Dans les études longitudinales, il existe des situations où les sujets peuvent être affectés par des effets aléatoires non observables, et ces sujets peuvent fournir des réponses successives à des intervalles de temps irréguliers. L'analyse de ce type de données longitudinales irrégulières n'est pas suffisamment abordée dans la littérature. Dans cet article, nous proposons un modèle mixte dynamique pour les comptes de Poisson longitudinaux espacés de manière irrégulière et démontrons le calcul des corrélations entre ces réponses de comptage à l'aide d'un exemple avec T=4 points temporels, tels que 4 semaines comme durée de l'étude longitudinale. Nous examinons la performance des approches d'estimation proposées sur des études de simulation intensives. Les résultats de cette étude devraient être utiles aux études biomédicales qui nécessitent souvent ce type de données espacées de manière inégale. Nous prévoyons d'étendre des études similaires où les réponses sont déséquilibrées pour des données continues et d'autres types de données discrètes.