Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.

La violence conjugale est un problème social qui engendre des coûts sérieux (Statistique Canada, 2016). Son traitement est important. Les taux d’abandon thérapeutique observés dans les programmes de traitement en groupe pour les hommes auteurs de comportements violents en contexte conjugal se situent entre 15 et 58 % (Jewell & Wormith, 2010). Ces hauts taux d’abandon réduisent l’efficacité réelle des suivis pour violence conjugale (Bowen & Gilchrist, 2006). Des études montrent que l’âge, l’occupation, le statut conjugal, le faible revenu, l’expérience de violence physique à l’enfance, la consommation de drogue et d’alcool, ainsi que la personnalité colérique et la fréquence des comportements de violence sont des variables qui permettent de prédire l’abandon d’un programme de traitement de la violence conjugale en format de groupe et de type fermé (Jewell & Wormith, 2010). Aucune étude recensée n’a étudié les prédicteurs liés à l’abandon thérapeutique d’un traitement en format individuel de type ouvert. Cette étude visait à identifier quels sont les moments-clés où il y a cessation du suivi pour violence conjugale et à vérifier quelles variables sont associées à une cessation plus ou moins précoce du traitement individuel des hommes auteurs de violence conjugale. Une batterie de questionnaires auto-rapportés a été soumise à 206 hommes francophones qui amorcent une consultation individuelle pour un problème de violence conjugale dans un centre communautaire de la province de Québec. Parmi ceux-ci se trouvaient des questionnaires évaluant l’expérience de la colère, les comportements de violence conjugale, les insécurités d’attachement amoureux et la désirabilité sociable. Le nombre de séances complétées par chaque participant a également été obtenu par le biais de l’organisme. Une première analyse de survie a permis de produire une table de survie et d’identifier trois moments où la cessation du suivi est la plus fréquente, soient une cessation précoce (1 ou 2 séances), une cessation à court terme (3 à 5 séances) et une cessation à moyen terme (après la 11e séance). L’analyse de survie par régression de Cox a ensuite permis de montrer que l’âge, le fait d’avoir complété ou non des études post-secondaires, le fait d’avoir une occupation stable (emploi ou études à temps plein) ou non, le fait de consulter sous ordonnance légale, le niveau de violence psychologique émise, ainsi que les insécurités d’attachement (évitement de l’intimité, anxiété d’abandon) sont tous des prédicteurs significatifs du moment de cessation d’un suivi individuel de type ouvert pour violence conjugale. Plus précisément, les participants qui n’ont pas complété d’études post-secondaires, qui sont sans occupation stable, qui consultent sous ordonnance de la Cour ou de la DPJ et qui présentent peu d’évitement de l’intimité ont davantage tendance à cesser leur suivi de façon précoce; les participants qui ont complété des études post-secondaires et qui présentent peu d’anxiété d’abandon ont davantage tendance à cesser leur suivi à court terme; les clients qui posent moins d’actes de violence psychologique ont davantage tendance à mettre fin à leur suivi à moyen terme. Les implications cliniques de ces résultats sont discutées

Dans ce travail, nous présentons de nouveaux modèles pour l'analyse de survie. Nous généralisons l'approche de Marshall et Olkin (A New Method for Adding a Parameter to a Family of Distributions with Application to the Exponential and Weibull Families, Biometrika, 1997). Partant d'une distribution de probabilité de base arbitraire, nous lui ajoutons des paramètres extérieurs au sens qu'il ne s'agit pas directement de paramètres d'échelle ou de forme. Nous obtenons des courbes de risque plus riches, garanties de la souplesse de ces nouvelles distributions de probabilité. Des méthodes d'estimation de ces paramètres sont présentées. Nous montrons l'adéquation de notre modèle sur des données réelles. Dans un second temps, nous nous intéressons aussi au problème de l'estimation sans biais dans les échantillons censurés. Nous apportons des résultats nouveaux. En particulier, nous généralisons un résultat de Rubin et Van der Laan (A Doubly Robust Censoring Unbiased Transformation, The International Journal of Biostatistics, 2007). / In this work, we propose new models for survival analysis. We generalise the approach from Marshall and Olkin (A New Method for Adding a Parameter to a Family of Distributions with Application to the Exponential and Weibull Families, Biometrika, 1997). Given an arbitrary baseline probability distribution, we add some external parameters that are not scale or shape parameters. In this way, we obtain more flexible hazard rate curves. Some methods to estimate these parameters are presented. We show the goodness of fit of our model with a real data set. In a second part, we are also interesting by unbiased estimation in a censored sample. We give new results. We generalise a result from Rubin and Van der Laan (A Doubly Robust Censoring Unbiased Transformation, The International Journal of Biostatistics, 2007).

Matthews et Farewell (1982, 1985) ont proposé le modèle de risque instantané constant avec un point de rupture pour modéliser les temps de rechute après le traitement « remission induction ». Dans ce mémoire, des études théoriques et simulées des statistiques de score et du test des rapports de vraisemblances sont présentées, afin de tester l'existence d'un temps de rupture dans le modèle de risque instantané constant. Les méthodes d'estimation du point de rupture et des autres paramètres du modèle sont aussi discutées dans la première partie de ce travail, avec une application du modèle sur des données réelles. Le modèle des risques proportionnels avec un point de rupture de Liang et al.(1990) est discuté dans la deuxième moitié du mémoire comme un cas spécial du modèle de Cox avec covariables dépendantes du temps. Les caractéristiques de ce modèle et quelques difficultés d'inférence liées à celui-ci sont également présentées. À titre d'exemple, le modèle est appliqué à une série de données recueillies dans un groupe de patients qui suivent deux traitements différents du cancer du poumon. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Temps de rupture, Modèle de risque constant avec point de rupture, Modèle de Cox avec un point de rupture, Statistique de score, Statistique du test des rapports de vraisemblances.

Thèse de doctorat : Biostatistique : Lyon 1 : 2007. / Titre provenant de l'écran titre. 98 réf. bibliogr.

Cette thèse contribue au développement de l'estimation non paramétrique de la fonction de survie conditionnelle étant donné une covariable continue avec données censurées. Elle est basée sur trois articles écrits avec mon directeur de thèse, le professeur Thierry Duchesne. Le premier article, intitulé "Une généralisation de l'estimateur de Turnbull pour l'estimation non paramétrique de la fonction de survie conditionnelle avec données censurées par intervalle, " a été publié en 2011 dans Lifetime Data Analysis, vol. 17, pp. 234 - 255. Le deuxième article, intitulé "Sur la performance de certains estimateurs nonparamétriques de la fonction de survie conditionnelle avec données censurées par intervalle, " est parru en 2011 dans la revue Computational Statistics & Data Analysis, vol. 55, pp. 3355-3364. Le troisième article, intitulé "Estimation de la fonction de survie conditionnelle d'un temps de défaillance étant donné une covariable variant dans le temps avec observations censurées par intervalles", sera bientôt soumis à la revue Statistica Sinica.

Thèse d'exercice : Médecine. Pneumologie : Paris 12 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. f. 35-42.

Dans le domaine de l’oncogénomique, l’un des axes actuels de recherche est l’identification de nouveaux marqueurs génétiques permettant entre autres de construire des règles prédictives visant à classer les patients selon le risque d’apparition d’un événement d’intérêt (décès ou récidive tumorale). En présence de telles données de haute dimension, une première étape de sélection parmi l’ensemble des variables candidates est généralement employée afin d’identifier les marqueurs ayant un intérêt explicatif jugé suffisant. Une question récurrente pour les biologistes est le choix de la règle de sélection. Dans le cadre de l’analyse de survie, les approches classiques consistent à ranger les marqueurs génétiques à partir du risque relatif ou de quantités issues de test statistiques (p-value, q-value). Cependant, ces méthodes ne sont pas adaptées à la combinaison de résultats provenant d’études hétérogènes dont les tailles d’échantillons sont très différentes.Utiliser un indice tenant compte à la fois de l’importance de l’effet pronostique et ne dépendant que faiblement de la taille de l’échantillon permet de répondre à cette problématique. Dans ce travail, nous proposons un nouvel indice de capacité de prédiction afin de sélectionner des marqueurs génomiques ayant un impact pronostique sur le délai de survenue d’un évènement.Cet indice étend la notion de pseudo-R2 dans le cadre de l’analyse de survie. Il présente également une interprétation originale et intuitive en terme de « séparabilité ». L’indice est tout d’abord construit dans le cadre du modèle de Cox, puis il est étendu à d’autres modèles plus complexes à risques non-proportionnels. Des simulations montrent que l’indice est peu affectée par la taille de l’échantillon et la censure. Il présente de plus une meilleure séparabilité que les indices classiques de la littérature. L’intérêt de l’indice est illustré sur deux exemples. Le premier consiste à identifier des marqueurs génomiques communs à différents types de cancers. Le deuxième, dans le cadre d’une étude sur le cancer broncho-pulmonaire, montre l’intérêt de l’indice pour sélectionner des facteurs génomiques entraînant un croisement des fonctions de risques instantanés pouvant être expliqué par un effet « modulateur » entre les marqueurs. En conclusion, l’indice proposé est un outil prometteur pouvant aider les chercheurs à identifier des listes de gènes méritant des études plus approfondies. / In oncogenomics research, one of the main objectives is to identify new genomic markers so as to construct predictive rules in order to classify patients according to time-to-event outcomes (death or tumor relapse). Most of the studies dealing with such high throughput data usually rely on a selection process in order to identify, among the candidates, the markers having a prognostic impact. A common problem among biologists is the choice of the selection rule. In survival analysis, classical procedures consist in ranking genetic markers according to either the estimated hazards ratio or quantities derived from a test statistic (p-value, q-value). However, these methods are not suitable for gene selection across multiple genomic datasets with different sample sizes.Using an index taking into account the magnitude of the prognostic impact of factors without being highly dependent on the sample size allows to address this issue. In this work, we propose a novel index of predictive ability for selecting genomic markers having a potential impact on timeto-event outcomes. This index extends the notion of "pseudo-R2" in the ramework of survival analysis. It possesses an original and straightforward interpretation in terms of "separability". The index is first derived in the framework of the Cox model and then extended to more complex non-proportional hazards models. Simulations show that our index is not substantially affected by the sample size of the study and the censoring. They also show that its separability performance is higher than indices from the literature. The interest of the index is illustrated in two examples. The first one aims at identifying genomic markers with common effects across different cancertypes. The second shows, in the framework of a lung cancer study, the interest of the index for selecting genomic factor with crossing hazards functions, which could be explained by some "modulating" effects between markers. The proposed index is a promising tool, which can help researchers to select a list of features of interest for further biological investigations.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.