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Modele marginal structural

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Modele marginal structural

Message par Ayana le Jeu 25 Mai 2017 - 17:36

Bonjour a tous,

Voila mon probleme: j'ai une etude dans laquelle le critere de jugement est une variable continue Y mesuree a 1 an de suivi. J'ai plusieurs facteurs de confusion dependants du temps, ainsi qu'un traitement binaire dependant du temps, chacun mesure a 3 reprises.
Mon objectif est d'etudier l'effet causal du traitement sur ma variable Y.

Une strategie adaptee semble l'uilisation d'un modele marginal structurel (MSM). Je vois comment calculer mes poids, a l'aide d'une regression logistique poolee (et le package ipw dans R permet de le faire). Ce qui me pose plus de problemes c'est l'estimation finale de mon effet traitement. En effet, tous les articles que je trouve ont des criteres de jugement censures et donc a chaque temps, une mesure du critere de jugement. Dans mon cas, je n'ai qu'une seule mesure du critere de jugement, a la fin de l'etude.

Ce que j'ai compris en lisant les articles de Robins et Hernan, c'est que je calcule un poids (sw) par patient puis je transforme ma base de donnees initiale afin d'avoir une ligne par patient et j'estime le modele lineaire pondere suivant Y=a+b*cum(T)+epsilon
ou cum(T) est la somme des expositions au cours du temps.

Est-ce que vous confirmez que cette methode est correcte? Ce qui me perturbe c'est de ne plus avoir un traitement binaire dans mon modele d'analyse. Je comprends que l'idee est de tenir compte du fait que tout le monde n'a pas eu la meme dose de traitement sur l'annee de suivi, mais je prefere demander confirmation.

Les 2 exemples fournis dans la doc du package ipw de R sont pour des donnees de survie, mais ne couvre pas le cas simple d'un critere mesure a un seul temps.

Merci d'avance pour votre aide.

Ayana
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