Statistiques en sciences pharmaceutiques

Ce programme de recherche se concentre sur le développement de la Statistiques en sciences pharmaceutiques qui peut être utilisée pour estimer les effets des interventions en santé (comme le médicament). Les études observationnelles, les essais cliniques, et les méta-analyses sont tous des outils pour évaluer l'efficacité et l'innocuité des médicaments. L'objectif primaire est de dériver, justifier et appliquer des estimateurs statistiques utiles qui peuvent être adaptés à une variété de questions en santé et de différents devis d’études.
Mireille Schnitzer
  1. Pang M, Schuster T, Filion K, Schnitzer ME, Eberg M, Platt R (2016) Effect Estimation in Point-exposure Studies with Binary Outcomes and High-dimensional Covariate Data – a Comparison of Targeted Maximum Likelihood Estimation and Inverse Probability of Treatment Weighting. International Journal of Biostatistics, in press.

  2. Schnitzer ME, Steele RJ, Bally M, and Shrier I (2016) A causal inference approach to network meta-analysis. Journal of Causal Inference, in press.

  3. Auger N, Fraser, WD, Schnitzer ME, Leduc L, Healy-Profitós J, and Paradis G (2016) Recurrent preeclampsia and accelerated cardiovascular risk. Heart, in press.
Asma Bahamyirou, M. Sc , étudiant au Doctorat, session automne 2015
Projet : « La sélection de variable et l’apprentissage supervisé en inférence causale »
Directrice de recherche : Mireille Schnitzer
Pour consulter les versions électroniques des mémoires et des thèses rédigées par les étudiants de l’Axe de recherche veuillez-vous référer au moteur de recherche de l’Université de Montréal, Papyrus