Analyse de survie appariée — Analyse de survie de cohortes appariées
L'analyse de survie appariée combine un devis d'appariement — typiquement l'appariement par score de propension ou l'appariement exact sur des covariables clés — avec des méthodes de temps jusqu'à l'événement telles que l'estimation de Kaplan-Meier et le modèle des risques proportionnels de Cox. En jumelant des sujets traités et témoins similaires sur les facteurs de confusion observés avant d'estimer les courbes de survie ou les rapports de risques, l'approche réduit le biais de confusion dans les études non randomisées et produit des comparaisons plus crédibles de la survie sans événement entre les groupes d'exposition.
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Sources
- Austin, P. C. (2014). Graphical assessments of the balance of propensity score matched samples: A SAS macro. Journal of Statistical Software, 58(7), 1-29. Also see Austin, P. C. (2017). A tutorial on multilevel survival analysis: Methods, models and applications. International Statistical Review, 85(2), 185-203. link ↗
- Collett, D. (2015). Modelling Survival Data in Medical Research (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 9781439856789
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Matched Cohort Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/epidemiology/matched-survival-analysis
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- Cox proportional hazardsÉpidémiologie↔ comparer
- Estimateur de Kaplan-MeierStatistique↔ comparer
- Test du Log-Rank pour la Comparaison des Courbes de SurvieAnalyse de survie↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
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