Epidémiologiste statisticien

Description du poste

Missions

Le système de surveillance SurSaUD® est un système de surveillance dit syndromique, basé sur la remontée quotidienne automatisée de données provenant de 4 sources d’information : les services d’urgence hospitaliers du réseau OSCOUR®, les associations SOS Médecins, les bureaux d’état civil (données de mortalité toutes causes) et les certificats électroniques de décès portant les causes de décès. Il sera enrichi dès l’été 2024 d’une cinquième source : les données des SAMU. Mis en place en 2004, le système intègre, chaque année, 20 millions de passages aux urgences, 3 millions d’actes médicaux SOS Médecins et de l’ensemble des décès. Il dispose donc, 21 ans après sa création, d’un historique très riche disponible pour la veille, l’alerte et les études innovantes dans le domaine de la surveillance épidémiologique.

Le chargé d’études scientifiques contribue aux activités de surveillance à visée de veille et d’alerte sanitaire à partir des données de SurSaUD®. En appui aux épidémiologistes de l’équipe, il contribue au développement d’outils, programmes sous R et analyses statistiques pour la réalisation des études s’appuyant sur les données SurSaUD®.

Activités

Sous l’autorité du responsable d’unité et en lien étroit avec ses collègues de l’équipe SurSaUD®, le chargé d’études assurera plus particulièrement les activités suivantes :

Contribuer aux activités de surveillance à visée de veille et d’alerte sanitaire à partir des données SurSaUD® :

1. Participer, dans le cadre d’une permanence hebdomadaire, à la surveillance réactive (quotidienne et hebdomadaire) assurée par l’équipe, en analysant les données SurSaUD® et en produisant les supports de restitution associés ;
2. Contribuer à la réponse aux demandes non programmées et mener les investigations nécessaires, notamment en cas d’alerte sanitaire ;
3. Contribuer, selon les besoins, à la préparation des réunions de sécurité sanitaire ;
4. Participer à l’animation des réseaux du système lors de comités de pilotage des réseaux de professionnels de santé du système SurSaUD® et de groupes d’experts nationaux et internationaux.

Contribuer au développement et à la gestion des outils d’analyse et de mise à disposition des données :

5. Extraire, compiler et mettre à jour des jeux de données pour répondre aux besoins internes et externes et mettre à disposition des indicateurs en open data.
6. Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données grâce à des processus de nettoyage, de validation et à la création d’outils dédiés.
7. Concevoir, déployer et maintenir des outils de reporting automatisés (rapports, tableaux de bord, outils d’investigation avancés) pour restituer les résultats.
8. Participer activement aux réunions de travail et aux ateliers techniques avec les partenaires internes et externes, afin d’identifier les besoins, recueillir les retours et prioriser les évolutions du système.

Contribuer à la conception, à la mise en œuvre d’analyses et à la valorisation des données SurSaUD® en lien avec les épidémiologistes de l’équipe :

9. Rédiger des notes méthodologiques détaillant les traitements réalisés, les choix méthodologiques et les bonnes pratiques pour assurer reproductibilité, et la continuité d’activité ;
10. Contribuer à la rédaction des protocoles et aux choix méthodologiques ;
11. Mettre en œuvre des analyses statistiques et effectuer des recherches bibliographiques ;
12. Contribuer à la valorisation scientifique des travaux du projet (rédaction d’articles, communications, participation à des conférences) et à la diffusion les résultats auprès de la communauté scientifique.

Ces activités s’intègrent dans un environnement technique dynamique et collaboratif, mobilisant des outils de développement modernes, des langages adaptés à la statistique et à la science des données, et des infrastructures de calcul performantes. L’épidémiologiste-statisticien évoluera au sein d’une équipe pluridisciplinaire, en interaction étroite avec des épidémiologistes, data scientists, statisticiens et ingénieurs.

Les principaux outils et technologies mobilisés incluent :

13. Langages : R, SAS, Python ;
14. Visualisation : Shiny, Rmarkdown, Rofficer, Quarto, Superset ;
15. Environnement collaboratif : GitLab (versionning, intégration continue) ;
16. Automatisation et orchestration : Apache Airflow
17. Environnements de développement : RStudio, VS Code, IA Mistral