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l’influence du choix de la distribution des effets aléatoires sur l’estimation des paramètres.Nous nous sommes intéressés dans cette application à une seule source d’hétérogénéitédans la population, celle provenant de facteurs de risque non observés communs à ungroupe d’individus (tels que des facteurs de risque génétiques ou environnnementaux).Or il peut exister une autre source d’hétérogénéité dans la population qui peut provenirde variables individuelles négligées. Le modèle à fragilité corrélée permet de traiter cesdeux sources d’hétérogénéité, il serait possible d’appliquer une méthode d’estimation parvraisemblance pénalisée sur ce type de modèles.Une autre extension possible du modèle à fragilité serait de pouvoir traiter simultanémentdeux états (par exemple dément et décédé) ou deux causes de décès compétitives,et de déterminer s’il existe une fragilité commune à ces deux événements.Cette méthode d’estimation par vraisemblance pénalisée associée aux modèles à fragilitéest prometteuse et les applications épidémiologiques sont nombreuses. Nous noussommes appuyés sur un problème épidémiologique de données groupées pour illustrer laméthode, mais cette méthode peut également s’appliquer à toute structure d’échantillonoù il existe une potentielle corrélation des données.