Titre : Questions de causalité et réponses de principes : guide pour le statisticien appliqué
Conférencières : Groupe sur l’inférence causale de la STRATOS (STRengthening Analytical Thinking for Observational Studies) Initiative, y compris Els Goetghebeur (Université Ghent, Belgique), Saskia le Cessie (Université Leiden, Pays-Bas), et Erica Moodie (Université McGill, Montréal)

Résumé: Cet atelier, qui vise à soutenir le statisticien appliqué dans sa quête de résultats, porte sur l’inférence causale de données observationnelles dans un cadre de résultats potentiels. Comment choisir parmi les nombreuses versions de l’exposition, de la population cible, ainsi que des paramètres à estimer dans un contexte donné? Divers paramètres à estimer mènent à des finalités différentes, ce qui les expose (in)directement à des contraintes naturelles imposées par des jeux de données particuliers. Nous consacrons le temps nécessaire à explorer cette problématique dans différents contextes avant d’expliquer des éléments clés de méthodes d’estimation fondées soit sur l’hypothèse de « l’absence d’éléments confusionnels non mesurés » ou sur la disponibilité de « variables instrumentales ». Nous examinons, puis appliquons et comparons des méthodes dédiées axées sur la régression et la stratification des résultats, ainsi que la pondération de la probabilité inverse et ses versions doublement robustes, lorsque l’hypothèse de l’absence d’éléments confusionnels non mesurés est posée. Nous discutons également la valeur de l’estimation des moindres carrés à deux étapes en tirant profit d’une variable instrumentale. Nous illustrons les principaux résultats et les propriétés d’estimation par des études de cas publiées, à l’aide des données originales ou de simulations. Des séances pratiques guideront les participants dans le traitement des données à l’aide de R ou Stata. Cet atelier exige une aisance avec le concept de régression. Les participants sont priés d’apporter un ordinateur portable dont la batterie est pleinement chargée. Les documents, y compris les jeux de données et une liste des progiciels, qui devront être téléchargés au préalable seront disponibles en suivant ce lien : https://sites.google.com/site/stratoscausality/.

L’atelier comprend quatre séances :

Avant-midi
Séance 1 : Paramètres de causalité à estimer.
Séance 2 : Estimation et inférence sous l’hypothèse de l’absence d’éléments confusionnels non mesurés : régression, adéquation et stratification des résultats.

Après-midi
Séance 3 : Pondération de la probabilité inverse et estimation doublement robuste.
Séance 4 : Variables instrumentales.

Les enseignantes font partie de l’initiative STRengthening Analytical Thinking for Observational Studies (STRATOS), un vaste regroupement collaboratif d’experts issus de différents domaines de la recherche en biostatistique. Le groupe sur l’inférence causale de STRATOS est composé des personnes suivantes :
 

Professeure Els Goetghebeur (présidente), département des mathématiques appliquées, de l’informatique et de la statistique, Université Ghent, Belgique.
Els Goetghebeur a obtenu son doctorat du Limburgs Universitair Centrum (Bel.). Elle a travaillé auparavant à la London School of Hygiene and Tropical Medicine (R.-U.), à l’Université Maastricht (P.-B.) et à la Harvard School of Public Health (É.-U.). Lorsqu’elle a été confrontée à la non conformité dans le cadre d’essais cliniques, sa recherche portant sur des problèmes en analyse de survie a évolué vers l’inférence causale. Plus récemment, elle a eu le plaisir de travailler avec des registres belges et suédois sur la qualité des soins. Elle s’intéresse généralement aux dossiers de santé électroniques. Elle commence en 2018 un mandat à titre de coéditrice en chef de la revue Statistics in Medicine.

Professeure agrégée Ingeborg Waernbaum (coprésidente), département de statistique, Université Umeå, Suède.
Ingeborg Waernbaum a obtenu son doctorat en statistique en 2008 de l’Université Umeå. Depuis 2011, elle est aussi professeure agrégée à l’Institute for Evaluation of Labour Market and Education Policy, ou l’IFAU, à Uppsala en Suède, où elle travaille sur le développement de méthodes statistiques pour l’analyse de données de registres. Ses recherches portent principalement sur l’inférence causale avec des données de registres, et sont axées globalement sur des sujets tels que le contrôle des facteurs confusionnels notamment par la sélection de covariables, la spécification de modèle et la robustesse.

Professeure Bianca de Stavola, GOS Institute of Child Health, University College de Londres, Royaume Uni.
Bianca De Stavola s’est récemment jointe au GOS ICH du UCL, après 23 ans à la London School of Hygiene and Tropical Medicine où elle était professeure de biostatistique au département de statistique médicale et codirectrice du Centre for Statistical Methodology. Elle a obtenu son doctorat du Imperial College de Londres et sa maîtrise de la London School of Economics and Political Sciences, après avoir obtenu son diplôme de premier cycle en sciences statistique et économique de l’Université Padua (Italie). Ses principaux intérêts de recherche portent sur la compréhension, le développement et la mise en œuvre de méthodes statistiques pour les études longitudinales à long terme, avec des applications spécifiques à l’épidémiologie tout au long du cycle de vie. Comme celles-ci impliquent souvent des questions causales, en particulier en lien avec la compréhension des trajectoires d’évolution des maladies, l’analyse de médiation constitue son principal champ d’intérêt.

Professeure agrégée Erica Moodie, département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé professionnelle, Université McGill, Canada.
Erica Moodie a obtenu son doctorat en biostatistique en 2006 de l’Université de Washington, avant de se joindre au département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé professionnelle de l’Université McGill, où elle est maintenant chercheuse-boursière du programme William-Dawson et professeure agrégée en biostatistique. Ses principaux sujets de recherche portent sur l’inférence causale et les données longitudinales, et sont axés sur les stratégies de traitement adaptatives. Elle est membre élue de l’Institut international de statistique et éditrice adjointe de la revue Biometrics et du Journal of the American Statistical Association. Elle est titulaire d’une subvention Chercheur-boursier – Junior 2 du Fonds de recherche du Québec – Santé.

Professeure Saskia le Cessie, département de statistique médicale et de bioinformatique, Université Leiden, Pays-Bas.
Saskia le Cessie est statisticienne et détient une nomination conjointe au département d’épidémiologie clinique et au département de statistique médicale. Elle a obtenu son doctorat en statistique médicale à l’Université de Leiden et sa maîtrise en mathématiques (avec mineure en informatique) à l’Université de Utrecht. Statisticienne de type généraliste, elle est impliquée dans plusieurs vastes études épidémiologiques du département d’épidémiologie clinique. Ses intérêts de recherche portent sur les méthodes épidémiologiques et statistiques pour les études observationnelles, en particulier en analyse de variables instrumentales, en analyse de médiation, en risques concurrents et en modélisation causale