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pour ˆβ devient ˆV , l’estimateur classique de la matrice de variance-covariance (ou estimateurnaïf) [60]. Un programme Fortran mettant en œuvre cette méthode a été écrit par Lin[61]. Nous avons appliqué cette méthode à l’analyse des données d’un essai multicentrique(sur 19 services hospitaliers) dont le but était d’étudier les effets d’une supplémentationnutritionnelle sur la survenue d’escarres chez des personnes âgées atteintes d’affectionsaiguës [80, 12].Une autre approche marginale a été proposée par Liang et al [59] pour traiter lesdonnées groupées. Les auteurs proposent, à partir d’un modèle marginal, de tenir comptedu regroupement des données directement dans l’expression des fonctions de score. Ainsi,ils obtiennent par maximisation d’équations d’estimation modifiées des estimateurs corrigésdes paramètres de régression et de leur variance et un estimateur de la fonction derisque cumulé de base. Les éléments de probabilités utilisés pour construire les équationsd’estimation impliquent un conditionnement sur les individus ; l’approche implique descalculs complexes si l’on souhaite comparer plus de deux individus à la fois.2.3 Analyse de données multivariées : modèle à fragilité2.3.1 Le modèle simple à fragilitéToutes les variables pertinentes ne sont pas toujours incluses dans un modèle, soitparce qu’elles ne sont pas suspectées d’avoir une influence sur l’événement observé soitparce qu’elles n’étaient pas mesurées. Comme nous l’avons vu dans le chapitre (1.2) cesvariables omises vont créer une hétérogénéité dans la population. L’hétérogénéité entreindividus, résultant de variables individuelles non observées va conduire à une sélectionde la population : les sujets les plus fragiles vont décéder en premier et la populationsurvivante, plus robuste, sera différente de la population d’origine [89, 90, 2, 46]. Ceci créeun problème fondamental pour étudier le vieillissement ou la mortalité, car au fur et àmesure que le temps passe, la structure de la population va se modifier : les sujets fragileset exposés à un facteur de risque vont décéder en premier laissant une population de sujetssoit exposés et résistants soit non exposés et résistants ou non exposés et fragiles (ou sensibles).Il en résulte une apparente diminution du risque de maladie, c’est à dire un risque