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Analyse de survie avancée

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000029187
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

S'approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données de survie avancées. Compétences visées - Analyser l'utilisation des modèles de survie à effets aléatoires dans des contextes de données corrélées, et spécifier les hypothèses et paramètres associés. - Maîtriser les spécificités et les techniques d'estimation du modèle à fragilité, en interprétant les…

S'approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données de survie avancées.

Compétences visées
- Analyser l'utilisation des modèles de survie à effets aléatoires dans des contextes de données corrélées, et spécifier les hypothèses et paramètres associés.
- Maîtriser les spécificités et les techniques d'estimation du modèle à fragilité, en interprétant les paramètres et en évaluant l'adéquation du modèle.
- Évaluer l'intérêt et l'application des modèles pour risques compétitifs, en utilisant des modèles de régression appropriés et les outils de programmation (packages R).
- Développer et estimer des modèles conjoints pour données de survie, en spécifiant les hypothèses et en interprétant les paramètres du modèle.

Programme de la formation

Programme - Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models) Contexte des données corrélées Terminologie Exemples Spécification du modèle à fragilité Hypothèses Interprétation des paramètres du modèle Estimation des paramètres du modèle Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle Codage des variables explicatives (binaire, qualitative) Modification de l'effet et confusion Comparaison de modèles et sélection de variables Étude de…

Programme
- Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models)
  • Contexte des données corrélées
    • Terminologie
    • Exemples
  • Spécification du modèle à fragilité
    • Hypothèses
    • Interprétation des paramètres du modèle
    • Estimation des paramètres du modèle
    • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
    • Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)
    • Modification de l'effet et confusion
    • Comparaison de modèles et sélection de variables
    • Étude de l'adéquation du modèle (résidus)

- Modèles pour risques compétitifs
  • Contexte et indicateurs pour risques semi-compétitifs ou compétitifs
  • Modèles de régression pour risques compétitifs
  • Packages R

- Modèles conjoints pour données de survie
  • Contexte
  • Spe?cification des mode?les conjoints
  • Hypothe?ses
  • Interpre?tation des parame?tres du mode?le
  • Estimation des parame?tres du mode?le

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Biologistes, professionnels de santé, statisticiens ...

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Analyse de survie.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine
75012 Paris 12e

Responsable : A&O Expertise

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Data Value
31670 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes