Actualisez vos connaissances dans les statistiques les plus avancées, en approfondissant R, les biostatistiques et la méthodologie analytique pour porter votre Recherche Médicale nutritionnelle au plus haut niveau"

La recherche sur les questions nutritionnelles n'est pas un sujet anodin, surtout dans une société qui s'adonne de plus en plus à des régimes de toutes sortes, qui souffre de maladies dues à une mauvaise alimentation ou qui porte un intérêt inhabituel à une diététique plus attentive. Les nutritionnistes disposent d'un champ d'action favorable non seulement pour aborder toutes ces questions de manière pratique, mais aussi pour les étudier par le biais de recherches qui suivent les tendances nutritionnelles du présent et de l'avenir.

En effet, c'est là qu'intervient la capacité du professionnel en Nutrition à prendre en charge un projet de recherche, qui est une question complexe nécessitant de multiples compétences et connaissances qui doivent également être mises à jour en fonction des derniers préceptes scientifiques et technologiques. C'est pourquoi TECH a élaboré ce Mastère spécialisé en Recherche Médicale, visant à fournir une vue d'ensemble exhaustive de toutes les étapes à suivre pour entreprendre un projet de cette nature.

Ainsi, le nutritionniste traitera des questions telles que la recherche collaborative, le traitement des sources bibliographiques et documentaires ou les appels de fonds internationaux, ainsi que la diffusion des résultats par le biais de rapports, d'articles, de congrès et même de réseaux sociaux. C'est toute une gamme de contenus qui permettront une approche raffinée, rigoureuse et actualisée des projets de recherche du professionnel.

De plus, le format entièrement en ligne du programme, sans cours en présentiel ni horaires fixes, permet une flexibilité totale. C'est l'étudiant qui décide lui-même du moment, de l'endroit et de la manière d'assumer la totalité de la charge d'enseignement, pouvant la répartir à son propre rythme afin de l'adapter à ses responsabilités professionnelles et personnelles. Les contenus sont disponibles 24h/24h depuis le campus virtuel, accessible à tout moment depuis un ordinateur, un smartphone ou un appareil disposant d'une connexion internet.

Investissez dans l'un des domaines de recherche ayant la plus grande projection actuelle et obtenez toutes les garanties pour entreprendre votre propre projet dans le cadre de ce Mastère spécialisé"

Ce Mastère spécialisé en Recherche Médicale contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Recherche Médicale
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Découvrez comment le langage de programmation R peut devenir un outil essentiel dans vos recherches, en élargissant vos horizons en matière de biostatistique, de recherche biomédicale et de Data Mining"

Le programme comprend, dans son corps enseignant, des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Développez les meilleurs outils pour collecter et traiter des données de toutes sortes, ainsi que les connaissances nécessaires pour produire des représentations graphiques de haut niveau"

Tous les contenus du programme peuvent être téléchargés directement sur l'ordinateur ou la tablette de votre choix, vous offrant ainsi un guide de référence essentiel pour vos futures recherches nutritionnelles"

Afin de garantir une efficacité maximale en termes de charge d'enseignement, TECH a veillé à ce que tous les contenus de ce programme appliquent la méthodologie du Relearning. Cela signifie que les concepts les plus importants et les thèmes clés de la Recherche Médicale seront répétés et introduits progressivement tout au long du programme, ce qui permet un processus d'apprentissage beaucoup plus naturel. La réduction du temps d'étude que cela implique permet au nutritionniste d'investir ce temps pour approfondir les sujets qui l'intéressent le plus, que ce soit à travers la multitude de contenus multimédias proposés ou les lectures complémentaires fournies dans le programme.

Vous trouverez sur le campus virtuel des vidéos détaillées, des résumés interactifs, des lectures complémentaires et toutes sortes de ressources audiovisuelles qui rendront votre expérience universitaire beaucoup plus enrichissante"

Module 1. La méthode scientifique appliquée à la recherche en santé Connaitre le positionnement bibliographique de la recherche

1.1. Définition de la problématique
1.2. Connaitre le positionnement bibliographique de la problématique

1.2.1. Recherche d'informations

1.2.1.1. Stratégies et mots-clés

1.2.2. Pubmed et autres dépôts d'articles scientifiques

1.3. Traitement des sources bibliographiques
1.4. Traitement des sources documentaires
1.5. Recherche bibliographique avancée
1.6. Génération de bases de référence à usage multiple
1.7. Responsables de la bibliographie
1.8. Extraction de métadonnées dans les recherches bibliographiques
1.9. Définition de la méthodologie scientifique à suivre

1.9.1. Sélection des outils nécessaires
1.9.2. Conception de contrôles positifs et négatifs dans une enquête

1.10. Projets translationnels et essais cliniques: similitudes et différences

Module 2. Création de groupes de travail: recherche collaborative

2.1. Définition des groupes de travail
2.2. Formation d'équipes multidisciplinaires
2.3. Répartition optimale des responsabilités
2.4. Leadership
2.5. Contrôle de la réalisation des activités
2.6. Équipes de recherche de l'hôpital

2.6.1. Recherche clinique
2.6.2. Recherche fondamentale
2.6.3. Recherche translationnelle

2.7. Création de réseaux de collaboration pour la recherche en santé
2.8. Les nouveaux espaces de la recherche en santé

2.8.1. Réseaux thématiques

2.9. Centres de recherche biomédicale en réseau
2.10. Biobanques d'échantillons: recherche collaborative internationale

Module 3. Création de projets de recherche

3.1. Structure générale d'un projet
3.2. Présentation du contexte et des données préliminaires
3.3. Définition de l'hypothèse
3.4. Définition des objectifs généraux et spécifiques
3.5. Définition du type d'échantillon, du nombre et des variables à mesurer
3.6. Établissement de la méthodologie scientifique
3.7. Critères d'exclusion/inclusion dans les projets avec des échantillons humains
3.8. Création de l'équipe spécifique: équilibre et Expertise
3.9. Les attentes: un élément important à ne pas oublier
3.10. Développement du budget: un ajustement entre les besoins et la réalité de l'appel à propositions
3.11. Aspects éthiques

Module 4. Le rôle de l'essai clinique dans la recherche en santé

4.1. Types d'Essais Cliniques (EC)

4.1.1. Essais cliniques promus par l'industrie pharmaceutique
4.1.2. Essais cliniques indépendantes
4.1.3. Reconditionnement des médicaments

4.2. Les phases des EC
4.3. Principaux acteurs impliqués dans les EC5
4.4. Élaboration de protocoles

4.4.1. Randomisation et masquage
4.4.2. Études de non-infériorité

4.5. Aspects éthiques
4.6. Fiche d'information pour les patients
4.7. Consentement éclairé
4.8. Critères de bonne pratique clinique
4.9. Comité d'éthique pour la recherche sur les médicaments
4.10. Recherche de financement pour les essais cliniques

4.10.1. Publique Principales agences européennes, latino-américaines et américaines
4.10.2. Privés Principaux produits pharmaceutiques

Module 5. Financement du projet

5.1. Recherche de possibilités de financement
5.2. Comment adapter un projet au format d'un appel à propositions?

5.2.1. Les clés du succès
5.2.2. Positionnement, préparation et rédaction

5.3. Appels à propositions publics Principales agences européennes et américaines
5.4. Appels européens spécifiques

5.4.1. Projets Horizon 2020
5.4.2. Mobilité des Ressources Humaines
5.4.3. Programme Madame Curie

5.5. Appels à Collaboration Intercontinentale: opportunités d'interaction internationale
5.6. Appels à la collaboration avec les États-Unis
5.7. Stratégie de participation à des projets internationaux

5.7.1. Comment définir une stratégie de participation à des consortiums internationaux
5.7.2. Structures de soutien et d'assistance

5.8. Lobbies scientifiques internationaux

5.8.1. Connexion et Networking

5.9. Appels à propositions privés

5.9.1. Organismes et fondations de financement de la recherche en Santé en Europe et en Amérique
5.9.2. Appels de fonds privés d'organisations américaines

5.10. Fidélisation d'une source de financement: les clés d'un soutien financier durable

Module 6. Statistiques et R dans la recherche en santé

6.1. Biostatistique

6.1.1. Introduction à la méthode scientifique
6.1.2. Population et échantillon Mesures d'échantillonnage de la centralisation
6.1.3. Distributions discrètes et Distributions continues
6.1.4. Aperçu général de l'inférence statistique Inférence sur la moyenne d'une population normale Inférence sur la moyenne d'une population générale
6.1.5. Introduction à l'inférence non paramétrique

6.2. Introduction à R

6.2.1. Caractéristiques de base du programme
6.2.2. Principaux types d'objets
6.2.3. Exemples simples de simulation et d'inférence statistique
6.2.4. Graphiques
6.2.5. Introduction à la programmation en R

6.3. Méthodes de régression avec R

6.3.1. Modèles de régression
6.3.2. Sélection des variables
6.3.3. Diagnostic du modèle
6.3.4. Traitement des valeurs atypiques
6.3.5. Analyse de régression

6.4. Analyse multivariée avec R

6.4.1. Description de données multivariées
6.4.2. Distributions multivariées
6.4.3. Réduction des dimensions
6.4.4. Classification non supervisée: analyse en grappes
6.4.5. Classification supervisée: analyse discriminante

6.5. Méthodes de régression pour la recherche avec R

6.5.1. Modèles linéaires généralisés (GLM): régression de Poisson et binomiale négative
6.5.2. Modèles linéaires généralisés (GLM): régressions logistiques et binomiales
6.5.3. Régression de Poisson et binomiale négative gonflée par des zéros
6.5.4. Ajustements locaux et modèles additifs généralisés (GAM)
6.5.5. Modèles mixtes généralisés (GLMM) et modèles mixtes additifs généralisés (GAMM)

6.6. Statistiques appliquées à la recherche biomédicale avec R I

6.6.1. Notions de base de R. Variables et objets en R. Manipulation des données Fichiers Graphiques
6.6.2. Statistiques descriptives et fonctions de probabilité
6.6.3. Programmation et fonctions en R
6.6.4. Analyse des tableaux de contingence
6.6.5. Inférence de base avec des variables continues

6.7. Statistiques appliquées à la recherche biomédicale avec R II

6.7.1. Analyse de la variance
6.7.2. Analyse de corrélation
6.7.3. Régression linéaire simple
6.7.4. Régression linéaire multiple
6.7.5. Régression logistique

6.8. Statistiques appliquées à la recherche biomédicale avec R III

6.8.1. Variables confusionnelles et interactions
6.8.2. Construction d'un modèle de régression logistique
6.8.3. Analyse de survie
6.8.4. Régression de Cox
6.8.5. Modèles prédictifs Analyse de la courbes ROC

6.9. Techniques d'exploration statistique de Data Mining avec R I

6.9.1. Introduction Data Mining. Apprentissage Supervisé et Non Supervisé Modèles prédictifs Classification et régression
6.9.2. Analyse descriptive Prétraitement des données
6.9.3. Analyse des Composantes Principales(PCA)
6.9.4. Analyse des groupes Méthodes hiérarchiques K-means

6.10. Techniques d'exploration statistique de Data Mining avec R II

6.10.1. Mesures d'Évaluation du Modèle Mesures de la capacité de prédiction Courbes Roc
6.10.2. Techniques d'évaluation du modèle Validation croisée Echantillons de Bootstrap
6.10.3. Méthodes basées sur les arbres (CART)
6.10.4. Support Vector Machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) et Réseau Neuronal (NN)

Module 7. Représentations graphiques des données dans la recherche en santé et autres analyses avancées

7.1. Types de graphiques
7.2. Analyse de survie
7.3. Courbes Roc
7.4. Analyse multivariée (types de régression multiple)
7.5. Modèles binaires de régression
7.6. Analyse des données massive
7.7. Méthodes de réduction de la dimensionnalité
7.8. Comparaison des méthodes: PCA, PPCA and KPCA
7.9. T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

Module 8. Diffusion des résultats I: Rapports, actes et articles scientifiques

8.1. Produire un rapport scientifique ou la mémoire d'un projet

8.1.1. Approche optimale de la discussion
8.1.2. Exposé des limitations

8.2. Production d'un article scientifique: Comment rédiger un Paper basé sur les données obtenues?

8.2.1. Structure générale
8.2.2. Où va le Paper?

8.3. Par où commencer?

8.3.1. Représentation appropriée des résultats

8.4. L'introduction: L'erreur de commencer par cette section
8.5. Le débat: Le point culminant
8.6. La description des matériaux et des méthodes: Une reproduction garantie
8.7. Choix de la revue de l’envoi du Paper

8.7.1. Stratégie de choix
8.7.2. Liste des priorités

8.8. Adaptation du manuscrit à différents formats
8.9. La Cover Letter: présentation concise de l'étude à l'éditeur
8.10. Comment répondre aux doutes des examinateurs? La Rebuttal Letter

Module 9. Diffusion des résultats II: Colloques, congrès, diffusion à la société

9.1. Présentation des résultats lors de conférences et de symposiums

9.1.1. Comment créer un "poster"?
9.1.2. Représentation des données
9.1.3. Cibler le message

9.2. Communications courtes

9.2.1. Représentation des données pour les communications courtes
9.2.2. Cibler le message

9.3. La conférence plénière: notes sur la manière de retenir l'attention du public spécialisé pendant plus de 20 minutes
9.4. Diffusion au grand public

9.4.1. Besoins vs. Opportunité
9.4.2. Utilisation des références

9.5. Utilisation des réseaux sociaux pour la diffusion des résultats
9.6. Comment adapter les données scientifiques au langage populaire?
9.7. Conseils pour résumer un article scientifique en quelques caractères

9.7.1. La diffusion instantanée sur Twitter

9.8. Comment transformer un article scientifique en matériel de diffusion

9.8.1. Podcast
9.8.2. Videos de YouTube
9.8.3. TikTok
9.8.4. La bande dessinée

9.9. La littérature populaire

9.9.1. Rubriques
9.9.2. Livres

Module 10. Protection et Transfert des résultats

10.1. Protection des résultats: généralités
10.2. Valorisation des les résultats d'un projet de recherche
10.3. Les brevets: avantages et inconvénients
10.4. Autres formes de protection des résultats
10.5. Transfert des résultats vers la pratique clinique
10.6. Transfert des résultats vers l'industrie
10.7. Le contrat de transfert de technologie
10.8. Le secret industriel
10.9. Création d'entreprises Spin-Off dérivées d'un projet de recherche
10.10. Recherche d'opportunités d'investissement dans des entreprises Spin-Off

Les exercices d'auto-apprentissage et les tests d'auto-évaluation vous aideront à renforcer efficacement vos connaissances dans chaque module du programme”