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Études de cas

Le Concours d’affiches d’études de cas en analyse de données se tiendra en ligne mercredi 1er juin 2022. Les études de cas ont pour but de permettre à des équipes enthousiastes d’étudiants diplômés ou en dernière année de bac d’appliquer leurs connaissances à l’analyse de jeux de données réels. Chaque équipe choisira d’analyser l’un des deux ensembles de données décrits ci-dessous. Les étudiants sont vivement encouragés à identifier un professeur qui pourra les soutenir alors qu’ils élaborent leur approche analytique et qu’ils préparent leur présentation finale. Les membres de chaque équipe travailleront ensemble pour présenter au congrès annuel une affiche qui résume leurs méthodes et les résultats de leur analyse.

Étude de cas n° 1 : Développer un modèle de performance des médecins en soins intensifs – Évaluation de la qualité et de la valeur

Les patients admis en unité de soins intensifs sont les plus malades et les plus complexes du système de soins de santé. Leur traitement exige souvent des technologies et interventions vitales coûteuses. En outre, les soins en unité de soins intensifs sont dispensés par une équipe collaborative de professionnels de la santé. De nombreux efforts ont été déployés pour développer des paramètres de mesure des soins intensifs qui reflètent les performances d'un système de santé. Traditionnellement, les médecins participent à des évaluations de la performance rendement appelées évaluations 360. Le modèle de rétroaction 360 utilise des informations provenant de l'auto-évaluation, de collègues, de non-médecins et de patients. Ces évaluations sont utiles, mais ne tiennent pas compte d’autres sources de données (par exemple, résultats spécifiques aux patients, notamment durée de séjour en soins intensifs ou à l'hôpital, complications et mortalité) qui peuvent donner une image plus globale de la performance d’un médecin. Nous avons voulu développer un modèle qui permette d'évaluer la performance d'un médecin individuel.

Étude de cas n°2 : Vers une compréhension claire de l’Internet rural – Quelles mesures statistiques peuvent être utilisées pour évaluer, comparer et prévoir les vitesses d’Internet pour les communautés rurales canadiennes ?

Le gouvernement du Canada s’est engagé à aider 95 % des ménages et entreprises canadiens à accéder à l’Internet à haut débit à des vitesses minimales de 50 Mbps en aval et de 10 Mbps en amont (ci-après dénommé « l’Engagement ») d’ici 2026, et 100 % d’ici 2030. Selon le CRTC, actuellement, 45,6 % des ménages des communautés rurales ont accès à l’Engagement selon ce qui leur est offert par un fournisseur de services Internet (p. ex. Shaw, Telus, etc.) dans leur région, plutôt que de ce qu’un ménage rural obtient réellement chez lui en termes de vitesse Internet. Nous aimerions comprendre l’état de la connectivité Internet dans les communautés rurales et mal desservies du Canada en utilisant les données fournies par les consommateurs. En utilisant des données fournies directement par le consommateur, nous serons en mesure de comprendre la connectivité dans ces communautés telle qu’elle est mesurée dans leur propre foyer.

Prix

Deux prix seront décernés aux deux meilleures équipes dans chacune des deux études de cas. La valeur du prix de la SSC pour chaque étude de cas dans le concours 2022 est de 750 dollars, étant entendu que le prix sera partagé en parts égales parmi les membres de chacune des équipes gagnantes de cas. Critical Care Medicine (Alberta Health Services & University of Calgary) décernera l’un des deux prix aux équipes travaillant à l’étude de cas n°1. Cybera accordera également l’un des deux prix à l’équipe travaillant sur l’étude de cas n°2. Le comité se réserve le droit de ne pas décerner de prix pour l’une ou l’autre des études de cas si le nombre de soumissions est insuffisant. 
 
Tous les étudiants participant au concours recevront un certificat de participation.

Dates importantes

9 mai 2022 : Inscription

Les équipes intéressées à participer au concours doivent soumettre les informations suivantes avant cette date en envoyant un courriel au président du comité des études de cas en analyse de données, Chel Hee Lee (chelhee.lee@ucalgary.ca). Les informations d’inscription doivent inclure le nom et l’adresse électronique du chef d’équipe, des membres de l’équipe et du ou des professeurs mentors, le nom de l’université, le nom de l’étude de cas et le titre de la présentation. En outre, nous demandons que le nombre de membres de chaque équipe (étudiants de premier cycle ou de cycle supérieur) soit au minimum de 2 et au maximum de 4, y compris le chef d’équipe.

16 mai 2022 : Soumission du résumé et de la photo de groupe

Les équipes inscrites doivent soumettre les éléments suivants au président du comité, Chel Hee Lee (chelhee.lee@ucalgary.ca). Le modèle de résumé peut être téléchargé ici. 

30 mai 2022 : Soumission

Les équipes inscrites doivent soumettre la version PDF de leur affiche au président du comité, Chel Hee Lee (chelhee.lee@ucalgary.ca), avant 17 heures (HNP).

Préparation de l’affiche

Chaque affiche devrait contenir les informations suivantes :

  • Titre de l’affiche
  • Noms des membres de l’équipe et affiliation(s) universitaire(s)
  • Objectifs
  • Méthodes
  • Résultats/Principales conclusions (utiliser des graphiques, tableaux et du texte)
  • Conclusions (incluant les forces et les limites de votre analyse)

Vous devriez remercier votre tuteur membre du corps enseignant (si vous en avez un) sur votre affiche. Le rôle du tuteur membre du corps enseignant est de fournir des conseils et des suggestions concernant votre analyse, et non pas de faire les analyses pour vous.

Considérez les éléments d’une bonne conception d’affiche alors que vous vous préparez pour le concours. Voici quelques ressources utiles : 

  • https://guides.nyu.edu/posters
  • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2049080116301303

1er juin 2022 Jugement des présentations par affiche

Le Comité du prix pour les études de cas en analyse de données tiendra compte d’attributs comme la précision des résultats, l’innovation des méthodes d’analyse, la clarté technique et la cohérence de l’analyse, ainsi que l’interprétation et la présentation des résultats, pour choisir l’équipe gagnante de chaque étude de cas.
 
Chaque présentation d'affiches sera évaluée par une équipe de 3-4 juges. Les membres du jury classeront par consensus les équipes participant respectivement à chacune des deux études de cas. 

Remerciements

Un grand merci aux membres du Comité des études de cas sur l’analyse des données pour 2022 pour leurs contributions : Chel Hee Lee (University of Calgary), Zhaozhi Fan (Université Memorial), Thuntida Ngamkham (University of Calgary) et Alex Stringer (University of Waterloo).