Thèse soutenue

Modèles mixtes à structure latente pour données longitudinales multivariées hétérogènes : application à l'étude du vieillissement cognitif et de la démence
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Auteur / Autrice : Cécile Proust-Lima
Direction : Hélène Jacqmin-Gadda
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences biologiques et médicales. Épidémiologie et intervention en santé publique
Date : Soutenance en 2006
Etablissement(s) : Bordeaux 2

Résumé

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L'objectif de ce travail était de développer des modèles statistiques pour données longitudinales, hétérogènes et multivariées afin de décrire l'évolution cognitive et son association avec la démence chez les personnes âgées. Nous avons proposé un modèle nonlinéaire à processus latent dans lequel, l'évolution cognitive est décrite par un modèle mixte incluant un processus Brownien, et les tests psychométriques qui mesurent la cognition sont liés au processus cognitif latent par des transformations nonlinéaires estimées. Pour tenir compte de l'hétérogénéité des déclins cognitifs, nous avons étendu cette approche et proposé deux modèles nonlinéaires à classes latentes pour décrire les profils de déclin cognitif et leur association avec la probabilité de démence à un temps donné ou le risque de démence en fonction du temps. Outre la description des déclins cognitifs liés à la démence, un outil de détection de la démence calculable à partir de l'évolution cognitive a été proposé.