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Chapitre 6Discussion et perspectivesNous avons développé dans ce travail de thèse une méthodologie traitant à la foisdes données longitudinales multivariées, des données hétérogènes et des événementscliniques. Nous avons évalué la performance des modèles proposés par le biais d’étudesde simulation et d’études d’adéquation aux données réelles mais avons aussi mis enavant leur intérêt épidémiologique au travers d’applications sur l’étude du vieillissementcognitif et de la survenue de démence. Dans ce chapitre, nous souhaitons revenirsur les points forts de cette approche mais aussi sur ses limites et les développementsfuturs.6.1 Forces de l’approche6.1.1 Modélisation de plusieurs marqueurs non GaussiensComme nous l’avons vu dans le chapitre II, la modélisation conjointe de plusieursmarqueurs a reçu un intérêt croissant ces dernières années. En effet, prendreen compte conjointement plusieurs marqueurs permet d’augmenter la puissance del’étude et éventuellement de réduire les biais si l’échantillon comporte des donnéesmanquantes. Dans l’étude du vieillissement cognitif, certains sujets refusent de répondreà des tests psychométriques et ce refus peut être informatif car lié au niveau149