Choix du traitement comparateur dans les essais contrôlés randomisés
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Developpement de la matrice d'information de Fisher pour des modèles non linéaires à effets mixtes (application à la pha...
Les modèles non linéaires à effets mixtes (MNLEM) permettent d'analyser les données longitudinales, par exemple dans les études pharmacocinétique/pharmacodynamique, avec peu de prélèvements par patient. Une méthode pour planifier ces études est d'utiliser la matrice d'information de Fisher (MF) attendue, approximée par linéarisation. Nous avons éte...
Developpement de la matrice d'information de Fisher pour des modèles non linéaires à effets mixtes (application à la pha...
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Identification, évaluation et utilité clinique de marqueurs non invasifs de la douleur et du stress en anesthésie obstét...
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Evaluation et optimisation de protocoles dans les modèles non linéaires à effets mixtes (application aux études pharmaco...
L'évaluation de nouveaux médicaments chez l'enfant suscite des questions d'ordre pratique, éthique et méthodologique. Le nombre de prélèvements étant très limité chez l'enfant, il est crucial d'optimiser les protocoles des essais cliniques pharmacocinétiques (PK). Des approches basées sur la matrice d'information de Fisher sont utilisées pour l'opt...
Social inequalities regarding stroke risk in France / Inégalités sociales face au risque d'accident vasculaire cérébral ...
The level of scientific attention received by stroke is low given the high burden this disease exerts on society. In this research we study the epidemiology of stroke in France, and more specifically its distribution across socioeconomic groups. From the ecological analysis of the Dijon stroke registry, we identified a gradient of increasing stroke...
Inégalités sociales face au risque d'accident vasculaire cérébral en France
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Méthodologies d'inférence causale appliquées à l'analyse de données observationnelles de réanimation
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Méthodes de sélection et de suivi d'indicateurs en Santé (application en obstétrique)
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Amyotrophic lateral sclerosis (mortality and predictors of survival)
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