LA BASE DOCUMENTAIRE DE L'ORS AUVERGNE-RHÔNE-ALPES

Biométrie et épidémiologie. - Modélisation de données corrélées en épidémiologie : modèle mixte ou marginal ?

Congrès : Journées "Biométrie et Epidémiologie".
Ville du congrès : Vannes. FRA
Auteurs physiques : CHAVANCE (M.) : FRA. Unité Inserm 472. Villejuif.
Auteurs moraux : Société Française de Biométrie. FRA / com., Association des Epidémiologistes de Langue Française. INC / com.
Titre du périodique : REVUE D'EPIDEMIOLOGIE ET DE SANTE PUBLIQUE
Volume, numéro : 47
Numéro du fascicule : 6
Année d'édition : 1999
Pagination : 535-544
ISSN : 0398-7620
Résumé : Les observations corrélées (multicentriques, familiales, longitudinales,) sont fréquentes en épidémiologie. Même quand on ne s'intéresse qu'à la modélisation des moyennes attendues en fonction de facteurs de risque, il est nécessaire de modéliser également la matrice de covariance des observations afin d'effectuer des inférences statistiques correctes sur les paramètres d'intérêt. C'est le cas à plus forte raison quand l'objectif de l'enquête est la mesure des corrélations entre observations ou de la variance des effets aléatoires supposés à l'origine de ces corrélations. Dans le cadre du modèle linéaire puis du modèle logistique, nous envisageons les implications du choix entre deux options pour la modélisation des covariances. Les modèles mixtes reposent sur l'explicitation des éléments constitutifs, mais non observés, de la ressemblance entre certaines observations. Pour une enquête longitudinale, par exemple, on fait apparaître un facteur sujet aléatoire, qui exprime de combien la trajectoire d'un sujet donné est décalée par rapport à celle attendue compte tenu de ses caractéristiques (âge, sexe,) figurant dans le modèle. L'approche marginale conduit à modéliser séparément les moyennes et la matrice des variances-covariances des erreurs résiduelles, donc des observations. La distinction entre les deux approches est importante pour les modèles non strictement linéaires, en particulier logistiques. (...)
Mots-clés : France, Europe, Homme, Epidémiologie, Méthodologie, Marginalité
Localisation : ORSRA : INIST, réseau BDSP