NantilusÉtude de différentes méthodologies de comparaison de groupes d'individus par l'analyse de mesures subjectives en santé
En recherche clinique, une appréhension globale de la notion de santé est possible par la réalisation de mesures subjectives réalisées au moyen d'auto- questionnaires standardisés. Différentes stratégies d'analyse de ces questionnaires peuvent être envisagées, permettant la comparaison de...
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| Collectivités auteurs : | , , , |
| Autres auteurs : | , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Étude de différentes méthodologies de comparaison de groupes d'individus par l'analyse de mesures subjectives en santé / Jean-François Hamel-Broza; sous la direction de Véronique Sébille, Jean-Benoit Hardouin |
| Publié : |
[Lieu de publication inconnu] :
[éditeur inconnu]
, 2014 |
| Description matérielle : | 1 vol. ( 137 p.) |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Biologie, médecine et santé. Biostatistiques : Nantes : 2014 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Étude de différentes méthodologies de comparaison de groupes d'individus par l'analyse de mesures subjectives en santé |
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| 330 | |a En recherche clinique, une appréhension globale de la notion de santé est possible par la réalisation de mesures subjectives réalisées au moyen d'auto- questionnaires standardisés. Différentes stratégies d'analyse de ces questionnaires peuvent être envisagées, permettant la comparaison de groupes d'individus dans un cadre transversal. Les propriétés respectives de ces différentes méthodes basées sur la théorie classique des tests ou la théorie de la réponse à l'item ont été étudiées et comparées en fonction des circonstances de leurs utilisations. Lorsque les questionnaires utilisés ne comportent aucune réponse manquante, une simple comparaison des scores individuels au moyen d'un test de Student permet une comparaison puissante et non biaisée des groupes d'individus. Par contre, lorsque les individus n'ont pas répondu à l'intégralité des items proposés, aucune méthode simple ne permet une comparaison non biaisée des groupes d'individus. Dans ce cas, seules deux méthodes permettent une telle comparaison à la fois puissante et non biaisée. La première est basée un processus d'imputations multiples des réponses manquantes au moyen d'une modélisation des réponses aux items par un modèle d'ANOVA à effets mixtes. La seconde repose sur le test de la significativité d'une covariable incluse dans un modèle de la famille de Rasch à effets aléatoires sans qu'aucun processus d'imputation des données manquantes ne soit alors nécessaire. Des solutions logicielles sont présentées pour aider à l'implémentation de ces deux dernières méthodes : des modules complémentaires au logiciel statistique Stata® ainsi que des outils statistiques disponibles en ligne | ||
| 330 | |a In clinical research, a comprehensive understanding of the concept of health is possible by performing subjective measurements carried out using standardized self-assessment questionnaires. Different strategies can be considered allowing comparing groups of individuals by analysing such questionnaires in a cross-sectional framework. The respective properties of such methods - based on the classical test theory or the item response theory - were studied and compared depending on their usage circumstances. When there is no missing data, i.e. the questionnaires have no missing response, simply comparing the individuals scores using a t-test allows a powerful and unbiased comparison of the individuals groups. On the contrary and when some data is missing, i.e. people have not responded to all of the proposed items, no simple method allows an unbiased comparison of individuals groups. In this case, only two methods allow such a powerful and unbiased comparison. The first is based on a multiple imputation process, modelling items responses by a linear mixed model. The second is based on testing the significance of a covariate included in a random effects Rach family model. No imputation process is required with this latter. Software are proposed for assisting the implementation of the last two methods: additional Stata® modules and online statistical tools. | ||
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| 541 | | | |a Study of different methodologies for comparing groups using subjective health measurements |z eng | |
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