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Description de la formation

Faculté de Médecine - PACES

Catégorie : PCEM1

Probabilités et Statistiques (Statistiques)

Volume :

20 heures cours + 10 heures Travaux Dirigés

Descriptif :

A la Faculté de Médecine de Lille, les statistiques figurent au programme de PCEM1 et interviennent pour le concours (coefficient 1).

L’enseignement est assuré par le CERIM et comporte, pour chaque étudiant, 20 heures de cours et 14 heures de travaux dirigés répartis sur 7 séances. Les cours magistraux débutent dès la rentrée universitaire, les travaux dirigés au second semestre.

Contenu :

COURS

Partie 1 : PROBABILITES - VARIABLES ALEATOIRES
Partie 2 : LOIS USUELLES
Partie 3 : THEORIE DE L’ESTIMATION ET DES TESTS

TRAVAUX DIRIGES

PROBABILITES.
SENSIBILITE - SPECIFICITE - CONCORDANCE
LOIS DE PROBABILITES -VARIABLES ALEATOIRES.
INTERVALLE DE CONFIANCE
TESTS STATISTIQUES - COMPARAISONS DE GROUPES.
TEST DU KHIDEUX - REGRESSION
REVISIONS

Pour tout renseignement, contacter A. DUHAMEL

Catégorie : PCEM1

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Description de la formation

Faculté de Médecine - MED-2

Catégorie : PCEM2

Biomédecine quantitative

Faculté de Médecine - MED2

Catégorie : PCEM2

Informatique médicale

Volume :

10 heures de cours

Résumé :

Panorama de l’informatique médicale de nos jours. Ces quelques heures d’enseignement permettent aux étudiants de situer leur future activité dans les évolutions informatiques.

 Thèmes abordés :

Introduction à l’Informatique Médicale - Informatique à l’hôpital - Informatique médico-économique - Informatique et innovations – Télématique.

Catégorie : PCEM2

C2I-1

Organisation :

 

Seances de 1H30 d'ED tous les 15 jours, toute l'année universitaire

Travaux autonomes

Cours Magistraux en présentiel et accès enseignements c2i1 en ligne

 

Résumé :

Cet enseignement permet aux étudiants d’acquérir un bon niveau pour l’utilisation quotidienne d’un ordinateur. Nous aborderons ainsi les fondamentaux que sont : l'utilisation de l'environnement informatique, internet, l'utilisation de plate-formes d'enseignement à distance. Certains savoirs informatiques plus complexes (réseaux, fichiers, sécurité) seront abordés de façon détaillés en cours. On approfondiera l'élaboration de documents complexes à l’aide d’outils bureautiques (traitement de texte, tableur) ainsi que la recherche documentaire de qualité.

Cet enseignement permet de valider une option en MED2, et sera accompagné des validations d'acquis de compétences et des examens théoriques pour passer la certification C2I1.

 

Catégorie : PCEM2

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Description de la formation

Faculté de Médecine - DCEM 1

Catégorie : PCEM2/DCEM1

Lecture Critique d'Article (LCA)

Catégorie : PCEM2/DCEM1

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Description de la formation

Faculté de Médecine - DCEM 1

 

Catégorie : Master Biologie Santé

Module Informatique Médicale : UE 1

Ce module est organisé sous la responsabilité de Dominique Cochelard, par le laboratoire PHARE

Catégorie : Master Biologie Santé

Module Informatique Médicale : UE 2

 

Responsable : JM Renard - 40h, 10 ECTS

L'objectif est de conforter les compétences acquises lors de l’unité UE1 d’Informatique Médicale et présenter aux étudiants les Technologies de L’Information et de la Communication actuelle dans le domaine de la santé.

Trois domaines complémentaires seront abordés dans ce module.

• Compréhension des mécanismes d’Internet. Bases de l’HTML, du XML ; architectures et langages autour d’Internet.

• La Sécurité des Données Médicales.

• Le Travail Coopératif dans le domaine de la santé.

Les compétences apportées par cette unité d’enseignements s’inscrivent pour partie dans le référentiel du C2I Niveau2 Métiers de la santé, les Etudiants inscrits à l’option se verront proposer la validation de ces parties du référentiel en vue de leur future certification.

Catégorie : Master Biologie Santé

Module Biostatistiques et Modélisation : UE Statistiques de base

 

Responsables : A Duhamel & C Demarquilly - 40h, 10 ECTS

Les objectifs de cette Unité d’Enseignement sont

(1) d’acquérir les bases théoriques nécessaires à la compréhension et la bonne interprétation des méthodes statistiques usuelles

(2) d’acquérir une compétence théorique et pratique sur les procédures statistiques descriptives et inférentielles usuelles.

Ce module comprendra des enseignements magistraux, des travaux dirigés et de nombreux Travaux
Pratiques sur ordinateur pour fournir aux étudiants une bonne connaissance et une bonne autonomie
sur différents logiciels statistiques (SPSS, SAS, SPAD, …).

Le programme est le suivant :

• Rappels de Probabilités – Variables Aléatoires

• Statistique descriptive – Estimation

• Tests statistiques usuels

• Analyse de variance à un facteur

• Corrélation – Régression simple

 

 

Catégorie : Master Biologie Santé

Module Biostatistiques et Modélisation : UE Statistiques avancées

 

Responsables : A Duhamel & C Demarquilly - 40h, 10 ECTS

Ce module a pour objectif d’acquérir une maîtrise théoriques et pratiques des procédures statistiques
avancées nécessaires pour analyser efficacement les données biologiques et médicales : méthodes
inférentielles multivariées, analyse de la variance à plusieurs facteurs, analyse descriptives multivariées et classification. Ce module comprendra des enseignements magistraux, des travaux dirigés et de nombreux travaux pratiques sur ordinateur. Il comportera l’étude de nombreux fichiers de données.

Le programme est le suivant :

• Régression linéaire multiple

• Régression logistique

• Analyses de survie

• Méthodologie expérimentale

• Analyse en Composantes Principales et analyses des correspondances

• Méthodes de Classification

• Analyse Factorielle Discriminante

• Méthodes non linéaires d’analyse des données

Catégorie : Master Biologie Santé

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Description du parcours

 

Responsables : Pr Régis Beuscart, Claire Pinçon, Nathalie Souf

Membres du jury :

Pr R Beuscart (Lille2)
Pr M Lemdani (Lille2)
Pr JL Salomez (Lille2)
Pr A Duhamel (Lille2)
Pr C Preda (Lille1)
Pr JM Geib (Lille1)

Inscription : Madame TILIAKOS, Pôle Recherche

Anne TILIAKOS / Tél. 03 20 62 68 63 - Fax 03 20 62 77 27 / E-mail : anne.tiliakos@univ-lille2.fr

 

Liste des journées thématiques :

 

		Journées thématiques proposées	Cours	TD
E01	Introduction à l'épidémiologie		2h	6h
E02	Exemples d'application de l'épidémiologie à la recherche		2h	6h
E03	Qualité des Soins et Sécurité des patients (effets indésirables, infections nosocomiales)		2h	6h
E04	Qualité des Soins et Evaluation  des Technologies en Santé		2h	6h
E05	Qualité des Soins et Facteurs Humains		2h	6h
E06	Analyses médico-économiques		2h	6h
E07	Modèles de Régression en Biostatistique		2h	6h
E8	Analyses de Survie		2h	6h
E9	Fouille de Données (Data mining)		2h	6h
E10	Information Médicale et Aide à la décision : modèles, médecine basée sur les preuves, systèmes informatiques d’aide à la décision		2h	6h
E11	Web Sémantique et Fouille sémantique		2h	6h
E12	Informatisation des Dossiers Médicaux, Confidentialité et Sécurité de l’information		2h	6h

 

NB : Pour les UE différenciées de Biostatistique, les modules d'enseignement du Master I parcours Biostatistique et Modélisation seront considérés comme acquis.

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Catégorie : Master 2 Biologie Santé

Calendrier

Calendrier des journées thématiques du parcours E Santé Publique
(provisoire : susceptible de modifications)

E7 : 4 octobre 2010

E11 : 5 octobre 2010

E9 : 11 octobre 2010

E12 : 12 octobre 2010

E8 : 18 octobre 2010

E1 : 25 octobre 2010

E2 : 8 novembre 2010

E3 : 15 novembre 2010

E4 : 22 novembre 2010

E5 : 29 novembre 2010

E6 : 6 décembre 2010

E10 : 13 décembre 2010

Catégorie : Master 2 Biologie Santé

Programme du parcours Santé Publique (E)

E1. Introduction à l'épidémiologie (Philippe Amouyel et Jean-Louis Salomez)

Ce cours constitue une introduction à la recherche en épidémiologie : introduction à l’épidémiologie descriptive, aux méthodes de sondage, à l’épidémiologie analytique, et à l’épidémiologie évaluative. Ce module permet d’aborder l’épidémiologie, méthode d’étude objective des problèmes de santé au niveau collectif. Il a pour objectif : d’une part d’apporter les connaissances méthodologiques nécessaires à la compréhension des études dans le domaine de l’épidémiologie des populations ; d’autre part de fournir les outils nécessaires à la mise en place et à l’interprétation d’enquêtes « simples » dans le domaine étudié

E2. Exemples d'application de l'épidémiologie à la recherche (Florence Richard et Philippe Amouyel)

Ce cours a pour objectif d’approfondir les connaissances de l’étudiant en épidémiologie analytique et dans l’étude des facteurs pronostiques. Les enseignements comporteront des cours magistraux et des enseignements dirigés : Spécificité d’un protocole en épidémiologie, rédaction d’un questionnaire, stratégies mise en œuvre pour l’analyse des données et interprétation de données épidémiologique (choix et re-codage des variables, prise en compte de facteurs de confusion et d’interaction, force de l’association, étude des facteurs pronostiques). Ce cours sera illustré par l’étude de cas lors de la séance d’Enseignement Dirigé.

E3. Qualité des Soins et Sécurité des Patients (Régis Beuscart et Bruno Grandbastien)

Si le système de soins français peut être considéré comme l’un des meilleurs du monde, tous les patients ne reçoivent cependant pas des soins de qualité identique. Le rapport « To err is human Â» (Kohn, 2000) a mis en évidence la fréquence des effets indésirables, qui ont un impact sur la santé du patient dans environ 3% des cas. L’enseignement portera sur l’état de l’art dans ce domaine, les recherches en cours dans les champs thématiques suivants : effets indésirables liés aux médicaments, infections nosocomiales, sécurité des patients ; les moyens et méthodes de les identifier ; les moyens et méthodes de les prévenir. Les Enseignements Dirigés seront basés sur des cas réels, particulièrement ceux recensés dans le projet européen PSIP (Patient Safety through Intelligent Procedures).

E4. Qualité des Soins et Evaluation des Technologies en Santé (Régis Beuscart et Sylvia Pelayo)

Les Technologies pour la Santé (Imagerie, Robotique, Informatique, Télémédecine, Appareillage médical) sont de plus en plus employées en Médecine et leur rôle va croissant. L’évaluation de ces technologies pose cependant de redoutables problèmes méthodologiques qui font actuellement l’objet de recherches complexes : petits échantillons, variables opérateur-dépendantes, données qualitatives et mixtes, données subjectives. Le cours fera le point sur l’état de l’art en la matière : évaluation en imagerie médicale, évaluation des dispositifs médicaux, évaluation en E-santé. Le cours sera illustré d’exemples issus des travaux du CIC-IT 807 (Biocapteurs et E-Santé : Innovation et Usages). Les Enseignements Dirigés se feront à partir d’exemples réels analysés dans ce cadre.

E5. Qualité des Soins et Facteurs Humains (Sylvia Pelayo et Marie-Catherine Beuscart-Zéphir)

L’analyse des erreurs médicales montre qu’une majorité d’entre elles est due à des facteurs humains et organisationnels (communication entre les professionnels de santé, charge cognitive, stress, …). L’objectif de ce cours est de démontrer l’importance des facteurs humains pour la qualité des soins en santé. Il abordera en particulier l’analyse de l’impact de l’introduction des nouvelles technologies (et particulièrement l’introduction des Technologies de l’Information en Santé) sur la qualité de la prise en charge du patient. Il abordera les méthodes permettant de modéliser les activités individuelles et collectives, ainsi que les méthodologies d’évaluation (utilisabilité, usages, ergonomie). Il sera illustré d’exemples issus des cas analysés dans le laboratoire d’utilisabilité (Evalab) du CIC-IT 807.

E6. Analyses médico-économiques (Benoît Dervaux et Yazdan Yazdanpana)

L’objectif de ce cours est d’aborder les principales méthodes d’analyse médico-économique en Santé. Nous présenterons en particulier les méthodes de modélisation mathématique permettant de simuler l’histoire naturelle d’une maladie et de définir les stratégies les plus efficientes en termes de coût, efficacité, coût-efficacité. Le cours s’appuiera sur les exemples des maladies infectieuses chroniques, VIH et VHC.

E7. Modèles de Régression en Biostatistiques (Mohamed Lemdani et Cristian Preda)

Les modèles de régression sont essentiels pour la recherche clinique et épidémiologique en Santé. Ce cours abordera les méthodes principalement utilisées : régression linéaire multiple, modèle linéaire mixte et modèle non linéaire. Le cours nécessitera d’avoir suivi les modules de biostatistiques du M1, mais n’aura pas de caractère purement mathématique. Il sera illustré de nombreux exemples rencontrés dans le domaine de l’épidémiologie ou de la modélisation statistique. Durant les ED, les étudiants pourront se familiariser avec les logiciels correspondants.

E8. Analyses de survie (Claire Pinçon et Alain Duhamel)

Les analyses de survie ont une place particulière en recherche épidémiologique et clinique. Ce cours approfondira les principales méthodes multivariées utilisées : modèle paramétrique exponentiel, modèle semi-paramétrique de Cox, analyses de validité des modèles par l'étude des résidus. Le cours nécessitera d’avoir suivi les modules de biostatistiques du M1, mais n’aura pas de caractère purement mathématique. Il sera illustré de nombreux exemples rencontrés dans le domaine de l’épidémiologie ou de la modélisation statistique. Durant les ED, les étudiants pourront se familiariser avec les logiciels correspondants.

E9. Fouille de Données (Alain Duhamel et Mohammed Lemdani)

L’existence de grandes de bases de données (dossiers médicaux, bases de données biologiques, bases de données des systèmes d’information hospitaliers, bases de données épidémiologiques) pose le problème récurrent de leur exploitation. Les méthodes de fouille de données intègrent des outils statistiques et informatiques ainsi que des méthodes logiques. Cette journée thématique présentera les méthodes modernes d'analyse des grandes bases de données qui comportent 2 étapes : l'étape de pré traitement des données et l'étape d'extraction de connaissances (fouille de données). Dans l'étape de pré traitement, nous aborderons en particulier le problème de la gestion des données manquantes souvent présentes dans les bases de données médicales. Les principales méthodes de fouille de données employées dans le domaine de la Santé seront ensuite présentées : règles d’association, arbres de décision, classification hiérarchique, classification par les nuées dynamiques. Le cours sera illustré d’exemples principalement issus d’études réalisées dans le cadre de projets de recherche (européens en particulier). Durant les ED, les étudiants se familiariseront avec les logiciels utilisant ces procédures

E10. Information Médicale et Aide à la Décision (Nathalie Souf et Jean-Marie Renard)

La prise de décision médicale est un processus complexe qu’il est intéressant de supporter par des outils informatiques adaptés. Ce module s’attachera à tout d’abord à présenter les modèles incontournables d’aide à la prise de décision (arbre de décision, réseaux bayesiens, réseaux de neurones, systèmes experts) en les situant dans le contexte médical. Puis nous décrirons la démarche de médecine fondée sur les preuves qui cherche mettre en relation les données de la littérature scientifique, l’expérience clinique du praticien et la réalité médicale du patient. Nous en soulignerons la complexité et montrerons l’état de la recherche dans ce domaine. Nous aborderons enfin les nouvelles pistes proposées par une meilleure exploitation du contexte (outil context-aware, intelligente ambiante). Ces différents aspects seront illustrés de démonstrations. Les ED permettront aux étudiants des manipuler des prototypes issus de la recherche en ce domaine.

E11. Web Sémantique et Fouille sémantique (Semantic Mining) (Stéfan Darmoni, Rouen et Nathalie Souf)

Nombre d’informations médicales extrêmement pertinentes sont inexploitables parce que dissimulées dans des textes en langage naturel (lettres de sortie, comptes-rendus, …). Des avancées considérables émergent à l’heure actuelle des recherches menées dans le cadre de l’indexation et de l’exploitation des ressources du WEB. Ce module s’attachera à faire le point sur les représentations actuelles proposées dans le monde médical pour représenter et indexer la sémantique des textes manipulés. Nous présenterons les avancées en termes de fouille sémantique et de Web sémantique. Les modèles conceptuels actuels de description de données (ex RDF, RDF schéma) et les représentations sous forme ontologique (OWL) seront décrits. De nouveaux types d’indexation de documents (folksonomie, nuages de tag) seront également introduits. Ces différents aspects seront illustrés de démonstrations. Les ED permettront aux étudiants des manipuler des prototypes issus de la recherche en ce domaine.

E12. Informatisation des Dossiers médicaux, confidentialité, sécurité de l’information (Emmanuel Chazard et Pierre Ravaux)

Cette journée aborde la complexité de la mise en Å“uvre et de l'usage des Dossiers patients informatisés. Une première partie traitera de la complexité à construire un dossier informatisé, véritable «système d'information du patient ». Ce dernier doit être en mesure de recueillir l'information utilisée par l'ensemble des personnels qui concourent à la prise en charge des patients mais aussi de leur restituer cette information selon une ergonomie adaptée à leurs activités respectives. Le cours abordera donc les concepts et technologies liées au codage (ICD10, ATC, …) et à la représentation de l'information, à l'analyse et à la modélisation des processus métier, aux workflow. Une seconde partie abordera les concepts et technologies indispensables pour garantir le respect des obligations légales et éthiques lors de la mise en Å“uvre de dossiers patients informatisés. Cette partie présentera en particulier les principes du chiffrement et leur mise en Å“uvre au travers des cartes de santé du patient ou du professionnel. Une séance de travaux pratiques permettra de mettre en oeuvre des cas pratiques de chiffrement de l'information : Sensibilisation aux risques des informations "nomades", technique de captures de mots de passes, différentes types d'attaques ; Transfert de données chiffrées et authentifiées ; Mise en place de containers chiffrés.

Catégorie : Master 2 Biologie Santé

Propositions de sujets de stage (liste non exhaustive)

Sujet 1 : Tuteur Nicolas Penel.

Développement d'un outil d'aide à la décision pour optimiser la sélection des patients pouvant être inclus dans les étude de Phase I en identifiant les patients à haut risque de décès précoce. La méthodologie proposée est la suivante :

- (1) On dispose d'une base de données des patients inclus dans les études de Phase I en oncologie en collaboration avec 14 centres

- (2) développement de modèles prédictifs à partir de méthodes statistiques multivariées.

- (3) comparaison de ces modèles afin d'identifier le modèle plus prédictif.

Sujet 2 : Tuteur A Duhamel

"Comparaison de différentes méthodes d'imputation pour la prise en compte des valeurs manquantes dans les grandes bases de données en Santé".

La prise en compte des valeurs manquantes est un aspect important dans les analyses statistiques, en particulier pour les analyses multivariées. L'imputation consiste à remplacer une valeur manquante par une valeur plausible à l'aide d'un modèle (modèle de régression par exemple). L'objectif du stage sera de comparer différentes méthodes d'imputation des données manquantes (imputations multiples, imputations par régression). La méthodologie reposera sur des simulations (simuler des données manquantes à partir d'une loi fixée) et l'analyse de données réelles (données du registre EPIMAD).

Sujet 3 : Tuteur Julia Salleron

Le réseau OSEAN est un réseau de prise en charge de l'obésité sévère dans le Nord Pas de Calais. Les dossiers patients suivis dans ce réseau sont enregistrés dans une base de données gérées par l'équipe d'accueil EA2694. L'objectif du stage sera de décrire les prises en charge des patients suivis dans ce réseau et de comparer les profils des patients selon les différentes modalités de prise en charge. Méthodes statistiques employées : régressions logistiques, analyses discriminantes.

Sujet 4 : Tuteur M GENIN

Ce stage aura pour objectif d’analyser les facteurs de risques de troubles du sommeil dans la région Nord Pas de Calais, en posant entre autre, la question de la comorbidité. Pour cela, la base régionale de 12 000 individus de l’enquête SMPG « Santé Mentale en Population Générale : Images et Réalités Â» coordonnée par le Centre Collaborateur OMS, est mise à disposition à la Fédération Régionale de Recherche en Santé Mentale (F2RSM) et par convention à l'EA2694 pour exploitation. Méthodes statistiques employées : régressions logistiques, analyses discriminantes.

Sujet 5 : Tuteur Cristian Preda

Les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI) sont un réel problème de santé publique. Depuis 1988, tous les nouveaux cas de MICI apparus dans le Nord-Pas-de-Calais, la Seine-Maritime et la Somme sont enregistrés par le registre EPIMAD. L'objectif du stage est d'étudier des zones de sous ou sur-incidence de MICI. Cette étude sera réalisée à l'aide d'une méthode statistique adaptée : les statistiques de scan (ou statistiques de balayage). Les statistiques de scan sont des méthodes statistiques permettant d'évaluer la significativité de clusters d'évènements considérés « atypiques » par l'observateur. Notre équipe a réalisée des recherches reconnues dans ce domaine (Pr Cristian Preda).

Sujet 6 : Tuteur Claire Pinçon

Etude de la prise en compte d'événements multiples dans l'analyse de données censurées, avec application à des données réelles.

Sujet 7 : Tuteur Florence Richard

Ce stage aura pour objectif d'étudier des facteurs pronostiques dans une cohorte de patients atteints de démences en terme de déclin cognitif (MMSE) et en terme de survie. Méthodes statistiques employées : modèle de Cox et modèles linéaires mixtes pour données répétées.

Sujet 8 : Tuteur Pierre Ravaux

Etude d'une pré-industrialisation d'un système d'authentification d'acte médical sur une station de chevet en unité de soins intensifs.

Le stagiaire devra réaliser une étude bibliographique et une recherche d'antériorité sur un système d'authentification d'acte médical. Les contraintes de mise sur le marché d'un produit informatique dans une unité de soins intensifs sont très importantes. La rédaction de documents nécessaires à une étude en clinique d'un prototype sera un des points importants de ce stage.

Sujet 9 : Tuteur Mohamed Lemdani

Etude de l'impact de l'utilisation d'un modèle mixte sur l'amélioration de la puissance des tests dans l'analyse de données dépendantes, avec application à des données réelles.

Sujet 10 : Tuteur Sylvia Pelayo

Etude des Facteurs Humains en vue de l’optimisation de la qualité des soins à l’aide des méthodes standards de l’ergonomie cognitive (analyse et modélisation des activités individuelles et collectives, évaluation ergonomique des nouvelles technologies de l’information pour la santé, tests d’utilisabilité, etc.).

Catégorie : Master 2 Biologie Santé

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Description de la formation

Faculté de Médecine :   le site des formations initiales

Faculté de Médecine - formations continues

Catégorie : Master Santé Sport mention Santé Publique

Informations générales

Année Universitaire 2009-2010

Master 2 Santé Sport – Mention Santé Publique – Spécialité Sciences de l'Information en Santé Publique

Pr. R. Beuscart, Pr. Ph Amouyel, Pr. JL Salomez

Parcours Informatique et Statistiques pour les Réseaux de Soins (ISRS)

Responsable du parcours : Nathalie Souf

Équipe Pédagogique du parcours :
Beuscart Régis – Beuscart-Zéphir Marie-Catherine – Brunetaud Jean-Marc - Chazard Emmanuel – Devos Patrick – Dervaux Benoit – Dufresne Éric – Duhamel Alain – Hamek Saliha – Pelayo Sylvia – Preda Cristian – Renard Jean-Marie – Richard Florence – Souf Nathalie – Vasseur Francis

Cette formation s’attache à donner, dans le contexte de la santé, une maîtrise de l’information en santé publique mais aussi des technologies permettant de la manipuler.

Objectifs professionnels : acquérir des compétences professionnelles spécialisées dans les domaines suivants : les systèmes d’information et leur intégration, l’ingénierie des informations dans le domaine de la santé, les nouvelles architectures de systèmes informatiques et les nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC), la Télémédecine et les réseaux de soins, l’exploitation des données à des fins médico-économiques, les statistiques et l’épidémiologie.

Secteurs professionnels : les débouchés du Master concernent les hôpitaux (DIM, Direction des Services Informatiques), les sociétés de service et d’ingénierie informatique (SSII), les entreprises liées au monde de la Santé et utilisatrices de l’informatique, les sociétés de services pour les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques (CRO), les structures publiques (laboratoires de recherche, Agence Régionale de Santé, DRASS...), les caisses d’assurance maladie (CRAM)…

Insertion professionnelle : les secteurs d’activités concernés ont déjà donné lieu à une insertion professionnelle réussie dans le cadre du DESS Informatique et Information dans les Réseaux de soins, habilité depuis 2000 puis du Master2 Spécialité Sciences de l’Information dont provient la spécialité à visée professionnelle présentée. Voici à titre d’exemple quelques-uns des secteurs où nos étudiants ont trouvé des emplois : Départements d'Information Médicale (DIM), services informatiques des hôpitaux et des cliniques privées, SSII ayant une activité dans le domaine de la santé (imagerie, dossier patient, codage, CRO, PMSI, …), organismes de tutelle (mission PMSI), filières des réseaux de soins. Ce domaine connaît des développements intenses et fait l’objet de fortes demandes aussi bien des hôpitaux publics que privés. Nos contacts avec les entreprises (responsables de stage, employeurs) confortent nos choix pédagogiques en soulignant l’intérêt d’une formation mixte : informatique, statistique et médicale.

Semestre1

UE 1 (60H) Resp. Alain Duhamel : Statistiques multivariées - Fouille de données - Épidémiologie

UE2 (60H) Resp. Jean-Marie Renard : Programmation et Technologies internet

UE3 (60H) Resp. Marie-Catherine Beuscart-Zéphir : Technologies en santé – Qualité des Soins – Partage de l'information

UE4- (20H) Resp. Jean-Marc Brunetaud : Suivi des séminaires et conférences

Semestre 2
UE5 (40H) Resp. Benoit Dervaux : Information médicale et analyse médico-économique
UE6 (40H) Resp. Régis Beuscart : Bases de Données, Dossier Médical, Système d'information
UE7 - Resp Nathalie Souf : Projet et soutenance
UE8 - Resp. Jean-Marc Brunetaud : Stage

Catégorie : Master Santé Sport mention Santé Publique

UE d'expérience en entreprise

30 ECTS

Durée du stage

5 mois au minimum, après la fin des UE du 4ème semestre.
La réglementation générale régissant les stages réalisés à l’Université de Lille 2 s’applique.

Comment s’effectue la recherche des stages ?

L’étudiant est chargé de trouver son lieu de stage, sur initiative personnelle.
Il peut se rapprocher : de la cellule relations avec les entreprises de Lille2, de réseaux institutionnels, professionnels et entreprises participants aux enseignements, de réseaux des anciens étudiants (DESS Informatique et Information dans les réseaux de soins).

Avant le début de son stage, le candidat doit présenter un résumé des objectifs proposés pour le stage. Le lieu et le sujet de stage sont soumis pour approbation au Comité Pédagogique de la Spécialité Informatique et Statistiques pour les Réseaux de Soins qui juge de l’adéquation entre la thématique proposée, les objectifs professionnels du candidat, le parcours thématique en M1 et M2 et les moyens disponibles pour la bonne réalisation du stage.

Qui assure le suivi des stages ? Selon quelles modalités ?

Un enseignant de la spécialité est nommé par le Comité Pédagogique pour être enseignant de référence. Il assure le suivi du stage et est en relation à la fois avec l’étudiant et le maître de stage en entreprise.

Tutorat universitaire : combien d’enseignants sont impliqués ?

Tous les enseignants de la spécialité peuvent être impliqués dans le tutorat.
Un coordinateur de l’encadrement des stages s’assure de la cohérence de l’ensemble.

Tutorat professionnel : comment sont désignés les tuteurs ?

Les tuteurs professionnels sont désignés après acceptation du stage par le comité pédagogique.

Comment est évalué le stage ?

Chaque stage fait l’objet d’un mémoire écrit et d’une soutenance publique ou à huis clos. Le stage est évalué à deux niveaux : dans sa réalisation et lors de la soutenance du mémoire de stage devant le Jury.

Réalisation du stage

L’appréciation du maître de stage porte sur la compétence scientifique et technique, l’aptitude à résoudre un problème et l’esprit d’ouverture et d’initiative. Chaque candidat doit rédiger un mémoire sur le travail effectué durant son stage en milieu professionnel. Seuls les candidats ayant validé 30 ECTS pour l’enseignement approfondi et spécialisé au cours du M2 sont autorisés à présenter leur mémoire de stage.

Examen de validation du stage

A la fin du stage, l'étudiant sera noté en fonction de la maîtrise des techniques abordées, l’intérêt de la recherche bibliographique, le travail de mise au point méthodologique et technique, de la qualité du rapport écrit, de la qualité de la soutenance, des notes de responsables de stage (parrain industriel, enseignant responsable) et des réponses aux questions du jury de stage.

Catégorie : Master Santé Sport mention Santé Publique

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Enseignements de statistiques Institut d'orthophonie

Détail du programme

 

Catégorie : Autres