AHMED

Ismail
AHMED
Biostatisticien.ne
Chercheur.se
Compétences
Biostatististique
Résumé de l'activité

Je suis chargé de recherche Inserm au sein de l’équipe « Biostatistique en grande dimension pour la sécurité des médicaments et la génomique ».
L’objet principal de ma recherche porte sur le développement d’approches issues de l’apprentissage statistique, avec un intérêt particulier pour les champs de la sélection de variables et de l’inférence (causale) en grande dimension. Cette recherche méthodologique est en premier lieu motivée par le développement d’outils de surveillance des effets indésirables médicamenteux à partir de très grandes bases de données de notifications spontanées (bases nationale et mondiale de pharmacovigilance) et médico-administratives (système national des données de santé, SNDS).

I am a researcher at Inserm in the team "High dimensional biostatistics for drug safety and genomics".
The main focus of my research is on the development of statistical learning approaches, with a particular interest in the fields of variable selection and high-dimensional (causal) inference. This methodological research is primarily motivated by the development of tools for monitoring adverse drug reactions from very large databases of spontaneous reports (national and worldwide pharmacovigilance databases) and medico-administrative databases (national health data system, SNDS).

ORCID : https://orcid.org/0000-0003-0468-6858

ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Ismail-Ahmed-19

Organisme d'appartenance

INSERM

Chargé.e de recherche
01 45 59 50 57

Hôpital Paul Brousse 15/16


Publications

High-Dimensional Propensity Score-Adjusted Case-Crossover for Discovering Adverse Drug Reactions from Computerized Administrative Healthcare Databases. Volatier, Etienne; Salvo, Francesco; Pariente, Antoine; Courtois, Émeline; Escolano, Sylvie; Tubert-Bitter, Pascale; Ahmed, Ismaïl. Drug Safety. 2022; : . doi:10.1007/s40264-022-01148-5
Article
Identifying Drugs Inducing Prematurity by Mining Claims Data with High-Dimensional Confounder Score Strategies. Demailly, Romain; Escolano, Sylvie; Haramburu, Françoise; Tubert-Bitter, Pascale; Ahmed, Ismaïl. Drug Safety. 2020; : . doi:10.1007/s40264-020-00916-5
Article
Class-imbalanced subsampling lasso algorithm for discovering adverse drug reactions. Ahmed, Ismaïl; Pariente, Antoine; Tubert-Bitter, Pascale. Statistical Methods in Medical Research. 2018; 27: p.785-797. doi:10.1177/0962280216643116
Article
Propensity Score-Based Approaches in High Dimension for Pharmacovigilance Signal Detection: an Empirical Comparison on the French Spontaneous Reporting Database. Courtois, Émeline; Pariente, Antoine; Salvo, Francesco; Volatier, Étienne; Tubert-Bitter, Pascale; Ahmed, Ismaïl. Frontiers in Pharmacology. 2018; 9: p.1010. doi:10.3389/fphar.2018.01010
Article