Approche hiérarchique bayésienne pour la prise en compte d’erreurs de mesure d’exposition chronique et à faible doses aux rayonnements ionisants dans l’estimation du risque de cancers radio-induits : Application à une cohorte de mineurs d’uranium

par Sabine Hoffmann

Thèse de doctorat en Santé publique - biostatistiques

Sous la direction de Chantal Guihenneuc-Jouyaux.


  • Résumé

    En épidémiologie des rayonnements ionisants, les erreurs de mesure d’exposition et l’incertitude sur le calcul de la dose absorbée à l’organe constituent des sources d’incertitude importantes entrant en jeu dans la modélisation et l’estimation des relations dose-réponse d’intérêt. Celles-ci peuvent être de nature très complexes dans le cadre d’études de cohortes professionnelles et sont ainsi rarement prises en compte dans ce domaine. Pourtant, lorsque les erreurs de mesure d’exposition ne sont pas ou mal prises en compte, elles peuvent mener à des estimateurs de risque biaisés, à une perte de puissance statistique ainsi qu’à une déformation de ces relations dose-réponse. L’objectif de ce travail est de promouvoir l’utilisation de l’approche hiérarchique bayésienne pour la prise en compte explicite et simultanée des erreurs de mesure d’exposition et des incertitudes de dose intervenant dans les estimations de risques sanitaires radio-induits dans les études de cohortes professionnelles. Plus spécifiquement, des modèles hiérarchiques ont été proposés et inférés afin d’affiner l’estimation actuelle du risque de décès par cancer du poumon associé à une exposition chronique et à faibles doses au radon et ses descendants à vie courte à partir de données issues de la cohorte française des mineurs d’uranium. Ces modèles, connus pour leur souplesse et leur pertinence pour la prise en compte de sources d’incertitude multiples et complexes, sont basés sur une combinaison de sous-modèles probabilistes conditionnellement indépendants. Afin de quantifier l’impact de l’existence d’erreurs de mesure d’exposition partagées et non-partagées sur l’estimation du risque et sur la forme de la relation exposition-risque dans les études de cohortes professionnelles, une étude par simulations a été conduite dans laquelle différentes structures complexes mais réalistes d’erreurs de mesure (pouvant par ailleurs varier dans le temps) ont été considérées. Une élicitation de lois a priori reflétant l’incertitude relative au débit respiratoire - un paramètre important intervenant dans le calcul de la dose absorbée au poumon – a été conduite auprès de trois experts des conditions d’exposition dans les mines d’uranium française et des méthodes de combinaison de dires d’experts ont été mises en œuvre et comparées. Enfin, des algorithmes Monte-Carlo par Chaînes de Markov ont été implémentés sous Python pour mener l’inférence bayésiennes des différents modèles hiérarchiques proposés et ainsi, obtenir des estimations corrigées du risque de décès par cancer du poumon radio-induit dans la cohorte française des mineurs d’uranium.

  • Titre traduit

    Bayesian Hierarchical Approach to Deal with Protracted Low-Dose Exposure Measurement Errors to Ionizing Radiations in Estimating the Risk of Radiation-Induced Cancers : Application to a Uranium Miners Cohort


  • Résumé

    In radiation epidemiology, exposure measurement error and uncertain input parameters in the calculation of absorbed organ doses are among the most important sources of uncertainty in the modelling of the health effects of ionising radiation. As the structures of exposure and dose uncertainty arising in occupational cohort studies may be complex, these uncertainty components are only rarely accounted for in this domain. However, when exposure measurement is not or only poorly accounted for, it may lead to biased risk estimates, a loss in statistical power and a distortion of the exposure-response relationship. The aim of this work was to promote the use of the Bayesian hierarchical approach to account for exposure and dose uncertainty in the estimation of the health effects associated with exposure to ionising radiation in occupational cohorts. More precisely, we proposed several hierarchical models and conducted Bayesian inference for these models in order to obtain corrected risk estimates on the association between exposure to radon and its decay products and lung cancer mortality in the French cohort of uranium miners. The hierarchical appraoch, which is based on the combination of sub-models that are linked via conditional independence assumptions, provides a flexible and coherent framework for the modelling of complex phenomena which may be prone to multiple sources of uncertainty. In order to compare the effects of shared and unshared exposure uncertainty on risk estimation and on the exposure-response relationship we conducted a simulation study in which we supposed complex and potentially time-varying error structures that are likely to arise in an occupational cohort study. We elicited informative prior distributions for average breathing rate, which is an important input parameter in the calculation of absorbed lung dose, based on the knowledge of three experts on the conditions in French uranium mines. In this context, we implemented and compared three approaches for the combination of expert opinion. Finally, Bayesian inference for the different hierarchical models was conducted via a Markov chain Monte Carlo algorithm implemented in Python to obtain corrected risk estimates on the lung cancer mortality in the French cohort of uranium miners associated with exposure to radon and its progeny.


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