FUN

Concepts et méthodes en épidémiologie (FUN)

Offered by le cnam,
Concepts et méthodes en épidémiologie (FUN)

Surveiller les maladies, mener les enquêtes en population pour identifier leurs causes (comportements, expositions environnementales, facteurs génétiques) : c’est le rôle de l’épidémiologie dont ce cours vous enseigne les principes et méthodes. Monitoring diseases and carrying out population-based surveys to identify their causes (behaviours, environmental exposure, and genetic factors): such is the role of epidemiology, the principles and methods of which you will learn during this course.

Ce cours débute par une présentation des grands principes de l’épidémiologie descriptive (surveillance des maladies, investigation d’épidémies) et de l’épidémiologie analytique (identification des facteurs de risque des maladies). Les principaux indicateurs de risque, la formulation d’une hypothèse scientifique, les schémas d’étude utilisés pour les enquêtes en population, la prise en compte des fluctuations d’échantillonnage, l’analyse statistique des résultats et l’interprétation des biais seront expliqués et illustrés par des exemples et des études de cas tirés de la vie réelle.

Seront également abordés les grands principes de causalité et les niveaux de preuve demandés aujourd’hui pour dire qu’une « exposition » est responsable d’une maladie.
Au terme de ce MOOC, les étudiants auront les clefs pour interpréter les articles scientifiques traitant de ces sujets, et seront préparés pour suivre des enseignements spécialisés en épidémiologie et en santé publique.
The course begins with a presentation of the key principles of descriptive epidemiology (monitoring of diseases, investigation of epidemics) and analytical epidemiology (identification of disease risk factors). Principal risk indicators, the formulation of a scientific hypothesis, the study schemes used in population-based surveys, taking sampling fluctuations into account, the statistical analysis of results and the interpretation of bias: all of these will be explained and illustrated by examples and case studies drawn from the real world.
The course will also address the main principles of causality and the levels of proof required today to be able to say that a given “exposure” is responsible for a disease.
At the end of this MOOC, the students will have the keys to interpret scientific articles dealing with these subjects, and will be prepared to pursue specialised teaching in epidemiology and public health.

Format :
Format: 5 vidéos de 10-15 minutes par semaine, pendant 6 semaines (sauf la dernière semaine où la dernière vidéo est remplacée par l’examen final, soit 29 vidéos au total).
Format: 5 videos of 10-15 minutes every week for six weeks (except for the last week, where the last video will be replaced by a final exam, making 29 videos in total).

Prérequis
Il n’y a pas de prérequis, même si des notions de biostatistique sur les tests d’hypothèse pourront être utiles. Qu’en est-il des connaissances médicales ? Elles aideront bien sûr, mais ne sont pas nécessaires, loin de là. Dans les pays anglo-saxons, la majorité des spécialistes de santé publique sont des non médecins.
Attention, deux études de cas sont tirées d’articles scientifiques en anglais. Une compréhension de l’anglais écrit sera donc importante pour ces deux exercices.
There are no prerequisites, although knowledge of biostatistics would be useful for hypothesis tests. What about medical knowledge? Of course, the more you know, the better, but it is far from necessary. In Anglo-Saxon countries, the majority of public health specialists are not doctors.
Note: two of the case studies are drawn from scientific articles in English. An understanding of written English will therefore be important for these two exercises.

Plan du cours / Course Outline

Semaine 1 : Introduction / Week 1: Introduction
Contexte et définitions / Context and definitions
Histoire de l’épidémiologie / History of epidemiology
Epidémiologie descriptive / Descriptive epidemiology
Epidémiologie analytique / Analytical epidemiology
Niveau de preuve et causalité / Level of proof and causality

Semaine 2 : Indicateurs / Week 2: Indicators
Prévalence et incidence / Prevalence and incidence
Taux de morbidité / mortalité / Morbidity/mortality rate
Standardisation des taux / Standardisation of rates
Risque relatif – cohorte / Relative risk – cohort
Risque relatif – études cas-témoins / Relative risk – case-control studies
Distribution de l’article sur la surveillance du mélanome en France
Distribution of an article on melanoma monitoring in France

Semaine 3 : Surveillance / études cas-témoins / Week 3: Monitoring/case-control studies
Surveillance des maladies / Monitoring of disease
Test d’hypothèse – valeur P – intervalle de confiance / Hypothesis test – value P – confidence interval
Etudes cas-témoins : design / Case-control studies: design
Etudes cas-témoins : analyse / Case-control studies: analysis
Correction de l’article sur la surveillance du mélanome en France / Correction of the article on melanoma monitoring in France
Distribution de l’article sur l’étude cas-témoins sur les hépatites aiguës C en Egypte
Distribution of an article about case-control studies on acute hepatitis C in Egypt

Semaine 4 : Etudes de cohorte / Week 4: Cohort studies
Etudes de cohorte – design / Cohort studies – design
Etudes de cohorte – analyse / Cohort studies – analysis
Biais de confusion – diagnostic / Confounding factors – diagnostic
Biais de confusion – analyse / Confounding factors – analysis
Correction de l’article sur l’étude cas-témoins sur les hépatites aiguës C en Egypte / Correction of the article on case-control studies of acute hepatitis C in Egypt
Distribution de l’article sur la cohorte étudiant la relation fruits oléagineux et infarctus.
Distribution of an article on the cohort studying the relation between oleaginous fruits and heart attacks

Semaine 5 : Essais randomisés / dépistage / Week 5: Randomised trials/screening
Essais randomisés / Randomised trials
Calcul de la taille d’échantillon / Calculation of the sample size
Sensibilité / spécificité / valeurs prédictives d’un test / Sensitivity/specificity/predictive values of a test
Dépistage des maladies / Screening for diseases
Correction de l’article sur la cohorte étudiant la relation fruits oléagineux et infarctus
Correction of the article on the cohort studying the relation between oleaginous fruits and heart attacks

Semaine 6 : Divers / Week 6: Miscellaneous
Biais de classement / Selection bias
Enquêtes et sondages / Surveys and polls
Appariement / Matching
Fractions attribuables / Attributable fractions
Examen / Exam

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