Modélisation conjointe d'événements récurrents et d'un événement terminal : applications aux données de cancer

Abstract

Ce travail a eu pour objectif de proposer des modèles conjoints d'intensités de processus d'événements récurrents et d'un événement terminal dépendant. Nous montrons que l'analyse séparée de ces événements conduit à des biais d'estimation importants. C'est pourquoi il est nécessaire de prendre en compte les dépendances entre les différents événements d'intérêt. Nous avons choisi de modéliser ces dépendances en introduisant des effets aléatoires (ou fragilités) et de travailler sur la structure de dépendance. Ces effets aléatoires prennent en compte les dépendances entre événements, les dépendances inter-récurrences et l'hétérogénéité non-observée. Nous avons, en premier lieu, développé un modèle conjoint à fragilités pour un type d'événement récurrent et un événement terminal dépendant en introduisant deux effets aléatoires indépendants pour prendre en compte et distinguer la dépendance inter-récurrences et celle entre les risques d'événements récurrents et terminal. Ce modèle a été ajusté pour des données de patients atteints de lymphome folliculaire où les événements d'intérêt sont les rechutes et le décès. Le second modèle développé permet de modéliser conjointement deux types d'événements récurrents et un événement terminal dépendant en introduisant deux effets aléatoires corrélés et deux paramètres de flexibilités. Ce modèle s'avère adapté pour l'analyse des risques de récidives locorégionales, de récidives métastatiques et de décès chez des patientes atteintes de cancer du sein. Nous confirmons ainsi que le décès est lié aux récidives métastatiques mais pas aux récidives locorégionales tandis que les deux types de récidives sont liés. Cependant ces approches font l'hypothèse de proportionnalité des intensités conditionnellement aux fragilités, que nous allons tenter d'assouplir. Dans un troisième travail, nous proposons de modéliser un effet potentiellement dépendant du temps des covariables en utilisant des fonctions B-Splines.