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Stage N°1

 M2 Bio-Mathématique / Modélisation 

CONTEXTE / OBJET du STAGE

   L’antibiorésistance est l’un des plus importants enjeux de santé publique à l’échelle planétaire. Compte tenu du faible nombre de nouveaux antibiotiques en cours de développement ou récemment mis sur le marché, des approches complémentaires doivent être mobilisées pour lutter contre ce phénomène.
   Dans ce contexte, la vaccination constitue un outil prometteur¹. D’une part, certains vaccins bactériens limitent directement le risque de transmission ou d’infection par les bactéries qu’ils ciblent. D’autre part, beaucoup de vaccins peuvent, en réduisant les infections, diminuer l’exposition antibiotique associée, et donc la pression de sélection qui favorise l’antibiorésistance².
   Les effets directs et indirects des vaccins sur l’antibiorésistance sont donc complexes, et leur analyse nécessite des outils avancés de modélisation mathématique et de simulation³. Dans ce contexte, le laboratoire « Modélisation, Epidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires » (MESuRS) du Cnam développe des approches de modélisation mathématique permettant de mieux comprendre la transmission virale ou bactérienne et la sélection d’antibiorésistance. L’objectif du stage est de développer, en s’appuyant sur l’expertise du laboratoire, un cadre de modélisation opérationnel permettant d’évaluer l’impact potentiel de différents vaccins sur différentes bactéries résistantes aux antibiotiques.

DESCRIPTIF du STAGE
   Dans un premier temps, il s’agira de proposer un modèle générique de la transmission d’une bactérie en population, et de la sélection de souches résistantes sous l’effet de l’exposition antibiotique. Ce modèle sera ensuite couplé avec un modèle de transmission d’une autre bactérie ou d’un virus, responsable d’infection et pour lequel un vaccin est disponible. Ces modèles déterministes compartimentaux, qui s’appuieront sur des systèmes d’équations différentielles, permettront d’explorer la circulation croisée des deux pathogènes considérés, les conséquences des infections au second pathogène sur l’exposition antibiotique de la population et donc l’antibiorésistance chez le premier pathogène, et enfin l’impact potentiel du vaccin.
   Dans un deuxième temps, ces modèles seront paramétrés pour refléter différentes situations pertinentes en santé publique en termes de couples bactérie résistante / vaccin : par exemple, vaccination contre la grippe et staphylocoques résistants à la méticilline. Des distributions de valeurs possibles pour chaque paramètre seront explorées dans les simulations, permettant de fournir des intervalles de prédiction.
   Enfin, la dernière partie du stage consistera à développer une interface utilisateur ergonomique permettant de visualiser simplement les prédictions du modèle en fonction du couple bactérie résistante / vaccin exploré.

INFORMATIONS PRATIQUES ET CONTACT
   Le stage débutera entre février et mai 2025, pour une période de 5 à 6 mois. Il se déroulera en collaboration entre le laboratoire « Modélisation, Epidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires » du Conservatoire national des Arts et Métiers (Pr. Laura Temime, Dr. Quentin Leclerc) et l’unité « Epidémiologie et modélisation de la résistance aux antimicrobiens » de l’institut Pasteur/Inserm/UVSQ (Pr. Lulla Opatowski), et sera hébergé à Paris 3ème.

   Des connaissances de base en modélisation mathématique (ex. équations différentielles) et en programmation (R, Python) seront nécessaires, ainsi qu’un intérêt pour l’étude des maladies infectieuses.

► Pour candidater, envoyer CV et lettre de motivation à Laura Temime (laura.temime@lecnam.net).

REFERENCES

1. World Health Organization. Estimating the impact of vaccines in reducing antimicrobial resistance and antibiotic use. 2024.
2. Tedijanto et al. Estimating the proportion of bystander selection for antibiotic resistance among potentially pathogenic bacterial flora. PNAS, 2018.
3. Atkins et al. Use of mathematical modelling to assess the impact of vaccines on antibiotic resistance. Lancet ID, 2018.

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Stage N°2

 M2 Bio-Mathématique / Modélisation 

Contexte: Clostridioides difficile est une bactérie responsable d'infections intestinales, affectant principalement les personnes âgées de plus de 45 ans. Elle est surtout présente dans les établissements de santé, car les individus ne deviennent sensibles à la colonisation par cette bactérie que lorsqu'ils souffrent de dysbiose (perturbation de la flore intestinale normale, souvent due à la consommation d'antibiotiques). Une fois colonisés, les individus peuvent alors souffrir d'une infection à C. difficile (ICD), qui peut entraîner de graves problèmes de santé.
Malheureusement, l’augmentation actuelle de l’antibiorésistance chez toutes les bactéries entraîne des traitements antibiotiques plus long, et donc un risque plus important de dysbiose, de colonisation, et d’infection par C. difficile. Cependant, des vaccins sont en cours de développement et offrent d’importantes perspectives de prévention. La comparaison du coût de ces différentes stratégies de vaccination et de leur impact direct ou indirect sur les ICD nécessite des outils avancés de mathématiques et simulation. Dans ce contexte, le laboratoire MESuRS du Cnam développe des approches de modélisation mathématique permettant de mieux comprendre l’impact d’interventions en prenant en compte les dynamiques de transmission des bactéries.

L’objectif du stage est de développer un cadre de modélisation permettant d’évaluer l’impact des stratégies de vaccination contre C. difficile, en prenant en compte les dynamiques de l’antibiorésistance.

Vous devrez formaliser un modèle déterministe compartimental à partir d’un système d’équations différentielles ordinaires afin de décrire les dynamiques de C. difficile et des ICD dans une population. Le modèle devra prendre en compte la transmission de C. difficile entre les individus, mais également l’impact de l’antibiorésistance chez d’autres bactéries sur l’incidence des ICD. Enfin, vous évaluerez l’impact direct de vaccins empêchant la colonisation d’individus par C. difficile ou réduisant le risque d'ICD grave, ainsi que l’impact indirect de vaccins contre d’autres bactéries réduisant le risque consommation d’antibiotiques et de dysbiose. L’efficacité de ces vaccins étant incertaine à l’heure actuelle, vous devrez illustrer les conditions dans lesquelles différentes stratégies seraient préférables.

    Le travail consistera en :

• Analyse du problème posé à travers une étude bibliographique (aspects biologiques et de modélisation)
• Conception et construction d’un modèle mathématique de la transmission des bactéries en intégrant les caractéristiques liées à la problématique (programmation en R ou autre langage)
• Calibration/validation du modèle aux données existantes
• Simulation de scenarios de vaccination et conclusions de santé publique

   Ce stage bénéficiera de l’expérience du laboratoire MESuRS en termes de modélisation de la résistance aux antibiotiques, ainsi que sur les sujets associés à l’évaluation de l’impact d’interventions.

Laboratoire: Laboratoire « Modélisation, Epidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires » (Cnam), et unité « Epidémiologie et Modélisation de la Résistance aux Antimicrobiens » (Institut Pasteur/Inserm/UVSQ)

Durée et lieu du stage :  5 à 6 mois, Conservatoire National des Arts et Métiers (Paris 3e)

Encadrement: Dr. Quentin Leclerc, Pr. Laura Temime, Pr. Lulla Opatowski

Contact: Envoyer lettre de motivation et CV à  quentin.leclerc@lecnam.net

Références:

• Revue des modèles mathématiques sur les dynamiques de C. difficile : https://doi.org/10.1016/j.anaerobe.2022.102541
• Prévalence des infections par C. difficile en Europe : https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2022.27.26.2100704
• Lien entre expositions aux antibiotiques et risque d’infection par C. difficile : https://doi.org/10.1093/jac/dkt477

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Stage N°3

 M2 Biostatistique / Epidémiologie /Santé Publique

CONTEXTE : La résistance aux antimicrobiens, qui aggrave la morbidité et la mortalité des patients et le coût des soins, constitue une menace majeure à l’hôpital. Contrôler la transmission nosocomiale de bactéries résistantes est donc essentiel pour les hôpitaux. Pour cela, il est nécessaire de mieux caractériser les facteurs favorisant cette propagation, afin de concevoir et d'évaluer des interventions efficaces. L’un des enjeux clés est celui de la gestion des antibiotiques, dont on sait qu’ils peuvent favoriser la sélection des bactéries résistantes. Dans ce contexte, l’hôpital Saint Joseph-Saint Luc à Lyon a mis en place en janvier 2014 une intervention incitant à substituer la ceftriaxone, un antibiotique soupçonné d’exercer une forte pression de sélection en faveur des entérobactéries multirésistantes, par un autre antibiotique, le cefotaxime. Dans une étude antérieure analysant les données de l’hôpital entre 2011 et 2016¹, nous avons montré que cette intervention a été suivie d’une diminution significative dans le service de réanimation des infections à entérobactéries productrices de béta-lactamases à spectre étendu. Néanmoins, le maintien de cet effet à plus longue échéance n’a pas été vérifié. Par ailleurs, la pandémie de COVID-19 a fortement affecté les hôpitaux, avec un impact encore mal compris sur l’antibiorésistance².. En effet, d’une part, la désorganisation des soins qui s’en est suivie, ainsi que l’utilisation accrue d’antibiotiques chez les patients COVID-19, ont pu favoriser la sélection de bactéries résistantes. Mais d’autre part, la mise en oeuvre de mesures de contrôle strictes pendant les vagues pandémiques a pu avoir l’avantage collatéral de réduire la propagation de ces bactéries.

 L’objectif du stage est d’analyser les données de surveillance de l’hôpital Saint Joseph-Saint Luc de 2011 à 2023, afin de mieux comprendre les déterminants de l’antibiorésistance dans cet hôpital. En particulier, il s’agira (1) d’évaluer l’impact à long terme de l’intervention de 2014 et (2) d’étudier l’impact de la pandémie de COVID-19 sur la dynamique de l’antibiorésistance.

 

Contenu du stage : Dans un premier temps, vous prendrez en main et réaliserez une analyse descriptive des données disponibles. Ces données longitudinales sur 13 ans recueillies mensuellement dans les différents services de l’hôpital (médecine, chirurgie, gynécologie-obstétrique et réanimation) incluent notamment les résultats du dépistage systématique à l’admission en réanimation, un suivi des bactéries résistantes détectées lors des prélèvements diagnostics réalisés dans tout l’hôpital, et la consommation d’antibiotiques par classe. Il s’agira d’abord d’explorer l’éventuelle saisonnalité des différentes infections à bactéries résistantes dans l’hôpital ainsi que leur tendance à long-terme, mais aussi d’étudier l’évolution temporelle des pratiques de prescription antibiotique, notamment avant/après l’intervention de 2014. Dans un deuxième temps, vous mettrez en place des modèles de régression multivariée (modèles mixtes ou GEE) afin d’expliquer le nombre d’acquisitions de bactéries résistantes en fonction de la consommation antibiotique par classe et de différentes variables décrivant l’activité du service (ex. consommation de solution hydroalcoolique, taux d’occupation des lits). A partir de 2020, ces analyses incluront également le nombre de patients COVID-19 hospitalisés, afin de permettre d’évaluer l’impact de la pandémie.

Compétences recherchées : Niveau M2 en biostatistique ou épidémiologie/santé publique, très bonne maîtrise de R et des outils de modélisation statistique. Intérêt pour les maladies infectieuses.

Laboratoire d’accueil: Laboratoire « Modélisation, Epidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires » (MESuRS) du Conservatoire national des Arts et Métiers Cnam (Paris 3ème)

Durée et période du stage :  5 à 6 mois, débutant entre février et juin 2025

Encadrement : Laura Temime, Karim Aït Bouziad

► Contact: Envoyer lettre de motivation et CV à laura.temime@lecnam.net

Références:

1. Tan BK, et al. A hospital-wide intervention replacing ceftriaxone with cefotaxime to reduce rate of healthcare-associated infections caused by extended-spectrumβ-lactamase-producingEnterobacteriaceae in anintensive care unit. Intensive Care Medicine. 2018 May ;44(5):672-673.
2. Smith DRM, et al. Collateral impacts of pandemic COVID-19 drive the nosocomial spread of antibiotic resistance. PLoS Medicine. 2023 Jun 5;20(6):e1004240

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Stage N°4

 Stage d’études économiques 

Le Conservatoire national des arts et métiers (Cnam), établissement d’enseignement supérieur et de recherche propose un stage d’études d’évaluation économiques en relation avec la thématique santé-travail au sein du laboratoire Modélisation, Epidémiologie et Surveillance des Risques Sanitaires (MESuRS) et dans le cadre de la chaire partenariale « Entreprises et Santé » avec Malakoff-Humanis.
Le stage est à pourvoir à partir de mai 2025 pour une durée de 6 mois (date de démarrage négociable). Il sera localisé au Cnam-Paris.

► Le stage offre l’opportunité de continuer en thèse CIFRE

Missions : Le stage a pour but de réaliser une étude économique sur l’évaluation, dans le secteur public, de deux réformes de janvier 2012 et 2018 modifiant l’étendue du remboursement des arrêts maladie dans la Fonction Publique française. Ces réformes instaurent un jour de carence supprimant l’indemnisation du premier jour du congé pour maladie ordinaire. Cette mesure est depuis discutée chaque année dans le débat public, mais son impact réel lors de sa période d’application n’a pas jusqu’alors été évalué économétriquement pour l’ensemble de la fonction publique.
Les tâches suivantes seront réalisées, en interaction avec les chercheur(e)s associé(e)s au projet.

• Suivre la littérature française et internationale sur les enjeux thématiques et méthodologiques du projet.
• Réaliser des traitements sur les données administratives de la Caisse Nationale de Retraites des Agents des Collectivités Locales (CNRACL) et gérées par la Caisse des Dépôts et Consignations (CDC) qui couvrent le champ de la fonction publique territoriale et hospitalière de 2010 à 2020.
• Conduire des analyses en mobilisant les techniques économétriques de données de panel et de l’économétrie de l’évaluation : modélisation en double différence, économétrie des données de panels, modèle de comptage, méthodes de matching.
• Contribuer à la rédaction et à la valorisation académique d’un papier de recherche issue de ces analyses.
   

Compétences

• Capacité à gérer des bases de données statistiques
• Capacité à réaliser des traitements statistiques et économétriques
• Bonne maîtrise de SAS et R/Stata
• Intérêt pour l’évaluation des enjeux santé-travail et de l’évaluation de politiques publiques
• Capacités rédactionnelles
• Capacité à interagir au sein d’une équipe
• Créativité et esprit d’initiative

Gratification selon les règles en vigueur et date de démarrage pour mai 2025. Cette date est flexible en fonction des contraintes du stagiaire.

Contact
Candidatures (lettre de motivation et CV) à adresser à Mohamed Ali BEN HALIMA mohamed.benhalima@lecnam.net et Joseph LANFRANCHI Joseph.Lanfranchi@u-paris2.fr

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