Christina Esteban Photography, http://cepstudio.com

RESEARCH INTERESTS

My current statistical methods research is on the following topics:

• Targeted minimum loss-based learning (or Targeted maximum likelihood estimation)
• Estimation of time-dependent exposure effects (in longitudinal or survival analysis)
• Data-driven variable selection in causal inference
• The integration of machine learning and causal inference
• Causal inference for individual patient data and aggregate data network meta-analysis

RESEARCH FUNDING

I have been awarded a CIHR Canada Research Chair in "Causal Inference and Machine Learning in Health Science" (2020-2025).

My currently (or recently) funded research projects as (nominated or co-) Principal Investigator are:

• "Medication adherence as a predictor of morbidity and mortality in patients with chronic respiratory diseases", Canadian Institutes of Health Research (CIHR), Personalized Health Catalyst Grant, 2018-2020 (with Lucie Blais, Université de Montréal)
• "Evaluating treatment effect heterogeneity and optimal regimens in multidrug resistant tuberculosis using causal inference modeling", CIHR, Project Grant, 2017-2021 (with Andrea Benedetti, McGill University)
• "Data-adaptive learning in causal inference for high-dimensional data structures", Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Discovery Grant, 2015-2020, and Accelerator, 2015-2018
• "Développement de méthodes avancées pour l'évaluation de l'efficacité et de l'innocuité des médicaments utilisant des bases de données électroniques", Fonds de recherche du Québec, Santé (FRQS), Subvention d'établissement de jeunes chercheurs - Junior 1, 2015-2017

RESEARCH TEAM

Haleh ​Aghamolaey, PhD student since 2019

Haleh ​Aghamolaey graduated from Shahid Beheshti University of Medical Sciences in Tehran with a Masters of science in Biostatistics. After receiving her education, she started to work at medical research centers as she was interested in learning different aspects of biostatistics in practical fields. Her previous research involved survival analysis but she is also eager to learn about new topics. Now she is perusing her PhD in Pharmaceutical Sciences at UdeM under the supervision of Prof. Schnitzer. Her current statistical research is about developing treatment strategies for patients with multidrug resistant tuberculosis. Other than studying, she is interested in photography and becoming the female version of Marco Polo!
 
Haleh Aghamolaey est titulaire d'une maîtrise en biostatistique de l'Université des sciences médicales Shahid Beheshti de Téhéran. Après ses études, elle a commencé à travailler dans des centres de recherche médicale car elle s’intéressait à apprendre différents aspects de la biostatistique dans des domaines pratiques. Ses recherches précédentes portaient sur l'analyse de survie, mais elle est également désireuse d'apprendre de nouveaux sujets. Elle poursuit actuellement un doctorat en sciences pharmaceutiques à l'UdeM sous la supervision de la professeure Schnitzer. Ses recherches statistiques actuelles portent sur l'élaboration de stratégies de traitement pour les patients atteints de tuberculose multirésistante. Outre les études, elle s’intéresse à la photographie et de devenir une version féminine de Marco Polo!
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Asma Bahamyirou, PhD student since 2015

Asma Bahamyirou is a PhD student in Pharmaceutical Sciences (Biostatistics) at University of Montreal under the supervision of Prof. Mireille Schnitzer. He completed his MSc in Mathematics (Statistics) from the University of Sherbrooke.  Asma’s interests include statistical methodology for causal inference and its application, variable selection and the use of machine learning methods in causal inference.

Asma Bahamyirou est doctorant en sciences pharmaceutiques (biostatistiques) à l'Université de Montréal sous la supervision du Prof. Mireille Schnitzer. Il a complété sa maîtrise en mathématiques (statistique) à l'Université de Sherbrooke. Les intérêts d'Asma comprennent la méthodologie statistique pour l'inférence causale et l'application, la sélection de variables et l'utilisation des méthodes d'apprentissage machine en inférence causale.

Guanbo Wang, PhD student since 2017 (and former MSc student 2015-2017)

Guanbo Wang is pursing doctoral studies in Biostatistics at McGill University under the supervision of Profs. Robert Platt and Mireille Schnitzer. He completed his undergraduate in Shanghai University of Finance and Economics, majored in Financial Statistics.  He also completed his MSc in Biostatistics at McGill University and his thesis focused on estimating the treatment importance of multi-drug resistant tuberculosis using targeted learning and network meta-analysis. Guanbo’s research interests include: causal inference, targeted learning, machine learning, meta-analysis, MDR-TB, actuarial science and quantitative investment. His non-academic interests are playing violin and dancing.
 
Guanbo Wang poursuit des études de doctorat en biostatistique à l'Université McGill sous la supervision des Profs. Robert Platt et Mireille Schnitzer. Il a complété son baccalauréat à l'Université des finances et d'économie de Shanghai, se spécialisant en statistique financière. Il a également complété sa maîtrise en biostatistique à l'Université McGill et sa thèse s’est axé sur l'estimation de l'importance du traitement de la tuberculose résistante aux multiples médicaments en utilisant l'apprentissage ciblé et la méta-analyse du réseau. Ses intérêts de recherche comprennent: l'inférence causale, l'apprentissage ciblé, l'apprentissage machine, la méta-analyse, la tuberculose multirésistante, la science actuarielle et l'investissement quantitatif. Ses intérêts non académiques sont le violon et la danse.

Yan Liu is currently a MSc student in Biostatistics at McGill university under the supervision of Profs. Andrea Benedetti and Mireille Schnitzer. She completed her bachelor degree in Mathematics and Statistics at Concordia University. Her current project involves identifying effect modifiers of treatments for multi-drug resistant tuberculosis using Targeted Learning in the context of causal inference. She also holds a bachelor degree in clinical medicine and a master's degree in paediatrics from Southeast University in China.

Yan Liu est actuellement une étudiante en biostatistique sous la direction des Profs Andrea Benedetti et Mireille Schnitzer. Elle a complété son baccalauréat en mathématiques et statistiques à l'Université Concordia. Son projet porte sur l'identification des modificateurs d'effet de traitements pour la tuberculose multirésistante avec la méthodologie de "Targeted Learning" dans le contexte d'inférence causale. Elle est aussi titulaire d'un baccalauréat en médecine clinique et d'une maîtrise en pédiatrie de l'Université du Sud-Est en Chine.

Dr. Yan Liu, MSc student since 2018

Dr. El Hadji Malick Sarr, PhD student since 2016

Since Fall 2016, El Hadji Malick Sarr has been pursuing doctoral studies in Public Health, option Epidemiology at Université de Montréal under the supervision of Profs Anita Koushik and Mireille Schnitzer. He completed his masters in Public Health at Université de Montréal where his thesis involved estimating the association between the HPV vaccine and the prevalence of HPV infection in a cohort of pregnant women in Montreal. He also holds a medical doctorate from Cheikh Anta Diop University (University of Dakar) in Sénégal. His current research involves estimating the association between the usage of painkillers and the risk of ovarian cancer.
 
El Hadji Malick Sarr poursuit, depuis automne 2016, des études de doctorat en santé publique option épidémiologie à l'Université de Montréal, sous la supervision des Profs. Anita Koushik et Mireille Schnitzer. Il a complété sa maîtrise en santé publique option Générale à l'Université de Montréal et son mémoire portait sur l’association entre la vaccination contre le Virus du Papillome Humain (VPH) et la prévalence de l’infection à VPH dans une cohorte de femmes enceintes à Montréal. Il a également complété son doctorat en Médecine à l'Université Cheikh Anta Diop de Dakar (Sénégal). Ses recherches actuelles portent sur l’utilisation de médicaments analgésiques et risque de cancer de l’ovaire.

Md. Shaddam Hossain Bagmar is pursuing doctoral studies in Biostatistics at McGill University under the supervision of Professors Andrea Benedetti and Mireille Schnitzer. He completed his undergraduate and graduate studies in Applied Statistics at the Institute of Statistical Research and Training (ISRT), University of Dhaka, Bangladesh and obtained a second masters in Statistics from the University of Calgary. A teacher at ISRT, he is currently on study leave for pursuing doctoral studies in Canada. His research interests include causal inference, design of experiments, biostatistics, Bayesian analysis, time series, and stochastic processes. Besides academic activities his other interests are spending time with family, playing and travelling.

​Md. Shaddam Hossein Bagmar poursuit des études de doctorat en biostatistique à l’Université McGill avec directrices Professeures Andrea Benedetti et Mireille Schnitzer.

Md. Shaddam Hossain Bagmar, PhD student since 2019

 Il a fait des études de premier et de deuxième cycle à l’institut de recherche et de formation en statistique (ISRT), Université de Dacca au Bangladesh et a obtenu une deuxième maîtrise en statistique à l'Université de Calgary. Un professeur à l'ISRT il est actuellement en congé d'études pour poursuivre des études de doctorat au Canada. Ses recherches portent sur l'inférence causale, la conception d'expériences, la biostatistique, l'analyse bayésienne, les séries chronologiques et les processus stochastiques. Outre ses activités académiques, ses autres intérêts sont de passer du temps en famille, de jouer et de voyager.

Fiona, Research Bunny since 2014


Fiona is currently under the supervision of Dr. Mireille Schnitzer. Her interests involve hay, lettuce, and hiding in boxes.

Fiona est actuellement sous la supervision de Dr. Mireille Schnitzer. Ses intérêts comprennent: le foin, la salade et se cacher dans des boites.

ALUMNI

Cynthia Khanji, PhD student
from 2015-2018

Cynthia Khanji completed her doctoral studies in Pharmaceutical Sciences at University of Montreal under the co-supervision of Profs. Lyne Lalonde and Mireille Schnitzer. As part of her bachelor's degree in Biomedical Sciences at University of Montreal, Cynthia completed a research internship in the Quebec's primary care sector. As a result of this internship, she then worked as a research assistant in the Primary Care Research Team of the Centre de santé et de services sociaux de Laval.  During her doctoral studies, Cynthia also completed an internship at Pfizer Canada. Her research project consists of assessing the reliability and validity of quality indicators developed in a study which aims at improving the quality of cardiovascular disease prevention in primary care. 

Cynthia Khanji a complété son doctorat en sciences pharmaceutiques à l’Université de Montréal sous la direction conjointe de Profs. Lyne Lalonde et Mireille Schnitzer. Dans le cadre de son baccalauréat en sciences biomédicales à l’Université de Montréal, Cynthia a réalisé un stage d’initiation à la recherche dans le secteur des soins de première ligne du Québec. Suite à ce stage, elle a occupé un poste d’assistante de recherche au sein de l’Équipe de recherche en soins de première ligne du Centre de santé et de services sociaux de Laval. Durant ses études au doctorat, Cynthia a également réalisé un stage dans les bureaux de Pfizer Canada. Son projet de recherche consiste à évaluer la fiabilité et la validité d’indicateurs de qualité développés dans le cadre d’une étude ayant pour objectif d’améliorer la qualité des soins préventifs cardiovasculaires en première ligne. 

Dr. Laurence Boulanger, MSc student
​2015-2018

Laurence Boulanger completed his MSc project on the development of alternative estimators for the variance of the targeted maximum likelihood estimate (TMLE) of the average treatment effect in the context of causal inference. He has a PhD in Mathematics from University of Montreal and a cat named Guimauve.
 
Laurence Boulanger a complété sa maîtrise avec un projet au sujet du développement d'estimateurs alternatifs pour la variance de l'effet moyen de traitement estimé par maximum de vraisemblance ciblé (TMLE) dans un contexte d'inférence causale. Il a un doctorat en mathématiques de l'Université de Montréal et un chat nommé Guimauve.

Arman Alam Siddique, MSc student from 2017-2018

Arman Alam Siddique completed his Master's in Statistics at McMaster University under the joint supervision of Prof. Narayanaswamy Balakrishnan (McMaster University) and Prof. Mireille Schnitzer in 2018. He completed his Bachelor's in 2017 at the Indian Institute of Technology Kanpur in India. As a project in summer 2017, Arman Alam worked on the problem of causal inference with multiple concurrent treatments. His current thesis involves working on 2-stage sampling. His research interests are generally in the field of Bayesian Statistics and Machine Learning. His other interests include playing and watching soccer.

Arman Alam Siddique a complété une maîtrise en Statistiques à l’Université McMaster sous la co-supervision de Prof. Narayanaswamy Balakrishnan (Université McMaster) et de Prof. Mireille Schnitzer en 2018. Il a complété son baccalauréat en 2017 à Indian Institute of Technology Kanpur en Inde. Durant l'été 2017, Il a également travaillé sur un cadre d'estimation pour l'inférence causale dans un contexte de plusieurs traitements simultanés. Son mémoire de maîtrise en préparation s’intéresse à l’échantillonnage à deux degrés. Les intérêts de recherche de Arman Alam portent notamment sur les statistiques bayésiennes et sur l'apprentissage machine. Concernant ses autres intérêts, il aime jouer et regarder le soccer. 

Marie-Christine Robitaille-Grou, MSc student from 2015-2017

Marie-Christine Robitaille-Grou completed her Master’s degree in Statistics under the supervision of Profs. Mireille Schnitzer and David Haziza. She also holds a Bachelor's degree in Mathematics from University of Montreal, where she held research internships in Bayesian statistics, population genetics and algebraic topology. For her thesis work, she investigates ways of correcting for meta-analytical ecological bias in the estimation of parameters of a marginal structural model. More generally, her research interests are related to methodological issues in causal inference. Amateur singer, musician and dancer, you might find her somewhere on a stage in a musical. 
 
Marie-Christine Robitaille-Grou a complété une maîtrise en statistique sous la supervision de Profs. Mireille Schnitzer et David Haziza. Elle détient aussi un baccalauréat en mathématiques de l’Université de Montréal au cours duquel elle a effectué des stages de recherche en statistique bayésienne, en génétique de populations et en topologie algébrique. Pour sa thèse, elle investigue des façons de corriger le biais écologique dans l’estimation de paramètres d’un modèle structurel marginal issu d’une méta-analyse. Plus généralement, ses intérêts de recherche sont reliés à l’aspect méthodologique de l’inférence causale. Chanteuse, musicienne et danseuse amatrice, il se pourrait que vous l’aperceviez quelque part sur scène dans une comédie musicale.  

Steve Ferreira Guerra, MSc student from 2014-2017

Steve Ferreira Guerra was a Master’s student in Pharmaceutical Sciences with an orientation in Biostatistics at the University of Montreal.  His research project focuses on the impact of the discretization of a longitudinal timeline on the estimation of causal effects and the development of a data-adaptive procedure for the selection of an optimal timeline discretization for causal inference methods, with special application in asthma during pregnancy.  He completed his undergraduate study in Mathematics and Statistics from University of Montreal.  Steve’s research interests include causal inference, electronic health data and machine learning. He is currently pursuing a PhD in Biostatistics at McGill University.
 
Steve Ferreira Guerra a été un étudiant à la maîtrise en sciences pharmaceutiques avec une orientation en biostatistique à l'Université de Montréal. Son projet de recherche porte sur l’impact de la discrétisation d’une ligne du temps longitudinale sur l’estimation d’effets causaux et le développement d’une procédure adaptative de sélection de la ligne du temps optimale pour des méthodes d’inférence causale, avec application à l’asthme durant la grossesse. Il a terminé son baccalauréat en mathématiques et statistique à l’Université de Montréal. Les intérêts de recherche de Steve incluent l'inférence causale, les données électroniques en santé et l’apprentissage machine. Il poursuit actuellement un Doctorat en Biostatistiques à l’Université McGill.