Les études épidémiologiques peuvent fournir des informations précieuses sur la fréquence d'une maladie, ses causes potentielles et l'efficacité des traitements disponibles. Le choix d'un modèle d'étude approprié peut vous aider considérablement à répondre à une telle question. Cependant, cela ne suffit pas. Une étude peut produire des résultats biaisés pour de nombreuses raisons. Ce cours propose une introduction à certains de ces facteurs et fournit des conseils sur la manière de traiter les biais dans la recherche épidémiologique. Dans ce cours, vous découvrirez les principaux types de biais et l'effet qu'ils peuvent avoir sur les résultats de votre étude. Vous vous concentrerez ensuite sur le concept de confusion et vous explorerez diverses méthodes pour identifier et contrôler la confusion dans différents modèles d'étude. Dans le dernier module de ce cours, nous aborderons le phénomène de la modification de l'effet, qui est essentiel pour comprendre et interpréter les résultats de l'étude. Nous terminerons le cours par une discussion plus large sur la causalité en épidémiologie et nous soulignerons comment vous pouvez utiliser tous les outils que vous avez appris pour décider si vos résultats indiquent une véritable association et si celle-ci peut être considérée comme causale.
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Validité et biais en épidémiologie
Ce cours fait partie de Spécialisation Épidémiologie pour la santé publique
Instructeur : Filippos Filippidis
9 238 déjà inscrits
Inclus avec
(239 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier les différents types de biais qui peuvent survenir dans les études épidémiologiques, afin d'appliquer des stratégies pour réduire ces biais.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Biais de sélection
- Catégorie : Interaction (statistiques)
- Catégorie : Validité
- Catégorie : Confusion
- Catégorie : Biais dans l'information
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Chaque fois que vous menez une étude, la question la plus importante à se poser est de savoir si vos résultats reflètent fidèlement la vérité, tant au sein de votre échantillon que dans la population plus large qui vous intéresse. C'est ce que l'on appelle la validité de l'étude, qui détermine plus ou moins si votre étude a une quelconque valeur. Dans ce module, nous discuterons de la signification de la validité et nous décrirons les différents types d'erreurs systématiques ou de biais qui peuvent compromettre la validité d'une étude. Vous apprendrez à identifier et à prévenir le biais de sélection et le biais d'information, ainsi que leurs variations.
Inclus
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Les études se concentrent souvent sur l'association entre deux variables, par exemple entre un facteur de risque et une maladie. Cependant, la réalité est généralement complexe et de nombreuses autres variables peuvent influencer cette association. Parfois, la présence d'une troisième variable peut soit exagérer l'association entre les deux variables étudiées, soit masquer une véritable association sous-jacente. C'est ce qu'on appelle la confusion et c'est le cauchemar de tout chercheur. Dans ce module, vous apprendrez plusieurs méthodes pour détecter les facteurs de confusion dans une étude, afin de vous préparer à y faire face. À la fin du module, vous serez en mesure d'appliquer ces méthodes à des données réelles et de conclure à l'existence d'une confusion.
Inclus
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Ce module est consacré à la gestion des facteurs de confusion. Les facteurs de confusion peuvent être traités soit au stade de la conception, avant la collecte des données, soit au stade de l'analyse. Vous apprendrez les principales approches pour traiter les facteurs de confusion et vous verrez des exemples pratiques sur la façon de le faire dans vos propres études. Nous aborderons également brièvement les graphes acycliques dirigés, qui constituent un nouveau moyen de détecter les biais et les facteurs de confusion et de les contrôler.
Inclus
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Il s'agit du dernier module du cours. Nous commençons par discuter de ce qui se passe lorsque l'effet d'une exposition sur un résultat diffère selon les niveaux d'une autre variable. C'est ce qu'on appelle la modification de l'effet. Nous discuterons de la manière d'aborder la modification de l'effet et nous mettrons en évidence la distinction entre la confusion et la modification de l'effet. Nous terminerons le cours en revisitant l'inférence causale en épidémiologie, en discutant de la manière dont nous pouvons passer en revue toutes les explications potentielles d'une association avant de décider si elle est de nature causale.
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Avis des étudiants
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