L'évaluation des performances des méthodes de détection d'agrégats de maladie est fondamentale dans le domaine de l'épidémiologie spatiale et, paradoxalement, on déplore une absence de consensus quant à sa conduite. Cette problématique est d'autant plus importante que les nouvelles technologies de partage d'informations promettent une évolution importante des signaux disponibles pour l'épidémiologie et la veille sanitaire. Les spécialistes du domaine ont adopté un mode d'évaluation fondé sur l'utilisation concomitante de plusieurs indicateurs de performances complémentaires tels que des indicateurs dérivés de l'évaluation des méthodes diagnostiques ou encore diverses définitions de puissance conditionnelle. Cependant, ces évaluations issues de schémas de simulation classiques reposent sur le choix de quelques hypothèses alternatives particulières et ne permettent qu'une interprétation limitée à ces hypothèses. De plus, la démultiplication des indicateurs évaluant la performance, différents selon les protocoles, gêne la comparaison des études entres elles et complique l'interprétation des résultats. Notre travail propose et évalue plusieurs indicateurs de performance prenant en compte à la fois puissance et précision de localisation. Leur intérêt dans l'évaluation spatiale systématique des méthodes est illustré par la création de cartes de performance. En complément de l'évaluation des performances lorsqu'une détection est attendue, nous proposons également une méthode d'évaluation de la répartition spatiale de l'erreur de type I complétée par la construction d'une nouvelle inférence statistique testant l'éventualité d'un effet de bord. / Although performance assessment of cluster detection tests is a critical issue in spatial epidemiology, there is a lack of consensus regarding how it should be carried out. Nowadays, with the spread of new technologies in network systems, data sources for epidemiology are undergoing radical changes that will increase the need for performance evaluation. Field specialists are currently evaluating cluster detection tests with multiple complementary performance indicators such as conditional powers or indicators derived from the field of diagnostic tools evaluation. These evaluations are performed following classical protocols for power assessment and are often limited to a few number of simulated alternative hypotheses, thus restricting results interpretation and scope. Furthermore, with the use of multiple varying indicators, comparisons between studies is difficult at best. This work proposes and compares different global performance indicators that take into account both usual power and location accuracy. Their benefit for cluster detection tests evaluation is illustrated with a systematic spatial assessment enabling performance mapping. In addition to the evaluation of performance when clusters exist, we also propose a method for the spatial evaluation of type I error, together with a new statistical test for edge effect.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014CLF1MM21 |
| Date | 27 November 2014 |
| Creators | Guttmann, Aline |
| Contributors | Clermont-Ferrand 1, Boire, Jean-Yves, Ouchchane, Lemlih |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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