| Titre : | Random-effect models for ordinal responses : application to self-reported disability among older persons. : Modèles à effets aléatoires pour les réponses ordinales : application à l'auto-évaluation de l'incapacité parmi les personnes âgées. (2006) |
| Auteurs : | I. CARRIÔRE ; J. BOUYER |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Revue d'épidémiologie et de santé publique (RESP) (vol. 54, n° 1, 2006/02) |
| Pagination : | 61-72 |
| Langues: | Anglais |
| Mots-clés : | Enquête cohorte ; Evaluation ; Facteur risque ; Femme ; France ; Incapacité ; Méthode épidémiologique ; Méthodologie ; Modèle ; Personne âgée ; Risque relatif |
| Résumé : | [BDSP. Notice produite par ORSRA s3R0xEcX. Diffusion soumise à autorisation]. Position du problème : Les études longitudinales avec des réponses ordinales répétées sont maintenant fréquentes en épidémiologie et recherche clinique. L'analyse statistique de ces études comporte deux écueils : le choix du meilleur modèle ordinal et la prise en compte des corrélations intra-sujets des réponses. Méthodes : Les modèles à effets aléatoires sont particulièrement bien adaptés dans ce contexte et nous proposons dans cet article une stratégie de modélisation. Les différents modèles ordinaux étendus au cas des réponses répétées sont détaillés. Nous expliquons comment le choix du modèle impose des contraintes sur la structure des effets aléatoires. Nous présentons aussi des critères de sélection et des mesures d'adéquation des modèles aux données. Ces questions sont illustrées par un exemple d'étude de l'incapacité mesurées chaque année, chez des femmes âgées, sur une période de sept ans. Résultats : La proportionnalité des odds ratios a été validée pour les covariables "âge" et "vitesse de marche". Par contre l'impact de la covariable "douleur" est différent selon le niveau d'incapacité. L'adéquation aux données du modèle restreint à odds partiellement proportionnels était comparable à celle du modèle logistique ordonné complet, tandis que celle du modèle stéréotype était moins bonne. Conclusion : Les modèles à effets aléatoires présentés dans cet article permettent d'analyser les études longitudinales en prenant en compte le caractère ordinal de la réponse. De plus, l'impact des facteurs de risque peut être modélisé selon les niveaux de la variable réponse. Cette approche peut être utile pour mieux comprendre les profils d'évolution complexes. (résumé d'auteur). |
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