› Analysis of multivariate longitudinal and survival data: from joint models to random forests - Cécile Proust-Lima, Centre de recherche épidémiologie et biostatistique, Institut de Santé Publique, d'Epidémiologie et de Développement
09:15-10:00 (45min)
› Modèle joint multivarié avec risques compétitifs pour prédire le risque de décès des patients hospitalisés pour infection au SARS-COV-2. - Alexandra Lavalley-Morelle, Université Paris Cité, INSERM, IAME, F-75018 Paris, France
10:30-11:00 (30min)
› Modèle conjoint avec variance hétérogène : étude de l'impact de la variabilité de la pression artérielle sur le risque d'AVC - Léonie Courcoul, Université de Bordeaux, ISPED, Inserm BPH U1219, F-33000, Bordeaux
11:00-11:30 (30min)
› 4-step longitudinal analysis of latent traits derived from measurement scales in chronic diseases : quality-of-life in multiple system atrophy - Tiphaine Saulnier, Univ. Bordeaux, INSERM, BPH, UMR1219, Bordeaux, France
11:30-12:00 (30min)
› Analyse distribuée des entrepôts de données de santé des établissements de santé - Marc CUGGIA, Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image
14:30-15:15 (45min)
› Clustering of diabetes treatment trajectories - Romane Le Goff, IQVIA
15:45-16:15 (30min)
› Machine learning for survival data prediction: Prediction of the restricted mean survival time - Ariane Cwiling, Université Paris Cité, MAP5, UMR 8145, France
16:15-16:45 (30min)
› Suivi temporel de clusters de patients pour extraire les informations à partir des bases de données médico-administratives - Judith LAMBERT, Centre de Recherche des Cordeliers, Marseille medical genetics - Centre de génétique médicale de Marseille
16:45-17:15 (30min)
› Une approche de traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser l'analyse de témoignages de patients - Clemente Coriande, Quinten Health - Mélissa ROLLOT, Quinten Health
17:15-17:45 (30min)
› Increased Cardiac Risk After a Second Malignant Neoplasm Among Childhood Cancer Survivors, a FCCSS Study. -
09:00-09:30 (30min)
› The Endotypes∗ Discovery pipeline, a powerful tool in R language for patients stratification using high-dimensional omics data -
09:30-10:00 (30min)
› Revue et comparaison de méthodes pour l'identification de facteurs pronostiques sur petits échantillons - Un exemple sur une étude de vie réelle -
10:00-10:30 (30min)
› Consortium : Sante in silico -
11:00-11:15 (15min)
› Introduction aux événements récurrents en grande dimension -
11:15-11:45 (30min)
› Bayesian hierarchical approach to account for radon exposure measurement error when estimating the risk of death by lung cancer in an occupational cohort study -
11:45-12:15 (30min)
› Challenges dans l'évaluation des dispositifs médicaux numériques basés sur l'IA dans l'évaluation clinique et les designs d'essais cliniques à réinventer -
13:30-14:15 (45min)
› Le design adaptatif dans les essais cliniques : évaluation de méthodes de randomisation -
14:30-15:00 (30min)
› Exploration de la puissance de l'approche par graphe disjoint de l'analyse des données compositionnelles -
15:00-15:30 (30min)
› Utilisation des données de vie réelle pour estimer l'effet traitement en cancérologie : émulation du protocole de l'essai randomisé E2100 à partir de la base nationale ESME. -
15:30-16:00 (30min)