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SUMMARY:Analyse de survie et données fonctionnelles pour le pronostic du 
 cancer du poumon et pour l’évaluation du niveau de transmission du palu
 disme
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UID:indico-event-14049@indico.math.cnrs.fr
DESCRIPTION:Speakers: Oumy Niass (Université Numérique Cheikh Hamidou KA
 NE - Sénégal)\n\nCet exposé s’intéresse à l’utilisation conjointe
  de l’analyse de survie et des données fonctionnelles dans deux context
 es biomédicaux distincts : le pronostic du cancer du poumon et l’évalu
 ation du niveau de transmission du paludisme. Les données fonctionnelles\
 , telles que les courbes longitudinales de biomarqueurs\, les profils d’
 imagerie ou les réponses immunitaires\, sont intégrées dans des modèle
 s de survie avancés\, notamment des modèles de Cox à covariables foncti
 onnelles.Dans le cadre du cancer du poumon\, ces méthodes permettent de m
 odéliser l’impact dynamique de l’évolution des paramètres biologiqu
 es et radiologiques sur le risque de décès ou de rechute. Pour le paludi
 sme\, les profils sérologiques longitudinaux sont utilisés pour estimer 
 le risque d’exposition et d’infection dans des zones endémiques\, en 
 particulier au Sénégal\, contribuant ainsi à une meilleure quantificati
 on du niveau de transmission.Les résultats montrent que l’intégration 
 des données fonctionnelles améliore la précision des prédictions par r
 apport aux modèles classiques à covariables fixes. Cette approche ouvre 
 des perspectives en médecine personnalisée et en épidémiologie spatial
 e\, en tenant compte des variations temporelles et contextuelles des risqu
 es.Mots clés : Modèle de Cox\, données fonctionnelles\, sérologie du p
 aludisme\, cancer du poumon.\n\nhttps://indico.math.cnrs.fr/event/14049/
LOCATION:Salle de Séminaires (Orléans)
URL:https://indico.math.cnrs.fr/event/14049/
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