Classification cas ostéoporotique - témoin par Modélisation Graphique.

Pour detecter l'osteoporose a partir de sa probabilite de presence, on s'interesse a estimer cette derniere a partir d'un jeu de donnees ou certaines observations peuvent etre manquantes au moment du calcul de la probabilite. Nous avons ici recours aux outils de modelisation graphique pour la selection de variables dans le modele de prediction. Pour ce faire, on estime le modele graphique CG par ajustement a nos donnees qui sont a ce stade completes. Quand il s'agit d'estimer la robabilite de presence pour un patient pour lequel quelques variables peuvent etre manquantes, une version modifiee du modele graphique selectionne sur l'ensemble des variables est alors estime sur la base cette fois privee des variables manquantes. On compare cette approche a celle ou le modele est a la fois selectionne et estime sur la base privee des variables en question. Quelques soient ces variables, on constate une nette amelioration de la classification resultante.