Biostatistics

Dr. Hélène JACQMIN GADDA,PhD, Directrice de recherche à l’Inserm, Directrice de BIOSTAT

Détails

Centre de recherche INSERM U1219
Université de Bordeaux – ISPED
146 rue Léo-Saignat
33076 BORDEAUX cedex

Tél : 05 57 57 13 93

Tél : 05 57 57 95 68

Fax : 05 56 24 00 81

Hélène Jacqmin Gadda

Dr. Hélène Jacqmin-Gadda
PhD, Directeur de BIOSTAT

Elle a obtenu l’Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) en Biostatistique en 2002 à l’Université de Bordeaux (France).

Elle est directrice de recherche à l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm) et responsable de l’équipe de biostatistique du BPH depuis 2014.

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Dr. Cécile Proust-Lima
PhD, BIOSTAT Directrice adjointe

Cécile Proust-Lima est directrice de recherche en biostatistique à l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm).

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Objectifs

L’objectif principal de l’équipe est le développement de méthodes statistiques pour les données dépendantes du temps provenant soit d’études de cohortes observationnelles, d’essais cliniques ou d’études cas-témoins dans le but de répondre à des questions cliniques et de santé publique concernant les maladies chroniques : charge future, facteurs de risque, prédiction individuelle, mécanismes pathologiques sous-jacents et effets des traitements.

Domaine de recherche

Au cours des cinq dernières années, l’équipe a travaillé sur deux sujets principaux : les modèles multivariés pour les données dépendant du temps et l’estimation basée sur un modèle des indicateurs de santé publique. Notre principal domaine de recherche se concentre sur le développement de modèles dynamiques multivariés pour l’analyse des événements censurés et/ou des mesures répétées de données longitudinales prenant en compte des schémas d’observation complexes.

Ces travaux sont motivés par l’étude de l’histoire naturelle de maladies chroniques telles que la maladie d’Alzheimer ou l’atrophie multisystémique, l’investigation de l’impact d’expositions dépendant du temps, ou la validation de marqueurs de substitution pour les essais cliniques dans la recherche sur le cancer.

Les procédures d’estimation paramétriques et semi-paramétriques des modèles de fragilité pour les temps d’événements corrélés, les données groupées et/ou les événements récurrents ainsi que les modèles conjoints pour les temps d’événements et les marqueurs longitudinaux ont été implémentés dans le paquet R Frailtypack. Un autre domaine de recherche concerne l’extension des modèles mixtes utilisant des classes latentes et/ou des processus latents pour l’analyse de résultats longitudinaux multiples avec des distributions non standard dans des populations hétérogènes.

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Logiciel

Retrouvez ici tous nos dossiers

FRAILTYPACK

Librairie R pour les modèles de fragilité partagés, conjoints (généralisés) ; critères de substitution.
https://cran.r-project.org/web/packages/frailtypack/index.html
https://github.com/socale/frailtypack

LCMM


Estimation de divers modèles pour les données longitudinales et temporelles basés sur des classes et des processus latents.

https://cecileproust-lima.github.io/lcmm/

https://github.com/CecileProust-Lima/lcmm

marqLevAlg

Une optimisation polyvalente parallélisée basée sur l’algorithme de Marquardt-Levenberg

https://cran.r-project.org/web/packages/marqLevAlg/index.html
https://github.com/VivianePhilipps/marqLevAlgParallel/

DynForest

Random Forest with Multivariate Longitudinal Predictors.
R package

https://github.com/anthonydevaux/DynForest

https://cran.r-project.org/web/packages/DynForest/index.html

Publications clés 2022

Ben-Hassen C, Helmer C, Berr C, Jacqmin-Gadda H. Five-Year Dynamic Prediction of Dementia Using Repeated Measures of Cognitive Tests and a Dependency Scale. Am J Epidemiol. 2022;191(3):453-64.

Castel C, Sommen C, Chatignoux E, Le Strat Y, Alioum A. Bayesian multi-response nonlinear mixed-effect model: application of two recent HIV infection biomarkers. Int J Biostat. 2022;18(2):455-71.

Devaux A, Genuer R, Peres K, Proust-Lima C. Individual dynamic prediction of clinical endpoint from large dimensional longitudinal biomarker history: a landmark approach. BMC Med Res Methodol. 2022;22(1):188.

Dinart D, Bellera C, Rondeau V. Sample size estimation for cancer randomized trials in the presence of heterogeneous populations. Biometrics. 2022;78(4):1662-73.

Driollet B, Bayer F, Kwon T, Krid S, Ranchin B, Tsimaratos M, et al. Social Deprivation Is Associated With Lower Access to Pre-emptive Kidney Transplantation and More Urgent-Start Dialysis in the Pediatric Population. Kidney Int Rep. 2022;7(4):741-51.

Kuhn J, Olie V, Grave C, Le Strat Y, Bonaldi C, Joly P. Estimating the Future Burden of Myocardial Infarction in France Until 2035: An Illness-Death Model-Based Approach. Clin Epidemiol. 2022;14:255-64.

Le Coent Q, Legrand C, Rondeau V. Time-to-event surrogate endpoint validation using mediation analysis and meta-analytic data. Biostatistics. 2022.

Rouanet A, Avila-Rieger J, Dugravot A, Lespinasse J, Stuckwisch R, Merrick R, et al. How Selection Over Time Contributes to the Inconsistency of the Association Between Sex/Gender and Cognitive Decline Across Cognitive Aging Cohorts. Am J Epidemiol. 2022;191(3):441-52.

Rustand D, Briollais L, Tournigand C, Rondeau V. Two-part joint model for a longitudinal semicontinuous marker and a terminal event with application to metastatic colorectal cancer data. Biostatistics. 2022;23(1):50-68.

Saulnier T, Philipps V, Meissner WG, Rascol O, Traon AP-L, Foubert-Samier A, et al. Joint models for the longitudinal analysis of measurement scales in the presence of informative dropout. Methods. 2022;203:142-51.

Consulter toutes les publications de l’équipe dans Oskar

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Carrière

Si vous êtes intéressé par la recherche en biostatistique et plus généralement en statistiques appliquées à la santé, envoyez une candidature et une lettre de motivation à sandrine.darmigny@u-bordeaux.fr. Notre équipe de biostatistique accueille chaque année des stagiaires, des doctorants et des chercheurs postdoctoraux.