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Toulouse, Occitanie, France

Toulouse, Occitanie, France

L'unité MéDatAS-CIC est une structure d’accompagnement de projets de recherche réalisés au Centre d’Investigation Clinique du CHU de Toulouse. Travaux avec le pôle de Neurosciences, réponse aux sollicitations des cliniciens, internes, étudiants pour leurs projets de recherche.Le Centre Régional de PharmacoVigilance (CRPV) a pour objectif la surveillance du risque d’effet indésirable résultant de l’utilisation des médicaments et produits à usage humain (produits sanguins stables, préparations magistrales, vaccins, autorisation Temporaire d’Utilisation,...).Missions : • Aide à la conception des études cliniques (calcul de la taille de l’échantillon, échanges sur la méthodologie de l’étude, rédaction de la partie statistique des protocoles) • Recherches bibliographiques (méthodologie statistique, …) • Rédaction des plans d’analyses statistiques • Aide à la conception des bases de données (relecture CRF,...) • Réalisation des analyses statistiques : descriptives, comparatives, modélisations… • Participation à l’interprétation des résultats statistiques • Rédaction des rapports d’analyses • Participation à la rédaction d’articles scientifiques, de résumés et de communications scientifiquesLocalisation : Faculté de Médecine de Toulouse – Purpan

Montréal, Québec, Canada

Contexte scientifique et justification du travail de recherche envisagé :On admet souvent que le développement de phénomène en santé tel que le développement de maladie ou d’habitude de vie comme le tabagisme est hétérogène dans le temps, ce qui motive l’utilisation de méthodes pour identifier des trajectoires de développements archétypales et classer les individus dans ces trajectoires. Les méthodes de classes latentes sont souvent utilisées à cet effet, mais souffre de lacune documentées, comme leur tendance à identifier des trajectoires alors que les données sont homogènes [1]. Une technique empirique d’identification de trajectoires basée sur des techniques de clustering a été proposée [2] et semble avoir été informative [3], mais sa performance n’a pas été étudiée ni comparée à celle des modèles de classe latentes.Objectifs :1. Comparer les deux approches par le biais de simulations, sur des paramètres comme l’habileté à identifier le bon nombre de trajectoires et leurs formes2. Appliquer les méthodes investiguées pour identifier des trajectoires d’histoire naturelle du tabagisme chez les adolescents et jeunes adultesRéférences :1. Vachon DD, Krueger RF, Irons DE, Iacono WG, McGue M. Are Alcohol Trajectories a Useful Way of Identifying At-Risk Youth? A Multiwave Longitudinal-Epidemiologic Study. J. Am. Acad. Child Adolesc. Psychiatry. 2017;56(6):498-505.2. Leffondré K, Abrahamowicz M, Regeasse A, et al. Statistical measures were proposed for identifying longitudinal patterns of change in quantitative health indicators. 2004;57(10):1049-1062.3. Sylvestre MP, McCusker J, Cole M, Regeasse A, Belzile E, Abrahamowicz M. Classification of patterns of delirium severity scores over time in an elderly population. Int. Psychogeriatr. Dec 2006;18(4):667-680.

Région De Rennes, France

Stage au sein du département METIS (Méthodes Quantitatives en Santé Publique), EA REPERES, EHESP Rennes. Objectifs : - Enrichir la librairie R queryMed développée par l'équipe encadrante et librement disponible sur https://github.com/yannrivault/queryMed- Explorer la qualité des informations des bases de connaissances DID et DIKB mises à disposition dans queryMed- Développer une métrique de qualité de ces informationsLe package queryMed[1] a pour but de fournir aux pharmaco-épidémiologistes les moyens les plus simples d'accéder aux connaissances médicales et pharmacologiques et de les relier aux dossiers de santé électroniques.[1] Y Rivault, O Dameron, N Le Meur; queryMed: Semantic Web functions for linking pharmacological and medical knowledge to data, Bioinformatics, btz034, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz034

Région De Nantes, France

Stage au Centre Vétérinaire de la Faune Sauvage et des Écosystèmes, et l'Unité Mixte de Recherche BIOEPAR, INRA, Oniris, NantesEtude d’épidémiologie descriptive de la mortalité péri-admission et de la mortalité en soins de hérissons d’Europe en centres de réhabilitation en France métropolitaine.

Région De Nantes, France

Stage au sein du Laboratoire Commun RISCA, partenariat public/privé entrel’université de Nantes (équipe de recherche SPHERE INSERM U1246) et IDBC.Objectif : Implémentation automatique des Flow Chart dans le logiciel Plug-Stat®.Développement d'une application Shiny (package du logiciel R) pour se connecter à labase de données et ainsi récupérer l’ensemble des informations nécessaires à laconstruction du Flow Chart.Plug-Stat® est un logiciel d’analyse statistique personnalisé à chacune des bases dedonnées de cohortes observationnelles sur lesquelles il est installé.

Rennes, France

Assistant développeur stagiaire pendant 10 semaines, au sein du consortium de Pharmaco-Epidémiologie des Produits de Santé du CHU de Rennes sur le campus santé de l’Université de Rennes-1.Mise en place d'une application interactive grâce au plugin Shiny de RStudio permettant d’interroger une base de données MySQL issue du SNIIRAM et ainsi faire apparaître des indicateurs et métriques pertinents sur les données pour en contrôler la qualité.

Certification Mulesoft, Certified Mulesoft Developer Level 1

- Designing APIs - Creating Application Networks - Structuring Mule Applications - Accessing and modifying Mule Events - Building API.

Master 2 - Modélisation En Pharmacologie Clinique Et Epidémiologie, Biostatistics

Master 1 - Biostatistique, Statistiques - Informatique - Biologie - Santé

Licence Professionnelle, Statistique Et Informatique Pour La Santé (Sis)

Dut, Stid (Statistique Et Informatique Décisionnelle)