Survival analysis often includes dealing with data that are censored. This thesis focuses on censoring in the form of current status data. We discuss seve- ral methods of regression analysis of current status data and focus mainly on a method that assumes that the time to event follows the additive hazards mo- del. Under the assumption of proportional hazards for the monitoring time, this method does not require knowing the baseline hazard function and allows us to use the theory and software which were developed for Cox model. We also pre- sent a modification of this method, a two-step estimator, and show that it is asymptotically normal and has the advantage of lower asymptotic variance.

Alzheimer's Disease (AD) affects nearly 5.4 million Americans as of 2016 and is the most common form of dementia. The disease is characterized by the presence of neurofibrillary tangles and amyloid plaques [1]. The amount of plaques are measured by Braak stage, post-mortem. It is known that AD is positively associated with hypercholesterolemia [16]. As statins are the most widely used cholesterol-lowering drug, there may be associations between statin use and AD. We hypothesize that those who use statins, specifically lipophilic statins, are more likely to have a low Braak stage in post-mortem analysis. In order to address this hypothesis, we wished to fit a regression model for ordinal outcomes (e.g., high, moderate, or low Braak stage) using data collected from the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) autopsy cohort. As the outcomes were matched on the length of follow-up, a conditional likelihood-based method is often used to estimate the regression coefficients. However, it can be challenging to solve the conditional-likelihood based estimating equation numerically, especially when there are many matching strata. Given that the likelihood of a conditional logistic regression model is equivalent to the partial likelihood from a stratified Cox proportional hazard model, the existing R function for a Cox model, coxph( ), can be used for estimation of a conditional logistic regression model. We would like to investigate whether this strategy could be extended to a regression model for ordinal outcomes. More specifically, our aims are to (1) demonstrate the equivalence between the exact partial likelihood of a stratified discrete time Cox proportional hazards model and the likelihood of a conditional logistic regression model, (2) prove equivalence, or lack there-of, between the exact partial likelihood of a stratified discrete time Cox proportional hazards model and the conditional likelihood of models appropriate for multiple ordinal outcomes: an adjacent categories model, a continuation-ratio model, and a cumulative logit model, and (3) clarify how to set up stratified discrete time Cox proportional hazards model for multiple ordinal outcomes with matching using the existing coxph( ) R function and interpret the regression coefficient estimates that result. We verified this theoretical proof through simulation studies. We simulated data from the three models of interest: an adjacent categories model, a continuation-ratio model, and a cumulative logit model. We fit a Cox model using the existing coxph( ) R function to the simulated data produced by each model. We then compared the coefficient estimates obtained. Lastly, we fit a Cox model to the NACC dataset. We used Braak stage as the outcome variables, having three ordinal categories. We included predictors for age at death, sex, genotype, education, comorbidities, number of days having taken lipophilic statins, number of days having taken hydrophilic statins, and time to death. We matched cases to controls on the length of follow up. We have discussed all findings and their implications in detail.

共變數的值會隨著時間而改變時，我們稱之為時間相依之共變數。時間相依之共變數往往具有重複測量的特性，也是長期資料裡最常見到的一種共變數形態；在對時間相依之共變數進行重複測量時，可以考慮每次測量的間隔時間相同或是間隔時間不同兩種情形。在間隔時間相同的情形下，我們可以忽略間隔時間所產生的效應，利用分組的Cox模式或是合併的羅吉斯迴歸模式來分析，而合併的羅吉斯迴歸是一種把資料視為“對象 時間單位”形態的分析方法；此外，分組的Cox模式和合併的羅吉斯迴歸模式也都可以用來預測存活機率。在某些條件滿足下，D’Agostino等六人在1990年已經證明出這兩個模式所得到的結果會很接近。 當間隔時間為不同時，我們可以用計數過程下的Cox模式來分析，在計數過程下的Cox模式中，資料是以“對象 區間”的形態來分析。2001年Bruijne等人則是建議把間隔時間也視為一個時間相依之共變數，並將其以B-spline函數加至模式中分析；在我們論文的實證分析裡也顯示間隔時間在延伸的Cox模式中的確是個很顯著的時間相依之共變數。延伸的Cox模式為間隔時間不同下的時間相依之共變數提供了另一個分析方法。至於在時間相依之共變數的預測方面，我們是以指數趨勢平滑法來預測其未來時間點的數值；利用預測出來的時間相依之共變數值再搭配延伸的Cox模式即可預測未來的存活機率。 / It is so called “time-dependent covariates” that the values of covariates change over time. Time-dependent covariates are measured repeatedly and often appear in the longitudinal data. Time-dependent covariates can be regularly or irregularly measured. In the regular case, we can ignore the TEL(time elapsed since last observation) effect and the grouped Cox model or the pooled logistic regression model is employed to anlalyze. The pooled logistic regression is an analytic method using the“person-period”approach. The grouped Cox model and the pooled logistic regression model also can be used to predict survival probablity. D’Agostino et al. (1990) had proved that pooled logistic regression model is asymptotically equivalent to the grouped Cox model. If time-dependent covariates are observed irregularly, Cox model under counting process may be taken into account. Before making the prediction we must turn the original data into“person-interval”form, and this data form is also suitable for the prediction of grouped Cox model in regular measurements. de Bruijne et al.(2001) first considered TEL as a time-dependent covariate and used B-spline function to model it in their proposed extended Cox model. We also show that TEL is a very significant time-dependent covariate in our paper. The extended Cox model provided an alternative for the irregularly measured time-dependent covariates. On the other hand, we use exponential smoothing with trend to predict the future value of time-dependent covariates. Using the predicted values with the extended Cox model then we can predict survival probablity.

本研究主要以Cox 迴歸模型為主軸，以1995年7月1日至1999年5月7日公務人員退撫基金成員:公務人員及教育人員為研究對象，分析影響基金成員各項脫退的個別變數，並量化所擇取之變數的影響，以估計各個基金成員的脫退率。同時針對現有基金成員，評估退撫基金短期現金支出並分析之。實證結果發現：藉由Cox迴歸模型之分析可知，相異的脫退因素，被不同的迴歸變數所影響著，且各個變數對各項脫退的影響程度亦存在著差異。短期現金支出的評估結果顯示，各項給付支出，以退休給付的支出佔最大的比例，次為資遣、死亡及離職給付。而人數比例較少的教育人員，其脫退給付支出金額，高於公務人員之給付支出。 略 / Cox regression model is proposed in this study to investigate the demographic factors (i.e., gender, age, seniority, salary scale and the entry date) that influence the turnover pattern of the plan members. This research has focused on the government employees and public school teachers in Taiwan Public Employees Retirement System (Tai-PERS). Quantitative analyses on turnover are performed through monitoring and selecting the significant factors in Cox regression model. Finally based on the current members in Tai-PERS, the short-term cash outflow is projected. Based on the empirical results, different causes of turnover (i.e., death, withdrawal, layoff and retirernent) are influenced by the selected factors. Significant differences have been found within the various causes of decrements. Result from the short-term cash outflow shows that the payment due to retirement has the largest proportion. Then follows the payment amount due to payoff, death and withdrawal if we rank them in order. In additions, the total payments of the public school teachers are larger than those of the government employees, while the plan members of the public school teachers are comparatively less.

可轉換公司債為複合式證券，除了具有債券性質外，並給予持有者於債券流通期間內行使轉換為股票之權利。以存活分析方法探討可轉債之研究尚屬少見，本論文乃以台灣上市櫃公司發行之5年期可轉債為研究資料，先整理出與公司經營有關的變數，再分別以Cox模式與再發事件之兩種邊際模型(marginal model)：A-G (Anderson-Gill) 模式、PWP-TT (Prentice-Williams-Petersen)模式為研究分析方法，探討可轉債之流通時間及大量交易時間的問題。本論文並將可轉債分類為債券類型、混合類型和權益類型，且由於不同類型可轉債之流通時間有所差異，因此以其為分層條件加入模式中進行分析。研究結果發現，資產總額、總負債率、TCRI評等及董監持股率等變數，具有顯著解釋可轉債流通時間的能力，可見公司財務負債狀況與穩定性與流通期間有關；而最高差價(當月最高股價與轉換價之相對差價)、長期負債率、總負債率及股價報酬率等變數，則可顯著解釋大量交易的發生時間，表示公司財務負債狀況與股價利潤差與大量交易發生之快慢有關，其中資產總額、最高差價、TCRI評等及股價報酬率之係數均顯著為正，長期負債率、總負債率及董監持股率之係數則顯著為負。由於平均表現之存活曲線與經驗存活曲線相當接近，以Kolmogorov-Smirnov檢定多無顯著差異，顯示這些模式有不錯的配適能力；至於對個別公司估計出之存活曲線，則或有與經驗存活曲線相差較多的現象，顯示所建立的模式可對個別公司提供可轉債即將結束流通或發生大量交易之預警。 / Convertible bonds are hybrid securities that possess the properties of bonds and the right to convert bonds into shocks. Few articles employed survival analysis to analyze the characteristics of convertible bonds. To investigate the effects of the issuer’s financial information to the duration of circulation and the timing of the massive trading about convertible bonds, Taiwan’s 5-year convertible bonds were collected, and three methods of survival analysis were employed：Cox model、A-G (Anderson-Gill) model and PWP-TT(Prentice-Williams-Petersen) model. We classified convertible bonds as debt-like, equity-like, and hedge-like, and then make the classification as a stratification condition later. In summary, total Assets, total debt ratio, TCRI, and the proportion of holding share in supervisors and directors are significant variables on circulation period of convertible bonds. Apparently, the extent of debt and financial stability of issuers have significant effects on circulation period; the difference between stock price and conversion price, long-term debt ratio, total debt ratio and stock return rate contribute significantly on the timing of massive trading of convertible bonds. While the extent of debt and the return of stock hasten the hazard of the timing of massive trading. Furthermore, there are no significant differences between the survival curves evaluated at the average performance levels and the corresponding empirical survival curves, according to the results of Kolmogorov-Smirnov test. However, the differences between individual survival probabilities and overall empirical survival probabilities might be large, which indicates that the models incorporate companies’ performance overtime may provide a warning message for the termination of circulation or the timing of massive trading for a particular convertible bond.

Credit risk measurement and management has great importance in credit market. Credit derivative products are the major hedging instruments in this market and credit default swap contracts (CDSs) are the most common type of these instruments. As observed in credit crunch (credit crisis) that has started from the United States and expanded all over the world, especially crisis of Iceland, CDS premiums (prices) are better indicative of credit risk than credit ratings. Therefore, CDSs are important indicators for credit risk of an obligor and thus these products should be understood by market participants well enough. In this thesis, initially, advanced credit risk models firsts, the structural (firm value) models, Merton Model and Black-Cox constant barrier model, and the intensity-based (reduced-form) models, Jarrow-Turnbull and Cox models, are studied. For each credit risk model studied, survival probabilities are calculated. After explaining the basic structure of a single name CDS contract, by the help of the general pricing formula of CDS that result from the equality of in and out cash flows of these contracts, CDS price for each structural models (Merton model and Black-Cox constant barrier model) and CDS price for general type of intensity based models are obtained. Before the conclusion, default intensities are obtained from the distribution functions of default under two basic structural models / Merton and Black-Cox constant barrier. Finally, we conclude our work with some inferences and proposals.

Ce travail est motivé par la nécessité de mieux comprendre la technique de récupération du pétrole par injection de polymères à l'échelle du pore. On considère deux fluides immiscibles dans un réseau de microcanaux. A cette échelle, le diamètre des canaux est de l'ordre de quelques dizaines de micromètres tandis que la vitesse est de l'ordre du centimètre par seconde. Cela nous permet d'utiliser les équations de Stokes incompressible pour décrire l'écoulement des fluides. Le modèle Olroyd-B est utilisé pour décrire l'écoulement du fluide viscoélastique. Afin d'effectuer des simulations numériques dans une géométrie complexe comme un réseau de microcanaux, une méthode de pénalisation est utilisée. Pour suivre l'interface entre les deux fluides, la méthode Level-Set est employée. Le modèle pour la dynamique de la ligne triple est basé sur les la loi de Cox. Enfin, on présente des résultats de simulations numériques avec des paramètres physiques réalistes. / This work is motivated by the need for better understanding the polymer Enhanced Oil Recovery (EOR) technique at the pore-scale. We consider two phase immiscible fluids in a microchannel network. In microfluidics, the diameter of the channels is of the order of a few tens of micrometers and the flow velocity is of the order of one centimeter per second. The incompressible Stokes equations are used to describe the fluid flow. The Oldroyd-B rheological model is used to capture the viscoelastic behavior. In order to perform numerical simulations in a complex geometry like a microchannel network, a penalization method is implemented. To follow the interface between the two fluids, the Level-Set method is employed. The dynamic contact line model used in this work is based on the Cox law. Finally, we perform simulations with realistic parameters.

La poursuite du rythme d’augmentation de l’espérance de vie des générations issue du baby-boom dans les pays développés serait souvent accompagnée de limitations fonctionnelles, d’incapacité, de plus en plus observées dans la population gériatrique. L'objectif général de cette thèse était de contribuer à la connaissance de l’évolution de l’autonomie fonctionnelle des personnes âgées dans une population hétérogène. Il s’agissait dans un premier temps d'identifier des groupes homogènes dans une population hétérogène de personnes âgées suivant la même trajectoire d'autonomie fonctionnelle sur une période de deux ans, ainsi que des facteurs prédictifs potentiels. Dans un second temps, d’analyser les conséquences cliniques des trajectoires et la survie des patients sur la même période d’observation. Le SMAF (Système de Mesure de l’Autonomie Fonctionnelle) et les échelles ADL (Activities of Daily Living) ont été employés comme indicateurs d’évaluation de l’autonomie. Dans ce contexte, des données de 221 patients issues de la cohorte UPSAV (Unité de Prévention, de Suivi et d’Analyse du Vieillissement) ont été exploitées. Nous avons employé trois méthodes d’analyse de trajectoires dont le GBTM (Group-Based Trajectory Modeling), k-means et classification ascendante hiérarchique. Les résultats ont révélé trois trajectoires distinctes d’autonomie fonctionnelle : stable, stable pendant un temps puis détériorée, continuellement altérée. Les facteurs prédictifs des trajectoires obtenus à l’aide de la régression logistique sont des critères socio-démographiques, médicaux et biologiques. Les personnes âgées affectées à la trajectoire de perte d’autonomie (trajectoire continuellement altérée) ont montré de fortes proportions de chutes dommageables. A partir d’un modèle de Cox, les troubles neurocognitifs, l’insuffisance cardiaque, la perte de poids involontaire et l’alcool ont été révélés comme facteurs prédictifs de la survenue du décès. On conclut de ces travaux que l’analyse longitudinale sur deux ans de suivi a permis de trouver des sous-groupes homogènes de personnes âgées en termes d’évolution de l’indépendance fonctionnelle. Quel que soit le niveau d’autonomie, la prévention de l’UPSAV devient utile même si le niveau d’utilité n’est pas le même. La prévention et le dépistage de la perte d’autonomie de la personne âgée suivie sur son lieu de vie doivent être anticipés afin de retarder la dégradation et maintenir l’autonomie à domicile. Des analyses ultérieures devraient s’intéresser à l’exploration de plus larges cohortes de personnes âgées pour confirmer et généraliser notre travail. / The increase in life expectancy of baby boom generations in developed countries would often be accompanied by functional limitations, disability, increasingly observed in the geriatric population. The general objective of this thesis was to contribute to the knowledge of the evolution of the functional independence of older people in a heterogeneous population. First, it was to identify homogeneous groups in a heterogeneous population of elderly people following the same functional independence trajectory over a two-year period, and potential predictive factors. Second, it was to analyze the clinical consequences of trajectories and patient survival over the same observation period. The SMAF (Système de Mesure de l'Autonomie Fonctionnelle) and ADL (Activities of Daily Living) scales were used as indicators for measuring independence. Analysis were performed from a sample of 221 patients of UPSAV (Unit for Prevention, Monitoring and Analysis of Aging) cohort. We used three methods including trajectory analysis including GBTM (Group-Based Trajectory Modeling), k-means and ascending hierarchical classification. The results suggest three distinct trajectories of functional independence: stable, stable then decline, continuously decline. The predictors of trajectories obtained using logistic regression are socio-demographic, medical and biological criteria. Patients assigned to the loss of independence trajectory (continuously altered trajectory) reported high proportions of injurious falls. Based on a Cox model, neurocognitive disorders, heart failure, involuntary weight loss and alcohol were revealed as predictors of death. We conclude from this work that the two-year longitudinal analysis identified homogeneous subgroups of elderly people in terms of changes in functional independence. The prevention of UPSAV becomes a useful even if the utility level is not the same. Prevention and screening of the loss of independence of the elderly person followed at home must be anticipated in order to delay the deterioration and to maintaining the autonomy. Future analyses should focus on exploring large cohorts of older people to confirm and generalize our research.

Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins / Background: Case-control studies are very often used by epidemiologists to assess the impact of specific exposure(s) on a particular disease. These exposures may be represented by several time-dependent covariates and new methods are needed to accurately estimate their effects. Indeed, conventional logistic regression, which is the standard method to analyze case-control data, does not directly account for changes in covariate values over time. By contrast, survival analytic methods such as the Cox proportional hazards model can directly incorporate time-dependent covariates representing the individual entire exposure histories. However, it requires some careful manipulation of risk sets because of the over-sampling of cases, compared to controls, in case-control studies. As shown in a preliminary simulation study, the optimal definition of risk sets for the analysis of case-control data remains unclear and has to be investigated in the case of time-dependent variables. Objective: The overall objective is to propose and to investigate new versions of the Cox model for assessing the impact of time-dependent exposures in case-control studies, and to apply them to a real case-control dataset on lung cancer and smoking. Methods: I identified some potential new risk sets definitions (the weighted Cox model and the simple weighted Cox model), in which different weights were given to cases and controls, in order to reflect the proportions of cases and non cases in the source population. The properties of the estimates of the exposure effects that result from these new risk sets definitions were investigated through a simulation study. Various aspects of exposure were generated (intensity, duration, cumulative exposure value). The simulated case-control data were then analysed using different versions of Cox’s models corresponding to existing and new definitions of risk sets, as well as with standard logistic regression, for comparison purpose. The different regression models were then applied to real case-control data on lung cancer. The estimates of the effects of different smoking variables, obtained with the different methods, were compared to each other, as well as to simulation results. Results: The simulation results show that the estimates from the new proposed weighted Cox models, especially those from the weighted Cox model, are much less biased than the estimates from the existing Cox models that simply include or exclude future cases. In addition, the weighted Cox model was slightly, but systematically, less biased than logistic regression. The real life application shows some greater discrepancies between the estimates of the proposed Cox models and logistic regression, for some smoking time-dependent covariates. Conclusions: The results suggest that the new proposed weighted Cox models could be an interesting alternative to logistic regression for estimating the effects of time-dependent exposures in case-control studies.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème majeur. Il n’est donc pas étonnant que l’identification des facteurs qui en accroissent le risque ait mobilisé autant d’attention. Les aînés plus fragiles ayant besoin de soutien pour vivre dans la communauté sont néanmoins demeurés le parent pauvre de la recherche, bien que, plus récemment, les autorités québécoises en aient fait une cible d’intervention prioritaire. Les études d’observation prospectives sont particulièrement indiquées pour étudier les facteurs de risque de chutes chez les personnes âgées. Leur identification optimale est cependant compliquée par le fait que l’exposition aux facteurs de risque peut varier au cours du suivi et qu’un même individu peut subir plus d’un événement. Il y a 20 ans, des chercheurs ont tenté de sensibiliser leurs homologues à cet égard, mais leurs efforts sont demeurés vains. On continue aujourd’hui à faire peu de cas de ces considérations, se concentrant sur la proportion des personnes ayant fait une chute ou sur le temps écoulé jusqu’à la première chute. On écarte du coup une quantité importante d’information pertinente. Dans cette thèse, nous examinons les méthodes en usage et nous proposons une extension du modèle de risques de Cox. Nous illustrons cette méthode par une étude des facteurs de risque susceptibles d’être associés à des chutes parmi un groupe de 959 personnes âgées ayant eu recours aux services publics de soutien à domicile. Nous comparons les résultats obtenus avec la méthode de Wei, Lin et Weissfeld à ceux obtenus avec d’autres méthodes, dont la régression logistique conventionnelle, la régression logistique groupée, la régression binomiale négative et la régression d’Andersen et Gill. L’investigation est caractérisée par des prises de mesures répétées des facteurs de risque au domicile des participants et par des relances téléphoniques mensuelles visant à documenter la survenue des chutes. Les facteurs d’exposition étudiés, qu’ils soient fixes ou variables dans le temps, comprennent les caractéristiques sociodémographiques, l’indice de masse corporelle, le risque nutritionnel, la consommation d’alcool, les dangers de l’environnement domiciliaire, la démarche et l’équilibre, et la consommation de médicaments. La quasi-totalité (99,6 %) des usagers présentaient au moins un facteur à haut risque. L’exposition à des risques multiples était répandue, avec une moyenne de 2,7 facteurs à haut risque distincts par participant. Les facteurs statistiquement associés au risque de chutes incluent le sexe masculin, les tranches d’âge inférieures, l’histoire de chutes antérieures, un bas score à l’échelle d’équilibre de Berg, un faible indice de masse corporelle, la consommation de médicaments de type benzodiazépine, le nombre de dangers présents au domicile et le fait de vivre dans une résidence privée pour personnes âgées. Nos résultats révèlent cependant que les méthodes courantes d’analyse des facteurs de risque de chutes – et, dans certains cas, de chutes nécessitant un recours médical – créent des biais appréciables. Les biais pour les mesures d’association considérées proviennent de la manière dont l’exposition et le résultat sont mesurés et définis de même que de la manière dont les méthodes statistiques d’analyse en tiennent compte. Une dernière partie, tout aussi innovante que distincte de par la nature des outils statistiques utilisés, complète l’ouvrage. Nous y identifions des profils d’aînés à risque de devenir des chuteurs récurrents, soit ceux chez qui au moins deux chutes sont survenues dans les six mois suivant leur évaluation initiale. Une analyse par arbre de régression et de classification couplée à une analyse de survie a révélé l’existence de cinq profils distinctifs, dont le risque relatif varie de 0,7 à 5,1. Vivre dans une résidence pour aînés, avoir des antécédents de chutes multiples ou des troubles de l’équilibre et consommer de l’alcool sont les principaux facteurs associés à une probabilité accrue de chuter précocement et de devenir un chuteur récurrent. Qu’il s’agisse d’activité de dépistage des facteurs de risque de chutes ou de la population ciblée, cette thèse s’inscrit dans une perspective de gain de connaissances sur un thème hautement d’actualité en santé publique. Nous encourageons les chercheurs intéressés par l’identification des facteurs de risque de chutes chez les personnes âgées à recourir à la méthode statistique de Wei, Lin et Weissfeld car elle tient compte des expositions variables dans le temps et des événements récurrents. Davantage de recherches seront par ailleurs nécessaires pour déterminer le choix du meilleur test de dépistage pour un facteur de risque donné chez cette clientèle. / Falls in the elderly represent a major problem. It is therefore not surprising that the identification of factors that may increase the risk of falls has received much attention. Frailer seniors who need support to live in the community remained nonetheless poorly documented, although more recently, the Québec authorities have given high priority to interventions that target this population. Risk factors for falls are usually identified by observational prospective studies. Their optimal identification is however complicated by the fact that exposure may vary during the follow-up, and that an individual may experience more than one event. Twenty years ago, some researchers attempted to sensitize their peers in this respect, but their efforts were vain. Researchers continue today to neglect these considerations and to use improper statistical techniques, focusing on the proportion of fallers or the time to first fall. In doing so, we discard a significant amount of relevant information. In this thesis, we review the existing methods and propose a Cox hazards extension. We apply it in the study of potential fall-risk factors associated with 959 community-dwelling seniors using home-care services. Finally, we compare the results of the proposed Wei, Lin, & Weissfeld (WLW) method with those of several other techniques, notably the conventional logistic regression, the pooled logistic regression, the negative binomial regression and the Andersen & Gill regression. At baseline and every six months thereafter, participants were visited at home in order to ascertain information about potential risk factors. Falls were monitored by use of a calendar and monthly phone calls. Baseline exposure variables and updated time-varying exposures include socio-demographic characteristics, BMI, nutritional risk, gait and balance, alcohol consumption, home hazards, and medications. Almost all (99.6%) of participants showed at least one high risk factor. Exposure to multiple risks was frequent, with an average of 2.7 different high-risk factors per participant. The risk factors significantly associated to the risk of falling include male sex, age, history of falling, Berg balance score, BMI, use of benzodiazepines, number of home hazards and residential facility for seniors. Results demonstrate that the usual methods of analyzing risk factors for falling (any sort of fall as well as those leading to medical consultations) are inappropriate, as they produce considerable biases relative to the WLW model using time-dependent covariates. Bias for the considered effect measures comes from the manner in which the observed data (both measured exposures and health outcomes) was measured and defined as well as the way in which the statistical analysis took into account this information. An additional part of the thesis was undertaken to identify risk profiles of subjects regarding the recurrence of falling, defined as participants who reported at least two falls within six months of initial assessment at entry in the study. A classification and regression tree analysis classified the population into five groups differing in risk of recurrent falling, based on history of falls in the three months prior to the initial interview, Berg balance score, type of housing, and usual alcohol consumption in the six months preceding study entry. The relative risks varied from 0.7 to 5.1. A subsequent survival analysis showed that the length of time before becoming a recurrent faller varies among risk profiles. This thesis discusses highly topical subjects about a target population and a fall-risk screening activity which are priorities in the public health sector in Québec. We encourage researchers interested in the identification of risk of falls among the elderly to use the statistical method of Wei, Lin and Weissfeld because it takes into account updated time-varying exposures and multiple events. More research will be necessary to determine the best screening test for a given risk-factor in this setting and population.