14_AF_0000170566_SE_0001041772 # Lecture critique d'articles scientifiques Data Value

Lecture critique d'articles scientifiques

Date de mise à jour : 21/03/2025 | Identifiant OffreInfo : 14_AF_0000170566
Organisme responsable : Data Value

Objectifs

Objectifs
Lire, comprendre et critiquer les études cliniques interventionnelles et non interventionnelles et les méta-analyses
Compétences visées
- Maîtriser la technique de lecture pour évaluer la pertinence d'une publication scientifique
- Comprendre les notions méthodologiques de base d'un essai clinique
- Savoir lire, comprendre et critiquer des articles ou rapports d'étude
- Savoir présenter une synthèse des résultats et les mettre en perspectives

Programme de la formation

Jour 1
- Structure d'un article :
Cohérence entre : titre, introduction, rationnel, objectif, méthodes, calcul du nombre de sujets, résultats
Discussion : la population étudiée, ce qui a été démontré, ce qui ne l'a pas été, les points faibles de l'essai, comparaison à la littérature (validité externe), service rendu.
- Les différents types d'études : définitions et exemples
Etudes interventionnelles
Etudes observationnelles
Etudes sur les bases de données préexistantes
- Notions de bases
Variables quantitatives, qualitatives, survenues dans le temps
Alpha, beta, delta, puissance
Odds ratio, RR, HR
Travaux pratiques : lecture critique et présentation d'études
- Détermination du nombre de sujets pour les essais cliniques et les études observationnelles
Précision
Puissance
Travaux pratiques : lecture critique et présentation d'études
Jour 2
- Multiplicité des tests, p-nominale
Critères multiples
Analyses intermédiaires
Analyses en sous-groupes
- Analyses multivariées (Cox, régression logistique) et scores de propension
- Comparaisons indirectes
Travaux pratiques : lecture critique et présentation d'études
- Principes généraux des méta-analyses
Principaux type de méta-analyses en médecine
Extraction des données
Méta-analyses sur données publiées
Méta-analyses sur données individuelles
- Méthodologie statistique
Principes de base
Analyses stratifiées sur l'essai
Hétérogénéité des essais
- Exemples de méta-analyses sur données individuelles :
Analyse à partir de deux exemples
- Méta-analyses en réseau
Méthodologie des méta-analyses en réseau
Biais à éviter
Deux exemples de méta-analyse en réseau
- Lecture critique d'article (grille PRISMA)
Méthodologie et recommandations pratiques
Travaux pratiques : Lecture critique et présentation d'études

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Contact de la formation

41 Rue de la Découverte
CS 37621
31670 - Labège
Téléphone fixe : 0176543916
Contacter l'organisme

Contact de l'organisme formateur

Data Value
SIRET : 81837224500014
Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe : 0176543916
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