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Biostatistique - Prédire les résultats de santé à partir des antécédents familiaux en matière de santé : Défis des études de couplage d'enregistrements

Dans le cadre d'une série de séminaires proposée par le laboratoire de professeure Bouchra Nasri et avec la participation de Lisa M. Lix.



La série de séminaires en biostatistique sur les méthodes quantitatives en recherche de la santé (MQRS) est organisée par le laboratoire de Bouchra Nasri, professeure au Département de médecine sociale et préventive de l'École de santé publique de l'Université de Montréal.

L’objectif de cette série de séminaires est de réunir des chercheur(-euse)s, des universitaires et des étudiant(e)s qui travaillent dans le domaine des sciences quantitatives de la santé afin de partager leurs travaux et d’encourager le réseautage dans ce domaine.

Résumé du séminaire :

 

Les données administratives sur la santé collectées régulièrement sont largement utilisées pour mener des études basées sur la population concernant les facteurs de risque et les résultats des maladies chroniques. Des algorithmes précis pour mesurer les facteurs de risque et les résultats des maladies chroniques dans les données administratives contribuent à des études de prédiction des risques de haute qualité. Les algorithmes pour les maladies chroniques sont de plus en plus élaborés à l'aide de méthodes statistiques et d'apprentissage automatique qui combinent plusieurs caractéristiques des données administratives et des caractéristiques de plusieurs bases de données liées. Cet exposé décrira différentes méthodes de développement d'algorithmes pour les maladies chroniques dans les études de couplage d'enregistrements et leur utilisation pour construire des historiques de santé personnels et familiaux à partir de données administratives longitudinales.

À propos de la conférencière :

 

 

Lisa Lix est professeur de biostatistique au département des sciences de la santé communautaire de l'université du Manitoba (Canada), titulaire d'une chaire de recherche du Canada de niveau 1 sur les méthodes de qualité des données électroniques sur la santé et directrice de la plateforme de science des données du George & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation de l'université du Manitoba. Son expertise en matière de recherche porte sur les méthodes statistiques pour les données de santé complexes et les mesures de résultats rapportés par les patients. Elle collabore largement avec des groupes de recherche et des organisations à travers le Canada, y compris le Réseau canadien de recherche sur les données de santé, le Réseau canadien d'études observationnelles sur les effets des médicaments et l'Agence de santé publique du Canada.


Vendredi 21 avril 2023, à 15h

"Prédire les résultats de santé à partir des antécédents familiaux en matière de santé : Défis des études de couplage d'enregistrements".

Conférencière : Lisa M. Lix, PhD, P.Stat., Département des sciences de la santé communautaire, Université du Manitoba, Winnipeg

Événement en ligne sur Zoom.

Cliquez ici pour vous inscrire.

 

Location: En ligne