Libellé préféré : Modèles des risques proportionnels;

Synonyme CISMeF : modèle Cox; Modèle à risques proportionnels; modèle risque proportionnel; Risques proportionnels; Modèle des risques proportionnels; Modèle de Cox; Modèle à risques proportionnels de Cox; Modèles de hasards proportionnels; modèles à risque proportionnel; modèles à risques proportionnels;

Hypéronyme MeSH : Modèles à risques; Modèles à risque;

Hyponyme MeSH : Modèles de Cox; Modèles à risques proportionnels de Cox; Modèles de régression à effet proportionnel de Cox; Modèles des risques proportionnels de Cox;

Détails


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Vous pouvez consulter :


N3-AUTOINDEXEE
Climat, cyber, pandémie : le modèle assurantiel français mis au défi des risques systémiques
https://www.vie-publique.fr/rapport/284836-modele-assurantiel-francais-mis-au-defi-des-risques-systemiques
Les risques climatique, cyber et pandémique sont de plus en plus fréquents et intenses, avec des conséquences de plus en plus graves. L’évolution de l’organisation des systèmes économiques et sociaux (digitalisation, mondialisation, dérèglement climatique) a conduit à cet accroissement des vulnérabilités. Le système assurantiel seul ne peut pas faire face à ces risques : un changement de paradigme est nécessaire, dans les politiques publiques ainsi que dans l’évolution des techniques assurantielles. Le Conseil économique, social et environnemental formule 14 préconisations visant à renforcer l’assurabilité, à travers trois axes : Connaître les risques : améliorer la prise de conscience et l’acculturation au risque. Prévenir les risques : réduire l’exposition aux risques par l’investissement dans la prévention. Indemniser les risques : responsabiliser et partager le risque.
2022
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Vie publique
France
rapport
Modèles des risques proportionnels
modèles climatiques
France
Modèles à risques
pandémies
Climat

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N3-AUTOINDEXEE
Modèle de Cox et Extensions : Modèle à taux proportionnels par intervalles (code R)
https://sesstim.univ-amu.fr/fr/content/modele-de-cox-et-extensions-modele-taux-proportionnels-par-intervalles-code-r
Formation(s) cible(s) : Autre DESU MSTAVS Master MQERS Type(s) de contenu : Autre Domaine : Statistiques, méthodologie de la recherche clinique et épidémiologique Code R utilisé dans le diaporama de la Vidéo InterActive Analyse des durées de survie Modèle de régression de Cox et Extensions. Modèle à taux proportionnels par intervalles.
2022
SESSTIM
France
matériel enseignement
Modèles de Cox
traction
Modèles des risques proportionnels

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N2-AUTOINDEXEE
Analyse des durées de survie, modèle de régression de Cox et Extensions
https://sesstim.univ-amu.fr/content/modele-regression-cox-et-extensions
Roch Giorgi
2021
SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
analyse de régression
analyse de survie
Analyse de régression
Analyse de survie
Modèles des risques proportionnels
Modèles de Cox
traction

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N3-AUTOINDEXEE
« Élaboration de deux indices de morbidité dans le Système National des Données de Santé (SNDS) - Application à l'identification de populations à risque et à la définition de modèles de paiement prospectif des soins »
http://www.theses.fr/2020UPASS039
La mesure pronostique de l’état de santé constitue un enjeu important dans de nombreux domaines liés aux soins, à la recherche ou à la décision publique en santé. Une approche commune à ces différents domaines est de synthétiser l’information disponible sur la morbidité d’une population sous la forme d’indices, appelés parfois scores, en faisant appel à des méthodes de modélisation prédictive. La disponibilité croissante de données médico-administratives et l’essor de leur utilisation à des fins de recherche ou d’aide à la décision ont souligné l’importance de ce type de mesures pronostiques. En France, les données du SNDS et en particulier la « cartographie des pathologies et des dépenses » développée par l’Assurance Maladie, permettent la mesure de la morbidité, un suivi individuel longitudinal sur plusieurs années et l’étude de différents résultats de santé. Nous proposons deux indices de morbidité élaborés en appliquant des méthodes de modélisation prédictive aux données médico-administratives françaises et nous illustrons leur apport par deux études d’application.Les deux indices proposés sont élaborés et validés en appliquant un cadre méthodologique commun à une population nationale de personnes âgées de 65 ans ou plus. L’indice MRMI (Mortality-Related Morbidity Index) est prédictif de la mortalité à deux ans et l’indice ERMI (Expenditure-Related Morbidity Index) est prédictif des dépenses de soins remboursées sur deux ans et reflète l’intensité du recours au système de santé. Leur performance prédictive est supérieure aux indices comparables les plus communément utilisés, indices de Charlson et mesures d’Elixhauser.Dans une première étude d’application, nous étudions le risque de réhospitalisation pour les patients atteints d’insuffisance cardiaque (IC), en utilisant des méthodes adaptées à la prise en compte du risque compétitif de décès. Nous distinguons la stabilité de l’IC de la sévérité globale de l’état de santé, mesurée à travers les deux indices proposés. Ces deux informations, disponibles à l’admission d’un séjour pour IC, permettent de segmenter la population en groupes de risque avec un écart de 40% d’incidence cumulée de réhospitalisation pour IC au bout d’un an de suivi.Pour la deuxième étude d’application, nous comparons différents modèles prédictifs afin de quantifier l’apport des indices de morbidité dans la prédiction des dépenses individuelles. Nous étudions trois périmètres de dépenses : totales, hospitalières et ambulatoires, parmi deux populations différentes : l’ensemble des personnes âgées de 65 ans ou plus et les personnes âgées de 65 ans ou plus et atteintes d’IC. Nous illustrons les enjeux de la définition de paiements populationnels prospectifs de type capitation, en comparant les dépenses observées aux dépenses prédites par ces modèles à l’échelle des départements métropolitains. La sévérité de l’état de santé, mesurée à travers les deux indices proposés, est le déterminant le plus important de la performance prédictive des dépenses, aussi bien au niveau individuel que départemental.Les indices MRMI et ERMI sont des outils performants pour prendre en compte la sévérité de l’état de santé dans les travaux basés sur des données du SNDS et de manière adaptée au résultat étudié. Ils peuvent servir de variables de stratification ou d’ajustement, ou être inclus parmi d’autres variables dans des modèles prédictifs.
2020
theses.fr
France
thèse ou mémoire
Applications
prestations des soins de santé
Prospectives
Population à risque
Systèmes de données
Modèles des risques proportionnels
Appréciation des risques
Santé
Applications
morbidité
Applications
soins
Modèles à risques
facteurs de risque
attention
dé-identification
signaux
santé
Anonymisation des données

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N3-AUTOINDEXEE
Une approche critique du modèle dominant de prévention du risque chimique L'apport de l'ergotoxicologie
http://activites.revues.org/2086
2009
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Activités - revue électronique
article de périodique
Modèles des risques proportionnels
modèles chimiques
Critique

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28/03/2024


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