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CPMCGLM: an R package for p-value adjustment when looking for an optimal transformation of a single explanatory variable in generalized linear models
No full textBackground
In medical research, explanatory continuous variables are frequently transformed or converted into categorical variables. If the coding is unknown, many tests can be used to identify the “optimal” transformation. This common process, involving the problems of multiple testing, requires a correction of the significance level.
Liquet and Commenges proposed an asymptotic correction of significance level in the context of generalized linear models (GLM) (Liquet and Commenges, Stat Probab Lett 71:33–38, 2005). This procedure has been developed for dichotomous and Box-Cox transformations. Furthermore, Liquet and Riou suggested the use of resampling methods to estimate the significance level for transformations into categorical variables with more than two levels (Liquet and Riou, BMC Med Res Methodol 13:75, 2013).
Results
CPMCGLM provides to users both methods of p-value adjustment. Futhermore, they are available for a large set of transformations.
This paper aims to provide insight the user an overview of the methodological context, and explain in detail the use of the CPMCGLM R package through its application to a real epidemiological dataset.
Conclusion
We present here the CPMCGLMR package providing efficient methods for the correction of type-I error rate in the context of generalized linear models. This is the first and the only available package in R providing such methods applied to this context.
This package is designed to help researchers, who work principally in the field of biostatistics and epidemiology, to analyze their data in the context of optimal cutoff point determination
p-adic Gross-Zagier formula at critical slope and a conjecture of Perrin-Riou - I
No full textLet p be an odd prime. Given an imaginary quadratic field K = Q(sqrt(−D_K) where p splits with D_K > 3, and a p-ordinary newform f ∈ Sk(Γ0(N)) such that N verifies the Heegner hypothesis relative to K, we prove a p-adic Gross–Zagier formula for the critical slope p-stabilization of f (assuming that it is non-θ-critical). In the particular case when f = fA is the newform of weight 2 associated to an elliptic curve A that has good ordi- nary reduction at p, this allows us to verify a conjecture of Perrin-Riou. The p-adic Gross–Zagier formula we prove has applications also towards the Birch and Swinnerton-Dyer formula for elliptic curves of analytic rank one.First author draf
Multiplicity of tests, and sample size determination of clinical trials
No full textCe travail a eu pour objectif de répondre aux problématiques inhérentes aux tests multiples dans le contexte des essais cliniques. A l’heure actuelle un nombre croissant d’essais cliniques ont pour objectif d’observer l’effet multifactoriel d’un produit, et nécessite donc l’utilisation de co-critères de jugement principaux. La significativité de l’étude est alors conclue si et seulement si nous observons le rejet d’au moins r hypothèses nulles parmi les m hypothèses nulles testées. Dans ce contexte, les statisticiens doivent prendre en compte la multiplicité induite par cette pratique. Nous nous sommes consacrés dans un premier temps à la recherche d’une correction exacte pour l’analyse des données et le calcul de taille d’échantillon pour r = 1. Puis nous avons travaillé sur le calcul de taille d’´echantillon pour toutes valeurs de r, quand les procédures en une étape, ou les procédures séquentielles sont utilisées. Finalement nous nous sommes intéressés à la correction du degré de signification engendré par la recherche d’un codage optimal d’une variable explicative continue dans un modèle linéaire généraliséThis work aimed to meet multiple testing problems in clinical trials context. Nowadays, in clinical research it is increasingly common to define multiple co-primary endpoints in order to capture a multi-factorial effect of the product. The significance of the study is concluded if and only if at least r null hypotheses are rejected among the m null hypotheses. In this context, statisticians need to take into account multiplicity problems. We initially devoted our work on exact correction of the multiple testing for data analysis and sample size computation, when r = 1. Then we worked on sample size computation for any values of r, when stepwise and single step procedures are used. Finally we are interested in the correction of significance level generated by the search for an optimal coding of a continuous explanatory variable in generalized linear model
Type-II generalized family-wise error rate formulas with application to sample size determination
No full textACLInternational audienceno abstrac
Multiplicity of tests, and sample size determination of clinical trials
No full textCe travail a eu pour objectif de répondre aux problématiques inhérentes aux tests multiples dans le contexte des essais cliniques. A l’heure actuelle un nombre croissant d’essais cliniques ont pour objectif d’observer l’effet multifactoriel d’un produit, et nécessite donc l’utilisation de co-critères de jugement principaux. La significativité de l’étude est alors conclue si et seulement si nous observons le rejet d’au moins r hypothèses nulles parmi les m hypothèses nulles testées. Dans ce contexte, les statisticiens doivent prendre en compte la multiplicité induite par cette pratique. Nous nous sommes consacrés dans un premier temps à la recherche d’une correction exacte pour l’analyse des données et le calcul de taille d’échantillon pour r = 1. Puis nous avons travaillé sur le calcul de taille d’´echantillon pour toutes valeurs de r, quand les procédures en une étape, ou les procédures séquentielles sont utilisées. Finalement nous nous sommes intéressés à la correction du degré de signification engendré par la recherche d’un codage optimal d’une variable explicative continue dans un modèle linéaire généraliséThis work aimed to meet multiple testing problems in clinical trials context. Nowadays, in clinical research it is increasingly common to define multiple co-primary endpoints in order to capture a multi-factorial effect of the product. The significance of the study is concluded if and only if at least r null hypotheses are rejected among the m null hypotheses. In this context, statisticians need to take into account multiplicity problems. We initially devoted our work on exact correction of the multiple testing for data analysis and sample size computation, when r = 1. Then we worked on sample size computation for any values of r, when stepwise and single step procedures are used. Finally we are interested in the correction of significance level generated by the search for an optimal coding of a continuous explanatory variable in generalized linear model
A numerical approach toward the p-adic Beilinson conjecture for elliptic curves over Q
No full textRestricting ourselves to elliptic curves over Q, we reformulate the p-adic Beilinson conjecture due to Perrin-Riou, which is customized to our computational approach. We then develop a new algorithm for numerical verifications of the p-adic Beilinson conjecture, which is based on the theory of rigid cohomology and F-isocrystals
Package CPMCGLM : Correction de la pvaleur engendré par la recherche d'un codage d'une variable explicative dans un modèle linéaire généralisé
No full textPackage CPMCGLM : Correction de la pvaleur engendré par la recherche d'un codage d'une variable explicative dans un modèle linéaire généralis
Correction of the significance level after multiple coding of an explanatory variable in generalized linear model
No full textBackground: In statistical modeling, finding the most favorable coding for an exploratory quantitative variable involves many tests. This process involves multiple testing problems and requires the correction of the significance level.Methods: For each coding, a test on the nullity of the coefficient associated with the new coded variable is computed. The selected coding corresponds to that associated with the largest statistical test (or equivalently the smallest p(value)). In the context of the Generalized Linear Model, Liquet and Commenges (Stat Probability Lett, 71:33-38,2005) proposed an asymptotic correction of the significance level. This procedure, based on the score test, has been developed for dichotomous and Box-Cox transformations. In this paper, we suggest the use of resampling methods to estimate the significance level for categorical transformations with more than two levels and, by definition those that involve more than one parameter in the model. The categorical transformation is a more flexible way to explore the unknown shape of the effect between an explanatory and a dependent variable.Results: The simulations we ran in this study showed good performances of the proposed methods. These methods were illustrated using the data from a study of the relationship between cholesterol and dementia.Conclusion: The algorithms were implemented using R, and the associated CPMCGLM R package is available on the CRAN
Perioperative hemodynamic optimization : impact of respiratory and metabolic acidosis, infra-renal aortic cross clamping and prone positioning
No full textL’optimisation hémodynamique péri-opératoire est une stratégie qui vise à maximaliser le transport artériel en oxygène et/ou le volume d’éjection systolique lors de chirurgie à risque. Ce concept a beaucoup évolué lors de ces trente dernières années, vers une approche plus simple, plus réalisable en pratique clinique et moins invasive. Les principales thérapeutiques utilisées dans les différents protocoles d’optimisation hémodynamique sont le remplissage vasculaire, l’administration d’agents inotropes et de vasopresseurs. Cependant, les conséquences physiopathologiques de l’agression chirurgicale peuvent impacter grandement les modalités d’administration et l’efficacité des thérapeutiques précitées. Dans la première étude, nous avons décrit l’impact de l’acidose respiratoire et métabolique (fréquemment rencontrées lors de chirurgie majeure et/ou de coeliochirurgie) sur l’efficacité des agents α et β-adrénergiques sur le myocarde sain de rat. Dans un deuxième travail nous avons mis en évidence que le remplissage vasculaire ne pouvait pas être guidé par des indices dynamiques de précharge dépendance lors du clampage chirurgicale de l’aorte abdominale sous-rénale, dans un modèle porcin. Enfin, dans la troisième étude, nous avons montré dans un modèle clinique, que le positionnement en décubitus ventral lors d’une chirurgie du rachis entrainait des modifications majeures des interactions cardiorespiratoires et que les indices dynamiques devaient être interprétés avec prudence pour guider le remplissage vasculaire dans ce contexte. Ces études translationnelles soulignent trois situations fréquentes impactant l’efficacité et/ou les modalités d’administration des thérapeutiques nécessaires à une optimisation hémodynamique peropératoireThe aim of perioperative haemodynamic optimization is to maximize oxygen delivery and/or stroke volume during high risk surgery. This concept has evolved during the last thirty years, to a simpler, more feasible and less invasive approach. Main treatments used in different hemodynamic optimization protocols are fluid loading, inotropes and vasopressors administration. However, pathophysiological consequences of surgical stress can greatly impact the mode of administration and the efficacy of the above therapeutics. In the first study, we described the impact of respiratory and metabolic acidosis (frequently encountered during major surgery and/or laparoscopic surgery) on the effectiveness of α and β-adrenergic agents in healthy rat myocardium. In a second work, we demonstrated that intravenous fluids cannot be guided by dynamic indices of preload dependency during surgical clamping of the infrarenal abdominal aorta in a porcine model. Finally, in the third study, we demonstrated in a clinical model, that positioning in prone position during spine surgery induced major changes in cardiorespiratory interactions and dynamic indices should be interpreted with caution to guide fluid therapy in this context. These translational studies highlight three common situations impacting the effectiveness and/or administration of therapeutic necessary for intraoperative hemodynamic optimization
Stratégies élaborées pour limiter les conséquences des sécheresses exceptionnelles dans l'avenir. La sécheresse : diagnostics et conséquences. Peut-on en limiter les effets ? Les travaux de l'INRA
No full textThe author analyses the striking features and effects of the drought, how to identify it (criteria chosen in the ground, atmosphere, and plants, and strategies set up to fight against it.
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