- Enseignant non éditeur: Laurent BAILLY
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 :
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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.
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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.
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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.
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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 :
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Les fondamentaux de la recherche : Comprendre les étapes clés d’un projet de recherche, de sa conception à sa réglementation.
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L’accès et l’exploitation des données : Devenir autonome dans la collecte et l’utilisation des données de santé.
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Les bases des biostatistiques : Aborder de manière accessible les lois statistiques (Chi2, Student, Fisher) et leurs applications pratiques.
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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 :
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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.