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Jeanna-Eve FRANCK

PARIS 13

En résumé

Bonjour,

Grâce à ma formation universitaire et mes expériences professionnelles, je connais les différentes stratégies en épidémiologie : traiter les données, les analyser, et leur donner du sens.
Je suis actuellement doctorante en épidémiologie.

Mes compétences :
Biologie
SAS
Statistiques
R
Datamining
Analyse de données
Épidémiologie

Entreprises

  • Inserm - Etudiante en thèse

    PARIS 13 2016 - maintenant Projet de thèse
    Déterminants du recours au dépistage des cancers gynécologiques : situation chez les femmes obèses et selon l’origine
    migratoire.

  • Inserm - Ingénieur d'études

    PARIS 13 2015 - 2016 Analyses de médiation pour estimer la part attribuable aux expositions professionnelles et aux consommations de tabac et d’alcool dans les inégalités sociales de survenue d’un cancer du poumon ou des voies aéro-digestives supérieures, données de l’étude cas-témoins ICARE.

    Étude du comportement des femmes affiliées au régime social des indépendants en regard du dépistage des cancers gynécologiques, données du Baromètre Santé 2010.

    Soutien méthodologique.

    Techniques statistiques : analyse de médiation, pondération par la probabilité inverse, bootstrap, régression de poisson modifiée, analyse des correspondances multiples, classification hiérarchique ascendante,
    imputations multiples de données manquantes, analyse des classes latentes, analyses multi-niveaux, dépistage des cancers gynécologiques, contexte socio-économique.

  • Inserm - Ingénieur d'études

    PARIS 13 2013 - 2014 Description de l'utilisation du dialysat sans acétate en France et étude de son impact sur la mortalité des patients hémodialysés.
    Analyse de l'effet du traitement par hémodiafiltration sur la longévité des patients.
    Application au registre REIN.

    Mots-clés : dialyse sans acétate, hémodiafiltration, modèle de survie avec variables dépendantes du temps.

  • IRSN - Stagiaire Biostatisticienne

    Fontenay-aux-Roses 2013 - 2013 Stage de fin d'étude de 6 mois.
    Exploiter l'approche bayésienne pour la prise en compte des erreurs de mesure dans l'analyse du risque associé à l'exposition aux rayonnements ionisants.

    Mots-clés : modèles hiérarchique et de survie, approche bayésienne, exposition au radon, erreurs de mesure.

Formations

  • Université Paris 5 René Descartes Centre universitaire des Saints-pères

    Paris 2011 - 2013 Master en Ingénierie Mathématique pour les Sciences du Vivant

    Mention TB.

    Mots-clés : Durée de survie, Génétique statistique, Épidémiologie, Propagation d’épidémie, Statistiques et Tests paramétriques et non paramétriques, Algorithmes statistiques (MCMC, Inférence Bayésienne, Méta-Analyse), Analyse des données (ACP, AFC, ACM), Classification, Modèle linéaire généralisé, Régression logistique, Fouille de données

Réseau

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