3 resultados para Generation Time Effect

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Cette thèse avait pour but premier d’évaluer la douleur chronique endométriosique et ses concomitants (dépression, anxiété et stress), les conséquences de la douleur sur le physique, les activités et le travail, sur la relation maritale et les séquelles sur la qualité de vie chez des participantes souffrant de douleurs pelviennes chroniques diagnostiquées endométriose (laparoscopie). En deuxième lieu, il s’agissait d’évaluer et de comparer l’efficacité des techniques psychologiques de contrôle de la douleur (Hypnose, Cognitif-behavioral) en ajout aux traitements médicaux à un groupe contrôle (Attention thérapeute). L’échantillon était composé de 60 femmes réparties aléatoirement soit à l’un des deux groupes de traitement ou au groupe contrôle. Les instruments de mesure étaient tous des questionnaires déjà traduits en français et validés pour la population francophone québécoise. Des tests du khi-carré ont été effectués pour les variables nominales et des analyses de variances (ANOVA) ont été faites pour les variables continues. Dans des modèles ANOVA estimant l’effet du traitement, du temps et de leur interaction, une différence significative (effet de Groupe ou traitement) a été trouvée pour les variables suivantes : Douleur (McGill :composante évaluative p = 0.02), au moment « présent » de l’Échelle visuelle analogique (EVA, p = 0.05) et dans l’Échelle de Qualité de vie (douleur, p = 0,03) ainsi qu’à la dimension Fonctionnement social de cette dernière échelle (SF-36; p = 0,04). En comparant les données en pré et post-traitement, des résultats significatifs au niveau du Temps ont aussi été mis en évidence pour les variables suivantes : Douleur McGill: Score total, (p = 0,03), Affective (p = 0,04), Évaluative (p = 0,01); Douleur (ÉVA) moment Fort (p < 0,0005), Dépression (p = 0,005), Anxiété (situationnelle/état (p = 0,002), Anxiété/trait (p < 0,001), Stress (p = 0, 003) ainsi que pour quatre composantes de la Qualité de vie (Fonctionnement social, (p = 0,05), Vitalité (p = 0,002), Douleur, (p = 0,003) et Changement de la santé (p < 0,001) et ceci pour les trois groupes à l’exception du groupe Hypnose sur cette dernière variable. Des effets d’Interaction (Groupe X Temps) sont ressortis sur les variables « Conséquences physiques » de la douleur mais sur la dimension « Activités » seulement (p = 0,02), sur l’anxiété situationnelle (État : p = 0,007). Un effet d’interaction se rapprochant de la signification (p = 0,08) a aussi été analysé pour la variable Fonctionnement social (SF-36). L’étude montre une légère supériorité quant au traitement Cognitif-behavioral pour l’anxiété situationnelle, pour le Fonctionnement social et pour la douleur mesurée par le SF-36. L’étude présente des forces (groupe homogène, essai clinique prospectif, répartition aléatoire des participantes et groupe contrôle) mais aussi des lacunes (faible échantillon et biais potentiels reliés à l’expérimentateur et à l’effet placebo). Toute future étude devrait tenir compte de biais potentiels quant au nombre d’expérimentateur et inclure un groupe placebo spécifique aux études à caractère psychologique. Une future étude devrait évaluer le schème cognitif « catastrophisation » impliqué dans la douleur, les traits de personnalité des participantes ainsi que le rôle du conjoint. De plus, des techniques psychologiques (entrevues motivationnelles) récentes utilisées dans plusieurs études devraient aussi être prises en considérations. Tout de même des résultats significatifs offrent des pistes intéressantes pour un essai clinique comportant un échantillon plus élevé et pour un suivi à long terme.

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Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins