Modélisation des données d'enquêtes cas-cohorte par imputation multiple (Application en épidémiologie cardio-vasculaire.)

Les estimateurs pondérés généralement utilisés pour analyser les enquêtes cas-cohorte ne sont pas pleinement efficaces. Or, les enquêtes cas-cohorte sont un cas particulier de données incomplètes où le processus d'observation est contrôlé par les organisateurs de l'étude. Ainsi, des méthodes d'analyse pour données manquant au hasard (MA) peuvent être pertinentes, en particulier, l'imputation multiple, qui utilise toute l'information disponible et permet d'approcher l'estimateur du maximum de vraisemblance partielle.Cette méthode est fondée sur la génération de plusieurs jeux plausibles de données complétées prenant en compte les différents niveaux d'incertitude sur les données manquantes. Elle permet d'adapter facilement n'importe quel outil statistique disponible pour les données de cohorte, par exemple, l'estimation de la capacité prédictive d'un modèle ou d'une variable additionnelle qui pose des problèmes spécifiques dans les enquêtes cas-cohorte. Nous avons montré que le modèle d'imputation doit être estimé à partir de tous les sujets complètement observés (cas et non-cas) en incluant l'indicatrice de statut parmi les variables explicatives. Nous avons validé cette approche à l'aide de plusieurs séries de simulations: 1) données complètement simulées, où nous connaissions les vraies valeurs des paramètres, 2) enquêtes cas-cohorte simulées à partir de la cohorte PRIME, où nous ne disposions pas d'une variable de phase-1 (observée sur tous les sujets) fortement prédictive de la variable de phase-2 (incomplètement observée), 3) enquêtes cas-cohorte simulées à partir de la cohorte NWTS, où une variable de phase-1 fortement prédictive de la variable de phase-2 était disponible. Ces simulations ont montré que l'imputation multiple fournissait généralement des estimateurs sans biais des risques relatifs. Pour les variables de phase-1, ils approchaient la précision obtenue par l'analyse de la cohorte complète, ils étaient légèrement plus précis que l'estimateur calibré de Breslow et coll. et surtout que les estimateurs pondérés classiques. Pour les variables de phase-2, l'estimateur de l'imputation multiple était généralement sans biais et d'une précision supérieure à celle des estimateurs pondérés classiques et analogue à celle de l'estimateur calibré. Les résultats des simulations réalisées à partir des données de la cohorte NWTS étaient cependant moins bons pour les effets impliquant la variable de phase-2 : les estimateurs de l'imputation multiple étaient légèrement biaisés et moins précis que les estimateurs pondérés. Cela s'explique par la présence de termes d'interaction impliquant la variable de phase-2 dans le modèle d'analyse, d'où la nécessité d'estimer des modèles d'imputation spécifiques à différentes strates de la cohorte incluant parfois trop peu de cas pour que les conditions asymptotiques soient réunies.Nous recommandons d'utiliser l'imputation multiple pour obtenir des estimations plus précises des risques relatifs, tout en s'assurant qu'elles sont analogues à celles fournies par les analyses pondérées. Nos simulations ont également montré que l'imputation multiple fournissait des estimations de la valeur prédictive d'un modèle (C de Harrell) ou d'une variable additionnelle (différence des indices C, NRI ou IDI) analogues à celles fournies par la cohorte complèteThe weighted estimators generally used for analyzing case-cohort studies are not fully efficient. However, case-cohort surveys are a special type of incomplete data in which the observation process is controlled by the study organizers. So, methods for analyzing Missing At Random (MAR) data could be appropriate, in particular, multiple imputation, which uses all the available information and allows to approximate the partial maximum likelihood estimator.This approach is based on the generation of several plausible complete data sets, taking into account all the uncertainty about the missing values. It allows adapting any statistical tool available for cohort data, for instance, estimators of the predictive ability of a model or of an additional variable, which meet specific problems with case-cohort data. We have shown that the imputation model must be estimated on all the completely observed subjects (cases and non-cases) including the case indicator among the explanatory variables. We validated this approach with several sets of simulations: 1) completely simulated data where the true parameter values were known, 2) case-cohort data simulated from the PRIME cohort, without any phase-1 variable (completely observed) strongly predictive of the phase-2 variable (incompletely observed), 3) case-cohort data simulated from de NWTS cohort, where a phase-1 variable strongly predictive of the phase-2 variable was available. These simulations showed that multiple imputation generally provided unbiased estimates of the risk ratios. For the phase-1 variables, they were almost as precise as the estimates provided by the full cohort, slightly more precise than Breslow et al. calibrated estimator and still more precise than classical weighted estimators. For the phase-2 variables, the multiple imputation estimator was generally unbiased, with a precision better than classical weighted estimators and similar to Breslow et al. calibrated estimator. The simulations performed with the NWTS cohort data provided less satisfactory results for the effects where the phase-2 variable was involved: the multiple imputation estimators were slightly biased and less precise than the weighted estimators. This can be explained by the interactions terms involving the phase-2 variable in the analysis model and the necessity of estimating specific imputation models in different strata not including sometimes enough cases to satisfy the asymptotic conditions. We advocate the use of multiple imputation for improving the precision of the risk ratios estimates while making sure they are similar to the weighted estimates.Our simulations also showed that multiple imputation provided estimates of a model predictive value (Harrell's C) or of an additional variable (difference of C indices, NRI or IDI) similar to those obtained from the full cohort.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Multiple imputation for estimating hazard ratios and predictive abilities in case-cohort surveys

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The weighted estimators generally used for analyzing case-cohort studies are not fully efficient and naive estimates of the predictive ability of a model from case-cohort data depend on the subcohort size. However, case-cohort studies represent a special type of incomplete data, and methods for analyzing incomplete data should be appropriate, in particular multiple imputation (MI).</p> <p>Methods</p> <p>We performed simulations to validate the MI approach for estimating hazard ratios and the predictive ability of a model or of an additional variable in case-cohort surveys. As an illustration, we analyzed a case-cohort survey from the Three-City study to estimate the predictive ability of D-dimer plasma concentration on coronary heart disease (CHD) and on vascular dementia (VaD) risks.</p> <p>Results</p> <p>When the imputation model of the phase-2 variable was correctly specified, MI estimates of hazard ratios and predictive abilities were similar to those obtained with full data. When the imputation model was misspecified, MI could provide biased estimates of hazard ratios and predictive abilities. In the Three-City case-cohort study, elevated D-dimer levels increased the risk of VaD (hazard ratio for two consecutive tertiles = 1.69, 95%CI: 1.63-1.74). However, D-dimer levels did not improve the predictive ability of the model.</p> <p>Conclusions</p> <p>MI is a simple approach for analyzing case-cohort data and provides an easy evaluation of the predictive ability of a model or of an additional variable.</p

Latent variables and structural equation models for longitudinal relationships: an illustration in nutritional epidemiology

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The use of structural equation modeling and latent variables remains uncommon in epidemiology despite its potential usefulness. The latter was illustrated by studying cross-sectional and longitudinal relationships between eating behavior and adiposity, using four different indicators of fat mass.</p> <p>Methods</p> <p>Using data from a longitudinal community-based study, we fitted structural equation models including two latent variables (respectively baseline adiposity and adiposity change after 2 years of follow-up), each being defined, by the four following anthropometric measurement (respectively by their changes): body mass index, waist circumference, skinfold thickness and percent body fat. Latent adiposity variables were hypothesized to depend on a cognitive restraint score, calculated from answers to an eating-behavior questionnaire (TFEQ-18), either cross-sectionally or longitudinally.</p> <p>Results</p> <p>We found that high baseline adiposity was associated with a 2-year increase of the cognitive restraint score and no convincing relationship between baseline cognitive restraint and 2-year adiposity change could be established.</p> <p>Conclusions</p> <p>The latent variable modeling approach enabled presentation of synthetic results rather than separate regression models and detailed analysis of the causal effects of interest. In the general population, restrained eating appears to be an adaptive response of subjects prone to gaining weight more than as a risk factor for fat-mass increase.</p

Analyse d'enquêtes cas-cohorte par imputation multiple

International audienceLes estimateurs pondérés utilisés en analyse des études cas-cohorte sont parfois peu efficaces. Or, l'enquête cas-cohorte peut aussi être vue comme un cas particulier de données incomplètes et des méthodes d'analyse pour données incomplètes peuvent être pertinentes, en particulier, l'imputation multiple. Cette approche est basée sur la génération de plusieurs jeux plausibles de données complètes, prenant en compte l'incertitude sur les données manquantes. Si le modèle d'imputation est correctement défini, l'estimateur de l'imputation multiple est non-biaisé. Nous avons montré qu'un modèle d'imputation correct peut être estimé à partir des données complètes (cas et témoins) en utilisant la variable indicatrice des cas comme variable explicative. Nous avons simulé des enquêtes cas-cohorte dont les sous-cohortes étaient sélectionnées par un tirage uniforme ou stratifié. L'imputation multiple et les estimateurs pondérés fournissaient des estimations non-biaisés. Les estimations de l'imputation multiple étaient légèrement plus précises que celles obtenues par l'analyse pondérée. Pour les variables de phase-1, l'augmentation relative des écart-type de l'analyse pondérée par rapport à l'imputation multiple variait de 8 à 39%. Pour les variables de phase-2, l'augmentation relative variait de 3 à 24%. Ainsi, l'imputation multiple, qui utilise toutes les données disponibles et fournit une approximation du maximum de l'estimateur de la vraisemblance partielle, est une bonne alternative à l'estimateur pondéré

Modélisation des observations longitudinales incomplètes

LE KREMLIN-B.- PARIS 11-BU Méd (940432101) / SudocPARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Multiple imputation analysis of case-cohort studies

International audienceThe usual methods for analyzing case-cohort studies rely on sometimes not fully efficient weighted estimators. Multiple imputation might be a good alternative because it uses all the data available and approximates the maximum partial likelihood estimator. This method is based on the generation of several plausible complete data sets, taking into account uncertainty about missing values. When the imputation model is correctly defined, the multiple imputation estimator is asymptotically unbiased and its variance is correctly estimated. We show that a correct imputation model must be estimated from the fully observed data (cases and controls), using the case status among the explanatory variable. To validate the approach, we analyzed case-cohort studies first with completely simulated data and then with case-cohort data sampled from two real cohorts. The analyses of simulated data showed that, when the imputation model was correct, the multiple imputation estimator was unbiased and efficient. The observed gain in precision ranged from 8 to 37% for phase-1 variables and from 5 to 19% for the phase 2 variable. When the imputation model was misspecified, the multiple imputation estimator was still more efficient than the weighted estimators but it was also slightly biased. The analyses of case cohort data sampled from complete cohorts showed that even when no strong predictor of the phase-2 variable was available, the multiple imputation was unbiased, as precised as the weighted estimator for the phase2 variable and slightly more precise than the weighted estimators for the phase-1 variables. However the multiple imputation estimator was found to be biased when, because of interaction terms, some coefficients of the imputation model had to be estimated from small samples. Multiple imputation is an efficient technique for analyzing case-cohort data. Practically, we suggest building the analysis model using only the case cohort data and weighted estimators. Multiple imputation can eventually be used to reanalyze the data using the selected model in order to improve the precision of the results