Développement cérébral chez les enfants et les adolescents, et santé mentale et consommation de substances à l'adolescence

L'équipe recrute pour deux sous-projets distincts. Les personnes candidates sont invitées à préciser leur préférence pour l'un ou l'autre de ces sous-projets dans leur lettre d'introduction.

Sous-projet 1 Développement cérébral et neuro-imagerie (P-CIP) Ce sous-projet s'inscrit dans le cadre de la Plateforme canadienne d'imagerie pédiatrique (P-CIP; https://www.cpipstudy.org/), qui réunit trois chefs de file canadiens en IRM pédiatrique — le nouveau Centre IMAGINE du CHU Sainte Justine, le programme Alberta Children's Hospital-CAIR et le SickKids Hospital de Toronto — pour comprendre comment les perturbateurs cérébraux nuisent au neurodéveloppement et augmentent le risque de troubles comportementaux et de santé mentale chez les enfants et les jeunes. P-CIP est une cohorte développementale multisite en cours, comptant environ 1000 enfants âgés de 0 à 18 ans, évalués annuellement pendant trois ans au moyen de neuro-imagerie structurelle, fonctionnelle et spectroscopique, de mesures cognitives, de santé mentale et de mode de vie, ainsi que du séquençage du génome entier. Les stagiaires examineront les effets des facteurs génétiques et environnementaux sur les trajectoires développementales à l'aide de multiples modalités de mesure, avec la possibilité d'explorer des approches telles que l'apprentissage automatique, la modélisation computationnelle de la prise de décision et la modélisation multiniveaux de données longitudinales de neuro-imagerie, et de collaborer avec d'autres cohortes du laboratoire, telle que l'étude Neuroventure.

Sous-projet 2 Modélisation longitudinale de la santé mentale et de la consommation de substances Ce sous-projet s'appuie sur plusieurs études longitudinales de grande envergure sur la santé mentale et la consommation de substances chez les jeunes, notamment l'essai de prévention en milieu scolaire CUSP (https://www.cusptrial.ca/), l'étude UniVenture (https://www.univentureproject.org/) et l'étude CoVenture (https://co venture.ca/en/), qui suivent de larges échantillons de jeunes dans plusieurs sites avec des évaluations riches et répétées de la consommation de substances, des symptômes de santé mentale, de la personnalité et du fonctionnement psychosocial. CoVenture10, un suivi par sondage sur 10 ans des participants individuels de CoVenture, est actuellement en cours, tandis qu'un jumelage distinct de données administratives relie l'ensemble de la cohorte CoVenture à des données de santé et d'éducation à long terme. Les stagiaires examineront les trajectoires développementales de la consommation de substances et des troubles en santé mentale, ainsi que les facteurs psychosociaux et contextuels qui les façonnent, et pourront étudier les effets à long terme de l'intervention PreVenture à l'aide de données administratives jumelées.

Le Laboratoire Conrod Venture du CHU Sainte-Justine (www.conrodventurelab.com) offre des occasions de formation doctorale et postdoctorale uniques pour les chercheurs souhaitant approfondir leur expertise en développement cérébral, santé mentale et consommation de substances à l'adolescence. Basé au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine et au Centre IMAGINE, un nouveau centre d'imagerie pédiatrique, avec une affiliation académique au Département de psychiatrie et d'addictologie de l'Université de Montréal, le laboratoire est dirigé par la Dre Patricia Conrod et étudie le développement cérébral, la santé mentale et la consommation de substances chez les adolescents. Les stagiaires proviennent de divers horizons, notamment la psychologie clinique, la psychiatrie, les neurosciences, la psychopédagogie, la santé publique, la sociologie, les mathématiques et le génie biomédical.

Anglais parlé et écrit.

Sous-projet 1 : expérience en neuro-imagerie, neuropsychologie ou analyse de données longitudinales (un atout).

Sous-projet 2 : expérience en analyse de données longitudinales - modélisation par équations structurelles, modélisation de croissance, ou approches d'inférence causale (p. ex. modèles structuraux marginaux) - un atout, particulièrement pour le poste postdoctoral.