Analyse de clusters sur le temps : application en carcinologie et en épidémiologie

• Auteur / Autrice : Christophe Bonaldi
• Direction : Jean-Pierre Daurès
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biostatistique. Épidémiologie, économie de la santé, prévention
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Montpellier 1
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Montpellier I. Faculté de médecine (1896-2014)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Agrégat spatio-temporel

Épidémiologie

Tumeurs

Méthodes épidémiologiques

Interprétation statistique de données

Analyse de regroupements

Processus stochastiques

Méthodes statistiques

Cancer -- Épidémiologie

Analyse des données

Statistique médicale

Biométrie

Résumé

L'objectif de ce travail est de repondre a la problematique de l'analyse d'apparition d'evenements medicaux anormalement agreges dans le temps. Traditionnellement utilisee dans le cadre de la surveillance de maladies "rares" (leucemie infantile) ou d'etiologie meconnue (cancers), l'analyse de clusters est usuellement une premiere etape justifiant la recherche de facteurs de risque ou epidemiques. Des methodes statistiques ont ete developpees pour tester une tendance au regroupement des observations ou pour detecter la periode d'agregation et tester si cette derniere pouvait etre le fait du hasard. Nous proposons une revue exhaustive de ces methodes et nous essaierons de repondre a cette problematique en proposant une methode originale basee sur une regression puis en modelisant le taux du processus d'occurence des evenements par une methode de monte carlo par chaine de markov a sauts reversibles. L'ensemble de ces methodes est applique a des bases de donnees en carcinologie constituees par les registres des tumeurs de huit departemens francais.