Caroline Bazzoli (Page in progress)

Maître de Conférences / Assistant Professor (Université Pierre Mendès France)
Docteur en Mathématiques Appliquées / PhD in Applied Mathematics
Spécialité Biostatistique / Speciality Biostatistics

Member of SAM team

Address:Laboratoire Jean Kuntzmann
51 rue des Mathématiques, BP 53
38041 Grenoble cedex 9
France
Bureau :    32 (3ème étage)
Phone:     +33 (0)4 76 51 45 47
Fax: +33 (0)4 76 63 12 63
E-mail: caroline (.) bazzoli (at) imag (.) fr

Research


Research topics

puce Design optimisation in nonlinear mixed-effect models

puce Modelling of population PK/PD experimental data

puce Pharmacology of antiretroviral drugs in HIV patients


Publications

puce Articles:

2011
• Guedj J, Bazzoli C, Neumann AU, Mentré F. Design evaluation and optimization for models of hepatitis C viral dynamics. Stat Med. May 10;30(10):1045-56.
Bazzoli C, Bénech H, Rey E, Retout S, Salmon D, Duval X, Tréluyer JM, Mentré F; the COPHAR2-ANRS 111 Study Group. Joint Population Pharmacokinetic Analysis of Zidovudine, Lamivudine, and Their Active Intracellular Metabolites in HIV Patients. Antimicrob Agents Chemother. Jul;55(7):3423-3431.
• Bouillon-Pichault M, Jullien V, Bazzoli C, Pons G, Tod M. Pharmacokinetic design optimization in children and estimation of maturation parameters: example of cytochrome P450 3A4. J Pharmacokinet Pharmacodyn. Feb;38(1):25-40.

2010
Bazzoli C, Jullien V, Le Tiec C, Rey E, Mentré F, Taburet AM. Intracellular Pharmacokinetics of Antiretroviral Drugs in HIV-Infected Patients, and their Correlation with Drug Action. Clin Pharmacokinet. 49(1):17-45.
Bazzoli C, Retout S, Mentré F. Design evaluation and optimisation in multiple response nonlinear mixed effect models: PFIM 3.0. Comput Methods Programs Biomed. Apr;98(1):55-65.


puce Conference proceedings:



puce Thesis :
2009
PhD thesis


Software development

puce PFIM : R functions for design evaluation and optimisation for nonlinear mixed effects models and dedicated to the scientific community and the pharmaceutical industry. Functions are based on the development of the Fisher Information matrix in this context. (wwww.pfim.biostat.fr)

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Enseignement

Matières enseignées au département STID (Statistique et Informatique décisionnelle) :


1ère Année

puce 70h Statistiques descriptives (Cours/TP)

puce Encadrement de projets tuteurés

puce 28h Introduction á la Statistique Inférentielle

2ème Année

puce 18h Analyse de la Variance

puce 16h Data Mining (Classification, Arbre de decision, Analyse discriminante)

LP ESSM

puce 10h Mise á Niveau de Statistique Descriptive

puce 20h Analyse de Données (Analyse en Composantes Principales, Analyse Factorielle des Correspondances, Analyse des Correspondances Multiples)

puce Encadrement de projets tuteurés

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