf.

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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MFTH 8523
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