Extention de l'analyse de la survie nette au domaine de la recherche clinique

• Main Author: Goungounga, Juste Aristide
• Other Authors: Aix-Marseille
• Language: fr; en
• Published: 2018
• Subjects: Survie nette; Mortalité en excès; Modèle de régression; Table de mortalité; Recherche clinique; Fragilité; Net survival; Excess mortality; Regression model; Life table; Clinical research; Frailty
• Online Access: http://www.theses.fr/2018AIXM0715

La survie nette est un indicateur incontournable pour juger du control du cancer. Par définition, elle correspond à la survie que l’on observerait dans un monde hypothétique où le cancer étudié serait la seule cause possible de décès. L’objectif principal de cette thèse était de montrer l’intérêt de cet indicateur dans le cadre de la recherche clinique en prenant en compte quelques défis méthodologiques qui peuvent être rencontrés dans ce contexte. Nous avons présenté d’abord le concept de survie nette et ses méthodes d’estimation. Par la suite nous nous sommes intéressés à quelques problématiques rencontrées dans les essais cliniques à long terme lorsque l’on s’intéresse à l’estimation de la survie nette. Nous avons étudié également l’impact de l’utilisation de l’approche classique d’estimation de la survie nette dans les essais cliniques, i.e. la méthode cause-spécifique dans différentes configurations d’erreurs de classifications de la cause de décès. La deuxième problématique de cette thèse a porté sur la prise en compte du biais de sélection en termes de mortalité autres causes des patients. Nous avons proposé un modèle de mortalité en excès prenant en compte ce type de biais de sélection. Une troisième problématique qui est complémentaire à la deuxième est de prendre en compte inter-centres en même temps que le biais de sélection. Ce travail propose ainsi de nouveaux outils pouvant aider les spécialistes de la recherche clinique à évaluer de nouvelles stratégies thérapeutiques dans les essais cliniques en cancérologie, mais aussi dans d’autres domaines cliniques d’applications. === Net survival is a key indicator for measuring cancer control. By definition, it corresponds to the survival that would be observed in a hypothetical world where the cancer studied is the only possible cause of death. The main objective of this thesis was to show the interest of this indicator in the context of clinical research taking into account some methodological challenges that can be encountered. In this work, we have first presented the concept of net survival and its estimation methods. Subsequently, we were interested in some of the problems encountered in long-term clinical trials when the interest is in estimating net survival. We studied the impact of using the classic approach when estimating net survival in clinical trials, i.e. the cause-specific method in different configurations of misclassifications of the cause of death. The second objective of this thesis was to take into account the selection bias in terms of other causes mortality in the modeling of excess mortality, because of the noncomparability between patients from general population and those of clinical trials. We proposed an excess hazard model that corrects this type of selection bias. A third problem which is complementary to the second is to take into account the heterogeneity of patients in the different recruitment centers at the same time as the selection bias. This work proposes new tools which can help clinical research specialists to evaluate new therapeutic strategies in cancer clinical trials, but also in other areas of clinical application.