Mon programme de recherche se place à l'intersection de l'inférence causale et de la modélisation prédictive, avec un intérêt particulier pour l'utilisation d'approches d'apprentissage automatique ensemblistes. Au travers de mes différents projets de recherche, j'ai entre autres développé un algorithme de prédiction dynamique personnalisée en dialyse et un algorithme de vérification de la présupposition causale de positivité. Plus largement, je m'intéresse aux analyses de survie, à la médiation, à la transportabilité et au transfert de connaissances interdisciplinaires. 

Les travaux de recherche de Dr Francine M. Ducharme portent sur l'amélioration du traitement, de la prise en charge et de la morbidité de l'asthme pédiatrique. Ceci s’est fait par le biais du développement d’instruments cliniques et de recherche spécifiques aux enfants, des études testant des interventions éducatives et médicamenteuses, les revues systématiques d’essais randomisés, la dissémination des lignes directrices basées sur les preuves scientifiques et le développement d’interventions visant à améliorer l’adhérence des professionnels de la santé, les patients et leur famille aux lignes directrices. 

Intérêts de recherche

• Asthme pédiatrique
• Efficacité et profil de tolérance des interventions pour l’asthme pédiatrique
• Élaboration d’instruments pour les enfants asthmatiques d’âge préscolaire
• Revues systématiques des essais contrôlés randomisés
• Épidémiologie clinique (plan et méthodes)
• Transfert des connaissances

Après l'obtention de mon doctorat en santé publique avec spécialisation en épidémiologie de l'École de santé publique de l’Université de Montréal, j'ai réalisé un stage postdoctoral d'une année au Department of Epidemiology, Biostatistics and Occupational Health à l'Université McGill durant lequel j'ai estimé les trajectoires d'adiposité durant l'enfance et l'adolescence, et estimé les coûts associés au développement de l'obésité pédiatrique sur le système de santé québécois. J'ai ensuite réalisé un stage postdoctoral de trois ans au Department of Population Medicine de la Harvard Medical School et du Harvard Pilgrim Health Care Institute, au cours duquel j'ai investigué le rôle des habitudes de vie sur la santé métabolique au cours de l'enfance et l'adolescence dans la cohorte mère-enfant Project Viva, en utilisant notamment des approches d’inférence causale et d'analyses compositionnelles de mouvement sur 24 heures. J'ai également développé une expertise dans le rôle de la génétique dans le développement des habitudes alimentaires, et de l'interaction entre le risque génétique et les habitudes de vie sur le risque de diabète de type 2 chez l'enfant. 

Mon programme de recherche vise à éclairer les soins cliniques et les stratégies de santé publique pour la prévention de l’obésité et du diabète de type 2 chez les jeunes, grâce à des approches de nutrition de précision. Plus spécifiquement, mes recherches s'articulent autour de quatre axes complémentaires :

(1) comprendre comment la génétique influence les préférences alimentaires, les comportements liés à l'alimentation et le risque cardiométabolique au cours de la vie;

(2) identifier de nouveaux marqueurs précoces du risque de diabète de type 2 à l'aide la protéomique et de la métabolomique chez les jeunes et évaluer leur réponse aux interventions en habitudes de vie;

(3) étudier les interactions entre l'alimentation, le microbiome intestinal et le développement de l'adiposité dès la petite enfance;

(4) estimer l'impact d'interventions hypothétiques ciblant les habitudes de vie durant la grossesse et les premières années de vie sur la prévention de l'obésité et des maladies cardiométaboliques et vérifier comment ces effets varient selon des déterminants sociaux de la santé afin d'identifier les populations susceptibles d'en bénéficier le plus.

Les enfants sont exposés à plusieurs contaminants de l’environnement (p. ex. les BPC, les insecticides, le bisphénol A) qui se retrouvent dans la poussière, dans la nourriture, dans l’eau et même dans le lait maternel. Certains de ces contaminants sont susceptibles de perturber le développement normal de l’enfant, incluant le développement du cerveau et du système immunitaire de l’enfant, ce qui peut entraîner des effets néfastes à long terme. Il est donc primordial d’estimer l’exposition des enfants aux différents contaminants, d’identifier leurs effets et de déterminer les façons dont les enfants sont exposés afin d’établir des stratégies pour réduire les expositions en bas âge. Le programme de recherche de Marc André Verner, qui  recoupe les domaines de la toxicologie et de l’épidémiologie environnementale, vise à élaborer des modèles mathématiques pour estimer l’exposition des enfants à plusieurs contaminants et de les mettre à contribution pour évaluer le risque lié aux expositions en bas âge.

Mes recherches portent sur le paludisme, les arbovirus (dengue, chikungunya, zika) et, plus récemment, la maladie de Lyme. Mon intérêt porte particulièrement sur l’utilisation de diverses sources de données pour mieux comprendre le profil épidémiologique des maladies en identifiant les zones à risque / à haut risque et les principaux facteurs de risque de maladie au niveau populationnel. Je possède une grande expérience dans l'utilisation des données cliniques, de surveillance et de télédétection pour conduire différents types d’analyses et contribuer également à répondre aux préoccupations relatives à l'harmonisation des données fragmentées ou en silo provenant de diverses sources.

1. Évaluation des interventions à grande échelle des maladies à transmission vectorielles

Je participe à l’évaluation de l’efficacité de plusieurs programmes d’interventions antipaludiques à grande échelle dont notamment la pulvérisation intradomiciliaire d'insecticides et l’utilisation universelle de moustiquaires imprégnés d’insecticides en Uganda. En partenariat avec plusieurs collaborateurs, j’évalue présentement une méthode de contrôle d’arbovirus fondée par une approche de mobilisation communautaire à Fortaleza au Brésil.

2. Prévision des maladies infectieuses et modélisation spatio-temporelle

Je m’intéresse à l’application de méthodes de prévisions et l’utilisation de flux de données pour estimer les fardeaux de maladies, et plus récemment à l’exploration des méthodes d’apprentissage automatique. J’utilise aussi des méthodes spatio-temporelles pour comprendre les patrons d’émergences des maladies et de leurs déterminants, ainsi que d’identifier les régions et les périodes de temps à risques.

3. Estimation de l’impact des changements climatiques sur les maladies à transmission vectorielle

Les changements climatiques auront d’importantes répercussions sur l’épidémiologie des maladies à transmission vectorielle. En considérant différents scénarios et en employant une variété de méthodes, nous pouvons estimer les fardeaux qu’auront ces changements. Nous envisageons également dans nos recherches tous scénarios avec des changements sociodémographiques et l’usage de programmes d’intervention.

4. Amélioration de la surveillance des maladies

Je suis actuellement impliquée dans plusieurs programmes de surveillance du paludisme qui visent à rassembler des bases de données fragmentaires en vue de les harmoniser. Nous évaluons présentement les biais retrouvés dans les cas déclarés d’arbovirus par le système de surveillance nationale de la Colombie.