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<!DOCTYPE html>
<html lang="fr">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Infographie : Comprendre l'Analyse de Survie</title>
<!-- Tailwind CSS CDN -->
<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
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<style>
body {
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color: #334155; /* Dark slate text */
}
.container {
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h1, h2, h3 {
color: #1e3a8a; /* Dark blue for headings */
font-weight: 700;
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.section-title {
background-color: #dbeafe; /* Light blue background for section titles */
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.card {
background-color: #eff6ff; /* Lighter blue for cards */
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padding: 1.5rem;
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.card:hover {
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.table-header {
background-color: #bfdbfe; /* Even lighter blue for table headers */
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.table-row:nth-child(even) {
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.diagram-box {
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padding: 1rem;
text-align: center;
font-weight: 600;
color: #1e3a8a;
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.arrow {
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}
</style>
</head>
<body class="p-4 sm:p-8">
<div class="container">
<h1 class="text-4xl text-center mb-8">📊 Infographie : Comprendre l'Analyse de Survie</h1>
<p class="text-lg text-center mb-8">
L'analyse de survie est une branche des statistiques qui étudie le <b>temps écoulé avant la survenue d'un événement</b>.
Cet événement peut être un décès, une récidive, une défaillance, etc.
</p>
<!-- Section: Les Composants Clés de Votre Jeu de Données -->
<div class="section-title">
Les Composants Clés de Votre Jeu de Données
</div>
<div class="overflow-x-auto mb-12">
<table class="min-w-full bg-white rounded-lg shadow-sm">
<thead>
<tr class="table-header">
<th class="py-3 px-4 text-left rounded-tl-lg">Variable</th>
<th class="py-3 px-4 text-left">Description</th>
<th class="py-3 px-4 text-left rounded-tr-lg">Votre Exemple</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="table-row">
<td class="py-3 px-4 font-bold">`id`</td>
<td class="py-3 px-4">Identifiant unique de chaque individu.</td>
<td class="py-3 px-4">`1, 2, 3...`</td>
</tr>
<tr class="table-row">
<td class="py-3 px-4 font-bold">`SEXE`</td>
<td class="py-3 px-4">Variable explicative (ou covariable) qui pourrait influencer le temps de survie.</td>
<td class="py-3 px-4">`H` (Homme), `F` (Femme)</td>
</tr>
<tr class="table-row">
<td class="py-3 px-4 font-bold">`delai`</td>
<td class="py-3 px-4">Le <b>temps de suivi</b> pour chaque individu. Durée observée jusqu'à l'événement ou jusqu'à la censure.</td>
<td class="py-3 px-4">`1` à `36` (ex: mois)</td>
</tr>
<tr class="table-row">
<td class="py-3 px-4 font-bold">`event`</td>
<td class="py-3 px-4">Le <b>statut de l'événement</b>. Indique si l'événement d'intérêt s'est produit (`1`) ou non (`0`).</td>
<td class="py-3 px-4">`1` (événement survenu), `0` (censure)</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<!-- Section: Qu'est-ce que la Censure? -->
<div class="section-title">
Qu'est-ce que la Censure (`event = 0`) ?
</div>
<div class="bg-blue-50 border-l-4 border-blue-400 p-6 rounded-lg mb-12 shadow-sm">
<p class="text-xl font-semibold text-blue-800 mb-3">
Un aspect fondamental de l'analyse de survie est la <span class="font-bold">censure</span>.
</p>
<p class="text-lg mb-4">
Cela signifie que nous n'avons pas observé l'événement pour certains individus pendant la durée de l'étude.
</p>
<h3 class="text-xl font-bold text-blue-700 mb-3">Pourquoi la censure se produit-elle ?</h3>
<ul class="list-disc list-inside text-lg space-y-2">
<li><span class="font-semibold">Fin de l'étude :</span> L'étude se termine avant que l'événement ne se produise.</li>
<li><span class="font-semibold">Perte de vue :</span> Le participant quitte l'étude ou est injoignable.</li>
<li><span class="font-semibold">Événement concurrent :</span> Un autre événement se produit qui empêche l'observation de l'événement d'intérêt.</li>
</ul>
<p class="text-lg mt-4 font-semibold text-blue-800">
L'importance de la censure : Ignorer la censure fausserait les résultats. L'analyse de survie intègre ces informations incomplètes.
</p>
</div>
<!-- Section: Les Questions que l'Analyse de Survie Permet de Répondre -->
<div class="section-title">
Les Questions que l'Analyse de Survie Permet de Répondre
</div>
<div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-3 gap-6 mb-12">
<div class="card flex flex-col items-center text-center">
<span class="icon">📈</span>
<h3 class="text-xl font-bold mb-2">Probabilité de Survie</h3>
<p>Quelle est la probabilité de survie à un certain moment ?</p>
<p class="text-sm text-gray-600 mt-2">(Ex: "Probabilité d'être en vie après 12 mois ?")</p>
</div>
<div class="card flex flex-col items-center text-center">
<span class="icon">👥</span>
<h3 class="text-xl font-bold mb-2">Influence des Caractéristiques</h3>
<p>Comment différentes caractéristiques influencent-elles le temps de survie ?</p>
<p class="text-sm text-gray-600 mt-2">(Ex: "Le sexe a-t-il un impact sur la survie ?")</p>
</div>
<div class="card flex flex-col items-center text-center">
<span class="icon">⚠️</span>
<h3 class="text-xl font-bold mb-2">Facteurs de Risque</h3>
<p>Quels sont les facteurs de risque associés à un événement précoce ?</p>
<p class="text-sm text-gray-600 mt-2">(Ex: "Quels facteurs augmentent le risque de récidive ?")</p>
</div>
</div>
<!-- Section: Méthodes Courantes en Analyse de Survie -->
<div class="section-title">
Méthodes Courantes en Analyse de Survie
</div>
<div class="space-y-8 mb-12">
<div class="card">
<h3 class="text-2xl font-bold mb-3 text-blue-700">1. Courbes de Kaplan-Meier</h3>
<p class="text-lg mb-3">
Permettent d'estimer et de visualiser la <b>probabilité de survie</b> au cours du temps.
Idéales pour comparer visuellement la survie entre différents groupes.
</p>
<div class="relative w-full h-72 bg-white border-2 border-gray-300 rounded-lg flex items-end justify-center p-4 overflow-hidden">
<!-- Corrected SVG representation of KM curves as step functions, less wide -->
<svg class="absolute inset-0 w-full h-full" viewBox="0 0 300 200" preserveAspectRatio="none">
<!-- X-axis (Time) -->
<line x1="20" y1="180" x2="220" y2="180" stroke="#6b7280" stroke-width="2"/>
<text x="210" y="195" fill="#6b7280" font-size="12" text-anchor="end">Temps ►</text>
<!-- Y-axis (Survival Probability) -->
<line x1="20" y1="20" x2="20" y2="180" stroke="#6b7280" stroke-width="2"/>
<text x="5" y="30" fill="#6b7280" font-size="10" text-anchor="start" transform="rotate(-90 5 30)">Probabilité de survie ▲</text>
<!-- Curve 1 (Femmes) - Step function, adjusted for less width -->
<polyline points="20,170 45,170 45,150 70,150 70,140 95,140 95,130 120,130 120,120 145,120 145,110 170,110 170,100 195,100 195,90 220,90 220,80"
fill="none" stroke="#ef4444" stroke-width="2" stroke-linecap="round"/>
<text x="230" y="80" fill="#ef4444" font-size="11">Femmes</text>
<!-- Curve 2 (Hommes) - Step function, adjusted for less width -->
<polyline points="20,160 45,160 45,140 70,140 70,125 95,125 95,110 120,110 120,95 145,95 145,80 170,80 170,65 195,65 195,50 220,50 220,35"
fill="none" stroke="#3b82f6" stroke-width="2" stroke-linecap="round"/>
<text x="230" y="35" fill="#3b82f6" font-size="11">Hommes</text>
</svg>
</div>
</div>
<div class="card">
<h3 class="text-2xl font-bold mb-3 text-blue-700">2. Test du Log-Rank</h3>
<p class="text-lg mb-3">
Un test statistique qui compare si les courbes de survie de deux ou plusieurs groupes sont significativement différentes.
C'est le test qui accompagne souvent les courbes de Kaplan-Meier pour évaluer la significativité.
</p>
<div class="flex items-center justify-center p-4">
<div class="diagram-box">Groupe A</div>
<span class="arrow">↔️</span>
<div class="diagram-box">Groupe B</div>
<span class="arrow">➡️</span>
<div class="diagram-box">Différence significative ? (p-value)</div>
</div>
</div>
<div class="card">
<h3 class="text-2xl font-bold mb-3 text-blue-700">3. Modèle de Cox (Modèle à Risques Proportionnels)</h3>
<p class="text-lg mb-3">
Un modèle de régression puissant qui évalue l'impact de plusieurs <b>covariables</b> (comme le sexe, l'âge, le traitement)
sur le <b>risque de l'événement</b> (appelé "hasard" ou "risque instantané").
</p>
<p class="text-lg mb-3">
Il fournit des <b>rapports de risques (Hazard Ratios - HR)</b>.
</p>
<div class="flex flex-col items-center justify-center p-4 space-y-2">
<div class="diagram-box">Covariable (Ex: SEXE)</div>
<span class="arrow">⬇️</span>
<div class="diagram-box">Impact sur le Risque (Hazard Ratio)</div>
<ul class="text-lg text-left w-full max-w-xs mx-auto mt-4">
<li><span class="font-bold">HR > 1 :</span> Risque accru</li>
<li><span class="font-bold">HR < 1 :</span> Risque diminué</li>
<li><span class="font-bold">HR = 1 :</span> Pas d'impact</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<!-- Conclusion -->
<div class="section-title">
En Résumé
</div>
<p class="text-lg text-center mb-4">
L'analyse de survie est un outil essentiel pour comprendre les <b>phénomènes dépendants du temps</b>
et l'influence de divers facteurs sur ces processus.
</p>
<p class="text-lg text-center font-semibold text-blue-800">
Votre jeu de données simulé contient toutes les informations nécessaires pour commencer à explorer ces concepts !
</p>
</div>
</body>
</html>