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Etat des connaissances 512.4 Modélisation conjointe de marqueurs longitudinauxet d’un événementIl est très fréquent dans les études de cohortes ou les essais thérapeutiques de collecterà la fois des mesures répétées de marqueurs et un délai jusqu’à un événement.Les marqueurs mesurent la plupart du temps la progression de la maladie et le délaimesure le laps de temps jusqu’au diagnostic de la maladie, jusqu’au décès ou bienjusqu’à une sortie d’étude.Les mesures répétées des marqueurs et le délai jusqu’à l’événement ont souventune association et il peut être intéressant, voire nécessaire, de les étudier conjointementdans le but de :- prendre en compte l’événement pour faire de l’inférence sur les mesures longitudinalesdu marqueur. C’est le cas dans les études longitudinales lorsque l’onsouhaite par exemple prendre en compte la sortie d’étude informative pourobtenir des estimateurs sans biais de l’évolution du marqueur.- utiliser les mesures répétées du marqueur pour pronostiquer l’événement. C’estle cas dans les études de survie lorsque l’on souhaite par exemple évaluer si unmarqueur longitudinal est un bon marqueur de substitution d’un événementclinique.- comprendre le mécanisme de l’association entre l’évolution du marqueur et lasurvenue de l’événement.La modélisation simultanée de la distribution conjointe f(Y, T ) des deux processusque sont les mesures répétées d’un marqueur Y et le délai jusqu’à un événementT permet de répondre à ces objectifs. De manière usuelle, le modèle à effets aléatoirespartagés est utilisé. Les effets aléatoires caractérisant l’évolution du marqueur sontinclus en tant que variables explicatives dans le modèle du risque d’événement etreprésentent l’unique lien entre le marqueur et le délai d’événement. Récemment,une nouvelle approche a été proposée basée sur des classes latentes associées à la