Cours 2019-2020

Statistics Applied to Preclinical and Clinical Studies [MSBMM104]

  • 4 crédits
  • 20h+20h
  • 2e quadrimestre
Langue d'enseignement: Anglais / English
Enseignant: Le Tallec David

Acquis d'apprentissage

[MSBMM103] Clinical Trials

Objectifs

La formation comporte quatre modules (cf. ci-dessous) qui abordent les méthodes statistiques fréquemment rencontrées dans le cadre des essais cliniques et pré-cliniques. Au terme de la formation, les étudiants doivent pouvoir effectuer des analyses usuelles et porter un œil critique quant à la planification des expériences et à l’analyse des données.

Contenu

M1 – Introduction. Pose les principes fondamentaux et le vocabulaire associé aux statistiques appliquées. Permet de comprendre le rôle du statisticien. Détaille les étapes de la planification d’expériences puis celles de l’analyse des données. Présente la loi de Gauss, les paramètres de position et de dispersion, le théorème central limite, les intervalles statistiques, les graphiques utiles à la description des données univariées.

M2 – Comparaison des moyennes. Associe méthodes statistiques et dispositifs expérimentaux. Présente le test-t puis l’analyse de la variance dans le cas de groupes indépendants (dispositif complétement aléatoire) ou appariés (dispositif en blocs aléatoires complets). Présente les tests de comparaison multiples. Distingue les tests de différence des tests d’équivalence en ce qui concerne les objectifs de l’étude et les règles de décision.

M3 – Analyse par régression. Présente la régression linéaire simple et les indicateurs permettant de juger de sa validité. Etend les notions d’intervalles de confiance et de prédiction (vues lors des modules précédents) à l’analyse des données bivariées. Associe modèles polynomiaux (degrés 1 et 2) et dispositifs expérimentaux (ex : plan composite centré).

M4 – Comparaison de proportions. Porte sur les tests statistiques associés aux tables de contingence 2 x 2. Introduit la loi binomiale, la comparaison de deux proportions moyennes, le calcul d’intervalle de confiance d’une proportion et son approximation normale. Présente les indicateurs statistiques fréquents en clinique (ex. : sensibilité, spécificité).

 

Table des matières

 

 


Co-requis

Clinical Trials [MSBMM103]

Méthodes d'enseignement

Le cours magistral aborde la théorie à l’aide d’exemples concrets. Il est jalonné de questions visant à susciter la réflexion et l’interaction au sein du groupe.

Les travaux dirigés permettent aux étudiants de mettre en pratique leurs connaissances et de jauger leurs acquis. Ces travaux s’appuient sur des études de cas et les analyses statistiques sont effectuées à l’aide du logiciel R.

Mode d'évaluation

Etude de cas réalisée par groupe de 3-4 étudiants en cours de formation (20% de la note finale).

Examen écrit (80% de la note finale).

Enoncés en anglais. Réponses des étudiants en français ou anglais.

Les modalités exactes de l’évaluation sont susceptibles d’être modifiées lors de l’élaboration des horaires d’examens, en fonction des contraintes pratiques auxquelles l’administration facultaire peut être confrontée, ou en cas de maladie/cas de force majeure/empiètement avec un stage, empêchant l’étudiant de présenter son examen à la date initialement prévue.

Sources, références et supports éventuels

Le cours est disponible sur WebCampus.

Livres cités aux étudiants :

Dagnelie P. [2013]. Statistique théorique et appliquée. Tome 1. Statistique descriptive et bases de l'inférence statistique. Bruxelles, De Boeck, 517 p.    ISBN  978-2-8041-7560-3

Dagnelie P. [2011]. Statistique théorique et appliquée. Tome 2. Inférence statistique à une et à deux dimensions. Bruxelles, De Boeck, 736 p.    ISBN  978-2-8041-6336-5

Langue d'enseignement

Anglais / English

Lieu de l'activité

NAMUR

Faculté organisatrice

Faculté de médecine
rue de Bruxelles
61
5000 NAMUR
T. 081724347
F. 081724327
administration-medecine@unamur.be

Cycle

Etudes de 2ème cycle