Estimation de l'incidence de la démence à partir d'un échantillon longitudinal à deux phases avec données manquantes non ignorables - ARCHIVÉ

Les plans d'échantillonnage à deux phases sont utilisés dans le cadre d'études à plusieurs cycles, pour estimer l'incidence de maladies rares, comme la démence. Cependant, les estimations de l'incidence établies à partir d'une étude longitudinale sur la démence doivent être corrigées comme il se doit, pour tenir compte des données manquantes dues aux décès et du plan d'échantillonnage utilisé à chaque cycle de l'étude. Dans cet article, nous proposons une approche basée sur un modèle de sélection pour la modélisation des données manquantes dues aux décès et nous utilisons une méthode de vraisemblance pour estimer l'incidence. Un algorithme EM modifié est également utilisé pour tenir compte des données manquantes dues à l'échantillonnage. L'estimateur non paramétrique de la variance obtenu par la méthode du jackknife est utilisé pour estimer la variance des paramètres du modèle et des estimations de l'incidence. Les méthodes proposées ici sont appliquées aux données tirées de l'étude sur la démence d'Indianapolis et d'Ibadan.