1. Accueil
  2. EN
  3. Studying at ULB
  4. Find your course

STAT 3.3 Part II - Prédire/expliquer un phénomène - L’analyse de survie

STAT 3.3 Part II - Prédire/expliquer un phénomène - L’analyse de survie

Accéder aux sections de la fiche

Call to actions

  • Programme title
    STAT 3.3 Part II - Prédire/expliquer un phénomène - L’analyse de survie
  • Programme mnemonic
    FC-584
  • Programme organised by
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Title type
    formation continue
  • Open to returning students
    yes
  • Languages of instruction
    french
  • Programme duration
    short (2 to 5 days)

Details

General information

Title type

formation continue

Programme duration

short (2 to 5 days)

Learning language(s)

french

Organising faculty(s) and university(ies) Open to returning students

yes

Presentation

Un évènement chez un groupe de patients suivis dans le temps est-il plus ou moins fréquent passé un certain délai ? Quel impact le type d’indication d’une greffe a-t-il sur le délai d’apparition d’un rejet chronique ? Comment objectiver l’influence d’un changement d’attitude thérapeutique sur la durée d’hospitalisation ? Ces questions sont directement et concrètement liées à la pratique clinique et il existe une technique qui y répond spécifiquement : l’analyse de survie.

  • 25% de théorie

  • 50% de pratique

  • 25% de traitement des données

Calendar & registration

Prerequisites

Connaissances de base en statistiques et connaissance du logiciel R ou avoir suivi le module « STAT 1.1 : L’analyse statistique appliquée aux sciences du vivant » et le module « STAT 2.1 : Initiation au logiciel R »

Calendar & registration

Programme

Introduction à l’analyse multivariable

  • En quoi est-ce utile ?

  • Les précautions à prendre

L’analyse de survie

  • Aspects théoriques développés sur base d’exemples avec R

  • L’analyse univariée de survie

  • Le modèle de Cox

  • Applications dans différents contextes : études de cohorte, essais cliniques

  • Modèles à problèmes et solutions possibles