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Méthodes de comparaisons de deux ou plusieurs groupes de données censurées par intervalle. Avec application en immunologie clinique. / Methods of comparisons of two or more groups of interval censored data. With application in clinical immunology.

Jonas, Sarah Flora 03 October 2018 (has links)
Dans le cadre des analyses des données de survie, la comparaison de plusieurs groupes d’individus, où l'événement d'intérêt est censuré par intervalle, représente un défi méthodologique. Lorsque le suivi des patients au cours de l'étude n'est pas continu, l'événement d'intérêt pourra survenir entre deux dates d'observation; il est dit censuré par intervalle. Des tests de comparaisons des distributions des temps de survie pour plusieurs groupes, adaptés à la censure par intervalle, ont été développés (tests du score, tests de pseudo log-rank pondérés, tests des rangs). C’est dans ce contexte que nous avons proposé deux nouveaux tests de comparaisons de groupes adaptés à des situations particulières de censure par intervalle. Le premier test concerne une situation où l’hypothèse alternative considère que les fonctions de risque instantané se croisent. Le second test concerne une situation où la population étudiée comporte une fraction non à risque pour l’événement d’intérêt. Ces deux tests ont fait l'objet d'une application sur des données réelles d'immunologie clinique. / In the context of analysis of survival data, the comparison of several groups of individuals, where the event of interest is interval censored, represents a methodological challenge. When the monitoring of patients during the study is not continuous, the event of interest may occur between two observation dates; it is said "interval censored". Tests of comparisons of survival time distributions for several groups, adapted for interval censoring, have been developed (score tests, weighted pseudo log-rank tests, rank tests). In this context, we have developped two new group comparison tests adapted to the particular situations of interval censoring. The first test apply to a situation where the alternative hypothesis considers that the hazard functions cross. The second test concerns a situation where the study population has a fraction not at risk for the event of interest. Both of these tests have been applied to real clinical immunology dataset.

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