Grâce à ce Mastère spécialisé, vous actualiserez toutes vos connaissances sur la Recherche Médicale et Biomédicale afin d'offrir un service adapté au modèle numérique”

En raison de la profusion des maladies qui se sont installées dans le monde, la science médicale est confrontée à un paradigme largement inconnu. Ainsi, face à cette incertitude, les professionnels de la santé ne peuvent que répondre par une enquête plus approfondie, pour laquelle il sera essentiel que les acteurs disposent de toutes les connaissances avancées dans le développement de leur travail. Ceci sans oublier que la science ne serait pas utile sans la comparaison des études réalisées ainsi que la diffusion de leurs résultats.

Au cours de cette formation, le professionnel médical sera initié à toutes les phases de la recherche scientifique et sanitaire, depuis la création de groupes de travail, en passant par les essais cliniques et le financement des projets, jusqu'à la diffusion des résultats, par le biais de rapports, d'articles et de mémoires spécifiques. De plus, grâce à TECH Université Technologique, le professionnel sera en mesure de répondre à la grande demande personnelle sur le marché clinique actuel. Tout cela, afin que le spécialiste intègre l'utilisation du Big Data, dans son service public ou privé, en étant informé des dernières preuves positives dans ce domaine.

Un Mastère spécialisé100% en ligne qui vous permet de combiner l'étude de ce diplôme avec votre vie personnelle et professionnelle, sans négliger l'un ou l'autre. De plus, la méthodologie Relearning appliquée par TECH Université Technologique permet aux étudiants de délaisser les longues heures de mémorisation et d'assimiler les contenus de manière progressive et simple. L'apprentissage académique qui vise à une large mise à jour des connaissances de la part des étudiants.

Démarquez-vous dans un secteur en constante évolution grâce à l'incorporation de nouvelles technologies dans le domaine médical”

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 dans le Sport
• 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion Internet

Obtenez toutes les clés des représentations graphiques des données dans le cadre de la recherche en santé et des autres analyses que vous effectuerez, afin de pouvoir comparer différentes méthodes avec des outils de vulgarisation”

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

Renforcez votre carrière en développant des projets de recherche qui répondent aux exigences du modèle actuel des sciences de la santé"

Actualisez vos compétences en matière de recherche collaborative et tenez compte des éléments essentiels pour lancer un travail de recherche optimal"

Le contenu de ce Mastère spécialisé en Recherche Médicale a été soigneusement élaboré par TECH Université Technologique avec le soutien d'une équipe de médecins et d'experts en Recherche Médicale. De plus, TECH a appliqué de nombreux outils pédagogiques qui rendent l'étude plus dynamique afin de motiver les professionnels à l’étude du programme en utilisant les dernières techniques. La méthode d’apprentissage du Relearning, permet aux étudiants d'éviter de longues heures de mémorisation et d'assimiler le programme de manière simple et progressive. De plus, TECH Université Technologique propose des heures de matériel audiovisuel sous différents formats: résumés vidéo, activités, auto-tests, vidéos explicatives, etc. Tout cela, afin que le spécialiste se familiarise, dès le premier module, avec la méthode scientifique à suivre pour mener à bien une recherche sur la santé.

Un programme d'études structuré afin que vous puissiez mettre à jour vos connaissances en matière de Data à mesure que vous développez vos compétences sur le marché du travail”

Module 1. La méthode scientifique appliquée à la recherche en santé. Positionnement bibliographique de la recherche  

1.1. Définition de la question ou du problème à résoudre 
1.2. Positionnement bibliographique de la question ou du problème à résoudre 

1.2.1. La recherche d'informations 

1.2.1.1. Stratégies et mots clés 

1.2.2. Pubmed et autres référentiels 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. Les 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 hospitalière 

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

2.7. Réseau de collaboration pour la recherche en santé 
2.8. De nouveaux espaces pour 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. Génération 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. Mise en place de l'équipe spécifique: équilibre et expertise 
3.9. Aspects éthiques et attentes: un élément important que nous oublions 
3.10. La génération du budget: un ajustement fin entre les besoins et la réalité de l'appel à propositions

Module 4. 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 indépendants 
4.1.3. Reconditionnement des médicaments 

4.2. Phases des EC 
4.3. Principales figures impliquées dans les EC 
4.4. Génération de protocoles 

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

4.6. Fiche d'information pour les patients 
4.7. Critères de bonne pratique clinique 
4.8. Recherche de financement pour les essais cliniques 

4.8.1. Public. Principales agences européennes, latino-américaines et américaines 
4.8.2. Privé. Principales entreprises 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 proposition? 

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 à propositions 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 la collaboration intercontinentale: Opportunités d'interaction internationale 
5.6. Appels de 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. Accès et networking 

5.9. Appels privés 

5.9.1. Fondations et organismes de financement de la recherche en santé en Europe et dans les Amériques 
5.9.2.  Appels de fonds privés d'organisations américaines 

5.10. Fidélité 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 aberrantes 
6.3.5. Analyse de régression 

6.4. Analyse multivariée avec R 

6.4.1. Description des 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 (MAG) 
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 Les dossiers. 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 courbe 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 en composantes principales (ACP) 
6.9.4. Analyse des groupes. Méthodes hiérarchiques K-means 

6.10. Techniques d'exploration 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 de régression binaire 
7.6. Analyse des données massive 
7.7. Méthodes de réduction de la dimensionnalité 
7.8. Comparaison des méthodes: PCA, PPCA et 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, mémoires et articles scientifiques 

8.1. Production d'un rapport scientifique ou mémoire d'un projet 

8.1.1. Approche optimale de la discussion 
8.1.2. Présentation des limites 

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

8.2.1. Structure générale 
8.2.2. Où va l'article?  

8.3. Par où commencer? 

8.3.1. Représentation correcte des résultats 

8.4. L'introduction: L'erreur de commencer par cette section 
8.5. La discussion: Le point culminant 
8.6. La description des matériaux et des méthodes: Une reproduction garantie 
8.7. Choix de la revue dans laquelle l'article doit être soumis 

8.7.1. Stratégie de choix 
8.7.2. Liste des priorités 

8.8. Adaptation du manuscrit aux 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 congrès 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 maintenir l'attention du public spécialisé pendant plus de 20 minutes 
9.4. Diffusion au grand public 

9.4.1. Besoin 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. Diffusion instantanée via Twitter 

9.8. Comment transformer un article scientifique en matériel de diffusion 

9.8.1. Podcast 
9.8.2. Vidéos sur YouTube 
9.8.3. Tik tok 
9.8.4. Bandes dessinées 

9.9. Littérature populaire 

9.9.1. Colonnes 
9.9.2. Livres 

Module 10. Protection et transfert des résultats  

10.1. Protection des résultats: Généralités 
10.2. Valorisation des résultats d'un projet de recherche 
10.3. 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 à 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 

Un programme conçu pour les professionnels qui cherchent à améliorer leurs performances dans la Recherche Médicale et en appliquant des méthodes scientifiques”