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Sensibilité de β₂ au choix de la période pré-intervention

Dans une analyse de séries temporelles interrompues (ITS), le choix de la fenêtre pré-intervention influence directement l’estimation du changement de niveau (β₂) et du changement de tendance (β₃). Cet article montre pourquoi, à partir de données simulées, et propose des stratégies pour détecter et limiter ce biais.

Introduction aux séries temporelles interrompues

Les séries temporelles interrompues (ITS) permettent d’évaluer l’effet d’une intervention à partir de données observationnelles. Cet article présente le principe, le modèle, les coefficients et les conditions d’utilisation de cette méthode, illustrée par des exemples en santé.

Pipeline de réutilisation des données

Vue d’ensemble des composants d’un pipeline de réutilisation des données de santé : data lake, entrepôt de données, datamart, feature store, et extraction de caractéristiques.

Antoine Lamer, Chloé Saint-Dizier, Nicolas Paris, Emmanuel Chazard

Entrepôts de données - Barrières et Facilitateurs (1)

Synthèse des obstacles identifiés lors de la mise en place d’un entrepôt de données de santé : barrières techniques, humaines, organisationnelles et réglementaires.

Antoine Lamer, Paul Quindroit, Boris Delange, Benjamin Popoff

L’extraction de caractéristiques (ou feature extraction)

Description de l’extraction de caractéristiques

Antoine Lamer, Chloé Saint-Dizier, Emmanuel Chazard