Description
Structure
L’Unité Méthodes Evaluation en Santé (Service d’Information Médicale – Pôle de Santé Publique) est la structure d’accompagnement des projets d’évaluation et de recherche interventionnelle du CHU de Bordeaux. Elle travaille en étroite collaboration avec les investigateurs des projets et la Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation du CHU pour les études de recherche interventionnelle dont le CHU de Bordeaux est promoteur ou susceptible de le devenir. L’UMES travaille en proximité immédiate avec l’Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche Clinique et Epidémiologique du CHU de Bordeaux (USMR) dont elle partage les processus et les outils de travail.
Présentation du projet
Le projet E-RISES (Environmental Risk & Health Services Scale-up), promu par le CHU de Bordeaux et accompagné sur le plan méthodologique par l’UMES qui en est le centre de méthodologie et de gestion des données, est une initiative visant à prédire et gérer les exacerbations d'asthme et de BPCO en Nouvelle-Aquitaine. Lauréat de l’appel à projet GD4H-HDH 2024, E-RISES utilise des données environnementales, telles que celles provenant des satellites et des stations de mesure de la qualité de l'air, croisées avec des données de santé pour anticiper les recours aux urgences. L'objectif principal est de développer un modèle prédictif à court terme pour mieux organiser les soins d'urgence. Le projet réunit des experts en santé, en environnement, et en statistiques, et s'appuie sur des technologies avancées de modélisation. À terme, il vise à fournir aux autorités de santé des outils pour mieux réguler les flux de patients et contribuer à l'amélioration des politiques de santé publique.
Description du poste
Le statisticien travaillera au sein du projet E-RISES (Environmental Risk & Health Services Scale-up) visant à prédire et gérer les exacerbations d'asthme et de BPCO en Nouvelle-Aquitaine à partir de données environnementales et de santé. Ses responsabilités incluront :
- conception: réflexion sur les choix méthodologiques incluant une recherche bibliographique spécifique au projet si nécessaire,
- mise en place et planification :Élaboration et mise en œuvre des plans d’analyse, standardisation des données issues de diverses sources (environnementales, météorologiques, cliniques), participation à la mise en place du circuit des données,
- suivi :suivi du déroulement méthodologique de la recherche, rédaction du plan d’analyse statistique, participation aux comités de pilotage,
- analyse : Préparation, Extraction, nettoyage, et analyse des données issues de bases de données environnementales (comme les données du programme Copernicus) et de santé (ORU-NA, SNDS). Modélisation Statistique : Développement de modèles prédictifs, incluant la régression linéaire pénalisée, les modèles additifs généralisés, les forêts aléatoires, et XGBoost. Mise en œuvre de la validation croisée adaptée aux séries temporelles et optimisation des hyperparamètres.
valorisation : Réalisation des analyses statistiques des données, rédaction de rapports d’analyse, interprétation des résultats, et participation à la valorisation scientifique (articles, posters, conférences), mise en œuvre et industrialisation du modèle de prédiction en temps réel.
Profil recherché
Relations Fonctionnelles :
Chercheurs du centre INSERM U1219, chercheurs EFR-CRCTB, experts en environnement et en qualité de l'air ATMO, CNES Lab.Obs de la terre, MEDES, experts HDH et GD4H.
Médecins investigateurs, Coordonnateurs d’études cliniques, Responsables d’études cliniques, Attachés de recherche cliniques
Statisticens de l’USMR, Méthodologistes, Data managers, Informaticiens, Economiste de la Santé, Responsable du management de la qualité et des risques.
Compétences Requises :
Techniques :
- Maîtrise des techniques statistiques appliquées aux projets de santé environnementale.
- Maîtrise des techniques statistiques appliquées aux modèles de prédictions.
- Connaissance en gestion et analyse de grands ensembles de données, notamment en santé publique.
- Maîtrise des logiciels d’analyses statistiques : R, Pyhton
- Aptitude à la rédaction scientifique,
- Connaissance de la réglementation applicable aux données informatiques,
- anglais lu, écrit, parlé,
Organisationnelles :
rigueur et organisation,
Relationnelles :
- esprit d’équipe et d’initiative,
bon sens relationnel
PERSONNE A CONTACTER : Dr THEVENET Vincent
vincent.thevenet@chu-bordeaux.fr
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