Le processus de décision markovien : Adaptation des routines

Résumé : Le modèle de Markov multi-états est une méthode pertinente pour décrire un processus dynamique de répartition d’une cohorte d’individus vers une série d’états de santé, en temps continu. La librairie « msm » du logiciel R (multi-state model) autorise la création d’un modèle multi-états pour ajuster des données longitudinales. La progression d’une maladie chronique est souvent décrite par des stades de sévérité ; les spécificités principales de la librairie « msm » incluent la possibilité de modéliser les probabilités de transition entre ces différents stades. Les observations de l’état Si(t) sont fondées sur la répartition d’un nombre d’individus i à un temps arbitraire t, lequel varie d’un patient à l’autre. L’intérêt de ce papier est de spécifier l’apport de la modélisation dynamique multi-états à l’évaluation médico-économique des stratégies de santé, notamment par l’adaptation des routines « msm » du logiciel R.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Conference on Systems Science in Health Care, Sep 2008, Lyon, France. 2008
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Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : jeudi 5 octobre 2017 - 12:19:59
Dernière modification le : jeudi 19 avril 2018 - 14:38:03

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  • HAL Id : hal-01610996, version 1

Citation

Franck Maunoury, Ahmed Bounekkar, Stéphane Bonnevay, Jean-Paul Auray. Le processus de décision markovien : Adaptation des routines. International Conference on Systems Science in Health Care, Sep 2008, Lyon, France. 2008. 〈hal-01610996〉

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