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Données longitudinales et données de survie

Données longitudinales et données de survie

En pratique :

Volume horaire de cours : 21
Volume horaire global de TP : 6
Volume horaire pour d'autres type d'enseignement : 3
Langue principale : français
Nombre de crédits européens : 3
Capacité d'accueil : 32

Description du contenu de l'enseignement

  • Le traitement des données incomplètes :
      Introduction aux données censurées et tronquées
  • Estimation non-paramétrique d’une fonction de survie (Kaplan-Meier, test du LogRank)
  • Modèle semi-paramétrique à risques proportionnels (Cox)
  • Le traitement des données longitudinales répétées :
      Effets fixes et d’effets aléatoires
  • ANOVA mesures répétées (intérêt et limites)
  • Modèle linéaire mixte

  • Compétences à acquérir

    Les enseignements dispensés dans le cadre de cette UE ont pour objectifs de faire découvrir les méthodes statistiques adaptés aux données temporelles. Deux grands types d’analyses seront introduits :

    • L’analyse de temps d’apparition d’événements. Il s’agit par exemple de l’étude du rôle d’un traitement sur la réduction du risque de récidive lorsque cette dernière n’est pas forcément observée pour tous les patients, en particulier pour ceux ayant des temps de suivi réduit. On parle alors de censure à droite.
    • L’analyse de données répétées. Il s’agit par exemple d’étudier si une exposition est responsable de l’augmentation d’un marqueur au cours du temps. Le problème majeur est que les observations réalisées pour un même patient ne respectent pas le principe d’indépendance des observations.

    Dans ces deux situations, les modèles linéaires généralisés ne peuvent pas être appliqués.