"Development and validation of risk scores in vascular diseases" . . "Les mod\u00E8les statistiques multivari\u00E9s ont des applications vari\u00E9es en m\u00E9decine. Ils peuvent \u00EAtre descriptifs, capturant l'association entre une variable d\u00E9pendante et des variables ind\u00E9pendantes, explicatifs, testant une hypoth\u00E8se causale entre une exposition et un \u00E9v\u00E8nement d'int\u00E9r\u00EAt, ou pr\u00E9dictifs, calculant pour un individu la probabilit\u00E9 d'un diagnostic ou de la survenue d'un \u00E9v\u00E8nement. Ces mod\u00E8les sont majoritairement d\u00E9riv\u00E9s d'\u00E9tudes de cohortes. Pour leur d\u00E9veloppement, le choix du type de mod\u00E8le, la s\u00E9lection des variables pour le mod\u00E8le final et l'\u00E9valuation de sa performance (validation interne et externe) ont une importance particuli\u00E8re. Les donn\u00E9es manquantes causent un biais dans l'estimation des param\u00E8tres et les tests de significativit\u00E9, et limitent le nombre de patients pour l'analyse multivari\u00E9e ; des m\u00E9thodes d'imputation existent. Dans ce travail, ces diff\u00E9rentes \u00E9tapes ont \u00E9t\u00E9 appliqu\u00E9es \u00E0 deux cohortes de maladies vasculaires. Des mod\u00E8les de survie ont \u00E9t\u00E9 utilis\u00E9s : le mod\u00E8le de Cox, et le mod\u00E8le de Fine et Gray, qui prend en compte les risques comp\u00E9titifs. La cohorte COPART (cohorte de patients art\u00E9riopathes) est une cohorte nationale multicentrique prospective s'int\u00E9ressant aux patients hospitalis\u00E9s pour la prise en charge d'une art\u00E9riopathie ath\u00E9romateuse des membres inf\u00E9rieurs symptomatique. Deux mod\u00E8les explicatifs ont \u00E9t\u00E9 d\u00E9riv\u00E9s : un premier \u00E9valuant l'impact du diab\u00E8te sur le risque de d\u00E9c\u00E8s de cause cardiovasculaire, d'infarctus du myocarde et d'accident vasculaire c\u00E9r\u00E9bral isch\u00E9mique, et un second \u00E9valuant l'impact des antagonistes des r\u00E9cepteurs de l'angiotensine de type 2 sur le risque de d\u00E9c\u00E8s. Un troisi\u00E8me mod\u00E8le, descriptif, a \u00E9t\u00E9 constitu\u00E9, pour identifier les facteurs associ\u00E9s au risque d'amputation majeure du membre inf\u00E9rieur. La s\u00E9lection des variables pour les mod\u00E8les explicatifs a \u00E9t\u00E9 r\u00E9alis\u00E9e sur les donn\u00E9es de la litt\u00E9rature, ind\u00E9pendamment des donn\u00E9es de la cohorte, avec une repr\u00E9sentation des liens de causalit\u00E9 entre variables par un graphe acyclique dirig\u00E9, guidant ensuite la s\u00E9lection. Les variables du mod\u00E8le descriptif ont \u00E9t\u00E9 s\u00E9lectionn\u00E9es sur les donn\u00E9es de la cohorte, \u00E0 l'aide d'un algorithme de s\u00E9lection descendante. Enfin, la validit\u00E9 externe, notamment la transposabilit\u00E9, de deux \u00E9tudes contr\u00F4l\u00E9es randomis\u00E9es a \u00E9t\u00E9 \u00E9valu\u00E9e dans COPART. La cohorte RIETE (registro informatizado de la enfermedad thromboembolica venosa) est une cohorte internationale multicentrique prospective incluant les patients pr\u00E9sentant une embolie pulmonaire ou une thrombose veineuse profonde. Le sous-groupe des patients pr\u00E9sentant un \u00E9v\u00E8nement thromboembolique veineux associ\u00E9 \u00E0 un cancer a fait l'objet de ce travail. Une imputation multiple des donn\u00E9es manquantes par \u00E9quations cha\u00EEn\u00E9es a \u00E9t\u00E9 r\u00E9alis\u00E9e. Les facteurs associ\u00E9s \u00E0 la r\u00E9cidive \u00E0 l'arr\u00EAt d'un traitement anticoagulant d'une dur\u00E9e d'au moins 3 mois ont ensuite \u00E9t\u00E9 identifi\u00E9s, \u00E0 l'aide d'une m\u00E9thode mixte : dans la 1\u00E8re \u00E9tape, les variables connues dans la litt\u00E9rature pour leur association au risque de r\u00E9cidive ont \u00E9t\u00E9 s\u00E9lectionn\u00E9es ind\u00E9pendamment des r\u00E9sultats dans la cohorte, puis dans la 2\u00E8me \u00E9tape, une s\u00E9lection descendante a \u00E9t\u00E9 appliqu\u00E9e \u00E0 partir du mod\u00E8le plein, en for\u00E7ant dans le mod\u00E8le descriptif final les variables s\u00E9lectionn\u00E9es dans la 1\u00E8re \u00E9tape.[...]" . . . "Art\u00E9riopathies -- Facteurs de risque" . "D\u00E9veloppement et validation de scores de risque dans les maladies vasculaires" . "Text" . . . "Scores en m\u00E9decine" . "D\u00E9veloppement et validation de scores de risque dans les maladies vasculaires" . . . . "Mod\u00E8les statistiques multivari\u00E9s" . . . . . "Imputation multiple par \u00E9quations cha\u00EEn\u00E9es" . "Multivariate statistical models are widely used in medicine. Descriptive models capture the association between dependent and independent variables, explanatory models test a causal hypothesis between an exposition and an outcome, and predictive models predict a diagnosis or an outcome for a given patient. Multivariate statistical models are mainly derived from cohort studies. For their development, the choice of the type of model, variable selection for the final model, and the evaluation of its performance (internal and external validation) are of particular importance. Missing data can lead to biased estimates of parameters and incorrect significance tests, and limit the multivariate analysis to the complete cases; multiple imputation is a technique for handling missing data. In this work, these different steps were applied to two cohorts of vascular diseases. Survival analyses were used: Cox regression model, and Fine and Gray model, which handles competitive risks. The COPART (cohorte de patients art\u00E9riopathes) cohort is an ongoing French, multicenter, observational, cohort study, prospectively collecting data on patients hospitalized for symptomatic lower extremity artery disease. Two explanatory models were derived: one to evaluate the relationship between diabetes and major adverse cardiovascular events, and one to assess the relationship between angiotensin-receptor blockers and mortality. A descriptive model was also derived to identify factors associated with lower limb major amputation. Background knowledge and a directed acyclic graph were used for the variable selection for explanatory models, instead of data-driven methods. Backward elimination variable selection algorithm starting was used for the descriptive model. Finally, external validity, especially transportability, of two randomized controlled trials was studied in COPART. The RIETE cohort (Registro Informatizado de la Enfermedad ThromboEmbolica venosa) is an ongoing, international, multicenter, prospective cohort study of patients diagnosed with symptomatic acute deep vein thrombosis or pulmonary embolism. Patients with cancer-associated thrombosis were studied. A multiple imputation by chained equations was performed on missing values. The factors associated with recurrence after a time-limited anticoagulant therapy of at least 3 months were identified with a two-tier predictor selection process: the first tier included variables chosen based on knowledge regarding their relationship with recurrence regardless the unadjusted analyses, and the variables of the second tiers were identified by multivariate Cox model with backward stepwise elimination. With these results, a multivariable prognostic model for the risk of recurrence after anticoagulant discontinuation was developed. The model performance was estimated directly from the data set with multiple imputation of missing data, also used to develop the prediction model. Then, a bootstrap internal validation approach was performed, with the computation of the optimism for the performance measures (slope of the calibration plot, Royston and Sauerbrei's D statistic for discrimination, and Royston and Sauerbrei's R_D^2 for explained variation). These optimisms were subtracted from the apparent performance measures obtained from the original data set, taking into account the multiple imputation of missing data." . "Art\u00E9riopathie ath\u00E9romateuse des membres inf\u00E9rieurs" . . "2021" . . . . . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . . . "Analyse de survie" . . "Score de risque" . "Maladie thromboembolique veineuse -- Facteurs de risque" .