NantilusIdentification de stratégies d analyse de variables latentes longitudinales en présence de données manquantes potentiellement informatives
Le but de cette étude était d'identifier des stratégies pour analyser des variables latentes longitudinales (patient reported outcomes PRO) en présence de données manquantes potentiellement informatives. Des modèles, issus de la thérorie classique des tests et de la famille des modèles de Rasch...
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| Auteurs principaux : | , , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , , , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Identification de stratégies d analyse de variables latentes longitudinales en présence de données manquantes potentiellement informatives / Élodie De Bock Dumas; sous la direction de Véronique Sébille-Rivain, Jean-Benoît Hardouin |
| Publié : |
2014 |
| Description matérielle : | 1 vol. (208 f.) |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Biologie médecine et santé. Sciences physico-chimiques et ingenierie appliquée à la santé : Nantes : 2014 |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Identification de stratégies d analyse de variables latentes longitudinales en présence de données manquantes potentiellement informatives |
| Résumé : | Le but de cette étude était d'identifier des stratégies pour analyser des variables latentes longitudinales (patient reported outcomes PRO) en présence de données manquantes potentiellement informatives. Des modèles, issus de la thérorie classique des tests et de la famille des modèles de Rasch, ont été comparés. Dans le but d'obtenir une comparaison objective de ces méthodes, des études de simulation ont été mises en place. De plus, des exemples illustratifs ont été analysés. Ce travail de recherche a montré que la méthode issue des modèles de la famille de Rasch donne de meilleurs résultats que l'autre méthode dans certaines conditions, surtout du point de vue de la puissance. Cependant, des limites ont été mises en évidence. De plus, des résultats ont été obtenus concernant les conditions d'utilisation de l'imputation par la moyenne The purpose of this study was to identify the most adequate strategy to analyse longitudinal latent variables (patient reported outcomes) when potentially informative missing data are observed. Models coming from classical test theory and Rasch-family were compared. In order to obtain an objective comparison of these methods, simulation studies were used. Moreover, illustrative examples were analysed. This research work showed that the method that comes from Rasch-family models performs better than the other in some circumstances, mainly for power. However, limitations were highlighted. Moreover, some results were obtained about personal mean score imputation |
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| Variantes de titre : | Identification of strategies to analyse longitudinal latent variables when potentially informative missing data are observed |
| Notes : | École doctorale 502 : Biologie-Santé (Nantes-Angers) Partenaire(s) de recherche : Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE Partenaire(s) de recherche : EA 4275 SPHERE (Nantes) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : El Mostafa Qannari (Président du jury) ; Mariette Mercier, Natacha Heutte (Rapportrices) ; Cédric Baumann (Membre du jury) |
| Bibliographie : | Bibliogr. f. 199-208, 109 réf. |