La théorie bayésienne permet de réaliser des tests mais avec deux formulations selon que l’on teste la présence d’une variable dans un modèle ou la valeur d’un paramètre déjà inclus dans un modèle. Le Null Hypothesis Bayesian Test spécifie une hypothèse nulle ponctuelle, problématique car la probabilité qu'un paramètre vaille une valeur précise est mathématiquement nulle, et une hypothèse...
L’exploitation des données de santé suppose le respect de contraintes réglementaires fortes notamment lors de l’analyse des données de plusieurs établissements (ou centres). Porter les analyses statistiques, et les algorithmes d’apprentissage, vers les données, et non plus agréger les données, permet de résoudre ces problèmes réglementaires.
L’inférence bayésienne se prête à ce cas des...
La diffusion de l’inférence bayésienne dans la communauté scientifique, y compris parmi les spécialistes de biométrie reste limitée. Cette timidité s’explique en partie par l’absence d’outil logiciel omnibus et ne nécessitant pas de codage. Notre logiciel ShiBa, sous licence CC-by-nc 4.0, vient combler ces manques.
ShiBa est un développement utilisant Shiny pour R (Chang W et al (2023)....
Background: In the rare neurological disease field, it is challenging to demonstrate treatment effect in the clinical trials for new treatments. Some neurological diseases have very few patients available for recruitment. As a result, a sufficiently powered randomized clinical trial (RCT) is not feasible. The importance of incorporating historical data into the planning and analyses of...
Introduction Les maladies chroniques ont souvent des progressions hétérogènes, ce qui représente un défi dans la mise au point de thérapies efficaces. Le développement de modèles de progression a permis de mieux comprendre cette hétérogénéité. Les modèles conjoints de mesures répétées et d'événements temporels ont ainsi prouvé leur efficacité, mais nécessitent un âge de début de maladie....
Comparaison de deux méthodes d’estimation de l’incidence de l’infection à VIH
Julie Muzzolon1, 3, Amber Kunkel1, Françoise Cazein1, Florence Lot1, Ahmadou Alioum2
1. Unité VIH-hépatites B/C-IST, Direction des maladies infectieuses, Santé publique France
2. ISPED/Inserm U1219, Bordeaux Population Health, Université de Bordeaux
3. Master Mathématiques, Modélisation et Science des...
En Bayésien, la formulation d’un modèle de survie à risques proportionnels nécessite généralement la modélisation de la fonction de risque de base. Elle peut être paramétrique et suppose alors des hypothèses fortes ou non paramétrique conduisant à une implémentation complexe. En fréquentiste, les pseudo-observations définies par Andersen sont devenues une alternative à l’analyse de survie par...
En recherche médicale, la collecte de données longitudinales est très fréquente. L'analyse de ces données permet de décrire l'évolution temporelle d'un processus biologique tout en prenant en compte l'importante variabilité individuelle. Par exemple, les cohortes qui étudient l'évolution cognitive du sujet âgé intègrent les résultats des patients à différents tests psychométriques collectés...
Background: Traditionally, tipping point analysis explores the influence of missingness on the overall conclusion of the treatment difference by shifting the imputed missing values in the treatment group towards the reference group until the result becomes non-significant. Over the past years, tremendous efforts have been made to develop statistically rigorous methods for tipping point...
Introduction : Le suivi de la fonction rénale est indispensable pour assurer le succès de la transplantation rénale et éviter la perte du greffon. Le débit de filtration glomérulaire (DFG) est la mesure biologique classiquement utilisée pour évaluer la fonction rénale; celle-ci est usuellement estimée à partir de la créatninine sérique. Prédire le DFG en avance permettrait de détecter les...
En revisitant les analyses de données RNA-seq semi-synthétiques simulées par Li et al. (Genome Biology 2022), nous soulignons l'importance de la prise en compte de la taille de librairie et de l'utilisation d'une normalisation adéquate avant d'envisager toute manipulation des observations supposant leur échangeabilité. Après avoir proposé une nouvelle stratégie de simulation corrigée, nous...
L'insuffisance cardiaque (IC) entraîne environ 200 000 hospitalisations par an en France et est associée à une surmortalité élevée. Alors que les patients IC sont de plus en plus âgés, la compréhension des causes de décès en milieu hospitalier est une problématique de santé publique majeure. Dans ce travail, nous proposons une méthodologie innovante visant à identifier les trajectoires de soin...
Constructing non-linear mixed-effects models (NLMEM) deepens our comprehension of biological processes. Specifically, NLMEM facilitates the incorporation of inter-individual variability by parameterizing models at the individual level within a population framework. To do so, parameters combine fixed effects, capturing population-level relationships with covariates, and random effects,...
Randomization is a key step in clinical trials to ensure a valid estimation of treatment effect. Most popular randomization method is stratification with blocks. This method can cause serious imbalances which makes this method unworkable in case of small sample size trials or incorporation of several prognostic factors. Minimization can overcome these problems, by accounting for many factors...
