Prédiction de la pneumonie nosocomiale à l'aide d'un modèle multi-états.

Molière Nguile Makao (1) , Jean-François Coeurjolly (2) , Benoit Liquet (3) , Jean-François Timsit (1, 4)

1 Epidémiologie pronostique des cancers et affections graves
2 SAGAG - Statistique Appliquée et de Géométrie Aléatoire de Grenoble
3 Epidémiologie et Biostatistique [Bordeaux]
4 Clinique de réanimation médicale

Les modèles multi-états connaissent une utilisation croissante dans plusieurs domaines notamment en médecine, pour expliquer la survenue d'évènements au cours du temps pouvant être concurrents. Dans ce papier, nous utilisons un modèle multi-états pour construire la fonction de prédiction individualisée de la pneumonie nosocomiale en réanimation dans les trois jours qui suivent l'instant d'observation du patient. Le modèle multi-états est décrit par un processus semi-Markov non-homogène. Nous proposons ici une estimation paramétrique et non paramétrique de la prédiction qui tient compte de covariables fixes et dépendantes du temps. Une application est faite sur une base de données de 2873 patients de réanimation ventilés mécaniquement, extraite de la base OUTCOMEREA.

Domaines: Statistiques [math.ST]; Théorie [stat.TH]

Molière Nguile Makao, Jean-François Coeurjolly, Benoit Liquet, Jean-François Timsit. Prédiction de la pneumonie nosocomiale à l'aide d'un modèle multi-états.. 41èmes Journées de Statistique, Société Française de Statistique, May 2009, Bordeaux, France. ⟨inria-00386790⟩