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Méthodologie en recherche biomédicale : exploiter les données en santé pour l'évaluation, la recherche et l'innovation
Cette formation doit permettre aux professionnels de santé d’exploiter les données de santé pour l’évaluation, la recherche et l'innovation.
Pour ce faire les soignants doivent savoir quelles sont les données de santé disponibles en France, leur stockage, à l’exemple du Système national des données de santé (SNDS), et comment y accéder en respectant les exigences professionnelles et légales.
Pour pouvoir exploiter les données de santé que cela soit pour l’évaluation, l’innovation ou la recherche clinique, les soignants doivent connaitre les méthodes statistiques utilisées en recherche clinique, qui sont à la base des innovations actuelles que sont l’application d’algorithmes comme ceux de l’intelligence artificielle en médecine, tout en sachant que toutes ces méthodes présentent un risque de biais.
Afin de pouvoir participer à un programme de recherche, il est nécessaire de connaître la réglementation en vigueur sur le traitement des données de santé à des fins de recherche, savoir chercher des données scientifiques publiées pour produire une bibliographie pertinente et enfin savoir analyser et interpréter les données recueillies.
Les modules de cette formation aborderont tous ces points afin que les professionnels de santé puissent maîtriser les principes d'un processus de recherche et sa réglementation, sachent comment accéder aux données de santé et enfin soient autonomes dans leur exploitation grâce à la compréhension des concepts de bases en biostatistiques.
Les principes des tests statistiques utilisés en biomédecine sont présentés simplement afin de faciliter leur compréhension. Les participants pourront alors rédiger leur projet de recherche, appliquer ces méthodes sur leurs données et répondre aux questions des reviewers après soumission d’une publication.
Suivant les différentes étapes d'un projet de recherche les soignants pourront à la fin de leur formation calculer un nombre de sujets nécessaires, créer et gérer une base de données, appliquer des contrôles de qualité et rechercher des incohérences.
Les concepts théoriques sur les lois statistiques dérivées de la loi Normale (Chi2, Student, Fisher) seront expliqués afin que les soignants puissent comprendre les principes des tests statistiques, connaître les méthodes de calcul de ces tests et maîtriser leurs conditions d'application.
Cette formation s'adresse à tout professionnel de santé souhaitant se former afin de pouvoir appréhender au mieux tous les sujets concernant l’exploitation des données de santé pour évaluation leur action, innover en menant ses propres recherches : médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, étudiants, internes.
Être un professionnel de santé ou suivre des études en santé.
Formation 100% en ligne, permet à l'apprenant de progresser à son rythme et selon des disponibilités....
Cette formation doit permettre aux professionnels de santé d’exploiter les données de santé pour l’évaluation, la recherche et l'innovation.
Pour ce faire les soignants doivent savoir quelles sont les données de santé disponibles en France, leur stockage, à l’exemple du Système national des données de santé (SNDS), et comment y accéder en respectant les exigences professionnelles et légales.
Cette formation doit permettre aux professionnels de santé d’exploiter les données de santé pour l’évaluation, la recherche et l'innovation.
Pour ce faire les soignants doivent savoir quelles sont les données de santé disponibles en France, leur stockage, à l’exemple du Système national des données de santé (SNDS), et comment y accéder en respectant les exigences professionnelles et légales.
Pour pouvoir exploiter les données de santé que cela soit pour l’évaluation, l’innovation ou la recherche clinique, les soignants doivent connaitre les méthodes statistiques utilisées en recherche clinique, qui sont à la base des innovations actuelles que sont l’application d’algorithmes comme ceux de l’intelligence artificielle en médecine, tout en sachant que toutes ces méthodes présentent un risque de biais.
Afin de pouvoir participer à un programme de recherche, il est nécessaire de connaître la réglementation en vigueur sur le traitement des données de santé à des fins de recherche, savoir chercher des données scientifiques publiées pour produire une bibliographie pertinente et enfin savoir analyser et interpréter les données recueillies.
Les modules de cette formation aborderont tous ces points afin que les professionnels de santé puissent maîtriser les principes d'un processus de recherche et sa réglementation, sachent comment accéder aux données de santé et enfin soient autonomes dans leur exploitation grâce à la compréhension des concepts de bases en biostatistiques.
Les principes des tests statistiques utilisés en biomédecine sont présentés simplement afin de faciliter leur compréhension. Les participants pourront alors rédiger leur projet de recherche, appliquer ces méthodes sur leurs données et répondre aux questions des reviewers après soumission d’une publication.
Suivant les différentes étapes d'un projet de recherche les soignants pourront à la fin de leur formation calculer un nombre de sujets nécessaires, créer et gérer une base de données, appliquer des contrôles de qualité et rechercher des incohérences.
Les concepts théoriques sur les lois statistiques dérivées de la loi Normale (Chi2, Student, Fisher) seront expliqués afin que les soignants puissent comprendre les principes des tests statistiques, connaître les méthodes de calcul de ces tests et maîtriser leurs conditions d'application.
Cette formation s'adresse à tout professionnel de santé souhaitant se former afin de pouvoir appréhender au mieux tous les sujets concernant l’exploitation des données de santé pour évaluation leur action, innover en menant ses propres recherches : médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, étudiants, internes.
La formation se compose de 10 chapitres :
Chapitre 1) Chapitre introductif : Processus de recherche
Chapitre 2) Concepts de base en statistiques
Chapitre 3) Distribution Normale, approximation et lois dérivés
Chapitre 4) Description des données et statistiques descriptives
Chapitre 5) Corrélation
Chapitre 6) Régression linéaire
Chapitre 7) Régression logistique
Chapitre 8) Comparaison de moyennes
Chapitre 9) Comparaison de pourcentages
Chapitre 10) Analyses de survie
Évaluation finale : Étude de projet de recherche
100% en ligne
La plateforme dédiée est conçue pour permettre à l’apprenant de naviguer facilement. L’ensemble du dispositif contient des modules organisés de façon structurée pour faciliter sa progression.
Structure de la formation :
Un module d’introduction à la formation contient des conseils méthodologiques ainsi que toutes les informations liées à la formation pour mieux comprendre la structure du cours.
Les contenus disciplinaires sont découpés en chapitres puis en capsules par tranche de 15min afin de permettre à l’apprenant d’évaluer le temps qu’il peut y consacrer.
Les capsules s’enchaînent et se débloquent les unes après les autres tout au long du parcours. Chaque capsule de 15 min est composée d’un exposé théorique sous forme de vidéos, d’exercices et de questions sous forme de quiz et de visuels dynamiques/interactifs et de compléments textuels. Les chapitres se terminent par une évaluation sommative permettant de valider les notions abordées au cours du chapitre.
Chaque chapitre est complété par des contenus additionnels pour ceux qui désirent développer encore davantage leurs connaissances.
Une fois par mois a lieu un séminaire de questions/réponses sous forme de classe virtuelle (visioconférence) permettant à l’apprenant d’avoir une interaction avec l’enseignant auteur et spécialiste du contenu pédagogique délivré dans la formation. Les apprenants peuvent poser leurs questions en amont via un forum, l’enseignant y répondra pendant la visioconférence. Le séminaire est accompagné d’une FAQ disciplinaire et des replays des sessions précédentes.
Un module facultatif d’entraînement permet également aux apprenants de s’entraîner en reprenant les questions des chapitres.
Enfin, une évaluation plus complète permet en fin de formation d’évaluer le travail fourni tout au long du parcours à la suite de laquelle sera délivrée une attestation de fin de formation.
L’espace de formation est complété par des données récapitulatives des actions de l’apprenant : les objectifs pédagogiques atteints, le nombre d’activités réalisées, les scores, le nombre d’activités restantes, et le temps passé sur la plateforme.
- Évaluation diagnostique non conditionnelle.
- Accès après inscription.
- Évaluation finale permettant de valider la formation.
Aucune
- Rédiger la méthodologie d’un projet de recherche
- Connaître et comprendre les méthodes statistiques utilisés en recherche biomédicale
- Répondre aux questions des reviewers après soumission d’une publication ou d’un projet de recherchet
à définir
Médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, étudiants, internes
- Enseignant non éditeur: Laurent BAILLY
- Enseignant non éditeur: vivien lake
- Enseignant non éditeur: Stéphanie Scarinci