Grâce à ce Mastère spécialisé, vous obtiendrez toutes les connaissances nécessaires pour développer une base scientifique solide qui apporte des solutions à la discipline sportive”

Les étudiants diplômés en Sciences du Sport et de l'Activité Physique et les autres professionnels du secteur intéressés par les études qualitatives et quantitatives peuvent se consacrer à la recherche des facteurs scientifiques qui influencent ce domaine. Toutefois, pour les mener à bien, les spécialistes doivent maîtriser parfaitement la biomécanique, la physiologie et la psychologie, mais aussi comprendre l'intérêt de structurer correctement le projet de recherche. Cela offrira des bénéfices non seulement à l'expert, mais aussi aux athlètes, car les scientifiques dans ce domaine favorisent leur récupération grâce à une préparation psychologique et à un régime alimentaire.

Étant donné la limitation de l'offre académique dans ce domaine, TECH a développé un diplôme complet et rigoureux dans la création de projets de recherche, leur financement, les statistiques et dans la recherche en santé, ainsi que dans la diffusion des résultats, à travers des rapports, des mémoires et des articles scientifiques. Il s'agit d'une qualification qui présente la garantie de qualité d'enseignants experts qui, en plus de participer à l'élaboration des contenus, seront ceux qui transmettront les connaissances aux étudiants.

Par ailleurs, TECH a incorporé 1 500 heures de matériel audiovisuel et dynamique qui font du diplôme une expérience enrichissante grâce à un support numérique avec des résumés vidéo, des activités et la simulation de cas réels. Le but de tout cela est d'actualiser les compétences des spécialistes afin qu'ils soient prêts à affronter la pratique réelle. Parallèlement, TECH a intégré la méthodologie innovante Relearning, qui dispense les professionnels de longues heures d'étude, de sorte qu'en plus de la modalité 100%, ils sont formés de manière progressive, constante et facile avec toutes les garanties. 

Obtenir toutes les clés pour promouvoir les essais cliniques sur les performances des athlètes et étudier leurs capacités biologiques et psychologiques"

Ce Mastère spécialisé de Recherche Médicale dans le Sport 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
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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

Mettez à jour vos compétences pour rester à l'avant-garde du groupe de professionnels participant à des projets de recherche collaborative dans le domaine du sport"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des 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.

Démarquez-vous dans votre secteur en maîtrisant les statistiques et dans la recherche en santé grâce aux contenus théoriques et pratiques proposés par TECH"

Développez-vous dans une discipline qui requiert des professionnels hautement qualifiés, afin de pouvoir en faire partie"

Le contenu de ce Mastère spécialisé en Recherche Médicale dans le Sport a été soigneusement élaboré par TECH avec le soutien d'une équipe de médecins et d'experts en Recherche. A son tour,TECH a incorporé le système pédagogique Relearning, pour faciliter l'étude des étudiants. De cette manière, ils ne devront pas investir de longues et fastidieuses heures d'étude, mais assimileront les contenus de manière progressive et simple. En outre, TECH a intégré des supports audiovisuels de différents formats dans le programme du diplôme afin que les étudiants puissent profiter de l'enseignement en ligne sans devoir renoncer à la nature rigoureuse et dynamique du programme.

Un programme conçu pour des spécialistes comme vous, qui cherchent à perfectionner leurs compétences afin d'être beaucoup plus compétitifs sur le marché du travail actuel"

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. Création de réseaux 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. Principaux acteurs impliqués dans les EC5
4.4. Génération de protocoles

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

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

4.7.1. Public. Principales agences européennes, latino-américaines et américaines
4.7.2. 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. Les 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 atypiques
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 en Composantes Principales (ACP)
6.9.5. 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 réseaux de neurones (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 un 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 discusión: 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 retenir 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. La bande dessinée

9.9. La 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

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