Résumé 152 :
Modèle de survie relative additive semi-Markovien
Gillaizeau, Florence ; Dantan, Etienne ; Giral, Magali ; Foucher, Yohann
EA4275, Université de Nantes; INSERM UMR1064, Nantes; ITUN, CHU de Nantes
Les délais d'apparition d'évènements cliniques comme la progression de la maladie ou la mort peuvent être étudiés en utilisant des modèles multi-états. Cependant, lorsque la cause du décès du patient n'est pas disponible ou difficilement attribuable à la maladie, il n'est pas possible d'estimer si certains effets sont associés à une surmortalité liée à la maladie. L'analyse de survie relative permet d'estimer la survie nette (situation où la maladie serait la seule cause possible de décès) en prenant en compte le risque attendu dans la population générale. Dans le contexte des maladies chroniques, il peut être pertinent de considérer des modèles multi-états semi-Markoviens, les intensités de transition entre états dépendant davantage du temps déjà passé dans l'état en cours que du temps chronologique. Dans ce travail, nous proposons un nouveau modèle de survie relative additive semi-Markovien (SRSM). A partir de données simulées, nous montrons l'efficacité du modèle SRSM par rapport à deux modèles: une approche classique qui ne tient pas compte du risque attendu de décès dans la population générale, et un modèle où les différentes causes de décès seraient connues. L'utilité du modèle SRSM est aussi illustrée dans une application sur des patients transplantés rénaux.