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5.4 Analyse des données groupées dans Paquid5.4.1 MéthodeNotre objectif était d’établir si il existait dans la cohorte Paquid une réelle hétérogénéitédes taux d’incidence de la démence entre communes et si c’était le cas d’essayer de l’expliquerpar des variables individuelles ou groupées. Les taux d’incidence bruts de la démenceà 8 ans dans les différentes communes de Paquid sont représentés en annexes (Annexes 1 et2). Ces cartes illustrent la dispersion géographique dans l’étude Paquid, avec un mélangede communes rurales et urbaines, de plus une première description des données semblentmontrer une hétérogénéité entre communes des taux d’incidence bruts. D’autre part, unscore test d’homogénéité appliqué sur les données de prévalence de la cohorte Paquid arévélé une hétérogénéité apparente du déficit cognitif prévalent entre les différentes communes[20]. Cette hétérogénéité disparaissait après ajustement sur des facteurs de risqueindividuels, l’âge, le sexe, le niveau d’étude et la profession.La relation entre l’aluminium dans l’eau et la survenue d’une démence a déjà étépréalablement analysée par un modèle de Cox à entrée retardée ; cette analyse a faitl’objet d’une publication [81]. Nous avons souhaité réanalyser les données par un modèleà fragilité partagée avec une distribution gamma pour les variables de fragilité. Les paramètresont été estimés par vraisemblance pénalisée. L’analyse par un modèle à fragilitédes données de la cohorte Paquid avait plusieurs intérêts. Tout d’abord il s’agissaitd’évaluer une éventuelle corrélation géographique des démences incidentes. Puis, s’il existaitune hétérogénéité géographique, nous souhaitions chercher à l’expliquer par des variablesd’ajustement individuelles ou spécifiques aux groupes et nous souhaitions corrigerla variance des estimateurs des coefficients de régression. Par contre, s’il n’existait pasde corrélation intra-communes cela justifiait l’utilisation de méthodes d’analyse de survieclassiques.Une précédente analyse [21] sur les données de Paquid a montré que l’hypothèse desrisques proportionnels n’était pas vérifiée pour le sexe, nous avons donc choisi d’effectuerune analyse stratifiée sur le sexe. Ainsi l’effet des variables explicatives est le même pourles deux sexes, mais les fonctions de risque de base estimées sont différentes pour lesfemmes et pour les hommes.