Ce projet vise à standardiser les données du Système National des Données de Santé (SNDS) au format OMOP-CDM, un modèle de données commun pour la recherche en santé. Il permet de transformer des extraits de données médicales (DCIR, PMSI, CépiDc) en une structure unifiée et interopérable, facilitant ainsi les analyses épidémiologiques et la recherche clinique. Deux versions sont disponibles, couvrant des périodes et des cohortes spécifiques.

Plateforme permettant d'interroger et d'analyser des données médicales structurées au format FHIR. Elle permet de créer des cohortes de patients en fonction de critères cliniques complexes, de compter les patients répondant à ces critères, ou d'identifier les changements entre cohortes. Utilisée pour des études épidémiologiques, des recherches cliniques ou des analyses de santé publique.

SCALPEL-Flattening est une bibliothèque open source conçue pour transformer et optimiser les données du Système National des Données de Santé (SNDS) en France. Elle permet de convertir des fichiers CSV en formats compressés comme Parquet, puis de les fusionner en tables unifiées pour faciliter l'extraction de concepts médicaux. Ce processus accélère l'analyse des données de santé tout en réduisant leur volume, rendant les bases de données plus accessibles et exploitables pour la recherche et les études épidémiologiques.

Combicancer est un pipeline de traitement et de reformatage de données médicales issues du Système National des Données de Santé (SNDS) en France. Il transforme des données brutes complexes en tables structurées au format OMOP-like, facilitant leur exploitation pour des analyses statistiques et épidémiologiques, notamment sur le cancer. Le projet vise à garantir la qualité, la traçabilité et la reproductibilité des données, tout en optimisant leur accessibilité pour la recherche médicale et la santé publique.

Ce projet est une initiative de recherche médicale menée dans la région de Madang en Papouasie-Nouvelle-Guinée. Il vise à analyser les données d'une cohorte suivie dans le cadre de l'ICEMR Asie-Pacifique. Les scripts R développés permettent de structurer, extraire et analyser les données collectées via des formulaires d'inclusion, de suivi et de morbidité. L'objectif est de transformer ces données en un format exploitable pour des études épidémiologiques, notamment dans le contexte de la pandémie de COVID-19.

Ce projet fournit une formation en ligne pour l'exploration de modèles épidémiologiques à l'aide d'EMULSION, un outil d'analyse de données et de modélisation de systèmes complexes. Il permet aux utilisateurs de mieux comprendre les dynamiques de transmission des maladies et d'élaborer des stratégies de contrôle.

Ce projet piloté par l'UMR ASTRE (Cirad) vise à structurer et animer un chantier dédié à l'urgence climatique et à la réduction de l'empreinte carbone de l'organisme. Il inclut la modélisation mathématique appliquée à l'épidémiologie pour mieux comprendre les dynamiques de transmission des maladies, ainsi que la création de supports de formation et de présentation pour diffuser ces connaissances. Le projet s'appuie sur des collaborations académiques et des financements publics.