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Modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes appliqués à l’étude du vieillissement cognitif

Auteurs

• Dantan Etienne - Associate Professor, PhD   - INSERM UMR 1246 – SPHERE Nantes University  
  
  

Description

Nature : Thèses/Rapports/Mémoires
Thématique : Biostatistique et Mesures Subjectives en Santé
Rang : Rang A : publication porté par un membre de l'unité, dans le cadre de l'unité
Axe de recherche principal: Statistique appliquée

Dantan E (2009) Modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes appliqués à l’étude du vieillissement cognitif. THESE pour le DOCTORAT DE L’UNIVERSITE BORDEAUX 2, soutenue le 08 décembre 2009.

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Résumé

Dans l’étude du vieillissement cérébral, le suivi des personnes âgées est soumis à une forte sélection avec un risque de décès associé à de faibles performances cognitives. La modélisation de l’histoire naturelle du vieillissement cognitif est complexe du fait de données longitudinales et données de survie incomplètes. Par ailleurs, un déclin accru des performances cognitives est souvent observé avant le diagnostic de démence sénile, mais le début de cette accélération n’est pas facile à identifier. Les profils d’évolution peuvent être variés et associés à des risques différents de survenue d’un événement ; cette hétérogénéité des déclins cognitifs de la population des personnes âgées doit être prise en compte. Ce travail a pour objectif d’étudier des modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes afin de décrire l’évolution cognitive chez les personnes âgées. L’utilisation d’approches à variables latentes a permis de tenir compte de ces phénomènes sous-jacents au vieillissement cognitif que sont l’hétérogénéité et l’accélération du déclin. Au cours d’un premier travail, nous comparons deux approches pour tenir compte des données manquantes dans l’étude d’un processus longitudinal. Dans un second travail, nous proposons un modèle conjoint à état latent pour modéliser simultanément l’évolution cognitive et son accélération pré-démentielle, le risque de démence et le risque de décès.

Abstract

In cognitive ageing study, older people are highly selected by a risk of death associated with poor cognitive performances. Modeling the natural history of cognitive decline is difficult in presence of incomplete longitudinal and survival data. Moreover, the non observed cognitive decline acceleration begining before the dementia diagnosis is difficult to evaluate. Cognitive decline is higly heterogeneous, e.g. there are various patterns associated with different risks of survival event. The objective is to study joint models for incomplete longitudinal and survival data to describe the cognitive evolution in older people. Latent variable approaches were used to take into account the non-observed mecanismes, e.g. heterogeneity and decline acceleration. First, we compared two approaches to consider missing data in longitudinal data analysis. Second, we propose a joint model with a latent state to model cognitive evolution and its pre-dementia acceleration, dementia risk and death risk.

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Publications liées à l'axe principal de recherche (Statistique appliquée)

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