Méthodologies d'inférence causale appliquées à l'analyse de données observationnelles de réanimation

par Romain Pirrachio

Thèse de doctorat en Santé publique. Épidémiologie et sciences de l'information biomédicale

Sous la direction de Sylvie Chevret.

Soutenue en 2012

à Paris 7 .

  • Titre traduit

    Causal inference methods for observational data analysis in critical care


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    = Causal inference methods for observational data analysis in critical care


  • Résumé

    L'estimation du bénéfice à l'admission en réanimation repose essentiellement sur l'analyse de données observationnelles. L'utilisation de méthodes statistiques classiques ne permet pas de conclure à l'existence de liens de causalité. Des méthodes d'inférence causale pour données observationnelles ont été développées au cours des dernières décennies. La plupart sont basées sur la modélisation de la probabilité de traitement. La plus fréquemment utilisée est le score de propension. Nous rapportons tout d'abord une revue de la littérature portant sur les revues majeures d'Anesthésie-Réanimation et visant à évaluer l'utilisation du score de propension (PS). Cette méthode présente un certain nombre de limites, particulièrement dans le contexte de données de réanimation. Dans une seconde partie, nous nous sommes donc intéressés,à estimer les performances du PS en cas de petit effectif ou de faible prévalence du traitement. Nous nous sommes ensuite intéressés au cas de l'évaluation de traitements à plus de deux catégories, en appliquant la méthode du PS généralisé. Les facteurs de confusion temps dépendants ainsi que les traitements évolutifs dans le temps constituent une autre limite potentielle à l'utilisation du PS. La suite de ce travail a pour objectif d'évaluer l'utilisation des modèles marginaux structuraux en tant qu'alternative au PS en cas de facteurs de confusion et/ou de traitement temps dépendants. Toutes ces méthodes reposent sur l'hypothèse d'absence de facteurs de confusion non mesurés. La dernière partie a pour objectif d'évaluer l'utilisation des variables instrumentales quand l'existence de facteurs de confusion non mesurés est suspectée.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (63 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 94 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris Diderot - Paris 7. Service commun de la documentation. Bibliothèque Universitaire des Grands Moulins.
  • PEB soumis à condition
  • Cote : TS (2012) 023
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