Modèle conjoint versus modèle linéaire mixte pour l’analyse de données de qualité de vie dont le recueil est interrompu par la survenue d’un évènement clinique en oncologie

Dans les essais cliniques en oncologie, la qualité de vie relative à la santé (QdV) est évaluée au cours du temps par questionnaire auto-administré dont les réponses permettent de calculer un score pour chacune des dimensions de QdV. Les données longitudinales de score sont ensuite analysées, généralement à l’aide de modèles linéaires mixtes (MLMs). Par ailleurs, le recueil de la QdV s’arrête souvent avec la survenue d’un évènement clinique, par exemple lorsque des patients métastatiques sont suivis jusqu’à leur décès. Or, lorsque la QdV est corrélée à la survenue de cet évènement (ce qui est hautement probable), les estimations des MLMs sont biaisées. Les modèles conjoints, en revanche, permettent de tenir compte de cette corrélation en reliant un MLM et un modèle de survie dont les paramètres sont estimés simultanément. Ils sont cependant sous-utilisés. Dans un contexte d’essai clinique en oncologie, l’objectif de ce travail est de montrer l’intérêt d’utiliser un modèle conjoint plutôt qu’un MLM pour étudier l’évolution de la QdV lorsque son recueil au cours du temps est interrompu par la survenue d’un évènement clinique.