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Etude des facteurs prédictifs de la désinsertion professionnelle. L’utilisation des données massives en santé au travail dans la prévention primaire des sorties d’emploi.
Extrait de : Vulnérabilités et risques émergents : penser et agir ensemble pour transformer durablement. 56e Congrès de la Société d’ergonomie de langue française (SELF). Genève (Suisse), 6-8 juillet 2022.
Acte congres
Edition : Paris, Société d’ergonomie de langue française (SELF), 2022, 168-173 p., ill., bibliogr.
L’objectif de cette communication est d’exposer une méthode d’identification des facteurs prédictifs de la désinsertion professionnelle grâce aux données massives de santé au travail. Ce travail est le début d’une démarche de recherche en ingénierie de la santé, dont la finalité est le développement d’un modèle prédictif de désinsertion professionnelle. Les approches statistiques envisagées reposent sur des modèles pour données répétées (modèles mixtes et modèles de trajectoires), des modèles pour données censurées (modèles de survie et modèles multi-états de Markov), prenant en compte les différentes sources de variabilité latentes (effet « grappes » (entreprises) et effet « clusters » (profils de caractéristiques communes des salariés)).
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