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Modèle nonlinéaire à processus latent 88se demander si l’écart de perfomances observé entre les sujets à haut et bas niveaud’éducation ne serait pas en partie lié à une capacité différentielle à passer les testspsychométriques.D’une manière générale, il est souvent difficile de distinguer l’effet d’une variableexplicative sur le processus de dégradation cognitive de son effet sur l’outilde mesure de cognition. Dans l’approche à processus latent, nous sommes en mesurede distinguer les effets globaux de variables explicatives sur le facteur communconsidéré comme l’indicateur global de cognition de leurs effets sur chaque test psychométrique.Ceci nous permet donc d’évaluer en particulier dans quelle mesure lesexe et le niveau d’études sont associés au déclin cognitif général et à chaque testpsychométrique.A partir de la cohorte PAQUID, nous avons sélectionné tous les sujets ayantau moins une mesure aux quatre tests psychométriques (MMSE, IST15, BVRT etDSST), quel que soit leur processus de vieillissement cognitif, et notamment quelque soit leur statut de démence. L’échantillon était constitué de 2228 sujets. Leniveau d’éducation spécifié en deux classes (a obtenu le certificat d’études primairesou non) et le sexe ont été introduits dans le modèle à processus latent à la foisdans le modèle mixte pour le facteur commun et dans les modèles d’observation dechaque test. Un ajustement sur les facteurs vasculaires a aussi été pris en comptepour éviter des problèmes de confusion. Le modèle final incluait :- dans le modèle structurel : une fonction quadratique de l’âge (AGE), un mouvementBrownien (w i (t)) ainsi que les effets du sexe (S), du niveau d’éducation(CEP) et des facteurs vasculaires ((VASC l ) l=1,pV ASC) à la fois sur le niveau initial(niveau à 65 ans) du facteur commun et en interaction avec l’âge :Λ(t) = u 0i + u 1i AGE + u 2i AGE 2 + S × ( β 0 + β 1 AGE + β 2 AGE 2)+p V∑ ASCl=1+ CEP × ( β 3 + β 4 AGE + β 5 AGE 2)VASC l × ( β 6+3(l−1) + β 7+3(l−1) AGE + β 8+3(l−1) AGE 2) (3.1)