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Détection des signaux : comparaison de différentes sources de données en fonction du profil de risque du médicament au sein d’un laboratoire pharmaceutique

(Document en Français)

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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Accéder au(x) document(s) :
    • https://cdn.unilim.fr/files/theses-exercice/P20223371.pdf
    Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Informations sur les contributeurs

Auteur
Marcot Tessa
Date de soutenance
16-12-2022

Directeur(s) de thèse
Beaubrun-Giry Karine - Mazens Fanny

Etablissement de soutenance
Limoges

Informations générales

Discipline
Pharmacie
Classification
Médecine et santé

Mots-clés
Pharmacovigilance,
Exploration de données
Résumé :

L’objectif de cette thèse est de proposer des solutions pour optimiser la détection de signal de façon à détecter le plus de signaux confirmés en minimisant le temps de recherche dans les différentes sources de données. L’angle des solutions proposées étant la différenciation des médicaments selon 2 profils, à risque et non à risque, de façon à appliquer des procédés différents pour permettre cette optimisation du temps de recherche. De plus, ce travail permettrait d’évaluer aussi la pertinence de l’utilisation d’EVDAS (EudraVigilance Data Analysis System) comme source de données en fonction du profil du médicament. Une analyse d’un retour d’expérience dans un laboratoire pharmaceutique permettra d’établir une méthode à mettre en place pour déterminer les types d’optimisation à réaliser dans un système de pharmacovigilance d’un laboratoire.

Informations techniques

Type de contenu
Text
Format
PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine
Ressource locale
Identifiant
unilim-ori-122596
Numéro national
2022LIMO3371

Pour citer cette thèse

Marcot Tessa, Détection des signaux : comparaison de différentes sources de données en fonction du profil de risque du médicament au sein d’un laboratoire pharmaceutique, thèse d'exercice, Limoges, Université de Limoges, 2022. Disponible sur https://aurore.unilim.fr/ori-oai-search/notice/view/unilim-ori-122596