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Développement et validation de modèles multi-états semi-Markoviens pour le pronostic de patients atteints de maladies chroniques
L'amélioration de la prise en charge des patients atteints de maladies chroniques exige une meilleure connaissance de la progression de leur état de santé et des facteurs associés. La réalisation de cet objectif clinique nécessite l'utilisation de méthodologies d'analyse adaptées à la...
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| Auteurs principaux : | , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , , , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Développement et validation de modèles multi-états semi-Markoviens pour le pronostic de patients atteints de maladies chroniques / Florence Gillaizeau; sous la direction de Yohann Foucher, Magali Giral, Etienne Dantan |
| Publié : |
[Lieu de publication inconnu] :
[éditeur inconnu]
, 2015 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note de thèse : | Reproduction de : Thèse de doctorat : Biostatistique. Recherche clinique, innovation technologique, santé publique : Nantes : 2015 |
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| Documents associés : | Reproduction de:
Développement et validation de modèles multi-états semi-Markoviens pour le pronostic de patients atteints de maladies chroniques |
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| 230 | |a Données textuelles | ||
| 314 | |a École doctorale 502 : Biologie-Santé (Nantes-Angers) | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : EA 4275 SPHERE (Laboratoire) | ||
| 314 | |a Autre(s) contribution(s) : Ahmadou Alioum, Raphaël Porcher (Rapporteur(s)) | ||
| 320 | |a Bibliogr. [155 réf.] | ||
| 325 | 1 | |a La thèse papier est la seule version officielle | |
| 328 | 0 | |z Reproduction de |b Thèse de doctorat |c Biostatistique. Recherche clinique, innovation technologique, santé publique |e Nantes |d 2015 | |
| 330 | |a L'amélioration de la prise en charge des patients atteints de maladies chroniques exige une meilleure connaissance de la progression de leur état de santé et des facteurs associés. La réalisation de cet objectif clinique nécessite l'utilisation de méthodologies d'analyse adaptées à la nature de ces données : occurrence d'évènements multiples, population à risque de plusieurs causes de décès, présence de nombreux facteurs de confusion du fait de la nature observationnelle des données, etc. Les modèles multi-états permettent d'étudier les différents stades d'évolution d'une maladie. Dans ce travail de thèse, nous proposons deux extensions à ces modèles en intégrant des théories développées dans d'autres contextes : la survie relative et les scores de propension. Nous avons développé un modèle multi-états (semi-Markovien) de survie relative à risques additifs qui permet d'évaluer si certains facteurs augmentent le risque de décès spécifiquement lié à la pathologie étudiée (survie nette). Pour étendre l'utilisation des modèles multi-états en recherche médicale, nous suggérons également de simplifier leur mise en oeuvre en utilisant la méthode de pondération des individus par le score de propension (Inverse Probability Weighting) comme méthode d'ajustement. Ces extensions ont été évaluées sur des données simulées et leur intérêt est illustré sur des données réelles en transplantation rénale et en maladies cardiaques valvulaires. | ||
| 330 | |a Improving the management of patients with chronic diseases requires a better understanding of their health outcomes and associated factors. Achieving this clinical goal necessitates the use of analysis methodologies adapted to the nature of these data : occurrence of multiple events, population at risk of several causes of death, presence of many confounding factors because of the observational nature of the data, etc. Multistate models allow to study the different stages of the disease progression. In this thesis, we propose two extensions to these models by integrating theories developed in other contexts : relative survival and propensity scores. We have developed a relative survival multi-state model (semi-Markovian) with additive risks to assess whether some factors increase the risk of death specifically related to the disease under study (net survival). To expand the use of multi-state models in medical research, we also suggest to simplify their implementation by using the Inverse Probability Weighting of individuals with the propensity score as adjustment method. These extensions were evaluated on simulated data and their interest is illustrated on real data in renal transplantation and valvular heart diseases. | ||
| 337 | |a Un logiciel capable de lire un fichier au format PDF | ||
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