Construire sa base de données - Les Mercredis FILFOIE #3

Construire sa base de données - Les Mercredis FILFOIE #3

par FILFOIE · Voir la chaîne sur PSI

Sciences humaines, sociales & pensée Informatique & Cybersécurité UNBases de donnéesUNAThéorie et conception de base de données
🎙 FILFOIE 👥 2K 📅 2 octobre 2026 ⏱ 39 min 👁 24 📄 tutoriel 🧭 2026-10-03
Disponible en : Français (actuel) English

Mots-clés

types de donnéesorganisationdonnées manquantesformat longpseudonymisation

Résumé

Ce troisième webinaire des Mercredis FILFOIE aborde la construction d’une base de données pour un projet de recherche, en s’appuyant sur des exemples concrets sous Excel. L’intervenante détaille d’abord les principaux types de données rencontrées : socio-démographiques, comportementales, de sciences humaines et sociales, statut vital, biologiques, cliniques, d’imagerie et génétiques. Elle insiste sur l’importance de nommer précisément chaque variable, d’utiliser des formats de date uniformes (jour/mois/année) et de consigner systématiquement unités et seuils pour les données biologiques. Elle recommande de transformer les variables à choix multiples en variables binaires et de privilégier le format long pour les suivis longitudinaux, ce qui facilite le repérage des incohérences. En ce qui concerne les données manquantes, l’intervenante conseille une notation unique (case vide, NA) et propose des méthodes d’imputation pour les dates partielles, tout en soulignant qu’elles sont interdites si la variable est le critère de jugement principal. Elle aborde aussi les formats de codage (numérique vs texte), l’importance d’un dictionnaire des variables et de bonnes pratiques sous Excel : identifiant en première colonne, une seule ligne de noms de variables, sans espaces ni caractères spéciaux. Enfin, elle rappelle la distinction entre anonymisation et pseudonymisation, concluant sur la nécessité de protéger les données personnelles.

201 mots

Évaluation critique

Valeur des informations & solidité de l’argumentation

La valeur informative est élevée pour un public novice ou intermédiaire. L’exposé est progressif et illustré par des exemples fictifs mais réalistes, ce qui facilite la compréhension des concepts. L’argumentation est solide, basée sur des principes logiques et des situations pratiques fréquentes en recherche clinique (multicentrique, saisie multiple). Les recommandations sont claires et directement applicables, comme l’utilisation d’acronymes officiels, l’homogénéisation des réponses et la création d’un dictionnaire des variables. L’intervenante justifie chaque conseil par des cas concrets où une erreur ou une ambiguïté peut entraîner des biais d’analyse. La seule limite est l’absence de références bibliographiques ou de normes reconnues (ex. FAIR) dans le corps de la vidéo, ce qui aurait renforcé la dimension scientifique.

Rigueur scientifique, qualité des sources, adéquation du titre

Le contenu est rigoureux : les explications sont méthodiques et cohérentes entre elles, et les exemples illustrent bien les bonnes pratiques. Aucune source externe n’est citée dans la vidéo elle-même ; seule la description fournit un lien vers une plateforme d’inscription (hors sujet scientifique). La fiabilité repose donc sur l’expérience de la formatrice, qui paraît solide, mais sans validation académique explicite. L’adéquation titre/contenu est parfaite : le titre annonce exactement ce qui est traité, à savoir la construction d’une base de données. Les chapitres ne sont pas fournis, ce qui rend la navigation moins aisée, mais les moments clés proposés dans cette note peuvent y remédier.

236 mots

Adéquation titre / contenu

Le titre correspond parfaitement au contenu : il s'agit bien d'un webinaire dédié à la construction d'une base de données, présentant étapes et bonnes pratiques.

Qualité & fiabilité

8/10

Contenu structuré et pédagogique, basé sur des exemples concrets et des recommandations pratiques. Les informations sont cohérentes avec les bonnes pratiques en gestion de données de recherche, mais reposent essentiellement sur l'expérience de l'intervenant sans références bibliographiques explicites dans la vidéo.

Moments clés

Repères établis par PSI à partir de la transcription : le créateur n'a pas défini de chapitres.

Sources citées

Apport & nouveautés

La vidéo apporte un guide pratique et exhaustif pour débuter la construction d’une base de données en recherche clinique, en mettant l’accent sur des erreurs fréquentes et des solutions simples. Elle se distingue par des exemples concrets et des recommandations immédiatement applicables, sans jargon excessif.

Pour aller plus loin :

  • FAIR principles (Wikipedia) — Les principes FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) constituent un cadre essentiel pour la gestion des données de recherche, en complément des bonnes pratiques montrées ici.
  • Data Management Plan (Wikipedia) — Un plan de gestion des données est un document structurant qui formalise la collecte, le stockage et le partage des données ; il est de plus en plus exigé par les financeurs.
  • REDCap (site officiel) — REDCap est un outil de saisie et de gestion de données utilisé largement en recherche clinique, offrant des fonctionnalités qui évitent de nombreuses erreurs de saisie évoquées dans la vidéo.

152 mots

Profil radar

Le profil radar est équilibré, avec des scores élevés en quantité et qualité de l'information, légèrement plus faible en niveau technique car le contenu reste introductif. La fiabilité est bien notée, cohérente avec le caractère pratique et illustré des conseils.

Fiabilité 8/10