Modèles à effets aléatoires pour l'analyse de la Qualité de Vie en Oncologie - HAL Accéder directement au contenu
Communication dans un congrès Année : 2014

Modèles à effets aléatoires pour l'analyse de la Qualité de Vie en Oncologie

Résumé

Nowadays, when it comes to Clinical trials in Oncology, the quality of life has become an essential criterion. However, the longitudinal analysis of this criterion is dicult due to the nature of the data. Indeed, there are both multiple responses, repeated and ordinal ones. Two competing models are presented : a linear mixed model classically used, and a generalized linear mixed model for ordinal categorical data. The latter is an extension of the Rasch model family. We'll name this new model 'LPCM' for 'longitudinal partial credit model'. We will compare the results obtained via the nlmixed procedure of SAS and through an alternative approach of linearization (Schall, 1991).
En cancérologie, la qualité de vie (QdV) constitue un critère de jugement secondaire pertinent pour s'assurer de l'intérêt du traitement pour le patient et le système de santé. Cependant, des freins conceptuels (dénition, évaluation subjective par le pa-tient) et méthodologiques (nature des données) limitent l'évaluation de la QdV. En eet, on observe à la fois des réponses multiples, répétées et ordinales. Deux modèles concur-rents sont présentés : un modèle linéaire mixte utilisé classiquement, et un modèle linéaire mixte généralisé pour données catégorielles ordinales. Ce dernier est une extension d'un modèle de la famille de Rasch. On notera ce nouveau modèle LPCM pour "longitudinal partial credit model". Nous comparerons des résultats obtenus via la procédure nlmixed de SAS et via une approche alternative basée sur la linéarisation de Schall (1991).
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01099667, version 1 (05-01-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01099667 , version 1

Citer

Antoine Barbieri, Caroline Mollevi, Christian Lavergne. Modèles à effets aléatoires pour l'analyse de la Qualité de Vie en Oncologie. 46ièmes journées de Statistique (Société Française de Statistiques), Jun 2014, Rennes, France. ⟨hal-01099667⟩
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Dernière date de mise à jour le 26/06/2024
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