{"id":89,"date":"2016-01-12T15:57:36","date_gmt":"2016-01-12T14:57:36","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/eespe\/?page_id=89"},"modified":"2025-01-09T17:13:00","modified_gmt":"2025-01-09T16:13:00","slug":"module02","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.eespe.universite-paris-saclay.fr\/?page_id=89","title":{"rendered":"Module 02"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"uk-article-title\">Module 2 &#8211; R\u00e9gression multiple en \u00e9pid\u00e9miologie : mod\u00e8le logistique et mod\u00e8le de Cox<\/h2>\n<p>Responsables du module : J-P. Empana <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1002\" src=\"https:\/\/www.eespe.universite-paris-saclay.fr\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/JPempana2.png\" alt=\"\" width=\"108\" height=\"123\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: right;\"><em>1 semaine temps complet du 23 juin au 27 juin 2025<\/em><\/p>\n<ul id=\"accordion569513b85debc\" class=\"jp-accordion ui-accordion ui-widget ui-helper-reset ui-accordion-icons\">\n<li class=\"jp-accordion-item\">\n<h3 class=\"ui-accordion-header ui-helper-reset ui-state-active ui-corner-top\">OBJECTIFS ET CONTENUS<\/h3>\n<p>L\u2019objectif du cours est de pr\u00e9senter les trois principaux mod\u00e8les de r\u00e9gression multivari\u00e9e les plus fr\u00e9quemment utilis\u00e9s en \u00e9pid\u00e9miologie et en recherche biom\u00e9dicale : la r\u00e9gression lin\u00e9aire, la r\u00e9gression logistique et le mod\u00e8le de Cox.<\/p>\n<p>Il s\u2019agira de d\u00e9velopper une d\u00e9marche d\u2019analyse, depuis la v\u00e9rification des hypoth\u00e8ses inh\u00e9rentes \u00e0 chaque mod\u00e8le, le choix et le codage des facteurs de confusion, jusqu\u2019\u00e0 l\u2019interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats. Certains aspects encore peu usuels seront abord\u00e9s (r\u00e9gression polytomique dans la r\u00e9gression logistique ou variable d\u00e9pendante du temps dans le mod\u00e8le de Cox).<\/p>\n<p>A c\u00f4t\u00e9 des bases th\u00e9oriques sous-tendant l\u2019utilisation de ces mod\u00e8les, de nombreux exemples et situations concr\u00e8tes seront pr\u00e9sent\u00e9s, notamment sur la base de lectures critiques d\u2019articles. A l\u2019issue de cet enseignement, les \u00e9tudiants auront acquis les connaissances leur permettant d\u2019utiliser les principaux mod\u00e8les de r\u00e9gression en fonction de leur probl\u00e9matique, et d\u2019avoir un regard critique dans l\u2019interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats.<\/li>\n<li class=\"jp-accordion-item\">\n<h3 class=\"ui-accordion-header ui-helper-reset ui-state-active ui-corner-top\">AVERTISSEMENT<\/h3>\n<p>Le module 3 &#8211; R\u00e9gression multiple en \u00e9pid\u00e9miologie : mod\u00e8le logistique et mod\u00e8le de Cox\u00a0 aborde l\u2019analyse de survie sous un angle th\u00e9orique bien qu\u2019illustr\u00e9 par des lectures critiques d\u2019articles.<\/li>\n<li class=\"jp-accordion-item\">\n<h3 class=\"ui-accordion-header ui-helper-reset ui-state-active ui-corner-top\">PLAN<\/h3>\n<ol>\n<li>R\u00e9gression lin\u00e9aire et logistique (5 demi-journ\u00e9es) :\n<ol>\n<li>Le mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/li>\n<li>La r\u00e9gression logistique :\n<ol>\n<li>&#8211; Pr\u00e9sentation du mod\u00e8le, interpr\u00e9tation des param\u00e8tres estim\u00e9s par le mod\u00e8le<\/li>\n<li>&#8211; Codage des variables explicatives<\/li>\n<li>&#8211; Ad\u00e9quation du mod\u00e8le<\/li>\n<li>&#8211; Mod\u00e8le polytomique et mod\u00e8le logistique conditionnel.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>Donn\u00e9es de survie (5 demi-journ\u00e9es) :\n<ol>\n<li>Probl\u00e9matique des donn\u00e9es de survie<\/li>\n<li>Construction des courbes de survie par la m\u00e9thode de Kaplan-Meier et actuarielle Comparaison des courbes de survie (test du logrank)<\/li>\n<li>Le mod\u00e8le de Cox :\n<ol>\n<li>&#8211; v\u00e9rification des hypoth\u00e8ses du mod\u00e8le<\/li>\n<li>&#8211; analyse multivari\u00e9e : proc\u00e9dure manuelle vs. proc\u00e9dure automatique, \u00e9tude d\u2019interaction<\/li>\n<li>&#8211; variables d\u00e9pendantes du temps.<\/li>\n<li>Application des mod\u00e8les de Cox \u00e0 l\u2019estimation du risque cardiovasculaire individuel (m\u00e9decine personnalis\u00e9e).<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li class=\"jp-accordion-item\">\n<h3 class=\"ui-accordion-header ui-helper-reset ui-state-active ui-corner-top\">PR\u00e9-REQUIS<\/h3>\n<p>Enseignement de base ou cours de statistique et d\u2019\u00e9pid\u00e9miologie de niveau CESAM ; M1 de sciences biom\u00e9dicales, de sant\u00e9 publique ou de math\u00e9matiques. Avoir des connaissances de base concernant le mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire<em>. <\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>T\u00e9l\u00e9charger la fiche<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Module 2 &#8211; R\u00e9gression multiple en \u00e9pid\u00e9miologie : mod\u00e8le logistique et mod\u00e8le de Cox Responsables du module : J-P. 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