Stagiaire Biostatisticien (All Genders)
Together, we embrace individuality and share a passion for exceptional care. Join Roche, where every voice matters.
The Position
Qui sommes-nous?Roche, c’est environ 90 000 collaborateurs à travers 150 pays qui repoussent quotidiennement les frontières de la santé pour agir à toutes les étapes et prendre soin de la vie des patients. Numéro un mondial de la biotechnologie, Roche produit des solutions innovantes dans l’oncologie, l’immunologie, les maladies infectieuses, l’ophtalmologie et les neurosciences.
Bien plus qu’un laboratoire pharmaceutique, nous sommes un partenaire de santé. Notre succès commun est basé sur l’innovation, la curiosité et la diversité.
Proposer des solutions thérapeutiques et diagnostiques dès aujourd’hui tout en innovant pour l’avenir. Telle est notre conviction, celle qui fonde notre identité, guide notre conduite et définit notre stratégie. Depuis toujours, l’excellence scientifique motive chacune de nos actions pour répondre aux enjeux médicaux et sociétaux.
Rigueur scientifique, éthique et accès à l’innovation médicale pour tous : voilà notre engagement, aujourd’hui, pour demain.
Contexte:En tant que M2 en biostatistique, vous travaillerez:
- sur le projet INVENTS (https://invents-he.eu/), une initiative collaborative axée sur le développement de modèles d'essais innovants ainsi que de modèles et de simulations pour soutenir le développement clinique dans les maladies rares; Les populations d’intérêt concernées par le projet sont les patients traités par tocilizumab pour une polyarthrite rhumatoïde active modérée à sévère, une artérite à cellules géantes, une sclérose systémique-ILD, une arthrite juvénile idiopathique polyarticulaire ou une arthrite juvénile idiopathique systémique. et les indications pédiatriques.
- sur le projet FOCAL-MS2, une étude en vie réelle dans l'évaluation de l’autonomie des patients atteints de sclérose en plaques en France.
Objectifs projet INVENTS:
- L'objectif principal est de décrire, par population d'intérêt, les caractéristiques des patients exposés au tocilizumab depuis les premiers essais cliniques jusqu'aux études en situation réelle.
- Objectif exploratoire: identifier des méthodes d’extrapolation de chaque critère d'efficacité des populations d'intérêt pour les patients inclus dans la BNDMR et/ou le SNDS.
Méthodologie :
Pour répondre à l'objectif INVENTS, seules des statistiques descriptives seront réalisées sur les caractéristiques des patients inclus dans les études. Des dashboards intéractifs résumant les données par des variables clés (telles que la population d’intérêt, l’âge, le sexe, …) seront réalisés en utilisant des outils de data visualisation (tels que R Shiny ou Tableau).
Pour répondre aux objectifs exploratoires, une revue bibliographique des méthodes d’extrapolation sera réalisée afin d’identifier la ou les méthodes qui seront utilisées dans le cadre du projet (prédiction dynamique individuelle par population d'intérêt des critères d’efficacité à partir de l'historique longitudinal des critères d’efficacité des essais cliniques et/ou des études en vie réelle, …).A partir des données utilisées pour répondre à l’objectif principal, un dataset de training pour développer le/les modèles sera créé et un dataset de validation sera également créé pour chaque population d’intérêt.
Résultats attendus: Un dictionnaire des données et un rapport statistique contenant uniquement des données agrégées sera généré, décrivant les caractéristiques des patients par population d'intérêt : Polyarthrite rhumatoïde active modérée à sévère, artérite à cellules géantes, sclérose systémique-ILD, arthrite juvénile idiopathique polyarticulaire ou arthrite juvénile idiopathique systémique.Un github sera dédié à ce projet afin de partager l’ensemble des résultats aux membres du consortium.
Objectifs projet FOCAL-MS2:
l’objectif est d’étudier l’évolution des scores du questionnaire MSAS (score global et par dimension) par:
- l’identification de groupes de patients avec des caractéristiques/QoL similaire à baseline
- évaluer les facteurs prédictifs d’une amélioration du score
Méthodologies:
Une recherche bibliographique sur le thème du stage sera à réaliser.
A partir des données de l’étude:
Méthode de clustering pour l’identification des groupes de patients avec des caractéristiques similaires.
Développer (et valider) un modèle stat prédictif du score (régression logistique et/ou ML) & identifier quels leviers (quelles variables) permettent d'améliorer le score global (ou un sous-score).
Résultats attendus: un plan d’analyse détaillant les méthodes utilisées sera rédigé, ainsi qu’un rapport statistique contenant l’ensemble des analyses produites.
Un abstract et un poster seront réalisés à visée de communication à un congrès.
Compétences requises :
Autonomie dans la gestion de son planning. Des réunions hebdomadaires seront programmées entre le tuteur et le stagiaire, mais le stagiaire devra travailler de manière autonome et savoir gérer son temps. Anglais important car beaucoup de contacts à prévoir avec des anglophones.Être curieux, rigoureux et pragmatique: la programmation nécessitera des recherches, des tests et des validations.
-Niveau Master 2 minimum-
Stage conventionné de 6 mois à pourvoir à partir de Février 2025.
Une possibilité de poursuivre par une thèse CIFRE est en cours d’élaboration. Une attention particulière sera portée aux étudiants qui souhaitent s’engager dans une thèse de 3 ans.
Localisations : Roche à Boulogne-Billancourt et Pari Santé Campus, Issy-les-Moulineaux
Who we are
At Roche, more than 100,000 people across 100 countries are pushing back the frontiers of healthcare. Working together, we’ve become one of the world’s leading research-focused healthcare groups. Our success is built on innovation, curiosity and diversity.
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