MASTER «Sciences de la Vie et de la Santé» Mention «Santé Publique»

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1 M1_presentation_generale_4juil05.doc 1/11 MASTER «Sciences de la Vie et de la Santé» Mention «Santé Publique» La mention s articule autour de 6 spécialités : Recherche en éthique : Pr Christian HERVE Biostatistique : Chantal GUIHENNEUC Recherche clinique : Pr Paul LANDAIS Epidémiologie : Pr Joël COSTE Evaluation et gestion des risques environnementaux et professionnels :Pr Isabelle MOMAS: Ergonomie : Pr Régis MOLLARD

2 M1_presentation_generale_4juil05.doc 2/11 Objectif commun : OBJECTIFS DE LA FORMATION Acquérir les bases méthodologiques indispensables à toute activité en santé publique. Maîtriser les concepts et les méthodes en santé publique afin de les appliquer : - domaines: diagnostique, thérapeutique, pronostique et préventif, - Etude de l occurrence, de la répartition et des déterminants des maladies, - au contexte de l évaluation et de la gestion des risques (environnementaux et professionnels), - à la réflexion éthique sur la norme, les nouvelles régulations et la pertinence des choix. -M2 de recherche dans les spécialités : - Biostatistique - Recherche clinique - Epidémiologie - Evaluation et gestion des risques environnementaux et professsionnels - Recherche en éthique - Ergonomie avec possibilité de poursuite en thèse, en particulier dans l Ecole Doctorale en Epidémiologie, Sciences Sociales et Santé Publique (ED 420) des Universités Paris 5 et Paris 11, mais aussi dans l Ecole Doctorale de Droit (Paris 5) pour la Recherche en éthique et dans l Ecole Doctorale Entreprise, travail, emploi (Paris 5) pour l Ergonomie ; - M2 professionnel dans les spécialités : - Droit, économie et marketing des industries de santé - Evaluation et gestion des risques liés à l environnement - Sécurité sanitaire et qualité des soins

3 M1_presentation_generale_4juil05.doc 3/11 BIOSTATISTIQUE. Méthodes : Estimation et Tests. Modèles : Régression linéaire, Analyse de variance, Régression Logistique, Modèle de Cox. Plans d expérience. MOTIVATION La modélisation, en biostatistique met en place la façon dont s'articulent la part déterministe et la part aléatoire des phénomène vitaux étudiés. On étudiera en particulier: 1) La transmission d'un patrimoine génétique. (parenté, consanguinité, mutations). 2) L'effet des facteurs de risque professionnels ou environnementaux. (Modèles de régression linéaire multiple, d'analyse de variance) utiles en émidémiologie. 3) Le processus de prolifération de cellules cancéreuses après irradiation. 4) Les problèmes de pronostic.(modèles de durées de vie censurées, modèle de Cox, régression logistique). 5) L'aide au diagnostic médical. (Notions de spécificité, sensibilité, courbe ROC). 6) Les essais thérapeutiques, (mettant en jeu l'ensemble des modèles cités, en particulier ceux de durée de survie).

4 M1_presentation_generale_4juil05.doc 4/11 OBJECTIFS DU COURS : I PROBABILITES Savoir calculer des probabilités discrètes simples, des probabilités conditionnelles. Connaître la loi normale standard et savoir lire la table correspondante pour une normale quelconque. Connaître les lois binomiales et de Poisson, la somme de deux normales indépendantes et de deux Poisson indépendantes. Savoir ce qu'est une espérance, une variance, une covariance, un coefficient de corrélation, une droite de régression. II STATISTIQUE Face à un jeu de données, il faut savoir 1) RECONNAITRE LE TYPE DES DONNEES a) Sont elles continues, ou prennent elles un petit nombre de valeurs? b) A-t-on pour chaque individu une variable, ou plusieurs? c) A-t- on un seul échantillon? deux échantillons? plus de deux?

5 M1_presentation_generale_4juil05.doc 5/11 2) DETERMINER LA NATURE DU PROBLEME QUI SE POSE a) Est ce un problème d'estimation? Estimer une moyenne par une moyenne observée, une proportion par une proportion observée et obtenir un intervalle de confiance. Dans le cas général, écrire la vraisemblance et faire du maximum de vraisemblance. b) Est ce un problème de test? 1 échantillon d une variable: Veut on savoir si un échantillon suit une loi théorique donnée? tests d'ajustement : chi deux. Kolmogorov-Smirnov. 1 échantillon de 2 variables: Veut on savoir si deux variables sont liées? tests d'indépendance de deux variables : chi deux Spearman 2 échantillons : Veut on savoir si deux échantillons sont comparables ou différents? tests de comparaison de deux échantillons: chi deux. Wilcoxon. k échantillons : indépendants :Médiane généralisée et Kruskal-Wallis. liés. Cochran et Friedman.

6 M1_presentation_generale_4juil05.doc 6/11 Programme des UE Statistique de base Objectif pédagogique : Acquérir la maîtrise des méthodes d analyse statistique usuelles : 1. Savoir estimer un paramètre. 2. Savoir tester une hypothèse. 3. Lorsqu il y a plusieurs méthodes possibles, savoir choisir la mieux adaptée. UE (SB1) : Calcul de probabilités, échantillonnage et estimation Le raisonnement statistique : utilisation du calcul des probabilités. Méthodes d estimation. Intervalles de confiance. Exemples d essais cliniques, d expérimentation biologique et d épidémiologie. UE (SB2) : Tests statistiques 40 heures d enseignement : 20h CM, 20h TD 80 heures pour l acquisition des connaissances 5 ECTS - Principes des tests statistiques : risques d erreur, hypothèses, signification, puissance d un test - Tests usuels paramétriques et non paramétriques relatifs aux variables quantitatives et qualitatives : Comparaison de moyennes et de pourcentages, Tests du Chi-2, Tests de validité d un modèle, sur des exemples concrets. 40 heures d enseignement : 20h CM, 20h TD 80 heures pour l acquisition des connaissances 5 ECTS Modalités de validation Obtention de la moyenne à un examen écrit pour chaque UE.

7 M1_presentation_generale_4juil05.doc 7/11 Programme des UE Modélisation et Statistique Approfondie Objectif pédagogique : Face à un problème donné : 1. choisir un plan expérimental, 2. obtenir un modèle statistique 3. le valider. La mise en œuvre pratique et l'analyse d un modèle sont faites grâce à des outils informatiques appropriés et l'accent est mis sur l'interprétation des résultats. UE (SA1) : Introduction à l analyse des données et modélisation - Introduction à l analyse des données - Notions générales sur la modélisation : concept, domaines d application - Introduction aux modèles linéaires : - Modèles linéaires généralisés 40 heures d enseignement : 20h CM, 20h TD 80 heures pour l acquisition des connaissances 5 ECTS UE (SA2) : Plans d expérience et application aux essais biologiques - Planification d une expérience et choix de la stratégie d analyse - Analyse de variance : méthodes d ajustement Données manquantes et données aberrantes - Application aux essais biologiques Principe de l analyse d une loi dose-effet : effets quantitatif et qualitatif, Caractérisation d une loi dose-effet, estimation de la DE 50% Mise en œuvre d un essai : choix des doses, nombre et répartition, randomisation 40 heures d enseignement : 20h CM, 20h TD 80 heures pour l acquisition des connaissances 5 ECTS Modalités de validation : Obtention de la moyenne à un examen écrit pour chaque UE.

8 M1_presentation_generale_4juil05.doc 8/11 UE Epidémiologie. Objectifs pédagogiques Donner les bases fondamentales pour : - la compréhension et l analyse critique d études épidémiologiques, - la conception, la réalisation et l analyse statistique d enquêtes épidémiologiques, qu elles soient descriptives, étiologiques ou évaluatives. Programme (enseignements du 1 er semestre) - Introduction à l épidémiologie les différents types d enquêtes - Protocole et analyse des enquêtes descriptives Surveillance épidémiologique et statistiques sanitaires Corrélations écologiques Introduction aux méthodes de sondage de base (stratification, sondages) Mesure du risque de maladie (prévalence, incidence, standardisations) Validité d un test diagnostique/dépistage : sensibilité, spécificité, valeurs prédictives - Protocole et analyse des enquêtes étiologiques Mesure d association entre un facteur de risque et la maladie (risque relatif, odds-ratio) Risque attribuable Biais dans les enquêtes épidémiologiques (de sélection, de classement, de confusion) Prise en compte d un facteur de confusion : méthode de Mantel Haenszel - Introduction à l épidémiologie d évaluation - Analyse de données de survie : courbes de Kaplan-Meier, test du log-rank Les enseignements dirigés portent sur des exemples récents d études publiées dans les revues médicales pour des domaines variés de pathologies. Les exercices sont à préparer entre les séances. 80 heures d enseignement : 40 h CM, 40 h TD 160 heures pour l acquisition des connaissances 10 ECTS Modalités de validation Obtention de la moyenne à un examen écrit.

9 M1_presentation_generale_4juil05.doc 9/11 Programme de l UE d Epidémiologie clinique (EC) : UE (EC1) : Introduction aux méthodes de la recherche biomédicale : enquêtes, essais et investigations cliniques ; génétique épidémiologique. Hypothèses et tests d hypothèses. Protocole d investigation. Organisation et planning. Evaluation d un risque, mesures d association, causalité. Echantillonnage. Principaux biais et prise en compte d un facteur de confusion. Notion de puissance. -Traitement des données : notion de bases de données. Mise en forme de fichiers de données. Analyse de la qualité des données. Mise en œuvre de logiciels de statistique (SAS, R). Choix d un plan expérimental et d un modèle statistique, mise en œuvre, analyse. UE (EC2) : approche diagnostique et pronostique : -Evaluation diagnostique : Indices informationnels, rapports de vraisemblance, courbes ROC, organisation et planning, nombre de sujets nécessaire, biais, interprétation, grille d analyse et lecture critique d articles, STARD. -Evaluation pronostique : principes, méthodes statistiques, modèles de survie, données corrélées, organisation, planning et analyse, grille d analyse et lecture critique d articles. UE (EC3) : approche thérapeutique -Essais cliniques de phase I et II. -Essais cliniques de phase III : Organisation et planning, méthodes de randomisation, aveugle et placebo, aspects éthiques et réglementaires, nombre de sujets nécessaire, suivi, stratégie d analyse des données manquantes, comparaisons multiples, analyses intermédiaires, analyses par sous-groupes, signification et interprétation des résultats, analyse et lecture critique d articles. -Pharmacovigilance. -Méta-analyse : principaux concepts, analyse et lecture critique d articles. Chacune des 3 compte pour 5 ECTS et comporte : 40 heures d enseignement : 16h CM, 24h TD 80 heures pour l acquisition des connaissances Modalités de validation : Epreuve écrite de 2 heures dans chaque UE. Pour valider l UE, il faut que la moyenne des notes des enseignements qui la composent soit supérieure ou égale à 10/20. Une compensation inter-ue au sein du groupement d UE est possible.

10 M1_presentation_generale_4juil05.doc 10/11 Le 4 juillet 2005 Emploi du temps LMD du Filière Sciences : 60 ECTS Filière Médecine : 30 ECTS Master Sciences de la Vie et de la Santé, mention Santé Publique. Spécialité Biostatistique Les modules 1, 2, 3 et 4 (de 40h chacun) comptent pour 5 ECTS chacun, ce qui fait 20 en tout. Pour le parcours biostatistique, il faut donc - Pour la filière Médecine: M1+M2+M3+M4 de biostat + Epidémiologie (Goldberg) les mardi et jeudi (16h30 à 19h30) - Pour la filière Sciences : M1+M2+M3+M4 de biostat + Epidémiologie (Goldberg) les mardi et jeudi (16h30 à 19h30) + Recherche clinique+ Initiation à la recherche+... 1er semestre : 12 septembre au 16 décembre (14 semaines) UEs : Statistique de base (80h : 2 de 40h chacune, valant 10 ECTS) p.5 des annexes. 1. "Calcul des probabilités, échantillonnage, et estimation." responsable: à déterminer 2. "Tests statistiques." responsable: à déterminer lundi soir module 1 18 h 21 h (40 h) amphi Giroud (3ème étage) cours et TD mercredi soir module 2 18 h 21 h (40 h) amphi Giroud (3ème étage) cours et TD

11 M1_presentation_generale_4juil05.doc 11/11 Examens de "Statistique de base": 1ère session : 2ème session: Calcul des probabilités, échantillonnage, et estimation mercredi 4 janvier 18h-20h Tests statistiques mercredi4 janvier 18h-20h Calcul des probabilités, échantillonnage, et estimation mercredi 1 février 18h-20h Tests statistiques mercredi 1 février 18h-20h 2 notes séparées: une pour l'ue 1 "Calcul de probabilités,estimation" une pour l'ue 2 "Tests statistiques." 2ème semestre : lundi 6 février (14 semaines) vendredi 2 juin UEs : Statistique approfondie (80h : 2 de 40h chacune, valant 10 ECTS) p.12 des annexes. 1. "Introduction à l'analyse des données et modélisation." responsable à déterminer. 2. "Plans d'expérience et applications aux essais biologiques." responsable: S. Bénazeth. lundi soir 18 h 21 h (40 h) TH vendredi soir 18 h 21 h (40 h) SB Examens de "Statistique approfondie": 1ère session : lundi 5 juin 18h 19h30 à déterminer vendredi 9 juin 18h 19h30 SB 2ème session: lundi 26 juin 18h 19h30 à déterminer vendredi 30 juin 18h 19h30 SB

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