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[ms_accordion_item title=”Docentes” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Armando Rogério Martins Teixeira Pinto
Hernâni Manuel da Silva Lobo Maia Gonçalves
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Língua de trabalho” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Português – Suitable for English-speaking students
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Objetivos de aprendizagem” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
- Explicar os fundamentos teóricos e práticos da aplicação de métodos estatísticos avançados aplicados à investigação clínica, em serviços de saúde e em avaliação de tecnologias de saúde;
- Estender o conceito de regressão linear para modelos lineares generalizados (GLM);
- Usar métodos específicos para dados de tempo até o evento (análise de sobrevivência);
- Interpretar resultados de GLM multivariável, em particular regressão linear e regressão logística, incluindo interação entre variáveis;
- Integração dos pontos de vista estatísticos e clínicos no desenvolvimento e avaliação de modelos de regressão;
- Explicar os conceitos de regressão de Poisson e os fundamentos de dados em falta, “propensity scores” e dados longitudinais.
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[ms_accordion_item title=”Resultados de aprendizagem e competências” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
No final desta unidade curricular, os alunos deverão adquirir conhecimento e compreensão das características e pressupostos dos métodos estatísticos avançados abordados. Com estes resultados de aprendizagem, os alunos devem adquirir competências de identificação do(s) método(s) mais adequado(s) para uma determinada situação e ser capazes de realizar uma compreensão crítica dos resultados obtidos.
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[ms_accordion_item title=”Modo de trabalho” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Presencial
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[ms_accordion style=”simple” type=”1″ class=”” id=””] [ms_accordion_item title=”Conteúdos programáticos” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
- Análise de regressão linear multivariável;
- Análise de regressão logística simples e multivariável;
- Desenvolvimento e avaliação de modelos de regressão linear e logística;
- Análise de sobrevivência;
- Introdução aos conceitos de regressão de Poisson, dados em falta, “propensity scores” e dados longitudinais.
Salientamos que as UCs de Projeto de Tese de Doutoramento I, II funcionam de forma autónoma. No entanto, existe uma sedimentação realizada de forma sequencial e progressiva dos conhecimentos, aptidões e competências adquiridos em cada uma das UC
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[ms_accordion_item title=”Metodologias de ensino” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
As metodologias de ensino e atividades de aprendizagem incluem:
- Apresentação de cada tópico teórico;
- Sessão tutorial com discussão em grupo e exercícios de resolução;
- Utilização de plataforma eletrónica otimizada (Moodle) para armazenamento dos materiais do curso, avaliação e contacto entre alunos e docentes.
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[ms_accordion_item title=”Tipo de avaliação” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Avaliação distribuída sem exame final
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[ms_accordion_item title=”Bibliografia principal” color=”” background_color=”” close_icon=”” open_icon=”” status=”open”]
Pagano, M. & Gauvreau, K. ; Princípios de bioestatística , Cengage Learning., 2004
Campbell, M.J; Statistics at Square Two: Understanding Modern Statistical Applications in Medicine, BMJ Books, 2001
Altman, D. ; Practical Statistics for Medical Research, Chapman & Hall/CRC. , 1999
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