Association entre l'exposition au plomb et aux solvants et les maladies neurodégénératives à partir des données du Système National des Données de Santé (SNDS). Dirigée par Alexis Elbaz & Frédéric Moisan. Vlaar Tim. []: Paris Sud; .
Exposition environnementale à la lumière artificielle pendant la nuit (LAN) et risque de cancer du sein : développement d'indicateurs d'exposition et analyse de données épidémiologiques. PRAJAPATI Nirmala; GUENEL Pascal; FAURE Elodie. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Développements des réseaux de neurones pour données censurées : prédiction de survie après un traitement adjuvant dans le cancer du sein. Roblin , Elvire. []: ; .
Comparaison du risque cardiovasculaire et de la mortalité entre patients transplantés rénaux et malades rénaux chroniques à fonction rénale équivalente. Cheddani, Lynda; Massy, Ziad A.. []: UVSQ; .
Inégalités sociales de santé du dépistage par FCU : étude du sur et du sous dépistage en fonction des caractéristiques des femmes et du parcours de soins à partir des données de la cohorte Constances. Dirigée par Laurent Rigal et Virginie Ringa.. Sassenou, Jeanne. []: Université Paris Saclay; .
Étude des liens entre l'exposition aux mélanges de substances chimiques et le risque de cancer du sein, et investigation de leurs mécanismes de cancérogenèse à travers l'inflammation et le stress oxydatif. FRENOY Pauline; MANCINI Francesca; PERDUCA Vittorio. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Étude des comorbidités chez les femmes atteintes d’endométriose dans la cohorte ComPaRe-Endométriose. MOKRAOUI Nadjib Mohammed; KVASKOFF Marina. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Inflammation chronique et cancer de la prostate : rôle des infections, des maladies de l'appareil urinaire et rénal et influence des gènes de l'inflammation ou de réponse aux infections dans ces associations. SAWAYA Melissa; MENEGAUX Florence. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Méthodes d'apprentissage profond pour prédire la survie en oncologie à partir de données multi-omiques et de pathologie numérique. Hakim Benkirane. []: ; .