Amélioration de la performance des analyses de survie dans le cadre des essais de prévention et application à la maladie d'Alzheimer

par Valérie Garès

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Sandrine Andrieu et de Nicolas Savy.

Soutenue en 2014

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Amélioration de la performance des analyses de survie dans le cadre des essais de prévention et application à la maladie d'Alzheimer. En l'absence de traitement curatif de la maladie d'Alzheimer, les efforts se portent actuellement sur la prévention. A ce jour, tous les essais publiés, qui avaient comme objectif de prévenir la démence de type Alzheimer, ont échoué. Le plan d'analyse statistique de ces essais proposait de traiter ces données de survie par le classique test du logrank. Les traitements préventifs supposent une imprégnation au long cours avant d'en percevoir l'effet, ce qui est contradictoire avec l'hypothèse des risques proportionnels, sous laquelle le test du logrank est reconnu être le plus puissant. Il est donc envisageable de trouver des tests plus puissants permettant de capter un effet tardif (tests du logrank et Kaplan-Meier pondérés). Des outils théoriques pour comparer ces tests sont introduits tels que la consistance et l'efficacité asymptotique. Si l'existence de l'effet tardif est connue a priori, une méthodologie est proposée afin de choisir la bonne pondération. Si la forme de l'effet n'est pas connue a priori, une nouvelle statistique de type "Maximum" est introduite. Enfin, cette méthodologie est appliquée aux données réelles GuidAge.

  • Titre traduit

    Improvement of survival analysis methods in clinical trial and application to Alzheimer disease


  • Résumé

    No effective curative treatment currently exists for Alzheimer disease, making its prevention a priority. To date, the rare published articles in the field of prevention trials for dementia, which measured dementia incidence as their primary outcome, have been negative. The statistical analysis of these trials relies on the logrank test. This test is known to be optimal under the proportional hazards model, thus it may be inadequate for prevention clinical trials, which may require a certain period of exposure to an intervention before an effect can be detected. The proportional hazards condition of optimality is unrealistic in this setting. In order to solve this problem, we suggest using more efficient tests to detect a late effect (weighted logrank and Kaplan-Meier tests). Theoretical tools are introduced to compare these tests such as consistency and asymptotic efficiency. If the existence of this late effect is known a priori, a methodology is proposed for choosing the best weight. Finally, if the form of the effect isn't known a priori, a new statistic of type "Maximum" tests is introduced. Finally, we apply this methodology to real data from the GuidAge trial.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (248 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 163-170. Annexes

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  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2014 TOU3 0048
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