Résumé 54 :
SAEMIX, un package R pour l'estimation des paramètres des modèles non-linéaires à effets mixtes par l'algorithme SAEM
Comets, Emmanuelle ; Lavenu, Audrey ; Lavielle, Marc
INSERM
Les modèles non-linéaires à effets mixtes sont de plus en plus répandus pour l'analyse de données longitudinales. Ces données sont recueillies dans les études de pharmacocinétique et de pharmacodynamie lors du développement de médicaments, maisn sont plus généralement disponibles dans les essais cliniques où est mesurée au cours du temps l'évolution de marqueurs de l'efficacité ou de la toxicité clinique. La disponibilité croissante de ce type de données a conduit au développement de nouvelles méthodes d'estimation. Dans ce travail, nous présentons la librairie saemix développée pour le logiciel statistique R, et qui met en oeuvre l'algorithme SAEM (Stochastic Approximation Expectation Maximization).
Cette librairie permet d'estimer les paramètres d'un modèle non-linéaire à effets mixtes écrit sous forme analytique. La vraisemblance, estimée par linéarisation, par approximation stochastique ou numérique, peut être utilisée pour comparer des modèles entre eux à l'aide du test du rapport de vraisemblance ou de critères statistiques. L'algorithme fournit également des estimations de l'incertitude des paramètres, et de nombreux graphes de diagnostic peuvent être tracés grâce à une fonction plot adaptée aux objets résultant de l'analyse. La librairie a été programmée avec les classes S4 de R pour une utilisation facile.