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Comparaison par simulations de modèles de survie pour la prise en compte de l’effet cumulé d’une exposition longitudinale - 19/04/19

Doi : 10.1016/j.respe.2019.03.018 
Q. Le Coënt , F. Berger, A. Savignoni, M. Ezzalfani
 Institut Curie, Pôle biométrie, Paris, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

Dans le cadre d’une étude rétrospective de patients atteints d’un cancer et exposés au cours de leur suivi à des dispositifs médicaux implantables (DMI), nous nous intéressons à l’analyse de l’impact d’une exposition dépendante du temps sur le risque de décès. Les modèles comme le modèle de Cox ou exponentiel par morceaux (Em) font l’hypothèse que le risque instantané d’évènement à l’instant t ne dépend que de l’exposition à t et non des expositions reçues jusqu’à t. Le modèle WCE (« Weighted Cumulative Exposure ») permet de prendre en compte les expositions passées et d’en étudier l’effet cumulé en estimant une courbe pondérant les valeurs de ces expositions [1]. Ce modèle est semi-paramétrique, comme le modèle de Cox et contrairement au modèle Em qui suppose une fonction de risque instantané de base constante par morceaux. Il permet le calcul d’hazard ratios associés à différentes trajectoires d’expositions.

Méthodes

L’objectif de ce travail est de comparer, à l’aide de simulations, le modèle WCE au modèle de Cox et au modèle Em avec :

– application de différentes courbes de pondération définissant l’influence des expositions passées sur le risque instantané à l’instant t, allant d’une influence faible (ce cas de figure se rapprochant de l’hypothèse faite par les modèles de Cox et Em) à une influence importante ;

– le taux de censure variant entre 0 % et 80 % ;

– la fonction de risque instantané de base des temps d’évènements qui est soit issue d’une loi uniforme, soit paramétrée par une fonction constante par morceaux.

Dans ce dernier cas, deux modèles Em ont été appliqués, correctement et incorrectement spécifiés. La métrique utilisée pour les modèles de Cox et Em est le biais entre l’effet estimé par ces modèles et la vraie valeur de l’effet de l’exposition à l’instant t sur le risque instantané à t ; la métrique utilisée pour le modèle WCE est l’écart moyen entre les courbes de poids estimées et la vraie courbe de pondération. Suite aux résultats de ces simulations, le modèle le plus intéressant a été appliqué aux données de l’étude rétrospective.

Résultats

Le modèle WCE est performant quel que soit le niveau d’influence des expositions passées sur le risque instantané d’évènement. Les modèles de Cox et Em surestiment l’effet de l’exposition reçue à l’instant t lorsque les expositions passées ont une influence importante. Nous avons donc appliqué le modèle WCE aux données de l’étude. Aucun effet significatif de l’effet cumulé des expositions aux différents types de DMI sur le risque de décès n’a pu être mis en évidence.

Conclusion

Le modèle WCE semble être approprié lorsqu’il n’existe pas de connaissance a priori sur la dynamique de l’exposition étudiée. Il reste cependant plus complexe à interpréter qu’un modèle de Cox et il est par conséquent préférable d’utiliser ce dernier lorsque qu’il existe une connaissance clinique fiable de l’absence d’effet cumulé des expositions passées.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Expositions longitudinales, Données de survie, Modèles de survie semi-paramétriques, Weighted Cumulative Exposure


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Vol 67 - N° S3

P. S148-S149 - mai 2019 Retour au numéro
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