Mots-Clés

Statistique, épidémiologie, prédiction, modèles conjoints

Description

Le projet ANR Joint Models for Epidemiology and clinical research (JMECR, PI / Hélène Jacqmin-Gadda) vise à relever de nouveaux défis dans la modélisation conjointe afin de prendre en compte toutes les données disponibles et d'étudier de nouvelles hypothèses de recherche clinique. Le développement d'outils de prédiction dynamique reposant sur de nombreux marqueurs longitudinaux est l'un de ces défis majeurs car l'estimation des modèles conjoints devient numériquement impossible lorsque le nombre de marqueurs augmente.

Dans le cadre du projet JMECR et sous la supervision conjointe d'Hélène Jacqmin-Gadda et de Reza Hashemi (Professeur de statistiques à l'Université Razi, Iran), le candidat contribuera au développement d'une approche de model averaging pour calculer les prédictions individuelles à partir de mesures répétées de plusieurs marqueurs en combinant la prédiction de modèles conjoints incluant un seul marqueur. Le post-doctorant sera en charge de l'implémentation de la méthode et du programme de simulation en utlisant le langage R et de son application à des données réelles pour prédire le risque de démence chez les personnes âgées ou le risque de complications après une hémorragie sous-arachnoïdienne dans une unité de soins intensifs.