Résumé 220 :
Modèles à effets aléatoires pour l'analyse de la qualité de vie en oncologie
Barbieri, Antoine ; Mollevi, Caroline ; Lavergne, Christian
I3M / ICM
En cancérologie, la qualité de vie (QdV) constitue un critère de jugement secondaire pertinent pour s'assurer de l'intérêt du traitement pour le patient et le système de santé. Cependant, des freins conceptuels (définition, évaluation subjective par le patient) et méthodologiques (nature des données) limitent l'évaluation de la QdV. En effet, on observe à la fois des réponses multiples, répétées et ordinales. Deux modèles concurrents sont présentés : un modèle linéaire mixte utilisé classiquement, et un modèle linéaire mixte généralisé pour données catégorielles ordinales. Ce dernier est une extension d'un modèle de la famille de Rasch. On notera ce nouveau modèle LPCM pour "longitudinal partial credit model". Nous comparerons des résultats obtenus via la procédure \textit{nlmixed} de SAS et via une approche alternative basée sur la linéarisation de Schall (1991).