En tant qu’épidémiologiste, mon rôle principal au sein de l’équipe « Générations et santé » est de concevoir et planifier des projets de recherche épidémiologique à partir des données de la cohorte E3N. En particulier, j’ai utilisé les données de cette cohorte pour analyser la relation entre les traitements hormonaux de la ménopause (THM), tels qu’ils sont utilisés en France, et le risque de cancer du sein ainsi que d’autres maladies. Les données E3N se sont enrichies depuis quelques années de données exhaustives de remboursement de médicaments, ce qui m’amène à élargir mes travaux à l’évaluation des risques et bénéfices associés à d’autres médicaments que les THM. Je suis particulièrement sensible à la nécessité d’identifier et minimiser, par un design adéquat et l’utilisation de méthodes d’analyse adaptées, les biais potentiels qui sont souvent attachés aux études épidémiologiques et en particulier pharmaco-épidémiologiques.
As an epidemiologist, my main role in the “Health across generations” research team is to design and implement data analyses based on the E3N cohort material. In particular, I analyzed data from the E3N cohort study to provide information that helped evaluate the benefit/risk ratio of "French" menopausal hormone therapies (MHT), especially towards the risk of breast cancer. A few years ago, the E3N data have been enriched with exhaustive drug reimbursement data, which gave me the opportunity to expand my research field into the evaluation of risks and benefits associated with drugs other than MHT. I am particularly attentive to the necessity of identifying and minimizing potential biases that are often present in epidemiological studies, in particular in the pharmacoepidemiology field, using adequate design and methods of analysis.
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