la survie nette, indicateur clé de l'efficacité des systèmes de soin dans la lutte contre le cancer, est un concept théorique représentant la survie que l'on observerait dans un monde hypothétique où le cancer étudié serait la seule cause de décès. En s'affranchissant de la mortalité due aux causes autres que ce cancer, elle permet des comparaisons entre populations. Dans cette thèse, après présentation du concept et des méthodes d'estimation de la survie nette quand la cause de décès est inconnue, nous étudions trois problématiques. La première porte sur les tables de mortalité utilisées pour estimer la survie nette. En France, ces tables sont stratifiées sur âge, sexe, année et département. Il serait intéressant d'utiliser des tables stratifiées sur d'autres facteurs impactant la mortalité. Nous étudions l'impact du manque de stratification sur les estimations des effets des facteurs pronostiques sur la mortalité en excès (celle due au cancer en l'absence des autres causes de décès) par des études de simulations et sur données réelles. La deuxième problématique porte sur la construction d'un test de type log-rank pour comparer des distributions de survie nette estimées par l'estimateur Pohar-Perme, estimateur non paramétrique consistant de la survie nette. Notre troisième problématique est de déterminer dans une aire géographique des zones différentes en termes de survie nette. Nous adaptons une méthode de détection de clusters à la survie nette en utilisant le test précédemment développé comme critère de découpage. Ce travail propose ainsi des développements et outils nouveaux pour étudier et améliorer la qualité de la prise en charge des patients atteints d'un cancer.
