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ANOVA mesures répétées, régression

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Message par torenza Ven 10 Mar 2017 - 13:43

Bonjour,

Je rencontre des soucis avec mon mémoire et espère pouvoir avoir des réponses ici...
Je dois analyser l'efficacité dans le temps de médicaments chez des patients diabétiques sur différents paramètres et déterminer les facteurs prédictifs d'échec au traitement.
Pour ce faire, j'ai récolté dans leurs dossiers (donc il s'agit d'une étude rétrospective) les données (poids, IMC, HbA1c, tension,...) à partir du moment où ils ont reçu le médicament puis à 3, 6, 12, 24, 36, 48, 60mois, jusqu'à interruption du traitement. J'ai finalement 173 patients, mais ils n'ont pas commencé le traitement en même temps, c'est propre à chaque patient. Aussi, les temps auxquels j'ai récolté les données correspondent à des classes, par exemple, quand je dis 24 mois il s'agit d'une donnée entre 24 et 36 mois exclus donc un patient qui est venu à la consultation à 35 mois ses données seront dans la même colonne qu'un patient venu à 27 mois de son traitement. Enfin, à chaque temps, je perds des patients...
On m'a parlé de faire une ANOVA à mesures répétées mais il me semble que pour les raisons ci-dessus ce n'est pas le meilleur test... Savez-vous ce que je devrais utiliser? Faire des t pairés et/ou ANOVA 1 facteur?
Pour déterminer les facteurs prédictifs d'échec je dois utiliser une régression logistique c'est bien ça?
J'espère que quelqu'un pourra m'aider, je suis un peu perdue....
Merci d'avance

torenza

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Message par c@ssoulet Lun 13 Mar 2017 - 8:42

C'est habituel de se donner une fenetre de visite assez large dans les études retrospectives. C'est lié aux contraintes de prise des RV. Comme de toutes façons c'est loin d'être le facteur le plus biaisant en règle générale c'est une façon de faire très acceptable.

Par contre ton exemple est tordu: ca ne choquera personne qu'une consult à 35 mois rentre dans la "fenêtre" 36, par contre ta consult à 27 mois devrait plutôt rentrer dans la fenetre des 24.

Par définition, lorsqu'on étudie les facteurs prédictifs de réussite, eh bien la réussite doit etre codée oui/non. Tu dois définir ce que tu appelles la réussite du traitement (valeur cible d'HbA1c, prise en compte ou pas de la fréquence des hypos dans la définition de l'efficacité du traitement... etc), puis recoder chaque observ en réussite/échec et regarder si certains de tes facteurs à T0 sont prédictifs de la réussite.

Une ANOVA ne répondra pas à la même question.


c@ssoulet

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Message par torenza Jeu 16 Mar 2017 - 21:47

Bonsoir,

Un tout grand merci pour votre réponse.
Effectivement c'est assez tordu, j'ai donc rectifié en faisant des classes de plus ou moins 4 mois autour de la date (par exemple pour 24, j'accepte de 20 à 28 mois). Toutefois, pour être le plus correct possible, et vraiment considérer la valeur exacte à 24mois on m'a parler d'interpoler les résultats. Donc si j'ai bien compris je dois faire une simple droite de régression entre le mois 10 et 22 (si je n'ai que ces deux dates pour un patient) et estimer la valeur des divers paramètres (HbA1c ou IMC,... ) au temps 12. Est-ce correct de procéder de la sorte?

On me demande aussi de faire pour chaque paramètre, aux différents temps, des boxplots. Sauf que comme je perds des patients au cours du temps (soit parce que leur traitement est arrêté, soit parce qu'ils ne se sont pas présentés à la consultation) on me dit de faire une sous-analyse pour les patients qui ont les 2 temps...est-ce juste?

Aussi, puis-je effectuer un test t pairé entre chaque temps pour apprécier l'évolution au cours du temps d'un paramètre (même si le nombre de patients diminue au cours du temps) ou un autre test serait plus approprié.

J'avais une dernière question, dois-je utiliser une moyenne arithmétique ou géométrique? Car comme les échantillons aux différents temps ont une taille de plus de 30 (Théorème central limite) je peux les considérer comme gaussiens et donc ne pas faire de transformation logarithmique même si mes qqplots, histogrammes, ... ne semblent pas montrer la normalité?

Merci pour les facteurs prédictifs, j'ai bien codé ce que je considérais ou non comme échec:)
Merci d'avance

torenza

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Message par c@ssoulet Ven 17 Mar 2017 - 9:37

Ca ne me semble pas très utile d'interpoler. En tout cas je ne me suis jamais enquiquiné à faire ca.

L'HbA1c reflète l'équilibre glycémique moyen sur les 2-3 derniers mois (le temps d'un turn-over des globules rouges). Si tu as fait une étude sur dossiers, les HbA1c n'ont pas été dosées en centralisé. Même si aujourd'hui les dosages ont tous ou presque une norme à 4-6%, on sait très bien qu'il y a des différences entre chaque labo. On le voit dans les études cliniques, ou il y a régulièrement des petites différences entre le dosage en labo local et le centralisé, bien que ce soit tous les 2 des HPLC avec valeurs normales 4-6. Si tu n'as des dossiers que sur 1 seul centre, il est très possible qu'une partie des HbA1c aient été dosées au DCA à la consult, qui tape un tout petit peu plus bas que l'HPLC du labo.

Tout ca et pas mal d'autres choses font qu'on ne s'embete pas à interpoler sur les études sur dossier: on définit une fenêtre "raisonnable" justifiée par les contraintes de prises de RV, et voilà.

De toutes façons, quand un médecin se dit "comment ont évolué ces patient 2 ans après initiation du traitement", pour lui, dans sa façon de réfléchir, 20 - 24 ou 28 mois après c'est pareil, c'est 2 ans. Personne ne s'amuse à essayer de deviner la valeur exacte à 24 mois pile dans la vraie vie.

Une étude sur dossiers, son interêt est de refléter la vraie vie.

Quand on a des durées de suivi différentes, en général on fait en 2 étapes: une description (décrire c'est pas tester) de tout le monde, puis on teste des hypothèses sur le sous groupe des patients qui ont été suivis pendant X temps, en excluant les durées de suivi insuffisantes.

Evolution au cours du temps = ANOVA en mesures répétées dans ton cas. Pas de ttest entre chaque temps, c'est pas correct du point de vue stats et tu risques d'avoir des incohérences qui vont te faire péter les carotides pour rien.

Pas de transfo, reste simple. Tu as suffisamment de données et l'ANOVA est assez robuste vis à vis des violations.

c@ssoulet

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Message par torenza Ven 17 Mar 2017 - 10:33

Bonjour Cassoulet,

Merci de répondre si vite, je suis vraiment perdue dans mes statistiques et n'ai plus beaucoup de temps donc ton aide m'est précieuse:)
Je suis tout à fait d'accord avec vous concernant les interpolations, d'autant plus que ça me fait énormément de travaille en plus et le risque d'erreur de calcul est énorme vu le nombre de tests à faire...
Mon promoteur (qui est clinicien) pensait faire des ANOVA à mesures répétées, mais les statisticiens que j'ai vu m'ont dit que ce n'était pas forcement juste car on ne prend pas les paramètres au temps exact et que j'ai pas mal de données manquantes. Ces données manquantes sont dues soit au fait que le patient ne s'est pas présenté en consultation soit parce son traitement a été interrompu pour plusieurs raisons. Du coup je ne vois pas vraiment comment gérer ces données manquantes...puisque mon N est différent en fonction du temps... S'il ne faut pas faire de mesure répétées pour pouvoir apprécier l'évolution des paramètres au cours du temps et estimer l'efficacité du traitement, que dois-je utiliser alors?
Je me permets de vous joindre le fichier Excel sur lequel je travaille pour que ce soit plus parlant...

Merci beaucoup, je vais me limiter aux boxplots et ne pas faire de transformation logarithmique.
Fichiers joints
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Torenza_Données1.xlsx Vous n'avez pas la permission de télécharger les fichiers joints.(180 Ko) Téléchargé 1 fois

torenza

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Message par c@ssoulet Ven 17 Mar 2017 - 12:47

Je n'ai pas le temps de regarder ton tableau. ce que je peux te rire en 2 min, c'est que l'ANOVA en mesures répétées, même si elle ne prend pas réellement en compte les intervalles de temp, est généralement la façon la plus simple et la plus claire de regarder ce type d'évolotion.

Ne pas perdre de vue que les biais sont nombreux ds 1 etude sur dossier (pas de gr contrôle, pas de suivi standardisé, pas de methode de mesure standardisée grande heterogeneité de la population ... etc) et qu'appliquer une méthode d'analyse extremement rigoureuse et produisant des résultats plus difficiles à interpréter et surtout a replacer dans le contexte cliniqe sur un jeu de données (par définition) très biaisé n'est pas forcément pertinent.

Encore une fois avec l'ANOVA tu regardes l'évolution de l'HbA1c, pas les critères prédictifs de réussite. Pour ce dernier point, la méthode d'analyse simple consiste à recoder l'efficacité du traitement en 0/1 en fonction de l'atteinte des objectifs thérapeutiques, puis faire de la régression logistique pour aller essayer d'identifier des facteurs.

c@ssoulet

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Message par torenza Dim 19 Mar 2017 - 21:56

Merci beaucoup, en effet on est face à de nombreux biais avec ce type d'étude.

Bien que des données longitudinales sont souvent analysées avec une ANOVA ou modèle mixte, j'ai beaucoup de données manquantes et il me semble que avec l'ANOVA à mesures répétées, les individus avec données manquantes (qui ne sont pas venus à la consultation à 1 an mais sont venus à 2 ans ou ceux dont le traitement s'est arrêté à 2 ans par exemple alors que j'ai des patients dont le suivi est de 7 ans) sont supprimés?
Peut-être que je dois alors limiter la durée de suivi afin d'avoir moins de données manquantes? Mais alors mon échantillon sera fortement réduit...et ça ne règle pas le problème des données manquantes dues à l'absence du patient à une consultation... Le modèle mixte serait une alternative?

Ou je pourrais peut-être faire une analyse de survie (Kaplan Meier) pour chaque paramètres voire pour comparer les deux médicaments les plus prescrits (avec le test du log-rank)? Et pour déterminer les facteurs prédictifs une régression de Cox? Ou je me trompe totalement en m'aventurant dans cette direction?

Merci d'avance


torenza

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Message par c@ssoulet Lun 20 Mar 2017 - 11:10

Certains logiciels peuvent faire des repeated ANOVA avec données manquantes. C'est au moins le cas de SAS et stata. A verifier dans le manuel.

L'analyse de survie ne répond pas vraiment à la même question: tu évalues le risque de survenue d'un évènement (de l'atteinte de l'objectif?) en fonction du temps. Mais comment interpréter le cas loin d'etre exceptionnel en diabéto, qui est à l'objectif à 6 mois, échappe à 1 an et revient à l'objectif à 2 ans ? Beaucoup de patients font le yo-yo autour de l'objectif, et ca c'est très difficile à analyser correctement avec un modèle de survie. On peut essayer de le contourner en utilisant un modèle complexe qui tient compte de l'observation de plusieurs évènements successifs, mais ca commence a etre vraiment tiré par les cheveux. Et il faut toujours se poser la question "comment je vais rédiger ca ?" c'est à dire exprimer les résultats en langage courant. Sur ce type d'analyse et sur ta variable d'interet, bon courage.....

L'idée du modèle de cox n'est pas bonne. Le modèle de cox va exprimer le risque de survenue de l'évènement en fonction de l'instant t est des prédicteurs introduits dans le modèle. Toujours le casse tête du yo-yo, et tu ne réponds pas vraiment à la question "quels sont les facteurs prédictifs de réussite du traitement". Tu réponds plutôt à une question beaucoup plus ciblée du type quels sont les facteurs qui conditionnent une atteinte rapide de l'objectif ? Sachant qu'en diabéto atteindre vite l'objectif ne veut pas dire rester à l'objectif....

Bref, reviens à l'important:
- on n'analyse pas un jeu de données biaisé (une étude sur dossiers) avec des outils trop pointus
- on se pose la question: qu'es ce que mes données me permettent de faire ?
- toujours revenir à : mon analyse répondra-t-elle précisément à la question posée
- Sur une étude à la méthodo critiquable (sur une étude sur dossiers) on reste large, on se pose des questions larges, on conclut toujours à l'existence de tendances semblant plus ou moins solides mais on ne peut jamais vraiment prouver une relation de causalité
- Sur ce type d'étude on fait des analyse simples répondant à des questions simples. Toute tentative d'analyse trop complexe sera perçue comme une sorte de tricherie intellectuelle (si il a fait ca, c'est qu'il n'y a rien qui sortait de façon évidente et il est allé me chercher des trucs tordus pour montrer des soi-disant différences qui n'existent pas)

Tu n'es pas en train d'interpréter un essai contrôlé-randomisé. Tu es sur une étude sur dossier !

c@ssoulet

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Message par torenza Mar 21 Mar 2017 - 21:20

Encore merci pour tout.
Je vais donc suivre vos conseils et me limiter à une analyse descriptive des données, une régression logistique pour déterminer les facteurs prédictifs de l'échec au traitement et une analyse de survie (évènement échec au traitement) pour voir le risque d'échec au traitement en fonction du temps. Quant à l'ANOVA à mesures répétées un modèle mixte serait peut-être plus précis puisque tiendrait compte des informations partielles pour certains patients si j'ai bien compris. Mais je ne comprends pas vraiment la différence? Je ne sais pas utiliser STATA ou SAS et utilise SPSS pour mon mémoire, je ne sais pas si ce logiciel tient compte des données manquantes...

torenza

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