Stats 7 Flashcards

1
Q

Dans une analyse de survie, quelle est la variable d’intérêt ?

A

Temps jusqu’à la survenue d’un événement (temps de survie)

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Q

Quelle est l’issue/événement dans une analyse de survie ?

A

Événement : failure (avoir l’issue)

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3
Q

Définition censure

A

Quand on ne possède pas de données sur le temps de survie.
Quand on arrête de suivre la personne de manière prospective.

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4
Q

Nommer 3 raisons de censure (à droite)

A

Fin de l’étude sans survenue de l’événement
Perte de suivi
Retrait de l’étude (EI) (abandon)

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5
Q

Qu’est-ce qui est important dans une analyse de survie

A

Que la personne soit à risque de développer l’issue pendant toute la période étudiée.

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6
Q

Que code-t-on 1 vs 0 dans une analyse de survie

A

issue = 1
censure = 0

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7
Q

Comment écrire une fonction de survie

A

S(t)

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8
Q

Comment écrire une fonction de risque

A

H(t)

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9
Q

Quelle est la variable aléatoire dans une analyse de survie

A

temps de survie (T > 0)
On ne recrute pas les patients qui ont l’issue.

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10
Q

Fonction de risque

A

Probabilités conditionnelles (la dernière fois que le suivi a été fait, l’issue n’a pas été décelée)

Taux d’événement conditionnel

Taux : par unité de temps (0 à infini)

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11
Q

Est-ce qu’un hasard ratio est une analyse de survie?

A

Toujours car c’est un ratio

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12
Q

Le modèle de risques proportionnels de Cox est robuste pour une multitude de situations en analyse de survie.

Que veut dire robuste ?

A

Robuste : même s’il existe des petites variations, on peut utiliser le modèle COX.

Ne fonctionne pas en présence de grandes variations.

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13
Q

Pourquoi met-on la formule du HR à l’exponentiel ?

A

car on veut un ratio

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14
Q

Que fait l’estimation du maximum de ressemblance ?

A

Maximise la ressemblance partielle

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15
Q

Qu’est-ce le p-value indique dans une analyse de survie ?

A

Si les courbes sont égales ou non.

Il ne nous dit pas quelle courbe est meilleure (si 1 est différente), mais on peut le voir visuellement.

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16
Q

Comment calculer un HR à partir de crude event rate/100 personne years

A

crude event/100 person-years Tx A / crude even/100 person-years Tx B

Exemple si hasard ratio donne 1,26 : on peut dire que les patients Tx avec le Tx A ont en moyenne 1,26 fois plus de risque d’avoir l’issue que les patients traités au Tx B.