– Introduction à la recherche biomédicale

• Présentation des concepts et outils fondamentaux pour les statistiques appliquées à la recherche médicale.
• Mesures et indicateurs de la causalité
• Les divers types de biais potentiels et leur évaluation
• Le protocole et la mise en place de l’étude
• Etudes de cas

– Traitements statistiques

• Statistiques descriptives : population, échantillon, taille de l’échantillon, collecte des données
• Méthodes graphiques
• Résumés numériques
• Observations influentes et aberrantes
• Etudes de cas

– Estimations et intervalles de confiance

• Estimations ponctuelles
• Intervalles de confiance
• Etudes de cas

– Les tests statistiques

• Principe des tests
• Définition et mise en œuvre
• Risques alpha et béta, puissance d’un test, courbe d’efficacité)
• Tests paramétriques et non paramétriques usuels
• Nombre de sujets nécessaires pour obtenir un résultat significatif a priori
• Traitement d’un tableau de contingence
• Test du khi2, test de Mantel-Haenszel (ajustement)
• Etudes de cas

– Les indices d’efficacité

• Risques relatifs
• Odds ratio
• Différence des risques
• NNT
• Calculs pratiques des indices sur exemples

– Les courbes ROC (courbes de caractéristiques d’efficacité)

• Définitions (sensibilité, spécificité d’un test clinique, faux et vrais positifs ou négatifs, pouvoir discriminant d’un test clinique)
• Réalisation du graphique et interprétation
• l’aire sous la courbe
• Etudes de cas

– Introduction aux méthodes de régression

• Régression simple, multiple, logistique
• Analyse et interprétation des résultats
• Etudes de cas

– Analyses de survie (Kaplan Meier)

• Données complètes et censurées
• Les courbes de survie (mise en œuvre et interprétation)
• Comparaisons de courbes de survie (test du log rank)
• Etudes de cas