Compétences générales visées par module.

Anglais.

Il n'y aura exceptionnellement pas d'enseignement en anglais ce semestre, en 2026-2027.

Equipe enseignante : Muriel Conan, Nicolas Kasprzyk

Biostatistique en médecine vétérinaire (BMV)

Le référentiel du diplôme vétérinaire s’est appuyé sur la liste des 36 compétences au premier jour de l’Association Européenne des Etablissements d’Enseignement Vétérinaire (AEEEV ; cette liste des 36 compétences est présentée en annexe de cette fiche d’UC ; elle n’a par ailleurs pas été modifiée dans la version plus récente de 2019 de ce référentiel de l’AEEEV (https://www.eaeve.org)). La compétence n°1.8 est « Be able to review and evaluate literature and presentations critically ». La compétence n°1.9 est : « Understand and apply principles of clinical governance, and practise evidence-based veterinary medicine ». L’Evidence-based medicine est une discipline médicale que doit donc maîtriser l’étudiant vétérinaire à la sortie de l’école. Maîtriser cette discipline permettra au vétérinaire de décider la meilleure stratégie thérapeutique (au sens large du terme) basée sur des preuves scientifiques rigoureusement fondées et publiées dans la littérature (et non pas basée sur des on-dit, ou sur la renommée d’un(e) tel(le) professant que telle stratégie est meilleure qu’une autre). Ainsi, lors des rotations cliniques en 5^ème année, les étudiants seront amenés à lire de façon critique plusieurs articles de recherche clinique afin d’y déceler les éventuelles erreurs méthodologiques qui compromettent la conclusion qu’énoncent les auteurs dans leur article (compétence n°1.8 ci-dessus). Pour préparer ce travail dans les rotations cliniques, des enseignements en épidémiologie clinique seront dispensés en 3^ème année sous forme de CM et de TD, les étudiants y apprendront à définir et discuter l’impact des biais dans une étude clinique sur les inférences statistique et causale à l’issue d’analyses statistiques. Dans une UC d’oncologie en 3^ème année, les étudiants apprendront aussi le type principal d’analyse statistique qui est utilisé dans la majorité des essais cliniques : l’analyse de survie. Et pour préparer tout cela, les étudiants apprendront en 2^ème année, dans ce module « Biostatistique en Médecine Vétérinaire », les bases qui leur permettront de suivre les enseignements de 3^ème et 5^ème années dont je viens de parler. CQFD.

Ce module a toute sa place dans une UC de communication pour la raison suivante : la biostatistique qui va être enseignée est indispensable non pas tant dans les capacités à faire des analyses statistiques (dont la grande majorité aura néanmoins largement besoin dans sa thèse d’exercice vétérinaire), mais surtout dans les capacités à recevoir de façon critique de la communication scientifique, qu’elle soit écrite (dans des articles scientifiques ou de vulgarisation scientifique) ou bien orale (conférences). Par conséquent, je serai excessivement vigilant dans l’interprétation des résultats issus des analyses statistiques que les étudiants seront amenés à effectuer. C’est la mauvaise interprétation de résultats statistiques qui conduit malheureusement parfois à tuer des animaux car issue de calculs mathématiques corrects mais interprétés cliniquement de façon totalement erronée. Ce module est un module qui prépare à la communication scientifique dans le domaine vétérinaire.

Plus spécifiquement, cet enseignement vise à permettre aux étudiants de 2^ème année de savoir interpréter l’estimation d’un pourcentage ou d’une moyenne, et de savoir si une différence observée sur un paramètre binaire ou quantitatif dans un échantillon a de grandes chances ou non de provenir d’une différence réelle dans la population. Il permet enfin de savoir dans quelles situations l’on peut être confiant dans le fait de conclure à l’issue d’un test statistique et dans quelles situations on ne peut pas l’être.

Enseignant : Loïc Desquilbet

Recherche d'information et intelligence artificielle  (R2IA)

Au sein de l'UC-0213, le module " Recherche d'information et intelligence artificielle" s'inscrit dans les standards de l'AEEEV  (Specific veterinary subjects >   2.2.1. Basic Sciences >   information literacy and data management)
Les compétences informationnelles sont utiles à court, moyen et long terme, pour la préparation des cas cliniques, thèse, articles mais aussi tout au long de votre vie professionnelle : rédaction, veille, formation continue.

Au cours du TD, nous allons passer en revue les différentes méthodes de recherche d'information, de plus traditionnelles aux plus récentes, avec l'arrivée de l'intelligence artificielle. Nous verrons aussi les  étapes de publication des articles scientifiques, leur mode de diffusion, de l'édition imprimé à la publication en ligne. Nous aborderons également la question de l'intégrité scientifique,et notamment  l'importance de vérifier et bien citer ses sources, pour agir en scientifique.  

Enseignante : Brigitte Laude

Management/Marketing/Recrutement (MMR) dans le Monde Professionnel Vétérinaire

Cet enseignement vise à présenter aux étudiants de 2ème année l’environnement de l’entreprise vétérinaire, quelques bases en management et en marketing. Afin de préparer l’étudiant à ses futurs stages et emplois, une séance de TD sera notamment dédiée au recrutement en structure vétérinaire (préparation de CV et lettre de motivation). Les différentes notions seront présentées en cours et lors de séances de TD et elles vous permettront d’aborder le Business Game (UC-0226) du 2ème semestre.

Enseignants : Chantal Legrand & Guerric Radiere

Intervenants extérieurs : Membres de l’Ordre Vétérinaire et du SNVEL (Syndicat National des Vétérinaires d’Exercice Libéral) et des vétérinaires praticiens ou en entreprise pharmaceutique.