Johns Hopkins University

Introduction à l'examen systématique et à la Meta-Analyse

Johns Hopkins University

Introduction à l'examen systématique et à la Meta-Analyse

Tianjing Li, MD, MHS, PHD
Kay Dickersin, PhD

Instructeurs : Tianjing Li, MD, MHS, PHD

221 357 déjà inscrits

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Rapports statistiques
  • Catégorie : Recherche clinique
  • Catégorie : Essais cliniques
  • Catégorie : Conception de la recherche
  • Catégorie : Recherche qualitative
  • Catégorie : Analyse des risques
  • Catégorie : Méthodes scientifiques
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Méthodes de recherche
  • Catégorie : Collecte de données
  • Catégorie : Synthèse des données
  • Catégorie : Recherche quantitative

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Enseigné en Anglais
97%
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Il y a 6 modules dans ce cours

Pour commencer, nous vous donnerons un aperçu général de ce qui vous attend dans ce cours, puis nous vous présenterons les concepts de haut niveau de l'examen systématique et de la méta-analyse et nous examinerons qui produit et utilise les examens systématiques.

Inclus

5 vidéos3 lectures

Dans ce module, nous verrons comment formuler une question, ainsi que le champ d'application, les éléments et l'affinement de la question.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs

Dans ce module, nous nous pencherons sur la recherche de preuves, ainsi que sur les sources clés, la stratégie de recherche et l'évaluation du risque de biais.

Inclus

11 vidéos2 devoirs

Dans ce module, nous aborderons la minimisation des métabias, le biais de sélection, le biais d'information, la manière de rendre compte de manière transparente, la synthèse qualitative et l'interprétation des résultats.

Inclus

9 vidéos2 devoirs

Ce module couvre la planification de votre analyse de viande et les méthodes statistiques pour la méta-analyse.

Inclus

9 vidéos2 devoirs

Dans ce dernier module, nous terminerons par un retour sur les concepts clés abordés au cours des dernières semaines. Ensuite, vous soumettrez votre dernier devoir d'évaluation par les pairs et évaluerez certains des travaux de vos camarades de classe.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
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Tianjing Li, MD, MHS, PHD
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Kay Dickersin, PhD
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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KD

Révisé le 22 juil. 2018

EB

Révisé le 15 mai 2021

PS

Révisé le 14 janv. 2021

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.