Liste des ressources pédagogiques : Statistiques, méthodologie de la recherche clinique et épidémiologique

Support de cours - EPICLIN 2021

Présentation du modèle à taux proportionnel de Cox et de certaines extensions.

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.

Code R utilisé dans le diaporama de la Vidéo InterActive "Analyse des durées de survie Modèle de régression de Cox et Extensions".
Vérification de l'hypothèse de log-linéarite : résidus de martingal.

Code R utilisé dans le diaporama de la Vidéo InterActive "Analyse des durées de survie Modèle de régression de Cox et Extensions".
Vérification de l'hypothèse de taux propotionnels : résidus de Schoenfeld.

Code R utilisé dans le diaporama de la Vidéo InterActive "Analyse des durées de survie Modèle de régression de Cox et Extensions".
Modélisation d'un effet non-linéaire pour une variable continue.

Vidéo interactive portant sur le modèle de régression de Cox et certaines de ses extensions. Applications avec le logiciel d'analyse statistique R.