Cours n°3 Analyse de survenue d'événement et méthodes multiparamétriques

Voici le cours du lundi 17/02 sur les méthodes multiparamétriques
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Amusez-vous bien !

Juste petite question sur un truc que j'ai pas compris.
Pour intégrer des co-variables explicatives dans le modèle de Cox, il faut qu'initiallement ces co-variables ont été SIGNIFICATIVES isolément au test du log rank.
Mais dans quels cas elles sont considérées comme significative?! Il est écrit je crois qu'il faut qu'elles aient un RR > 1
Or dans l'exemple à la page 12, la pilule dont son coeff c qui représente sa RR est de 0,1...

Si quelqu'un peut m'éclairer sur comment elles sont considérées comme significatives, ça serait vraiment cool... Merci !

Pour moi, il faut que le RR ne soit pas égal à 1 (dans ce cas le risque avec la pilule, et sans, serait le même donc aucun intérêt).
- Soit il est compris entre 0 et 0,9999 : le risque d'avoir une complication C/V si on prend la pilule est moins élevé (protecteur)
- Soit il est supérieur à 1 : le risque d'avoir une complication est supérieur (cas du tabac par exemple).

Il faut calculer l'intervalle de confiance et bien vérifier que la valeur "1" n'est pas comprise dedans, pour voir si le facteur est contributif ou non.

C'est ce que j'ai compris en tout cas, je sais pas si ma réponse t'intéressera toujours vu que l'échéance est passée...

C'est gentil quand même ! Et cette partie du cours et "refaite dans le cours n°5 je crois avec Cox; donc ça pourra toujours servir!

En fait, le truc j'crois que c'est:
pour qu'elle soit significative:
- Soit une limite inf de l'IDC du RR >1
- Soit une limite sup' de l'IDC du RR < 1

Genre c'était avec l'exemple du diabète qui servait à rien parce que ces intervalles étaient à la fois < 1 et > 1.

Ce qui revient à ce que tu as dis !

Tout à fait