Semi-Markov model: evolution analysis of chronic diseases

Modèles semi-Markoviens : Application à l'analyse de l'évolution de pathologies chroniques

Yohann Foucher (1, 2)

1 AIDMP - Aide à la Décision pour une Médecine Personnalisé - Laboratoire de Biostatistique, Epidémiologie et Recherche Clinique - EA 2415
2 Immunointervention dans les allo et xénotransplantations

The study of the evolution of a patient constitutes an important field in clinical research. Recently, the development of the multi-state models allows to study this dynamics by taking into account several health states. In this manuscript, we use the semi-markovian models. This type of process distinguishes the durations in the states and the trajectories of the transitions, contrary to the traditional markovian approach. We proposed several adaptations to apply this type of model: the interval-censoring, the choice of the distributions of the durations and the introduction of the covariates. A goodness-of-fit statistic is also proposed to check the stationnarity assumption. Lastly, an original method, including the theory of the ROC curves, is presented to define relevant health states. These developments are mainly applied to kidney transplant recipient follow-up (DIVAT database).

L'étude de l'évolution du pronostic de santé d'un patient constitue un domaine important en recherche clinique. Récemment, le développement des modèles multi-états a permis d'étudier cette dynamique en prenant en compte plusieurs états de santé. Dans ce manuscrit, nous utilisons plus particulièrement les modèles semi-markoviens. Ce type de processus distingue les temps de séjour dans les états et les trajectoires des transitions, contrairement à l'approche markovienne classique. Nous avons proposé plusieurs adaptations pour pouvoir appliquer ce type de modèle : la censure par intervalle, le choix des distributions des temps d'attente et l'introduction des covariables. Un test d'adéquation est aussi proposé pour vérifier l'hypothèse de stationnarité. Enfin, une méthode originale, incluant la théorie des courbes ROC, est présentée pour définir des états de santé pertinents au regard du pronostic. Ces développements sont principalement appliqués à une cohorte de patients greffés rénaux (base de données DIVAT).

Mots clés: survival; process; multistate; parametric; frailty; kidney; HIV; time-dependent

Mots clés: semi-Markov; survie; processus; multi-état; paramétrique; fragilité; transplantation; rein; VIH; ROC; temps-dépendant

Domaines: Sciences du Vivant [q-bio]

Yohann Foucher. Modèles semi-Markoviens : Application à l'analyse de l'évolution de pathologies chroniques. Sciences du Vivant [q-bio]. Université Montpellier I, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00267683⟩