Département de médecine Sociale et préventive MSO 6016

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Département de médecine Sociale et préventive MÉTHODOLOGIE DES ÉTUDES LONGITUDINALES MSO 6016 NOMBRE DE CRÉDITS : 3 PLAN DE COURS RECUEIL DE TEXTES PROFESSEURE MARIA-VICTORIA ZUNZUNEGUI PROFESSEUR JEAN LAMBERT AUTOMNE 2011
  • modèles linéaires avec structure de covariance
  • description des aspects méthodologiques des cohortes dans la section
  • rétention dans la cohorte
  • stratégie d'analyse des données au temps t0
  • origine aléatoire
  • modèle linéaire
  • modèles linéaires
  • analyse des statistiques
  • analyses statistiques
  • analyse statistique
  • analyse de statistiques
Publié le : mercredi 28 mars 2012
Lecture(s) : 28
Source : mdsocp.umontreal.ca
Nombre de pages : 15
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Département de médecine
Sociale et préventive









MÉTHODOLOGIE DES ÉTUDES LONGITUDINALES

MSO 6016


NOMBRE DE CRÉDITS : 3





PLAN DE COURS


RECUEIL DE TEXTES







PROFESSEURE MARIA-VICTORIA ZUNZUNEGUI
PROFESSEUR JEAN LAMBERT




AUTOMNE 2011












































Toute reproduction de ce recueil, en totalité ou en partie, par quelque moyen
que ce soit et sous quelque support que ce soit, est interdite




DESCRIPTION DE COURS

Automne 2011
Sigle : MSO 6016


Titre : Méthodologie des études longitudinales


Nombre de crédits : 3


Horaire et lieu: Jeudi 8h30 – 11h30
Pavillon Mont-Royal, salle 1374


Cours préalables : MSO6001, MSO 6014, MSO6061, MSO6067, MSO6069 ou des
cours équivalents sur les concepts de base en épidémiologie et les
modèles de régression. Les étudiants qui s’inscrivent au MSO6016
doivent obligatoirement s’inscrire au MSO6017 et peuvent suivre
simultanément le cours MSO6014.

Candidats concernés : Étudiants de maîtrise et de doctorat.


Professeurs responsables : Maria-Victoria Zunzunegui & Jean Lambert
Tél : (514)-343-6086
Courriel: maria.victoria.zunzunegui@umontreal.ca l: jean.lambert@umontreal.ca




Brève description :

Développer les compétences des étudiants en santé publique, pour l’élaboration de devis, la
conduite et l’analyse d’études populationnelles longitudinales populationnelles.

1

Objectifs spécifiques :


Au terme de ce cours, les participant-e-s seront en mesure de :

1. Formuler des questions de recherche qui peuvent être étudiées à l’aide d’études
longitudinales.

2. Développer un protocole de recherche pour une étude de cohorte, incluant les aspects
éthiques de la recherche.

3. Préparer le travail de terrain pour la constitution d’une cohorte et déployer des stratégies
visant à assurer l’acceptabilité de l’étude et la rétention dans la cohorte.

4. Préparer un plan d’analyse statistique et effectuer les analyses appropriées pour répondre
aux questions de recherche : analyses au temps « zero », analyses de changement entre
deux temps et analyses des mesures répétées.



Méthodes pédagogiques :


 Cours magistraux animés par présentation de cas pratiques et de lectures critiques.

 Exercices pratiques à faire à la maison

2 Plan de cours

Cours 1 : (8 septembre)
Le but de la recherche en épidémiologie et les études longitudinales
(Maria-Victoria Zunzunegui)


Objectif : Comprendre comment les études longitudinales peuvent être utiles pour étudier les
relations causales entre expositions et risques à la santé. Le modèle de causes
suffisantes et le cadre « contrefactuel » pour l’inférence causale. L’évaluation des
erreurs.

Contenu : Organisation du cours. La logique des études longitudinales et l’inférence causale.
Le devis, la mesure et les analyses statistiques.



Exercice No 1 : Préparer des présentations orales de 10 minutes pour le 15/9/2011 sur la
description des aspects méthodologiques des cohortes dans la section « Cohort Profiles » de la
revue International Journal of Epidemiology.

Cours 2 : (15 septembre )
Élaboration d’un cadre conceptuel et formulation des objectifs.
(Maria-Victoria Zunzunegui)

Objectif : Être capable de développer un cadre conceptuel servant de point de départ pour
discuter de la causalité. Identifier les liens entre l’incidence de la maladie et les
facteurs d’exposition examinés pour répondre aux questions de recherche.

Contenu : La variable dépendante (variable résultat), les facteurs de risque, les facteurs
intermédiaires, les modificateurs d’effets et les variables de confusion.

Exercice No 2. Préparer des présentations orales de 10 minutes pour le 22/9/2010. Construire un
cadre conceptuel à partir des articles suivants (dans l’annexe).

 Rich-Edwards, Kleinman, Michels, Stampfer, Manson, Rexrode, Hibert,Willett.
Longitudinal study of birth weight and adult body mass index in predicting risk of coronary
heart disease and stroke in women. BMJ 2005(330):1115

 Al Snih, Markides, Ray, Freeman, Ostir, Goodwin. Predictors of Health Utilization among
Older Mexican Americans. Ethnicity & Disease 2006; 16: 640-646.

 Koster A, Penninx BWJH, Bosma H et al. Is there a biomedical explanation for
socioeconomic differences in incident mobility limitations? Journals Gerontology Medical
Sciences 2005; 60A(8):1022-1027.
3

Cours 3 : (22 septembre )
Population à l’étude, validité et précision (Maria-Victoria Zunzunegui)

Objectifs : Être capable de choisir la population d’étude et les groupes de comparaison pour
conduire une étude de cohorte valide et reconnaître les menaces à la validité
interne et externe de l’étude.

Contenu : Choix de la population (les concepts de base : population cible, population à
l’étude, population d’étude); la validité des études épidémiologiques, la précision
et les erreurs aléatoires.

Exercice No 3. Préparer des présentations orales de 10 minutes pour le 29/9/2010. Utiliser la
liste de critères proposés par Tooth et al. ou STROBE pour examiner de façon critique les
exemples de cohortes de l’IJE; choisir de meilleurs groupes de comparaison dans des exemples
hypothétiques, re-calculer la taille de l’échantillon dans des exemples publiés.

Cours 4 : (29 septembre)
Le biais de sélection : le recrutement et le suivi de la cohorte. L’évaluation des
biais de sélection dans les études de cohorte
(Maria-Victoria Zunzunegui).


Objectifs : Identifier les sources de biais dans la sélection des groupes de comparaison lors
des études longitudinales et identifier les biais introduits par les pertes de suivi.

Contenu : Définition et évaluation des biais de sélection dans les études de cohorte,
mécanismes de pertes de suivi et évaluation de leurs effets.




Cours 5 : (6 octobre)
Le biais d’information. L’évaluation des biais d’information et les conséquences
sur les résultats de l’étude.
(MV Zunzunegui)


Objectifs : Identifier les principaux biais d’information dans les études de cohortes, savoir
comment les déterminer et comment ils influencent les résultats.

4 Contenu : Principes généraux pour définir l’exposition et l’effet; sources de biais;
identification de biais dans les études; effets des biais sur les résultats.

Cours 6 (13 octobre)
Les interactions

Objectif : Formuler et analyser les interactions dans les échelles additives et multiplicatives
pour les risques relatives

Contenu : Techniques pour identifier les interactions et comment les rapporter dans des
articles.

Cours 7 : (20 octobre)
Conduite de l’étude: Formation du personnel d’enquête.
Les techniques pour la rétention et maintenance de la cohorte. Minimisation des
biais de sélection.

Objectif: Connaître les defis reliés à l’embauche et la formation du personnel, les méthodes
de contrôle et d’assurance de la qualité et les techniques permettant de maximiser
la rétention dans la cohorte, a fin de minimiser les biais de sélection.

Contenu : La formation du personnel. Importance du contrôle et du suivi au jour le jour, sur
le terrain.

Cours 8: (27 octobre)
Les études pilotes. L’analyse des données des études pilote et le rapport.
Minimisation des erreurs d’information dans le devis et la collecte de données

Objectif: Être apte à planifier et conduire une étude pilote. Connaître les différentes
méthodes de contrôle et d’assurance de la qualité des mesures afin de minimiser
les biais d’information.

Contenu : Études pilotes : objectifs, conduite et rapport; utilisation des études de validité
pour ajuster l’information, procédures de contrôle de qualité lors de la collecte et
le traitement de données.


Cours 9: ( 3 novembre)
Analyse de données au temps « zéro » Les analyses stratifiées et la stratégie de
construction de modèles multivariés.

Objectif: Développer une stratégie d’analyse des données au temps T0.

Contenu : Les analyses stratifiées et la construction des modèles multivariés.

Exercice d’analyse des données transversales
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Cours 10: (10 novembre)
Les études longitudinales avec deux mesures dans le temps (T0 – T1). Les
analyses de changement (variables dépendantes continues et catégorielles).

Objectif: Être capable d’analyser les changements entre deux temps T0-T1.

Contenu : Régression linéaire : Différence ou ajustement;



Cours 11: (17 novembre)
Introduction à l’analyse statistique des études longitudinales


Objectif : Avoir une vue d’ensemble de l’analyse des études longitudinales


Contenu : Avantage des études longitudinales p/r aux études transversales
Défis des études longitudinales
Notation (présentations univariée et multivariée)
Caractéristiques des études longitudinales
Différentes approches pour l’analyse statistique
Méthodes basées sur des résumés des mesures répétées
Cas particulier d’une situation pré/post
L’analyse de variance univariée pour mealyse de variance multivariée pour mesures répétées


Cours 12: (24 novembre)
Introduction aux modèles linéaires mixtes

Objectif : Comprendre la nature d’un modèle linéaire mixte pour une variable suivant une
loi normale et ce, afin de tenir compte de la corrélation entre les mesures
répétées

Contenu : Catégories des modèles Modèles avec ordonnée à l’origine aléatoire
Modèles avec ordonnée à l’origine et pente aléatoires

Cours 13: (1 décembre)
Modèles linéaires mixtes avec covariables

Objectif : Comprendre comment se fait l’analyse de variables influençant des
mesures répétées
6
Contenu : Modèles linéaires mixtes avec covariables invariantes dans le temps
Modèles linéaires mixtes avec covariables variantes dans le temps
Méta-mesure du temps


Cours 14: (8 décembre)
Introduction aux modèles basés sur les équations d’estimation généralisée

Objectif : Comprendre la nature d’un modèle basé sur les équations d’estimation
généralisée pour une variable suivant une loi de Bernoulli (variable dichotomée)
et ce, afin de tenir compte de la corrélation entre les mesures répétées

Contenu : Modèles logistiques
Principales structures de variances/covariances ou de corrélations

Cours 15: (15 décembre)
Modèles linéaires avec structure de covariance, détermination des effectifs
des échantillons, qualité d’ajustement.

Objectif : Avoir un aperçu de différents sujets en analyse longitudinale

Contenu : Principaux modèles, analyse de l’ajustement d’un modèle



Évaluation:

 Présentations orales des exercices 1-3 : (sans ordinateur).
 Résumé d’un article
 Examen mi-parcours : Exercice à faire à domicile.
 Analyse de données des études longitudinales

Pondération de l’évaluation.
10 premiers cours : 66% de la note final
15% Présentations des exercices 1-3 (en cours).
15% Faire un résumé d’un article sur une étude longitudinale.
36% Examen mi-parcours Exercice à domicile: réponses aux questions portant sur la lecture
d’un article.
Cours 11-15 : 33% de la note final
Exercices d’analyse de données longitudinales.

Lectures :

Un recueil de textes rassemble les lectures obligatoires.
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MÉTHODOLOGIE DES
ÉTUDES LONGITUDINALES





LISTE DES LECTURES























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