Chargé d’étude spécialisé en data-management / data analyst (f/h) - unité Santé mentale et périnatale / réf. DMNTT-CDD-2025-04 Nouveau Santé publique France depuis 1 Jour
Catégorie de l'offre d'emploi: Santé publique
La Direction des maladies non transmissibles et des traumatismes (DMNTT)assure la surveillance épidémiologique des maladies non transmissibles et des traumatismes, de leurs principaux déterminants ainsi que de leurs complications. Ses missions s’inscrivent dans les priorités de la Stratégie Nationale de Santé et de la Stratégie de Santé Outre-Mer et contribuent à plusieurs plans de santé nationaux et régionaux.
L’Unité UPEPS Périnatalité, petite enfance et santé mentale comporte deux programmes centrés sur la périnatalité et la santé mentale. Le programme de surveillance de la santé périnatale et petite enfance comprend la production d’indicateurs de morbidité et mortalité maternelle ainsi que fœtale, néonatale et de l’enfant et la surveillance des facteurs de risque ou protecteurs durant la grossesse et la petite enfance (tabagisme maternel, consommation d’alcool, allaitement…), à partir de différentes sources de données : données du Système National des Données de Santé (SNDS), grandes enquêtes notamment les Enquêtes Nationales Périnatales (ENP), ENP-DROM et Epifane, enquêtes ad hoc, certificats de santé, registres ….La surveillance des anomalies congénitales repose elle plus spécifiquement sur les données des 7 registres d’anomalies congénitales et sur les données du SNDS. Les travaux de l’UPEPS sont menés en collaboration avec d’autres unités de la DMNTT dans une approche globale des registres, sur des sujets transverses ainsi qu’avec d’autres directions de l’agence (DiRE, DPPS, DATA, DSET, DMI…)
Dans le cadre de la réponse à un appel à manifestation de la bibliothèque ouverte des algorithmes en santé (BOAS) du Health Data Hub (HDH), l’unité UPEPS Périnatalité, petite enfance et santé mentale a obtenu d’évaluer au niveau national, voire infranational, la qualité de plusieurs requêtes / algorithmes du champ de la périnatalité dans le SNDS grâce aux bases appariées d’enquêtes (gold standard) aux données du SNDS.
Missions / Contenu du poste
Rattaché(e) à l’unité UPEPS Périnatalité, Petite enfance et Santé mentale, plus spécialement au programme de Périnatalité, et sous la responsabilité de la responsable d’unité, le chargé d’étude aura pour mission, en collaboration avec les partenaires, de contribuer à l’implémentation des algorithmes à évaluer dans l’espace projet SNDS dédié, à l’évaluation de leur fiabilité à partir de la base de données appariées, à sélectionner et à appliquer une méthode pour évaluer la qualité des indicateurs à un niveau régional, voire départemental (effectifs réduits).
Le chargé d’étude sera également amené à participer à la production de livrables: programmes en open source, documentation des programmes et article sur l’évaluation des algorithmes.
* Implémenter plusieurs algorithmes en périnatalité à évaluer dans les différentes bases de données du SNDS(DCIR, PMSI)
* Exploiter les données l’Enquête Nationale Périnatale 2021 pour générer les gold standard, dont une partie de l’enquête est issue d’un recueil à partir du dossier médical en maternité.
* Evaluer la fiabilité de ces algorithmes par confrontation des données SNDS avec les données de l’Enquête Nationale Périnatale de 2021
* Participer aux réunions collaboratives entre les différentes partenaires: Health Data Hub, équipe Inserm OPPaLE (anciennement EPOPé), CNAM…
* Recherche bibliographique sur les méthodes statistiques permettant d’évaluer la fiabilité à des échelons fins (région, département) avec peu d’effectifs
* Après la recherche bibliographique: application sur les algorithmes pour les évaluer au niveau infranational
* Rédiger la documentation relative à la constitution de ces algorithmes
* Présenter les résultats intermédiaires et finaux aux partenaires
* Mettre à disposition, dans un cadre collaboratif, la documentation sur les algorithmes et les programmes dans l’infrastructure du HDH pour alimenter la BOAS
* Participer à la valorisation des travaux de ce programme (article scientifique, présentations en congrès)
Compétences requises / profil attendu
-Bac+3 à bac+5
-Master 2 ou licence de statistiques, santé publique, sciences de données
- Expérience :2 ans, si possible, d’expérience dans l’exploitation de bases de données complexes, idéalement le SNDS
Aptitudes et compétences :
Il est attendu pour ce poste:
* Formation et habilitation SNDS (en absence, une habilitation sera possible)
* Compétence en gestion des bases de données relationnelles et connaissance du langage SQL
* Analyse statistique des bases de données complexes (SNDS)
* Maîtrise des logiciels de statistiques (SAS ou R) et bureautique (Word, Excel, Power-Point, Outlook), indispensable
* Etre force de proposition sur le data-management et les analyses statistiques
* Organisation et rigueur, autonomie, esprit d'initiative
* Aptitude au travail en équipe, capacité relationnelleCapacité de communication orale et écrite
Description de l'offre
Contexte
La Direction des maladies non transmissibles et des traumatismes (DMNTT)assure la surveillance épidémiologique des maladies non transmissibles et des traumatismes, de leurs principaux déterminants ainsi que de leurs complications. Ses missions s’inscrivent dans les priorités de la Stratégie Nationale de Santé et de la Stratégie de Santé Outre-Mer et contribuent à plusieurs plans de santé nationaux et régionaux.
L’Unité UPEPS Périnatalité, petite enfance et santé mentale comporte deux programmes centrés sur la périnatalité et la santé mentale. Le programme de surveillance de la santé périnatale et petite enfance comprend la production d’indicateurs de morbidité et mortalité maternelle ainsi que fœtale, néonatale et de l’enfant et la surveillance des facteurs de risque ou protecteurs durant la grossesse et la petite enfance (tabagisme maternel, consommation d’alcool, allaitement…), à partir de différentes sources de données : données du Système National des Données de Santé (SNDS), grandes enquêtes notamment les Enquêtes Nationales Périnatales (ENP), ENP-DROM et Epifane, enquêtes ad hoc, certificats de santé, registres ….La surveillance des anomalies congénitales repose elle plus spécifiquement sur les données des 7 registres d’anomalies congénitales et sur les données du SNDS. Les travaux de l’UPEPS sont menés en collaboration avec d’autres unités de la DMNTT dans une approche globale des registres, sur des sujets transverses ainsi qu’avec d’autres directions de l’agence (DiRE, DPPS, DATA, DSET, DMI…)
Dans le cadre de la réponse à un appel à manifestation de la bibliothèque ouverte des algorithmes en santé (BOAS) du Health Data Hub (HDH), l’unité UPEPS Périnatalité, petite enfance et santé mentale a obtenu d’évaluer au niveau national, voire infranational, la qualité de plusieurs requêtes / algorithmes du champ de la périnatalité dans le SNDS grâce aux bases appariées d’enquêtes (gold standard) aux données du SNDS.
Missions / Contenu du poste
Rattaché(e) à l’unité UPEPS Périnatalité, Petite enfance et Santé mentale, plus spécialement au programme de Périnatalité, et sous la responsabilité de la responsable d’unité, le chargé d’étude aura pour mission, en collaboration avec les partenaires, de contribuer à l’implémentation des algorithmes à évaluer dans l’espace projet SNDS dédié, à l’évaluation de leur fiabilité à partir de la base de données appariées, à sélectionner et à appliquer une méthode pour évaluer la qualité des indicateurs à un niveau régional, voire départemental (effectifs réduits).
Le chargé d’étude sera également amené à participer à la production de livrables: programmes en open source, documentation des programmes et article sur l’évaluation des algorithmes.
Activités :
* Implémenter plusieurs algorithmes en périnatalité à évaluer dans les différentes bases de données du SNDS(DCIR, PMSI)
* Exploiter les données l’Enquête Nationale Périnatale 2021 pour générer les gold standard, dont une partie de l’enquête est issue d’un recueil à partir du dossier médical en maternité.
* Evaluer la fiabilité de ces algorithmes par confrontation des données SNDS avec les données de l’Enquête Nationale Périnatale de 2021
* Participer aux réunions collaboratives entre les différentes partenaires: Health Data Hub, équipe Inserm OPPaLE (anciennement EPOPé), CNAM…
* Recherche bibliographique sur les méthodes statistiques permettant d’évaluer la fiabilité à des échelons fins (région, département) avec peu d’effectifs
* Après la recherche bibliographique: application sur les algorithmes pour les évaluer au niveau infranational
* Rédiger la documentation relative à la constitution de ces algorithmes
* Présenter les résultats intermédiaires et finaux aux partenaires
* Mettre à disposition, dans un cadre collaboratif, la documentation sur les algorithmes et les programmes dans l’infrastructure du HDH pour alimenter la BOAS
* Participer à la valorisation des travaux de ce programme (article scientifique, présentations en congrès)
Compétences requises / profil attendu
-Bac+3 à bac+5
-Master 2 ou licence de statistiques, santé publique, sciences de données
- Expérience :2 ans, si possible, d’expérience dans l’exploitation de bases de données complexes, idéalement le SNDS
Aptitudes et compétences :
Il est attendu pour ce poste:
* Formation et habilitation SNDS (en absence, une habilitation sera possible)
* Compétence en gestion des bases de données relationnelles et connaissance du langage SQL
* Data-management
* Analyse statistique des bases de données complexes (SNDS)
* Maîtrise des logiciels de statistiques (SAS ou R) et bureautique (Word, Excel, Power-Point, Outlook), indispensable
* Etre force de proposition sur le data-management et les analyses statistiques
* Organisation et rigueur, autonomie, esprit d'initiative
* Aptitude au travail en équipe, capacité relationnelleCapacité de communication orale et écrite
Modalités de candidature
Adresser les candidatures (lettre de motivation + CV) en indiquant la référence de l’annonce par courriel: recrut@santepubliquefrance.fr
* Les actualités générales de la santé publique
#J-18808-Ljbffr
En cliquant sur "JE DÉPOSE MON CV", vous acceptez nos CGU et déclarez avoir pris connaissance de la politique de protection des données du site jobijoba.com.