En effet après un travail rigoureux de collecte de donnée sur le terrain, la qualité de la base de données n’est pas toujours garantie du fait de nombreux facteurs ne dépendant pas forcement du chercheur (appareil défecteur, défaut de formation des enquêteurs…). Ceux-ci vont donner place à des problèmes de cohérence et de complétude de donnée dans notre base.

1. Typologie des valeurs manquantes

1.1 Données manquantes de manière complètement aléatoire (MMCA/MCAR) 

Les données sont dites manquantes de manière complètement aléatoire lorsque l’absence d’une valeur ne dépend ni des variables observées ni des variables non observées. En d’autres termes, les raisons pour lesquelles certaines données sont absentes sont totalement indépendantes des caractéristiques des individus ou des paramètres étudiés, et relèvent du pur hasard. Lorsque cette condition est respectée, les analyses réalisées sur les données restantes ne sont pas biaisées. Toutefois, ce scénario est rarement rencontré en pratique. Dans l’exemple (voir figure 1) on constate que les valeurs de Systolic Blood Pressure (SBP) manquantes ne sont liés à aucunes autres caractéristiques car autant les femmes que les hommes, les jeunes que les vieux sont affectés par cela.

1.2 Données manquantes aléatoirement (MA/MAR) 

Se produisent lorsque les observations manquantes ne sont pas aléatoires, mais qu’elles peuvent être entièrement expliquées par des variables où il existe des informations complètes. En guise d’illustration, contrairement au MCAR, nous remarquons que les valeurs manquantes de SBP ont tendances à se retrouver chez les personnes moins de 30 ans.

1.3 Données manquantes par omission prévisible (MNAR) 

Egalement appelée données de non-réponses ou données non-ignorables, sont des données qui ne sont ni MA ni MCA. En ce sens, la valeur de la variable manquante est liée à la raison pour laquelle elle est manquant. En fin, l’exemple montre que, les individues n’ayant pas de SBP renseignés sont ceux étant arrivé avec des valeurs élevés de pression et probablement pour des raisons d’urgences médicales, elle n’a pas été mesuré directement.

2. Procédure de gestion de valeur manquante

Ainsi pour gérer les problèmes de valeurs manquantes, nous pouvons utiliser :

• Les méthodes de suppression
• Les méthodes d’imputation

2.1 Méthodes de suppression (MS)

La MS, encore appelé Analyse des cas complets, certainement la plus facile, consiste à identifier et à supprimer les observations (correspondant aux individus ou alors à une ligne dans notre base) contenant ces valeurs manquantes. Cependant cette méthode est conseillée pour un très petit nombre de valeur manquante afin de ne pas affecté la consistance de notre base, il est recommandé de supprimer quand le nombre de valeur manquante est inferieur a 5% de la taille de la population totale. Pour mieux comprendre cela, imaginons une base de 100 sujets où nous décrivons leurs profils socio démographiques, dans laquelle nous nous rendons compte de l’absence de l’âge de 25 participants (soit 25% de la population totale) ; supprimer ces 25 participants nous fera perdre un grand nombre d’observation, face à cela nous allons utiliser les méthodes d’imputation.

2.2 Méthodes d’Imputation Simple (MIS)

Les méthodes d’imputation permettront de substituer les valeurs manquantes par la moyenne ou la médiane de la série.

Ainsi, remplacer les valeurs manquantes par la moyenne ou la médiane revient dans un premier temps à étudier la distribution de la série en excluant les valeurs manquantes, si la série s’avère normalement distribué alors nous utiliserons la moyenne mais si ce n’est pas le cas nous utiliserons la médiane. Cependant pour les variables qualitatives la classe modale de la série sera utilisé.  Pour reprendre l’exemple plus haut, cela reviendrait à étudier la distribution des 75 valeurs de l’âge qui ont été rempli, si cette distribution est normale alors remplacer les 25 valeurs manquantes par la moyenne des 75 autres mais si ce n’est pas le cas remplacer par la médiane des 75 autres valeurs. Bien que cette méthode soit la plus utilisé dans la pratique, le problème est qu’elle centralise les valeurs de la série autour de la moyenne ou la médiane et peut donc biaiser l’analyse plutard. Sur la figure 3 nous remarquons une substitution des valeurs manquantes du sexe par la modalité ayant le plus grand effectif (mode) à l’occurrence le sexe féminin et pour les variables quantitatives par la moyenne soit respectivement 38 et 113 pour l’âge et les SBP.

2.3 Méthodes d’imputation multiple

L’imputation multiple est aujourd’hui la méthode la plus utilisée et la plus recommandée dans les analyses statistiques modernes. Elle consiste à remplacer les valeurs manquantes plusieurs fois par des valeurs plausibles générées à partir d’un modèle probabiliste. Chaque version complète du jeu de données est ensuite analysée séparément, puis les résultats sont combinés pour produire une estimation finale plus robuste. Cette approche présente l’avantage majeur de préserver la variabilité naturelle des données et de réduire le biais lié à la perte d’informations. Contrairement à l’imputation simple, elle ne se limite pas à une seule estimation fixe : elle prend en compte l’incertitude inhérente à toute estimation.

2.4 Autres techniques d’imputation

2.4.1 Les méthodes d’interpolation et d’extrapolation:

Constituent des approches déterministes d’imputation, qui permettra de prédire pour chaque valeur manquante une valeur assez cohérence et ceci sur la base d’une relation ou corrélation qui pourrait exister entre les variables. Par rapport à l’exemple précédant ceci revient à dire que, l’extrapolation des valeurs de l’âge peuvent dépendre de la taille du participant, Ainsi les individus qui ont une taille élevée vont se voir assigner un âge élevé contrairement aux individus qui ont une faible taille. Il existe plusieurs types d’extrapolation en fonction de la relation qui existerait entre les deux variables (sur la base d’une revue de la littérature) mais le plus utilisé est l’extrapolation linéaire. La principale limite est que, s’il faut prédire les valeurs manquantes d’un grand nombre de variables alors elle devient fastidieuse car il faudra aller 2 à 2, c’est en ce moment qu’intervient l’ACP itérative.

2.4.2 L’Analyse en composante principale

Est une technique d’analyse exploratoire descriptive qui permet de mieux visualiser des liaisons entre plusieurs variables quantitative sur différents plans ou dimensions. Un des corolaires de l’application de l’ACP est une estimation des valeurs manquantes sur un nombre important de variable : c’est l’ACP itérative.

Son principe consiste à répéter plusieurs fois l’ACP sur les données, en utilisant les données de l’itération précédente pour imputer les valeurs manquantes jusqu’à obtenir le meilleur jeu de donnée. Son application se fait avec de nombreux logiciels d’analyse et l’algorithme est assez complexe car le logiciel cherche souvent indéfiniment le meilleur modèle, il revient donc au chercheur de fixer le nombre maximum d’itération à effectuer.

3. Cas pratique avec SPSS 

Réalisation d’une technique d’imputation simple sur logiciel SPSS

Une fois le jeu de donnée importé sur SPSS et les variables ayant un problème de complétude identifier. Aller dans le menu transformé, retrouver l’option permettant de faire cette opération.

Choisir la méthode d’imputation appropriée, dans le cas d’espèce nous allons choisir l’imputation par la moyenne ;

Choisir la variable à traiter et affecter un nom à la nouvelle variable

Le résultat est le suivant, toute les valeurs manquantes ont été remplacé par la moyenne de la série, ceci dans une nouvelle variable dénommée exper_1

Conclusion

Une bonne gestion des valeurs manquantes est indispensable pour assurer la validité et la fiabilité des analyses. Une approche méthodologique rigoureuse, intégrant différentes techniques d’imputation et prenant en compte les spécificités des données, contribuera à enrichir la qualité des recherches menées et à renforcer la confiance dans les conclusions tirées. Bien que la nature du traitement dépende fortement du type de donnée manquantes, les méthodes d’analyse des cas complet et les méthodes d’imputation multiple reste les plus utilisés.

Références

1. insightsoftware. Comment traiter les valeurs manquantes lors du nettoyage des données ? insightsoftware. 2023. https://insightsoftware.com/fr/blog/how-to-handle-missing-data-values-while-data-cleaning/. Accessed 14 Apr 2025.

2. Medistica. pvalue.io, a GUI of R statistical software for scientific medical publications. pvalue.io. 2019. https://www.pvalue.io. Accessed 14 Apr 2025.

3. Wikistat. Imputation des données manquantes. https://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/Wikistat/pdf/st-m-app-idm.pdf. 2025.

4. Expert. Gestion des données manquantes : meilleures pratiques pour 2024. Editverse. 2024. https://www.editverse.com/fr/meilleures-pratiques-de-gestion-des-donn%C3%A9es-manquantes-pour-les-chercheurs-en-2024/. Accessed 15 Apr 2025.

5. Ebasone, P.V., Peer, N., Dzudie, A. et al. (2025). Reporting and handling of missing data in published studies of co-morbid hypertension and diabetes among people living with HIV/AIDS: a systematic review. BMC Medical Research Methodology, 25, 180.
https://doi.org/10.1186/s12874-025-02630-1

6.Peter Ebasone (2025). Handling missing data in practice, Complete Case Analysis vs Multiple imputation. CRENC

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Les erreurs ou violations éthiques fréquemment commises par les étudiants consistent à sauter des étapes importantes telles que la formation aux bonnes pratiques cliniques (BPC), à commencer la collecte de données sans autorisation éthique appropriée, à collecter des données fausses sans vérification et à ne pas obtenir le consentement éclairé d’une manière qui respecte la dignité et l’autonomie des participants. More so, breaches in confidentiality, such as improperly handling patient information or allowing it to be exposed outside secure environments, are alarmingly frequent. En outre, les étudiants négligent souvent de signaler les écarts par rapport au protocole, les événements indésirables, ou d’aborder correctement les considérations éthiques dans leurs protocoles de recherche.

Ces manquements peuvent survenir à trois stades de la recherche : lors de la phase de conception, où les considérations éthiques doivent être intégrées dans la conception et la planification ; tout au long de la conduite de la recherche, en particulier lors de la collecte et de l’analyse des données ; et enfin, lors de la phase d’application des connaissances, où la présentation et la diffusion éthiques des résultats sont cruciales.

Ce blog vise à combler les lacunes existantes en matière de formation et de sensibilisation à l’éthique. Nous vous fournirons un guide complet pour vous aider à gérer les complexités de la planification, de la mise en œuvre et de la communication de vos recherches dans le respect de l’éthique. En parcourant ce guide, n’oubliez pas que la recherche éthique n’est pas seulement une exigence réglementaire ; il s’agit d’un engagement d’intégrité et d’excellence, essentiel pour faire progresser les connaissances scientifiques et médicales de manière responsable.

Key Ethical Considerations in Health Research

Cette section présente des considérations éthiques cruciales pour la recherche médicale, associées à des scénarios hypothétiques. De la participation volontaire à la dignité et aux droits de l’homme, ces lignes directrices aident les chercheurs à relever efficacement les défis éthiques, en veillant à ce que leur travail soit à la fois responsable et respectueux des communautés qu’ils servent.

Importance de garantir des normes éthiques

Dans la poursuite des connaissances scientifiques et des progrès médicaux, on ne saurait trop insister sur l’importance de maintenir des normes éthiques élevées. Les pratiques éthiques en matière de recherche sont fondamentales pour l’intégrité de toute étude, en particulier dans le domaine de la recherche en santé. Il ne s’agit pas seulement d’adhérer à un ensemble de règles ; il s’agit de respecter la dignité et les droits des participants, de garantir la validité des résultats de la recherche et de maintenir la confiance du public dans la recherche scientifique. Ces normes ne sont pas de simples formalités procédurales ; ce sont des éléments essentiels :

1. Protéger les droits des participants à la recherche : Les normes éthiques garantissent que la dignité, les droits et le bien-être des participants sont respectés et sauvegardés tout au long du processus de recherche. Cela est particulièrement important dans le domaine de la recherche en santé, où les études portent souvent sur des populations vulnérables ou des sujets sensibles.
2. Améliorer la validité de la recherche (valeur scientifique et sociale des résultats) : Le respect des règles éthiques renforce la crédibilité et la fiabilité des résultats de la recherche. Les pratiques éthiques en matière de recherche permettent d’obtenir des données valides et impartiales, qui sont essentielles pour tirer des conclusions précises susceptibles d’éclairer les politiques de santé publique ou les traitements médicaux.
3. Maintenir l’intégrité scientifique ou académique : Le respect des normes éthiques est essentiel pour préserver l’intégrité du processus scientifique. Cela implique de mener des recherches de manière responsable et honnête, sans fabrication, falsification ou plagiat.
4. Réduire la fréquence des fraudes (mauvaise conduite dans la recherche) et des accidents : Les lignes directrices éthiques contribuent à minimiser les cas de mauvaise conduite dans la recherche et les accidents évitables, sauvegardant ainsi les intérêts des participants et de la communauté des chercheurs.
5. Comprendre mieux le concept de l’étude : Les considérations éthiques aident à clarifier les objectifs et les méthodologies de l’étude, garantissant que la recherche est menée dans un but clair et précis.
6. Améliorer la procédure d’étude, de la collecte des données à l’établissement des rapports : Les normes éthiques rationalisent l’ensemble du processus de recherche, de la collecte des données à la diffusion des résultats, en veillant à ce que chaque étape soit menée avec précision et responsabilité.
7. Améliorer le processus de confidentialité : En soulignant l’importance de la confidentialité, les normes éthiques garantissent que les informations sensibles sont traitées avec le plus grand soin, dans le respect de la vie privée des participants.
8. Produire les bonnes procédures opératoires normalisées (PON) utilisées dans les aspects liés à la sécurité : L’élaboration et le respect de procédures opératoires normalisées (PON) appropriées en matière de sécurité garantissent que tous les aspects de la recherche sont menés dans un environnement sûr et contrôlé.
9. Diffuser et rendre accessible les résultats : La recherche éthique implique non seulement la production de connaissances, mais aussi leur diffusion d’une manière qui soit accessible et bénéfique à l’ensemble de la communauté.

Erreurs courantes commises par les étudiants et comment les éviter

Cette section vise à mettre en évidence les erreurs courantes commises par les étudiants en recherche dans le domaine de la santé et à fournir des conseils pratiques et réalisables sur la manière de les éviter. En comprenant ces erreurs courantes et en apprenant à les contourner, les étudiants peuvent améliorer la qualité de leur recherche et s’assurer qu’elle répond aux normes éthiques et académiques.

Conseils supplémentaires :

• Consultations régulières : S’entretenir régulièrement avec des mentors ou des superviseurs pour obtenir des conseils et un retour d’information.
• Sensibilisation à l’éthique : Restez informé des dernières lignes directrices et normes éthiques dans votre domaine.
• Apprentissage collaboratif : Partagez vos expériences et apprenez de vos pairs pour améliorer votre approche de la recherche.
• Apprentissage continu : Participer à des ateliers et à des séminaires sur l’éthique et la méthodologie de la recherche.

Conclusion

En intégrant les différentes mesures expliquées dans ce blog, les étudiants peuvent naviguer plus efficacement dans les complexités de la recherche en santé, en s’assurant que leur travail contribue non seulement à la connaissance scientifique, mais aussi au respect des normes éthiques les plus élevées. Cette approche de la conduite éthique de la thèse, depuis la conception du protocole jusqu’à la diffusion des résultats, est particulièrement vitale dans le contexte de la recherche en santé au Cameroun, où les considérations éthiques sont imbriquées dans diverses dynamiques culturelles et sociales.

Références

1. Bhandari, P. (2022, December 02). Ethical Considerations in Research | Types & Examples. Scribbr. Retrieved February 22, 2023, from Scribbr
2. E-learning platforms in Research Ethics and GCP such as the Global Health Network (GHN), Collaborative Institutional Training Initiative (CITI) and Training and Resources in Research Ethics Evaluation (TRREE).
3. Drolet, Marie-Josée, Eugénie Rose-Derouin, Julie-Claude Leblanc, Mélanie Ruest, and Bryn Williams-Jones. “Ethical Issues in Research: Perceptions of Researchers, Research Ethics Board Members and Research Ethics Experts.” Journal of Academic Ethics 21, no. 2 (2023): 269–92. DOI.
4. Swisher LL, Arsalanian LE, Davis CM. The realm-individual-process-situation (RIPS) model of ethical decision-making. HPA Resource. 2005;5(3):3–8.
5. Drolet, M. J., & Ruest, M. (accepted). Quels sont les enjeux éthiques soulevés par la recherche scientifique? In M. Lalancette & J. Luckerhoff (dir). Initiation au travail intellectuel et à la recherche. Québec: Presses de l’Université du Québec, 18 p.

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Les concepts clés de l’archivage éthique

Avant d’aborder les méthodes d’archivage éthique, clarifions quelques concepts essentiels :

• Divulgation en matière d’archivage : Dans le cadre de l’archivage des données de la recherche médicale, la divulgation se concentre sur la révélation responsable d’informations sur les patients sans compromettre la vie privée. Lorsqu’ils accèdent à des données archivées, les chercheurs doivent s’assurer que toute divulgation de détails identifiables sur les patients est conforme aux lignes directrices éthiques et au consentement des participants. Cette approche prudente permet de protéger la vie privée des patients tout en maintenant l’intégrité de la recherche.Top of Form
• Confidentialité de l’archivage : Dans le processus d’archivage, la confidentialité signifie que les informations personnelles des participants sont traitées et stockées en toute sécurité. Les chercheurs doivent s’assurer que les données identifiables ne sont consultées que dans le cadre du consentement éclairé et qu’elles sont protégées contre toute utilisation ou exposition non autorisée. Cette pratique est essentielle pour maintenir la confiance des participants et respecter les normes éthiques de la recherche.
• Archivage : Dans le domaine de la recherche médicale, l’archivage consiste à stocker en toute sécurité des données actives et inactives, en veillant à ce qu’elles restent accessibles tout en étant protégées contre les accès non autorisés. Ce processus comprend une gestion et une conservation minutieuses des documents, afin de préserver leur intégrité et leur confidentialité au fil du temps. Il s’agit d’une tâche essentielle qui permet de respecter les normes éthiques de la recherche en protégeant les informations relatives aux participants.

Maintien de la confidentialité des données pendant l’archivage

Pour préserver l’anonymat lors de l’archivage, il est préférable de conserver les données de recherche sans aucun identifiant. Cela garantit que la participation individuelle reste anonyme et que les données collectées ne peuvent pas être reliées à des individus. Les méthodes de préservation de la confidentialité des données varient, allant de simples précautions comme l’utilisation de codes pour les identifiants des participants et le stockage des données dans des armoires fermées à clé, à des stratégies plus complexes comme les méthodes statistiques ou le cryptage des données. Il est important de prendre en compte les exigences en matière de sécurité et de conservation des données pendant et après l’étude. Par exemple, le stockage crypté est essentiel pour les informations de santé protégées, en particulier sur les appareils portables ou lorsqu’elles sont transmises par voie électronique.

Étapes pratiques pour l’archivage des informations sur les patients

Voici quelques méthodes pour archiver les informations sur les patients de manière éthique :

1. Remplacer les informations permettant d’identifier les patients (IPI), comme les noms et les numéros de téléphone, par des codes d’identification de la recherche (ID de l’étude).
2. Retirer les IIP des instruments d’enquête complétés avant de les archiver.
3. Limit access to master code lists or key codes to essential research personnel.
4. Stocker les listes de contrôle séparément des données et les détruire dès que possible, conformément aux réglementations nationales.
5. Détruire les listes de contacts, les dossiers de recrutement ou les documents contenant des IPI lorsqu’ils ne sont plus nécessaires (au moins deux ans après la collecte des données, conformément aux lignes directrices relatives aux bonnes pratiques cliniques).
6. Protéger par un mot de passe et crypter les fichiers contenant des données électroniques, en particulier lors de leur transfert ou de leur transport.
7. Conserver les données/spécimens de recherche dans des endroits sûrs et fermés à clé (de préférence au sec et à l’abri de l’humidité).
8. Veiller à ce que les données électroniques soient stockées sur des ordinateurs ou des fichiers protégés par un mot de passe.
9. Fermer les fichiers contenant des données électroniques lorsque les ordinateurs sont laissés sans surveillance.
10. Conservez tous les documents hors de portée des personnes non autorisées et des animaux (en particulier les rongeurs). Cela signifie que vous ne devez pas les attirer indirectement en mangeant ou en buvant à proximité des dossiers).
11. Train research staff in approved data management and storage methods.
12. Éliminez en toute sécurité les documents de recherche dont vous n’avez plus besoin, en utilisant des méthodes telles que le déchiquetage, le compactage et l’incinération, ou en recourant à des services de mise au rebut sécurisés.

Conclusion

L’archivage éthique des informations relatives aux participants est essentiel pour préserver la confidentialité et empêcher toute divulgation indue. Diverses méthodes, allant de la dépersonnalisation des IPI à la restriction de l’accès, garantissent la confidentialité pendant l’archivage. Ce guide fournit un cadre permettant aux chercheurs de gérer de manière éthique les données papier et électroniques, en veillant à ce que seuls les membres autorisés de l’équipe y aient accès. L’infographie ci-dessous résume succinctement ce blog.

Références

• Secure Data MGT. 2015. « What is Archiving And Why is it Important? » [Online] Available at: Secure Data MGT.
• Office for Civil Rights (OCR). 2012. « Guidance Regarding Methods for De-identification of Protected Health Information in Accordance with the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) Privacy Rule. » [Online] Available at: HHS.gov
• Vancouver Island University. « Data Retention and Destruction | Research Ethics Board. » [Online] Available at: VIU Research Ethics Board
• Elsevier Author Services. 2022. « Research Data Storage and Retention. » [Online] Available at: Elsevier Blog

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Qu’est-ce que la confidentialité ?

La confidentialité consiste à garder les informations d’un individu privées et non divulguées. Ce principe est crucial dans différents domaines, notamment la médecine, la recherche et le droit.

Les informations confidentielles concernent les détails de la vie privée d’une personne qu’elle souhaite ne pas divulguer, sauf pour les besoins de l’étude. Ceci est différent de l’information publique, qui est accessible à tout le monde. Le droit des participants à la recherche de contrôler leurs informations personnelles est de plus en plus reconnu et protégé par une législation étendue. En matière d’éthique de la recherche, la confidentialité consiste à respecter la dignité et l’autonomie du participant et à veiller à ce que l’utilisation des informations le concernant ne porte pas atteinte à ses intérêts. Ce droit est reconnu dans les directives bioéthiques internationales et nationales, y compris la Déclaration d’Helsinki, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi régissant la recherche biomédicale au Cameroun. En pratique, préserver la confidentialité signifie

• Garder les données des participants à la recherche anonymes et dépersonnalisées.
• Obtenir des données privées uniquement lorsque cela est nécessaire.
• Informer les participants de l’objectif de la recherche et des personnes qui ont accès à leurs données.
• Veiller à ce que les participants donnent leur consentement actif et conservent le droit de se retirer à tout moment.
• Permettre aux participants de revoir et de corriger leurs données.

Étude de cas fictive pour élucider le concept de confidentialité au Cameroun

Prenons l’exemple d’une étude de cas portant sur un projet de recherche médicale dans la région du Nord-Ouest du Cameroun, une région connue pour sa diversité culturelle et linguistique. Le projet visait à étudier la prévalence d’une certaine maladie génétique parmi les différents groupes ethniques de la région. Pour garantir la confidentialité, l’équipe de recherche a dû relever le défi d’une communication efficace avec des participants qui parlaient différentes langues locales et dont le niveau de compréhension et de confiance dans la recherche médicale variait.

L’équipe a fait appel à des traducteurs locaux et à des médiateurs culturels qui parlaient couramment les langues et dialectes locaux prédominants. Ils ont également organisé des séances d’engagement communautaire pour expliquer l’objectif de la recherche, la manière dont les données seraient collectées et les mesures mises en place pour protéger la confidentialité des participants. Les formulaires de consentement ont été traduits dans plusieurs langues locales, afin que les participants comprennent parfaitement leurs droits et la confidentialité de leurs données.

Malgré ces mesures, l’équipe a été confrontée à une situation où les données génétiques d’un participant, qui avaient des implications pour sa famille élargie, ont été divulguées par inadvertance au sein de sa communauté. Ce manquement a non seulement causé de la détresse au participant et à sa famille, mais a également suscité des inquiétudes parmi les autres participants et a menacé la crédibilité du projet de recherche.

L’incident a conduit à une révision des procédures de traitement des données. L’équipe de recherche a renforcé ses protocoles de sécurité des données et a dispensé une formation complémentaire au personnel sur l’importance du maintien d’une stricte confidentialité. Ils ont également organisé des réunions communautaires pour aborder l’incident, rassurer les participants et rétablir la confiance dans le processus de recherche.

Cette étude de cas met en lumière la complexité de la garantie de la confidentialité dans un contexte aussi diversifié que celui du Cameroun et souligne la nécessité d’une vigilance permanente, d’une sensibilité culturelle et d’un engagement communautaire dans la recherche médicale.

Conseils pour garantir la confidentialité et pièges à éviter

Garantir la confidentialité dans la recherche médicale implique une approche à multiples facettes. Nous examinons ici plusieurs stratégies clés et les pièges à éviter :

Implications juridiques d’une violation de la confidentialité au Cameroun

Au Cameroun, le cadre juridique prévoit des lignes directrices et des sanctions claires en cas de violation de la confidentialité dans la recherche et la pratique médicales. La loi camerounaise sur la recherche médicale définit des lignes directrices spécifiques pour l’utilisation et le partage des données. Des articles clés imposent le consentement éclairé pour la réutilisation et le partage des données, ainsi que l’obligation de préserver la confidentialité des données. Le non-respect de ces règles peut entraîner des poursuites judiciaires. L’article 62 de la loi stipule que « quiconque, impliqué dans un projet de recherche médicale, divulgue des informations confidentielles sans le consentement préalable de leur propriétaire, est puni d’un emprisonnement de 3 (trois) mois à 3 (trois) ans et d’une amende de 20 000 (vingt mille) à 100 000 (cent mille) francs CFA » Cette disposition est importante pour protéger la vie privée et la confidentialité des participants à la recherche médicale. Il permet également de s’assurer que les données de recherche ne sont pas utilisées de manière abusive ou exploitées. Exemple : Un chercheur mène une étude médicale sur un nouveau médicament pour traiter le VIH/SIDA. Le chercheur recueille des informations confidentielles auprès des participants à l’étude, telles que leurs antécédents médicaux, leur statut VIH et leur réponse au traitement. Si le chercheur divulgue ces informations confidentielles à quiconque sans le consentement préalable des participants, il peut être puni d’une peine d’emprisonnement et/ou d’une amende.

La loi impose également aux médecins de respecter le secret professionnel. Conformément au code pénal, les infractions peuvent entraîner des peines d’emprisonnement, des amendes et des sanctions professionnelles telles que la suspension ou la radiation de l’ordre des médecins.

References

• Confidentiality – Definition, Examples, Cases (legaldictionary.net)
• Bos, Jaap. “Confidentiality,” 149–73, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-48415-6_7. (10) (PDF) Confidentiality. Available from: https://www.researchgate.net/publication/ 344372529_Confidentiality [accessed Jun 13 2023].
• Avoiding Preventable Breaches of Confidentiality  Mary Alice Fisher https://doi.org/10.1093/med:psych/9780199752201.003.0009 Step 5: Avoiding Preventable Breaches of Confidentiality | The Ethics of Conditional Confidentiality: A Practice Model for Mental Health Professionals | Oxford Academic (oup.com)
• The 7 Most Common Causes of Data Breaches (makeuseof.com)
• Journal Officiel de la République du Cameroun; portant Code de Procédure Pénale N°2005/007 27 Juillet 2005, https://bit.ly/3r07gMG
• Law No. 2022/008 of April 27, 2022, relating to Medical Research Involving Human Subjects in Cameroon, LOI Nº 2022/008 DU 27 AVRIL 2022 RELATIVE A LA RECHERCHE MEDICALE IMPLIQUANT LA PERSONNE HUMAINE AU CAMEROUN | Centre de Documentation Numérique du Secteur Santé (minsante.cm)
• Cameroun: Décret N° 83-166 Du 12 Avril 1983 Portant Code De Déontologie Des Médecins. Cameroun:Décret N° 83-166 Du 12 Avril 1983 Portant Code De Déontologie Des-
• Loi no 92/007 du 14 août 1992, portant Code du Travail au Cameroun https://www.medcamer.org/wp-content/uploads/2014/10/Code-du-Travail-au-Cameroun.pdf

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Imaginez que vous participiez à une étude médicale et que vous soyez sur le point de partager des informations personnelles sur votre mode de vie et votre santé. Imagine you’re taking part in a medical study and you’re about to share personal information about your lifestyle and health. Ce scénario souligne le rôle essentiel de la relation dans les entretiens de recherche. Establishing trust and rapport is not just about creating a comfortable atmosphere; it’s about ensuring the accuracy and reliability of the data collected. Des études ont montré qu’une relation solide peut améliorer considérablement la qualité des informations recueillies, en particulier dans les domaines sensibles à la stigmatisation sociale ou à la protection de la vie privée.

Dans cet article de blog, nous nous penchons sur les subtilités de l’établissement de la confiance et des rapports pendant les entretiens de recherche, en explorant les stratégies qui transforment ces interactions de simples sessions de collecte de données en opportunités de compréhension mutuelle et de connaissances partagées. En favorisant un climat de respect, d’empathie et d’intérêt sincère, nous pouvons permettre aux participants de devenir des collaborateurs actifs dans la recherche de percées médicales. Il convient de noter que l’établissement d’une relation entre le chercheur et le participant s’applique aussi bien à la recherche quantitative qu’à la recherche qualitative.

Importance of establishing trust and rapport in medical interviews

Dans la recherche biomédicale, la capacité à établir une relation de confiance avec les participants est la pierre angulaire d’une collecte de données efficace. Il est essentiel d’encourager une communication ouverte et honnête. Lorsque les participants se sentent à l’aise et font confiance à l’enquêteur, ils sont plus susceptibles d’être ouverts et honnêtes dans leurs réponses. Cela est particulièrement important lorsqu’il s’agit d’informations sensibles qui sont susceptibles d’être inexactes si le rapport et la confiance ne sont pas bien établis. Par exemple, les participants peuvent hésiter à divulguer avec précision des détails sur leurs revenus, leur consommation d’alcool, leurs habitudes tabagiques ou leurs antécédents/comportements sexuels (comme les partenaires sexuels ou l’utilisation de contraceptifs) en raison de préoccupations liées à la protection de la vie privée, de la stigmatisation sociale ou de la crainte d’être jugé.

La confiance et le rapport permettent à l’enquêteur d’aller au-delà des questions superficielles et d’approfondir les expériences et les perspectives du participant. Cela peut conduire à une compréhension plus riche du sujet de recherche En outre, les participants qui se sentent respectés et valorisés sont plus susceptibles d’être satisfaits de l’expérience de l’entretien et plus enclins à coopérer à de futures recherches.

Stratégies pour créer un rapport lors des entretiens de recherche médicale

Voici quelques stratégies que les enquêteurs peuvent utiliser pour créer un environnement confortable et favorable :

Avant l’interview :

• Fournir aux participants des informations claires sur l’étude. Il s’agit notamment d’expliquer le but de l’étude, les procédures impliquées et les méthodes à utiliser pour répondre à vos objectifs, les mesures mises en place pour garantir la confidentialité des données que vous collecterez, ainsi que les risques potentiels (en précisant comment vous les minimiserez) et les avantages de la participation.
• Obtenir un consentement éclairé. Ce processus permet de s’assurer que les participants comprennent parfaitement l’étude et qu’ils décident volontairement d’y participer. Ils comprennent également qu’ils sont libres de se retirer à tout moment, sans poursuite ni modification de leurs procédures médicales.
• Créer un environnement accueillant et confortable. Il peut s’agir d’organiser l’entretien dans un lieu privé, d’offrir des rafraîchissements aux participants et d’utiliser un ton de voix amical et respectueux. Soyez présentable et aimable. Pour que les participants se sentent à l’aise, vous devez rendre votre environnement attrayant et travailler sur vous-même. To make participants feel at ease, you need to make your environment attractive and work on yourself.
• Tenir compte du contexte culturel et linguistique du participant. Utiliser un langage profane approprié pour que le participant l’entende, le comprenne et l’interprète facilement et éviter de faire des suppositions sur ses croyances ou ses valeurs. Cela peut impliquer l’utilisation de services de traduction ou d’exemples culturellement pertinents.

Au cours de l’entretien :

• Faites preuve d’une écoute active. Cela signifie qu’il faut être très attentif à ce que dit le participant, poser des questions complémentaires et fournir un retour d’information qui démontre votre compréhension.
• Montrer un intérêt sincère pour les expériences et les points de vue des participants. Posez des questions ouvertes qui encouragent le participant à partager ses pensées et ses sentiments.
• Respecter le temps et la vie privée du participant. Limitez l’entretien au temps imparti et évitez de poser des questions trop personnelles ou délicates. Si des questions délicates sont nécessaires pour répondre à vos objectifs, reformulez-les et posez-les d’une manière qui ne semblera pas offensante pour le participant. Vous pouvez également laisser le participant se détendre avant de poser la question, afin de réduire le stress qu’il a subi à la suite des questions précédentes.
• Soyez conscient de votre propre langage corporel et du ton de votre voix. Make eye contact, smile, and use a friendly and approachable tone.

Après l’entretien :

• Remerciez le participant pour son temps et sa participation.
• Répondre aux questions éventuelles du participant.
• Fournir au participant des informations sur la manière d’accéder aux résultats de l’étude.

Conseils supplémentaires pour mettre les patients à l’aise lors d’un entretien de recherche :

• Soyez sensible à l’état de santé et à l’état émotionnel du patient. Évitez de poser des questions susceptibles de bouleverser ou de déclencher des réactions.
• Faites des pauses si nécessaire. Si le patient semble fatigué ou mal à l’aise, proposez-lui de faire une pause.
• Faites preuve de souplesse et d’adaptation. Si le patient doit reporter l’entretien ou faire d’autres changements, soyez compréhensif.

Conclusion

En suivant ces stratégies, les enquêteurs peuvent établir une relation de confiance avec les participants à la recherche, ce qui permet de mener des entretiens plus significatifs et plus instructifs. Cela contribue non seulement à la réussite des études de recherche médicale, mais garantit également que le processus est respectueux et tient compte des besoins et des expériences des participants. La création d’un environnement sûr et favorable est essentielle pour obtenir des données de haute qualité susceptibles de faire progresser la recherche médicale et d’améliorer les soins aux patients.

References

• Dobrzykowski TM. Feeling Comfortable: A Humanbecoming Perspective. Nurs Sci Q. 2017 Jan;30(1):10-16. doi: 10,1177/ 0894318416680511. PMID: 28899293.
• Slater K. Human Comfort. CC Thomas; Springfield, IL, USA: 1985. [Google Scholar]
• Knapp ML, Hall JA, Horgan TG. Nonverbal Communication in Human Interaction. Cengage Learning; 2013. 530.
• Dempsey, Laura & Dowling, Maura & Larkin, Philip & Murphy, Kathy. 2016. Sensitive Interviewing in Qualitative Research: SENSITIVE INTERVIEWING. Research in Nursing & Health. 39. 10,1002/nur.21743.
• Lichstein PR. The Medical Interview. In: Walker HK, Hall WD, Hurst JW, editors. Clinical Methods: The History, Physical, and Laboratory Examinations. 3rd edition. Boston: Butterworths; 1990. Chapter 3. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK349/
• How to conduct a medical interview, online: https://physeo.com/how-to-conduct-the-best-medical-patient-interview/#:~:text=Tip%20%23%201%3A%20Introduce% 20yourself%20and%20lead%20the,language%2C%20and%20clarify%20any%20points%20that%20need%20clarification.

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1. Une Brève Introduction sur les Comités d’Éthique

Les Comités d’Évaluations Éthiques (CEE), les Comités d’Éthique Indépendants (CEI) ou même les Comités d’Éthique de la Recherche (CER), comme on les appelle parfois, sont les gardiens des droits de l’homme, de la sécurité et du bien-être dans le contexte de la recherche médicale et de la recherche en matière de santé. Ils sont composés de professionnels médicaux, de professionnels non médicaux (biostatisticiens, épidémiologistes, juristes, représentants de la société civile) et de membres non professionnels. Ces comités ont pour mission de veiller à ce que toutes les activités de recherche impliquant des sujets humains soient menées de manière éthique et transparente.

Le comité évalue l’aptitude des chercheurs, la pertinence de la proposition de recherche et sa présentation scientifique, en examinant les protocoles d’étude et les méthodes d’obtention du consentement éclairé, en contrôlant la conduite éthique de la recherche et en veillant à ce que les bénéfices de la recherche soient équitablement répartis. Le rôle de ces comités est multiple. Ils sont également chargés de veiller à ce que les participants à la recherche soient informés des résultats et à ce qu’ils signalent toute irrégularité susceptible d’entraîner l’interruption du projet de recherche.

2. Le Paysage Camerounais de l’Évaluation Éthique

Le Cameroun dispose d’une variété de comités d’éthique, qui peuvent être nationaux et régionaux sous l’égide du Ministère de la Santé Publique et aussi institutionnels dans divers établissements universitaires, de santé et de recherche à travers le pays. Le tableau ci-dessous donne un aperçu des principaux comités d’éthique au Cameroun :

3. Guide de soumission pour les chercheurs

Il est essentiel de savoir où soumettre votre recherche pour une évaluation éthique afin que le processus se déroule sans heurts. Au Cameroun, le niveau de soumission dépend de l’étendue et de la portée de votre étude. Le comité national d’éthique a une portée plus large, couvrant les projets nationaux, les essais cliniques, les projets avec transfert de matériel hors du pays, les collaborations internationales ou les projets multirégionaux. Les comités d’éthique régionaux s’occupent des projets limités à leur région, tandis que les comités d’éthique institutionnels examinent les projets menés entièrement au sein de l’institution et le recrutement des participants au sein de l’institution.

Voici un guide rapide pour vous aider à faire le bon choix :

4. Loi sur la recherche médicale au Cameroun

Depuis 2009, le Cameroun s’est doté d’un cadre global de gouvernance de la recherche et de politiques d’orientation concernant la recherche médicale impliquant des sujets humains. En 2012, une lettre circulaire du Ministère des Affaires Publiques a stipulé les conditions de mise en œuvre de la recherche opérationnelle au Cameroun. Cette circulaire a marqué le début de la mise en place des CER avec l’approbation d’un arrêté ministériel portant sur la création et le fonctionnement des CER ainsi que sur les mandats de leurs membres. Ces progrès ont abouti à la récente loi régissant la recherche impliquant des sujets humains en 2022. La loi n° 2022/008 du 27 avril 2022 est divisée en huit chapitres couvrant des domaines tels que les dispositions générales, les principes directeurs, les dispositions spécifiques pour certaines populations vulnérables, la conservation du matériel biologique et des données relatives à la santé, les rôles de l’investigateur et du promoteur d’un projet de recherche, les dispositions spécifiques applicables aux essais cliniques, les sanctions et, enfin, les dispositions transitoires et finales. Ce cadre juridique ne se contente pas de poser les piliers d’une recherche éthique, il fournit également une base solide pour la responsabilité et les sanctions en cas de déviations et de violations. Voici quelques-unes des principales conclusions de la loi :

• Elle couvre un large éventail de recherches, y compris la médecine traditionnelle ou alternative et les études en sciences humaines et sociales.
• Elle garantit les droits des personnes vivantes et décédées, des embryons et des fœtus, et protège l’utilisation du matériel biologique et des données de santé à caractère personnel.
• Elle fait respecter la nécessité d’obtenir le consentement écrit et éclairé des participants à l’étude, y compris pour l’utilisation de matériel biologique et de données de santé à caractère personnel
• Elle met l’accent sur le respect de la dignité humaine dans toutes les activités de recherche en matière de santé, y compris la recherche impliquant des mineurs, des adultes incapables, des femmes enceintes, des embryons et des fœtus
• Elle met l’accent sur la responsabilité des chercheurs et des promoteurs de projets de recherche, en insistant sur les partenariats de collaboration et les conséquences en cas de non-respect des obligations.

Ce texte législatif progressiste devrait avoir un impact substantiel sur la conduite et la gouvernance de la recherche médicale et sanitaire impliquant des sujets humains au Cameroun, en garantissant l’inviolabilité des normes éthiques tout en tenant compte de la diversité du paysage de la recherche.

Ci-dessous le lien vers la loi complète

http://cdnss.minsante.cm/?q=fr/content/loi-sur-la-recherche-medicale-impliquant-la-personne-humaine-au-cameroun

5. Quelle est la prochaine étape après la clairance éthique?

Il convient de noter que l’obtention d’une clairance éthique n’est pas suffisante pour commencer la mise en œuvre d’un projet de recherche au Cameroun. Le chercheur doit compléter par une autorisation administrative de recherche (AAR) qui est délivrée par le Ministère de la Santé Publique (MINSANTE) à travers sa Division de Recherche Opérationnelle en Santé (DROS). Cette « AAR » est délivrée uniquement par le Ministère de la Santé Publique, tandis que la Délégation Régionale de la Santé Publique délivre un « accord de principe ». Les conditions d’obtention d’un AAR seront abordées dans notre prochain blog.

Conclusion:

Avec une bonne compréhension des comités d’éthique et des lois qui les régissent au Cameroun, les chercheurs peuvent se lancer dans leurs études avec une assurance et un engagement accrus en matière de pratiques éthiques. En alignant votre recherche sur les normes éthiques de ces comités et sur le cadre réglementaire de la recherche existant dans le pays, vous protégerez non seulement les droits et le bien-être des sujets impliqués, mais vous jouerez également un rôle essentiel dans la création d’un environnement de recherche plus éthique, plus fiable et plus crédible.

Lectures supplémentaires:

• Guideline for good clinical practice E6(R2) 2016 version www.https:// ICH GCP – 1. GLOSSARY
• Décision N°0689/D/MINSANTE/SG/DROS du 29 juillet 2009 portant conditions de délivrance de l’Autorisation Administrative de Recherche en Santé Humaine au Cameroun;
• Lettre-Circulaire N°D36-13/LC/MINSANTE/SG/DROS/YC du 09 février 2011 relative à la Mise en Œuvre de la Recherche Opérationnelle en Santé au Cameroun;
• Arrêté N°0977/A/MINSANTE/SESP/SG/DROS du 18 avril 2012 portant Création, Organisation et Fonctionnement des Comités d’Éthique de la Recherche pour la Santé Humaine au sein des Structures relevant du Ministère en charge de la Santé Publique;
• Décision N°1090/D/MINSANTE/SESP/SG/DROS du 13 juillet 2012 constatant la Composition du Comité National d’Éthique de la Recherche pour la Santé Humaine.
• Arreté numero 0977 /A/MINSANTE/SESP/SG/DROS/du 18 avril 2012 portant creation, organisation et fonctionnement des comités d’éthique de la recherche pour la santé humaine au sein des structures relevant du ministere en charge de la santé publique Comité National d’Ethique pour la Recherche en Santé Humaine -CNERSH | Centre de Documentation Numérique du Secteur Santé (minsante.cm)
• Fomboh, Richard N. “Review of Research and Research Ethics in Cameroon,” 2017.
• Munung, Nchangwi Syntia, Chi Primus Che, Odile Ouwe-Missi-Oukem-Boyer, and Godfrey B. Tangwa. “How Often Are Ethics Approval and Informed Consent Reported in Publications on Health Research in Cameroon? A Five-Year Review.” Journal of Empirical Research on Human Research Ethics 6, no. 3 (September 2011): 93–97. https://doi.org/10.1525/jer.2011.6.3.93.
• Law No. 2022/008 of April 27, 2022, relating to Medical Research Involving Human Subjects in Cameroon, LOI Nº 2022/008 DU 27 AVRIL 2022 RELATIVE A LA RECHERCHE MEDICALE IMPLIQUANT LA PERSONNE HUMAINE AU CAMEROUN | Centre de Documentation Numérique du Secteur Santé (minsante.cm)

• GUIDE DE BONNES PRATIQUES POUR LA CREATION, L’ORGANISATION ET LE FONCTIONNEMENT DES COMITES D’ETHIQUE DE LA RECHERCHE POUR LA SANTE HUMAINE Guide De bonnes pratique.pdf (minsante.cm)

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Les tableaux et les figures sont un excellent moyen de communiquer vos données de manière simple et visuellement attrayante.  Dans cet article, vous apprendrez à présenter des tableaux et des figures qui communiquent clairement votre message, sur la base des recommandations de la plupart des revues et universités.  Cet article se concentre sur les questions pratiques et convient à la fois à la rédaction d’un manuscrit pour publication et pour une thèse / mémoire.

Généralement:

Chaque tableau ou figure DOIT être autonome en tant que suite du texte précédent.  Le lecteur doit être capable de le comprendre sans autre référence.  Il doit être clair, étiqueté, les abréviations définies et comporter une légende et des légendes qui le décrivent clairement dans le but de le rendre aussi simple que possible.

 Les tableaux et figures sont numérotés chronologiquement dans l’ordre dans lequel ils apparaissent dans le texte (par exemple, la figure 1 est référencée dans le texte avant la figure 2 et ainsi de suite).  L’ordre de numérotation des figures est indépendant de celui des tableaux (par exemple, Tableau 1., Tableau 2. ET Figure 1., Figure 2.).

 Chaque tableau et figure inclus dans votre travail DOIT être référencé dans un texte précédent, de préférence en utilisant des parenthèses.  Par exemple: «Nous n’avons trouvé aucune association entre le tabagisme et la maladie coronarienne (tableau 1).», «Comme le montre le tableau 1,…» ou «Les résultats sont présentés dans le tableau 1.»

 Dans le texte, le mot Figure peut être abrégé en «Fig.», Mais «Table» ne doit pas être abrégé.

 Placez chaque tableau ou figure aussi près que possible de la phrase à laquelle vous y avez fait référence pour la première fois dans le texte.  Cela peut être après le paragraphe, sur la page suivante ou avant le titre suivant.

 Faites référence au (x) auteur (s) ou à l’autorité si le tableau ou la figure est tiré ou adapté du travail de quelqu’un d’autre.  Incluez les mots «Adapté de» ou «Adapté avec la permission de» suivis du nom de l’auteur et d’une citation ou d’un lien à la fin de la légende.

La structure d’une Table efficace

En règle générale, un tableau est composé d’une légende ou d’un titre, des titres de colonne et du corps du tableau (contient des données quantitatives ou qualitatives), il peut également inclure des notes de bas de page (Tableau 1).

1. Légende (Titre):

 La légende, également appelée Légende, doit clairement informer le lecteur sur ce qu’est le tableau et comment il est organisé.  Les tableaux sont lus de haut en bas, de sorte que les titres sont placés au-dessus du corps du tableau et sont alignés à gauche.

2. Titres des colonnes:

Les titres des colonnes sont courts, descriptifs et incluent les unités d’analyse.

3. Corps de la table:

Les informations sur les tableaux sont généralement présentées en colonnes (de haut en bas).  Lorsque vous utilisez des données numériques avec des décimales, essayez d’aligner les points décimaux autant que possible.

4. Note de bas de page:

Vous pouvez les utiliser pour expliquer plus en détail les données présentées dans le tableau.  Vous pouvez utiliser des symboles ou des abréviations dans le tableau et donner leur signification complète dans les notes de bas de page.

La structure d’une Figure efficace

Les figures peuvent être des graphiques, des diagrammes, des photos, des dessins ou des cartes.  Choisissez la figure la plus simple qui peut transmettre votre message le plus efficacement.  Ils ne doivent pas répéter les informations contenues dans les tableaux.  Tout comme les tableaux, les figures doivent être centrées horizontalement sur la page.

1. Légendes des figures:

La légende de la figure doit être descriptive, concise et complète.  Contrairement aux tableaux, les figures sont lues de bas en haut, de sorte que les légendes sont placées sous la figure et sont justifiées à gauche (Figure 1).

2. Le corps de la figure ou de l’image:

Le lecteur doit être capable de lire les détails sans forcer les yeux, la figure doit donc être suffisamment grande et avoir une bonne résolution d’image.  Lorsque vous utilisez des graphiques, incluez les étiquettes des axes, l’échelle et les unités.

Mise en forme des tableaux et des figures:

•  En règle générale, le quadrillage du tableau doit être invisible et seules les lignes horizontales séparant la légende, les titres des colonnes et les notes de bas de page doivent rester visibles.  Certaines revues peuvent avoir une conception personnalisée pour tous les tableaux et figures.  Lorsque vous soumettez votre manuscrit, ces revues peuvent le modifier pour l’adapter à leur conception dans la version publiée.
•  Lorsque vous avez plusieurs tableaux et figures, soyez cohérent avec la conception.
•  Gardez les tableaux simples, de préférence en noir et blanc.  Évitez d’utiliser des couleurs criardes, si vous devez utiliser des couleurs, sélectionnez une couleur douce comme le bleu.  Choisissez des couleurs complémentaires qui correspondent visuellement.  En bout de ligne, tenez-vous-en au noir et blanc chaque fois que vous le pouvez.
•  Utilisez la même police pour l’ensemble du tableau.
•  Gardez les tableaux et les figures centrés et justifiés.
•  
• La vidéo ci-dessous montre comment formater un tableau sur Microsoft Word.

 Résumé

Les tableaux doivent être::

• Centrés horizontalement sur la page.
• Numérotés par ordre chronologique tels qu’ils apparaissent dans le texte.
• Référencés dans l’ordre dans lequel ils apparaissent dans le texte.
• Étiquetés avec le numéro du tableau et le titre descriptif au-dessus du tableau.
• Étiquetés avec des étiquettes de colonne et / ou de ligne qui décrivent les données, y compris les unités de mesure.
• Mis à part du texte lui-même;  le texte ne circule pas autour de la table.

Les chiffres doivent être::

• Centred on the page.

• Centrés sur la page.
• Titrés (sous la figure) avec le numéro de la figure («Figure» peut être épelée [«Figure 1»] ou abrégés [«Fig. 1.»] tant que vous êtes cohérent).
• Numérotés dans l’ordre dans lequel ils apparaissent dans le texte.
• Référencés dans l’ordre dans lequel ils apparaissent dans le texte
• Mis à part du texte;  le texte ne doit pas circuler autour des chiffres.

 A LIRE AUSSI: Rédaction d’une section de bons résultats d’une thèse / article scientifique

Bibliography

• Almost Everything You Wanted to Know About Making Tables and Figures

http://abacus.bates.edu/~ganderso/biology/resources/writing/HTWtablefigs.html

• Figures and Charts by The University of North Carolina at Chapel Hill

https://writingcenter.unc.edu/tips-and-tools/figures-and-charts/

• Figures, Tables and References

http://www.bris.ac.uk/Depts/DeafStudiesTeaching/dissert/Figures,%20Tables%20&%20References.htm

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 Ce plan d’analyse des données sert de feuille de route sur la manière dont les données collectées seront organisées et analysées.  Il comprend les aspects suivants:

•  Énonce clairement les objectifs et l’hypothèse de la recherche
•  Identifie l’ensemble de données à utiliser
• Critères d’inclusion et d’exclusion
• Énonce clairement les variables de recherche
• Énonce les hypothèses de test statistique et le logiciel d’analyse statistique
•  Créer des tables shel

1. Énoncer la (les) question (s) de recherche, les objectifs et les hypothèses:

Tous les objectifs ou buts de la recherche doivent être clairement énoncés.  Ils doivent être spécifiques, mesurables, réalisables, réalistes et limités dans le temps (SMART).  Les hypothèses sont des théories tirées de l’expérience personnelle ou de la littérature antérieure et elles jettent les bases des méthodes statistiques qui seront appliquées pour extrapoler les résultats à l’ensemble de la population.

2. L’ensemble de données:

L’ensemble de données qui sera utilisé pour l’analyse statistique doit être décrit et les aspects importants de l’ensemble de données doivent être décrits.  Ceux-ci inclus;  propriétaire de l’ensemble de données, comment accéder à l’ensemble de données, comment l’ensemble de données a été vérifié pour le contrôle qualité et dans quel programme l’ensemble de données est stocké (Excel, Epi Info, SQL, accès Microsoft, etc.).

3. Les critères d’inclusion et d’exclusion:

 Ils guident les aspects de l’ensemble de données qui seront utilisés pour l’analyse des données.  Ces critères guideront également le choix des variables incluses dans l’analyse principale.

4. Variables:

Chaque variable collectée dans l’étude doit être clairement indiquée.  Ils doivent être présentés en fonction du niveau de mesure (niveaux ordinaux / nominaux ou ratio / intervalle) ou du rôle joué par la variable dans l’étude (variables indépendantes / prédictives ou variables dépendantes / de résultat).  Les types de variables doivent également être décrits.  Le type de variable associé à l’hypothèse de recherche constitue la base de la sélection des tests statistiques appropriés pour les statistiques inférentielles.  Un bon plan d’analyse des données doit résumer les variables comme le montre la Figure 1 ci-dessous..

5. Logiciel statistique

 Il existe des tonnes de logiciels pour l’analyse des données, certains exemples courants sont SPSS, Epi Info, SAS, STATA, Microsoft Excel.  Incluez le numéro de version, l’année de sortie et l’auteur / fabricant.  Les débutants ont tendance à essayer différents logiciels et finalement à n’en maîtriser aucun.  Il est plutôt bon d’en sélectionner un et de le maîtriser car presque tous les logiciels statistiques ont les mêmes performances pour l’analyse de base et la majorité des analyses avancées nécessaires pour une thèse d’étudiant.  C’est ce que nous recommandons à tous nos étudiants du CRENC avant qu’ils ne commencent à rédiger leur section de résultats.

6. Sélection de la méthode statistique appropriée pour tester les hypothèses

  la question de recherche, l’hypothèse et le type de variable, plusieurs méthodes statistiques peuvent être utilisées pour répondre de manière appropriée à la question de recherche.  Cet aspect du plan d’analyse des données décrit clairement pourquoi chaque méthode statistique sera utilisée pour tester les hypothèses.  Le niveau de signification statistique (valeur p) qui est souvent mais pas toujours <0,05 doit également être écrit.  Les figures 2a et 2b sont des arbres de décision pour certains tests statistiques courants basés sur le type de variable et la question de recherche

 Un bon plan d’analyse doit décrire clairement comment les données manquantes seront analysées.

7. Création de tables shell

L’analyse des données implique trois niveaux d’analyse;  analyse univariée, bivariée et multivariée avec un ordre croissant de complexité.  Des tableaux en coquille doivent être créés en prévision des résultats qui seront obtenus à partir de ces différents niveaux d’analyse.  Lisez notre article de blog sur la présentation des tableaux et des figures pour plus de détails.  Supposons que vous meniez une étude pour étudier la prévalence et les facteurs associés d’une certaine maladie «X» dans une population, alors les tableaux en coquille peuvent être représentés comme dans les tableaux 1, 2 et 3 ci-dessous.

Tableau 1: Exemple de table shell à partir d’une analyse univariée

Tableau 2: Exemple de table shell à partir d’une analyse bivariée

Tableau 3: Exemple de table shell à partir d’une analyse multivariée

aOR = adjusted odds ratio

 Résumé

Maintenant que vous avez appris à créer un plan d’analyse de données, voici les points à retenir.  Il doit indiquer clairement:

•  Question de recherche, objectifs et hypothèses
• Ensemble de données à utiliser
• Critères d’inclusion et d’exclusion
• Types de variables et leur rôle
• Logiciel statistique et méthodes statistiques
• Tables Shell pour l’analyse univariée, bivariée et multivariée

Lectures supplémentaires

Création d’un plan d’analyse des données: éléments à prendre en compte lors du choix des statistiques pour une étude https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4552232/pdf/cjhp-68-311.pdf

 Création d’un plan d’analyse: https://www.cdc.gov/globalhealth/healthprotection/fetp/training_modules/9/creating-analysis-plan_pw_final_09242013.pdf

 Plan d’analyse des données: https://www.statisticssolutions.com/dissertation-consulting-services/data-analysis-plan-2/

 Photo créée par freepik – www.freepik.com

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Une section de résultats stellaires d’une thèse / article scientifique permet au lecteur de relier les résultats aux objectifs spécifiques.  De plus, il aide à comprendre les réponses de la recherche scientifique aux questions posées.  Eventuellement, il intègre ces contributions dans un contexte plus large.  Cependant, de nombreux chercheurs cliniques en début de carrière ou en milieu de carrière ont du mal à produire une section de résultats succincte mais complète.  De ce fait, en nous concentrant sur la façon dont les lecteurs utilisent les informations, nous présentons un ensemble de choses à faire et à ne pas faire pour vous aider à structurer une bonne section de résultats qui communique l’idée principale de votre recherche.  Ils sont conçus pour rendre votre rédaction facile à comprendre et le processus d’écriture plus efficace et plus agréable.  

La section des résultats du document de recherche est l’endroit où vous rapportez les résultats de votre étude en fonction des données générées par la méthodologie que vous avez appliquée.  Cette section est le cœur de l’article et est mieux écrite au passé.

Caractéristiques d’une section de bons résultats

• Il doit être présenté dans une séquence concise, factuelle et impartiale qui rejettera logiquement, ou ne rejettera pas l’hypothèse nulle que possible dans le rapport de vos résultats.
•  Présentez votre résultat d’une manière qui informe le lecteur de la nature (ampleur et direction) des différences ou des relations.
•  Un bref résumé des résultats doit être présenté afin que la section de discussion fournisse une évaluation détaillée.  De plus, présentez les résultats avec une référence entre parenthèses aux conclusions statistiques qui appuient la conclusion.  Les références parenthétiques peuvent inclure le test statistique utilisé et le niveau de signification.
•  Commencer par du texte et faire référence individuellement et séquentiellement à des éléments illustratifs, non textuels, tels que des graphiques, des figures et des tableaux;  pour plus de clarté, au fur et à mesure que vous avancez.
•  Chaque élément non textuel doit être intitulé et numéroté dans l’ordre.  Étiquetez les tableaux en haut et les figures en bas.
•  Tous les éléments non textuels doivent être mentionnés dans le texte et être suffisamment complets (par exemple, les abréviations clairement définies et les légendes incluses) pour être autonomes, séparés du texte.
•  Les tableaux doivent présenter des données résumées, par exemple les moyennes, les médianes, les écarts types, plutôt que les données brutes
•  Chaque tableau et chaque figure doivent être autonomes, complets et informatifs en soi.

Problèmes à éviter

• Évitez de répéter les objectifs ou la section méthode au début de la section résultats
•  Évitez de fournir des données qui ne sont pas essentielles pour répondre à la question de recherche.  Une bonne règle est de toujours relire la section de fond de votre article après vos résultats pour vous assurer que le lecteur a suffisamment de contexte pour comprendre les résultats.
•  Évitez de discuter, d’essayer d’expliquer vos résultats ou d’interpréter vos résultats comme cela est fait dans la section discussion.  Cependant, les variables qui ont un effet (négatif ou positif) peuvent être discutées.
•  Si certains de vos résultats ne soutiennent pas vos conclusions, ne les ignorez pas.  Discutez-en de manière approfondie dans la section suivante, car cela donnera une section de discussion plus engageante.
•  Évitez d’inclure des données brutes ou des calculs intermédiaires, car ils peuvent être placés dans l’annexe et mentionnés dans le texte.  Généralement, présentez des données de niveau résumé.
•  Évitez la redondance (répétez les mêmes informations plusieurs fois).  Si vous ressentez le besoin de souligner quelque chose, vous aurez la possibilité de le faire dans la section discussion.
•  Évitez de présenter des résultats qui ne sont jamais discutés
•  Évitez de répéter chaque valeur dans un élément non textuel, mais le résultat clé ou la tendance qu’il véhicule.
• Lisez également: Comment rédiger une section / chapitre d’introduction et Comment créer un plan d’analyse de données: un guide détaillé

Also read: How to Write An Introduction Section/Chapter and How to Create a Data Analysis Plan: A Detailed Guide.

Bibliographie

1. Guides de recherche Lechtenberg U.: Organisation de documents de recherche académique: 7. Les résultats [Internet]. [cited 2020 Mar 26]. Disponible sur: https://library.sacredheart.edu/c.php?g=29803&p=185931

2. Guides de recherche Sisson J.: Rédaction d’un article scientifique: RÉSULTATS [Internet]. [cited 2020 Apr 2]. Available from: https://guides.lib.uci.edu/c.php?g=334338&p=2249906

3. La structure, le format, le contenu et le style d’un article scientifique de type journal: https://abacus.bates.edu/~ganderso/biology/resources/writing/HTWsections.html. Accessed April 8, 2020

4. Rédaction d’un article scientifique: RÉSULTATS; https://guides.lib.uci.edu/c.php?g=334338&p=2249906. Accessed April 9, 2020

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