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Série de l'analyse fédérée : l’état de la science/Approches actuelles de l’analyse distribuée

Présenté par

Réseau de recherche sur les données de santé du Canada

Conférences midi

Dans le deuxième webinaire de l’Analyse fédérée : Série d’apprentissage collectif sur l’état de la science, Michael Paterson, chercheur principal pour CNODES Ontario, et Dr Robert Platt, co-directeur exécutif de CNODES, explorent les approches actuelles de l’analyse fédérée ainsi que leurs avantages et limites respectifs à travers des cas d’utilisation pratiques et des discussions. 

  • A noter : ce webinaire est en anglais seulement.

À propos des conférenciers

Michael Paterson est professeur adjoint au département de médecine familiale de l’Université McMaster et à l’Institut des politiques, de la gestion et de l’évaluation de la santé de l’Université de Toronto. Il est titulaire d’une licence en biologie humaine de l’Université de Guelph et d’une maîtrise en physiologie de l’Université de Toronto. Michael est chercheur principal pour le site ontarien du CNODES depuis sa création, et il est actuellement membre du comité directeur du CNODES, de l’équipe de la base de données, de l’équipe de formation et de l’équipe d’application des connaissances.

Le Dr Robert Platt est professeur au département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de l’Université McGill. Il est titulaire de la chaire Albert Boehringer I en pharmaco-épidémiologie. Le Dr Platt est le co-responsable exécutif du CNODES et dirige l’équipe Méthodes du CNODES depuis sa création. Ses principaux domaines de recherche sont les méthodes statistiques et leurs applications aux données administratives, la pharmaco-épidémiologie, l’épidémiologie périnatale et les méthodes d’inférence causale à partir d’études épidémiologiques.

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Prostate cancer is the second most frequent cancer and the fifth leading cause of cancer death among men. To improve patient outcomes, treatment must be personalized based on accurate prognosis. Nomograms already exist to identify patients at low risk for recurrence based on preoperative clinical information, but these tools do not use patients’ medical images.

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