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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.
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.
Les concepts théoriques sur les lois statistiques dérivées de la loi Normale (χ2, 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.
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.
Cette formation en ligne doit permettre aux professionnels de santé d’exploiter les données de santé pour l’évaluation, la recherche et l'innovation. Elle est proposée par un expert universitaire et hospitalier permettant d'atteindre des compétences précises dans un délai court.
Être un professionnel de santé ou suivre des études en santé.
Personnel soignant en activité ; plus particulièrement médecins, également biologistes, pharmaciens, paramédicaux, kinésithérapeutes, vétérinaires, assistants de recherche et internes.
La durée de la connexion de cette formation est de 9h00.
Elle se compose de dix chapitres divisés en capsules de quinze minutes.
Chapitre introductif : Processus de recherche
Recherche, observations et hypothèses
Thèse de recherche et hypothèses
Méthode expérimentale, lien de causalité et randomisation
Chapitre 2 : Concepts de base en statistiques
Statistiques et recherche médicale
Population et échantillon
Moyenne et écart aux données
Variance, écart-type, erreur standard et degrés de liberté
Variables et variabilité individuelle
Fluctuations d’échantillonnage
Intervalle de confiance
Tests statistiques
Chapitre 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 : Khi2, Student, Fisher
Chapitre 4 : Description des données et statistiques descriptives
Représentation graphique des données : histogramme
Description de la distribution des données, médiane, quartiles
Moyennes et dispersion
Transformation des variables
Valeurs extrêmes
Boxplot
Nuage de points
Tests paramétriques
Hypothèse de Normalité
Vérification graphique
Test de Kolmogorov-Smirnov et Shapiro-Wilk test
Homogénéité des variances
Test de Levene
Chapitre 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
Chapitre 6 : Régression linéaire
Coefficients de régression
La méthode des moindres carrés
Valeur ajoutée du modèle linéaire
Validité prédictive du modèle linéaire
Régression linéaire multiple
Test de régression linéaire
Parcimonie : critère d’Akaike AIC
Conditions requises pour la validation du modèle
Multi-colinéarité
Chapitre 7 : Régression logistique
Principes de la régression logistique
Maximum de vraisemblance
Validité du modèle
Hypothèses à vérifier
Chapitre 8 : Comparaison de moyennes
Comparer deux moyennes : le test t
Tests non paramétriques
Le test t apparié
Test non paramétrique apparié
Homogénéité des variances
Analyse de variances ANOVA
Chapitre 9 : Comparaison de pourcentages
Test du χ2
χ2 corrigé de Yates
Test exact de Fisher
Chapitre 10 : Analyses de survie
Censures
Courbe de survie
Risque instantané
Estimateur de Kaplan-Meier
Estimateur de Breslow
Test du log-rank
Modèle de Cox
Contenu additionnel
Chaque chapitre est complété par des contenus additionnels pour ceux qui désirent approfondir leurs connaissances.
La plateforme contient donc un parcours de durée définie mais aussi du contenu supplémentaire accessible facilement pour aider l’apprenant à gérer sa progression (facteur d’engagement).
Classe virtuelle :
Un webinaire de questions/réponses sous la forme d’une classe virtuelle aura lieu une fois par mois. Le rythme de ces classes virtuelles sera indiqué sur la page du module d’introduction à la formation. Il permettra à l’apprenant d’avoir une interaction avec le responsable pédagogique de la formation.
Cette classe virtuelle a lieu une fois par mois, à des dates et heures programmées.
Forum :
Les apprenants peuvent poser leurs questions en amont via un forum, l’enseignant y répondra pendant la classe virtuelle proposée en visioconférence accompagnée ainsi d’une FAQ disciplinaire et des replays des sessions précédentes.
Entraînement :
Un module facultatif d’entraînement permet également aux apprenants de s’entraîner en reprenant les questions des chapitres.
En sus, deux chapitres supplémentaires permettent aux apprenants d’aller plus loin. Ils contiennent uniquement des vidéos sans exercices d’application.
En fin de formation, un tutoriel sera à télécharger pour utiliser un logiciel spécifique libre de droit afin de s’entraîner à réaliser des statistiques en application des enseignements proposés dans l’ensemble de la formation.
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.
Sans objet
Compétences
Sans objet