Discussion :

[statasma]

Bonjour,

Pour une analyse de sensibilité du critère primaire je vais utiliser la méthode MMRM avec ( score as a covariate, visit , treatment groups and interaction treatment*visit as factors).
Et le code sera

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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proc mixed data=table1
class treatment visit patient;
model y=  treatment visit covariable treatment*visit;
repeated visit/subject=patient type=un;
run;

Maintenant on me demande de réaliser le même model "assuming a constant treatment effect over visits"

Faut-il juste changer la matrice de variance covariance dans le code au dessus par type=cs?

Merci pour votre aide

[olivier.decourt]

Non, le TYPE dans REPEATED indique la nature des corrélations entre répétitions d'un même sujet. Rien à voir (directement) avec l'effet du traitement, même si ça a évidemment ensuite une influence sur les tests effectués.

J'aurais plutôt pensé que ce 2e modèle n'a pas d'interaction traitement*visite : on suppose que l'effet du traitement ne varie pas au fil du temps.

[statasma]

J'avoue que je ne comprend pas :
model "assuming a constant treatment effect over visits"

je ne voyais que modifier la matrice de covariance.

Mais supposons qu'on supprime le facteur "treatment*visit", en utilisant ce même code:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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proc mixed data=table1
class treatment visit patient;
model y=  treatment visit covariable ;
repeated visit/subject=patient type=un;
run;

comment je pourrais chercher l’effet du traitement à une visite donnée?
car d'habitude si l’interaction est significative j'utilise:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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proc mixed data=table1
class treatment visit patient;
model y=  treatment visit covariable treatment*visit  ;
repeated visit/subject=patient type=un
lsmeans treatment*visit/slice=visit;
run;

J'espère que je suis claire

[Manoutz]

+1 Olivier

Petite question pour clarification: pourquoi veux tu chercher l'effet du traitement a une visite donnee si tu supposes un effet traitement constant dans le temps?

[olivier.decourt]

Si tu enlèves l'interaction en supposant que l'effet traitement est constant à toutes les visites, tu vois l'effet du traitement à n'importe quelle visite avec

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

LSMEANS treatment ;

[statasma]

Merci pour vos réponses pertinentes.

En effet , j'ai les idées mélangées:

pour récapituler:

j'utilise ce code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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7
 
proc mixed data=table1
class treatment visit patient;
model y=  treatment visit covariable treatment*visit  ;
repeated visit/subject=patient type=un
lsmeans treatment*visit/slice=visit;
run;

pour voir si l'effet traitement varie au fil du temps

et ce code

j'utilise ce code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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4
5
6
7
 
proc mixed data=table1
class treatment visit patient;
model y=  treatment visit covariable  ;
repeated visit/subject=patient type=un
lsmeans treatment/pdiff;
run;

Si on suppose un effet traitement constant dans le temps

[olivier.decourt]

Je ne sais pas si c'est exactement ce qui était demandé mais en tout cas c'est la manière dont j'interprète la question, oui.
Bon courage.
Olivier

[statasma]

Merci beaucoup Olivier.

[Manoutz]

Par contre, je ne suis encore qu'un debutant avec la methode MMRM (mixed model repeated measure), j'en viens donc la question: en quoi est-ce du MMRM?