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BIOSTAT - Les tests statistiques - Tests de Wilcoxon, Mann et Whitney
Quatrième partie sur cinq de l'Episode 12 "Les tests statistiques". Antoine Kimmoun, Professeur de médecine intensive-réanimation (MIR) à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, présente le test de Wilcoxon, Mann et Whitney qui est un test non paramétrique, et nous donne la marche à suivre pour appliquer ce test. Il contextualise ses propos avec une étude qui porte sur le devenir à un an des patients admis pour arrêt cardiaque comparés aux autres causes d'admission en réanimation. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Mesures de dispersion d'une variable continue
Première et unique partie de l'Episode 5 "Mesures de dispersion d'une variable continue". Antoine Kimmoun, Professeur de médecine intensive-réanimation (MIR) à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous propose d'aborder le sujet en s'appuyant sur le contexte de la covid 19 et les points suivants : à quoi sert d'évaluer la dispersion ; quels sont les cinq indicateurs de dispersion à connaître ; le calcul et la représentation de l'étendue ; les distributions ; les moyennes et les écarts. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Méta-analyse - Critères de qualité - Lecture critique
Quatrième et dernière partie de l'Episode 19 "Méta-analyse". Stéphane Zuily, Professeur de médecine vasculaire à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous propose de nous pencher sur les critères de qualité des méta-analyses et pose alors les questions préliminaires suivantes : une méta-analyse est-elle bien faite et est-ce que je peux me fier à ses résultats et en faire une lecture critique ? Il présente les différents outils utiles à cette approche critique : les checklists et les recommandations internationales (MOOSE, PRISMA), les études de bonnes qualités (Garbage in, Garbage out - GIGO), les grilles de score, les analyses de sensibilité, le biais de publication (Funnel Plot). Stéphane Zuily conclue sur le fait que la méta-analyse est un formidable outil de synthèse. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Méta-analyse - Principes généraux
Première partie sur quatre de l'Episode 19 "Méta-analyse". Stéphane Zuily, Professeur de médecine vasculaire à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous présente le plan de son intervention sur la méta-analyse, qu'il déploiera en quatre parties. Dans cette première partie de principes généraux, il nous délivre quelques repères historiques de ce concept, avant d'aborder les points suivants : la définition de la méta-analyse, les problèmes liés à la synthèse de l'information, les recommandations pour la réalisation des méta-analyses, comment évaluer une association, comment calculer un risque, les limites des revues systématiques. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Méta-analyse sur données individuelles
Troisième partie sur quatre de l'Episode 19 "Méta-analyse". Stéphane Zuily, Professeur de médecine vasculaire à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous présente les méta-analyses sur les données individuelles en prenant comme exemple les études en lien avec l'effet de l'aspirine par rapport au risque de thrombose chez les patients porteurs d'anticorps. Il aborde alors les points suivants : les différences entre les types de méta-analyses, les résultats d'une méta-analyse sur données individuelles et l'analyse de survie, la qualité de ce type d'étude qui reste complexe. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Méta-analyse sur données observationnelles (applicables pour les essais)
Deuxième partie sur quatre de l'Episode 19 "Méta-analyse". Stéphane Zuily, Professeur de médecine vasculaire à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous présente les méta-analyses sur données observationnelles qui sont applicables aux essais thérapeutiques et nous permet de comprendre la construction d'une méta-analyse. Pour cela, il s'appuie sur un de ses thèmes de recherche : une maladie auto-immune, le syndrome des antiphospholipides. A partir de cet exemple, Stéphane Zuily aborde les points suivants : les objectifs et les méthodes de la méta-analyse, la vue globale des étapes de méta-analyse, le résultat principal de cette méta-analyse, l'étude de sensibilité en sous-groupe, la qualité des études. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Risque compétitif et biais de temps immortel - Biais de temps immortel
Deuxième et dernière partie de l'Episode 17 "Risque compétitif et biais de temps immortel". Simona Pagliuca, Professeure en immunogénétique et génomique à l'Université de Lorraine et Praticienne hospitalière au CHRU de Nancy, nous permet d'apprendre comment reconnaître et corriger le biais de temps immortel. Elle nous donne la définition du biais en statistique ou en épidémiologie, avant de nous donner celle du temps immortel en épidémiologie, ainsi que sa structure. Pour illustrer ses propos, Simona Pagliuca s'appuie sur une étude réalisée sur la survie des acteurs de cinéma gagnant un Oscar en comparaison à ceux simplement nommés et ceux jamais nommés, et préfère une étude plus pertinente en pharmacoépidémiologie dans laquelle est introduit le concept de "personne-temps". Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Risque compétitif et biais de temps immortel - Risque compétitif
Première partie sur deux de l'Episode 17 "Risque compétitif et biais de temps immortel". Simona Pagliuca, Professeure en immunogénétique et génomique à l'Université de Lorraine et Praticienne hospitalière au CHRU de Nancy, définit le risque compétitif. Elle revient sur l'analyse de survie avec l'estimateur de Kaplan-Meier, avant d'expliquer comment évaluer la probabilité de décès, d'aborder le concept d'incidence cumulée et de pointer la nécessité de la prise en compte des risques. Pour ce faire, elle prend comme exemple une population avec un cancer ayant reçu un traitement expérimental. Simona Pagliuca incite à utiliser le test de Gray pour comparer deux incidences cumulées et le modèle statistique de Fine et Gray qui permet la modélisation du risque instantané. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Scores de propension
Première partie sur deux de l'Episode 18 "Scores de propension". Guillaume Baudry, cardiologue et médecin délégué au Centre d’investigation clinique pluridisciplinaire du CHRU de Nancy, nous donne la définition du score de propension avant de poursuive sur les points suivants : pourquoi utiliser un score de propension, dans quel cas l'utiliser, la question de l'association entre l'exposition et le traitement d'intérêt et les événements du patient, le cas de la réalisation d'une étude "randomisée". Guillaume Baudry souligne quels sont les biais de confusion et explique comment on estime le score de propension. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Scores de propension - Utilisation des scores de propension
Deuxième et dernière partie de l'Episode 18 "Scores de propension". Guillaume Baudry, cardiologue et médecin délégué au Centre d’investigation clinique pluridisciplinaire du CHRU de Nancy, nous rappelle brièvement ce qu'est un score de propension et la raison de l'utiliser, avant d'expliquer comment utiliser un score de propension selon quatre approches générales : l'appariement, la stratification, l'ajustement des covariables, la pondération par probabilité inverse, ainsi que leur intérêt et leurs inconvénients. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités - Applications
Troisième et dernière partie de l'Episode 20 "Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités". Thomas Moulinet, Maître de conférences en médecine interne à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous propose de rencontrer différentes applications possibles du théorème de Bayes : l'application à un test diagnostique comme le test de dépistage de la Covid 19 et le raisonnement clinique qui en découle, l'application aux études cliniques (interventionnelles ou non) et le principe général d'application. Thomas Moulinet aborde ensuite quelques exemples d'études bayésiennes et souligne leur adaptabilité comme c'est le cas dans le cadre d'études "Seamless" (sans couture). Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités - Approches
Deuxième partie sur trois de l'Episode 20 "Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités". Thomas Moulinet, Maître de conférences en médecine interne à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, définit le théorème de Bayes et ses applications et nous propose d'aborder les différences entre "approche fréquentiste" et "approche bayésienne". Il fait avant tout un rappel sur le théorème de Bayes, définit les deux approches proposées et pointe leurs avantages et inconvénients respectifs en s'appuyant sur un exemple concret. Thomas Moulinet aborde ensuite les points suivants : l'évaluation de la cote de probabilité, la probabilité a priori, la probabilité a posteriori, l'intervalle de crédibilité. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine. -
BIOSTAT - Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités - Introduction
Première partie sur trois de l'Episode 20 "Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités". Thomas Moulinet, Maître de conférences en médecine interne à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, nous propose de revoir quelques notions de probabilité de base afin de mieux appréhender le théorème de Bayes et ses applications. Dans cette introduction, il aborde les points suivants : le diagramme de Venn, quelques notions de nomenclatures essentielles pour comprendre les probabilités, quelques propriétés importantes, les probabilités conditionnelles. Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine.