Analyse de survie - kaplan meier Flashcards
études de survie utilisent ?
méthodes statistiques qui permettent d’étudier le délai de survenue d’ évent
Pour les EC, l’analyse de survie consiste à évaluer ?
L’efficacité d’un traitement dont l’objectif est de retarder la survenue d’un évent clinique =>
temps jusqu’à l’obtention de l’événement
Suivi des patients (follow up) (4)
- La durée de suivi des pts p-e différente
- origine de la surveillance p-e différente
- évent attendu peut ne pas survenir dans la période de surveillance
- l’event attendu peut ne pas survenir dans la période de surveillance
- en pratique on arrête l’étude après un certain temps appelé temps de suivi
Censure : (2)
- individu est dit censuré de l’étude si l’on arrête son suivi avant la survenue de l’événement
- origine de la surveillance p-e différente
2 types de censures
- tjs vivants (pas eu l’événement) à la fin du temps de suivi (exclu-vivant)
- pts perdus de vue ou retirés de l’essai avant la fin du suivi
Analyse de survie vs Régression logistique ?
n’est plus valable à cause de la censure, elle ne prend pas cela en considération
l’existence de censure empêche ?
si on ne considère pas les données censurées, on perd ?
techniques statistiques habituelles ?
le calcul de la durée moyenne de survie pcq on ne connait pas toutes les durées de vies
de l’information
ne s’appliquent plus
Terminologie
date d’origine
date de début de prise en compte du suivi des observations
Terminologie
date des dernières nouvelles
date à laquelle les derniers renseignements concernant l’état du sujet ont été collectés
Terminologie
etat aux dernières nouvelles
état caractérisé par une variable binaire
Terminologie
date de point
date d’arrêt de l’étude
Terminologie
recul
délai écoulé entre la date d’origine et date de point
Terminologie
temps de participation
calculé à partir de la date d’origine et de la date des dernières nouvelles ou date de point
Fonction de survie notée
S(t) désigne ? (2)
- la probabilité de survivre au moins jusqu’au temps t.
- estimée par la proportion des individus initiallement inclus ds l’essai tjrs vivants au temps t
Courbe de s(t) en fct de t est appelée ?
courbe de survie
3 caractéristiques de la courbe de survie
- fcts décroissantes de 1 à 0
- temps 0, s(0)= 1 , personne n’a eu l’événement
-s(infini) = 0, personne va survivre
En pratique, la courbe de survie est ?
une fct en étages
courbe de survie sert à décrire ?
la dynamique de survenue des décès au cours du temps
médiane ou moyenne dans les courbes de survie
la médiane ne va pas tenir en compte l’asymétrie de la courbe.
qd la courbe est symétrique, la moyenne va être utile pr nous (outliers survivent longtemps vont tirer la moyenne vers le plus long )
Fonction de risque instantané(hazard function)
2
- noté h(t)
- désigne la probabilité selon laquelle un décèse se produira au temps t.
courbe de h(t) en fct de t est appelé la courbe de risque instantané.
2 caractéristiques
- fonctions positives( peut dépasser 1)
- pas de limites et peut aller ds toutes les directions
Estimation de la fct de survie
par quoi ?
kaplan-meier
Principe de l’estimation par la méthode de kaplan meier ? (2)
- être encore en vie après un instant t
- être en vie juste avant t et ne pas mourir au temps t
same shit
4 colonnes kaplan meier
t(j): temps ordonné de survenue de l’évet
m(j): nbr d’vent au temps t(j)
n(j): nbr individus à risque au temps t(j)
q(j) : nbr individus censurés
entre t(j) et t(j+1)
comment calculer s(tj) :
survécus après t(j) / 21
s(tj) avec censure
probabilité précédente x (nj-mj)/ nj
censure à 9e semaine, mais données seulement aux semaines
6-7-10, on mets la censure où ?
dans la semaine 7 pour que la censure soit mise en compte dans les personnes à risque de la semaine 10
comment vérifier si la différence entre 2 grps est signficative au seuil de 5%?
test logrank
Ho et h1 logrank?
ho:2 courbes de survie sont superposées le risque de la survenue d’un event est le mm ds les 2 grps
h1 : 2 courbes ont des profils différent s
test log rank est semblable ?
combinaison de plusieurs tests de khi2 comparant le risque de décès ds les 2 grps chaque fois qu’un décès survient
pk analyser les graphques du test logrank
analyse les courbes ds leur globalité => p-e significatif mm si les 2 courbes se croisent vers la fin du temps du suivi
