La description:
Affectation : Direction des maladies non transmissibles et des traumatismes (DMNTT) Rattaché(e) à l'unité UPEPS Périnatalité, Petite enfance et Santé mentale, plus spécialement au programme de Périnatalité, et sous la responsabilité de la responsable d'unité, le chargé d'étude aura pour mission, en collaboration avec les partenaires, de contribuer à l'implémentation des algorithmes à évaluer dans l'espace projet SNDS dédié, à l'évaluation de leur fiabilité à partir de la base de données appariées, à sélectionner et à appliquer une méthode pour évaluer la qualité des indicateurs à un niveau régional, voire départemental (effectifs réduits). Le chargé d'étude sera également amené à participer à la production de livrables : programmes en open source, documentation des programmes et article sur l'évaluation des algorithmes. Activités : - Implémenter plusieurs algorithmes en périnatalité à évaluer dans les différentes bases de données du SNDS (DCIR, PMSI) - Exploiter les données l'Enquête Nationale Périnatale 2021 pour générer les gold standard, dont une partie de l'enquête est issue d'un recueil à partir du dossier médical en maternité. -- Evaluer la fiabilité de ces algorithmes par confrontation des données SNDS avec les données de l'Enquête Nationale Périnatale de 2021 - Participer aux réunions collaboratives entre les différentes partenaires : Health Data Hub, équipe Inserm OPPaLE (anciennement EPOPé), CNAM. - Recherche bibliographique sur les méthodes statistiques permettant d'évaluer la fiabilité à des échelons fins (région, département) avec peu d'effectifs -Après la recherche bibliographique : application sur les algorithmes pour les évaluer au niveau infranational - Rédiger la documentation relative à la constitution de ces algorithmes - Présenter les résultats intermédiaires et finaux aux partenaires - Mettre à disposition, dans un cadre collaboratif, la documentation sur les algorithmes et les programmes dans l'infrastructure du HDH pour alimenter la BOAS - Participer à la valorisation des travaux de ce programme (article scientifique, présentations en congrès) Profil recherché : - Master 2 ou licence de statistiques, santé publique, sciences de données - 2 ans, si possible, d'expérience dans l'exploitation de bases de données complexes, idéalement le SNDS - Formation et habilitation SNDS (en absence, une habilitation sera possible) - Compétence en gestion des bases de données relationnelles et connaissance du langage SQL - Data-management - Analyse statistique des bases de données complexes (SNDS) - Maîtrise des logiciels de statistiques (SAS ou R) et bureautique (Word, Excel, Power-Point, Outlook), indispensable - Etre force de proposition sur le data-management et les analyses statistiques Adresser les candidatures : lettre de motivation + CV