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permettre d’analyser des données incomplètes, censurées à droite et tronquées à gaucheen répondant simultanément aux trois objectifs suivants :– Un premier objectif était d’évaluer directement dans les modèles une mesure decorrélation intra-groupe et de déterminer si cette corrélation peut s’expliquer pardes facteurs environnementaux liés au groupe (ex : l’aluminium) ou s’il elle persistaitmême après ajustement sur ces facteurs.– Un second objectif consistait à estimer des paramètres de régression et surtout desvariances de ces paramètres correctement, notamment pour les variables explicativesspécifiques à chaque groupe.– Un troisième objectif de la méthode était de pouvoir estimer une fonction de risquelisse adaptée au cas des données censurées à droite et tronquées à gauche.Le chapitre (2) sera consacré à l’exposé des procédures existantes en analyse de surviepour données hétérogènes. Nous insisterons sur les modèles à effets aléatoires quisemblent les plus adaptés à notre application. Dans le chapitre (3) nous présenterons uneméthode semi-paramétrique d’estimation des paramètres de régression, d’un paramètre decorrélation et de la fonction de risque. Cette méthode est basée sur la maximisation d’unevraisemblance pénalisée. Des simulations seront présentées pour valider cette approchedans le chapitre (4). Le chapitre (5) sera dédié à l’étude de l’association entre des facteursde risque environnementaux et la survenue d’une démence sur la cohorte Paquid à l’aidede la méthode d’estimation proposée.