Faculté de pharmacie Étudiant à la maitrise ou au doctorat recherché en statistique appliquée à la Faculté de Pharmacie de l’Université de Montréal (bourse d’étude disponible) Les professeures Mireille Schnitzer (biostatisticienne) et Lucie Blais (pharmacoépidémiologiste) acceptent actuellement des candidatures pour un poste d’étudiant à la maîtrise ou au doctorat en biostatistique appliquée qui débutera en mai ou septembre 2017. Le candidat recherché doit avoir une formation solide en statistiques (préférablement un baccalauréat ou une maitrise dans ce domaine) et en sciences informatiques. Le programme d’étude comprend des cours de statistiques, de Machine Learning et d’épidémiologie, en plus de mener un projet de recherche en statistiques appliquées/Machine Learning. Description du projet : Une adhésion non-optimale aux médicaments prescrits pour traiter les patients avec les maladies respiratoires chroniques, telles que l’asthme et la MPOC, peut être associée à un contrôle inadéquat de la maladie, ce qui peut entrainer des hospitalisations et même la mort. Afin de sensibiliser les médecins et les patients à l’importance d’un usage optimal des médicaments (et de les alerter lorsque le niveau d’adhésion atteint un seuil critique), ce projet vise à développer un outil électronique pour calculer le risque de mortalité et de morbidité en fonction de l’adhésion aux médicaments. Ce travail implique le développement d’un modèle de prédiction des exacerbations sur une période d’un an et la mortalité sur une période de 5 ans. Puisque les variables indépendantes dans le modèle (renouvellement d’ordonnances et informations démographiques) sont accessibles dans le dossier médical du patient, ces outils pourront être intégrés dans les dossiers médicaux électroniques et être utilisé dans pratique clinique courante. Défis liés à la modélisation : La conceptualisation des outils électroniques La définition de l’adhésion pour l’ensemble des médicaments utilisés pour traiter plusieurs maladies chroniques L’application des méthodes du Machine Learning pour développer des modèles de prédiction Langues : Le candidat doit idéalement être fonctionnel en français afin de pouvoir suivre les cours offerts à l’Université de Montréal. La capacité de lire et d’écrire en anglais est un atout. Pour toute question ou information complémentaire, contactez Mireille Schnitzer ([email protected]). Si vous êtes intéressés à postuler vous pouvez lui faire parvenir votre CV, vos relevés de notes ainsi qu’une lettre de motivation.