Les estimateurs pondérés généralement utilisés pour analyser les enquêtes cas-cohorte ne sont pas pleinement efficaces. Or, les enquêtes cas-cohorte sont un cas particulier de données incomplètes où le processus d'observation est contrôlé par les organisateurs de l'étude. Ainsi, des méthodes d'analyse pour données manquant au hasard (MA) peuvent être pertinentes, en particulier, l'imputation multiple, qui utilise toute l'information disponible et permet d'approcher l'estimateur du maximum de vraisemblance partielle.Cette méthode est fondée sur la génération de plusieurs jeux plausibles de données complétées prenant en compte les différents niveaux d'incertitude sur les données manquantes. Elle permet d'adapter facilement n'importe quel outil statistique disponible pour les données de cohorte, par exemple, l'estimation de la capacité prédictive d'un modèle ou d'une variable additionnelle qui pose des problèmes spécifiques dans les enquêtes cas-cohorte. Nous avons montré que le modèle d'imputation doit être estimé à partir de tous les sujets complètement observés (cas et non-cas) en incluant l'indicatrice de statut parmi les variables explicatives. Nous avons validé cette approche à l'aide de plusieurs séries de simulations: 1) données complètement simulées, où nous connaissions les vraies valeurs des paramètres, 2) enquêtes cas-cohorte simulées à partir de la cohorte PRIME, où nous ne disposions pas d'une variable de phase-1 (observée sur tous les sujets) fortement prédictive de la variable de phase-2 (incomplètement observée), 3) enquêtes cas-cohorte simulées à partir de la cohorte NWTS, où une variable de phase-1 fortement prédictive de la variable de phase-2 était disponible. Ces simulations ont montré que l'imputation multiple fournissait généralement des estimateurs sans biais des risques relatifs. Pour les variables de phase-1, ils approchaient la précision obtenue par l'analyse de la cohorte complète, ils étaient légèrement plus précis que l'estimateur calibré de Breslow et coll. et surtout que les estimateurs pondérés classiques. Pour les variables de phase-2, l'estimateur de l'imputation multiple était généralement sans biais et d'une précision supérieure à celle des estimateurs pondérés classiques et analogue à celle de l'estimateur calibré. Les résultats des simulations réalisées à partir des données de la cohorte NWTS étaient cependant moins bons pour les effets impliquant la variable de phase-2 : les estimateurs de l'imputation multiple étaient légèrement biaisés et moins précis que les estimateurs pondérés. Cela s'explique par la présence de termes d'interaction impliquant la variable de phase-2 dans le modèle d'analyse, d'où la nécessité d'estimer des modèles d'imputation spécifiques à différentes strates de la cohorte incluant parfois trop peu de cas pour que les conditions asymptotiques soient réunies.Nous recommandons d'utiliser l'imputation multiple pour obtenir des estimations plus précises des risques relatifs, tout en s'assurant qu'elles sont analogues à celles fournies par les analyses pondérées. Nos simulations ont également montré que l'imputation multiple fournissait des estimations de la valeur prédictive d'un modèle (C de Harrell) ou d'une variable additionnelle (différence des indices C, NRI ou IDI) analogues à celles fournies par la cohorte complète
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00779739 |
Date | 04 May 2012 |
Creators | Marti soler, Helena |
Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | fra |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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