Date : Vendredi 7 mars 2025
Heure : 12h à 13h, heure de l’Atlantique
Lieu : Sur Zoom, en direct de l’Université Memorial de Terre-Neuve
Cette conférence sera présentée par Shenita Pramij, étudiante au doctorat au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Memorial de Terre-Neuve. Il s’agit du cinquième événement de la Tournée de science des données au Canada atlantique, une série de séminaires hybrides organisés par CANSSI Atlantique et destinés aux étudiants de premier cycle de niveau supérieur en statistique ou en informatique. L’animatrice sera Yildiz Yilmaz, professeure agrégée de statistique au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Memorial.
Cet événement se déroulera uniquement en ligne, en direct de l’Université Memorial. Nous vous invitons à vous joindre à nous ! (Nous vous enverrons le lien Zoom lors de votre inscription.)
Veuillez noter que cette conférence débutera à midi, heure de l’Atlantique (et non à l’heure de Terre-Neuve).
(En anglais) Inferring the direct effects of exposure in recurrent event processes, while accounting for mediating factors, is crucial, yet conventional approaches face significant limitations in the presence of complex causal relationships. We introduce two methods to address these challenges. We first explore a two-stage sequential G-estimation method to estimate the controlled direct effect of a randomly assigned exposure, while accounting for potential mediators and confounders, using intensity-based models of recurrent event processes. We also introduce a novel one-stage estimation method based on the estimating equations framework, leveraging the sequential G-estimation principle. We demonstrate that both methods yield unbiased controlled direct effect estimates. The one-stage method also enables the analytical derivation of an estimator for the standard error of the direct effect estimator. We illustrate our approach using a hospital readmission dataset of colorectal cancer patients to estimate the controlled direct effect of sex differences on hospital readmission.
Shenita Pramij est doctorante en statistique à l’Université Memorial de Terre-Neuve. Ses recherches portent sur l’analyse de la médiation, en mettant l’accent sur l’estimation des effets directs contrôlés dans les processus d’événements récurrents. Elle s’intéresse particulièrement à la modélisation de processus complexes avec des applications dans les domaines de la santé et des politiques publiques, en particulier à l’utilisation de méthodes statistiques pour analyser la dynamique des maladies et évaluer les effets des interventions.
Au-delà de ses recherches doctorales, Shenita possède une vaste expérience dans le secteur public en tant que chercheuse en conformité, où elle applique des techniques d’inférence causale pour évaluer l’impact des politiques et des interventions sur la conformité. Son travail vise à améliorer la prise de décision en matière de politiques publiques et à éclairer les interventions ciblées.
Shenita est titulaire d’une maîtrise en statistiques et d’un baccalauréat en mathématiques pures de l’Université Memorial.