Le nombre croissant d’essais cliniques pour le traitement du cancer a conduit à la standardisation de l’évaluation de la réponse tumorale. Dans les essais cliniques de phase III des cancers avancés, la survie sans progression est souvent appliquée comme un critère de substitution pour la survie globale. Pour les tumeurs solides, la progression est généralement définie par les critères RECIST qui utilisent l’information sur le changement de taille des lésions cibles et les progressions de la maladie non-cible. Malgré leurs limites, les critères RECIST restent l’outil standard pour l’évaluation des traitements. En particulier, la taille tumorale mesurée au cours de temps est utilisée comme variable ponctuelle catégorisée pour identifier l’état d’un patient. L’approche statistique de la modélisation conjointe permet une analyse plus précise des marqueurs de réponse tumorale et de la survie. En outre, les modèles conjoints sont utiles pour les prédictions dynamiques individuelles. Dans ce travail, nous avons proposé d’appliquer un modèle conjoint trivarié pour des données longitudinales (taille tumorale), des évènements récurrents (les progressions de la maladie non-cible) et la survie. En utilisant des mesures de capacité prédictive, nous avons comparé le modèle proposé avec un modèle pour les progressions tumorales, définies selon les critères standards et la survie. Pour un essai clinique randomisé porté sur le cancer colorectal, nous avons trouvé une meilleure capacité prédictive du modèle proposé. Dans la deuxième partie, nous avons développé un logiciel en libre accès pour l’application de l’approche de modélisation conjointe proposée et les prédictions. Enfin, nous avons étendu le modèle à une analyse plus sophistiquée de l’évolution tumorale à l’aide d’un modèle mécaniste. Une équation différentielle ordinaire a été mise en œuvre pour décrire la trajectoire du marqueur biologique en tenant compte les caractéristiques biologiques de la croissance tumorale. Cette nouvelle approche contribue à la recherche clinique sur l’évaluation d’un traitement dans les essais cliniques grâce à une meilleure compréhension de la relation entre la réponse tumorale et la survie. / The increasing number of clinical trials for cancer treatments has led to standardization of guidelines for evaluation of tumor response. In phase III clinical trials of advanced cancer, progression-free survival is often applied as a surrogate endpoint for overall survival (OS). For solid tumors, progression is usually defined using the RECIST criteria that use information on the change of size of target lesions and progressions of non-target disease. The criteria remain the standard tool for treatment evaluation despite their limitations. In particular, repeatedly measured tumor size is used as a pointwise categorized variable to identify a patient’s status. Statistical approach of joint modeling allows for more accurate analysis of the tumor response markers and survival. Moreover, joint models are useful for individual dynamic predictions of death using patient’s history. In this work, we proposed to apply a trivariate joint model for a longitudinal outcome (tumor size), recurrent events (progressions of non-target disease) and survival. Using adapted measures of predictive accuracy we compared the proposed joint model with a model that considered tumor progressions defined within standard criteria and OS. For a randomized clinical trial for colorectal cancer patients, we found better predictive accuracy of the proposed joint model. In the second part, we developed freely available software for application of the proposed joint modeling and dynamic predictions approach. Finally, we extended the model to a more sophisticated analysis of tumor size evolution using a mechanistic model. An ordinary differential equation was implemented to describe the trajectory of the biomarker regarding the biological characteristics of tumor size under a treatment. This new approach contributes to clinical research on treatment evaluation in clinical trials by better understanding of the relationship between the markers of tumor response with OS.

VIBRATION AVOIDANCE, a technique to proactively remove unwanted or excessive vibrations in multi-joint industrial robots, has shown to be desired in various applications. A trade-off between vibration avoidance performance and path deviation has been thekey criteria for assessing the effectiveness and quality of an approach. The purpose of this thesis is to compare two proposed state-of-the-art vibration avoiding approaches: input shaping and extended flexible joint model combined with specialized compensation control and explore the fusion of them. Both approaches are first investigated and evaluated in simulation. A comparison is then conducted in the four presented baseline movements on a real robot. Among the two approaches, input shaping is less comprehensive but enables rapid identification, making it suitable for simple repetitive tasks. It is also found that joint-wise path generation used in input shaping causes a loss of path fidelity, but this problem is alleviated when using an extended flexible joint model combined with specialized compensation control. The latter approach preserves synchronicity across all joints and assures multi-input multi-output (MIMO)-path fidelity. The extended flexible joint model, which is identified through a nonlinear gray-box model, is also less susceptible to modeling errors. The performance comparison with two rudimentary digital filters exhibits promising results for both proposed solutions. Finally, a fusion of the two approaches is proposed as a final solution of this work. As a result, the collaborative approach is the closest to ideal vibration avoidance but suffers from greater path deviation. The extended flexible joint model combined with compensation results in the least deviation from the baseline trajectory among all tested approaches. / VIBRATIONSDÄMPNING, en teknik för att proaktivt undvika oönskade vibrationer i fleraxlade industrirobotar, har visat sig vara önskvärd i många olika applikationer. En avvägning mellan vibrationsdämpningens prestanda och avvikelser från rörelsebanan har varit viktiga kriterier för att bedöma effektiviteten och kvalitén av ett tillvägagångssätt. Syftet med denna avhandling är att jämföra två toppmoderna tillvägagångssätt för att undvika vibrationer: ingångsformning och utökad flexibel axelmodell kombinerad med specialiserad kompensationskontroll samt utforska sammanslagning av de två. Bägge tillvägagångssätt är först undersökta och utvärderade i en simulation. En jämförelsemellan de fyra standard robotrörelserna som är presenterade är sedan genomförd på en riktig robot. Mellan de två tillvägagångssätten är ingångsformning mindre förståeligt men möjliggör en snabb identifikation vilket gör den lämplig för simpla repetitiva uppgifter. Det fastställs även att axelvis generering av rörelsebanor som används med ingångsformning orsakar lägre noggrannhet och pålitlighet vad gäller avvikelser från rörelsebanan. Detta problem är inte lika påtagligt vid användning av utökad flexibel axelmodell kombinerad med specialiserad kompensationskontroll eftersom detta tillvägagångssätt bevarar synkroniciteten över samtliga axlar och garanterar multi-input multi-output (MIMO) följdriktighet. Den utökade flexibla axelmodellen, som identifieras med hjälp av en icke-linjär gray-box modell, är även mindre mottaglig för modelleringsfel. Prestandajämförelsen med två rudimentära digitala filter uppvisar lovande resultat för bägge föreslagna lösningar. Till sist, en sammanslagning av de två tillvägagångssätt är föreslagen som en slutgiltig lösning. Det sammanslagna tillvägagångssättet är närmast perfekt vibrationsdämpning men medför större avvikelser från rörelsebanan. Den utökade flexibla axelmodellen kombinerad med kompensation resulterar i minst avvikelse från rörelsebanan bland alla testade tillvägagångssätt.

L'association entre le tabac et le cancer du poumon ou entre l'exposition professionnelle à l'amiante et le mésothéliome pleural ont largement été étudiées. Cependant, comme pour de nombreuses autres relations expositions prolongées-cancer, le rôle de l'intensité d'exposition tout au long de la vie a été peu étudié. La prise en compte de la variation de l'intensité au cours de la vie et de son effet dépendant du temps dans les analyses statistiques des données cas-témoins pose en effet quelques défis méthodologiques. Les objectifs de la thèse étaient 1) d'étudier l'effet dépendant du temps de l'intensité d'exposition au cours de la vie sur le risque de cancer et 2) d'identifier les profils de trajectoires d'intensité d'exposition sur la vie entière et comparer les risques de cancer associés. Pour répondre à ces deux objectifs, nous avons utilisé un indice cumulé d'exposition pondéré flexible déjà existant et nous avons développé un nouveau modèle conjoint à classes latentes, pour analyser les données de deux études cas-témoins françaises sur le mésothéliome pleural et le cancer du poumon. Les résultats montrent la contribution importante de l'intensité de la consommation de tabac récente pour le cancer du poumon et des expositions professionnelles anciennes à l'amiante pour les deux cancers. Ils confirment l'importance de considérer l'aspect temporel des expositions pour évaluer l'association avec le risque de cancer et illustrent l'intérêt des approches statistiques considérées. / The association between smoking and lung cancer or between occupational exposure to asbestos and pleural mesothelioma have been extensively investigated. Nevertheless, as for many protracted exposures-cancer relationships, the role of exposure intensity over lifetime has been rarely addressed. Accounting for individual variation of intensity over lifetime and investigating time-dependent effect in the statistical analysis of case-control data indeed raise several methodological issues. The thesis objectives were 1) to study the time-dependent effect of exposure intensity over lifetime on the risk of cancer and 2) to identify lifetime profiles of exposure intensities and to compare their associated risks of cancer. To address these objectives, we used an existing flexible weighted cumulative index of exposure and we developed a new joint latent class mixed model, to analyze the data from two French case-control studies on lung cancer and pleural mesothelioma. The results show the important contribution of recent smoking intensity for lung cancer and distant intensity of exposure to asbestos for both cancers. They confirm the importance of the timing of exposure in the association with the risk of cancer and illustrate the relevance of the proposed statistical approaches.

Dans les études longitudinales en cancer, une problématique majeure est la description de l’évolution de la maladie d’un patient ou la prédiction de son état futur, à partir de mesures répétées d’un marqueur biologique. La modélisation conjointe permet de répondre à ces objectifs, mais elle a principalement été développée pour l’étude simultanée d’un marqueur longitudinal Gaussien et d’un unique temps d’événement. Afin de caractériser les transitions entre événements successifs qu’un patient peut connaître, nous étendons la méthodologie classique en introduisant un modèle conjoint pour un processus longitudinal Gaussien et un processus multi-états Markovien non homogène. Le modèle suppose que les temps de transition individuels sont indépendants conditionnellement aux covariables incluses. Nous proposons aussi un score test afin de tester cette hypothèse. Ces développements sont appliqués à deux cohortes d’hommes avec un cancer de la prostate localisé traité par radiothérapie. Le modèle permet de quantifier l’impact des dynamiques de l’antigène spécifique de la prostate, et d’autres facteurs pronostiques mesurés à la fin du traitement, sur chaque intensité de transition entre états cliniques prédéfinis. Cette thèse fournit ensuite des outils statistiques et des lignes directrices pour le calcul de prédictions dynamiques individuelles d’événements cliniques, dans le cadre de risques compétitifs. Enfin, un dernier travail amène une réflexion sur la modélisation conjointe de données longitudinales ordinales et de données de survie, avec une technique d’inférence innovante. Ainsi, ce travail introduit des méthodes statistiques adaptées à divers types de données longitudinales et d’histoire d’événements, qui permettent de répondre aux besoins des cliniciens. Des recommandations méthodologiques et des outils logiciels sont associés à chaque développement, pour une utilisation pratique par les communautés clinique et statistique. / In longitudinal studies in cancer, a major problem is the description of the patient’s disease evolution or the prediction of his future state, based on repeated measurements of a biological marker. Joint modelling enables to meet these objectives but it has mainlybeen developed for the simultaneous study of a Gaussian longitudinal marker and a single event time. In order to characterize the transitions between successive events that a patient may experience, we extend the classical methodology by introducing a joint model for a Gaussian longitudinal process and a non-homogeneous Markovian multi-state process. The model assumes that individual transition times are independent conditionally to included covariates. We also propose a score test to assess this assumption. These developments are applied on two cohorts of men with localized prostate cancer treated with radiotherapy. The model quantifies the impact of prostate specific antigen dynamics, and other prognostic factors measured at the end of treatment, on each transition intensity between predefined clinical states. This thesis then provides statistical tools and guidelines for the computation of individual dynamic predictions of clinical events in the context of competitive risks. Finally, a last work leads to a reflection on joint modelling of longitudinal ordinal data and survival data with an innovative inference technique. To conclude, this work introduces statistical methods adapted to various types of longitudinal data and event history data, which meet the needs of clinicians. Methodological recommendations and software tools are associated with each development, for practical use by the clinical and statistical communities.