Analyse de survie - Modélisation semi-paramétrique : Modèle de Cox
Optimisez vos compétences en analyse de survie avec notre formation sur le modèle de Cox ! Maîtrisez la modélisation semi-paramétrique pour interpréter des données complexes et prendre des décisions éclairées dans vos recherches.
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Proposé par
GROUPE ARKESYS
Prérequis
- En prérequis, il est obligatoire d'avoir des connaissances statistiques en tests d'hypothèses et modélisation ainsi que des approches non-paramétriques en données de survie (méthode type Kaplan Maier).
Public admis
- Salarié en Poste
- Entreprise
Demandeur d'emploi et Etudiant non admis
Financement
- Votre OPCO
- Financement personnel
Financement CPF non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
- Connaitre les concepts centraux de l'analyse de survie / des durées de vie
- Connaitre le vocabulaire dédié à ce type d'analyse
- Identifier les contextes d'utilisation des outils de l'analyse de survie / durée de vie
- Connaitre les fonctions de risque instantané, de risque cumulé, de survie et de survie cumulée
- Connaitre les analyses non paramétriques de données de survie
- Réaliser des représentations graphiques (courbe de survie, survie cumulée, méthode KM ou actuarielle
- Connaitre et réaliser des analyses semi-paramétriques : modèle de Cox et hypothèse des risques proportionnels
- Estimer les effets des covariables sur les durées de vie
- Proposer un diagnostic de la qualité des modèles
- Estimer en l'absence de l'hypothèse des risques proportionnels
- Stratifier une analyse
- Ouvrir à la modélisation paramétrique
Programme de la formation
Vocabulaire associé au contexte de l'analyse de Survie
- Dates et durées de suivi
- Date d'entrée
- Date de point
- Date de dernières nouvelles,
- Recul
- Etat
- Notions de Censures
- A droite
- A gauche
- Par intervalle
- Non-informative
- Aléatoire
- Estimation de la survie :
- Fonction de survie
Rappels sur l'approche non paramétrique de type Kaplan Meier
- Le contexte
- La méthode Kaplan Meier
- Estimation non-paramétrique de la survie : estimateur de Kaplan - Meyer
- Comparaison de survie par groupes : test du Log-Rank
- Notion de risque relatif
- Représentation graphique des courbes de survie et de risque cumulé :
- Interprétation de sorties logiciels
- Les avantages et les limites
- Fonction de risque instantané
Fonction de risque cumulé - Modélisation semi-paramétriques
- Le modèle de Cox : contexte d'utilisation de ce type de modèle
- L'hypothèse des risques proportionnels
- Gestion des évènements simultanés
Effets des variables - Mesures diagnostiques sur les covariables
- Adéquation du modèle
- Mesures diagnostiques de l'hypothèse de proportionnalité des risques
- Codages des covariables
- Variables dépendantes du temps
- Stratification
- Comparaison avec l'approche paramétrique de type Weibull
Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"
