En complément du Congrès, le programme d'EPICLIN comporte des formations pré-conférence organisées selon un mode hybride, permettant d’y participer en présentiel ou en distanciel. Les formations et le matériel pédagogique seront données en français.
Organisation : Format hybride (présentiel et distanciel).
Date : 8 juin 2021, de 14h00 à 17h30.
Public visé : Cette formation s’adresse aux statisticiens, épidémiologistes et cliniciens intéressés par les concepts liés aux méthodes dites de « survie relative » et à leur mise en application.
Prérequis : Connaissances de base de l’analyse de survie (concepts, estimation non paramétrique, modèle de régression). Le langage R sera utilisé pour illustrer les mises en pratique ; sa connaissance sera un plus mais n'est pas exigée.
Contexte : En oncologie, dans les études de survie en population, on s’intéresse souvent à la survie qui reflète la seule mortalité liée au cancer étudié. S’affranchir des autres causes de décès auxquelles nous sommes tous exposés permet notamment des comparaisons entre pays ou périodes. Cependant, dans ce contexte, la cause de décès est souvent peu fiable ou inconnue. Ainsi, des méthodes dites de « survie relative » ont été développées afin de disposer de méthodes ne dépendant pas de la connaissance de la cause de décès. Lors des dix dernières années, des progrès ont été effectués aussi bien du point de vue méthodologique, que par une standardisation de la terminologie. Nous proposons de faire un point sur les concepts en jeu, afin de comprendre quelle mesure choisir afin de répondre à la question d’intérêt. Puis, nous étudierons un estimateur non-paramétrique de la survie nette et des modèles de régression de la mortalité en excès.
Objectifs pédagogiques :
- Identifier la mesure correspondant à la question posée.
- Effectuer et interpréter des analyses de survie nette à l'aide de l’estimateur non paramétrique Pohar-Perme.
- Implémenter et interpréter des modèles de régression de la mortalité en excès.
Structuration de la formation : Cette formation associe aux éléments théoriques de base la mise en application pratique. Des exemples avec du code R permettront notamment de connaître les packages et les principales fonctions nécessaires à l’application des méthodes à des données réelles. La formation sera participative et interactive.
Matériel pédagogique mis à disposition à l'issue de la format : Diaporamas de la formation, code de programmation.
Intervenants : Professeur Roch Giorgi, Nathalie Grafféo.
Nombre maximal de participants : 20.
