30 ans de support en biostatistique condensés en 3 heures
À l’ère de la recherche axée sur les données, une planification solide accompagnée d’une analyse statistique adaptée n’est plus facultative, elle est désormais essentielle.
Cette masterclass est conçue spécifiquement pour les professionnels des sciences de la vie qui souhaitent améliorer l’intégrité, la reproductibilité et l’impact de leur travail grâce à des méthodes statistiques rigoureuses, robustes et solides.
Cette masterclass de 3 heures présente les éléments-clés des recommandations et réglementations des différentes agences gouvernementales (Santé Canada, FDA, EMA, etc.) avec leurs implications concrètes sur les pratiques à respecter. S’adressant aussi bien aux équipes de direction qu’au personnel scientifique, l’atelier permet de sensibiliser les parties prenantes à ces enjeux. En soi, la masterclass est suffisante pour permettre aux startups d’auto-évaluer leurs pratiques et leur proposer des outils pour améliorer les points qu’elles jugent problématiques.
Programme de la masterclass
1. Introduction: Contexte scientifique et économique
À une époque définie par les données, la différence entre vraie direction et fausse piste réside dans la manière dont vous recueillez et analysez et interprétez les informations. Cette section de la masterclass permet aux professionnels des sciences de la vie d’exploiter la statistique non seulement comme un outil, mais aussi comme un atout stratégique.
Les principes de la recherche scientifique et les liens avec les outils statistiques
- L’expérimentation : Passage de l’échantillon à la population cible
- Représentativité et reproductibilité des études et des expériences
- Analyse et interprétation des résultats : la p-value, un Saint Graal scientifique et économique à démystifier
Les contraintes des startups
- Les principes scientifiques à l’épreuve du financement et des délais
- Contraintes réglementaires
- Une vision à long terme : construire l’histoire scientifique de la société
Bonnes pratiques – 3 principes directeurs
- Planification rigoureuse des tests
- Une analyse statistique des résultats prévisible, adaptée et adéquate
- Rapports et communication efficaces des résultats
2. Bonnes pratiques pour la planification des expériences et la collecte de données
Derrière chaque avancée se cache une expérience bien planifiée et derrière chaque résultat fiable se cachent des données de haute qualité. Cette section de la masterclass constitue votre guide essentiel pour appliquer des principes statistiques solides dès le début de votre recherche.
Clarté de la question de recherche : type de comparaison, critère(s) final(aux), facteurs, etc.
Utiliser les connaissances déjà acquises pour rationaliser chaque test
Représentation adéquate et efficace de la variabilité
- Variabilité biologique
- Répétition et réplicat
Contrôler le risque de biais
- Randomisation
- Blinding
Détection d’effets cliniques/biologiques pertinents
- Établir et justifier l’effet clinique souhaité
- Calculer les chances de détecter l’effet désirét
- Puissance statistique et taille de l’échantillon
Choisir une structure expérimentale scientifiquement et économiquement efficace
3. Analyse adéquate des données
Dans le monde d’aujourd’hui, riche en données, la puissance de vos conclusions ne dépend pas seulement de données que vous possédez, mais aussi de leur traitement statistique adéquat et adapté. Cette section de la masterclass vous fournit les outils, les techniques et la pensée critique essentiels nécessaires pour transformer les données en informations fiables.
Préparation des données collectées
- Pré-traitement et manipulation des données brutes
- Le traitement des valeurs extrêmes “outliers”
- Gestion des données manquantes
- Impacts sur le pouvoir et risque de biais
Le choix d’une méthode de traitement des données statistiques
- Refléter la structure de l’expérience
- Vérifier les conditions sous-jacentes à l’utilisation des méthodes statistiques
- Contrôler et modéliser les sources de variabilité pour maximiser les chances de détecter des différences importantes
Contrôler la multiplicité
- Le principe de base : rationaliser l’analyse des résultats sous peine de tirer des conclusions erronées
- Mesures correctives
- L’approche statistique : des outils efficaces mais coûteux
- La méthode scientifique : les « critères d’évaluation primaires », preuve de la maîtrise du sujet de recherche
Gestion des aléas expérimentaux : quand tout ne se passe pas comme prévu…
- S’adapter aux événements inattendus
- Anticiper les problèmes potentiels
- Tirer le meilleur parti d’un « échec » expérimental
4. Rapports d’études et de résultats
Dans les sciences de la vie, la façon dont vous présentez vos résultats est tout aussi importante que la manière dont vous les générez. Cette section de la masterclass est conçue pour vous aider à améliorer la clarté, la crédibilité et l’impact de leurs rapports d’étude grâce à des pratiques statistiquement solides
Le protocole de recherche
- Une tâche un peu éprouvante mais enrichissante
- Un gage de qualité pour les investisseurs
Le rapport d’analyse des données
- Une évaluation réaliste
- Mettre à jour l’avancement des connaissances scientifiques de l’entreprise
Communications scientifiques
- Mettre en avant la rigueur pour mieux convaincre
- Visez des revues de renom
Conclusion: Répondre aux défis des startups
- Bonnes pratiques statistiques : règles contraignantes ou gains d’efficacité?
- Trouver des compromis acceptables
- Quelques solutions possibles
Durée de la masterclass
La durée recommandée de cette formation est d’une session en ligne de 3 heures.
Public cible
L’atelier s’adresse à la fois à l’équipe de direction et à l’équipe scientifique, idéalement les deux simultanément pour stimuler les discussions sur le sujet.
Destiné à permettre aux startups d’évaluer l’adéquation de leur démarche scientifique aux exigences réglementaires, il peut être autonome ou complété par différentes interventions pour approfondir la réflexion.