Libellé préféré : Modélisation de médicament;
Identifiant d'origine : M0023351;
CUI UMLS : C0013193;
Record lié au concept
- Type(s) sémantique(s)
N3-AUTOINDEXEE
Modélisation des expositions médicamenteuses et de leurs effets variant dans le temps
: comparaison de méthodes d'analyse statistique
https://www.theses.fr/2022UPASR008
L'évaluation des effets des expositions médicamenteuses sur la survenue des évènements
de santé constitue un réel défi. En effet, l'exposition médicamenteuse des individus
étant susceptible de varier dans le temps, elle entraîne des risques associés qui
dépendent à la fois de la dose, de la durée et du moment des traitements. Ainsi, différents
schémas d'étude et méthodes d'analyse statistique sont utilisés pour estimer le risque
associé à une exposition médicamenteuse. Cependant, peu de travaux ont évalué et comparé
systématiquement les performances respectives des schémas d'étude de cohorte et cas-témoins
niché (CTN) pour estimer l'effet d'une exposition médicamenteuse fixe ou variable
au cours du temps. Dans ce travail de thèse, nous avons utilisé des simulations pour
examiner et comparer les performances des estimations issues des analyses CTN par
rapport à celles issues des analyses de la cohorte entière pour évaluer les associations
entre une exposition fixe ou variable dans le temps et le risque de survenue d'un
évènement de santé. Pour cette comparaison, nous avons également utilisé les données
de la cohorte E3N permettant d'évaluer l'association entre l'utilisation de traitements
hormonaux de la ménopause et le risque de cancer du sein. Les résultats de l'étude
de simulation que nous avons réalisée ont montré que les estimations obtenues de l'analyse
de la cohorte entière étaient non biaisées dans tous les scénarios considérés. Cependant,
les estimations issues des analyses CTN étaient substantiellement biaisées, en particulier
lorsqu'un seul témoin était apparié à chaque cas. Ce biais des estimations cas-témoins
nichées augmentait avec la proportion d'évènements. Une amélioration sensible des
estimations CTN a été observée après le recours à une méthode de réduction de biais,
semblant suggérer que les biais observés pouvaient résulter de données éparses. Cependant,
cette explication ne nous a pas satisfaits car les biais persistaient quel que soit
le nombre d'évènements. Nous avons donc poursuivi nos investigations en nous intéressant
à la gestion des temps d'évènement ex-æquos en évaluant différentes méthodes pour
les prendre en compte dans l'analyse CTN. Notre étude de simulation et l'application
aux données de la cohorte E3N a montré que les analyses CTN avec les approximations
de Breslow ou d'Efron pouvaient entraîner un biais important lorsqu'il y avait un
grand nombre de temps d'évènement ex-æquos dans les données. Cependant, une fois les
ex-æquos correctement pris en compte en utilisant la méthode exacte ou une approche
permettant d'avoir un seul cas dans chaque strate, les estimations CTN étaient presque
exemptes de biais et proches de celles de l'analyse de la cohorte entière. Nous recommandons
fortement d'être particulièrement vigilant aux temps d'évènement ex-æquos dans les
analyses CTN, en particulier à la façon dont ils sont gérés aussi bien lors de la
formation des strates appariées que lors de l'analyse par régression logistique conditionnelle.
2022
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