Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 141Session 08G Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 SSC3010Methodology for Complex Data StructuresMéthodologie pour des données à structure complexe[MS-165]Joint Analysis of Longitudinal and Survival Data with Application to Cystic FibrosisAnalyse conjointe de données longitudinales et de survie, avec une application à la fibrose kystiqueEshetu ATENAFU, University of TorontoIt is common in many longitudinal studies that bothrepeated measures and time-to-event data are col-Dans plusieurs études longitudinales, des mesures répétéeset les temps d’événements sont recueillis, en pluslected, along with treatment information and pa- d’information sur le traitement et des caractéristiques destient characteristics at baseline. Since the longitu- patients. Puisque le processus longitudinal et le temps dedinal process and survival times are often related, survie sont souvent corrélés, la modélisation simultanée desimultaneous modeling of these outcomes has re- ces résultats a fait l’objet de beaucoup d’attention. Dans cetceived considerable attention. In this talk, we intro- exposé, nous introduisons l’approche par modèle de transiducethe transition model approach, which is based tion, basée sur la stratification des mesures longitudinaleson stratification of the longitudinal measures and et des temps d’arrêt de survie à travers des états de transurvivalendpoints through transition states. We sition. Nous discutons de procédures d’estimation paraméwilldiscuss parameter estimation procedures, illus- trique, illustrons cette méthode par l’application à une étudetrate the method through application to a cystic fi- sur la fibrose kystique et établissons des comparaisons avecbrosis study, and draw comparisons to other meth- d’autres méthodes telles les modèles de sélection, les moodssuch as selection models, pattern-mixture mod- dèles de mélanges de formes et les modèles à paramètresels and shared-parameter models.partagés.[MS-166]Flexible Parametric Models for Truncated and Interval-censored Multi-state DataModèles paramétriques flexibles pour des données tronquées, à intervalle censuré et multi-étatDavid TOLUSSO & Richard COOK, University of WaterlooL’évolution de plusieurs processus d’une maladie peut êtrepratiquement caractérisée par des modèles multiples. Lesdonnées disponibles sont sujettes souvent à être censuréespar intervalle et par troncation. Dans cet entretien, la perti-nence des modèles paramétriques flexibles sera mise en évi-dence pour l’analyse de ce genre de données. On portera uneattention particulière aux méthodes robustes d’estimation.Une application aux données d’un essai sur des patients avecle cancer métastatique sera donnée comme illustration.The evolution of many disease processes canbe conveniently characterized through multistatemodels. Data available are often subject to bothinterval-censoring and truncation. In this talk, theappeal of flexible parametric models will be highlightedfor analysis of this kind of data. Attentionwill be directed at robust methods of estimation.An application to data from a trial of patients withmetastatic cancer will be given for illustration.[MS-167]Fitting HIV Mixed-effects Dynamic Models to Clinical TrialsAjustement de modèles dynamiques à effets mixtes pour des essais cliniques pour le VIHJiguo CAO, James O. RAMSAY & Giles HOOKER, McGill UniversityHIV dynamic models describe the rate of populationchange of uninfected cells, infected cells andvirus as a function of their populations and inter-Les modèles dynamiques de VIH décrivent le taux de changementde population des cellules non infectées, des cellulesinfectées et du virus en fonction de leurs populations et desSH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College