Journées de Biostatistique 2023

Session

Statistique bayésienne

Nov 16, 2023, 11:00 AM

Amphi Schwarz, 1R3 (Institut de Mathématiques de Toulouse)

17. Test bayésien à deux intervalles

Prof. Nicolas MEYER (iCUBE UMR 7357, Strasbourg. Hôpitaux Universitaires de Strasbourg)

11/16/23, 11:00 AM

La théorie bayésienne permet de réaliser des tests mais avec deux formulations selon que l’on teste la présence d’une variable dans un modèle ou la valeur d’un paramètre déjà inclus dans un modèle. Le Null Hypothesis Bayesian Test spécifie une hypothèse nulle ponctuelle, problématique car la probabilité qu'un paramètre vaille une valeur précise est mathématiquement nulle, et une hypothèse...

14. Statistique bayésienne distribuée, effet centre et power prior

Erik-A. Sauleau (Université de Strasbourg, Laboratoire ICube UMR7357)

11/16/23, 11:25 AM

L’exploitation des données de santé suppose le respect de contraintes réglementaires fortes notamment lors de l’analyse des données de plusieurs établissements (ou centres). Porter les analyses statistiques, et les algorithmes d’apprentissage, vers les données, et non plus agréger les données, permet de résoudre ces problèmes réglementaires.
L’inférence bayésienne se prête à ce cas des...

6. ShiBa logiciel d’inférence bayésienne sans codage

Prof. Erik-A. Sauleau (Université de Strasbourg, Laboratoire ICube UMR7357)

11/16/23, 11:50 AM

La diffusion de l’inférence bayésienne dans la communauté scientifique, y compris parmi les spécialistes de biométrie reste limitée. Cette timidité s’explique en partie par l’absence d’outil logiciel omnibus et ne nécessitant pas de codage. Notre logiciel ShiBa, sous licence CC-by-nc 4.0, vient combler ces manques.
ShiBa est un développement utilisant Shiny pour R (Chang W et al (2023)....

15. Integration of External Data in the Design and Analysis of Clinical Trials for Rare Diseases

Ms Emilie Jounot (Servier)

11/16/23, 12:15 PM

Background: In the rare neurological disease field, it is challenging to demonstrate treatment effect in the clinical trials for new treatments. Some neurological diseases have very few patients available for recruitment. As a result, a sufficiently powered randomized clinical trial (RCT) is not feasible. The importance of incorporating historical data into the planning and analyses of...