Modélisation hiérarchique bayésienne pour la prise en compte d’erreurs de mesure partagées dans les études de cohorte. Application en épidémiologie des rayonnements ionisants. - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Modélisation hiérarchique bayésienne pour la prise en compte d’erreurs de mesure partagées dans les études de cohorte. Application en épidémiologie des rayonnements ionisants.

Résumé

Dans les études de cohorte, on s’intéresse généralement à l’association entre le temps jusqu’au décès par une certaine pathologie et l’exposition cumulée à un (ou plusieurs) agent(s) pathogène(s). Dans ce contexte, l’historique d’exposition des individus est généralement estimé rétrospectivement ou mesuré de manière prospective en utilisant différentes stratégies selon la période d’exposition. Cela peut créer des combinaisons d’erreurs de mesure assez complexes, notamment caractérisées par une hétérogéneité dans le temps du type et de la magnitude des erreurs. Par ailleurs, si une erreur est commise sur l’estimation d’un niveau d’exposition supposé commun à un groupe d’individus, cela peut créer des erreurs de mesure dites partagées entre individus. En outre, les conditions d’expositions et les pratiques individuelles peuvent créer des erreurs partagées intra-individus. Bien qu’il soit difficile de prendre en compte des combinaisons d’erreurs de mesure partagées et hétéroscédastiques avec des approches statistiques standard, celles-ci peuvent affecter de façon significative (i.e., biais, perte de puissance, atténuation de la courbe exposition risque) les inférences statistiques menées dans le cadre d’études épidémiologiques. Dans ce travail, nous avons proposé deux structures hiérarchiques possibles ainsi que des algorithmes Metropolis-Within-Gibbs adaptatifs spécifiques permettant de tenir compte de l’existence d’erreurs de mesure partagées dans un modèle de survie en excès de risque instantané. Ce travail a été motivé par un cas d’étude de cohorte professionnelle en épidémiologie des rayonnements ionisants. L’objectif est d’estimer le risque de décès par cancer du poumon - corrigé des erreurs de mesure partagées sur l’exposition au radon - dans la cohorte française des mineurs d’uranium. Une nette augmentation de l’excès de risque instantané de décès par cancer du poumon a été observée par rapport à une estimation sans prise en compte d’erreurs de mesure ou avec seulement prise en compte d’erreurs de mesure non partagées. Une étude par simulations est actuellement en cours afin d’analyser l’impact d’une mauvaise spécification de modèles sur l’estimation du risque.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03078823 , version 1 (16-12-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03078823 , version 1

Citer

Sophie Ancelet, Sabine Hoffmann, Chantal Guihenneuc. Modélisation hiérarchique bayésienne pour la prise en compte d’erreurs de mesure partagées dans les études de cohorte. Application en épidémiologie des rayonnements ionisants.. 52èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique. 52èmes Journées SFdS, 2020, Nice, France. ⟨hal-03078823⟩
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