Maxime
LEGER

Doctorant



Director(s):

Discipline : Biostatistiques - Anesthésie - Réanimation

Thesis subject

Recherche en inférence causale sur des données observationnelles (à partir de données de vie réelle, cohortes), avec intérêt pour les méthodes basées sur les scores de propension ainsi que leurs limites, et les alternatives possibles (G-computation, TMLE). Évaluation de l'utiisation des méthodes data-adaptatives (intelligence artificielle)
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Publications

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G-computation and machine learning for estimating the causal effects of binary exposure statuses on binary outcomes.

Le Borgne F, Chatton A, Léger M, Lenain R, Foucher Y.

Sci Rep.
2021 Jan 14;11(1):1435. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-81110-0.
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G-computation, propensity score-based methods, and targeted maximum likelihood estimator for causal inference with different covariates sets: a comparative simulation study.

Chatton A, Le Borgne F, Leyrat C, Gillaizeau F, Rousseau C, Barbin L, Laplaud D, Léger M, Giraudeau B, Foucher Y.

Sci Rep.
2020 Jun 8;10(1):9219. doi: 10.1038/s41598-020-65917-x.
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