Analyse de survie
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- Опубликовано: 5 авг 2024
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- Chapitrage :
Méthode de Kaplan-Meier : 6:20
Test du Log-Rank : 9:17
Modèle de Cox : 14:35 
Наука
![The moment we stopped understanding AI [AlexNet]](/img/1.gif)
Merci à votre effort de rendre le savoir accessible gratuitement au plus grand nombre.
Merci enormément professeur pour ces explications très claires, je comprends mieux mon cours
Merci beaucoup professeur pour tous vos efforts.
Toujours aussi clair et concis ! La notion de survie est utilisée également en fiabilité et le graphe de survie peut être obtenue à l'aide d'un papier spécifique dit de Weibull (fabriqué à partir de la loi de Weibull). Néanmoins, contrairement à une analyse multivariée, on ne peut pas dire avec cette loi quelle est la "cause principale" de survenue de la panne.
Très bon cours, je vous remercie
Un grand merci pour ces explications!
Merci pour votre commentaire. Pouvez-vous me préciser quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr
@@ThierryAncelle Je suis doctorante en sciences de l'éducation.
Explication très claire. Merci Monsieur Ancelle
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle je suis agronome
merci notre cher professeur. vous êtes vraiment une rèfèrence en statistique
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous? Cordialement. T. Ancelle
je suis epidemiologue. je suis formèe au laboratoire de biostatistiques en algèrie pendant 5 ans. je suis vraiment reconnaissante d'apprendre les statistiques grâce à vos livres et videos
Merci infinimement prof. Je mets un "like" avant même de suivre la présentation
Encore gagné !!! Bravo. Quant au like, attention à ne pas être inconditionnel. On ne sait jamais... A bientôt. T.ncelle
@@ThierryAncelle (sourire) vous avez parfaitement raison, prof, mais après avoir suivi la présentation, je peux dire que je me suis pas trompé de "liker" d'abord. Je sais que cela n'a pas été facile de préparer cette présentation qui, comme vous l'avez mentionné, est à titre introductif. Vous avez toutefois parcouru les points essentiels des analyses de survie avec la clarté qu'on vous reconnait. Merci encore
Merci encore pour cette vidéo très claire.
Merci pour votre commentaire. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez?Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle vétérinaire
Encore une fois de plus merci
Merci pour votre commentaire. Il me semble que vous ne m'avez pas dit quel cursus vous suivez. Cordialement. T.Ancelle
Oui oui prof je suis en deuxième année de Master en économie de santé
merci pour ces explications claires et limpides
Merci pour votre commentaire. J'aimerais savoir quel cursus vous suivez. Cordialement. T. Ancelle
Master en santé publique
Merci beaucoup, c'est très clair.
Malheureusement BiostaTGV ne calcule pas la médiane de survie ainsi que, il ne traite pas le modèle à risque proportionnel (Cox).
Vraiment c'était un plaisir de vous écouter Monsieur Ancelle.
Merci pour votre commentaire. Si vous voulez utiliser le modèle de Cox, il faut utiliser un logiciel plus sophistiqué que BioStaTgV qui est conçu pour des statistiques de base. Avec le logiciel gratuit R, vous devez pouvoir travailler. Si je ne l'ai déjà fait, merci de me dire quel cursus vous suivez. Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle merci, je suis médecin épidémiologiste.
Merci Professeur
Merci pour votre commentaire. Quel cursus suivez-vous ?
@@ThierryAncelle Je suis doctorante en épidémiologie
Svp....l'exemple q vous aviez travailler avec?????
Une autre condition d'application du modèle de cox est l'indépendance des variables explicatives, non ? Merci bcp pour tout ce contenu de qualité.
Oui bien sûr, vous avez raison, c'est une condition commune à tous les modèles d'analyse multivariée. Je l'ai évoquée dans la vidéo sur la régression logistique *, mais j'ai omis de la reprendre dans celle-ci.
Si les variables explicatives sont liées, le modèle risque de ne pas converger en raison du phénomène de colinéarité. Cordialement. T. Ancelle
statepid.monsite-orange.fr/
* ruclips.net/video/WZVVzOa5kK0/видео.html
Grand merci pour cette leçon (et pour toutes les autres !) . Une question peut on calculer une réduction du risque absolu à partir des résultats d'une courbe de Kaplan-Meier ?
Merci pour votre commentaire. Qu'appelez-vous le risque "absolu"
@@ThierryAncelle Différence entre le risque sous traitement et le risque sans traitement dont l’inverse nous donne le nombre de sujets à traiter.
Correct ?
Y a ds cours pdf methodes nonparametrique?
Est-ce que pour faire un modèle de cox multivarié, il faut d'abord faire une sélection de variables en univarié (comme en régression) ?
Oui. Le principe est identique. T.A.
SVP Monsieur, nous avons besoin d'une présentation sur le modèle S.I.R et comment calculer le R0.
Bonjour. Je n'ai pas fait de présentation sur ce sujet qui hélas serait bien d'actualité. Je vais y songer, mais cela demande beaucoup de temps. Merci de me dire quel cursus vous suivez ou quelle est votre activité. Cordialement. T. Ancelle
Bjr comment vous trouvez le p à 12:42 avec une calculette casio fx 991ex ?
Si vous n'avez pas de logiciel statistique il suffit de regarder dans une table du chi2 d'un livre de stat ou bien de taper sur Excel la fonction =LOI.KHIDEUX(6,7;1) qui vous donnera la valeur de p.
Quelle alternative au log rank si les courbes se suivent svp ? merci
Que voulez-vous dire par "les courbes se suivent" ???
Bonjour,
dans une analyse de survie, considère-t-on qu'il s'agit d'un critère quantitatif (durée jusqu'à l'évènement) ou quantitatif (survenue l'évènement) ?
Merci :)
Le critère d'une analyse de survie est la survenue de l'événement qui est une variable QUALITATIVE binaire, tout en tenant compte de son moment de survenue. Puis-je vous demander quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
@@ThierryAncelle Merci beaucoup! Je suis étudiante en médecine.
Pr Ancelle
J’ai une petite question concernant la variable Temps
Succès : la survenue de grossesse, Temps : le temps écoulé entre le jour de début de traitement et la date de survenue de grossesse ???
Échec : Temps : le temps écoulé entre le jour de début de traitement et la date de dernière visite ????
Merci d’avance
Bonjour. S'il y a échec sans perte de vue, le temps est celui de la durée totale de la période de suivi soit 48 mois dans l'exemple. Pouvez-vous me dire quel cursus vous suivez? Cordialement. T. Ancelle
Thierry Ancelle master modélisation statistiques. Merci
Merci beaucoup professeur
J’ai une petite question quelle est la différence entre analyse de survie et modélisation de la fragilité en survie?
Si vous avez qq lien pour modélisation de fragilité en survie je serai ravi
Merci encore notre cher professeur
J'ai trouvé cet article qui peut-être répond à votre question. Il est en libre accès.
Rondeau, Virginie, and Commenges, Daniel. "Modélisation de la fragilité en survie." Journal de la société française de statistique 143.1-2 (2002): 103-119. .
Quel est votre cursus SVP.? Cordialement T. Ancelle
Thierry Ancelle merci
Master modélisation statistiques
Bonsoir Mr Ancelle, tout d'abord j'en veux vous remercie infiniment pour votre partage et efforts.
de deux, je veux savoir sur quel logiciel je peux présenter ma courbe de survie avec son intervalle de confiance ?
3. comment je peux corriger le problème de croisement des deux courbes de survie ?
merci de me lire et répondre
Bonjour. 1) Je ne sais pas quel logiciel est le meilleur pour présenter des courbes de survie. Celles qui sont présentées dans la vidéo ont été construites à la main avec Excel et Powerpoint. C'est ce qui donne le maximum de liberté. Si vous n'avez pas la patience de le faire, je crois qu'il existe de nombreux logiciels qui les dessinent mais il vous faudra passer sans doute plus de temps à maitriser leur utilisation 2) Le croisement de deux courbes est évoqué à l'instant 13:31 de la vidéo. Lorsque l’hypothèse nulle est vraie, les deux courbes se chevauchent plus ou moins et peuvent se croiser et se recroiser sans fortement diverger. Le test statistique est non significatif , vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle d'une superposition des deux courbes ( qu’elles se croisent ou non) et vous pouvez conclure à l’absence d’effet apparent. Mais le test peut être aussi non-significatif avec deux courbes qui se croisent en un point tout en divergeant franchement. Cela voudrait dire que la "survie" est meilleure dans la première partie du suivi, et devient moins bonne dans la seconde partie du suivi chez ceux qui sont encore présents. Ce qui est difficilement interprétable. Que diriez-vous d'une mesure préventive qui serait efficace pendant une première période, inefficace ensuite (croisement des 2 courbes) et qui enfin deviendrait délétère? Mais cela peut arriver. On se trouve en présence d’une sorte d’interaction entre l’effet des traitements et le tiers-facteur temps. Et comme tout problème d’interaction il faut analyser les choses séparément selon les strates du tiers facteur. Vous pouvez éventuellement analyser la survie pendant la première période, et refaire les mêmes analyses pendant la période centrale et la dernière période. Mais il faut alors justifier impérativement votre découpage du temps, donner les raisons du découpage a priori, avant de faire l’analyse. Si vous ne pouvez pas justifier cette stratification, alors il faut s’abstenir de conclure sous peine d’assertions absurdes !
Cordialement. T. Ancelle
www.epiter.org/page/2366997-lecons-epiteriennes-en-ligne
Merci infiniment Mr @@ThierryAncelle Mes vives salutations
Bonsoir, je souhaite vous contacter Mr Thierry Ancelle !
Bonsoir Mr T. Ancelle, comment je vais faire avec un taux élevé des exclus (perdus de vue) plus de 24% ??
@@boumarafkhawla5844 Il n'y a pas de moyen statistique pour corriger un trop grand nombre de perdus de vue. (en dehors de méthodes très complexes d'imputations multiples). Le nombre de perdus de vue doit être négligeable eu égard à ceux qui restent suivis. Si leur nombre est trop grand , alors il devient impossible d'assumer qu'ils sont strictement comparables à ceux qui restent suivis. Faire l'analyse avec un trop grand nombre d'exclus revient à assumer qu'ils le sont uniquement à cause du hasard. Or dans une analyse de survie, il est évident que les sujets sont perdus de vue pour des raisons liées à leur statut ou à des variables qui sont directement liées aux motifs de l'étude. Si on en tient pas compte, on risque de négliger des biais majeurs. Donc en définitive , c'est à vous de juger si 24% de perdus de vue est un nombre négligeable (ce dont je doute). Cordialement. T. Ancelle
formation.epiter.org
Bonjour Monsieur,
Je souhaiterais vous poser quelques questions sur le présent exposé.
Pourquoi avez-vous conclu à la supériorité du traitement B (conclusion unidirectionnelle) alors que l'hypothèse alternative est bidirectionnelle ? Ne devrions-nous pas conclure à l'existence d'une différence statistiquement significative entre les traitements A et B sans en préciser le sens ?
La probabilité de survie correspond-elle au hazard ratio ?
Cordialement
Effectivement l'hypothèse a PRIORI était bilatérale. Avant l'étude, il n'existait aucun argument en faveur de l'un ou l'autre des traitements A ou B. Mais il serait absurde au vu des résultats de ne pas conclure à une meilleure efficacité de B. Imaginez-vous répondre à un malade que vous savez qu'il existe une différence significative entre les deux traitements, mais qu'en pratique vous n'en tiendrez pas compte. Une hypothèse bilatérale a priori n'implique pas a posteriori des conclusions bilatérales. Sinon on ne conclurait jamais. On pose une hypothèse unilatérale, lorsque a PRIORI on ne s'intéresse qu'à un seul sens de la différence : par exemple un traitement A versus un placebo. L'intérêt de cette démarche est d'abaisser la valeur du seuil critique.
Le hazard ratio est le rapport de deux probabilités de survie à un instant donné. C'est l'équivalent d'un risque relatif calculé à l'issue d'une étude de cohorte. Le hazard ratio est un rapport de risque instantané à l'instant t alors que le RR est le rapport de risque cumulatif.
Cordialement
T.A.
statepid.monsite-orange.fr/
@@ThierryAncelle Merci beaucoup Docteur.