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Aurélie Mayet, Stéphane Legleye, Bruno Falissard Journées internationales de l’unité Inserm U669

Etude des transitions entre usages de tabac et de cannabis chez l’adolescent : de l’expérimentation à l’usage quotidien Utilisation d’un modèle multi-états. Aurélie Mayet, Stéphane Legleye, Bruno Falissard Journées internationales de l’unité Inserm U669 25-26 mai 2009.

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  1. Etude des transitions entre usagesde tabac et de cannabis chez l’adolescent : de l’expérimentation à l’usage quotidien Utilisation d’un modèle multi-états Aurélie Mayet, Stéphane Legleye, Bruno Falissard Journées internationales de l’unité Inserm U669 25-26 mai 2009

  2. Modélisation des maladies • Facteurs influençant une maladie • Covariables non dépendantes du temps • Genre, géographie, ATCD familiaux… • Covariables dépendantes du temps • Age, maladie intercurrente… • Evolution propre de la maladie • Maladie = séquence d’évènements • Temps • Plusieurs approches de modélisation

  3. Modélisation des maladies • Modèles multivariés « simples » • Influence de covariables → probabilité d’être malade • Temps: celui des mesures… • Modèles de survie • Prise en compte de la dynamique temporelle • Covariables → probabilité de devenir malade • Modèles multi-états • Généralisation du modèle de survie • Maladie = séquence d’évènements • probabilité de passer d’un événement à un autre • Plusieurs observations par individu

  4. Différents modèles • Modèle vivant – mort (Cox) • Modèle sain – malade – mort Covariables Vivant Mort Malade Covariables Sain Mort

  5. Différents modèles • Généralisation Etat 1 Etat 2 Covariables Etat 3 Mort

  6. Différents modèles • Modélisation de comportements  maladie abus Abstinent quotidien occasionnel dépendance Covariables

  7. Quelques définitions • Etat • Transition • Intensité de transition • Probabilité de transition • Covariable

  8. Quelques définitions • Etat • Stade de la maladie à un temps donné • Ce qui est mesuré (mais pas toujours…) i j

  9. Quelques définitions • Etat • Transition • Passage d’un état à un autre • Peut intervenir entre deux mesures i j

  10. Quelques définitions • Etat • Transition • Intensité de transition (IT) • Risque instantané de transition • Ce que le modèle calcule i j  ij

  11. Quelques définitions • Etat • Transition • Intensité de transition • Probabilité de transition • D’être dans l’état j dans le futur sachant i • Modélisée pour une durée donnée Futur i j Pt j  i

  12. Quelques définitions • Etat • Transition • Intensité de transition • Probabilité de transition • Covariable • Ce qui influe sur l’intensité de transition i j  ij

  13. Mesure • Privilégier mesure non informative Etat 2 Etat 2 Etat 1 (Etat 3) Mort

  14. Processus Markovien • Fonction aléatoire (états) dépendant • Du temps • Du hasard • Hypothèse markovienne • L’état présent ne dépend que du précédent • Pas de prise en compte du passé • Hypothèse d’homogénéité • Les intensités de transition sont constantes au cours du temps

  15. Objectifs de l’étude • Décrire le processus d’usages de tabac et de cannabis chez l’adolescent dans sa globalité • Transitions tabac-cannabis • Transitions 1er usage-usage quotidien • Décrire l’influence du genre et du niveau socio-économique

  16. Sujets et méthode • Enquête ESCAPAD 2005 • Prévalence des usages de drogues • Echantillonnage • Recueil sur 15 jours de JAPD • 5% de l’effectif convoqué • 29 393 jeunes de 17 et 18 ans • Taux de participation élevé (>90%) • Questionnaire auto-administré

  17. Sujets et méthode • Cohorte rétrospective virtuelle • Ages de début • Expérimentation tabac • Expérimentation cannabis • Usage quotidien de tabac • Usage quotidien de cannabis

  18. Modèle utilisé • 7 états exclusifs / 11 transitions • Pas d’état absorbant au sens markovien du terme

  19. Modèle utilisé • Matrice estimée • Entrées définissent les transitions possibles (IT) • Somme de chaque ligne = 0 • Influence des covariables (Cox-like) • jk(zit)=qjk(0)exp(βjkTzit) pour chaque entrée  =

  20. Modèle utilisé • Estimation des valeurs initiales • Maximum vraisemblance • Hypothèse que toutes les transitions sont mesurées • Adéquation • Convergence du modèle • Comparaison prévalences calculées/observées

  21. Population • 29 393 sujets de 17 et 18 ans • 10-12 ans de suivi • 340 128 observations

  22. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178]

  23. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette Risque x18 d’expérimenter le tabac en 1er 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178]

  24. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] Effet escalade Risque x3 d’expérimenter le cannabis lorsqu’on a goûté au tabac 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178]

  25. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] Effet escalade Risque x42 d’expérimenter le tabac lorsqu’on a goûté au cannabis 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178]

  26. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] Transitions cannabis vers tabac plus accentuées que transitions tabac vers cannabis 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178]

  27. Intensités de transitions 1 No lifetime use 0.071 [0.070-0.072] 0.004 [0.004-0.004] 0.170 [0.166-0.174] 0.230 [0.205-0.258] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use 0.009 [0.008-0.011] 0.074 [0.070-0.078] 0.067 [0.065-0.070] 0.014 [0.010-0.022] 0.041 [0.038-0.044] 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use 0.040 [0.037-0.044] 0.120 [0.082-0.178] Tabac 5 fois plus addictogène que cannabis

  28. Influence des covariables 1 No lifetime use G: 1.15 [1.12-1.19]PSC:NS G: 0.68 [0.60-0.77]PSC:0.94 [0.89-0.99] G: 0.84 [0.81-0.88]PSC:0.90 [0.88-0.91] G: NS PSC:1.12 [1.03-1.21] 3 1st cannabis use 2 1st cigarette 4 Tobacco+cannabis 1st use G: 1.13 [1.05-1.21]PSC:1.18 [1.15-1.22] G: NSPSC:NS G: NSPSC:NS G: NS PSC:1.16 [1.03-1.15] G: 0.63 [0.54-0.74]PSC:1.08 [1.02-1.15] 6 Cannabis daily use 5 Tobacco daily use 7 Tobacco+cannabis daily use G: 0.56 [0.47-0.68]PSC:NS G: NSPSC:NS G: hazard ratio for gender (girls versus boys) PSC: hazard ratio forparental social category score (increase of 1) NS: non significant

  29. Influence des covariables • Etre une fille… • Prédispose à fumer des cigarettes • Protège vis à vis des joints • Etre d’une catégorie sociale élevée… • Prédispose à l’expérimentation cannabinique • Etre d’une catégorie sociale basse… • Prédispose aux usages quotidiens

  30. Discussion • Validation du modèle • Compatible avec le processus des usages • Cross validation • Relation bilatérale tabac-cannabis • Effet escalade • Hypothèse d’homogénéité • Processus court (4 ans pour le cannabis) • Période de vie homogène (fin adolescence)

  31. Les Markov en pratique • Des hypothèses contraignantes • Hypothèse de Markov • Hypothèse d’homogénéité • Du data management • Observations et non sujets • Variable selon les logiciels

  32. Une grande famille • Modèle de Cox Markov • 1 Cox pour chaque transition • Modèle semi-markovien • Prise en compte de la durée passée dans l’état • Modèle de Markov non homogène • Transitions fonctions du temps

  33. Logiciels markoviens • MARKOV (Marshall et al.) • Modèle de Markov homogène • MKVPCI (Alioum et al.) • Variation des intensités sur 3 intervalles • Compliqué à mettre en œuvre • R package msm (Jackson et al.) • Temps d’observation arbitraires • Grande liberté de modélisation • R package tdc.msm (Meira-Machado et al.) • Modèles multiples dont Markov non homogène • Liberté de modélisation étroite

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