JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 286 :

Risques compétitifs en recherche clinique-Application à la modélisation de la survie en réanimation
chevret, sylvie
UMR-S717 inserm, Paris Diderot

Dans le cadre des études de cohorte et des essais thérapeutiques randomisés conduit chez des malades de réanimation, la mortalité est souvent l’événement d’intérêt. La modélisation habituelle de l’effet des expositions sur la mortalité en réanimation s’effectue en règle à partir de modèles logistiques. Cependant, ces modèles ignorent les instants de survenue des décès, traduisant une perte d’information. Si l’utilisation de modèles de survie reste peu fréquente, cela peut s’expliquer par la structure des données, les malades sortis vivants de réanimation étant considérés en effet comme des censures informatives, invalidant l’estimateur de Kaplan-Meier tout comme le modèle de Cox. En présence de risques compétitifs, l’estimateur non paramétrique des fonctions de sous-répartition appliqué à de telles données permet une estimation valide de la survie en réanimation, tout en illustrant les survenues des décès au cours du temps. Pour mesurer l’effet d’une exposition sur la survie en réanimation, plusieurs choix de modélisation existent. Le modèle de Fine et Gray décrit les fonctions de risque associées aux fonctions de sous-répartition. Il présente l’intérêt de modéliser l’effet d’une covariable sur la prévalence de l’événement, et apporte des résultats proches des modèles logistiques. Les modèles cause-spécifiques, eux, apportent cependant des informations différentes, et cherchent à expliquer l’effet de la covariable si l’on pouvait supprimer les autres risques en compétition. Les différences entre ces approches seront illustrées sur des données de cohortes de réanimation.