Arnaud Fontanet

 

 


 

Arnaud Fontanet, born in 1961 in Paris, is a medical epidemiologist specialized in infectious diseases epidemiology. He is a Professor - Health and Development Chair - at the Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) and serves as the co-Director of the “Pasteur-CNAM School of Public Health”. He also heads the Emerging Diseases Epidemiology Unit at the Institut Pasteur in Paris.

Former resident at Parisian hospitals, a doctor of medicine (Université Paris V) and of public health (Harvard University), Arnaud Fontanet is specialised in the epidemiology of infectious and tropical diseases., Arnaud Fontanet is also the Director of the Epidemiology of Emerging Diseases Unit at the Institut Pasteur. With Jean de Kervasdoué, he co-founded the Pasteur-CNAM School of Public Health.

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E.g., 2016-12-03
E.g., 2016-12-03
E.g., 2016-12-03
Nov 28th 2016

Welcome to this on-demand MOOC “In the footsteps of Zika… approaching the unknown”. This MOOC has been produced by Université de Genève Institut Pasteur, Université Paris Descartes and Centre Virchow-Villermé. With the help of the intervention of faculty members and international experts, we will explore together the recent Zika phenomenon, a previously rare benign virus that recently turned unexpectedly into the limelight when on the 1st of February 2016 it was declared by the WHO as a Public Health Emergency of International Concern.

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Apr 11th 2016

Surveiller les maladies, mener les enquêtes en population pour identifier leurs causes (comportements, expositions environnementales, facteurs génétiques) : c’est le rôle de l’épidémiologie dont ce cours vous enseigne les principes et méthodes. Ce cours débute par une présentation des grands principes de l’épidémiologie descriptive (surveillance des maladies, investigation d’épidémies) et de l’épidémiologie analytique (identification des facteurs de risque des maladies). Les principaux indicateurs de risque, la formulation d’une hypothèse scientifique, les schémas d’étude utilisés pour les enquêtes en population, la prise en compte des fluctuations d’échantillonnage, l’analyse statistique des résultats et l’interprétation des biais seront expliqués et illustrés par des exemples et des études de cas tirés de la vie réelle.

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