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Modèle nonlinéaire à classes latentes 2 144pour les classes 1 et 2, elles s’écartent nettement des évolutions observées à partir de85 ans pour les classes 3, 4 et 5, c’est à dire les classes associées à un risque plus élevéde démence. Ces écarts peuvent être expliqués par les données manquantes. En effet,on sait que les sujets atteints cognitivement ont plus tendance à refuser de passer lestests psychométriques que les autres sujets et de là, les sujets restant dans l’étudeont tendance à avoir un meilleur niveau cognitif que ceux qui en sont sortis. Lesévolutions prédites conditionnelles qui incluent les prédictions des effets aléatoiress’ajustent beaucoup mieux aux données observées. Cela signifie que la sortie d’étudeest liée à l’évolution des tests mais cela n’implique pas nécessairement qu’elle estnon-ignorable. En effet, elle est associée aux effets aléatoires qui sont prédits enfonction des observations. La comparaison des estimations et des observations surles données disponibles ne permet pas de savoir si les données manquantes sontignorables mais elle montre un bon ajustement du modèle aux données observées.Courbes de survie préditesA partir des estimations issues du modèle final, nous avons calculé deux typesde courbes de survie. Nous avons d’abord calculé la courbe de survie prédite marginalementaux classes latentes et l’avons comparée à la courbe de survie estimée defaçon semi-paramétrique sur toutes les données par le programme phmpl (Joly et al.,1999). La figure 5.6 représente ces deux courbes de survie pour chacune des 4 combinaisonsde variables explicatives : femmes sans CEP, femmes avec CEP, hommessans CEP et hommes avec CEP. Pour chacune des combinaisons, les deux courbessont très proches indiquant un bon ajustement de la fonction de risque Weibull auxdonnées.Nous avons ensuite calculé la courbe de survie spécifique à chaque classe latentepour chacune des 4 combinaisons de variables explicatives et l’avons comparée à lacourbe de survie prédite par un modèle semi-paramétrique (modèle de Cox) incluantles deux variables explicatives et estimé sur le groupe de sujets classés a posteriori
Modèle nonlinéaire à classes latentes 2 1451Femmes sans CEP1Femmes avec CEP0.80.80.60.60.40.40.2predictionphmplIC95%065 70 75 80 85 90 950.2predictionphmplIC95%065 70 75 80 85 90 951Hommes sans CEP1Hommes avec CEP0.80.80.60.60.40.40.2predictionphmplIC95%065 70 75 80 85 90 950.2predictionphmplIC95%065 70 75 80 85 90 95Fig. 5.6 – Courbe de survie prédite marginalement aux classes latentes et courbe desurvie estimée semi-paramétriquement par le programme phmpl sur tout l’échantillonavec son intervalle de confiance à 95% pour chaque combinaison de variables explicatives(sexe et CEP).
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