Séance Séminaire

Soutenances de thèses

Méthodes longitudinales pour l'analyse de la Qualité de Vie Relative à la Santé en Cancérologie

Jury M. Christian LAVERGNE, Directeur de these Mme Caroline MOLLEVI,Institut régional du Cancer Montpellier / Val d'Aurelle, CoDirecteur de these Mme Cécile PROUST-LIMA, Université de Bordeaux, Inserm U897, Rapporteur M. Julien JACQUES, Université de Lyon 2 , Rapporteur M. Bruno PEREIRA, CHU de Clermont-Ferrand, Examinateur M. Jean-Michel MARIN, Université de Montpellier, Examinateur Résumé: L'étude de la qualité de vie relative à la santé est un objectif prioritaire des essais cliniques en cancérologie pour évaluer l'efficacité d?une prise en charge ; elle est mesurée par le biais d?auto-questionnaire. Dans ce travail, nous proposons différentes modélisations statistiques pour l'analyse longitudinale de ce critère, ainsi que leur application sur des données issues de plusieurs essais cliniques. Une première partie présente les modèles issus de la théorie de réponse à l'item (IRT) pour réaliser une analyse longitudinale directement sur les données brutes (multi-réponses ordinales) et ce par dimension. Une fois replacés dans le contexte des modèles linéaires généralisés mixtes, une sélection conceptuelle de modèles IRT a conclu que le Graded response model semble le mieux adapté. Dans une seconde partie, nous proposons un modèle à équation structurelle permettant de prendre en compte conjointement l'aspect multidimensionnel et longitudinal de la qualité de vie. À l'aide de facteurs reflétés par des ensembles de variables observées, il permet de lier à chaque temps de mesure toutes les observations issues du questionnaire, tout en considérant également des variables explicatives. L'analyse longitudinale est réalisée sur le statut global de santé et les facteurs réduisant ainsi le nombre de tests. Enfin, une approche par mélanges de modèles mixtes est proposée pour obtenir des classes latentes à partir de trajectoires de qualité de vie. Cette approche a permis de caractériser des sous-populations homogènes et d'associer différente évolution de la qualité de vie suivant des profils particuliers de patients.