Descriptif
The course aims at introducing both concepts and methods used in clinical (or medical) research. It is integrated to the health science theme of the master program.The course will both emphasize the principles and concepts underlying the different goals of clinical research (prediction and causation) and develop on specific statistical methods that can be used to plan studies and analyze data in this context.
It will focus on notions and methods that are not covered by other courses of the master (e.g. design, survival analysis, causal inference), that will be tackled both from the theoretical and applied point-of-view.
Methods will be illustrated on several practical examples.
20 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
- M2 DS - Data Science
- M2 MECENCLI - Génie Mécanique pour les Cliniciens
- M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 DS - Data Science
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 MECENCLI - Génie Mécanique pour les Cliniciens
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS