Neste curso serão abordados os conceitos e princípios subjacentes a actividades de rastreio, desde a validade e utilidade das provas de rastreio à avaliação da eficácia e qualidade do rastreio, fornecendo bases para a apreciação crítica das práticas actuais em diferentes contextos (e.g. saúde materno-infantil, doenças oncológicas e outras doenças crónicas, doenças genéticas).

O objectivo do curso é melhorar a capacidade dos alunos de pensar, conceber, desenhar, conduzir, analisar e interpretar investigação em epidemiologia molecular,  que seja altamente válida e relevante – relevante tanto na perspectiva biológica, como clínica e de saúde pública.

Miquel Porta is Head of Clinical & Molecular Epidemiology of Cancer Unit, Municipal Institute of Medical Research (IMIM).

Professor of Preventive Medicine & Public Health, School of Medicine, Universitat Autònoma de Barcelona (UAB).

Adjunct Professor, Department of Epidemiology, School of Public Health, University of North Carolina at Chapel Hill (UNC).

After graduating from the UAB School of Medicine in 1981, he was during 3 years a Fellow with the Division of Clinical Pharmacology of UAB. He was then awarded a Fulbright scholarship to pursue the Master of Public Health (MPH) program at UNC, and was later a Burroughs Wellcome Postdoctoral Fellow in Pharmacoepidemiology at UNC.

Other than at the UAB School of Medicine, Dr. Porta has also taught on molecular epidemiology, clinical epidemiology and pharmacoepidemiology at other institutions, including McGill University (Montreal, Canada), the European Educational Programme in Epidemiology (Firenze, Italy), the Westfälische Wilhelms-Universität (Münster, Germany), several universities in Brazil and Mexico, and at Harvard, where he was on sabbatical in 1998-1999.

From 1994 to 1998 he was President of the Spanish Society of Epidemiology (SEE). From 2002 to 2005 he was European Councillor of the International Epidemiological Association (IEA) and Chairman of the IEA European Epidemiology Federation.

Este curso tem como objectivos transmitir noções e desenvolver a capacidade para formulação de projectos na área de comunicação em saúde. Objectiva também proporcionar a compreensão acerca dos múltiplos meios e actores que nela intervêm, tanto pelo impacto das novas tecnologias no processo de informação sobre saúde quanto pela participação da população nos processos decisórios de desenvolvimento de novos tratamentos

Objectivos:

O objectivo deste curso é familiarizar os estudantes com alguns instrumentos conceptuais e temáticas de investigação enquadráveis na abordagem sociológica da Biotecnologia e da Regulação Social.

Objectivos específicos:

Identificar as principais abordagens e debates ao nível dos estudos sociais da biotecnologia e da biomedicina.

Discutir as consequências e implicações sociais, económicas e éticas das políticas de regulação da biotecnologia.

Compreender os diferentes usos e os significados sociais da biotecnologia.

Analisar as principais modalidades de (re)produção de desigualdades de poder, de propriedade e de interacção dos cidadãos com a biotecnologia.

Identificar e avaliar as áreas actuais de produção de conhecimentos no âmbito da biotecnologia e da saúde, em particular a reprogenética, a genómica e as novas ciências da vida.

Objectivos:

This course will provide an overview of general purpose statistical modelling and its implementation in R using a range of examples including some from the medical/public health area.

Objectives:

Provide a brief review of what statistical modelling involves, what can (and can't be) expected from it, and what toolbox of inferential approaches it has to draw upon (including use of likelihood, Bayesian/Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, and resampling ideas).

Programme:

Describe in outline some examples of Linear, Generalised Linear models and Generalised Linear Mixed Models - the most widely used classes of parametric statistical models (including both traditional likelihood-based and Bayesian approaches to fitting and assessing such models).

Describe in outline some examples of non-parametric modelling (and associated approaches to fitting and assessing such models).

Throughout the course available software to implement the various modelling methods will be illustrated (including a short introduction to the use of R and to the use of WinBUGS (for Bayesian modelling) and also to links between R and WinBUGS.

Neste curso serão abordados os conceitos e princípios subjacentes a actividades de rastreio, desde a validade e utilidade das provas de rastreio à avaliação da eficácia e qualidade do rastreio, fornecendo bases para a apreciação crítica das práticas actuais em diferentes contextos (e.g. saúde materno-infantil, doenças oncológicas e outras doenças crónicas, doenças genéticas).

 
 
Objectivos:
 
·         Formação dos profissionais de saúde preparando-os para um exercício
·         Tecnicamente diferenciado e de qualidade;
·         Desenvolvimento de rotinas de utilização dos principais grupos fármaco-
·         terapêuticos;
·         Promoção do uso racional de medicamentos;
·         Estabelecimento de princípios gerais de tratamento para as patologias
·         Mais prevalentes na comunidade;
·         Troca de experiências entre as realidades do ambulatório e hospitalar;
·         Promoção da multidisciplinaridade das equipas de profissionais de saúde;
·         Formação pós-graduada dos profissionais de saúde, valorizando a sua
·         Qualificação profissional e preparando-os para o exercício tecnicamente diferenciado da sua profissão.

Os Sistemas de Informação Geográfica - SIG disponibilizam um conjunto de ferramentas para analisar dados socioeconómicos, ambientais e de saúde, no seu contexto espacial, aumentando as capacidades analíticas.

Identificando onde os eventos ocorrem, quais as populações afectadas e a proximidade dos acontecimentos, é possível levantar hipóteses para investigação. Os SIG têm se tornado cada vez mais um meio para monitorar e analisar a distribuição das doenças no espaço.

Público alvo: este curso destina-se a apresentar os conhecimentos básicos para todos aqueles que queiram aprender a usar os SIG para analisar dados socioeconomicos, ambientais e de saúde.

O curso está dividido em aulas teóricas e práticas, onde os alunos poderão utilizar programas de SIG e dados reais, para construir indicadores e desenvolver análises espaciais.

O curso irá decorrer nos dias 12, 26 e 27 de Novembro

No final do curso os participantes deverão ser capazes de interpretar correctamente os resultados da investigação epidemiológica e conhecer os métodos presentes na maioria da investigação realizada em ciências da saúde.

Tutores:

Carlos Daniel Paulino, Giovani Silva e Paulo Soares

Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa/ Instituto Superior Técnico (EAUL/IST - UTL)

Horário:

28 de Fevereiro e 01 de Março de 2011: 9H00 – 12H30 e 14H00 – 17H30;

2 de Março de 2011: 9H00 – 13H00

Local: Rua das Taipas, 135, 4050-600 Porto

Inscrição:

Normal 300,00 euros; Estudante 200,00 euros

data limite para inscrição: 19 de Fevereiro de 2011 (após esta data acresce um valor de 100 euros)

Nº Max de Participantes: 30

Contactos: (351) 222019325 - ispup.secretaria@gmail.com; www.ispup.up.pt

Público Alvo:

Estatísticos e investigadores de todas as áreas, interessados em saber o que são métodos Bayesianos e como aplicá-los usando software livre, possuindo conhecimentos básicos de modelação estatística

Inês Sousa
Universidade do Minho

Denisa Mendonça
Instituto de Ciências Biomédicas Abel Salazar - ICBAS
Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto - ISPUP

Objectivos:

Identificar dados longitudinais.

Identificar dados de sobrevivência.

Distinguir modelos lineares sem e com erros correlacionados.

Ajustar um modelo linear de efeitos mistos a um conjunto de dados longitudinais.

Interpretar resultados obtidos de um modelo longitudinal num contexto de saúde pública.

Ajustar um modelo Cox em dados de sobrevivência.

Interpretar resultados obtidos de um modelo de Cox num contexto de saúde pública.

Henrique Barros, Institute of Public Health, University of Porto

Ana Martins, Institute of Public Health, University of Porto

Christoph Lange, Clinical Infectious Disease, Research Centre Borstel, Germany

Jeffrey V. Lazarus, Global Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria

Jessika Deblonde, International Centre for Reproductive Health, Ghent University

Joana Bettencourt, National Coordination for HIV/Aids Infection

Joana Soares Ferreira, National Coordination for HIV/Aids Infection

Lucas Wiessing, European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addition

Miriam Sabin, UNAIDS

Natália Ribeiro, Infection Control Committee and of Infectious Diseases Department, Hospital São João

Raquel Duarte, University of Porto Medical School

Pauline EMMETT
Centre for Child and Adolescent Health – University of Bristol, UK

Marion M. HETHERINGTON
Institute of Psychological Sciences – University of Leeds, UK

Carla LOPES, Elisabete RAMOS, Ana Cristina SANTOS, Andreia OLIVEIRA
Departamento de Higiene e Epidemiologia - Faculdade de Medicina da UP, Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto

Objectivo:
Conhecer e compreender os conceitos e métodos relacionados com a avaliação dos determinantes alimentares em saúde, particularizando aspectos da avaliação longitudinal da ingestão alimentar na infância. Discutir os determinantes alimentares precoces de obesidade e estratégias de prevenção.

Objectivos:

Entender a importância do espaço geográfico e das novas tecnologias de informação geográfica na análise de dados da saúde.

Aprender conceitos básicos de cartografia, de georeferenciação e de análise espacial de dados de saúde.

Aprender a utilizar os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e os GPS, nas análises de dados de saúde e ambiente.

Professor:

Carmen María Cadarso-Suárez

Unit of Biostatistics-School of Medicine.

University of Santiago de Compostela.

Programme:

0.     Introduction to R.

1. Generalized Linear Models - GLMs

1.1. Some theory about the GLM.

1.2. Estimation and inference.

1.3. GLMs with R. Practical examples.

2. Introduction to flexible regression methods

2.1. Polynomial regression. Piecewise polynomial regression.

2.2. Regression splines: B-splines (bs), natural splines (ns).

2.3. Penalized regression splines.

2.4. Smoothing regression techniques.

2.4.1. Univariate smooth functions (Smoothers).

2.4.2. Smoothing bases: P-splines (ps),  thin plate regression splines (tp),..

2.4.3. Effective number of “degrees-of-freedom” of an smoother.

2.5. Exercises with R.

3. Generalized Additive Models– GAMs

3.1. Some theory about the GAM.

3.1.1. Estimation and inference.

3.1.2. Multivariate selection of smoothing parameters.

3.2. GAM including interactions. Tensor product bases (te).

3.3. GAMs with R.

3.3.1. The mgcv package.

3.3.2. GAMs in practice: Real data examples. 

References:

Hastie T.J. and Tibshirani T.J. (1990). Generalized Additive Models. Chapman & Hall.

McCullagh P. and Nelder J.A. (1989). Generalized Linear Models. Second Edition. Chapman &Hall/CRC.

Wood S. (2006). Generalized Additive Models. An introduction with R. Chapman & Hall/CRC.

Programa Detalhado

O curso dirige-se a profissionais de saúde, dando-se preferência aqueles que trabalhem na área da tuberculose.

Será lecionado em Português e Inglês.

Tem um limite de 40 participantes.

São objetivos do curso que o participante seja capaz de: 

- Aplicar conceitos de epidemiologia na prática clínica;

- Utilizar as ferramentas diagnósticas no estudo de um doente com suspeita de tuberculose;

- Utilizar os fármacos disponíveis no tratamento da tuberculose, assim como abordar as co-morbilidades e os efeitos adversos;

- Compreender os princípios da abordagem da tuberculose multi-resistente;

- Perceber como rastrear as populações de risco;

- Saber como abordar um surto de tuberculose e compreender a dinâmica de transmissão de tuberculose numa comunidade;

São critérios de avaliação: Participação nas sessões;Teste de avaliação final de escolha múltipla; 

Clique aqui para consultar o programa. 

Poderá efetuar a sua inscrição online em www.ispup.up.pt (Eventos Internos)

Objectivos:

Este curso tem como objectivo aprofundar a compreensão de conceitos na área da bioestatística e sua aplicação na análise de modelos multivariados em Investigação clínica epidemiológica.

Metodologia de ensino:

- Exposições teóricas.

- Demonstrações práticas do processo de análise de dados (as aulas serão apoiadas pelo software estatístico SPSS).

- Exercícios práticos (com recurso ao computador) durante as sessões. 

Programa:

- Regressão Linear Múltipla: modelo de regressão linear múltipla; pressupostos; inferência sobre os parâmetros da população; coeficiente de determinação parcial e ajustado; multicolinearidade.

- Análise de Variância a mais de um factor; comparações múltiplas.

- Testes de diagnóstico: sensibilidade, especificidade, valores preditivos, curvas ROC.

- Modelos lineares generalizados: Regressão Logística e Regressão de Poisson: métodos de seleção das variáveis; interpretação dos coeficientes; odds ratios e riscos relativos ajustados; interação e confundimento.  

- Análise de sobrevivência: Noções gerais; Curvas de Kaplan-Meier; Teste do log-rank; Modelos de regressão para análise de sobrevivência (Modelo de Cox). 

 - Análise de Sobrevivência na presença de riscos competitivos: Noções gerais; Função de Incidência Cumulativa; Modelos de regressão para análise de sobrevivência na presença de riscos competitivos (Modelo de Cox por causa-específica e Modelo de Fine & Gray).

Local, datas e horário:

O Curso decorrerá na Sala de Informática do ISPUP, das 17:00 às 20:00h, nos dias 5, 7, 9, 12, 13, 15, 19 e 21 de Janeiro.

Destinatários:

O curso destina-se a profissionais da área da Saúde que pretendam aprofundar conhecimentos de estatística no desenvolvimento da sua actividade científica e profissional. É requisito de acesso a este Curso: evidenciar conhecimentos de análise estatística ou ter frequentado algum curso de \"Introdução à Bioestatística\".

O curso dirige-se a profissionais de saúde que trabalham com doentes com tuberculose.

Tem um limite de 30 participantes e a seleção será efetuada com base na avaliação do curriculum vitae.

São objetivos do curso que o participante seja capaz de:

1. Aplicar conceitos de epidemiologia na prática clinica;
2. Utilizar as ferramentas diagnósticas no estudo de um doente com suspeita de tuberculose;
3. Utilizar os fármacos disponíveis no tratamento da tuberculose, assim como abordar as co-morbilidades e os efeitos adversos;
4. Compreender os princípios da abordagem da tuberculose multi-resistente;
5. Perceber como rastrear as populações de risco;
6. Saber como abordar um surto de tuberculose e compreender a dinâmica de transmissão de tuberculose numa comunidade;

São critérios de avaliação:

1. Participação nas sessões;
2. Teste de avaliação final de escolha múltipla;

This course is designed to provide an introduction to Bayesian approaches to statistical modelling and associated methods (such as Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques and variants of that. The focus will be very much on practical implementation of the methods using the statistical programming language R and related packages (including links between R and OpenBUGS).

The course is arranged into sessions:

·         Introduction to Bayesian Modelling and MCMC

Review of the Bayesian Approach, MCMC and Hastings-Metropolis algorithm, model checking and inferential ideas.

·         Common Applications of Bayesian Modelling

Examples of implementing a range of standard models using R and links between R and OpenBUGS, including Linear and Generalised Linear Mixed models, survival models, temporal and spatio-temporal models, Generalised Additive models.

·         Practical Workshop

An opportunity for groups of participants to work through modelling examples and associated computer implementation for themselves

·         Extensions and more Advanced Ideas

A brief discussion of more advanced  techniques, including Reversible Jump (RJMCMC), and Approximate Bayesian Computation (ABC)

Enquadramento e objectivos:

Um sistema apoio à decisão é um sistema computacional interativo cujo objetivo é ajudar os decisores – profissionais de saúde – a utilizar os dados e modelos de forma a identificar e a resolver problemas com vista à tomada de decisões em saúde.

Para tal são necessárias competências nas áreas de extração de conhecimentos – data mining – usando modelos que procuram automaticamente regularidades e padrões. Esses padrões e regularidades podem ser generalizados de forma a serem úteis em decisões futuras.

São objetivos do curso que os participantes adquiram conhecimentos na utilização de uma aplicação computacional na análise estatística de dados em ambiente R e na construção de um sistema de apoio à decisão em saúde.

Destinatários:

Investigadores e estudantes universitários pré- e pós- graduados com conhecimentos de estatística descritiva e inferência básica e que pretendam aperfeiçoar as suas competências na modelação de dados supervisionados e não supervisionados utilizando as capacidades da ferramenta de acesso livre R.

Tem um limite de 15 participantes e a seleção será efetuada com base na avaliação do curriculum vitae.

Informação Geral

Responsável pelo curso: Doutor Milton Severo (Faculdade de Medicina da Universidade do Porto; Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto) é licenciado em Matemática pela Universidade de Aveiro, Mestre em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão pela Faculdade de Economia de Universidade do Porto e Doutorado em Saúde Pública pela Faculdade de Medicina da Universidade do Porto. O seu trabalho tem abordado essencialmente a modelação de problemas na área da epidemiologia, saúde pública, nutrição e educação médica. Possui mais de uma centena de trabalhos publicados a nível internacional e nacional.

Valor de Inscrição: €120 (40% de desconto para estudantes da Universidade do Porto)

Local: Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto - Rua das Taipas, nº 135, Porto

Duração e Horário: segundas, quartas e sextas, das 14h00 às 18h00.

Contactos:

Institute of Public Health, University of Porto

Rua das Taipas, nº 135, Porto (Portugal)

 Tlf. + 351 222 061 820 (Ext. 105)

Fax + 351 222 061 821

O curso dirige-se a profissionais de saúde que trabalham com doentes com tuberculose.

Tem um limite de 70 participantes e a seleção será efetuada com base na avaliação do curriculum vitae. 

Objetivos:

Proporcionar conhecimento e compreensão em estatística descritiva e conceitos básicos em estatística inferencial, frequentemente utilizados em investigação clínica e epidemiológica.

Metodologia de ensino:

- Exposições teóricas.

- Demonstrações práticas do processo de análise de dados (as aulas serão apoiadas pelo software estatístico SPSS).

- Exercícios práticos (com recurso ao computador) durante as sessões.

Programa:

- Introdução e Conceitos Gerais: enquadramento da Estatística na Investigação em Saúde; metodologia da Investigação; alguns cuidados com a informatização dos dados.

- Análise exploratória de dados e Estatística descritiva: classificação de variáveis, medidas de tendência central e dispersão, tabelas de frequência e representação gráfica de dados.

- Distribuições de probabilidade.

- Inferência Estatística: População e amostra; Métodos de Amostragem; parâmetros de uma população, estimadores e distribuição amostral; estimação pontual e intervalar. Conceitos gerais sobre testes de hipóteses e Intervalos de Confiança. 

- Testes de hipóteses e Intervalos de confiança para a média considerando uma única amostra, amostras emparelhadas e amostras independentes. Teste de hipóteses para as variâncias. 

- Análise de variância a um fator. Comparações múltiplas. 

- Testes não paramétricos.

- Inferências sobre proporções: Intervalo de confiança e Teste de hipóteses para uma proporção. Comparação de duas proporções considerando amostras independentes e amostras emparelhadas. Comparação de proporções considerando várias amostras independentes (teste Qui-quadrado)

- Regressão linear simples e correlação. 

- Leitura e análise crítica de artigos.

Destinatários:

O curso destina-se a profissionais da área da Saúde que pretendam desenvolver a capacidade crítica na análise estatística de dados de investigação clínica e epidemiológica

Docentes: 

- Denisa Mendonça 

- Laetitia Teixeira 

- Pedro Oliveira

- Milton Severo

- Álvaro Azevedo

Local, datas e horário:

O Curso decorrerá na Sala de Informática do ISPUP, das 17:00 às 20:00h, nos dias 17, 19, 21, 24, 26 e 28 de Novembro e 1 e 3 de Dezembro.

· Identificar e avaliar os fundamentos, limites e potencialidades da metodologia qualitativa em contextos relacionados com a saúde.

· Analisar a adequabilidade das diversas estratégias de investigação qualitativa na área da saúde.

· Compreender as dimensões éticas implicadas no uso da metodologia qualitativa.

· Desenhar um projeto de investigação qualitativa em saúde.

· Conhecer os critérios de publicação de artigos científicos.

· Identificar software de apoio à análise de dados qualitativos em saúde.

O curso dirige-se a profissionais de saúde que trabalham com doentes com tuberculose.

Tem um limite de 70 participantes e a seleção será efetuada com base na avaliação do curriculum vitae.

Responsável pelo curso: Doutora Raquel Duarte (Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho; Centro Diagnóstico Pneumológico; Faculdade de Medicina da Universidade do Porto; Centro de Referência para a TBMR da Região Norte; Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto)

Valor de Inscrição:  €30

9:00 Epidemiologia da tuberculose

9:30 Diagnóstico e tratamento

10:30 Abordagem dos efeitos adversos aos fármacos

11:00 - 11:15 intervalo para café

11:15 Rastreios - quem e como rastrear?

12:15 Discussão de casos práticos

O Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto em colaboração com a Sociedade Portuguesa de Pneumologia organizam o Curso:

Tuberculose

O curso dirige-se a profissionais de saúde que trabalham com doentes com tuberculose.

Tem um limite de 50 participantes e a seleção será efetuada com base na avaliação do curriculum vitae.

São objetivos do curso que o participante seja capaz de:

- Aplicar conceitos de epidemiologia na prática clinica;

- Utilizar as ferramentas diagnósticas no estudo de um doente com suspeita de tuberculose;

- Utilizar os fármacos disponíveis no tratamento da tuberculose, assim como abordar as co-morbilidades e os efeitos adversos;

- Compreender os princípios da abordagem da tuberculose multi-resistente;

- Perceber como rastrear as populações de risco;

- Saber como abordar um surto de tuberculose e compreender a dinâmica de transmissão de tuberculose numa comunidade;

São critérios de avaliação:

- Participação nas sessões;

- Teste de avaliação final de escolha múltipla;