Titre du projet de stage : Hétérogénéité des trajectoires de 3 indicateurs du vieillissement dans la population générale.
Laboratoire : Inserm U1153 – Epidemiology of Ageing and neurodegenetative disease.
Equipe d’accueil : Equipe EpiAgeing : Epidemiology of Ageing & Neurodegenerative diseases
Adresse : Université de Paris, Inserm U1153, 10 avenue de Verdun, 75010 Paris
Nom du responsable de l’équipe : Archana Singh-Manoux, Séverine Sabia
Nom des encadrants : Benjamin Landré, Ian Meneghel Danilevicz
Sujet : Le vieillissement de la population accroit les enjeux individuels et sociétaux liés au maintien d’un bon niveau de santé et d’autonomie chez les personnes âgées. Trois indicateurs centraux (multimorbidité, handicap et fragilité) sont communément utilisés pour décrire la santé des personnes vieillissantes jusqu’au décès, en population générale. L’évolution de ces indicateurs fait l’objet de nombreuses recherches qui les étudient cependant principalement indépendamment ou par pairs. Ceci ne permet qu’une description incomplète des trajectoires de vieillissements possibles dans la population et limite également les possibilités d’identifier les facteurs modifiables ou structurelles impliqués, à différent âges de la vie, dans les trajectoires les plus délétères.
Ce stage a pour objectif d’étudier les trajectoires de vieillissement de personnes de 50 et plus, en population générale, en identifiant les principales trajectoires existantes et en évaluant les facteurs (sociodémographiques et comportements de santé) qui leur sont associés. Des méthodes d’analyses de séquences (multidomain sequence analysis, probalistic suffix trees) et de clustering (k-mean, k-medoids) seront utilisées pour modéliser et comprendre les trajectoires des trois indicateurs de vieillissement évalués simultanément. Ces analyses seront réalisées sur les données des cohortes harmonisées du Gateway to Global Aging (HRS, ELSA, TILDA) regroupant plusieurs dizaines de milliers de participants avec un suivi jusqu’à 20 ans. Une bonne maîtrise de programmation (logiciel R) et des connaissances en statistiques (clustering, analyse de séquences) sont attendues pour ce projet.
Contact : Benjamin Landré, email : benjamin.landre@inserm.fr
