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Modèle nonlinéaire à processus latent 92numériquement. En pratique, il est presque impossible d’étudier plusieurs testsconjointement. En plus, chaque test est supposé ordinal alors que certains testscomme le DSST sont purement quantitatifs par construction. Il apparaît difficilede trouver une alternative aux tansformations Beta offrant une grande flexibilitédes transformations entre tests et processus latent et n’entraînant pas de problèmesnumériques. Malgré les légers biais induits par l’utilisation de la transformationBeta, cette approche reste donc un compromis intéressant.A travers les deux applications présentées dans ce chapitre, nous avons illustréles intérêts multiples du modèle à processus latent. Le modèle permet en effet decomparer les tests psychométriques par rapport au processus latent et notammentde mettre en exergue leurs propriétés métrologiques. Il permet aussi de différencierl’effet de variables explicatives sur l’évolution cognitive globale de leur effet sur lesdifférents tests psychométriques. Enfin, lorsque l’objectif est d’étudier uniquementl’effet global d’une variable explicative, comme l’effet du traitement dans un essaithérapeutique, ce modèle conjoint a aussi l’avantage d’augmenter l’informationutilisée et donc d’augmenter la puissance des analyses. Cela étant, nous avons faitl’hypothèse dans ces travaux que les données manquantes étaient ignorables alorsqu’il a été montré que la sortie d’étude dans PAQUID était liée au niveau cognitif etdonc informative (Jacqmin-Gadda et al., 1997a ; Jacqmin-Gadda et al., 1999). Plusgénéralement, nous avons fait l’hypothèse que le processus de vieillissement dans lapopulation était homogène alors qu’il existe plusieurs sous-populations caractériséespar le processus de sortie d’étude ou bien le risque de démence. C’est pourquoi, dansla suite de ce travail, nous allons étendre le modèle à processus latent pour l’étudeconjointe de plusieurs marqueurs à la prise en compte d’un événement clinique.