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? Masson Paris Rev Epidemiol Sante Publique - Note pédagogique Variables dépendantes du temps dans le modèle de Cox Théorie et pratique Time-dependent covariates in the Cox proportional hazards model Theory and practice L DESQUILBET L MEYER INSERM-INED U Service d ? Épidémiologie Hôpital de Bicêtre rue du Général-Leclerc Le Kremlin-Bicêtre Email desquilbet vjf inserm fr Tirés à part L Desquilbet In survival analysis exposure that appears or changes during the follow-up of subjects must be taken into account as a time-dependent covariate in the Cox proportional hazards model Two types of timedependent covariates are de ?ned covariates with unique change and covariates with multiple changes The way of taking into account such changes in the exposure is presented in theory and illustrated from a small sample of subjects enrolled in a French HIV cohort The problems raised by missing data as well as alternative but more sophisticated solutions are also evocated Annexes include programs for SAS software and results from the ??Log ? and ??Results ? windows Survival analysis Cox proportional hazards model Time- dependent covariate SAS software En analyse de survie une exposition qui varie au cours du suivi de sujets doit être prise en compte en tant que variable dépendante du temps dans le modèle de Cox Deux types de variables dépendantes du temps sont dé ?nis les variables à changement unique et les variables à changements multiples La façon dont ces deux types de variables sont pris en compte est présentée en théorie puis illustrée à l ? aide d ? un exemple de sujets issus d ? une cohorte française de patients séropositifs Les problèmes posés par les données manquantes ainsi que les solutions alternatives plus sophistiquées sont également évoquées En annexes ?gurent les ?chiers de données la programmation commentée des variables dépendantes du temps avec le logiciel SAS ainsi que les di ?érents résultats qui apparaissent dans les fenêtres du logiciel Analyse de survie Modèle de Cox Variables dépendantes du temps Logiciel SAS INTRODUCTION Le modèle de Cox est l ? un des modèles les plus fréquemment utilisés pour les analyses de survie dans le domaine biomédical Ce modèle semi-paramétrique permet d ? étudier le risque de survenue d ? un événement en tenant compte de facteurs de confusion potentiels et de quanti ?er gr? ce au risque relatif rapport des risques instantanés l ? association entre une exposition et le risque de survenue de l ? événement étudié Une des hypothèses sur lesquelles ce modèle repose est celle de la proportionnalité des risques entre les groupes comparés Des tests permettent de véri ?er l ? acceptabilité de cette hypothèse - Dans les enquêtes de cohortes les expositions dont on veut étudier l ? e ?et sont classiquement des variables ?xes dé ?nies à la date d ? origine du suivi t Elles concernent les caractéristiques intrinsèques des sujets par exemple le sexe ou le niveau d ? études les expositions passées par Texte reçu le décembre Acceptation dé ?nitive le août C L