AT Armand The Analyst
PROFESSIONNEL · PORTFOLIO

Des missions réelles, déjà livrées.

Six études de cas anonymisées, issues de travaux d'ingénierie de données, d'analyse et d'automatisation déjà livrés. Noms, sites et identifiants retirés ; méthodes et résultats réels.

01
The REDCap platform beside a national TB active case-finding session in the field.
Dépistage actif de la tuberculose à l'échelle nationale — cinq bases REDCap unifiées en une seule vue de reporting.
Santé publique — plateforme de données pour le dépistage actif de la tuberculose à l'échelle nationale

Plateforme de données de dépistage TB à l'échelle nationale : cinq bases REDCap unifiées en un seul système de reporting

Objectif — une vue unique, fiable et quasi temps réel d'une campagne de dépistage d'un demi-million de personnes

494,400
Cible de personnes dépistées
5 REDCap DBs
Unifiées en un seul système
7 regions
Couverture à travers le Cameroun
~13 min
Rafraîchissement incrémental
public-healthtuberculosisREDCapdata-pipelineAirflowPython / Polars
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02
A GeneXpert instrument beside its results software — the raw exports behind the ETL pipeline.
L'appareil GeneXpert et son logiciel de résultats — environ 1 700 fichiers bruts par série transformés en une seule table de résultats propre.
Ingénierie de données diagnostiques — test moléculaire de la tuberculose (GeneXpert MTB/RIF)

ETL des résultats GeneXpert MTB/RIF et analyse des tests groupés

Objectif — transformer des exports d'appareils désordonnés et multi-encodages en un jeu de résultats propre et prêt à l'analyse

1,721 files
Analysés par exécution planifiée
133,556 rows
Jeu de résultats consolidé
17 labs
Laboratoires consolidés
77.5 / 84.3 min
Délai médian de résultat (pos/nég)
ETL pipelineGeneXpert / TB diagnosticsencoding detectionPython / Polarspooled testingbiostatistics
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03
TB treatment medication and a treatment-monitoring consultation.
Reconnecter chaque dossier de traitement TB à son inclusion d'origine, à travers six cohortes de recherche.
Ingénierie de données de recherche clinique — couplage d'enregistrements pour les issues de traitement

Couplage probabiliste d'enregistrements : reconnecter les dossiers de traitement TB à leur inclusion d'origine

Objectif — garantir que chaque patient sous traitement est relié à son dossier de dépistage

6 cohorts
Consolidées et appariées
2-stage
Téléphone + appariement démographique flou
0.80
Seuil de confiance d'appariement
Hourly
Rafraîchissement Airflow automatisé
record-linkagerapidfuzzREDCapAirflowPower BIPython
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04
A health worker performing a point-of-care check at a community health centre.
Test de la tuberculose en proximité des soins, dans les centres de santé communautaires — des dumps de terrain à des dossiers propres et notés en qualité (photo d'illustration).
Ingénierie de données cliniques — pipeline de test de la tuberculose en proximité des soins

Test de la tuberculose en proximité des soins : un pipeline automatisé des dumps vers REDCap avec notation qualité intégrée

Objectif — des données de terrain fiables et contrôlées en continu depuis les sites de test communautaires

3 REDCap projects
Orchestrés depuis un seul pipeline
13 forms
Dépistage, prélèvement & labo
8 test types
Réparties en 3 catégories diagnostiques
4-level
Taxonomie de priorité qualité
data-qualityREDCapdeduplicationschedulingSQLitePython
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05
A sheet of generated participant QR codes beside specimen handling in the laboratory.
Des identités QR générées pour chaque participant et prélèvement — du terrain jusqu'à la paillasse du laboratoire.
Opérations de terrain / systèmes de données de recherche — traçabilité des identités & prélèvements

Système de traçabilité des identités et prélèvements par QR codes à l'échelle du million

Objectif — donner à chaque participant et prélèvement une identité unique, scannable et sans collision

~2.04M codes
Générés au total
371 sites
Suivis dans le compteur partagé
3,742 sheets
Planches PDF prêtes à imprimer
10 regions
Couvertes à travers le Cameroun
PythonqrcodereportlabSharePoint / Graphfile-lockingfield data
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06
The delivery team at work beside the Microsoft Planner board behind the automated digest.
Des digests Microsoft Teams quotidiens et automatisés de l'avancement opérationnel, tirés de six plans Planner.
Automatisation des opérations — Microsoft 365, Planner & Teams

Automatisation du reporting opérationnel Microsoft Planner → Teams

Objectif — donner à l'équipe une visibilité automatique et opportune de l'avancement opérationnel

6 plans
Suivis automatiquement
24 h
Digest glissant des tâches achevées
Auto @mentions
Les bonnes personnes notifiées
SharePoint
Liste maîtresse synchronisée
Microsoft GraphPlannerTeamsMSALSharePointautomation
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