Étude de l'association entre l'exposition aux polluants organiques persistants (POPs) et l'endométriose, à l'aide d'algorithmes d'apprentissage statistique : exploitation des données du projet ENDOTOX : une étude cas-témoins réalisée en Pays de la Loire entre 2013 et 2015

Dans ce travail nous avons étudié l'association entre les niveaux d'exposition internes de polluants et la présence d'endométriose dans une étude cas-témoin de 99 femmes des Pays de la Loire (France) entre 2013 et 2015, via trois approches multi-polluants d'apprentissage automati...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Mouret Delphine (Auteur), Cano-Sancho German (Directeur de thèse), Gourraud Pierre-Antoine (Président du jury de soutenance)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Nantes Université Pôle Santé UFR Médecine et Techniques Médicales Nantes (Organisme de soutenance)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Étude de l'association entre l'exposition aux polluants organiques persistants (POPs) et l'endométriose, à l'aide d'algorithmes d'apprentissage statistique : exploitation des données du projet ENDOTOX : une étude cas-témoins réalisée en Pays de la Loire entre 2013 et 2015 / Delphine Mouret; sous la direction de German Cano-Sancho
Publié : Nantes : Université de Nantes , 2020
[Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu]
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine. Santé publique et médecine sociale : Nantes : 2020
Sujets :
Documents associés : Reproduction de: Étude de l'association entre l'exposition aux polluants organiques persistants (POPs) et l'endométriose, à l'aide d'algorithmes d'apprentissage statistique
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230 |a Données textuelles 
303 |a Description d'après la consultation, 2020-06-09 
304 |a Titre provenant de l'écran-titre 
307 |a L'impression du document génère 73 p. 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Pierre-Antoine Gourraud (Président du jury) 
320 |a Bibliogr. 78 réf. 
325 1 |a La thèse papier est la seule version officielle 
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330 |a Dans ce travail nous avons étudié l'association entre les niveaux d'exposition internes de polluants et la présence d'endométriose dans une étude cas-témoin de 99 femmes des Pays de la Loire (France) entre 2013 et 2015, via trois approches multi-polluants d'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, et les Boosting Trees . Les résultats de cette étude montrent que plusieurs polluants sont associés à l'endométriose. Ces trois approches peuvent intégrer un grand nombre de co-variables et les évaluer en tenant compte de leurs éventuelles synergies et de leur correlation, là où les modèles traditionnels de régression linéraire et logistique ont montré leurs limites. Elles semblent donc permettre de répondre à un enjeu majeur en épidémiologie environnementale qui est de prendre en compte des mélanges de polluants pour se rapprocher de scénarios d'exposition réalistes. Cependant, ces méthodes restent assez complexes à mettre en œuvre, et leurs résultats restent en partie difficilement interprétables. Des travaux complémentaires paraissent donc nécessaires afin d'approfondir leurs ces méthodes qui pourraient également être intégrées dans la formation des épidémiologistes voire des professionnels de santé afin de répondre aux nouveaux enjeux de la médecine et du traitement des données de santé. 
330 |a We studied the association between the internal exposure levels of pollutants and the presence of endometriosis in a case-control study of 99 women from Pays de la Loire (France) between 2013 and 2015, with three machine learning approaches : neural networks, support vector machines, and Boosting Trees . The results of this study show that several pollutants are associated with endometriosis. These three approaches can integrate a large number of co-variables and evaluate them taking into account their possible synergies and their correlation, where the traditional linear and logistic regression models have shown their limits. They seem to be able to respond to a major challenge in environmental epidemiology which is to take into account mixtures of pollutants to get closer to realistic exposure scenarios. However, these methods are rather complex to implement, and their results remain partly difficult to interpret. Further work is needed to better know these methods, which could also be integrated into the training of epidemiologists or even health professionals to answer to the new challenges of medicine and the processing of health data. 
337 |a Un logiciel capable de lire un fichier au format PDF 
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