La plateforme CAMCCO-L vise à offrir de la formation en anglais et en français complémentaire aux formations académiques disciplinaires offertes dans les universités en mettant en place un environnement de formation virtuelle favorable au développement de compétences essentielles à la recherche translationnelle et transectorielle et à la collaboration interdisciplinaire en recherche périnatale sur les médicaments.
La formation CAMCCO-L est un nouveau modèle d’apprentissage virtuel transdisciplinaire offert sans frais qui permettra de former des chefs de file en recherche périnatale sur les médicaments qui seront en mesure de relever les défis interdisciplinaires complexes de l’environnement actuel de ce domaine de recherche.
Dans le cadre de la formation CAMCCO-L, les stagiaires sélectionné·e·s auront également l’opportunité de participer à une École d’été en développement du médicament et d’effectuer un stage pratique en recherche.
Aucun, ce cheminement est ouvert à tous ceux et celles qui souhaitent approfondir leurs connaissances et expertises interdisciplinaires en recherche périnatale sur les médicaments.
Aucune, ce cheminement vous permet de suivre la formation CAMCCO-L sans engagement et obligation.
Le stage et l'École d'été sont des étapes optionnelles du curriculum de 1 an.
ou
et
Encadrement académique formel par un·e mentor·e de CAMCCO-L tout au long du cheminement
Optionnel
École d'été en développement du médicament
Inscription obligatoire au Module Principes généraux et à au moins 2 autres modules complémentaires au domaine de formation universitaire
• Webinaires
• Clubs de lecture
Les cours en ligne offerts sur CAMCCO-L seront donnés hebdomadairement et en direct (mode synchrone) via l'Espace membre CAMCCO-L.
Après chaque cours, les présentations et enregistrements de la majorité des cours seront accessibles dans les archives de l'Espace membre CAMCCO-L pour les personnes inscrites aux cours.
Tout dépendant de la langue d’enseignement, une traduction par sous-titres en anglais ou en français sera offerte pour les enregistrements de tous les cours archivés.
Il sera possible de suivre les cours sans ordre spécifique, cependant des cours dans certains modules peuvent être prérequis pour les cours suivants du module.
Pour avoir accès au matériel archivé d’un cours, vous devez préalablement vous avoir inscrit au cours dans votre Espace membre.
Présentatrice : Anick Bérardlink
Langue d’enseignement : Anglais
Le premier cours du module Principes généraux de CAMCCO-L présentera toutes les définitions de base, ainsi que les concepts et principes généraux de la pharmacoépidémiologie périnatale. Ce cours sera donné comme exposé magistral avec du temps pour les questions à la fin.
Définir toute la terminologie de base utilisée en pharmacoépidémiologie périnatale, c'est-à-dire l'âge gestationnel, la prématurité, le faible poids à la naissance, le diabète et l'hypertension gestationnels, la prééclampsie et l'éclampsie, le score d'Apgar, les malformations, etc.
Définition et importance de l'organogenèse
Fenêtres de temps d'intérêt de l’exposition aux médicaments pour les issues de grossesse indésirables importantes
Présentatrices : Amanda Kirby et Andrea Triccolink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours explorera comment impliquer les patient·e·s et les partenaires provenant de la population générale ainsi que les utilisateur·trice·s des connaissances dans la recherche en décrivant les principales étapes et les éléments à considérer pour la co-création de la recherche avec ceux-ci. Ce cours sera présenté en collaboration avec une patiente partenaire impliquée dans la recherche périnatale.
Comment identifier et impliquer les patient·e·s et les partenaires provenant de la population générale dans la recherche
Comprendre les politiques de conflits d’intérêt pour les patient·e·s et les partenaires provenant de la population générale dans la recherche
Renforcement des capacités et de la formation des patient·e·s et des partenaires provenant de la population générale dans la recherche
Évaluer et rapporter l'implication des patient·e·s et du public dans la recherche
Comment considérer l'éthique ainsi que l'équité, la diversité et l'inclusion dans la recherche
Comment intégrer l'équité, la diversité et l'inclusion dans le processus de recherche
Leçons apprises et ressources disponibles sur l'implication des patient·e·s et du public dans la recherche
Présentatrices : Anaïs Lacasselink et Louise Pilotelink
Langue d’enseignement : Français
Ce cours se penchera sur l'importance et les considérations méthodologiques entourant l'intégration du sexe et du genre en pharmacoépidémiologie à travers des exposés magistraux, des discussions de groupe et des exemples tirés de la littérature médicale.
Comprendre l’importance de considérer le sexe et le genre en pharmacoépidémiologie
Survoler les différentes options pour mesurer le sexe et le genre dans les études réalisées grâce aux données existantes ou dans le cadre de collectes de données prospectives
Connaitre les bonnes pratiques en termes d’analyse statistique fondée sur le sexe et le genre
Présentateurs : Dimitri Girierlink et Tania Sabalink
Langue d’enseignement : Anglais
Comprendre les concepts d'équité, de diversité et d'inclusion (EDI) est fondamental pour atteindre les objectifs de l'EDI et adopter une approche plus proactive afin de garantir que les différents groupes démographiques soient mieux représentés dans la société en général. La prise en compte de la dynamique de l'EDI devient une nécessité et exige un changement dans notre façon de travailler et de fournir des soins de santé. Il est essentiel de développer un plan d'EDI qui intègre une vision, une mission, des actions concrètes et des mesures d'évaluation. L'adoption et la mise en œuvre d'une approche scientifique et raisonnée de l'EDI deviennent essentielles pour les étudiant·e·s, le corps enseignant et les prestataires de soins de santé afin de prévenir les préjugés discriminatoires à l'égard des personnes ayant des origines et des caractéristiques différentes. En étant plus conscient·e·s de nos croyances, en nous engageant à changer notre environnement et en agissant, nous aiderons les individus et les organisations à être plus inclusifs pour ceux qui y travaillent et ceux qui reçoivent des soins de santé.
Acquérir une meilleure compréhension des concepts d'équité, de diversité et d'inclusion et des différentes lois qui les encadrent
Identifier nos préjugés implicites et comment ils peuvent affecter la façon dont nous fournissons les services de santé
Identifier les risques, les angles morts et les avantages de l'équité, de la diversité et de l'inclusion
Réfléchir à des plans d'action pour intégrer l'équité, la diversité et l'inclusion dans nos pratiques
Présentatrice : Louise Winnlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours est la Partie 1 d'une série de deux qui présentera aux stagiaires les principes de base de la découverte et du développement de médicaments. Dans cette Partie 1, un aperçu d'un produit pharmacologique de la découverte du médicament au développement complet sera couvert, suivi d'une précision sur l'identification des cibles thérapeutiques, la conception et la synthèse du médicament ainsi que la détermination de son efficacité.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de :
Comprendre le rôle essentiel de la recherche en sciences fondamentales dans la découverte de médicaments
Articuler les principes des études précliniques de pharmacologie
Décrire comment les composantes des études ADME sont évaluées
Résumer comment les principes de la découverte de médicaments sont utilisés pour sélectionner les candidats principaux appropriés
Présentatrice : Louise Winnlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours est la Partie 2 d'une série de deux qui présentera aux stagiaires les principes de base de la découverte et du développement de médicaments. Dans cette Partie 2, un très bref aperçu d'un produit pharmacologique, de la découverte du médicament au développement complet, sera examiné, suivi d'un accent sur les études toxicologiques requises, les essais cliniques et les médicaments orphelins.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de :
Décrire les principes des études précliniques et comment ils soutiennent les essais cliniques
Articuler les types d'études toxicologiques nécessaires dans le cadre du développement de médicaments
Comparer et contraster le devis d’étude de différents types d'essais cliniques
Discuter des pressions sociales et économiques liées à la découverte et au développement de médicaments en prenant l'exemple des médicaments orphelins
Présentateur : Bruno Giroslink
Langue d’enseignement : Anglais
Dans ce cours, les bases de la neuropharmacologie seront couvertes et les étudiants auront un aperçu du cerveau cellulaire et moléculaire leur permettant de comprendre pourquoi les récepteurs et les transporteurs représentent plus de 50% de toutes les cibles thérapeutiques. Les orientations futures seront également discutées.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de comprendre/définir :
Les cellules cérébrales et leur organisation
Les neurotransmetteurs
L'anatomie
Les métabotropes et ionotropes et les récepteurs et leur caractérisation
Les transporteurs plasmiques
Les transporteurs vésiculaires
Présentateur : Bruno Giroslink
Langue d’enseignement : Anglais
Depuis 10-15 ans, la pharmacologie inversée et l'utilisation d'outils moléculaires de pointe ont permis de déterminer le rôle et la fonction des protéines ainsi que de déconstruire l'organisation des circuits cérébraux dans des comportements complexes.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de comprendre :
La transgénèse
La recombinaison homologue
L'optogénétique
La chimiogénétique
Le 'CRISPR/Cas 9'
Présentateur : Bruno Giroslink
Présentateur : Bruno Giros
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Ce club de lecture vise à approfondir les compétences en matière d'évaluation critique et à développer la pensée critique pour l'analyse et la lecture d'articles scientifiques concernant l'étude des effets indésirables des perturbations environnementales sur le comportement dans des modèles animaux (in vivo). Cette session offrira une opportunité interactive et sociale d'apprentissage entre pairs avec du temps pour des questions et discussions de groupe.
Des stagiaires de la cohorte CAMCCO-L seront divisé·e·s en 2 groupes et chaque groupe se verra attribuer un article à critiquer. Chaque groupe présentera leur critique lors du club de lecture.
Articles à lire avant le cours
✓ Mourlon M et al. Maternal deprivation induces depressive-like behaviours only in female rats. DOI
✓ Baudin A et al. Maternal deprivation induces deficits in temporal memory and cognitive flexibility and exaggerates synaptic plasticity in the rat medial prefrontal cortex. DOI
Développer des compétences d'évaluation critique pour l'analyse et la lecture d'articles scientifiques sur l'étude des effets indésirables des perturbations environnementales sur le comportement
Identifier et analyser les principales forces et faiblesses méthodologiques des articles scientifiques
Développer des compétences collaboratives et de travail d'équipe en ce qui concerne les discussions entourant les articles scientifiques
Démontrer des compétences de présentation améliorées en ce qui concerne la synthèse d'articles scientifiques
Présentateur : Bruce Carletonlink
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Ce club de lecture est l'occasion pour les stagiaires d'explorer les opportunités d'inclure des données génomiques dans les analyses d'études de pharmacoépidémiologie. Les données génomiques sont de plus en plus disponibles pour les cohortes de patients. Ce club de lecture abordera l'importance des informations génomiques dans la compréhension de la réponse aux médicaments et la base mécanistique des issues trouvées dans une étude pharmacoépidémiologique.
Des stagiaires de la cohorte CAMCCO-L seront divisé·e·s en 2 groupes et chaque groupe se verra attribuer un article à critiquer. Chaque groupe présentera leur critique lors du club de lecture. Cette session sera interactive avec du temps pour des questions et discussions.
Articles à lire avant le cours
✓ Moriello C et al. Off-label postpartum use of domperidone in Canada: a multidatabase cohort study. DOI
✓ Crisafulli C et al. Pharmacogenetic and pharmacogenomic discovery strategies. DOI
Décrire les stratégies de découverte de la pharmacogénétique et de la pharmacogénomique
Examiner une étude pharmacoépidémiologique qui a inclus une variable pharmacogénomique dans l'analyse
Résumer l'application de la pharmacogénomique aux populations materno-fœtales et néonatales
Présentateur : Bruce Carletonlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours permettra aux participant·e·s d'évaluer la qualité d'une étude périnatale et d'évaluer le phénotypage et la valeur des études pharmacogénomiques périnatales. Il s’agira d'un cours magistral de 2 heures suivi d'une table ronde virtuelle d’une heure portant sur l'intégration des modèles d'étude.
Article à lire avant le cours
✓ Blumenfeld YJ et al. Maternal-fetal and neonatal pharmacogenomics: a review of current literature. DOI
Évaluer la qualité d'une étude périnatale
Apprécier le phénotypage d'une étude pharmacogénomique périnatale
Interpréter la valeur des deux types d'études examinant la même issue
Présentateur : Bruce Carletonlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours résumera la valeur et les limites des études sur les médicaments utilisant des issues provenant du Big et Little Data et pourquoi les deux types d'études améliorent la rigueur de l'une et de l'autre. Il s’agira d'un cours magistral de 2 heures suivi d'une table ronde virtuelle d’une heure portant sur la triangulation du Big et Little Data.
Résumer la valeur et les limites des études sur les médicaments utilisant des issues provenant du Big Data
Résumer la valeur et les limites des études sur les médicaments utilisant des issues provenant du Little Data
Évaluer la valeur des deux modèles d'étude examinant la même issue
Présentateur : Bruce Carletonlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours explorera les méthodes clés de la science de la mise en œuvre dans les études épidémiologiques et pharmacogénomiques périnatales et demandera aux participant·e·s de concevoir des méthodes propres à la science de la mise en œuvre pour une étude pharmacogénomique périnatale. Il s’agira d'un cours magistral de 2 heures suivi d'une table ronde virtuelle d’une heure portant sur la science de la mise en œuvre en pharmacoépidémiologie génétique périnatale.
Décrire les méthodes clés de la science de la mise en œuvre dans les études épidémiologiques périnatales
Décrire les méthodes clés de la science de la mise en œuvre dans les études pharmacogénomiques
Concevoir des méthodes propres à la science de la mise en œuvre pour une étude pharmacogénomique périnatale
Présentateur : Bruce Carletonlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours décrira les seuils importants pour les tests pharmacogénétiques fondés sur des preuves ainsi que les limites et la valeur des panneaux commerciaux. Il s'agira d'un cours magistral de deux heures avec une partie axée sur des exemples cliniques de tests pharmacogénétiques fondés sur des preuves suivi d’une table ronde virtuelle d’une heure portant sur les panneaux de tests commerciaux.
Énumérer trois seuils clés pour l'utilisation des preuves pour les tests pharmacogénétiques cliniques
Décrire les principales limites des panels de tests pharmacogénétiques commerciaux
Déterminer la valeur des tests pharmacogénétiques à partir d'exemples cliniques
Présentateur : Sherif Eltonsylink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours introduira les principes et concepts de base de la pharmacoépidémiologie, incluant les devis d'études et leurs caractéristiques de base. Le cours présentera également les concepts de biais et de facteurs de confusion en pharmacoépidémiologie.
Introduire les principes de base, les concepts et les devis d'étude en pharmacoépidémiologie
Fournir un aperçu des caractéristiques de base des études de cohorte et cas-témoins
Introduire les biais et les facteurs de confusion en pharmacoépidémiologie
Explorer comment les biais et les facteurs de confusion peuvent s’introduire dans les études et comment ils peuvent être minimisés et contrôlés
Présentatrices : Gillian Hanleylink et Azar Mehrabadilink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours de phamacoépidémiologie intermédiaire s'appuiera sur le cours d'introduction et présentera les méthodes utilisées pour corriger la confusion, y compris l'appariement des scores de propension, les variables instrumentales, les expositions variant dans le temps pendant la grossesse, etc. Il sera donné sous forme de cours magistral avec des périodes de questions intégrées et quelques travaux de groupe.
Examiner les sources courantes de biais dans les études pharmacoépidémiologiques pendant la grossesse, le biais temporel immortel et le biais de sélection (par exemple, le biais de troncature à gauche)
Introduire des méthodes pour adresser ces sources de biais, y compris, mais sans s'y limiter, l'appariement avec des scores de propension, les variables instrumentales, les expositions variant dans le temps, etc.
Discuter des modèles d'étude qui réduisent le risque de ces sources de biais
Présentatrices :Gillian Hanleylink et Azar Mehrabadilink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours de suivi de la Partie 1 de pharmacoépidémiologie intermédiaire introduira des méthodes quasi-expérimentales permettant de mieux cibler les questions de recherche causale. Ce cours sera donné comme exposé magistral avec des périodes de questions intégrées et des travaux en petits groupes.
Introduire le rôle des modèles quasi-expérimentaux en pharmacoépidémiologie
Parcourir de nouvelles utilisations de conceptions quasi-expérimentales pour répondre à d'importantes questions de recherche en épidémiologie périnatale
Décrire quelques modèles quasi-expérimentaux utiles pour la recherche en pharmacoépidémiologie pendant la grossesse, y compris, mais sans s'y limiter, le modèle de discontinuité de régression, les séries chronologiques interrompues, etc.
Présentatrices : Brandace Winquistlink et Anick Bérardlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours explorera les sources de données courantes utilisées en pharmacoépidémiologie et les considérations méthodologiques à l’aide de conférences didactiques, de discussions de groupe et d'exemples tirés de la littérature médicale.
Introduire le concept de données en vie réelle dans le contexte de la pharmacoépidémiologie périnatale
Fournir un aperçu des sources de données communes et des cohortes de grossesses
Examiner les systèmes de classification des codes et les définitions des données
Explorer l'harmonisation des modèles de données entre les juridictions et les considérations de qualité dans le couplage des données
Études de validation réalisées à l'aide de la Cohorte des grossesses du Québec
Présentatrice : Anick Bérardlink
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Ce dernier cours du Module Pharmacoépidémiologie utilisera trois articles scientifiques publiés pour examiner et résumer tous les concepts vus dans le module. Cette session sera interactive avec des questions et réponses.
Les personnes inscrites au club de lecture seront divisées en 2 à 3 groupes et chaque groupe se verra attribuer un article à critiquer. Chaque groupe présentera l'évaluation critique de leur article lors du club de lecture.
Articles à lire avant le cours
✓ Muanda FT et al. Use of antibiotics during pregnancy and risk of spontaneous abortion. DOI
✓ Cleary B et al. Methadone, Pierre Robin sequence and other congenital anomalies: case–control study. DOI
✓ Andersen SL et al. Maternal Thyroid Function, Use of Antithyroid Drugs in Early Pregnancy, and Birth Defects. DOI
Développer des compétences d'évaluation critique pour l'analyse et la lecture d'articles scientifiques
Identifier et analyser les principales forces et faiblesses méthodologiques d'articles scientifiques
Développer des compétences collaboratives et de travail d'équipe en ce qui concerne les discussions autour d'articles scientifiques
Démontrer des compétences de présentation améliorées en ce qui concerne la synthèse d'articles scientifiques
Présentateur : Steven Hawkenlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours s'adresse aux statisticien·ne·s, épidémiologistes, scientifiques des données et autres chercheur·e·s ou étudiant·e·s ayant une connaissance de base de la modélisation par régression. Le cours couvrira les stratégies générales d'ajustement des modèles de prédiction pour les variables continues, catégoriques et temporelles, y compris : l'analyse exploratoire/la visualisation des données; l'imputation des données manquantes; la sélection des covariables; la spécification du modèle; la validation/calibration du modèle; la gestion de la non-linéarité; et le choix entre les modèles statistiques conventionnels et les modèles d'apprentissage automatique (et les différences entre ces types de modèles). Le matériel de cours et les études de cas/exemples feront un usage intensif de R, de RStudio et des logiciels r Hmisc et rms de Frank Harrell. Le cours suivra la philosophie générale du manuel Regression Modelling Strategies, 2ième édition par Frank Harrell. (Manuel facultatif, mais recommandé - toutes les lectures et notes de cours nécessaires seront fournies aux participant·e·s).
Méthodes d'exploration, de description et de compréhension de vos données en vue de la modélisation par régression
Ajustement des modèles de régression multivariés appropriés pour les variables continues, catégorielles et de taux instantanés
Aborder les questions de taille d'échantillon et de surajustement
Approches pour traiter les données manquantes
Traitement des relations complexes non linéaires ou non additives
Tester/quantifier les associations entre un ou plusieurs prédicteurs et la réponse, et interpréter le modèle ajusté
Validation et calibrage du modèle pour évaluer la précision de la prédiction et identifier les surajustements
Apprendre les différences entre l'apprentissage automatique et les modèles statistiques, et comment choisir la meilleure approche pour un problème donné
Présentateur : Steven Hawkenlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours s'adresse aux statisticien·ne·s, épidémiologistes, scientifiques des données et autres chercheur·e·s ou étudiant·e·s ayant une connaissance de base de la modélisation par régression. Le cours couvrira les stratégies générales d'ajustement des modèles de prédiction pour les variables continues, catégoriques et temporelles, y compris : l'analyse exploratoire/la visualisation des données; l'imputation des données manquantes; la sélection des covariables; la spécification du modèle; la validation/calibration du modèle; la gestion de la non-linéarité; et le choix entre les modèles statistiques conventionnels et les modèles d'apprentissage automatique (et les différences entre ces types de modèles). Le matériel de cours et les études de cas/exemples feront un usage intensif de R, de RStudio et des logiciels r Hmisc et rms de Frank Harrell. Le cours suivra la philosophie générale du manuel Regression Modelling Strategies, 2ième édition par Frank Harrell. (Manuel facultatif, mais recommandé - toutes les lectures et notes de cours nécessaires seront fournies aux participant·e·s).
Méthodes d'exploration, de description et de compréhension de vos données en vue de la modélisation par régression
Ajustement des modèles de régression multivariés appropriés pour les variables continues, catégorielles et de taux instantanés
Aborder les questions de taille d'échantillon et de surajustement
Approches pour traiter les données manquantes
Traitement des relations complexes non linéaires ou non additives
Tester/quantifier les associations entre un ou plusieurs prédicteurs et la réponse, et interpréter le modèle ajusté
Validation et calibrage du modèle pour évaluer la précision de la prédiction et identifier les surajustements
Apprendre les différences entre l'apprentissage automatique et les modèles statistiques, et comment choisir la meilleure approche pour un problème donné
Présentatrices : Areti Angeliki Veroniki et Andrea Triccolink
Langue d’enseignement : Anglais
La Partie 1 de ce cours explorera comment s'engager avec les utilisateur·trice·s des connaissances dans la recherche et couvrira différents types de méthodes de synthèse des connaissances dans la prise de décision. Les principales étapes et éléments à considérer pour la co-création de la recherche avec les utilisateur·trice·s des connaissances seront discutés.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de :
Décrire la co-création et pourquoi elle est importante dans la recherche
Identifier les utilisateur·trice·s des connaissances qui peuvent participer à la recherche
Identifier différents types de synthèses des connaissances pour la prise de décision (revues systématiques, méta-analyses, méta-analyses de réseau, revues exploratoires, synthèse de revues, revues rapides)
Décrire comment sélectionner une méthode de synthèse des connaissances pour une question de recherche particulière
Présentatrices : Areti Angeliki Veroniki et Andrea Triccolink
Langue d’enseignement : Anglais
La Partie 2 de ce cours explorera les sujets nécessaires dans la synthèse de la littérature, en s'appuyant sur les notions précédentes sur la synthèse des connaissances. Les participant·e·s seront initié·e·s aux principes et concepts de base de la méta-analyse de réseau. Les hypothèses clés de la méta-analyse de réseau incluant la transitivité et la cohérence entre différentes sources de preuves dans un réseau seront illustrées.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de :
Démontrer les principes de base de la méta-analyse pairée
Identifier les mesures d'effet utilisées dans une méta-analyse pour des issues dichotomiques et continues
Introduire l'hétérogénéité et les approches méta-analytiques communes (modèles à effets communs et aléatoires)
Décrire les aspects importants de l'interprétation des résultats d’une méta-analyse à l'aide d'exemples de vie réelle
Comprendre l'utilité de la méta-analyse de réseau en recherche médicale
Communiquer comment les preuves directes et indirectes peuvent être combinées au sein d’une méta-analyse de réseau et comment elles sont liées à la méta-analyse pairée
Comprendre les principes et les hypothèses préalables d’une méta-analyse de réseau et examiner l'hétérogénéité, l'intransitivité et l'incohérence
Comprendre et présenter différentes méthodes de classement des interventions
Se familiariser avec les manières de présenter les résultats d’une méta-analyse de réseau
Présentateur : Christopher Gravellink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours abordera les principes fondamentaux de l'application des méthodes du score de propension dans la recherche observationnelle en mettant l'accent sur la pharmacoépidémiologie. Nous couvrirons les principes de base des concepts d'inférence causale et présenterons comment les utiliser pour réduire l'impact du biais de confusion du eaux covariables observées. Le cours mettra l'accent sur l'application pratique de ces méthodes à l'aide d'exemples dans le langage de programmation R et se concentrera spécifiquement sur l'appariement et la pondération inverse de la probabilité d’être traité. Les stratégies pour adresser les complications courantes dans les analyses par score de propension seront discutées.
Suite à ce cours, les stagiaires seront en mesure de :
Comprendre les principes qui sous-tendent l'inférence des méthodes causales dans les données observationnelles
Comprendre le concept de graphes acycliques dirigés et de confusion
Obtenir une compréhension conceptuelle des analyses par score de propension et des circonstances dans lesquelles elles peuvent être utilisées
À l'aide d'exemples basés sur R, apprendre comment mettre en œuvre l'appariement sur score de propension et la pondération inverse de la probabilité d’être traité/exposé à un médicament
Comprendre comment calculer et diagnostiquer ainsi qu’interpréter les résultats des analyses par score de propension
Présentateur : Marc Lanovazlink
Langue d’enseignement : Anglais
Ce cours est une introduction à l'utilisation de l'apprentissage automatique dans la recherche appliquée. Plus précisément, le professeur examinera les hypothèses et les concepts qui sous-tendent l'application de l'apprentissage automatique pour mener des recherches avec des données sur la santé et le comportement.
À la fin de ce cours, les stagiaires seront en mesure de:
Définir l'apprentissage automatique et les concepts de base connexes
Décrire, avec la nomenclature appropriée, le fonctionnement général d'au moins un algorithme d'apprentissage automatique
Expliquer la logique qui sous-tend la méthodologie de recherche utilisée dans l'apprentissage automatique
Identifier les questions de recherche qui peuvent être étudiées à l'aide de l'apprentissage automatique
Présentatrice : Anahita Doosti
Langue d’enseignement : Anglais
lkink Pas de notes de cours archivées
À une époque où l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique façonnent les progrès dans de nombreux domaines, l'extraction d'informations significatives à partir d'ensembles de données massifs est devenue cruciale, en particulier dans la recherche en santé. Ce cours est conçu pour les chercheur·e·s et étudiant·e·s dans le domaine de la périnatalité et des médicaments, et vise à leur donner des bases solides sur les aspects essentiels de l'apprentissage automatique.
Comprendre l'interaction entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et la science des données, en particulier en recherche périnatale sur les médicaments et pour la recherche de la Canadian Mother-Child Cohort (CAMCCO)
Évaluer comment l'intelligence artificielle peut améliorer la profondeur et l'efficacité de vos études
Formuler des questions de recherche en santé appropriées pour l'analyse par apprentissage automatique
Reconnaître les pièges ou les obstacles potentiels lors de l'intégration de l'intelligence artificielle dans votre recherche
Comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique et votre rôle central dans son application aux études CAMCCO
Présentatrice : Anahita Doosti
Langue d’enseignement : Anglais
lkink Pas de notes de cours archivées
Ce cours permettra d'équiper les chercheur·e·s et étudiant·e·s avec des outils spécialisés et des stratégies essentielles pour l'analyse des données à l'aide de l'apprentissage automatique.
Reconnaître les complexités des données, en mettant l'accent sur les grands ensembles de données
Comprendre les trois catégories d'apprentissage automatique et leurs applications dans les études périnatales sur les médicaments et les études de la Canadian Mother-Child Cohort (CAMCCO)
Choisir la bonne approche d'apprentissage automatique pour des questions de recherche spécifiques
Comprendre les contraintes de l'apprentissage automatique et leur impact sur la recherche en santé
Naviguer dans le cycle de vie du processus d'apprentissage automatique pour concevoir des solutions d'apprentissage automatique adaptées aux problèmes de la CAMCCO et de la recherche périnatale sur les médicaments
Organiser et prétraiter les données pour une application efficace de l'apprentissage automatique
Constituer une équipe interdisciplinaire, garantissant une approche holistique de la recherche
Présentatrice : Anahita Doosti
Langue d’enseignement : Anglais
lkink Pas de notes de cours archivées
Il est primordial d'assurer une application éthique de l'intelligence artificielle dans la recherche en santé. Cet atelier est conçu pour favoriser un sens profond des pratiques éthiques en matière d'intelligence artificielle parmi les chercheur·e·s et les étudiant·e·s dans le domaine de la périnatalité et des médicaments.
Réaliser l'importance de la gouvernance dans l'intelligence artificielle pour une recherche en santé éthique
Comprendre les avantages de l'intégration de l'éthique au stade de la conception des outils de recherche en intelligence artificielle
Se familiariser avec les meilleures pratiques et les cadres pour assurer une application éthique de l'intelligence artificielle dans les études périnatales sur les médicaments et les études de la Canadian Mother-Child Cohort (CAMCCO)
Identifier et atténuer les risques pour favoriser une meilleure acceptation de votre recherche au sein de la communauté acadédmique et au-delà
Être au courant des dernières normes et réglementations concernant les outils d'intelligence artificielle dans la recherche en santé
Présentateur : Serge McGraw
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Cet atelier présentera aux stagiaires (MSc, PhD et postdocs) comment organiser et rédiger des demandes de bourses. Les stagiaires apprendront quelles sont les erreurs courantes observées au cours du processus d'examen et comment nous pouvons les éviter. Cet atelier se concentrera sur les bourses des Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC), mais les idées s'appliqueront à la majorité des bourses.
Dr Serge McGraw est professeur agrégé au Département d'obstétrique et de gynécologie de l'Université de Montréal (Montréal, Canada). Ses principaux intérêts de recherche sont axés sur les effets nocifs sur le développement causés par les instabilités épigénétiques découlant des altérations des profils de méthylation de l'ADN au début de l'embryogenèse. En combinant des modèles de cellules souches in vitro ainsi que des modèles de souris in vivo avec des approches de séquençage multi-omiques, son laboratoire vise à comprendre comment des perturbations dans le programme embryonnaire précoce peuvent entraîner des erreurs épigénétiques conduisant à la survenue de troubles du développement prénataux ou après la naissance.
Présentatrice : Hailey Banack
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Le webinaire se concentrera sur les méthodes d'analyse quantitative des biais en recherche épidémiologique, en abordant à la fois l'analyse déterministe et probabiliste des biais de confusion, de sélection et de classification erronée.
Dre Banack est professeure adjointe à la division d'épidémiologie de l'École de santé publique Dalla Lana de l'Université de Toronto. Les recherches de Dre Banack portent sur l'obésité, la composition corporelle, le vieillissement et les maladies chroniques, avec un intérêt particulier pour les nouvelles méthodologies permettant d'aborder des questions statistiques complexes dans la recherche sur le vieillissement.
Présentatrice : Sonia Grandi
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Le profil d'innocuité de nombreux médicaments et vaccins fréquemment utilisés pendant la grossesse est inconnu en raison de l'exclusion ou de la sous-représentation des personnes enceintes et allaitantes dans les études de surveillance post-commercialisation. L'approche d'essai cible utilisant des données observationnelles a été proposée comme solution alternative pour générer des informations indispensables sur l'efficacité et l’innocuité des médicaments pour les personnes enceintes et allaitantes. Ce webinaire discutera de la conception d'essais cibles utilisant des données observationnelles en pharmacoépidémiologie périnatale et mettra en évidence les principales considérations et défis liés à l’implantation de cette approche pour étudier l'utilisation de médicaments pendant la grossesse.
Dre Grandi est scientifique au sein du Programme des sciences évaluatives de la santé des enfants de l'Institut de recherche de l'Hospital for Sick Children et professeure adjointe à la Division d'épidémiologie de l'École de santé publique Dalla Lana de l'Université de Toronto. Ses recherches portent sur l’influence des expositions préconceptionnelles et périnatales sur la santé à court et à long terme des mères et des enfants, avec un intérêt particulier pour la santé cardiométabolique. Elle s’intéresse également à l’application de nouvelles méthodes en épidémiologie périnatale et à l’exploitation de données administratives sur la santé pour aider à informer la pratique clinique.
Présentatrice : Anick Bérard
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
L’Initiative canadienne mère-enfant sur l’innocuité des médicaments durant la grossesse (CAMCCO) est une initiative interdisciplinaire qui comprend la recherche, la formation, et le transfert des connaissances. Ce webinaire présentera le Hub canadien sur les médicaments et la grossesse et montrera comment accéder à cette infrastructure essentielle.
Grâce à la collaboration et au financement de Santé Canada, des IRSC et de la FCI, le Programme de surveillance de la Cohorte pancanadienne mère-enfant (22 investigateur·trice·s, 7 provinces, 10 millions de paires mère-enfant suivies pendant une période allant jusqu'à 28 ans, 1995-2022), CAMCCO-Researchlink, a été développé en avril 2019 et la plateforme de données a été utilisée avec succès pour générer des données probantes du monde réel sur l’usage de médicaments et d'antipsychotiques et la COVID-19 durant la grossesse.
La Plateforme de formation, CAMCCO-Learn, offre plus de 78 heures de cours virtuels bilingues destinés aux étudiant·e·s aux cycles supérieurs, aux chercheur·e·s en début de carrière et aux patient·e·s partenaires (IRSC et Stratégie de recherche axée sur le patient (SRAP)).
La Plateforme de transfert des connaissances, CAMCCO-Outreach, s'appuie sur la recherche et la formation afin de former un Hub national solide pour fournir des informations valides et fiables sur les médicaments et la grossesse à la population générale canadienne et aux prescripteur·trice·s.
Présentatrice : Isabelle Boucoiran
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
REDCap (Research Electronic Data Capture) est un outil web de saisie de données utilisé pour créer, gérer et déployer des bases de données et des enquêtes de recherche. Il dispose de fonctionnalités intégrées pour l'importation et l'exportation de données, le contrôle de qualité, la création de rapports et résumer les statistiques de base. Ce workshop présentera un aperçu de REDCap à l'aide de démonstrations de ses principales fonctionnalités.
Présentatrice : Yi Li
Langue d’enseignement : Anglais
lilili Pas d'enregistrement vidéo archivé
Le webinaire discutera des méthodes d'analyse de médiation causale nouvellement étendues qui prennent en compte les modificateurs d'effets. Un exemple empirique de médicament sera fourni après l'introduction des méthodes. Le package R correspondant "regmedint" qui met oeuvre les nouvelles méthodes sera également présenté.
Mme Yi Li est candidate au doctorat en épidémiologie à l'Université McGill. Ses intérêts de recherche portent sur les méthodes d'inférence causale, l'apprentissage automatique et les applications en pharmacoépidémiologie. Avant de s'inscrire au programme de doctorat de McGill, elle a été formée aux départements de biostatistique de l'Université de Caroline du Nord – Chapel Hill et de Harvard T.H. École Chan de santé publique.
La prochaine École d'été aura lieu du 29 juin au 5 juillet 2024 à l'École de médecine (Ribeirão Preto) de l'Université de São Paulo au Brésil.
Les personnes souhaitant appliquer pour faire un stage dans le cadre du Programme Accélération de Mitacs peuvent aussi appliquer pour une bourse Mitacs.