Module
Research in Epidemiology of Ageing: a lifecourse approach
Enseignement dispensé en anglais
Ce cours mettra en évidence l’importance de l’utilisation d’une approche parcours de vie dans le cadre de la recherche sur la santé au cours du vieillissement. La transition démographique liée à l’augmentation de l’espérance de vie pose le défi de maintenir les individus en bonne santé et autonomes le plus longtemps possible. Le cours présentera différentes perspectives de l’épidémiologie du vieillissement :
1) l’augmentation de l’espérance de vie et son impact sur la santé et la qualité de vie des personnes âgées ;
2) le fonctionnement physique et le concept de fragilité ;
3) le fonctionnement cognitif, la maladie d’Alzheimer et les autres troubles neurocognitifs ;
4) le concept de multimorbidité.
Le cours fournira des outils pour mesurer ces différents concepts représentant des dimensions variées de l’état de santé au cours du vieillissement dans des cohortes en population générale à travers des sessions interactives. Une synthèse des données de la littérature sur les facteurs de risque associés à ces états de santé sera proposée et l’importance de mesurer dès le milieu de la vie à la fois les facteurs de risque et les marqueurs de ces états de santé sera discutée. Les participant·es travailleront également en groupe à la réalisation d’une revue critique d’un article scientifique afin de discuter des biais potentiels pouvant être rencontrés dans les études épidémiologiques sur la santé au cours du vieillissement.
Prérequis nécessaires : connaissances en épidémiologie ou en santé publique
Informations pratiques
Enseignements
Dates
Tarifs
Programme
Jour 1
Session 1 : Vieillissement de la population et ses enjeux
a. Évolution de l’espérance de vie et de la pyramide des âges au cours des dernières décennies et leurs conséquences
b. Évolution des causes de décès au fil du temps selon le niveau de revenu des pays
c. Espérance de vie en bonne santé : impact des définitions
d. Qu’est-ce que l’épidémiologie du vieillissement ?
e. Qu’est-ce que l’approche parcours de vie en épidémiologie ?
f. Exemples de principes appliqués dans l’approche parcours de vie
Session 2 : Déclin cognitif et démence
a. Étudier le déclin cognitif en épidémiologie : définitions et défis
b. Session pratique : utilisation des tests cognitifs en recherche
c. Démence : définition, diagnostic et traitements
d. Comment la prévalence de la démence a-t-elle évolué au fil du temps ?
e. Études épidémiologiques sur la démence : enjeux, méthodes et exemples
Jour 2
Session 3 : Revue critique d’articles scientifiques
a. Exemple n°1 : étudier le vieillissement de la population
b. Exemple n°2 : étudier la démence
Session 4 : Maladies chroniques et multimorbidité
a. Tendances de la prévalence des maladies chroniques dans la population
b. Définition(s) et mesure(s) de la multimorbidité dans la population générale
c. Influence des méthodes de mesure de la multimorbidité sur les caractéristiques et les issues associées
d. Indicateurs épidémiologiques de la multimorbidité
e. Mécanismes étiologiques et facteurs de risque tout au long du parcours de vie
f. La multimorbidité en pratique : prise en charge et soins fondés sur les preuves
Jour 3
Session 5 : Fragilité
a. Vieillissement et concept de fragilité
b. Définition(s) et mesure(s) de la fragilité
c. Session pratique : évaluation de la fragilité
d. Prévalence, facteurs de risque et conséquences
e. Stratégies de prise en charge
Session 6 : Aspects méthodologiques
a. Construction de scores de risque pour prédire la démence
b. Défis méthodologiques dans l’étude de la multimorbidité
Intervenant·es
Séverine Sabia
Séverine Sabia est directrice de recherche à l’INSERM en épidémiologie. Elle a effectué son post-doctorat entre 2010 et 2014 à l’University College London (UCL) et a été recrutée à l’Inserm en 2015. Sa recherche principale porte sur le rôle des comportements de santé dans l’évolution de la santé au cours du vieillissement, notamment la démence, l’invalidité et la fragilité. Elle a mis en place l’étude d’accélérométrie dans la cohorte Whitehall II en 2012 et depuis elle dirige des projets de recherche méthodologique sur l’analyse de données d’accélérométrie et d’autres portant sur le rôle de l’activité physique et du sommeil mesurés objectivement sur la santé au cours du vieillissement. Cela a conduit à un projet sur le rythme circadien et la démence utilisant des données provenant d’une population générale (la cohorte Whitehall II) et de patients de centres mémoire (cohorte CIRCAME).
Céline Ben Hassen
Céline Ben Hassen est biologiste et biostatisticienne, chercheuse post-doctorale. Après un doctorat en biologie, elle a obtenu un master en biostatistiques et a travaillé comme post-doctorante à l’Institut de santé publique, d’épidémiologie et de développement (ISPED) de Bordeaux en 2020. Elle rejoint l’équipe EpiAgeing-CRESS en 2021. Ses recherches portent sur la maladie d’Alzheimer et les maladies apparentées, avec une approche basée sur l’étude des trajectoires et des associations tout au long de la vie. Elle travaille sur l’identification des facteurs de risque et la construction d’un score de risque de démence.
Benjamin Landré
Benjamin Landré est chercheur post-doctoral en épidémiologie. Il a rejoint l’équipe EpiAgeing du CRESS en 2020 en tant que chercheur post-doctorant. Son principal intérêt de recherche est de comprendre les facteurs contribuant tout au long de la vie à l’apparition de limitations des activités de la vie quotidienne chez les personnes âgées. Ses recherches se concentrent sur les trajectoires de fonction physique, la compréhension des facteurs contribuant à leur hétérogénéité tels que la fragilité ou la multimorbidité, et l’identification des marqueurs précoces d’un vieillissement accéléré.
Gabriella Silva
Gabriella Silva est biostatisticienne et chercheuse post-doctorale. Après avoir obtenu son doctorat en biostatistique en 2021 à Brown University (Etats Unis), elle a travaillé en tant que chercheuse pour une entreprise américaine dans le domaine de la santé pendant deux ans. Son expérience porte sur l’analyse des données manquantes et l’inférence causale dans les études observationnelles. Elle a rejoint l’équipe EpiAgeing du CRESS en 2024 pour étudier l’accès aux aides et aménagements en France en utilisant des méthodes d’analyse d’enquêtes. Sa recherche porte également sur l’analyse de la base de données UK Biobank afin de mieux comprendre l’hétérogénéité des profils de multimorbidité.
Clémence Cavaillès
Après un doctorat en épidémiologie sur l’étude du lien entre les troubles du sommeil et le risque de démence, réalisé au sein de l’Institut des Neurosciences de Montpellier, Clémence Cavaillès a poursuivi ses recherches sur le sommeil et la santé cérébrale pendant deux ans en tant que post-doctorante à l’Université de Californie, San Francisco (États-Unis). En mai 2025, elle a intégré l’équipe EpiAgeing dans le cadre d’un nouveau post-doctorat. Ses recherches portent sur les relations complexes entre le sommeil, les rythmes circadiens et le vieillissement cognitif. Elle s’intéresse particulièrement à l’identification des populations à risque ainsi qu’à la compréhension des mécanismes qui relient sommeil et cognition au sein de différentes cohortes épidémiologiques.
Ian Meneghel Danilevicz
Ian Meneghel Danilevicz a entrepris son doctorat dans le cadre d’un accord conjoint entre l’Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG, Brésil) et l’Université Paris-Saclay (France). L’objectif de son doctorat était d’étendre l’utilisation de la régression quantile aux données longitudinales. Il a développé deux packages utilisant les langages R et C++, qui sont disponibles sur le Comprehensive R Archive Network (CRAN). Il a rejoint l’équipe EpiAgeing-CRESS en 2023 pour travailler sur les aspects méthodologiques des données d’accéléromètre mesurant l’activité physique et le sommeil et leurs associations avec la démence. Ces données peuvent être analysées comme des séries temporelles et son projet de recherche actuel consiste à appliquer les séries temporelles et les méthodes d’apprentissage automatique aux processus biologiques stochastiques.