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Modè<strong>le</strong> nonlinéaire <strong>à</strong> classes latentes 2 144pour <strong>le</strong>s classes 1 et 2, el<strong>le</strong>s s’écartent nettement des évolutions observées <strong>à</strong> partir de85 ans pour <strong>le</strong>s classes 3, 4 et 5, c’est <strong>à</strong> dire <strong>le</strong>s classes associées <strong>à</strong> un risque plus é<strong>le</strong>véde démence. Ces écarts peuvent être expliqués par <strong>le</strong>s données manquantes. En effet,on sait que <strong>le</strong>s sujets atteints cognitivement ont plus tendance <strong>à</strong> refuser de passer <strong>le</strong>stests psychométriques que <strong>le</strong>s autres sujets et de l<strong>à</strong>, <strong>le</strong>s sujets restant dans l’étudeont tendance <strong>à</strong> avoir un meil<strong>le</strong>ur niveau cognitif que ceux qui en sont sortis. Lesévolutions prédites conditionnel<strong>le</strong>s qui incluent <strong>le</strong>s prédictions des effets aléatoiress’ajustent beaucoup mieux aux données observées. Cela signifie que la sortie d’étudeest liée <strong>à</strong> l’évolution des tests mais cela n’implique pas nécessairement qu’el<strong>le</strong> estnon-ignorab<strong>le</strong>. En effet, el<strong>le</strong> est associée aux effets aléatoires qui sont prédits enfonction des observations. La comparaison des estimations et des observations sur<strong>le</strong>s données disponib<strong>le</strong>s ne permet pas de savoir si <strong>le</strong>s données manquantes sontignorab<strong>le</strong>s mais el<strong>le</strong> montre un bon ajustement du modè<strong>le</strong> aux données observées.Courbes de survie préditesA partir des estimations issues du modè<strong>le</strong> final, nous avons calculé deux typesde courbes de survie. Nous avons d’abord calculé la courbe de survie prédite margina<strong>le</strong>mentaux classes latentes et l’avons comparée <strong>à</strong> la courbe de survie estimée defaçon semi-paramétrique sur toutes <strong>le</strong>s données par <strong>le</strong> programme phmpl (Joly et al.,1999). La figure 5.6 représente ces deux courbes de survie pour chacune des 4 combinaisonsde variab<strong>le</strong>s explicatives : femmes sans CEP, femmes avec CEP, hommessans CEP et hommes avec CEP. Pour chacune des combinaisons, <strong>le</strong>s deux courbessont très proches indiquant un bon ajustement de la fonction de risque Weibull auxdonnées.Nous avons ensuite calculé la courbe de survie spécifique <strong>à</strong> chaque classe latentepour chacune des 4 combinaisons de variab<strong>le</strong>s explicatives et l’avons comparée <strong>à</strong> lacourbe de survie prédite par un modè<strong>le</strong> semi-paramétrique (modè<strong>le</strong> de Cox) incluant<strong>le</strong>s deux variab<strong>le</strong>s explicatives et estimé sur <strong>le</strong> groupe de sujets classés a posteriori

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