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Etat des connaissances 60modèle à classes latentes, la corrélation entre le marqueur et l’événement (par lesclasses latentes) et la corrélation entre les mesures répétées du marqueur (par leseffets aléatoires) sont bien distinctes alors qu’elles sont confondues dans le modèleà effets aléatoires partagés classique. De plus, la représentation de profils et courbesde survie dans chaque classe latente simplifie l’interprétation des résultats. Enfin,lorsqu’on étudie l’association entre l’évolution d’un marqueur et la survenue d’unévénement, il est intuitif de faire une hypothèse d’hétérogénéité dans la population,hypothèse que le modèle à classes latentes prend bien en compte.Les modèles conjoints à classes latentes peuvent donc paraître préférables auxmodèles de sélection. Cependant, ils présentent deux inconvénients. L’hypothèsed’indépendance conditionnellement aux classes latentes est au moins aussi forte quel’hypothèse d’indépendance conditionnellement aux effets aléatoires dans le modèleà effets aléatoires partagés. En plus, dans un modèle à effets aléatoires partagés, ilest possible de spécifier plusieurs types de combinaisons linéaires des effets aléatoiresdans le modèle de survie, ce qui rend la modélisation de la dépendance plus souple.Mais en contrepartie, le modèle conjoint à classes latentes permet de tester des effetsde variables explicatives spécifiques aux classes latentes. Le deuxième inconvénientest que, les mocèles à classes latentes étant une extension des modèles de mélangepour données longitudinales, ils peuvent présenter des maxima locaux et doiventêtre estimés pour un nombre de classes fixé, le nombre optimal de classes latentesétant choisi par un critère de sélection.Dans le vieillissement cognitif, comme il existe une hétérogénéité des déclins,nous avons préféré utiliser les modèles conjoints à classes latentes plutôt que desmodèles à effets aléatoires partagés pour étudier conjointement l’évolution cognitivehétérogène et la survenue d’une démence dans ce travail de thèse.