Modèles multi-états de type Markovien et application à l'asthme - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2005

Multi-states Markov models and application to asthma

Modèles multi-états de type Markovien et application à l'asthme

Résumé

In many fields, describe the evolution of the phenomena in time is of a capital interest, in particular to approach the problems of prediction and research for causal factors. In epidemiology, one has cohort data which inform about a group of patients followed in time. The multi-states Markov type models propose an interesting tool which makes it possible to study the evolution of a patient through the various stages of a disease. First of all, we recall the methodology relating to the homogeneous Markov model. This model is the least complex; it supposes that the intensities of transition between the states are constant in time. In the second time, we study a homogeneous semi-Markov model which supposes that the transition intensities depend on the time spend in the health state. The theory of counting processes is then presented in order to introduce non-parametric estimation methods within the framework of a non-homogeneous Markov model. In this model, the transition intensities depend on time since inclusion in the study. Most of the estimation methods suppose that the mechanism of censoring does not bring any information on the evolution of the disease. This assumption seldom being checked in practice, we propose an estimation method which allows to deal with an informative censoring. We also present a programming guideline aiming to facilitate the implementation of the estimators based on counting processes. These methods are applied in order to study a data base of asthmatic patients. The objective is to help the clinicians with a better understanding of the disease evolution. The results make it possible to highlight the negative impact of overweight on the asthma evolution.
Dans de nombreux domaines, décrire l'évolution des phénomènes dans le temps est d'un intérêt capital, en particulier pour aborder les problématiques de la prédiction et de la recherche de facteurs causaux. En épidémiologie, on dispose de données de cohorte qui renseignent sur un groupe de patients suivis dans le temps. Les modèles multi-états de type Markovien proposent un outil intéressant qui permet d'étudier l'évolution d'un patient à travers les différents stades d'une maladie. Dans ce manuscrit, nous rappelons tout d'abord la méthodologie relative au modèle de Markov homogène. Ce modèle est le moins complexe, il suppose que les intensités de transition entre les états sont constantes dans le temps. Dans un second temps, nous étudions un modèle semi-Markovien homogène qui suppose que les intensités de transition dépendent du temps écoulé dans un état de santé. La théorie des processus de comptage est ensuite présentée afin d'introduire des méthodes d'estimations non-paramétriques dans le cadre d'un modèle de Markov non-homogène. Dans ce modèle, les intensités de transition dépendent du temps depuis l'inclusion dans l'étude. Les méthodes d'estimation supposent que le mécanisme de censure n'apporte aucune information sur l'évolution de la maladie. Cette hypothèse étant rarement vérifiée en pratique, nous proposons une méthode d'estimation permettant de prendre en compte une censure informative. Nous présentons également une méthode de programmation visant à faciliter la mise en œuvre des estimateurs basés sur les processus de comptage. Toutes ces méthodes sont appliquées afin d'étudier une base de données de patients asthmatiques. L'objectif est d'aider les cliniciens à mieux comprendre l'évolution de la maladie. Les résultats permettent de mettre en évidence l'impact négatif du surpoids sur l'évolution de l'asthme.
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Dates et versions

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  • HAL Id : tel-00010146 , version 1

Citer

Philippe Saint-Pierre. Modèles multi-états de type Markovien et application à l'asthme. Sciences du Vivant [q-bio]. Université Montpellier I, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00010146⟩
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