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Stage Biostatistiques - Estimands - Missing data handling - Simulation (h/f)


Published on
12 Nov2018
Duration

6 mois

Reference

JNBE_MVD_2019_DC

Remuneration

By profile

Location

Suresnes (92)

Start date

January 2019


Job description

Le nouveau challenge des essais cliniques : Estimands, gestion des données manquantes et estimation d’effet traitement

L’addenda à l’ICH-E9 (« Statistical principles for clinical trials ») sur les estimands et les analyses de sensibilité dans les études cliniques, sorti en août 2017 pour consultation, a pour but de clarifier la définition des objectifs d’une étude, pour répondre à une question scientifique d’intérêt. Cette clarification des objectifs permet une définition précise de l’effet du traitement, principalement en prenant en compte les évènements intercurrents (i.e. : évènements survenants après la randomisation, pouvant affecter le critère principal d’intérêt). Dans ce contexte de plusieurs évènements intercurrents avec différentes stratégies, les méthodologies statistiques associées peuvent être complexes et reposer sur des hypothèses qui ne peuvent être vérifier avec les données (données manquantes au hasard, données manquantes non au hasard). Dans ce cas, les analyses de sensibilité jouent un rôle important.

L’objectif de ce stage, dans une équipe de biostatisticiens, est de travailler sur différentes méthodes de gestion d’évènements intercurrents et de données manquantes (Imputation Multiple, Pattern-Mixture Model, …), et de réaliser une revue de la littérature des analyses de sensibilité de ces différents mécanismes de données manquantes.

Missions

  • Familiarisation avec l’addenda ICH-E9 et la gestion des évènements intercurrents et des données manquantes basé sur la littérature existante
  • Revue de littérature sur les analyses de sensibilité aux données manquantes
  • Implémentation et comparaison de ces méthodes sur un jeu de données simulées
  • Application à un jeu de données réel

Required profile

Étudiant(e) en école d’ingénieur en statistique (ENSAI, ISUP, …) ou en Master 2 de biostatistiques, statistiques appliquées ou équivalent

Des compétences en langage R et SAS et un intérêt pour les sciences de la vie sont nécessaires.

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