Résumé 144 :
Modèle conjoint multi-états pour données censurées par intervalle : application à l'étude de l'histoire naturelle de la démence
Rouanet, Anais ; Jacqmin-Gadda, Hélène
Inserm
La maladie d'Alzheimer est une maladie chronique caracterisee par un processus continu de degradation des fonctions intellectuelles et une perte progressive de l'autonomie. L'objectif de ce travail est de proposer un modele decrivant l'histoire naturelle de cette maladie, notamment le declin cognitif pre-diagnostique, en tenant compte du risque competitif de deces. Le risque de demence et le declin cognitif mesure par des tests psychometriques repetes sont modelises par un modele conjoint à classes latentes. Cependant, le risque de deces doit être pris en compte car ce dernier est frequent dans la population agee et la plupart des facteurs de risque de démence sont egalement associés au risque de deces. De plus, les données de cohortes utilisées pour ces analyses sont censurées par intervalle car la démence ne peut être diagnostiquée qu'aux temps de visite. La date exacte de survenue de la demence est donc inconnue et lorsqu'un individu developpe la maladie et decede entre deux visites, la demence n'est pas diagnostiquee. Pour traiter a la fois le risque compétitif et la censure par intervalle, il est nécessaire d'utiliser un modèle multi-états de type Illness-Death et d'adapter le calcul de la vraisemblance. Dans ce travail, nous proposons un modèle conjoint multi-états Illness-Death pour evenements compétitifs censurés par intervalle et mesures repetees d'un marqueur. Ce modele est applique aux donnees de la cohorte Paquid, incluant 3777 sujets de 65 ans et plus, suivis tous les 2 ou 3 ans pendant 20 ans.