Modélisations statistiques avancées

AA Cadrage épidémiologique
AA Meta-analyse
AA Analyse des études longitudinales (dont analyse de survie) et des mesures groupées

 

AA Cadrage épidémiologique
1. Les étudiant(e)s sont capables d’identifier des différentes structures de données.
2. Les étudiant(e)s sont capables d’identifier les différents niveaux des variables, inférence et analyses.
3. Les étudiant(e)s sont capables d’identifier les différents types des variables écologiques.
4. Les étudiant(e)s comprennent et sont capables d’expliquer l'erreur écologique.
5. Les étudiant(e)s reconnaissent une association tautologique.
6. Les étudiant(e)s connaissent les avantages des analyses multiniveaux.
7. Les étudiant(e)s connaissent l'équation de régression linéaire multiniveaux, les deux types de résidus et l’ICC.
8. Connaître et pouvoir identifier les différentes types d’études longitudinales (expérimentales et non-expérimentales).
9. Être capable d’expliquer les avantages des données longitudinales.
10. Connaître les mécanismes des données manquantes et être capable d’identifier les mécanismes potentiels chez des études existantes.
11. Connaître l'utilité et les différents aspects d'une analyse de survie.
12. Être capable d'évaluer de manière critique des études multiniveaux et des études longitudinales (y compris des études qui appliquent des analyses de survie).

AA Meta-analyse
1.Avantages et limites de la méta-analyse
2.Types de méta-analyses : effets fixes vs effets aléatoires
3. Type de pondération
4. Mise en évidence de l’hétérogénéité
5. Interprétation d’un Forest Plot
6. Mise en évidence des biais de publication
7. analyse en sous-groupe et meta régression
Théorie + Exercices avec Stata

AA Analyse des études longitudinales (dont analyse de survie) et des mesures groupées
1. Analyse des mesures groupées
2. Analyse de survie par la méthode de Kaplan Meier et le modèle de Cox + Vérification des conditions d’application.
3. Etudes longitudinales :
     Modèles linéaires mixtes: Effets fixes et aléatoires, Structure de la covariance, Estimation par REML ou ML
     Modèles de croissance : Trajectoires individuelles, Interprétation des pentes et des intercepts
Théorie + Exercices avec Stata

Connaissances et compétences pré-requises ou co-requises

SAPU-L-4118 : les étudiants maîtrisent les modèles de régression multiple.

Cours pré-requis

Cours magistral, exercices dirigés, séminaires et travaux personnels

Références, bibliographie et lectures recommandées

Cf. recommandations fournies pendant les cours

Support(s) de cours

• Université virtuelle

Contacts

jelle.van.cauwenberg@ulb.be

Campus

Erasme

Méthode(s) d'évaluation

• Examen écrit

Examen écrit

AA Cadrage épidémiologique :
Examen écrit à cahier fermé (question ouverte à réponse courte)

AA Meta-analyse :
Examen écrit à cahier fermé (analyse et interprétation (questions ouvertes) d’une meta-analyse avec Stata)

AA Analyse des études longitudinales (dont analyse de survie) et des mesures groupées :

Examen écrit à cahier ouvert (analyse de bases de données et interprétation des résultats (questions ouvertes))

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

La note totale pour l’UE est la note minimale en cas d'échec, sinon moyenne pondérée en utilisant les pondérations suivantes :
AA Cadrage épidémiologique : 30%
AA Meta-analyse : 20%
AA Analyse des études longitudinales (dont analyse de survie) et des mesures groupées : 50%
Si, suite à la première session, cette UE est en échec, l'étudiant ne devra repasser en seconde session que l'(les) activité(s) d'apprentissage pour laquelle (lesquelles) il a échoué (note inférieure à 10/20).
En cas d’échec de l’UE, d'une année à l'autre, il y a report de note si la note était plus de 12 pour l’AA.

Langue(s) d'évaluation

• français