Contenu
L'école se déroule sur 2 semaines. Sans prétendre à l'exhaustivité, elle offre un panorama relativement complet des concepts épidémiologiques classiques ainsi que des modèles et méthodes mathématiques et statistiques utilisés en épidémiologie. Elle couvre :
- l'épidémiologie classique, comme l'étude de facteurs de risque, les modèles de survie, les études cas-témoin ;
- la modélisation dynamique déterministe et stochastique de la propagation d'épidémies, des modèles SI aux modèles individu-centrés ;
- les modèles statistiques explicatifs ;
- les modèles spatiaux de dispersion.
Elle propose des cours méthodologiques et des illustrations variées en épidémiologie humaine, animale et végétale et s'appuie sur de nombreux TP et TD. La liste des cours dispensés est disponible pour chaque école : EpiCasa07, EpiCasa09 et EpiCasa12.
Intervenant.es
Les intervenant.es sont issu.es d'horizons différents, mathématiques, statistiques, médecine et biologie, et sont impliqué.es en épidémiologie par leurs travaux de recherche. La liste des intervenant.es est disponible pour chaque école : EpiCasa07, EpiCasa09 et EpiCasa12.
Public visé & pré-requis
Cette formation s'adresse à des étudiant.es ou des chercheur.es en mathématiques appliquées et statistiques qui souhaitent s'initier à l'épidémiologie, se familiariser avec les méthodes mathématiques et statistiques usuellement employées dans ce domaine et s'approprier la démarche de modélisation. Le niveau minimum requis est un master de mathématiques appliquées et/ou de statistiques (éventuellement en cours).
La langue de l'école est le français. Outre une bonne maîtrise de cette langue, il est préférable que les participant.es aient des connaissances de base dans les domaines suivants :
- probabilités et statistiques : variables aléatoires, distributions de probabilités continues et discrètes, estimateurs, modèles de régression ;
- algèbre linéaire : matrices et leurs éléments propres ;
- systèmes dynamiques : équations différentielles, stabilité ;
- connaissance d'un langage de programmation : Scilab, R, Matlab, etc.
