AcaDM 2012 LA RANDOMISATION plus concrètement? Quân TRAN Intergroupe Francophone de Cancérologie Thoracique

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "AcaDM 2012 LA RANDOMISATION plus concrètement? Quân TRAN Intergroupe Francophone de Cancérologie Thoracique"

Transcription

1 AcaDM 2012 LA RANDOMISATION plus concrètement? Quân TRAN Intergroupe Francophone de Cancérologie Thoracique 12 juin 2012

2 Bref rappel des différentes méthodes Les moyens disponibles Expériences à l IFCT La minimisation démystifiée Des déséquilibres malgré tout? Exemple d un essai en double aveugle Echange d expériences Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

3 Bref rappel des différentes méthodes Simple Par bloc Stratifiée par bloc (4 en général) Minimisation : randomisation dynamique Particulières AABB ABAB ABBA BAAB BABA BBAA Des essais comparatifs (groupe de contrôle, groupe(s) expérimental) Ouverts En simple aveugle (le patient ne connaît pas le produit) En double aveugle (ni le patient, ni le médecin ne connaissent le produit) Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

4 Tirage au sort (random = hasard) «L allocation aléatoire des traitements ne s effectue pas à l aide de dés, ni en tirant un papier d un chapeau au moment d inclure un patient.» ( Mais qu en est-il de la réalité? Sait-on vraiment programmer le hasard? La seconde temporelle au moment de l action : Seconde paire : traitement A Seconde impaire : traitement B Tirage aléatoire d un nombre k entre 0 et 9 k pair : traitement A k impair : traitement B Exemples avec 2 traitements A/B et schéma 1:1 Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

5 Les moyens disponibles Dé, pièce de monnaie, papiers dans chapeau Minitel (France) Téléphone, serveur vocal IVRS (Interactive Voice Response System) Fax. Intervention humaine Internet, IWRS (Interactive Web Response System) Autres? Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

6 Expériences IFCT (études multicentriques) Dé, pièce de monnaie, papiers dans chapeau pas encore Minitel trop tard Téléphone, serveur vocal 1 étude : IFCT-0302 Surveillance des opérés (phase III, en cours, 1650/1744 patients) Randomisation par minimisation (Société Ascopharm) 2004 Fax 1 étude : IFCT-0301 PS 2/3 (phase II, terminée, 128 patients) Randomisation stratifiée par blocs. Réalisation en interne d un programme (en VBA) d attribution du traitement A ou B Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

7 Expériences IFCT (études multicentriques) Internet Toutes les études à promotion IFCT depuis 2006 : 3 études terminées (2 phase II, 1 phase III : IFCT-0501 Sujets âgés) 8 études en cours (2 phase III, 5 phase II, 1 bio observatoire) études prochaines (1 STIC Soutien aux Techniques Innovantes et Coûteuse, 1 phase III) Randomisation stratifiée par minimisation : 9 essais «ouverts» Randomisation stratifiée par blocs : 1 essai en double aveugle Développement en 2006 en interne d une plateforme extranet d inclusion/randomisation «Extranet IFCT» Adaptation aux besoins et contraintes des investigateurs du réseau IFCT Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

8 La minimisation démystifiée Exemple avec une étude phase III en cours Minimisation 1:1 selon 3 caractéristiques : Type histologique (épi versus adc) Performans Status (0 ou 1 versus 2) Centre Choix des strates? Comité Directeur : prévisibilité de l attribution du traitement? (à 111 patients) Deux mesures prises : Ajout d une caractéristique supplémentaire : Tabagisme (Oui versus Non) Introduction d un facteur aléatoire, f = 0.80 Objectif : Même nombre de patients A et B dans chaque strate (et au global) Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

9 Algorithme Alimentation des compteurs ihisto_a : Nb de A dans base avec histo = histo du patient à inclure ihisto_b : Nb de B dans base avec histo = histo du patient à inclure ips_a : Nb de A dans base avec PS = PS du patient à inclure ips_b : Nb de B dans base avec PS = PS du patient à inclure icentre_a : Nb de A dans base dans le centre du patient à inclure icentre_b : Nb de B dans base dans le centre du patient à inclure itabagisme_a = Nb de A dans base avec statut tabagisme = statut tabagisme du patient à inclure itabagisme_b = Nb de A dans base avec statut tabagisme = statut tabagisme du patient à inclure Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

10 Algorithme Evaluation du déséquilibre SommeDiff = (ihisto_a - ihisto_b) + (ips_a - ips_b) + (icentre_a - icentre_b) + (itabagisme_a - itabagisme_b) 3 cas possibles : 1) SommeDiff = 0 : Autant de A que de B dans la base, ou 1 ère rando 2) SommeDiff > 0 : Déséquilibre, plus de A que de B dans la base 3) SommeDiff < 0 : Déséquilibre, plus de B que de A dans la base Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

11 Egalité A-B. Quelle heure est-il? Si la seconde est paire, bras = A Si la seconde est impaire, bras = B Ou Seconde entre 1 et 30, bras = A. Seconde entre 31 et 60, bras = B Plus de A que de B Le système doit tendre vers l équilibre et va donc compenser par un B. MAIS on se donne 80% (et pas 100%) de chance de le faire (f = 0.80). Il ne faut pas être trop prévisible Génération de r = un nombre aléatoire entre 0.0 et 1.0 Si r <= f, bras = B ; Sinon, bras = A En utilisant le temps, Seconde entre 1 et 48s, bras = B, entre 49 et 60s, bras = A Dans la minute, il y a 80% de chance que la seconde se trouve entre 1 et 48s Plus de B que de A Même principe Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

12 Exemple IFCT-0501 Sujets âgés : Stratification Centre Stade : IIIa ou IIIb vs IV PS : 0 ou 1 vs 2 70 <= âge < 81 vs 81 <= âge <= 89 Vérifications à une fréquence prédéfinie Document daté et signé Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

13 Des déséquilibres malgré tout? Causes possibles de déséquilibre à la fin de l étude Monitoring, changement d une données de strate (ex. PS) Randomisation par blocs, la strate Centre non adaptée Exemple d une étude Phase III, 520 patients 60 centres 4 traitements A B C D Randomisation stratifiée par blocs, pas = 1 3 critères de stratification : Centre Sexe Histologie : Adénocarcinome vs Autre Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

14 H ABCD A 60 X 2 X 2 = 240 listes Ctr 1 : 5 incl. adk autre F H F BCDA B CDAB C DABC D 1/3 centres : 2/3 inclusions 1/3 centres : 1 à 5 inclusions 1/3 centres : 0 inclusion Ctr 2 : 4 incl. adk autre H F H DCBA A ADCB B BADC C Equilibre assuré seulement quand tout le bloc est consommé 9 inclusions : n F CBAD D A B 3 3 C 3 D 0 Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

15 Retard dans un des bras Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

16 Essai en double aveugle Attribution d un n de coffret correspondant au traitement A ou B Logistique plus importante à mettre en place Distribution traitement Mise en place n téléphone pour levée d aveugle en urgence Assurer permanence Procédure Levée d aveugle Le promoteur connaît-il le traitement? Analyse intermédiaire, qui doit avoir connaissance du traitement? Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

17 Comment nous voyons les choses à l IFCT Internet Randomisation dynamique par minimisation, avec introduction d un facteur aléatoire LA référence. Stratification sur le centre OK Système d inclusion plus astringent pour minimiser les risques d erreur (recueil de 50 données environ) Rapprocher le système de randomisation et la base de données cliniques. Pas de saisie des données de randomisation en double : sources d erreur Mieux : intégrer dans un même système. Existe-t-il une solution commerciale actuellement? Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

18 Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

19 CTMS Rando PV Clinique BioMol 1 Autre Ex. collaborations internationales BioMol 2 Multiplication des sources d erreurs potentielles Le Data Manager doit maîtriser ce qui rentre Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

20 Echanges d expérience A qui «appartient» le domaine de la randomisation? Statisticien Data Manager Informaticien Que faire lorsqu un même patient est inclus (randomisé) 2 fois? Que faire lorsque l investigateur appelle pour indiquer que la donnée (de strate) n est pas correcte? Que faire lorsqu un double aveugle est levé accidentellement? Remplacement d un patient possible? ITT (Intent To Treat) Randomisation schéma 2:1 : donner plus de chance à un traitement par rapport à un autre. Vos expériences? D autres points? Quân Tran, IFCT, journées AcaDM et 13 juin

Création de procédures inter-services pour la gestion des essais de phase I à l Institut Gustave Roussy

Création de procédures inter-services pour la gestion des essais de phase I à l Institut Gustave Roussy Création de procédures inter-services pour la gestion des essais de phase I à l Institut Gustave Roussy A.A. MOUSSA D. SCHWOB Institut de cancérologie Gustave-Roussy 94805 Villejuif cedex - FRANCE Plan

Plus en détail

Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve

Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve COFER, Collège Français des Enseignants en Rhumatologie Date de création du document 2010-2011 Table des matières ENC :...3 SPECIFIQUE :...3 I Différentes

Plus en détail

Études épidémiologiques analytiques et biais

Études épidémiologiques analytiques et biais Master 1 «Conception, évaluation et gestion des essais thérapeutiques» Études épidémiologiques analytiques et biais Roxane Schaub Médecin de santé publique Octobre 2013 1 Objectifs pédagogiques Connaitre

Plus en détail

CE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT

CE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT Sommaire Comment se fait la recherche sur un nouveau médicament? (page 1) A quoi sert la recherche sur un nouveau médicament? (page

Plus en détail

OUVERTURE ET MISE EN PLACE

OUVERTURE ET MISE EN PLACE OUVERTURE ET MISE EN PLACE Estelle Marcault 20/01/2012 URC PARIS NORD 1 Ouverture et mise en place Trois types de visites/ réunions peuvent avoir lieu : Visite de sélection Réunion investigateur Visite

Plus en détail

Rencontres AcaDM des 25-26 juin 2014 Dijon. Impact du Risk Based Monitoring sur le Data Management. Nicolas Gane ARCAGY-GINECO 25/06/2014

Rencontres AcaDM des 25-26 juin 2014 Dijon. Impact du Risk Based Monitoring sur le Data Management. Nicolas Gane ARCAGY-GINECO 25/06/2014 Rencontres AcaDM des 25-26 juin 2014 Dijon Impact du Risk Based Monitoring Nicolas Gane ARCAGY-GINECO 25/06/2014 De quoi parle-t-on? Monitoring (GCP 5.18.1) : Protection des droits du patient Fiabilité

Plus en détail

Estelle Marcault 06/02/2015 URC PARIS NORD 1

Estelle Marcault 06/02/2015 URC PARIS NORD 1 Estelle Marcault 06/02/2015 URC PARIS NORD 1 Définition du Monitoring Garantie que la conduite de l essai clinique, les enregistrements et les rapports sont réalisés conformément : Au protocole Aux Procédures

Plus en détail

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances Chapitre 18 Les probabilités OBJECTIFS DU CHAPITRE Calculer la probabilité d événements Tester ses connaissances 1. Expériences aléatoires Voici trois expériences : - Expérience (1) : on lance une pièce

Plus en détail

ELABORATION DU PLAN DE MONITORING ADAPTE POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE A PROMOTION INSTITUTIONNELLE

ELABORATION DU PLAN DE MONITORING ADAPTE POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE A PROMOTION INSTITUTIONNELLE Référence HCL : Titre de l étude : ELABORATION DU PLAN DE MONITORING ADAPTE POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE A PROMOTION INSTITUTIONNELLE Investigateur Coordonnateur : Méthode. Définition du niveau de risque

Plus en détail

Unité de Recherche Clinique St Louis - Lariboisière Fernand Widal Le 03 Février 2012

Unité de Recherche Clinique St Louis - Lariboisière Fernand Widal Le 03 Février 2012 Visite de pré-sélection Visite de Mise en place Murielle COURREGES-VIAUD, ARC Laurence GUERY, ARC responsable Assurance Qualité Véronique JOUIS, Coordinatrice des ARCs Responsable Logistique Unité de Recherche

Plus en détail

First Line and Maintenance in Nonsquamous NSCLC: What Do the Data Tell Us?

First Line and Maintenance in Nonsquamous NSCLC: What Do the Data Tell Us? Dr Jean-Charles Soria : Bonjour et bienvenue dans ce programme. Je suis Jean Charles Soria, Professeur de Médecine et Directeur du programme de développement précoce des médicaments à l université Paris

Plus en détail

OUTIL D'EVALUATION DU TEMPS ARC / CHEF DE PROJET PROMOTEUR REQUIS POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE V 2.3 DE L OUTIL NOTICE D UTILISATION

OUTIL D'EVALUATION DU TEMPS ARC / CHEF DE PROJET PROMOTEUR REQUIS POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE V 2.3 DE L OUTIL NOTICE D UTILISATION OUTIL D'EVALUATION DU TEMPS ARC / CHEF DE PROJET PROMOTEUR REQUIS POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE V 2.3 DE L OUTIL NOTICE D UTILISATION i) Contexte :... - 2 - ii) But de l outil :... - 2 - iii) Fonctionnement

Plus en détail

PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR

PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR PARTICIPATION À UN ESSAI CLINIQUE SUR UN MÉDICAMENT CE QU IL FAUT SAVOIR SOMMAIRE COMMENT SE FAIT LA RECHERCHE SUR UN NOUVEAU MÉDICAMENT?...p. 3 À QUOI SERT LA RECHERCHE?...p. 4 QUELLES SONT LES GARANTIES?...p.

Plus en détail

Responsabilité du promoteur et obligations des soustraitants. cliniques : conformité aux Bonnes Pratiques Cliniques et point de vue de l inspection

Responsabilité du promoteur et obligations des soustraitants. cliniques : conformité aux Bonnes Pratiques Cliniques et point de vue de l inspection Responsabilité du promoteur et obligations des soustraitants dans les essais cliniques : conformité aux Bonnes Pratiques Cliniques et point de vue de l inspection Anne RAISON Chef de l Unité Inspection

Plus en détail

Introduction au métier d ARC. en recherche clinique

Introduction au métier d ARC. en recherche clinique Introduction au métier d ARC en recherche clinique Déroulement d un projet de recherche clinique Idée Faisabilité Avant Pendant Après Protocole accepté Démarches réglementaires Déroulement de l étude Analyse

Plus en détail

Audit et Inspection Les contraintes extérieures B.Malivoir

Audit et Inspection Les contraintes extérieures B.Malivoir Audit et Inspection Les contraintes extérieures B.Malivoir Chef de projet Hémato-Onco CHRU Tours Vice Présidente CPP Région Ouest1 Le contexte juridique Directive 2001/20/CE du Parlement européen et du

Plus en détail

Rôle de l Assurance Qualité dans la recherche clinique

Rôle de l Assurance Qualité dans la recherche clinique Rôle de l Assurance Qualité dans la recherche clinique Pôle Qualité / Gestion des Risques 05 Janvier 2012 Plan La qualité d une recherche c est quoi? Bonnes Pratiques Cliniques (BPC) Responsabilités des

Plus en détail

Probabilités (méthodes et objectifs)

Probabilités (méthodes et objectifs) Probabilités (méthodes et objectifs) G. Petitjean Lycée de Toucy 10 juin 2007 G. Petitjean (Lycée de Toucy) Probabilités (méthodes et objectifs) 10 juin 2007 1 / 19 1 Déterminer la loi de probabilité d

Plus en détail

Méthodologie des Essais thérapeutiques

Méthodologie des Essais thérapeutiques Objectifs pédagogiques Méthodologie des Essais thérapeutiques Dr MC Picot - CHU Montpellier Dr P. Fabbro-Peray - CHU Nîmes MB6 2010-2011 Citer les différentes phases de l expérimentation thérapeutique

Plus en détail

Évaluations aléatoires : Comment tirer au sort?

Évaluations aléatoires : Comment tirer au sort? Évaluations aléatoires : Comment tirer au sort? William Parienté Université Catholique de Louvain J-PAL Europe povertyactionlab.org Plan de la semaine 1. Pourquoi évaluer? 2. Comment mesurer l impact?

Plus en détail

Pr. Pierre FUMOLEAU Directeur Général du Centre de Lutte Contre le Cancer Georges-François Leclerc (CGFL)

Pr. Pierre FUMOLEAU Directeur Général du Centre de Lutte Contre le Cancer Georges-François Leclerc (CGFL) C Ouverture INTRODUCTION RENCONTRES DES 25 et 26 JUIN 2014 Accueil des Participants Pr. Pierre FUMOLEAU Directeur Général du Centre de Lutte Contre le Cancer Georges-François Leclerc (CGFL) 25 juin 9h30

Plus en détail

PROGRAMME (Susceptible de modifications)

PROGRAMME (Susceptible de modifications) Page 1 sur 8 PROGRAMME (Susceptible de modifications) Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Mercredi 29 mai 2013 Introduction, présentation du cours et des participants Rappel des principes et des

Plus en détail

Essai Inter-groupe : FFCD UNICANCER FRENCH - GERCOR

Essai Inter-groupe : FFCD UNICANCER FRENCH - GERCOR CLIMAT - PRODIGE 30 Etude de phase III randomisée évaluant l Intérêt de la colectomie première chez les patients porteurs d un cancer colique asymptomatique avec métastases hépatiques synchrones non résécables

Plus en détail

Algorithmes de Transmission et de Recherche de l Information dans les Réseaux de Communication. Philippe Robert INRIA Paris-Rocquencourt

Algorithmes de Transmission et de Recherche de l Information dans les Réseaux de Communication. Philippe Robert INRIA Paris-Rocquencourt Algorithmes de Transmission et de Recherche de l Information dans les Réseaux de Communication Philippe Robert INRIA Paris-Rocquencourt Le 2 juin 2010 Présentation Directeur de recherche à l INRIA Institut

Plus en détail

Essais cliniques de phase 0 : état de la littérature 2006-2009

Essais cliniques de phase 0 : état de la littérature 2006-2009 17 èmes Journées des Statisticiens des Centres de Lutte contre le Cancer 4 ème Conférence Francophone d Epidémiologie Clinique Essais cliniques de phase 0 : état de la littérature 2006-2009 Q Picat, N

Plus en détail

A. Protocole de recherche (ainsi que l abrégé en langue française)

A. Protocole de recherche (ainsi que l abrégé en langue française) Commission d'éthique cantonale (VD) de la recherche sur l'être humain Av. de Chailly, 23, 1012 Lausanne Courriel : secretariat.cer@vd.ch 5.12.2013/mz Recommandations pour la soumission d un dossier Tous

Plus en détail

clinique d un médicament

clinique d un médicament DU Recherche Clinique Calcul du nombre de sujets nécessaires (accent sur les phases III) S. THEZENAS I.C.M. (Ex CRLC Val d Aurelle) Unité de Biostatistiques Phases du développement clinique d un médicament

Plus en détail

EXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG

EXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG Exploitations pédagogiques du tableur en STG Académie de Créteil 2006 1 EXPLOITATIONS PEDAGOGIQUES DU TABLEUR EN STG Commission inter-irem lycées techniques contact : dutarte@club-internet.fr La maquette

Plus en détail

Place de Wallonie, 1 à 5100 Jambes Secrétariat : 081/33.44.84 Accompagnement.recherche@spw.wallonie.be. Guide pratique pour les études de faisabilité

Place de Wallonie, 1 à 5100 Jambes Secrétariat : 081/33.44.84 Accompagnement.recherche@spw.wallonie.be. Guide pratique pour les études de faisabilité Direction générale opérationnelle Économie, Emploi et Recherche Département du Développement technologique Direction de l Accompagnement de la Recherche Place de Wallonie, 1 à 5100 Jambes Secrétariat :

Plus en détail

La recherche clinique de demain ne se fera pas sans les paramédicaux

La recherche clinique de demain ne se fera pas sans les paramédicaux La recherche clinique de demain ne se fera pas sans les paramédicaux Marc Beaumont, kinésithérapeute - 5ème journée inter régionale GIRCI - Tours, 3 juin 2015 Qu est ce que la recherche clinique? «une

Plus en détail

Rôle de l ARCl. V Grimaud - UE recherche clinique - 18 mars 2011. Définitions

Rôle de l ARCl. V Grimaud - UE recherche clinique - 18 mars 2011. Définitions Rôle de l ARCl 1 Définitions ARC : Assistant de Recherche Clinique TEC : Technicien d Étude Clinique Promoteur : Personne physique ou morale qui prend l initiative de la recherche Investigateur principal

Plus en détail

Estelle Marcault. 20/01/2012 URC Paris Nord 1

Estelle Marcault. 20/01/2012 URC Paris Nord 1 Estelle Marcault 20/01/2012 URC Paris Nord 1 Définition du Monitoring Surveillance de l avancement d un essai clinique Garantie que la conduite de l essai, les enregistrements et les rapports sont réalisés

Plus en détail

Formulaire d abonnement au service e-bdl

Formulaire d abonnement au service e-bdl FORMULAIRE [1] : ENREGISTREMENT DU CLIENT ABONNE N d abonné :.... Raison sociale si Entreprise Sinon, Nom & Prénom : N de téléphone fixe : N de téléphone portable : Adresse postale : Client : Entreprise

Plus en détail

«Quelle information aux patients en recherche biomédicale? Quels enseignements en retirer pour la pratique quotidienne?»

«Quelle information aux patients en recherche biomédicale? Quels enseignements en retirer pour la pratique quotidienne?» «Quelle information aux patients en recherche biomédicale? Quels enseignements en retirer pour la pratique quotidienne?» Dr Adeline Paris Unité de Pharmacologie Clinique Centre d Investigation Clinique

Plus en détail

Algorithmique et structures de données I

Algorithmique et structures de données I Algorithmique et structures de données I Riadh Ben Messaoud Université 7 novembre à Carthage Faculté des Sciences Économiques et de Gestion de Nabeul 1ère année Licence Fondamentale IAG 1ère année Licence

Plus en détail

# let rec concat l1 l2 = match l1 with [] -> l2 x::l 1 -> x::(concat l 1 l2);; val concat : a list -> a list -> a list = <fun>

# let rec concat l1 l2 = match l1 with [] -> l2 x::l 1 -> x::(concat l 1 l2);; val concat : a list -> a list -> a list = <fun> 94 Programmation en OCaml 5.4.8. Concaténation de deux listes Définissons maintenant la fonction concat qui met bout à bout deux listes. Ainsi, si l1 et l2 sont deux listes quelconques, concat l1 l2 constitue

Plus en détail

METHODOLOGIE GENERALE DE LA RECHERCHE EPIDEMIOLOGIQUE : LES ENQUETES EPIDEMIOLOGIQUES

METHODOLOGIE GENERALE DE LA RECHERCHE EPIDEMIOLOGIQUE : LES ENQUETES EPIDEMIOLOGIQUES Enseignement du Deuxième Cycle des Etudes Médicales Faculté de Médecine de Toulouse Purpan et Toulouse Rangueil Module I «Apprentissage de l exercice médical» Coordonnateurs Pr Alain Grand Pr Daniel Rougé

Plus en détail

POKER ET PROBABILITÉ

POKER ET PROBABILITÉ POKER ET PROBABILITÉ Le poker est un jeu de cartes où la chance intervient mais derrière la chance il y a aussi des mathématiques et plus précisément des probabilités, voici une copie d'écran d'une main

Plus en détail

L analyse documentaire : Comment faire des recherches, évaluer, synthétiser et présenter les preuves

L analyse documentaire : Comment faire des recherches, évaluer, synthétiser et présenter les preuves L analyse documentaire : Comment faire des recherches, évaluer, synthétiser et présenter les preuves Cet atelier portera sur 1. la recherche dans la documentation de sources pertinentes; 2. l évaluation

Plus en détail

Gestion des bases de données

Gestion des bases de données Gestion des bases de données DU Chef de Projet en Recherche Clinique 23/11/2012 Fabrice GOURMELON URC/CIC Necker - Cochin 2 A. Qu est-ce qu une donnée? B. Qu est-ce qu une base de données? C. Définition

Plus en détail

«Adaptation de la mise en œuvre des bonnes pratiques cliniques en fonction des caractéristiques de certaines recherches»

«Adaptation de la mise en œuvre des bonnes pratiques cliniques en fonction des caractéristiques de certaines recherches» Synthèse de la table ronde 2- Giens XXI -octobre 2005 «Adaptation de la mise en œuvre des bonnes pratiques cliniques en fonction des caractéristiques de certaines recherches» Pierre-Henri.Bertoye, Soizic.Courcier-Duplantier,

Plus en détail

Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire

Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire Sylvie CHABAUD Direction de la Recherche Clinique et de l Innovation : Centre Léon Bérard - Lyon Unité de Biostatistique

Plus en détail

LIGNES DIRECTRICES CLINIQUES TOUT AU LONG DU CONTINUUM DE SOINS : Objectif de ce chapitre. 6.1 Introduction 86

LIGNES DIRECTRICES CLINIQUES TOUT AU LONG DU CONTINUUM DE SOINS : Objectif de ce chapitre. 6.1 Introduction 86 LIGNES DIRECTRICES CLINIQUES TOUT AU LONG DU CONTINUUM DE SOINS : ÉTABLISSEMENT DE LIENS ENTRE LES PERSONNES CHEZ QUI UN DIAGNOSTIC D INFECTION À VIH A ÉTÉ POSÉ ET LES SERVICES DE SOINS ET DE TRAITEMENT

Plus en détail

Traitement de l hépatite C: données récentes

Traitement de l hépatite C: données récentes Traitement de l hépatite C: données récentes J.-P. BRONOWICKI (Vandœuvre-lès-Nancy) Tirés à part : Jean-Pierre Bronowicki Service d Hépatogastroentérologie, CHU de Nancy, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy. Le

Plus en détail

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE UE4 : Biostatistiques Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Introduction

Plus en détail

secutrial Gestion des données d'études cliniques Les Colloques de l'uic Novembre 2012 Khaled Mostaguir, Ph.D, khaled.mostaguir@hcuge.

secutrial Gestion des données d'études cliniques Les Colloques de l'uic Novembre 2012 Khaled Mostaguir, Ph.D, khaled.mostaguir@hcuge. secutrial Gestion des données d'études cliniques Les Colloques de l'uic Novembre 2012 Khaled Mostaguir, Ph.D, khaled.mostaguir@hcuge.ch Unité d Investigation Clinique Centre de Recherche Clinique HUG http://crc.hug-ge.ch/

Plus en détail

Supplément du BDK 24 : Aide à la recherche bibliographique

Supplément du BDK 24 : Aide à la recherche bibliographique Supplément du BDK 24 : Aide à la recherche bibliographique 1- Introduction 2- Les différentes études 3- Les bases de données 4- Comment chercher un article 5- Lecture critique d article Rédaction : Antoine

Plus en détail

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12 Probabilités. I - Rappel : trois exemples. Exemple 1 : Dans une classe de 25 élèves, il y a 16 filles. Tous les élèves sont blonds ou bruns. Parmi les filles, 6 sont blondes. Parmi les garçons, 3 sont

Plus en détail

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités C H A P I T R E 3 JE DOIS SAVOIR Calculer une fréquence JE VAIS ÊTRE C APABLE DE Expérimenter la prise d échantillons aléatoires de taille

Plus en détail

Cracker les SSHA sous LDAP

Cracker les SSHA sous LDAP PRATIQUE ANDRES ANDREU Cracker les SSHA sous LDAP Degré de difficulté Dans le domaine des applications Web, les données utilisateur sont stockées de manière à être accessibles par les personnes qui y seront

Plus en détail

Spécificité des essais cliniques dans le cadre de l enregistrement d un médicament. Florence BOUDEVIN 20 Novembre 2009

Spécificité des essais cliniques dans le cadre de l enregistrement d un médicament. Florence BOUDEVIN 20 Novembre 2009 Spécificité des essais cliniques dans le cadre de l enregistrement d un médicament Florence BOUDEVIN 20 Novembre 2009 Introduction Une étude clinique c est : Une molécule Un objectif principal Un cycle

Plus en détail

EVALUATION DES METHODES D AIDE A L ARRET DU TABAGISME

EVALUATION DES METHODES D AIDE A L ARRET DU TABAGISME EVALUATION DES METHODES D AIDE A L ARRET DU TABAGISME Docteur Jean PERRIOT Dispensaire Emile Roux Clermont-Ferrand jean.perriot@cg63.fr DIU Tabacologie Clermont-Ferrand - 2015 NOTIONS GENERALES INTRODUCTION.

Plus en détail

Équivalence et Non-infériorité

Équivalence et Non-infériorité Équivalence et Non-infériorité Éléments d Introduction Lionel RIOU FRANÇA INSERM U669 Mars 2009 Essais cliniques de supériorité Exemple d Introduction Données tirées de Brinkhaus B et al. Arch Intern Med.

Plus en détail

Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial)

Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial) Etude MAPT (Multidomain Alzheimer Preventive Trial) F Portet CMRR CHU de Montpellier (J Touchon) et Inserm U 888 Promoteur : CHU Toulouse (B Vellas) MAPT : objectif principal évaluer l efficacité d une

Plus en détail

UFR d Informatique. FORMATION MASTER Domaine SCIENCES, TECHNOLOGIE, SANTE Mention INFORMATIQUE 2014-2018

UFR d Informatique. FORMATION MASTER Domaine SCIENCES, TECHNOLOGIE, SANTE Mention INFORMATIQUE 2014-2018 UFR d Informatique FORMATION MASTER Domaine SCIENCES, TECHNOLOGIE, SANTE Mention INFORMATIQUE 2014-2018 Objectif L UFR d informatique propose au niveau du master, deux spécialités sous la mention informatique

Plus en détail

Pemetrexed, pionnier de la chimiothérapie histoguidée. Dr Olivier CASTELNAU Institut Arnault TZANCK ST Laurent du Var

Pemetrexed, pionnier de la chimiothérapie histoguidée. Dr Olivier CASTELNAU Institut Arnault TZANCK ST Laurent du Var Pemetrexed, pionnier de la chimiothérapie histoguidée Dr Olivier CASTELNAU Institut Arnault TZANCK ST Laurent du Var SFPO Octobre 2009 EPIDEMIOLOGIE Incidence : 1.35 M par an dans le monde (12,4%) 28 000

Plus en détail

Bases de données Outils de gestion

Bases de données Outils de gestion 11/03/2010 Bases de données Outils de gestion Mise en place d outils pour gérer, stocker et utiliser les informations d une recherche biomédicale ent réalisé par L. QUINQUIS d épidémiologie et de biostatistique

Plus en détail

1. Dénombrement. 1.1. Deux principes fondamentaux du dénombrement. Principe des tiroirs. Principe de décomposition DÉNOMBREMENT

1. Dénombrement. 1.1. Deux principes fondamentaux du dénombrement. Principe des tiroirs. Principe de décomposition DÉNOMBREMENT DÉNOMBREMENT 1 1. Dénombrement Analyse combinatoire est un synonyme de dénombrement. Le dénombrement s'emploie à étudier et à dénombrer divers types de groupements que l'on peut faire à partir d'ensembles

Plus en détail

COMMISSION DE LA TRANSPARENCE AVIS. 4 novembre 2009

COMMISSION DE LA TRANSPARENCE AVIS. 4 novembre 2009 COMMISSION DE LA TRANSPARENCE AVIS 4 novembre 2009 IRESSA 250 mg, comprimé pelliculé Boîte de 30 (CIP 395 950-7) ASTRAZENECA géfitinib Liste I Médicament soumis à prescription hospitalière. Prescription

Plus en détail

I. Cas de l équiprobabilité

I. Cas de l équiprobabilité I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus

Plus en détail

Peut-on imiter le hasard?

Peut-on imiter le hasard? 168 Nicole Vogel Depuis que statistiques et probabilités ont pris une large place dans les programmes de mathématiques, on nous propose souvent de petites expériences pour tester notre perception du hasard

Plus en détail

Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés

Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : (cliquez sur l exercice pour un accès direct) Exercice 1 : épreuve de Bernoulli Exercice 2 : loi de Bernoulli de paramètre

Plus en détail

GASTRO-ENTEROLOGIE. Variabilité. A des entrées. B des sites anatomiques. C inter-individuelle. D intra-individuelle

GASTRO-ENTEROLOGIE. Variabilité. A des entrées. B des sites anatomiques. C inter-individuelle. D intra-individuelle GASTRO-ENTEROLOGIE Variabilité A des entrées B des sites anatomiques 2 l externe + 2 l interne 15 litres sécrétion-absorption entrée 2 l duodénum 4 l grêle 3 l côlon 0,3 l anus 0,3 l œsophage 10" estomac

Plus en détail

LES PROBABILITÉS DE GAINS

LES PROBABILITÉS DE GAINS LES PROBABILITÉS DE GAINS JOUER À DES JEUX DE HASARD La seule chose que tous les jeux de hasard ont en commun, c est que le fait de gagner ou de perdre se fait de façon aléatoire. Même si le rêve de gagner

Plus en détail

Validation clinique des marqueurs prédictifs le point de vue du méthodologiste. Michel Cucherat UMR CNRS 5558 - Lyon

Validation clinique des marqueurs prédictifs le point de vue du méthodologiste. Michel Cucherat UMR CNRS 5558 - Lyon Validation clinique des marqueurs prédictifs le point de vue du méthodologiste Michel Cucherat UMR CNRS 5558 - Lyon Marqueur prédictif - Définition Un marqueur prédictif est un marqueur qui prédit le bénéfice

Plus en détail

Introduction : Essais de phase I

Introduction : Essais de phase I Schéma de recherche de dose dans les essais de phase I : comparaison par simulations dans un cadre temporel A Doussau 1,2, MC Le Deley 3, B Asselain 1, G Vassal 3, X Paoletti 1 1 - Institut Curie, 2 -

Plus en détail

Séminaire du Pôle Santé

Séminaire du Pôle Santé 1 Séminaire du Pôle Santé Les télésoins à domicile au Québec représentent-ils une solution économiquement viable? Guy Paré, Ph.D., MSRC Titulaire de la Chaire de recherche du Canada en technologies de

Plus en détail

MONITORING / SUIVI DES PATIENTS

MONITORING / SUIVI DES PATIENTS Formation Recherche Clinique OncoBasseNormandie 02/12/2013 MONITORING / SUIVI DES PATIENTS Jean-Michel GRELLARD ARC Coordinateur - Centre François Baclesse Quelques définitions Cahier d observation ou

Plus en détail

STA108 Enquêtes et sondages. Sondages àplusieurs degrés et par grappes

STA108 Enquêtes et sondages. Sondages àplusieurs degrés et par grappes STA108 Enquêtes et sondages Sondages àplusieurs degrés et par grappes Philippe Périé, novembre 2011 Sondages àplusieurs degrés et par grappes Introduction Sondages à plusieurs degrés Tirage des unités

Plus en détail

Les grandes études de télémédecine en France

Les grandes études de télémédecine en France Les grandes études de télémédecine en France Optimisation de la Surveillance ambulatoire des Insuffisants CArdiaques par Télécardiologie De Midi-Pyrénées au Sud de la France M Galinier, A Pathak Pôle Cardio-Vasculaire

Plus en détail

COMPRENDRE LA RECHERCHE CLINIQUE

COMPRENDRE LA RECHERCHE CLINIQUE COMPRENDRE LA RECHERCHE CLINIQUE Unité de Recherche Clinique Avec le soutien de Roche 2 3 Sommaire Avant-propos 3 Accueil 4 Généralités 6 1. Qu est-ce qu une étude clinique? 2. Pourquoi participer à une

Plus en détail

Recherche documentaire et autoformation. Lecture critique d un article médical. Recommandations pour la pratique. Les maladies orphelines

Recherche documentaire et autoformation. Lecture critique d un article médical. Recommandations pour la pratique. Les maladies orphelines 18. Recherche documentaire et autoformation. Lecture critique d un article médical. Recommandations pour la pratique. Les maladies orphelines KARILA LAURENT - APPRENTISSAGE DE L EXERCICE MÉDICAL + Objectifs

Plus en détail

Calculs de probabilités

Calculs de probabilités Calculs de probabilités Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 13 mars 2008 1. Définitions et notations 1 L origine des probabilités est l analyse de jeux de hasard, tels que pile

Plus en détail

MATHÉMATIQUES. Mat-4104

MATHÉMATIQUES. Mat-4104 MATHÉMATIQUES Pré-test D Mat-404 Questionnaire e pas écrire sur le questionnaire Préparé par : M. GHELLACHE Mai 009 Questionnaire Page / 0 Exercice ) En justifiant votre réponse, dites quel type d étude

Plus en détail

Assurance de soins de longue durée

Assurance de soins de longue durée Assurance de soins de longue durée Feuille de renseignements à l intention du conseiller ne pas remettre au demandeur Ce que vous devez faire avant de remettre un formulaire de demande de règlement au

Plus en détail

Analyse Combinatoire

Analyse Combinatoire Analyse Combinatoire 1) Équipes On dispose d un groupe de cinq personnes. a) Combien d équipes de trois personnes peut-on former? b) Combien d équipes avec un chef, un sous-chef et un adjoint? c) Combien

Plus en détail

Ebauche Rapport finale

Ebauche Rapport finale Ebauche Rapport finale Sommaire : 1 - Introduction au C.D.N. 2 - Définition de la problématique 3 - Etat de l'art : Présentatio de 3 Topologies streaming p2p 1) INTRODUCTION au C.D.N. La croissance rapide

Plus en détail

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014 Correction du baccalauréat ES/L Métropole 0 juin 014 Exercice 1 1. c.. c. 3. c. 4. d. 5. a. P A (B)=1 P A (B)=1 0,3=0,7 D après la formule des probabilités totales : P(B)=P(A B)+P(A B)=0,6 0,3+(1 0,6)

Plus en détail

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie...

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie... 1 Probabilité Table des matières 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables........................... 2 1.2 Définitions................................. 2 1.3 Loi équirépartie..............................

Plus en détail

Evaluation de critères res de substitution de la survie globale dans les cancers bronchiques localement avancés

Evaluation de critères res de substitution de la survie globale dans les cancers bronchiques localement avancés Evaluation de critères res de substitution de la survie globale dans les cancers bronchiques localement avancés Evaluations de la survie sans progression et du contrôle locoregional comme critère de substitution

Plus en détail

Rapport de Stage. Mars Sept. 2010. Master 2 Professionnel Statistiques et Traitement des Données

Rapport de Stage. Mars Sept. 2010. Master 2 Professionnel Statistiques et Traitement des Données Rapport de Stage Mars Sept. 2010 Analyse statistique d'études cliniques en milieu Dermo-Cosmétique Master 2 Professionnel Statistiques et Traitement des Données CHADIL Diane Présenté le 3 septembre 2010

Plus en détail

Exploitation et analyse des données appliquées aux techniques d enquête par sondage. Introduction.

Exploitation et analyse des données appliquées aux techniques d enquête par sondage. Introduction. Exploitation et analyse des données appliquées aux techniques d enquête par sondage. Introduction. Etudes et traitements statistiques des données : le cas illustratif de la démarche par sondage INTRODUCTION

Plus en détail

CHIMIOTHERAPIE DES CANCERS DU POUMON DES SUJETS AGES

CHIMIOTHERAPIE DES CANCERS DU POUMON DES SUJETS AGES CHIMIOTHERAPIE DES CANCERS DU POUMON DES SUJETS AGES 1 EPIDEMIOLOGIE 28 000 nouveaux cas/an 4ème rang des cancers Sex ratio 6,1 Mortalité > 27 000/an Âge médian H 67 ans, F 68 ans 2 1 Taux annuel ajusté

Plus en détail

Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4. Rapport RE09. Load Balancing et migration

Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4. Rapport RE09. Load Balancing et migration Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4 Rapport Load Balancing et migration Printemps 2001 SOMMAIRE INTRODUCTION... 3 SYNTHESE CONCERNANT LE LOAD BALANCING ET LA MIGRATION... 4 POURQUOI FAIRE DU LOAD BALANCING?...

Plus en détail

équilibre glycémique du diabétique insuliné

équilibre glycémique du diabétique insuliné La télésurveillance t des maladies chroniques à domicile Aide à la décision en diabétologie Docteur Pierre FONTAINE Service de diabétologie, CHRU de Lillle Faculté de médecine, m Université de Lille 2

Plus en détail

Le dropéridol n est pas un traitement à considérer pour le traitement de la migraine à l urgence

Le dropéridol n est pas un traitement à considérer pour le traitement de la migraine à l urgence Le dropéridol n est pas un traitement à considérer pour le traitement de la migraine à l urgence On pose fréquemment le diagnostic de migraine sévère à l urgence. Bien que ce soit un diagnostic commun,

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

Probabilités conditionnelles Loi binomiale Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard

Plus en détail

Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / Modélisation

Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / Modélisation IFIPS S7 - informatique Université Paris-Sud 11 1er semestre 2009/2010 Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / 1 Forêts et arbres II Théorème 1.1. Les assertions suivantes sont équivalentes

Plus en détail

TP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites

TP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites TP N 57 Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites L objet de ce TP est d optimiser la stratégie de déploiement et de renouvellement d une constellation de satellites ainsi que les

Plus en détail

I / La démarche à suivre pour l installation de l application-crm

I / La démarche à suivre pour l installation de l application-crm Page 1 sur 9 I / La démarche à suivre pour l installation de l application-crm Démarrer Internet Explorer et saisir dans la barre des adresses le lien suivant : «http://81.192.156.110/fcondl/» Une fois

Plus en détail

Les stratégies marketing

Les stratégies marketing Les stratégies marketing Stratégie de pénétration Produits actuels : marchés actuels. Stratégie d extension de marchés Produits actuels : nouveaux marchés. LES STRATÉGIES MARKETING Couverture des marchés

Plus en détail

Ministère de la santé, de la jeunesse, des sports et de la vie associative

Ministère de la santé, de la jeunesse, des sports et de la vie associative Ministère de la santé, de la jeunesse, des sports et de la vie associative Direction de l'hospitalisation et de l'organisation des soins Sous-direction qualité et fonctionnement des établissements de santé

Plus en détail

Révision des descriptions génériques Comment monter un dossier?

Révision des descriptions génériques Comment monter un dossier? DISPOSITIFS MEDICAUX Révision des descriptions génériques Comment monter un dossier? Guide pour le dossier déposé par les fabricants/distributeurs Adopté en séance de la CEPP* le 13 juillet 2005 *CEPP

Plus en détail

Sondage sur le climat. scolaire. Guide d utilisation à l attention des administratrices et des administrateurs

Sondage sur le climat. scolaire. Guide d utilisation à l attention des administratrices et des administrateurs Sondage sur le climat scolaire Guide d utilisation à l attention des administratrices et des administrateurs SONDAGE EN LIGNE Table des matières Introduction...2 Instructions étape par étape à l intention

Plus en détail

Bac français. Bac international. Quel bac choisir? Classes 1 & Terminale

Bac français. Bac international. Quel bac choisir? Classes 1 & Terminale Bac français Bac international Quel bac choisir? Classes 1 & Terminale 2014-2015 Quelques critères de choix pour votre orientation en Première 1. Quel(s) métier(s) envisagez-vous? Dans quel(s) domaine(s)

Plus en détail

Qu est-ce qu une probabilité?

Qu est-ce qu une probabilité? Chapitre 1 Qu est-ce qu une probabilité? 1 Modéliser une expérience dont on ne peut prédire le résultat 1.1 Ensemble fondamental d une expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience dont

Plus en détail

Activité des programmes de médicaments

Activité des programmes de médicaments Chapitre 4 Section 4.05 Ministère de la Santé et des Soins de longue durée Activité des programmes de médicaments Suivi des vérifications de l optimisation des ressources, section 3.05 du Rapport annuel

Plus en détail

Compliance (syn. Adhérence - Observance) IFMT-MS-Sémin.Médict.Nov.05 1

Compliance (syn. Adhérence - Observance) IFMT-MS-Sémin.Médict.Nov.05 1 Compliance (syn. Adhérence - Observance) IFMT-MS-Sémin.Médict.Nov.05 1 Qu est ce que la compliance? Une maladie a été diagnostiquée Le diagnostic est correct Le traitement a été bien indiqué, bien choisi,

Plus en détail

Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN

Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN Table des matières. Introduction....3 Mesures et incertitudes en sciences physiques

Plus en détail