REYNAUD Théo Biomédecine Quantitative Dr. Julien MANCINI 18
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1. J0 d but d tude M120 temps On ne peut pas calculer la survie dans ces conditions pour les perdus de vue Mais on consid re quand m me leurs donn es pour l intervalle de temps donn afin de ne pas perdre toutes les informations r colt es tude Observationnelle 2 Cas le plus pr sent en m decine Survie de 200 employ s expos s 2 carcinog nes e Jo D but de l tude puis inclusion de tous les employ s qui entrent dans l entreprise e Suivi incomplet o Analyse au bout de 10 ans o Pr sence de perdus de vue J0 d but d tude M120 temps Le peu d v nements pr sents complique grandement les calculs de survie 3 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation IV Probl matique de la Survie e En pratique clinique Inclusion au cours du temps Dur es d observation in gales entre les sujets qui ne rentrent pas tous en m me temps dans l tude o Analyse une date donn e Perdus de vue L v nement attendu peut ne pas survenir dans la p riode de surveillance Les dur es de suivi sont souvent in gales Si on suit une personne 10 ans elle ne va peut tre pas d velopper de cancer dans cette p riode mais elle a plus de chance qu une personne qu on suit 3 mois A une date donn e il se peut qu on ait tr s peu d v nements Donn es Censur es Donn es dites censur es droite car hormis pour les sujets qui d c de2. Il ne faut pas oublier de dire combien de patients sont pr sents dans chaque intervalle Cela nous permet de pr ciser un intervalle de confiance pour l tude Si on a pas assez de patients la fin de l tude celle ci devient inexploitable IV Mod le de Cox e Mod le univari ou multivari l le prof a sorti un blabla incompr hensible aussi bien en cours que sur l enregistrement pour expliquer la diff rence entre les 2 mais qui n est finalement pas sp cialement important e Tr s utilis en recherche clinique et pid miologique pour des tudes pronostiques o Ajustement sur des variables pronostiques o Identification des associations de variables pertinentes des fins pronostiques Exprime le risque instantan de survenue de l v nement en fonction d un ou de plusieurs facteurs explicatifs On obtient un Hazard Ratio HR risque relatif avec une hypoth se Le ratio reste constant au cours du temps 11 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Par exemple Pour un traitement si on dit que le HR est de 2 c est dire qu on a 2 fois plus de risque d v nement par rapport un autre traitement Du coup le HR est constant dans le temps sinon a veut dire que le risque varie en fonction du temps et il faudrait alors en calculer plusieurs Exemple Speltena Eur J Cancer 2003 Tabl 2 Cox regresios analysis on time taken by cancer surviv
3. Taux de survie 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Temps en mois Chaque marche correspond un d c s Il ne faut pas se fier la largeur gale des marches sur cet exemple qui n est pas tr s bon ici Statistiques 1 0 e M diane de Survie fl che qui pointe vers 24 mois D lai pour lequel on observe une mortalit de 50 de la population de sujets inclus dans l tude 24 mois 0 6 0 4 Probabilit de survie e Taux de survie 5 ans 60 mois 18 l autre fl che O 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 144 156 Temps mois On utilise toujours la m diane et non pas la moyenne cause des donn es censur es car la moyenne se base sur des valeurs de temps de participation fauss s par les perdus de vues alors que la m diane int gre une notion de classement qui permet de corriger ce biais On ne pourra pas toujours calculer la m diane de survie notamment pour des pathologies moins p joratives qui tuent moins quoi On pourra juste encadrer cette m diane 9 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Limites Taux de survie 5 ans sd nn S Il faut des dates pr cises pour ce type de m thode car si on fait une recherche de taux de survie 5 ans on n aura pas de r sultat pr cis car en 1 an plusieurs personnes peuvent mourir 58 75 Survie cumul e T Dans le cas ci contre on a une fourchette de 124 58 75 du taux de survie
4. survivants Choix de la Date d Origine Date d origine comparable pour tous les patients avec validation par un comit ind pendant Ex Impact d une chimioth rapie avant ou apr s chirurgie e Date d origine Date de diagnostic ou de randomisation o Ne doit pas tre la date de d but de chimio On enl ve une partie de la p riode d tude o Ne doit pas tre la date de chirurgie Pour les m mes raisons Attention la comparabilit des groupes Crit re de Jugement Principal e Qualit habituelle Cliniquement pertinent objectif reproductible etc e Qualit sp cifique o Ev nement pr cis ment dat Fonctionne pour le d c s mais plus difficile pour la survenue de r cidives de certaines complications etc o Crit res de substitution e __ Doivent tre valid s Il faut montrer que ce crit re est valable dans l tude de la pathologie qui nous int resse e Pr dictif de l volution de la pathologie survie sans progression survie globale 15 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Suivi dans le Temps SSM ITT Smoothed hazard estimates Courbes Kaplan Meier et test log rank J stratifi s sur N ne HR 0 57 1 0 Trastuzumab o1 95 CI 0 30 1 09 HR 1 04 80 9 72 7 0084 0 7 z 2 2 sd z N 006 8 05 5 HR 0 86 95 CI 0 61 1 22 0047 p 0 41 002 T T T T T T T T T
5. 5 ans ce n est pas pr cis II M thode Actuarielle Bas e sur le d coupage arbitraire du temps en intervalles r guliers 2 3 mn o Z E 0 4 8 12 16 Temps de participation mois Ex Tous les 4 mois Survie Actuarielle Taux de survie TN 5 ans 75 aad N OU L21 i 2 N F Be By ee 3 04 N 10 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation II Test du Log Rank Test de comparaison de 2 courbes de survie Utilis dans 97 des cas Ex comparaison de l efficacit de deux traitements C est un test d riv du test du Chi variantes tests de Mantel Cox Tarone Ware Breslow ou Peto Prentice Suppose que les courbes ne se croisent pas car la puissance est mauvaise et le r sultats difficilement interpr tables Exemple Brouwer Am Heart J 2008 100 ELU g ad 3 0 El rime u mw 5 Le 60 Sustained patency ne Reocclusion Log rank P 01 so a 2 4 6 8 10 Follow up in yars Patents at nsk Patent in 177 172 158 157 149 138 Reccclusion n 71 66 64 61 55 52 Ten year cardiac suruivol and fhe impact of sustained coronary patency versus reocdusion Comparaison de Survie cardiaque Taux de survie en fonction de la pr sence d une r occlusion ou non On peut en lisant la courbe se dire que ce sont les patients faisant une r occlusion qui ont le moins de chances de survie
6. des v nements ayant eu lieu dans l intervalle mais ind pendamment de la date exacte Par exemple on prend le taux de survie entre 1 et 2 ans si on a un d c s 1 an et 1 jour on a le m me impact sur l tude que si on a un d c s 1 an et 360 jours C est la limite de cette m thode Avec les calculs informatis s on a r gl le probl me car les intervalles sont calcul s en fonction des v nements et non plus l inverse on peut cr er autant d intervalle que n cessaire 2 M thodes e Kaplan Meier o Calcul chaque survenue d v nement o Tient compte du jour de survenue des v nements e M thode Actuarielle o Calcul des intervalles fixes dates anniversaires o Tient compte des v nements survenus dans l intervalle ind pendamment de leur date exacte Moins pr cis 7 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation I M thode de Kaplan Meier Calculs des taux de survie et repr sentation graphique Courbes de survie de Kaplan Meier Graphique en marche d escalier de hauteurs et de largeurs in gales o la survenue d un ou plusieurs d c s une m me date repr sente la verticale d une marche plus on a de d c s plus la marche est haute et le d lais entre deux d c s la largeur A partir des donn es pr c dentes Nouveau tableau en classant les sujets par temps de participation croissant et en indiquant leur statut final
7. e Suivi complet de tous les rats Jusqu au d c s et aucun perdu de vue Survie moyenne 20j lt 60 Se f J0 d but d tude temps On pourra d terminer la dur e de vie de chacun des rats apr s injection du produit A ou B et ainsi d terminer quel produit tue plus vite etc 2 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Exp rience 2 Survie de 200 rats expos s 2 carcinog nes e Jo Injection du produit chimique A ou B e Suivi complet de tous les rats Pendant une p riode d finie 1 mois et aucun perdu de vue Survie J30 25 lt J0 d but d tude J30 fin d tude temps On note toujours la date de d c s des rats on pourra faire une tude comparative entre ceux qui ont pris le produit A contre ceux qui ont pris le produit B puis en utilisant un test du chi2 d terminer avec quel produit la survie est meilleure tude Observationnelle 1 Survie de 200 employ s expos s 2 carcinog nes e JO D but d tude lors de la cr ation de l entreprise a priori chez des personnes jamais expos es avant aux produits e Suivi complet e Analyse au bout de 10 ans En fonction du carcinog ne on aura pas forcement apparition des cancers durant cette p riode e Perdus de vue Personnes qui ont quitt l entreprise ou qui ne veulent plus passer les examens ou r pondre aux questions n cessaires la poursuite de l tude
8. un cancer e Disparition de sympt mes d pressifs e Ete C est ce quoi nous nous int resserons tout au long de ce cours 1 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation II Utilisation Croissante Table 1 Statistical Content of Original Articles in the New England Journal of Medicine over Time Statistical Procedure Original Articles Containing Methods 1978 1979 1989 2004 2005 number percent No statistical methods or descriptive 91 27 14 12 39 13 statistics only t Tests 147 44 45 39 80 26 Survival methods 36 11 37 32 Multiple regression 15 5 16 14 160 51 tude qui s int resse savoir quelles m thodes sont utilis es au niveau statistique On voit que ce sont les tudes de m thodes de survies qui sont le plus utilis es 61 en 2004 2005 avec une utilisation croissante au cours du temps On note aussi une bonne utilisation des mod les de r gression multiple 51 que nous verrons plus loin III v nement Le plus souvent c est le d c s Le sujet est il mort ou vivant e Toute variable binaire Ev nement dont on suit la survenue au cours du temps e _Rechute e Complications e Peut aussi tre une variable quantitative dichotomis e qui franchit un SEUIL d termin e Lymphocytes T4 lt 600 mm3 Exp rience 1 Survie de 200 rats expos s 2 carcinog nes e Jo Injection du produit chimique A ou B
9. 0 6 12 18 24 30 36 42 48 Months No interaction between time Observation Mois and treatment efficacy P 0 22 Trastuzumab Source Spielmann M et al SABCS 2007 Surveillance identique en aveugle des groupes compar s surtout si le crit re de jugement est subjectif et pas pr cis ment dat Ex Les radiologues ne doivent pas tre influenc s pour mesurer la taille d une tumeur par ex Suivi assez long pour d montrer l efficacit d un facteur pronostique avec un risque de b n fice transitoire Perdus de Vue Attention ce que les suivis incomplets ne soient pas li es l tat de sant Parfois des patients changent de centre de suivi quand ils r cidivent ce qui nous prive de donn es e Ex volution de l asthme dans une entreprise e Si les perdus de vue sont nombreux et ont quitt l entreprise du fait d un mauvais tat de sant l estimation de l volution est fauss e Le nombre de perdus de vue doit tre syst matiquement pr sent et discut lorsqu il devient lev Exclus Vivants Le temps de participation est il faible Le suivi m dian doit tre syst matiquement pr sent et discut lorsqu il semble faible en regard du pronostic de la pathologie d int r t La puissance statistique des analyses de survie d pend du nombre d v nements observ s pas seulement du nombre de patients suivis 16 18 Biom decine Quantitative tudes Pr
10. Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation 01 04 2015 AGARD Geoffray D1 CR REYNAUD Th o Biom decine Quantitative Dr Julien MANCINI 18 pages Etudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Ce cours est int ressant POISSON D AVRIL Plan A Analyse des Donn es Censur es I Introduction II Utilisation Croissante III v nement IV Probl matique de la Survie V Dates VI D lais VII Censures VIII Transformation IX Champ D application X Les Survies B Estimation de Survie I M thode de Kaplan Meier II M thode Actuarielle II Test du Log Rank IV Mod le de Cox C Interpr tation des tudes Pronostiques A Analyse des Donn es Censur es I Introduction On va s int resser dans ce cours aux m thodes d analyse et aux diff rents types d enqu tes Elles vont toutes se caract riser par un Crit re de Jugement Particulier Crit re de Jugement Particulier D lai de survenue de tout v nement r cidive de cancer etc Le plus souvent il est binaire mort vivant al atoire on ne sait pas si la personne va d c der non r current on va s int resser la premi re r cidive par ex Ce qui nous int resse c est le d lai de survenue du e D c s analyse de survie e Passage au stade SIDA d un sujet VIH e __ Survenue d une r cidive d infarctus e Apparition d une m tastase apr s traitement d
11. Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation VI D lais D lai de survie pour chacun des sujets Ici seul le temps de participation nous int resse Recul Permet de situer le sujet par rapport la date de l analyse On avait un bon recul pour ce patient o D lai entre date d origine et date de point o Situe le sujet dans le temps par rapport la date de l analyse o Les sujets qui ont un recul identique ont la m me date d origine e Temps de Participation TP Dur e de suivi o D lai qui correspond toute la dur e du suivi o Utilis pour tablir la courbe de survie o Si DDN lt date de point TP DDN DO o Si DDN gt date de point TP DP DO VII Censure e Sujet D c d s TP dur e de survie e Sujet Vivant TP lt dur e de survie o Donn es censur es droite o 2 possibilit s Perdus de vue chappent la surveillance dont ils devraient faire l objet Il faut les d nombrer car les analyses peuvent tre fauss es Exclus vivants Suivis r guli rement et vivants la date de point D0 1 DDN 1 recul T eri iri Temps de participation recu s de participation Date de d but d tude Date de point das 5 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation VIII Transformation Transformation des dates en d lais pour faire comme si ils avaient commen
12. O N d lai de survenue Maladie O N D lai d volution d lai 100 d volution Eo es a a M thodes de survie Applications e Survie d c s e Tout v nement survenant au cours du temps dans l histoire de la maladie o Rechute r cidive gu rison r mission o Apparition de complications O M thode e Objectif o Descriptif o Comparatif Facteur ma trise e Crit re de jugement o Survenue d un v nement o D lai de survenue d un v nement constant o D lai de survenue d un v nement inconstant donn es incompl tes ou censur es Lecture Critique e D pend du type d enqu te o Descriptive o Cas t moins o Expos s non expos s o Essai randomis Sp cifique aux donn es censur es o D lais et dates o Censures perdus de vue et exclu vivants 14 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation S lection des Patients e __ Homog n it des malades suivis stade Diagnostic le plus pr coce possible de la maladie e Ex cohorte recrutement CHU e Cas incidents Date d Origine Date Diagnostic e Cas pr valents DO Date 1 re consultation m me si la maladie tait d j connue avant e Risque de biais de s lection En fonction de la structure o on fait l tude e Cas pr valents particuli rement graves Taux de survie faible recours Ilaire e Cas pr valents moins graves Taux de survie plus lev
13. On peut inclure les perdus de vue dans ce type de m thode On les inclus dans un intervalle pour les prendre en compte durant l tude et d s qu ils sont perdus de vue on change le d nominateur qui repr sente le nombre de sujet dans l tude on s inqui te pas les calculs arrivent apr s dans nos calculs Cela permet d exploiter les donn es du perdu de vue au maximum Graphiquement Date d origine On ordonne les d lais dans l ordre croissant Temps de Calculs RL a ic participation 3 6 Etat DCD DCD kAd DCD 3 3 4 Vivants au d but du temps a 7 6 D D c d es 1 1 Probabilit de Survie a b a 7 1 7 0 857 61 6 0 833 1 41 4 0 75 1 1 Maux de survie cumul e 0 857 0 857x0 833 0 714 0 714x1 0 714 0 714x0 75 0 536 0 536 0 536 0 536 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Vivants au D but de la P riode D c d s messe Vivants au D but de la P riode Le sujet VII est un perdu de vue On voit que pour le calcul de l intervalle suivant on a bien chang le d nominateur c est dire le nombre de sujet vivant au d but de la p riode consid r e Quand il y a un ex quo entre un vivant et un d c s comme il y a 9 mois dans notre cas on consid re prioritairement le d c s dans les calculs pour la probabilit de survie Courbe de Kaplan Meier 0 8 0 6 0 4
14. c l tude en m me temps On va faire comme si on avait la m me date d origine On convertit les dates en d lais On va essayer de pr dire ce qu il se passe pour une population repr sentative en se servant de ces donn es En fonction du profil d un patient on va comparer aux donn es d tudes comme celles ci pour pr dire ses chances de survie Syst mes de recueil nationaux des d c s qui permettent de connaitre la date de d c s des perdus de vue IX Champ d Application e Large e Objectif o Descriptif pour un groupe de sujets tudi o Pr dictif pour une population dont le groupe de sujets tudi est repr sentatif o Comparatif Le d c s crit re objectif et pr cis de jugement se pr te bien aux comparaisons dans les domaines de la recherche th rapeutique et pid miologique X Les Survies e Survie globale Ev nement D c s e Survie sp cifique v nement D c s attribu par un comit ind pendant la pathologie tudi e notamment pour les personnes g es Il faut faire attention pour l attribution du d c s Pour un suivi de cancer si une personne se suicide Est elle morte cause d effets psychologiques li s au cancer e Survie sans maladie sans progression Ev nement R cidive progression de la pathologie Exemple tude d but e le ler Janvier 1977 avec une date de point le ler Juin 1978 Sujet Date d origine Derni res Etat la Etat la date Tem
15. e pr valence tude transversale tude quasi exp rimentale Avant Apr s Ici Ailleurs inh nom ne tudi E evolution une maladie tude observationelle longitudinale comparative Prospective R trospective Cohorte Expos s non expos s Cas T moins Cohorte historique 12 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation tudes Pronostiques Suivi de l volution d un groupe de sujets porteurs d une affection pr cise Objectif e Descriptif D lai de survenue d un v nement Estimation de la survie sans progression de femmes jeunes ayant un cancer du sein e Comparatif Recherche de facteurs pronostiques ou pr dictifs de survenue d un v nement e Effets de l exposition aux pesticides sur le d lai n cessaire concevoir e La chimioth rapie adjuvante am liore telle la survie des cancers colorectaux de stade II Facteur de Risque Les gens expos s sont plus atteints par que les non expos s D marche comparative e But mettre en vidence l association entre une exposition E et une maladie M e Notion de risque Facteur Pronostique e Les gens expos s sont plus gravement atteints par que les non expos s Comparative e But mettre en vidence l association entre une exposition E et un pronostic T e Notion de risque d avoir un mauvais pronostic e A priori non ma
16. nt les sujets perdus de vue sont inclus un moment donn sont suivis un certain temps dans l tude mais on ignore ce qui se passe apr s les derni res nouvelles On ne conna t pas leur devenir car ils ont abandonn l tude en cours de route Les personnes au suivi complet sont celles qui ont l v nement d c s ou autre crit re de jugement et les autres seront censur s qu ils soient exclus vivants toujours vivants la date de point ou alors perdus de vue Il n y a pas de diff rence statistique entre les perdus de vue et les exclus vivants Tous les sujets incomplets la date de point vont tre censur s Date de derni res nouvelles T Date d origine Complet Perdu de vue Censures Date de d but Date de point temps d tude V Dates On a besoin de 2 dates e Date d origine DO o Date de commencement de la surveillance o Date de randomisation d op ration de d but du traitement du diagnostic de la maladie Le plus souvent diff rente pour chaque malade e Date des derni res nouvelles DDN o Date la plus r cente laquelle on a pu avoir des nouvelles du sujet quant au crit re tudi vivant d c d surdit non surdit o Date de la derni re consultation sujets encore vivants ou date de d c s sujets d c d s o A cette date correspond pour chaque sujet un tat qui quivaut au crit re tudi vivant d c d 4 18
17. onostiques Analyse amp Interpr tation i Censures PDV EV Pr cision des courbes de survie Indiquer le nombre de sujets suivis et ou les intervalles de confiance diff rents temps et ou censures Queues de distribution souvent tr s peu pr cises dans l exemple tr s peu de sujets la fin Association Pr diction e Apr s tude de l association HR risque relatif Possibilit d estimer des indicateurs de pr diction o Se Sp VP VPN etc o cf tudes diagnostiques 17 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation BIEN maintenant que ce ron o est termin je vais pouvoir exprimer toute la cruaut malsaine que m a inspir sa r daction Je ne parle pas bien entendu du prof parlant a 3 m tres du micro avec une voix compl tement MONOCORDE ne permettant m me pas de distinguer ni le d but ni le milieu ni la fin de ses p n de phrases Ni m me du fait que malgr la r coute il y a des phrases que je ne comprend toujours pas Ni encore du fait que j ai pas pu le r diger autrement ce qui le rend bien entendu affreusement chiant TasDejaVuUnPutainDeRon oDeBiostatDel8PagesQuiTaFaitR ver BREF au del du fait que je souffre maintenant d une migraine pouvantable gr ce la r coute de l enregistrement me direz vous et que j ai envie de me coucher comme tout adulte un tant soit peu normalement constitu me semble t il lorsqu il est 1h30 d
18. ors io retara ts work A 114 forward stepwise segession with fatigue depression physical complaints age geler workload diagaosis Lealment md atteintes de cancer Permet la recherche de gnier entered amp catgrical variabks ind pendamment pr dictifs de la reprise du travail T me t return to work tude portant sur le retour au travail de personnes facteurs e Chaque fois qu on augmente de 10 ans on diminue srg PAR a de 24 la probabilit de retour quel que soit le 1 cancer ou le traitement Age 10 year categores 076 062 093 3 kitaa Avoir un cancer du sein par rapport un cancer Cancer of the malke genitals 100 urog nital diminue de 55 quel que soit l ge les uwobwcal cancer ref rence Pan aas i n chances de reprendre le travail Cancer cf the female gonsitak 055 033 002 La plupart des facteurs hormis cancer gastro Gastroimetinal cancer 022 043 157 s r gt s RE Ms pen IOGA intestinal et plainte physique inclus sont ici Other types of cancer 035 014 034 significativement li s une moindre reprise du Troatmeat travail HR lt 1 avec un IC 95 qui ne contient pas Surgery only re prene 120 1 Surgery radiotlerapy 057 035 091 Surgery ehemotherapy 024 012 048 AI other comhinations 049 026 095 Physical workload qeartiks 02i 068 096 Physical complaints 033 07 101 Depnssion quurtiks 051 056 099 95 CI 95 Cofidence Interval C Interpr tation des tudes Pronostiques tude d
19. pe de Recul Do nouvelles DDN DDN de point participation 01 06 78 DO I 01 77 10 77 DCD DCD 9 17 Il 03 77 07 78 DCD VV 15 15 III 05 77 02 78 VV 9 13 IV 05 77 08 77 DCD DCD 3 13 v 06 77 05 78 VV 11 12 VI 07 77 01 78 DCD DCD 6 11 VII 08 77 03 78 VvV 7 10 C est principalement le temps de participation qui nous int resse On peut les suivre les sujets 17 mois au maximum dans cette tude 6 18 Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Graphiquement T iii vI 1 VII l 01 01 77 01 06 78 Date de d but d tude Date de point Censures e Sujets ILIIL V VII o Sujet IL Exclu vivant On ne tient pas compte de ce qui se passe apr s la date de point puisque la surveillance est cens e s arr ter au 01 06 78 date de l analyse Consid r vivant la date de point e Sujets LIL V VIT Perdus de vue Statut inconnu la date de point B Estimation de Survie Repose sur des probabilit s conditionnelles On va recalculer la survie intervalle par intervalle soit S S S les probabilit s de survie 1 2 n ans S la probabilit de vivre 2 ans pour les sujets ayant v cu 1 an vivre 2 ans avoir v cu 1 an et vivre la 2 ann e P vivre 1 et 2 ans P vivre 1 an x P vivre 2 ans v cu 1 an S Si X Sn et de fa on plus g n rale Sn S4 X S371 X Sa X Sa X Syn 1 Cela tient compte
20. tris par l investigateur biomarqueur ge tabagisme etc e tude Observationnelle e Favoriser sch ma prospectif e Contr les des facteurs de confusion Mod le multivari Cox e V rification de la reproductibilit validation Interne Apprentissage puis validation par exemple analyse de 2 3 puis 1 3 de l chantillon Externe Autres tudes NIVEAU DE PREUVE SCIENTIFIQUE GRADE DES RECOMMANDATIONS FOURNI PAR LA LITTERATURE Niveau 1 A Niveaux de Preuve Essais comparatifs randomis s de forte puissance M ta analyse d essais comparatifs randomis s Analyse de d cision bas e sur des tudes m Des tudes de cohorte restent du domaine Preuve scientifique tablie de la pr somption scientifique et non pas de la preuve scientifique tablie men es Niveau 2 Essais comparatifs randomus s de faible B puissance tudes comparatives non randonus es bien soc Pr somption scientifique tudes de cohorte Niveau 3 tudes cas t moin Niveau 4 c tudes comparatives comportant des biais Faible niveau de preuve scientifique importants Etudes r trospectives S ries de cas tudes pid miolog descriptiv nE ANAES 2000 se Biom decine Quantitative tudes Pronostiques Analyse amp Interpr tation Pronostic et Survie tudes pronostiques en us N volution O N sans d lai volution
21. u matin je remercierai donc ma JUJU nationale d avoir bien voulu r viser sa biostat en cours de biostat mais c est qu elle est originale tient lt 3 et d avoir toujours rendu mes regard pleins de d sespoir un sourire encourageant ponctu de petites remarques rigolotes putain c est des THUGS les pharmas ils ont une horloge en anglais quoi Ainsi donc J 2 du d c s heu du crit pardon un petit pouce en l air tout l apart Thibault et ouai m me les manips ont des d dicaces c est pas fou a Sunny Hughes Vincent Mathieu Laurent et Bab Dans une semaine on sera d finitivement fix sur les possibilit s d organiser une soir e mousse avec un lave vaisselle et 1 L de produit vaisselle HMacGyverPowaa Un KEUR ma ch rie qui lira peut tre cette d dicace Merci pour ces p tes carbo en cette soir e difficile D dicace toi aussi cher D1 qui ouvre peut tre ce ron o quelques semaines JOURS t es la bourre toi des exams Je rappelle que j ai laiss un mode d emploi pour cr er facilement une corde pour se pendre dans mon ron o pr c dent nous vous rappelons que l auteur de ces lignes ne pourra en aucun cas tre mis en cause en cas de suicide av r chez un tudiant quelconque Et enfin un petit mot de soutient au relecteur je suis de tout c ur avec toi pour la relecture de ce chef d uvre Suite et fin un jour 18 18
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