Étude de l'association entre l'exposition aux polluants organiques persistants (POPs) et l'endométriose, à l'aide d'algorithmes d'apprentissage statistique. Exploitation des données du projet ENDOTOX : une étude cas-témoins réalisée en Pays de la Loire entre 2013 et 2015
Par : Mouret, Delphine
Document archivé le : 09/06/2020
Dans ce travail nous avons étudié l'association entre les niveaux d'exposition internes de polluants et la présence d'endométriose dans une étude cas-témoin de 99 femmes des Pays de la Loire (France) entre 2013 et 2015, via trois approches « multi-polluants » d'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support, et les « Boosting Trees ». Les résultats de cette étude montrent que plusieurs polluants sont associés à l'endométriose. Ces trois approches peuvent intégrer un grand nombre de co-variables et les évaluer en tenant compte de leurs éventuelles synergies et de leur correlation, là où les modèles traditionnels de régression linéraire et logistique ont montré leurs limites. Elles semblent donc permettre de répondre à un enjeu majeur en épidémiologie environnementale qui est de prendre en compte des mélanges de polluants pour se rapprocher de scénarios d'exposition réalistes. Cependant, ces méthodes restent assez complexes à mettre en œuvre, et leurs résultats restent en partie difficilement interprétables. Des travaux complémentaires paraissent donc nécessaires afin d'approfondir leurs ces méthodes qui pourraient également être intégrées dans la formation des épidémiologistes voire des professionnels de santé afin de répondre aux nouveaux enjeux de la médecine et du traitement des données de santé.
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