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9 oct.

Cas clinique : anticorps anti-IL-5 et risque infectieux — comment interpréter un signal en pharmacovigilance ?

Vignette Patiente de 52 ans, asthme sévère éosinophilique sous anticorps anti-IL-5 (initiation il y a 4 mois), corticothérapie inhalée forte dose. Elle consulte pour fièvre, toux productive et dyspné

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6 oct.

IA générative en recherche clinique : comment l’évaluer sans se faire piéger par les « jolies sorties » ?

L’IA générative (LLM) s’invite dans la rédaction, l’extraction de données, la pharmacovigilance ou le tri de littérature. Problème : sa performance « perçue » (texte fluide) peut masquer des erreurs f

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6 oct.

Rédiger un protocole pragmatique (essai « real-world ») sans sacrifier la validité : 8 points de vigilance

Les essais pragmatiques (ou « real-world trials ») gagnent en popularité car ils visent une meilleure applicabilité clinique. Mais « pragmatique » ne veut pas dire « moins rigoureux ». Voici 8 points

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6 oct.

Cas clinique d’actualité : mpox (clade II) — pièges diagnostiques, conduite à tenir et points méthodo pour le signalement

Vignette clinique (anonymisée) Homme de 34 ans, sans antécédent notable, consulte pour fièvre (38,5°C), asthénie et douleurs ano-rectales depuis 48 h. Il rapporte un rapport sexuel récent avec nouvea

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5 oct.

Cas clinique : élévation des transaminases sous sémaglutide — iDILI, stéatohépatite ou biais de détection ?

Vignette (anonymisée) Patient de 52 ans, IMC 34, DT2, dyslipidémie. Introduction du sémaglutide (titration standard) il y a 10 semaines. Consultation pour asthénie modérée. Bilan : ALAT 3,2×N, ASAT 2

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5 oct.

Cas clinique : thrombopénie après vaccination—raisonner sans conclure trop vite (VITT, HIT, PTI)

Vignette clinique (inspirée de situations réelles) Femme de 38 ans, sans antécédent notable, consulte pour céphalées intenses et douleur abdominale 10 jours après une vaccination anti-COVID-19. TA no

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5 oct.

Essais décentralisés (DCT) en 2026 : opportunité méthodologique ou nouvelle source de biais ?

Les essais cliniques décentralisés (Decentralized Clinical Trials, DCT) se banalisent : eConsent, téléconsultations, dispositifs connectés, soins et prélèvements à domicile. Promesse : recruter plus v

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5 oct.

Cas clinique : déprescription des IPP au long cours—comment éviter l’effet rebond acide ?

Contexte Les inhibiteurs de la pompe à protons (IPP) sont très efficaces, mais fréquemment poursuivis « par habitude » au-delà de l’indication initiale. En pratique, l’arrêt brutal peut induire une h

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4 oct.

IA en recherche clinique : comment éviter le piège du « data leakage » (et des performances trop belles pour être vraies)

L’IA médicale progresse vite, mais un écueil reste très actuel : le data leakage (fuite d’information), qui survient quand des informations « du futur » ou des doublons influencent l’entraînement/vali

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4 oct.

Essais décentralisés (DCT) en 2026 : gains réels, biais cachés et bonnes pratiques

Les essais décentralisés (Decentralized Clinical Trials, DCT) se sont accélérés avec la télésuivi, l’eConsent, les ePRO et les dispositifs connectés. En 2026, l’enjeu n’est plus « peut-on le faire ? »

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4 oct.

Essais randomisés décentralisés (DCT) en 2026 : promesses, biais et check-list méthodologique

Les Decentralized Clinical Trials (DCT) gagnent du terrain (téléconsultations, eConsent, capteurs, ePRO). Ils promettent une inclusion plus rapide et plus « réelle », mais déplacent aussi le risque de

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3 oct.

Essais cliniques « décentralisés » (DCT) : promesse, biais cachés et bonnes pratiques en 2026

Les essais cliniques décentralisés (Decentralized Clinical Trials, DCT) se développent rapidement : e-consent, visites à domicile, ePRO, capteurs connectés, télémédecine… Objectif : recruter plus vite

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3 oct.

IA en radiologie : comment évaluer un algorithme sans se faire piéger (AUROC ≠ impact clinique)

L’actualité regorge d’algorithmes d’IA « meilleurs que l’humain » en imagerie. Pourtant, beaucoup d’évaluations surestiment la performance réelle. Petit guide pratique pour lire (ou concevoir) une étu

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3 oct.

Cas clinique : suspicion de myocardite post-virose — comment structurer l’évaluation et éviter les biais ?

Vignette (réaliste, anonymisée) Homme de 28 ans, sportif, consulte pour douleur thoracique constrictive apparue 5 jours après un épisode viral fébrile. ECG : sus-décalage ST diffus discret. Troponine

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2 oct.

Pré-enregistrement (preregistration) en recherche clinique : que déclarer, quand, et pourquoi ça change vos résultats

Le pré-enregistrement (ClinicalTrials.gov, EU-CTR/CTIS, OSF, PROSPERO) redevient central dans les débats actuels sur la reproductibilité. L’idée est simple : décrire à l’avance ce que vous comptez tes

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2 oct.

Essais pragmatiques vs essais explicatifs : choisir le bon design pour une question clinique actuelle

Les essais « pragmatiques » reviennent au premier plan avec l’essor des données de vie réelle et des systèmes de santé numérisés. Pourtant, on confond souvent essai pragmatique et essai « moins rigour

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1 oct.

IA en recherche clinique : comment éviter le biais et rapporter correctement un modèle prédictif (checklist pratique)

L’IA (surtout les modèles de prédiction/ML) s’invite partout : triage aux urgences, risque de réadmission, détection d’événements indésirables… Mais beaucoup de modèles « performants » échouent en vie

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1 oct.

Cas clinique : douleurs thoraciques et troponine élevée… sans coronaropathie obstructive (MINOCA ?)

Vous recevez une patiente de 52 ans, non fumeuse, avec douleur thoracique typique. ECG : sous-décalage ST latéral discret. Troponine hs : 10× la normale. Coronarographie : sténoses < 50% partout. Que

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1 oct.

Cas clinique : un ARNm en thérapeutique ? Lecture critique d’un essai de vaccin personnalisé en oncologie

Dans plusieurs congrès récents, les vaccins thérapeutiques à ARNm « personnalisés » (basés sur des néoantigènes tumoraux) reviennent sur le devant de la scène. Voici un cas clinique fictif mais réalis

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23 sept.

Essais décentralisés (DCT) : opportunité ou biais ? Points méthodo pour une mise en œuvre robuste

Les decentralized clinical trials (DCT) se développent rapidement (télésuivi, eConsent, dispositifs connectés, visites à domicile). Promesse : accélérer l’inclusion, réduire la charge pour les patient

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