À propos

Mes recherches portent sur la validité et la fiabilité des analyses de modèles numériques, l'optimisation biomécanique des systèmes d'aligneurs transparents et linguaux, les paramètres influençant le succès de l'ancrage dans les mouvements dentaires assistés par mini-implants, ainsi que le diagnostic et la planification de traitement assistés par l'IA. À l'aide de l'imagerie 3D, de la photogrammétrie et de techniques d'apprentissage profond, je développe des méthodes de classification des malocclusions, de prédiction de la durée du traitement et d'identification précoce du risque de récidive. Je privilégie les études multicentriques prospectives, avec une analyse de puissance rigoureuse, une procédure en aveugle et le respect des normes de publication (CONSORT/STROBE, PRISMA). Les résultats sont diffusés par le biais de publications dans des revues à comité de lecture et de présentations lors de conférences, et s'appuient sur les principes de la science ouverte en matière de partage des données et du code.

Mon travail pédagogique et administratif est axé sur l'assurance qualité, la sécurité des patients et le respect de l'éthique dans les protocoles cliniques. J'adapte les recommandations fondées sur des données probantes aux parcours de soins orthodontiques, j'intègre des indicateurs de performance mesurables (KPI), j'applique l'analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE) et je pilote des cycles d'amélioration continue (PDSA). Dans l'enseignement de premier et deuxième cycles, j'associe méthodologie, rédaction scientifique, visualisation des données et éthique de la recherche à l'apprentissage par cas, en encourageant les étudiants à réaliser des revues systématiques, des méta-analyses et des études de reproductibilité. Mon objectif académique est de promouvoir un écosystème scientifique orthodontique transparent et reproductible, permettant d'obtenir des résultats mesurables en pratique clinique.