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Méthodologie en recherche biomédicale et biostatistiques appliquées
Cette formation a pour ambition d’accompagner les professionnels de santé dans l’exploitation des données de santé, qu’il s’agisse d’évaluer leurs pratiques, de mener des recherches ou de développer des innovations. Elle s’adresse à un large public : médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, ainsi qu’aux étudiants et internes souhaitant approfondir leurs compétences dans ce domaine.
Pour tirer pleinement parti des données de santé, les participants apprendront à :
-
Identifier les ressources disponibles : Découvrir les principales bases de données en France, comme le Système national des données de santé (SNDS), comprendre leur organisation et les procédures d’accès, tout en respectant les cadres légaux et éthiques en vigueur.
-
Appréhender les méthodes statistiques : Acquérir les bases des statistiques appliquées à la recherche clinique, un socle indispensable pour comprendre les innovations actuelles, telles que l’intégration de l’intelligence artificielle en médecine, tout en restant vigilant face aux risques de biais.
-
Se conformer à la réglementation : Connaître les règles encadrant l’utilisation des données de santé à des fins de recherche, une étape clé pour mener des projets en toute légalité.
-
Rechercher et analyser des données scientifiques : Savoir identifier des sources fiables pour construire une bibliographie solide et interpréter les résultats obtenus.
Les différents modules de la formation couvrent :
-
Les fondamentaux de la recherche : Comprendre les étapes clés d’un projet de recherche, de sa conception à sa réglementation.
-
L’accès et l’exploitation des données : Devenir autonome dans la collecte et l’utilisation des données de santé.
-
Les bases des biostatistiques : Aborder de manière accessible les lois statistiques (Chi2, Student, Fisher) et leurs applications pratiques.
-
Les méthodes statistiques essentielles : Maîtriser les outils couramment utilisés en biomédecine, tels que les statistiques descriptives, les corrélations, les régressions linéaire et logistique, les comparaisons de moyennes et de pourcentages, ainsi que les analyses de survie.
À l’issue de la formation, les participants seront en mesure de :
-
Répondre aux questions des reviewers après soumission d’une publication ou d’un projet de recherche.
Cette formation offre ainsi une approche à la fois théorique et pratique, permettant aux professionnels de santé de s’approprier les outils nécessaires pour innover et contribuer activement à la recherche médicale.
Être un professionnel de santé ou suivre des études en santé.
Formation 100% en ligne, permettant à l'apprenant de progresser à son rythme et selon ses disponibilités.
Des contenus multimédias attractifs et des activités facilitant la mémorisation des notions clés.
Une session de questions / réponse chaque mois pour échanger avec l'enseignant.
Cette formation a pour ambition d’accompagner les professionnels de santé dans l’exploitation des données de santé, qu’il s’agisse d’évaluer leurs pratiques, de mener des recherches ou de développer des innovations. Elle s’adresse à un large public : médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, ainsi qu’aux étudiants et internes souhaitant approfondir leurs compétences dans ce domaine.
1 - Processus de recherche :
- Recherche, observations et hypothèses
- Thèse de recherche et hypothèses
- Méthode expérimentale, lien de causalité et randomisation
2 - Concepts de base en statistiques
- Statistiques et recherche médicale
- Population et échantillon
- Moyenne et écart aux données
- Variance, déviation standard et degrés de liberté
- Variables et variabilité individuelle
- Fluctuations d’échantillonnage
- Intervalle de confiance
- Tests statistiques
3 - Distribution Normale, approximation et lois dérivés
- Loi Normale et probabilités
- Loi Normale centrée réduite
- Approximation par la loi Normale
- Loi des grands nombres
- Loi dérivés de la loi Normale : χ2, Student, Fisher
4 - Description des données et statistiques descriptives
- Représentation graphique des données : Histogramme, Boxplot, Nuage de points
- Tests paramétriques
- Hypothèse de Normalité
- Vérification graphique
- Tests de Kolmogorov-Smirnov et Shapiro-Wilk
- Homogénéité des variances
- Test de Levene
5 - Corrélation
- Mesurer l’association entre deux variables quantitatives
- Covariance
- Coefficient de corrélation de Pearson
- Coefficient de détermination
- Conditions d’application du coefficient de Pearson
- Coefficient de Spearman et τ de Kendall
6 -Régression linéaire
- Coefficients de régression
- Parcimonie : critère d’Akaike AIC
- Conditions requises pour la validation du modèle
- Multicolinéarité
7 - Régression logistique
- Principes de la régression logistique
- Maximum de vraisemblance
- Validité du modèle
- Hypothèses à vérifier
- 8 - Comparaison de moyennes
- Comparer deux moyennes : le test t
- Tests non paramétriques
- Test t apparié
- Test non paramétrique apparié
- Homogénéité des variances
- Analyse de variances ANOVA
9 - Comparaison de pourcentages
- Test du χ2
- χ2 corrigé de Yates
- Test exact de Fisher
- 10 - Analyses de survie
- Censures
10 - Courbe de survie
- Risque instantané
- Estimateur de Kaplan-Meier et de Breslow
- Test du log-rank
- Modèle de Cox
La formation est structurée en 3 parties :
- Diagnostic : un test de positionnement permettant d'évaluer le niveau de connaissances initial et de mesurer l'impact de la formation sur les acquis.
- Apprentissage : 10 chapitres structurés comprenant le contenu pédagogique, des quiz d'ancrage pour consolider les acquis et une activité d'évaluation par chapitre.
- Evaluation : l'évaluation finale qui permet de mesurer les progrès et de valider la réussite de la formation. Cette évaluation prend la forme d'un quiz en ligne.
Chaque chapitre est structuré de la manière suivante :
- Un ou plusieurs modules d'apprentissage de 15 à 20 minutes, comprenant des textes, schémas, vidéos et quiz formatifs.
- Des exercices d'entrainement facultatifs qui reprennent les notions abordées dans les activités d'apprentissage.
- Un quiz d'évaluation des points-clés du chapitre.
- Des ressources complémentaires pour approfondir les modules d'apprentissage.
Des sessions d'échange avec l'enseignant expert sont organisées chaque mois :
- Chaque mois, le Dr Bailly anime une visioconférence pour répondre aux questions des apprenants et apporter des compléments d'information. C'est l'occasion idéale d'échanger avec cet enseignant expert, auteur du contenu pédagogique, ainsi qu'avec les autres participants à la formation.
La formation est accessible en ligne, via la plateforme Unica-online.fr, pendant 12 mois à partir de l'inscription.
Tous les contenus pédagogiques de cette formation sont accessibles sur tablette et smartphone. Pour une expérience optimale, nous recommandons vivement d'utiliser un ordinateur fixe ou portable, équipé d'enceintes ou d'écouteurs.
Modalités d'accès :
L'accès à la formation s'effectue via la plateforme de formation professionnelle d'Université Côte d'Azur, après inscription.
Modalités d'évaluation :
- Evaluation diagnostique sous forme de quiz en début de formation.
- Evaluations formatives sous forme de quiz autocorrectifs avec feedback immédiat tout au long de la formation.
- Evaluation finale sous forme d'une étude de cas.
Aucune
- Activités visées / Compétences attestées - 1
- Activités visées / Compétences attestées - 2
A définir
Médecins, biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche, étudiants, internes.
- Enseignant non éditeur: Laurent BAILLY
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.
Les méthodes statistiques étudiées au cours de cette formation sont les statistiques descriptives, les corrélations, la régression linéaire, la régression logistique, la comparaison de moyennes et de pourcentages, les analyses de survie.
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: Florence BALDELLI