Conception d'un outil simple d'utilisation pour réaliser des analyses statistiques ajustées valorisant les données de cohortes observationnelles de pathologies chroniques : application à la cohorte DIVAT

En recherche médicale, les cohortes permettent de mieux comprendre l'évolution d'une pathologie et d'améliorer la prise en charge des patients. La mise en évidence de liens de causalité entre certains facteurs de risque et l'évolution de l'état de santé des patients est poss...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Le Borgne Florent (Auteur), Foucher Yohann (Directeur de thèse), Giral Magali (Directeur de thèse), Jacqmin-Gadda Hélène (Président du jury de soutenance, Rapporteur de la thèse), Porcher Raphaël (Rapporteur de la thèse), Maucort-Boulch Delphine (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Biologie-Santé Nantes-Angers 2008-2021 (Ecole doctorale associée à la thèse), SPHERE Nantes Tours (Laboratoire associé à la thèse), Université Bretagne Loire 2016-2019 (Autre partenaire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Conception d'un outil simple d'utilisation pour réaliser des analyses statistiques ajustées valorisant les données de cohortes observationnelles de pathologies chroniques : application à la cohorte DIVAT / Florent Le Borgne; sous la direction de Yohann Foucher et de Magali Giral
Publié : 2016
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique : Nantes : 2016
Sujets :
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200 1 |a Conception d'un outil simple d'utilisation pour réaliser des analyses statistiques ajustées valorisant les données de cohortes observationnelles de pathologies chroniques  |e application à la cohorte DIVAT  |f Florent Le Borgne  |g sous la direction de Yohann Foucher et de Magali Giral 
214 1 |d 2016 
230 |a Données textuelles 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé Nantes-Angers 
314 |a Partenaire(s) de recherche : SPHERE (Laboratoire), Université Bretagne Loire (COMUE) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Hélène Jacqmin-Gadda (Président du jury) ; Delphine Maucort-Boulch (Membre(s) du jury) ; Hélène Jacqmin-Gadda, Raphaël Porcher (Rapporteur(s)) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Recherche clinique, innovation technologique, santé publique  |e Nantes  |d 2016 
330 |a En recherche médicale, les cohortes permettent de mieux comprendre l'évolution d'une pathologie et d'améliorer la prise en charge des patients. La mise en évidence de liens de causalité entre certains facteurs de risque et l'évolution de l'état de santé des patients est possible grâce à des études étiologiques. L'analyse de cohortes permet aussi d'identifier des marqueurs pronostiques de l'évolution d'un état de santé. Cependant, les facteurs de confusion constituent souvent une source de biais importante dans l'interprétation des résultats des études étiologiques ou pronostiques. Dans ce manuscrit, nous présentons deux travaux de recherche en Biostatistique dans la thématique des scores de propension. Dans le premier travail, nous comparons les performances de différents modèles permettant d'évaluer la causalité d'une exposition sur l'incidence d'un événement en présence de données censurées à droite. Dans le second travail, nous proposons un estimateur de courbes ROC dépendantes du temps standardisées et pondérées permettant d'estimer la capacité prédictive d'un marqueur en prenant en compte les facteurs de confusion potentiels.En cohérence avec l'objectif de fournir des outils statistiques adaptés, nous présentons également dans ce manuscrit une application nommée Plug-Stat®. En lien direct avec la base de données, elle permet de réaliser des analyses statistiques adaptées à la pathologie afin de faciliter la recherche épidémiologique et de mieux valoriser les données de cohortes observationnelles. 
330 |a In medical research, cohorts help to better understandthe evolution of a pathology and improve the care ofpatients. Causal associations between risk factors andoutcomes are regularly studied through etiological studies. Cohorts analysis also allow the identification of new markers for the prediction of the patient evolution.However, confounding factors are often source of bias in the interpretation of the results of etiologic or prognostic studies.In this manuscript, we presented two research works in Biostatistics, the common topic being propensity scores.In the first work, we compared the performances of different models allowing to evaluate the causality of an exposure on an outcome in the presence of rightc ensored data. In the second work, we proposed anestimator of standardized and weighted time-dependentROC curves. This estimator provides a measure of theprognostic capacities of a marker by taking into accountthe possible confounding factors. Consistent with our objective to provide adapted statistical tools, we also present in this manuscript an application, so-calledPlug-Stat®. Directly linked with the database, it allows toperform statistical analyses adapted to the pathology in order to facilitate epidemiological studies and improve the valorization of data from observational cohorts. 
337 |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF 
541 | |a Conception of an easy to use application allowing to perform adjusted statistical analysis for the valorization of observational data from cohorts of chronic disease  |e application to the DIVAT cohort  |z eng 
606 |3 PPN03576385X  |a Analyse par cohorte  |2 rameau 
606 |3 PPN027394077  |a Statistique médicale  |2 rameau 
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610 0 |a Scores de propension 
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610 0 |a Courbes ROC 
686 |a 610  |2 TEF 
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801 3 |a FR  |b Abes  |c 20230302  |g AFNOR 
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