Méthodes d'analyse de la survie nette : utilisation des tables de mortalité, test de comparaison et détection d'agrégats spatiaux

Methods to analyze net survival : use of life tables, comparison test and spatial cluster detection

• Auteur / Autrice : Nathalie Graffeo
• Direction : Roch Giorgi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Pathologie humaine. Recherche clinique et santé publique
• Date : Soutenance le 12/12/2014
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Sciences de la Vie et de la Santé (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences économiques et sociales de la santé & traitement de l’information médicale (Marseille)
• Jury : Président / Présidente : Fabienne Castell
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Roch Giorgi, Fabienne Castell, Aurélien Latouche, Catherine Legrand, Philippe Saint Pierre, Virginie Rondeau, Marc Colonna
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Aurélien Latouche, Catherine Legrand

Mots clés

Mots clés contrôlés

classification

Programme SEER

Tumeurs

Méthodes épidémiologiques

Modèles linéaires

épidémiologie

France

Analyse de survie

Modèles de hasards proportionnels

méthodes

Surveillance de la population

Tables de survie

Mots clés libres

Cancer

Survie nette

Mortalité en excès

Tables de mortalité

Test

Processus

Arbres de régression

Clusters

Cancer

Net survival

Excess mortality

Life tables

Test

Processus

Regression trees

Clusters

Résumé

La survie nette, indicateur clé de l'efficacité des systèmes de soin dans la lutte contre le cancer, est un concept théorique représentant la survie que l'on observerait dans un monde hypothétique où le cancer étudié serait la seule cause de décès. En s'affranchissant de la mortalité due aux causes autres que ce cancer, elle permet des comparaisons entre populations. Dans cette thèse, après présentation du concept et des méthodes d'estimation de la survie nette quand la cause de décès est inconnue, nous étudions trois problématiques. La première porte sur les tables de mortalité utilisées pour estimer la survie nette. En France, ces tables sont stratifiées sur âge, sexe, année et département. Il serait intéressant d'utiliser des tables stratifiées sur d'autres facteurs impactant la mortalité. Nous étudions l'impact du manque de stratification sur les estimations des effets des facteurs pronostiques sur la mortalité en excès (celle due au cancer en l'absence des autres causes de décès) par des études de simulations et sur données réelles. La deuxième problématique porte sur la construction d'un test de type log-rank pour comparer des distributions de survie nette estimées par l'estimateur Pohar-Perme, estimateur non paramétrique consistant de la survie nette. Notre troisième problématique est de déterminer dans une aire géographique des zones différentes en termes de survie nette. Nous adaptons une méthode de détection de clusters à la survie nette en utilisant le test précédemment développé comme critère de découpage. Ce travail propose ainsi des développements et outils nouveaux pour étudier et améliorer la qualité de la prise en charge des patients atteints d'un cancer.

In cancer research, net survival is a key indicator of health care efficiency. This theoretical concept is the survival that would be observed in an hypothetical world where the disease under study would be the only possible cause of death. In population-based studies, where cause of death is unknown, net survival allows to compare net cancer survival between different groups by removing the effect of death from causes other than cancer. In this work, after presenting the concept and the estimation methods of net survival, we focus on three complementary issues. The first one is about the life tables used in the estimates of net survival. In France, these tables are stratified by age, sex, year and département. Other prognostic factors impact on mortality. So it would be interesting to use life tables stratified by some of these factors. We study the impact of the lack of stratification in life tables on the estimates of the effects of prognostic factors on excess mortality by simulations and real data studies. In 2012, the Pohar-Perme estimator was proposed. It is a consistent non parametric estimator of net survival. The second issue involves the building of a log-rank type test to compare distributions of net survival (estimated by the Pohar-Perme estimator) between several groups. Our third issue is to propose a method providing potential spatial clusters which could contain patients with similar net cancer survival rates. We adapt a clustering method using the test we have built as a splitting criterion. This work proposes new developments and new tools to study and improve the quality of care for cancer patients. These methods are suitable to other chronic diseases.