Publications

Identification des variants génétiques rares associés au risque de second cancer après traitement d'un cancer pédiatrique. Claire Ducos. []: ; .
Thesis
Développements méthodologiques pour l'étude du rôle des variants récessifs rares dans les maladies multifactorielles. FOULON Sidonie; TRUONG Thérèse; PERDRY Hervé; LEUTENEGGER Anne-Louise. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Thesis
Identification de sous-groupes à l'aide de biomarqueurs de grande dimension dans les essais randomisés. Dirigée par Stefan Michiels & Federico Rotolo. Belhechmi Shaima . []: Paris Sud; .
Thesis
Prédiction de la survie des patients atteints de cancer du foie à partir des CT-scans utilisant des réseaux de neurones profonds et de la régression basée sur les caractéristiques radiomiques . Zossou Vincent. []: ; .
Thesis
Épidémiologie du fibrome utérin dans la cohorte prospective E3N. HACHEM Sara ; KVASKOFF Marina. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
Thesis
Optimisation de la prise en charge thérapeutique des patients avec une maladie rénale chronique : étude de pharmaco-épidémiologie dans la cohorte CKD REIN. Dirigée par Ziad Massy & Sophie Liabeuf. Laville Solène. []: UVSQ; .
    Thesis
    Smoking and Cannabis Use among Childhood Cancer Survivors: Results of the French Childhood Cancer Survivor Study. Nicolas Bougas,Brice Fresneau,Sandrine Pinto,Aurelie Mayet,Joffrey Marchi,Francois Pein,Imene Mansouri,Neige M.Y. Journy,Angela Jackson,Vincent Souchard,Charlotte Demoor-Goldschmidt,Giao Vu-Bezin,Carole Rubino,Odile Oberlin, Nadia Haddy,Florent de Vathaire,Rodrigue S. Allodji,Agnes Dumas. . ; :
    Article
    Utilisation de glucocorticoïdes et risque de cancers à partir de bases de données françaises et norvégiennes. OLIVIER Eléa ; SEVERI Gianluca ; CAIRAT Manon. []: Université Paris-Saclay - École doctorale de santé publique; .
    Thesis
    Méta-analyse en réseau et cancer ORL : utilité des critères de jugement multiples.. Claire Petit. []: ; .
    Thesis
    Méthodes d'apprentissage profond pour prédire la survie en oncologie à partir de données multi-omiques et de pathologie numérique. Hakim Benkirane. []: ; .
    Thesis