Il existe une abondance de données observationnelles qui ne sont pas récoltées pour répondre à des questions de recherche spécifiques. Ces données peuvent être utilisées pour faire de l'inférence causale sur, par ex., l'effet causal d'un traitement comparé à un autre sur une réponse clinique ou encore pour développer des règles de traitement optimales. 

Je m'intéresse au développement d'estimateurs en inférence causale (pour, par ex., l'effet causal moyen ou les règles de traitement optimales) pouvant être utilisés conjointement à des données observationnelles. Ces estimateurs sont construits de sorte à être convergents malgré certains défis particuliers aux données observationnelles comme les visites irrégulières, les données manquantes et la confusion des relations entre des traitements et des résultats cliniques.

Ma recherche est financée par une bourse découverte du CRSNG et je suis chercheuse-boursière Junior 1 du FRQS. 

Présentement, ma recherche se concentre sur le développement d'estimateurs causaux qui sont plus efficaces et relaxent certaines des hypothèses de modélisation usuelles, pour divers paramètres causaux. Avec Prof. Shu Yang (North Carolina State University), nous avons développé un estimateur multiplement robuste (https://arxiv.org/abs/2304.08987) flexible et efficace pour l'effet causal moyen pouvant être utilisé avec des données mesurées à des temps irréguliers et informatifs.

Je m'intéresse aussi aux diverses façon de traiter les visites irrégulières et à la comparaison entre les méthodes d'imputation et les méthodes basées sur des équations d'estimation pondérées (travail en révision).

Pour plus d'info, voir  https://janiecoulombestat.github.io ou ma page Google Scholar au https://scholar.google.com/citations?user=UmVoZQwAAAAJ&hl=fr&oi=ao .

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Articles sur les visites irrégulières

---Preprint:

Coulombe, J., Yang, S. Quadruply robust estimation of marginal structural models in observational studies subject to covariate-driven observations. (travail en révision)

---Journaux arbitrés par les pairs:

Coulombe, J., E. E. Moodie, S. M. Shortreed, et C. Renoux (2023). "Estimating individualized treatment rules in longitudinal studies with covariate-driven observation times." Statistical Methods in Medical Research, 32(5): 868-884. 

Coulombe, J., E. E. Moodie, R. W. Platt and C. Renoux (2022). "Estimation of the Marginal Effect of Antidepressants on Body Mass Index under Confounding and Endogenous Covariate-Driven Monitoring Times." Annals of Applied Statistics 16(3): 1868--1890.

Coulombe, J., E. E. Moodie and R. W. Platt (2021). "Weighted regression analysis to correct for informative monitoring times and confounders in longitudinal studies." Biometrics 77(1): 162-174.

Coulombe, J., E. E. Moodie and R. W. Platt (2021). "Estimating the marginal effect of a continuous exposure on an ordinal outcome using data subject to covariate'-'driven treatment and visit processes." Statistics in Medicine 40(26): 5746-5764.

Articles en lien avec les règles de traitement optimales:

---Journaux arbitrés par les pairs:

Moodie, E. E. M., Bian, Z., Coulombe, J., Lian, Y., Yang, A. Y., et Shortreed, S. M. (2023). "Variable selection in high dimensions for discrete-outcome individualized treatment rules: Reducing severity of depression symptoms." Biostatistics, kxad022 (sous presse).

Coulombe, J., E. E. Moodie, S. M. Shortreed, et C. Renoux (2023). "Estimating individualized treatment rules in longitudinal studies with covariate-driven observation times." Statistical Methods in Medical Research, 32(5): 868-884. 

Moodie, E. E. M., Coulombe, J., Danieli, C., Renoux, C., et Shortreed, S. M. (2022) "Privacy-preserving estimation of an optimal individualized treatment rule: A case study in maximizing time to severe depression-related outcomes." Lifetime data analysis, 28(3): 512-542. 

Coulombe, J., Moodie, E. E. M., Shortreed, S. M., et Renoux, C. (2021) "Can the risk of severe depression-related outcomes be reduced by tailoring the antidepressant therapy to patient characteristics?" American Journal of Epidemiology, 190(7): 1210-1219.

Coulombe, J., Moodie, E. E. M., Shortreed, S. M., et Renoux, C. (2021) "Coulombe et al. respond to 'Baby steps to a learning mental health-care system". American Journal of Epidemiology, 190(7): 1223-1224.