Méthodologie en recherche biomédicale : les études
Etudes observationnelles. Cohortes. Cas-témoins. Transversales. Références. Méthodologie en recherche biomédicale : les études observationnelles. Yohann.
Méthodologie en recherche biomédicale
Etudes observationnelles. Cohortes. Cas-témoins. Transversales. 3. Etudes expérimentales. 4. Preuve par la statistique. Fluctuation d'échantillonnage.
Florent LE BORGNE
en outre remercier l'ensemble de l'équipe DIVAT-SPHERE ainsi que tous les études observationnelles l'investigateur peut uniquement observer l'effet de ...
Données longitudinales et modèles mixtes
Données expérimentales/observationnelles. • Étude appariée. • Étude pré-clinique ou essais cliniques. • Étude observationnelle. ? cohorte prospective.
Sommaire
On parle aussi d'études observationnelles ou non interventionnelles. DIVAT est une cohorte prospective multicentrique avec un accord de consortium en ...
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Tests du Log-rank ajusté : étude de simulations
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![Données longitudinales et modèles mixtes Données longitudinales et modèles mixtes](https://pdfprof.com/Listes/16/32737-16mpce-cm_donneeslongitudinales.pdf.pdf.jpg)
Introduction
Objectifs
Méthodes
historiquesModèle
linéaire mixteRappels
Modèle linéaire mixte
Inclusion de
covariablesExercices
Généralisation
Estimation
Tests d"inférence
Adéquation du
modèleLogiciels
Stratégie de
modélisationApplication
Discussion
RéférencesDonnées longitudinales et modèles mixtesEtienne Dantan
(Etienne.Dantan@univ-nantes.fr)Master 2 Recherche
Modélisation en Pharmacologie Clinique et Épidémiologie (UE Données longitudinales et données de survie)12, 13, 14 et 25 Novembre 2013
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Introduction
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Estimation
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Stratégie de
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Discussion
RéférencesPlan
1. Introduction
2. Objectifs
3. Méthodes historiques
4. Modèle linéaire mixte
5. Logiciels
6. Stratégie de modélisation7. Application
8. Discussion
9. Références
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2. Objectifs
3. Méthodes historiques
4. Modèle linéaire mixte
5. Logiciels
6. Stratégie de modélisation7. Application
8. Discussion
9. Références
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historiquesModèle
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RéférencesDonnées groupées
Fréquentes en épidémiologie
!Étude de facteurs familiaux ou environnementaux Résultat d"un plan de sondage où chaque observation n"est pas tirée au sort indépendamment des autres + facile de sélectionner des sujets par zone géographique concentrée !Exemples : hôpitaux, écoles, communes,... )Corrélation intra-groupe )Méthodes statistiques adaptées4 / 240
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RéférencesDonnées longitudinales
Définition
ou Données répétées Variable réponse mesurée de façon répétée au cours du temps sur les mêmes sujetsTraitées comme des données groupées
!toutes les observations d"un même sujet constituent un groupe )Intérêt majeur en épidémiologie : !Étude de l"évolution de sujets face à une pathologie5 / 240
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RéférencesDonnées longitudinales
Intérêt
Étude d"un ou plusieurs marqueurs au cours du tempsReflet de variations liées
!à la dégradation de l"état de santé du patient !à l"amélioration en réaction à la prise d"un médicament6 / 240
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RéférencesExemple 1 (Données de Captopril)Hand, Daly, Lunn, Mc Conway and Otrowski (1994)
Patients souffrant d"hypertension (N=15)
Critère de jugement :
Pression Ar térielleSystolique ,
Pression Ar térielleDy astolique
avant et après traitement (Captopril) )Effet du traitement sur la PAS, PAD?7 / 240
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RéférencesExemple 1 (Données de Captopril)Patient
Avant AprèsPAS PAD PAS PAD
1 210 130 201 125
2 169 122 165 121
3 187 124 166 121
4 160 104 157 106
5 167 112 147 101
6 176 101 145 85
7 185 121 168 98
8 206 124 180 105
9 173 115 147 103
10 146 102 136 98
11 174 98 151 90
12 201 119 168 98
13 198 106 179 110
14 148 107 129 103
15 154 100 131 82
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Objectifs
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RéférencesExemple 1 (Données de Captopril)6=Profils individuelsRemarques:90
100110
120
130
time
PAD (mmHg)
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RéférencesExemple 1 (Données de Captopril)6=Profils individuelsRemarques:
Observations
appariéesVariabilité
importante entre patients90 100110
120
130
time
PAD (mmHg)
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RéférencesExemple 2 (Courbes de croissance)
Goldstein et al. (1979)
La croissance est-elle liée à la taille de la mère? Filles de 6 ans (N=20) issues de familles où la taille de la mère est considérée comme étant petite , mo yenne, ou g randeCritère de jugement :
Croissance (taille) des filles au
cours de 4 années (de 6 à 10 ans)10 / 240
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RéférencesExemple 2 (Courbes de croissance)
Répartition des 20 jeunes filles selon la taille de leur mèreTaille de la mère (cm) Nombre de jeunes fillesPetites<155 6
Moyennes[155;164]7
Grandes>164 711 / 240
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RéférencesExemple 2 (Courbes de croissance)
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Modèle linéaire mixte
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covariablesExercices
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RéférencesExemple 2 (Courbes de croissance)
Remarques:
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Objectifs
Méthodes
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