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Modèle nonlinéaire à classes latentes 2 132première visite qui permet de prendre en compte l’effet de primo-passation des tests.En effet, une amélioration générale aux tests psychométriques a été observée dansPAQUID entre les visites T0 et T1 (Jacqmin-Gadda et al., 1997a), cette améliorationpouvant être expliquée par le stress de la première évaluation cognitive à T0.Le modèle conjoint considéré ici peut donc être résumé de la manière suivante :Λ i (t) | cig =1= µ 0g + u 0gi + (µ 1g + u 1gi ) × AGE i + (µ 2g + u 2gi ) × AGE 2 i + βI t=T0iλ(t) | cig =1= λ 0g (t)e SEXE iδ 1 +CEP i δ 2h k (Y ijk ; (η (k)1 , η (k)2 )) = Λ i (t ijk ) + ɛ ijkP (c ig = 1) =eξ 0g+SEXE i ξ 1g +CEP i ξ 2g∑ Gl=1 eξ 0l+SEXE i ξ 1l +CEP i ξ 2loù u ig = (u 0gi , u 1gi , u 2gi ) T ∼ N (0, ω 2 B) et λ 0g (t) est défini suivant un modèle deWeibull.5.6.4 RésultatsAnalyse préliminaire : choix du modèle de survieCette analyse préliminaire avait pour objectif de sélectionner la meilleure spécificationdu modèle de survie : soit un modèle stratifié sur les classes, soit un modèleà risques proportionnels entre les classes. Nous avons pour cela estimé, pour chacunedes deux spécifications, un modèle conjoint légèrement simplifié (sans variableexplicative et avec ω g = 1, ∀g) et pour un nombre de classes latentes variant de 1 à5. Le tableau 5.4 présente la log-vraisemblance et les critères AIC et BIC pour lesdifférents modèles estimés.Le modèle conjoint avec un risque de démence stratifié sur les classes latentes,bien que plus souple que le modèle avec des risques de démence proportionnels entre