Modèles semi-markoviens : application à l'analyse de l'évolution de pathologies chroniques

par Yohann Foucher

Thèse de doctorat en Biostatistique. Information, structures, systèmes

Sous la direction de Jean-Pierre Daurès et de Jean-Paul Soulillou.

Soutenue en 2007

à Montpellier 1 , en partenariat avec Université de Montpellier I. Faculté de médecine (autre partenaire) .

mots clés

• Maladies chroniques -- Pronostic (médecine)
• Markov, Processus de
• Infections à VIH
• Rein -- Transplantation
• Maladie chronique
• Évolution de la maladie
• Chaines de Markov
• Infections à VIH
• Transplantation rénale

Résumé

L'étude de l'évolution du pronostic de santé d'un patient constitue un domaine important en recherche clinique. Récemment, le développement des modèles multi-états a permis d'étudier cette dynamique en prenant en compte plusieurs états de santé. Dans ce manuscrit, nous utilisons plus particulièrement les modèles semi-markoviens. Ce type de processus distingue les temps de séjour dans les états et les trajectoires des transitions, contrairement à l'approche markovienne classique. Nous avons proposé plusieurs adaptations pour pouvoir appliquer ce type de modèle : la censure par intervalle, le choix des distributions des temps d'attente et l'introduction des covariables. Un test d'adéquation est aussi proposé pour vérifier l'hypothèse de stationnarité. Enfin, une méthode originale, incluant la théorie des courbes ROC, est présentée pour définir des états de santé pertinents au regard du pronostic. Ces développements sont principalement appliqués à une cohorte de patients greffés rénaux (base de données DIVAT).

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