« Analyse statistique de cohortes en épidémiologie : propriétés de mesure des expositions et modélisation de leurs effets dans le temps » par Anne THIEBAUT

Résumé
L’activité de recherche d’Anne Thiébaut porte sur l’analyse statistique de cohortes en épidémiologie nutritionnelle puis en pharmaco-épidémiologie, avec deux questions notamment : la mesure de l’exposition et la modélisation de cette exposition et de son impact dans le temps. Anne Thiébaut a acquis une expertise sur les erreurs de mesure et l’analyse de survie qu’elle valorise au travers d’enseignements, d’encadrements d’étudiants et de soutiens méthodologiques. Son programme de recherche inclut des projets sur la mesure d’expositions et d’événements de santé à partir des bases de remboursement de l’assurance maladie (choix de l’indicateur de consommation antibiotique, médicaments traceurs pour l’incidence de la tuberculose, confusion non mesurée) et sur la modélisation des fonctions de risque, l’estimation de la fraction de risque attribuable et la prise en compte de la non indépendance entre individus dans le contexte de la résistance bactérienne à partir de données de cohortes observationnelles.

Abstract
Anne Thiébaut’s research activities have been focusing on the statistical analysis of cohorts in nutritional epidemiology and later on in pharmacoepidemiology, with two questions in particular: exposure assessment, and modelling of this exposure and of its effect over time. Anne Thiébaut has gained expertise on measurement error and survival analysis and made the most of it in teaching, student supervision and methodological support. Her research program includes projects on the assessment of exposures and health outcomes using health insurance reimbursement databases on the one hand (appropriate measure to assess antibiotic consumption, drug tracers to estimate tuberculosis incidence, unmeasured confounding); on modelling hazard functions, estimating attributable risk and taking account of the lack of independence between individuals in the context of bacterial resistance using observational cohort data on the other hand.