Pratique de Sas Windows ...9.3 Volume 2 - Ined
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3.5.3 Co<strong>de</strong> et résultats<br />
Le programme soumis <strong>de</strong>mandait aussi quelques statistiques particulières :<br />
proc lifetest data=survie_cohorte_sexe<br />
method=KM /* notable */ nelson conftype=asinsqrt<br />
plots=all;<br />
time duree_vie*censure(0) ;<br />
strata cohorte_sexe / test=logrank ;<br />
where cohorte_sexe in ('1992-1996 H','1992-1996 F') ;<br />
title 'Analyse <strong>de</strong> survie par cohorte <strong>de</strong> sexe 2b' ;<br />
title2 'Métho<strong>de</strong> Kaplan-Meier. Fonctions supplémentaires Lifetest' ;<br />
run ;<br />
avec les résultats statistiques suivants (et leurs templates à l’exception <strong>de</strong>s 2 trop grands<br />
Nom : ProductLimitEstimates Libellé : Valeurs estimées <strong>de</strong> Kaplan-Meier<br />
Modèle: Stat.Lifetest.ProductLimitEstimates0 Chemin : Lifetest.Stratum1.ProductLimitEstimates )<br />
Niv <strong>de</strong> Discrétisation 1 Femmes<br />
Nom :<br />
Quartiles<br />
Libellé: Quartiles <strong>de</strong> la distribution <strong>de</strong> survie<br />
Modèle : Stat.Lifetest.Quartiles<br />
Chemin : Lifetest.Stratum1.TimeSummary.Quartiles<br />
Et Means<br />
Niv <strong>de</strong> Discrétisation 2 Hommes<br />
Quartiles et<br />
Nom : Means<br />
Libellé : Moyenne<br />
Modèle : Stat.Lifetest.Means<br />
Chemin : Lifetest.Stratum2.TimeSummary.Means<br />
Les tableaux "Estimations du quartile" chez les femmes et les<br />
hommes, <strong>de</strong>vant donner la statistique <strong>de</strong>scriptive <strong>de</strong> la durée <strong>de</strong><br />
survie, sont restés vi<strong>de</strong>s : cela signifie qu’il est resté plus <strong>de</strong> 75<br />
% (correspondant au 3e quartile <strong>de</strong> la distribution) <strong>de</strong>s patients<br />
encore en vie à la fin <strong>de</strong> la pério<strong>de</strong> d’observation. ======== ><br />
En revanche, les moyennes sont renseignées : sur la durée<br />
totale d’observation (19 ans), la survie moyenne a été <strong>de</strong> 17,14<br />
ans chez les femmes et <strong>de</strong> 17,85 ans chez les hommes.<br />
Nom : CensoredSummary<br />
Libellé : Synthèse <strong>de</strong> la censure<br />
Modèle : Stat.Lifetest.CensoredSummary<br />
Chemin : Lifetest.CensoredSummary<br />
<br />
Le tableau "Récapitulatif du nombre <strong>de</strong> valeurs censurées et<br />
non censurées" rappelle la composition <strong>de</strong>s cohortes étudiées :<br />
naissances <strong>de</strong>s 1992 à 1996 chez les femmes et les hommes,<br />
avec le nombre <strong>de</strong> décès enregistrés (32 et 16 respectivement),<br />
les patients censurés étant ceux qui n'ont pas subi l'événement<br />
étudié (le décès) avant la fin <strong>de</strong> la pério<strong>de</strong> d'observation.<br />
Nom : HomStats<br />
Libellé: Statistiques <strong>de</strong> rang<br />
Modèle : Stat.Lifetest.HomStats<br />
Chemin : Lifetest.StrataHomogeneity.HomStats<br />
<br />
Nom: LogrankHomCov<br />
Libellé: Covariance log-rang<br />
Modèle: Stat.Lifetest.HomCov<br />
Chemin:Lifetest.StrataHomogeneity.LogrankHomCov<br />
<br />
Le tableau "Test d’égalité sur niveaux <strong>de</strong> discrétisation" résulte<br />
<strong>de</strong> la comparaison <strong>de</strong>s <strong>de</strong>ux courbes <strong>de</strong> survie (femmes versus<br />
hommes) : un test du log-rank (test non paramétrique adapté<br />
dans le cas <strong>de</strong> variables censurées) a été effectué, le chi-2<br />
utilisé pour estimer la différence entre les survies donnant 6,80<br />
soit, pour 1 <strong>de</strong>gré <strong>de</strong> liberté, p = 0,009 ; on peut donc rejeter<br />
(avec un risque d’erreur < 1 %) l’hypothèse nulle d’absence <strong>de</strong><br />
différence <strong>de</strong> survie entre les femmes et les hommes.<br />
127 INED Service Informatique Wielki