Biométrie et Analyses de bases de données

Une équipe expérimentée composée de cinq statisticiens/data-managers et d’un conseiller scientifique de haut niveau, suivant des procédures statistiques rigoureuses, établies depuis plus de 10 ans et régulièrement mises à jour.

CEMKA dispose d’une solide expérience dans l’analyse de bases de données complexes et la réalisation d’études statistiques :

  • L’analyse des bases de données :
    • De l’assurance maladie : SNIIRAM, EGB
    • Du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI)
      • Avec un historique des bases disponibles depuis 2001
      • Dans les différents champs : MCO (Médecine, Chirurgie, Obstétrique), SSR (Soins de Suite et Réadaptation), HAD (Hospitalisation à domicile) et PSY (Psychiatrie)
    • D’autres bases spécifiques : LPD Cégédim (anciennement Thalès), UKGPRD, FHDH (Inserm), NADIS®
  • La réalisation d’analyses statistiques d’études observationnelles :
    • Conseils méthodologiques et recommandations
    • Conception des documents de l’étude :- CRF, e-CRF- Protocole (justification du nombre de sujets nécessaires…)- DHM (Data Handling Manual) et Plan d’Analyses Statistiques (PAS)
    • Data-management :
      • Saisie des données avec contrôle systématique de la qualité
      • Contrôle des données et demandes de corrections
      • Revue des données
      • Gel des bases
    • Analyses statistiques descriptives, comparatives et multivariées
    • Elaboration du rapport statistique et de ses annexes

L’équipe d’experts statistiques de CEMKA peut également proposer des réunions de formations/informations ad hoc : présentation des bases médico-administratives, types d’analyses envisageables, rendus possibles…

Ce qu'il faut retenir

Une expertise statistique reconnue dans :

  • Les techniques de modélisations :
    • Régressions linéaires, logistiques
    • Modèles mixtes (mesures répétées, splines, polynômes fractionnels)
    • Modèles de survie semi-paramétriques (modèle de Cox) et paramétriques (Weibull, Exponentielle, log-logistique, log-Normale, Gompertz)
  • L’utilisation des scores de propension
  • La réalisation de méta-analyses et de comparaisons indirectes
  • L’analyse des bases de données médico-administratives