BIOSTAT - Scores de propension
Contenu
identifierCatalog
ULTv
Titre
BIOSTAT - Scores de propension
Description
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.
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.
Créateur
BAUDRY Guillaume
KIMMOUN Antoine
Date de création
2023
technicalLocation
taxonId
610
510
taxonEntry
Médecine et santé
Mathématiques
Sujet
régression logistique
biais d'attribution
probabilité
variable dépendante
environnement clinique
biais d'attribution
événement
prédicteurs
Couverture
France
Nancy
21e siècle
Date de soumission
novembre 2023
Date de publication
27/11/2023
Type
Image en mouvement
educationalContext
Licence
Master
Doctorat
educationalTypicalLearningTime
00:09:19
educationalInteractivityType
Cours - Formations
technicalDuration
00:09:19
Langue
fr
lifeCycleStatus
Final
Format des sous-titres
aucun
Format
mp4
technicalSize
176691185
Identifiant
NT-20231127-00
Contributeur
Université de Lorraine
Editeur
Université de Lorraine
copyrightAndOtherRestrictions
OUI
Type de licence
CC-BY-NC-SA 4.0
Coût
FRE
non
Notion RAMEAU
Statistique -- Biologie
Sciences -- Méthodologie
European Research Council
LS2_12 Biostatistique
LS7 Prévention, diagnostic et traitement des maladies humaines