Modèles linéaires à effets mixtes

[mathis86]

Bonjour à tous, j'utilise la proc mixed mais je ne suis pas sure de mon programme; Quelqu'un pourrait-il confirmer (ou pas) ceci:

Avant tout mon problème est le suivant : Décrire l’évolution d'un marqueur biologique associée à la survenue d’un événement en fonction du temps.
La survenue dans le temps de l’événement varie d’un sujet à l’autre, l’évolution du paramètre dans le temps peut-être très variable d’un sujet à l’autre, données manquantes, nombre variable d’observation par patient mesurées à des temps différents.

A : marqueur biologique
B : variable indicatrice de l'événement (oui/non)
C : temps de mesure du marqueur

et voici mon programme

Code :

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5
proc mixed DATA=donnees covtest method=ml;
class B id;
model A= B /solution ddfm=KR;
random C;
run;

L'option reapeted est_elle nécessaire ici?
Je pense ensuite ajouter dans le modèle d'autres covariables comme le sexe et le poids.

Merci pour votre aide

[Manoutz]

Bonjour Mathis,

Quelques questions et commentaires:

• Y a-t-il un lien entre ce post et les précédents (J'en profite pour glisser le message suivant: ton problème sur la proc traj est résolu: comment as tu fait? ca peut être utile pour d'autres..)
• Tu dis vouloir décrire un phénomène dans le temps. En soi, une démarche exploratoire suffit pour répondre à cette question.
• A supposer que tu t'orientes vers un modélisation paramétrique, pourquoi passer vers un modèle mixte compte tenu de ton objectif?
• As-tu décidé ton approche méthodologique avant de passer sous sas?
• Je ne conseille personnellement pas de rajouter des variables dans un premier modèle, mais plutôt l'inverse (modèle général, puis simplification éventuelle).

Bon courage,

Manoutz

[mathis86]

bonjour,

il y a en effet un lien entre proc traj et cette étude (mais pas avec les risques competitifs). Mon idée etait de représenter dans un premiers temps une trajectoire moyenne du marqueur biologique en fonction du tepms, avec proc traj l'interet est d'essayer d'identifier deux groupes de trajectoires (une trajectoire moyenne pour les patients qui font un évènement, et une deuxième trajectoires pour les autres). Dans un second temps je voulais décrire les variations du paramètre et je pense qu'une analyse statistique traditionnelle n'est pas adaptée parcequ'elle ne permet pas de tenir compte des variabilités inter et intra-individuelle.
Mon objectif final serait de pouvoir prédire l'événement (en tenat compte de toutes les complexités cités)

Merci pour ta réactivité et tes conseils

[Manoutz]

Es tu décidée sur la méthodologie que tu vas appliquer? Certains points ne me paraissent pas clairs.

Chaque statisticien aura son approche, personnellement je ne suis pas convaincu par l'utilisation de la proc traj au regard des informations dont je dispose.

Dans un second temps je voulais décrire les variations du paramètre et je pense qu'une analyse statistique traditionnelle n'est pas adaptée parcequ'elle ne permet pas de tenir compte des variabilités inter et intra-individuelle.

Quel paramètre? Qu'entends tu par analyse statistique "traditionnelle"?


Tu veux prédire l'arrivée ou non d'un évènement (si j'ai bien compris). Pourquoi ne passes tu pas par les binary response models?

[mathis86]

bonjour,

en effet proc traj n'est pas completemetn adaptée. A la place, j'ai représenté le taux de créat en fonction (ici le délai avant la survenue d'un événement) du temps pour chaque groupe, j'obtient donc deux nuages de point pour lesquels j'ai fait un "smoothing" avec pro lowess. J'obtient une trajectoire moyenne pour chaque groupe : la créat croit linéairement avec le temps mais avec une pente différentes selon le groupe.
Le modèle linéaire mixte me permettrais ensuite de modéliser l'évolution de la créat mais il est vrai que je ne peux prédire un événement avec cette méthode

En ce qui concerne les binary response model, je ne connais pas de modele adapté à l'étude de données longitudinales (tenant compte de la non indépendance des observations)...

Merci encore pour ton aide et tes conseils

[Manoutz]

... Je ne comprends plus la..

Tu as donc une variable groupe (traitement) et une variable indicatrice "survenue d'un évènement"?
Si tes données ne sont pas indépendantes, la théorie ne recommande pas l'application de la proc mixed. En quoi tes données ne sont pas indépendantes?

Peux tu rééxpliquer plus en détail le contexte?

[mathis86]

...la variable groupe est la variable indicatrice de l'événement (oui/non).
Les observations réalisées sur un meme individus sont fortement corrélées, le tableau de données contient une ligne par observation et donc plusieurs lignes pour un même individus (chaque ligne contien l'identifiant de l'individu, le taux de créat (l'observation), le delais avant la survenue de l'événément(ou la date de dernière nouvelle) le sexe, le poids).

Je veux comparer l'évolution de la créat chez les deux groupes et prédir l'événement

[Manoutz]

Il est tout à fait logique que les données intra individu soient corrélées (un patient à forte pondération au jour J risque d'avoir une forte pondération à J+1). Les individus sont toujours indépendants.

Une variable est "le delai avant la survenue de l'événément(ou la date de dernière nouvelle)". Peux tu la décrire, comment est-elle définie? Que se passe-t-il notamment quand il n'y a pas d'évènement?

[mathis86]

la variable délais est definie comme la différence entre la date d'observation et la date de survenue de l'événement, pour les patients qui font un événement, ou la date de dernière nouvelle pour les autres patients (délais= -8(ans)...0). (j'ai mis en piece jointe la représentation du taux de créat en fonction du temps dans les deux groupes).

Autre question, la procédure genmod est-elle adaptée pour étudier la survenue d'un évnénement dans le cadre de données longitudinales?

Merci pour tout

[Petru16]

Bonjour,

Il pst également possible de faire une analyse de survie (temps de réalisation d'un évènement) sur données répétées via la PROC PHREG.


- Petru16 -