Dernière mise à jour : 05/09/2024
Au terme de la formation, l'apprenant(e) doit être en mesure de :
Modèles mixtes
- Expliquer le fonctionnement des modèles mixtes
- Utiliser en pratique le logiciel R pour réaliser un modèle mixte
Séries chronologiques et analyse de survie
- Expliquer le fonctionnement d'une analyse de survie et des séries chronologiques
- Interpréter les résultats d'une analyse de survie et de séries chronologiques
Modélisation et bayésien
- Présenter et distinguer les approches fréquentiste et bayésienne
- Définir les notions de vraisemblance, distribution à priori, chaine de Markov
- Présenter les utilisations possibles d'un modèle dynamique en épidémiologie
- Distinguer et présenter les notions propres aux modèles déterministes, stochastiques compartimental et individu centré
- Présenter et savoir utiliser le taux de reproduction de base R0
- Expliquer le fonctionnement d'un modèle SIR (présenter les états de santé, les transitions entre états, les hypothèses de modélisation, le formalisme mathématique et interpréter les sorties du modèle)
- Programmer un modèle dynamique SIR
Analyse de réseaux sociaux
- Présenter les principes généraux de l'analyse de réseaux sociaux (SNA)
- Décliner l'application des SNA à l'épidémiologie
- Construire, visualiser et calculer des mesures d'un réseau avec le logiciel R
Connaissances en épidémiologie et biostatistique. Il est demandé d'avoir suivi le module 1 : Construire et analyser une étude en épidémiologie, applications avec le logiciel R
ou de témoigner d'un niveau équivalent.