Acquis d'apprentissage

A l’issue de de cours, l’étudiant sera plus à même de déjouer les principaux pièges auxquels fait face le scientifique lors de l’interprétation des résultats d’une analyse de données.

L’étudiant sera également capable de ranger des données de manière structurée dans un tableur et de réaliser une analyse de celles-ci à l’aide des outils appropriés.

Objectifs

Les connaissances dans le domaine biomédicale évoluent constamment grâce à la recherche scientifique dans laquelle l’analyse statistique des données occupe une place centrale.

L’objectif de ce cours est de fournir à l’étudiant les notions statistiques nécessaires à la lecture critique de la littérature biomédicale.

Contenu

Ce cours couvre une large gamme de compétences essentielles en biostatistique, avec un fort accent sur la compréhension critique des résultats et sur l’interprétation statistique dans un contexte biomédical.

Table des matières

  1. Biais d’analyse ou comment influencer les résultats en choisissant l’analyse a posteriori
  2. Biais de publication ou comment influencer les connaissances en ne publiant que ce qui est favorable
  3. Combiner des a priori et des données (approche bayésienne)
  4. Corriger la mesure de coïncidence en fonction du nombre de tentatives (Bonferroni et TFD)
  5. Démontrer une égalité (test d’équivalence et de non-infériorité)
  6. Construire un modèle simple expliquant une réponse continue (régression linéaire)
  7. Construire un modèle simple expliquant une réponse binaire ou censurée (Régression logistique et des risques proportionnels)
  8. Construire un modèle expliquant une réponse par l’effet de plusieurs facteurs (régression multiple)
  9. Déterminer la quantité d’information à récolter en fonction de la variabilité de la réponse et de la précision souhaitée (estimation de taille d’échantillon)
  10. Equilibrer les groupes comparés en mélangeant les individus (randomisation)
  11. Essayer d'équilibrer les groupes comparés au moment de l’analyse des données (ajustement, pondération, stratification, restriction)

 

Exercices

Les travaux pratiques se composent de 8 séances de 2h chacune.

Ces séances sont obligatoires.

Le contenu de ces séances est le suivant:

  1. Prise en main du tableur
  2. Prise en main du tableur
  3. Analyse de données binaires
  4. Analyse de données continues
  5. Analyse de données censurées
  6. Analyse de corrélation entre données continues
  7. Evaluation
  8. Evaluation

Méthodes d'enseignement

Il n’y a pas de livre de référence.

Le cours présente les notions à connaitre en combinant des mises en situation, des explications au tableau et des illustrations à l'écran. Les supports de cours (slides) quand il y en a, sont disponibles après le cours.

Méthode d'évaluation

L’évaluation de la partie pratique se fait hors session durant les séances de travaux pratiques. Il n’y a pas de deuxième session pour l’évaluation des travaux pratiques.

L’évaluation de la partie théorique se fait à l’aide d’un examen écrit en session. Cet examen peut comporter des questions à réponses multiples et/ou des questions ouvertes. Il peut être demandé l’étudiant de définir les termes vu au cours, d’effectuer des calculs qui auraient été expliqués au cours (aucun formulaire n’est fourni, une calculatrice peut-être nécessaire), d’expliquer la pertinence des concepts vus au cours et/ou d’interpréter correctement les résultats d’une analyse de données.

La cote finale (/20) est la somme de la cote de TP (/5) et de l’examen écrit (/15).

Langue d'instruction

Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Bachelier en médecine vétérinaire Standard 0 2
Bachelier en médecine Standard 0 2
Bachelier en médecine Standard 1 2
Bachelier en médecine vétérinaire Standard 2 2