JM-QALYs
Le projet JM-QALYs a pour but de proposer des outils permettant d'évaluer l'intérêt clinique de traitements ou d'interventions médicales en utilisant les QALYs (Quality-Adjusted Life Years) comme critère de décision.
Inférence causale et prédiction dans les analyses de cohorte
Le RISCA package propose de nombreuses fonctions pour l’analyse de données de cohortes, aussi bien dans une optique de prédiction que d’inférence causale.
Concernant l’inférence causale, il est possible d’utiliser la Pondération par l’Inverse des Scores de Propension (IPW) et la G-computation pour estimer des effets marginaux en présence de facteurs de confusion. Le package permet de gérer des événements binaires, des données de survie, des risques compétitifs,et des données multi-états. Pour les données multi-états, il est possible d’estimer des modèles semi-markoviens prenant en compte la censure par intervalle, ainsi que de considérer l’excès de mortalité liée à la maladie par rapport à des tables de survie de référence.
Concernant les modèles prédictifs, un ensemble de fonctions permet d’estimer des courbes ROC dépendantes du temps, avec la possibilité de gérer la censure à droite et les facteurs de confusion. Il est également possible d’évaluer des courbes ROC dépendantes du temps et des courbes de survie à partir de données de survie agrégées.
Calculateurs en ligne
Nous avons développé et validé plusieurs scores pronostiques dans différents contextes cliniques :
- Le KTFS est un score pronostique du retour en dialyse des patients transplantés rénaux calculable à 1 an post-transplantation
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- Le 1-RRS est un score pronostique de la mortalité chez les patients transplantés rénaux et calculable à 1 an post-transplantation
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- Le 1-RBI est un score diagnostique de l’anormalité histologique d’une biopsie rénale à 1 an post-transplantation
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- Le SMILE est un score prédictif d’invalidités résiduelles à 6 mois post-rechute chez des patients atteints d’une sclérose en plaque
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- Le DynPG est un score pronostique dynamique de l’échec de greffe rénale qui peut être mis à jour au cours du suivi du patient transplanté
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- Le DynHFH est un score pronostique dynamique de l'hospitalisation pour insuffisance cardiaque chez les patients diabétiques
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Commandes Stata pour l’analyse de Patient-Reported Outcomes
Le laboratoire SPHERE développe de nombreuses commandes Stata dédiées à l’analyse de données psychométriques, en particulier les Patient-Reported Outcomes (PRO). Ces commandes peuvent être utilisées depuis le site pro-online.net .Le projet PRO-online permet aux chercheurs et aux étudiants d’analyser des données issues de PRO (Modèles de Rasch, détection de Response-shift, validations d’échelles, etc.) sans nécessité de programmation. Les commandes disponibles sont décrites ci-dessous :
Cliquez sur les catégories ci-dessous pour voir les commandes disponibles et leur description.
- raschtest : Estimation des paramètres d’un modèle de Rasch, indices d’adéquation et graphiques.
- pcm : Estimation des paramètres d’un Partial Credit Model et graphiques.
- loevh : Estimation des coefficients de Loevinger et modèles d’IRT non paramétriques.
- rsoort : Identification du Response-shift à partir de modèles à équations structurelles (procédure de Oort)
- rosali : Identification du Response-shift au niveau de l’item à partir de modèles de la famille de Rasch
- validscale : Validation d’échelles de mesures multi-dimensionnelles
- raschpower : Estimation de la puissance du test de Wald pour des modèles de Rasch ou Partial Credit Model : comparaison de moyennes inter-groupes (transversal) ou entre deux temps de mesure (longitudinal)
- MSP : Sélection d’items basée sur les échelles de Mokken
- CLV : Classification autour de variables latentes
- HCAvar : Classification ascendante hiérarchique de variables
- simirt : Simulation de modèles IRT
- sf36fr : Calcul des scores du questionnaire SF-36
Timeline Cluster
Timeline Cluster est un outil graphique représentant la chronologie d’un essai randomisé en clusters. Il permet de visualiser le déroulé d’un tel essai, de clarifier son protocole, et d’identifier les risques de biais.
