Le Dr Denis Talbot, Ph.D., est chercheur régulier au Centre de recherche du CHU de Québec – Université Laval et professeur en biostatistique au Département de médecine sociale et préventive de la Faculté de médecine de l’Université Laval. Ses intérêts de recherche portent sur le développement de méthodes statistiques pour effectuer de l’inférence causale et sur les applications de telles méthodes en santé, en particulier à la santé cardiovasculaire. L’inférence causale cherche à prédire l’effet qu’aurait une intervention potentielle, telle qu’une politique de santé publique ou un traitement médical.

Sélection de modèles pour l’inférence causale

Lorsque des données observationnelles sont utilisées pour étudier la relation entre une exposition et une maladie, différentes variables peuvent être à la fois associées à l’exposition et à la maladie. De telles variables, dites confondantes, peuvent fausser la relation observée entre l’exposition et la maladie, à moins qu’un contrôle adéquat soit effectué. Or, l’identification des variables confondantes uniquement à partir des connaissances du domaine d’application peut être difficile. Par ailleurs, une fois les variables confondantes identifiées, il est également nécessaire d’utiliser une approche de modélisation statistique appropriée pour éliminer le biais attribuable à ces variables.

Une stratégie consisterait donc à utiliser des méthodes statistiques afin de supplémenter les connaissances scientifiques avec les informations disponibles dans les données. De telles méthodes permettraient de faciliter l’identification et le contrôle pour les variables confondantes, de sorte qu’on puisse déterminer la relation de cause à effet entre l’exposition et la maladie. Une partie importante du programme de recherche du Dr Talbot, financée par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada, vise à développer de telles méthodes statistiques.

Autres intérêts en inférence causale

Le Dr Talbot s’intéresse également à plusieurs autres sujets rattachés au domaine de l’inférence causale, notamment les méthodes de médiation causale et l’étude de régimes d’exposition (par exemple, exposition cumulée, et modèles structurels marginaux). Il collabore à de nombreux projets de recherche en santé, par exemple en santé au travail, en nutrition ou en activité physique.

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A graphical perspective of marginal structural models: An application for the estimation of the effect of physical activity on blood pressure.

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Article de revue

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Projets actifs

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  • DecreAsing sedentary behaviour and inCreasing physical acTIvity fOr healthy ageing (ACTION) study, Subvention, Instituts de recherche en santé du Canada, Subvention Projet, du 2017-04-01 au 2021-08-31
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Projets terminés récemment

  • Sélection de modèles statistiques pour effectuer de l'inférence causale à l'aide de données épidémiologiques., Subvention, Fondation du CHU de Québec, du 2016-07-19 au 2017-03-31
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