Myriam
BLANCHIN
Ingénieur PhD
Discipline : Biostatistiques - Psychométrie
Biographie
Mes travaux de recherche sont axés sur les méthodes d'analyse de données longitudinales, les modèles à variable latente pour l'analyse des données issues de questionnaires auto-rapportés par les patients (Patient-Reported Outcomes, PRO) ainsi que l'étude de l'invariance de la mesure comprenant le fonctionnement différentiel des items et le response shift. En tant qu'ingenieure de recherche en biostatistique, je développe et valide par simulations numériques des méthodes adaptées à l'analyse de données PRO longitudinales. Ces méthodes sont appliquées sur divers pathologies chroniques comme certains cancers, l'insuffisance rénale chronique terminale, la dépression résistante et les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin. Les modules pour l'analyse de données PRO développés avec mes collègues sont disponibles sur ssc pour les utilisateurs de Stata et sur le site PRO-online. adaptation, maladies chroniques dvpt méthodes, validation par simulation
Mots-clés
Publications
How to investigate the effects of groups on changes in longitudinal Patient-Reported Outcomes and response shift using Rasch Models.
Hammas K, Sébille V, Brisson P, Hardouin J-B, Blanchin M.
2020;11:3704.
Comparison of structural equation modelling, item response theory and Rasch measurement theory-based methods for response shift detection at item level: A simulation study.
Blanchin M, Guilleux A, Hardouin J-B, Sébille V.
2020;19(4):1015-29.
Comparison of longitudinal quality of life outcomes in preemptive and dialyzed patients on waiting list for kidney transplantation.
Auneau-Enjalbert L, Hardouin J-B, Blanchin M, Giral M, Morelon E, Cassuto E, et al.
2020;29(4):959-70.
Changes in quality of life after a diagnosis of cancer: a 2-year study comparing breast cancer and melanoma patients.
Bourdon M, Blanchin M, Tessier P, Campone M, Quéreux G, Dravet F, et al.
2016;25(8):1969-79.
Identifying patterns of adaptation in breast cancer patients with cancer‐related fatigue using response shift analyses at subgroup level.
Salmon M, Blanchin M, Rotonda C, Guillemin F, Sébille V.
2017;6(11):2562-75.
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