Si vous avez déjà sauté la section des résultats d'un article médical parce que des termes comme "intervalle de confiance" ou "valeur p" vous dépassaient, vous êtes au bon endroit. Vous êtes peut-être un praticien clinique qui lit des articles de recherche pour se tenir au courant des développements dans votre domaine ou un étudiant en médecine qui se demande comment aborder sa propre recherche. Une plus grande confiance dans la compréhension de l'analyse statistique et des résultats peut être bénéfique tant pour les professionnels que pour ceux qui entreprennent eux-mêmes des recherches.
Comprendre la recherche clinique : Derrière les statistiques
Instructeur : Juan H Klopper
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(3,478 avis)
Ce que vous apprendrez
Comment interpréter les résultats statistiques présentés dans la littérature et la recherche publiées.
Une vue d'ensemble des techniques d'analyse statistique largement utilisées et de la manière d'interpréter leurs résultats.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Recherche clinique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
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Il y a 6 modules dans ce cours
Bienvenue dans la première semaine. Nous vous proposons ici une compréhension intuitive des résultats de la recherche clinique. Il ne s'agit donc pas d'un cours de statistiques complet, mais plutôt d'une orientation pratique dans le domaine de la recherche médicale et des analyses statistiques couramment utilisées. Les premiers sujets abordés sont les méthodes de recherche et la collecte de données, avec un accent particulier sur les types d'études. À la fin du cours, vous devriez être en mesure d'identifier les types d'études utilisés et les raisons pour lesquelles les chercheurs les ont sélectionnés, lorsque vous lirez plus tard un article publié.
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11 vidéos11 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Nous commençons enfin à parler de statistiques. Avez-vous déjà consulté la section "Méthodes et résultats" d'une publication sur la recherche dans le domaine de la santé et noté la variété des tests statistiques utilisés ? Vous avez certainement rencontré des termes tels que test t, test de Mann-Whitney-U, test de Wilcoxon, test exact de Fisher et l'omniprésent test du chi-carré. Vous vous demandez peut-être pourquoi tant de tests ? C'est une question de types de données. Cette semaine, je vais aborder les différences entre les données qui déterminent le type de test statistique que nous pouvons utiliser pour donner un sens à nos données.
Inclus
15 vidéos12 lectures4 devoirs1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Il n'y a guère de professionnels de la santé qui ne connaissent pas la valeur p. Elle est généralement comprise comme ayant une valeur de 0,05. Si une question de recherche est évaluée par la collecte de points de données et que l'analyse statistique révèle une valeur inférieure à 0,05, nous considérons que cela prouve qu'une différence significative a été trouvée, au moins statistiquement. En réalité, les choses sont un peu plus compliquées. La littérature est actuellement pleine de questions sur l'omniprésente valeur p et sur les raisons pour lesquelles elle n'est pas la panacée que beaucoup d'entre nous lui ont attribuée. Au cours de cette semaine, vous développerez une compréhension intuitive du concept de valeur p. Ensuite, je passerai au cœur de la théorie des probabilités, au théorème de la limite centrale et à la distribution des données.
Inclus
14 vidéos12 lectures4 devoirs
En général, un chercheur a une question en tête à laquelle il doit répondre. Tout le monde peut avoir une opinion sur cette question (ou réponse), mais un chercheur cherche la réponse en concevant une expérience et en étudiant le résultat. Nous commencerons par examiner les hypothèses et la manière dont elles sont liées à une recherche et à un rapport éthiques et impartiaux. Nous aborderons également les intervalles de confiance qui, selon moi, sont l'une des valeurs les moins bien comprises et souvent mal représentées dans la recherche sur les soins de santé. Les tests les plus courants utilisés dans la littérature pour comparer les valeurs des points de données numériques sont les tests t, l'analyse de la variance et la régression linéaire. Dans la dernière leçon, nous examinerons de plus près ces tests, mais surtout leurs hypothèses strictes.
Inclus
8 vidéos6 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs
Le test statistique le plus courant que vous pouvez rencontrer dans la littérature est le test t. Il existe en fait plusieurs tests t, mais celui que la plupart connaissent est bien sûr le test t de Student et sa valeur p omniprésente. Il existe en fait plusieurs tests t, mais celui que la plupart connaissent est bien sûr le test t de Student et son omniprésente valeur p. Tout le monde ne sait pas que le nom de Student était en fait un pseudonyme, utilisé par William Gosset (1876 - 1937) pour désigner le test de Student. Tout le monde ne sait cependant pas que le nom de Student était en fait un pseudonyme, utilisé par William Gosset (1876 - 1937). Les tests paramétriques reposent sur des hypothèses très strictes qui doivent être satisfaites avant que leur utilisation ne soit justifiée. Dans cette leçon, nous examinerons de plus près ces tests, mais surtout leurs hypothèses strictes. Une fois que vous les connaîtrez, vous serez en mesure d'identifier les cas où ces tests sont utilisés de manière inappropriée.
Inclus
15 vidéos6 lectures3 devoirs
Félicitations ! Vous avez atteint la dernière semaine du cours "Comprendre la recherche clinique". Dans cette leçon, nous allons examiner la capacité des tests à détecter la présence ou l'absence d'une maladie, à nous aider à choisir les tests appropriés et à interpréter les résultats positifs et négatifs. Nous déchiffrerons la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives. Vous terminerez ce cours par un examen final, afin de tester les connaissances et l'application que vous avez apprises dans ce cours. J'espère que vous avez apprécié ce cours et qu'il vous aidera à mieux comprendre la recherche clinique.
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Révisé le 19 juil. 2022
Very nice course to get an idea about how the clinical research studies are performed and what kind of stasticak analysis needs to be done in order to get meaningful results from the data.
Révisé le 12 sept. 2019
This course was perfectly designed for beginners and it was even good for advanced students. The tests gave very good case studies and it was a verg good experience. Really to recommend.
Révisé le 7 avr. 2016
i found the course very helpful and informative and i t helps to critically read and interpret research papers. my only take on it is that there was no responses to questions that i asked the lecturer
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