Corso in Evidenza per le risposte di salute pubblica: Metodi statistici in epidemiologia
Amsterdam, Paesi Bassi
DURATA
2 Weeks
LINGUE
Inglese
RITMO
Tempo pieno
SCADENZA DELLA DOMANDA
15 Feb 2025
LA PRIMA DATA DI INIZIO
14 Apr 2025
TASSE UNIVERSITARIE
EUR 1.980 *
FORMATO DI STUDIO
Nel campus
* quota early bird: 1.584 EUR se pagata entro il 15 gennaio 2025.
Introduzione
Questo corso di due settimane è stato progettato per fornire competenze statistiche avanzate, fondamentali per prendere decisioni informate nel campo della salute pubblica. Il corso approfondisce le metodologie essenziali per la pianificazione di indagini epidemiologiche sul campo, il calcolo della dimensione del campione e l'analisi di dati complessi in Stata per affrontare le sfide più urgenti della salute pubblica.
accreditamento
Questo corso è accreditato anche per il Master of Science in Public Health and Health Equity, organizzato dal KIT Institute e dal tropEd, una rete di istituzioni europee per l'istruzione superiore nel campo della salute internazionale.
Ammissioni
Curriculum
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Pianificazione dell'indagine epidemiologica sul campo
- Domande di ricerca, sviluppo del protocollo, piano di analisi dei dati, manuale di campo
- Calcoli della dimensione del campione e metodi di campionamento
- Analisi di dati di indagini complesse: clustering e ponderazione
- Regressione lineare e logistica in Stata e creazione di modelli multivariati
Content
Questo corso copre una gamma completa di metodi statistici essenziali per le risposte di sanità pubblica basate sulle prove. Inizierai imparando gli aspetti pratici della pianificazione di indagini epidemiologiche sul campo, tra cui la formulazione di domande di ricerca, lo sviluppo di un protocollo, manuali di campo e la formulazione di piani di analisi dei dati.
Successivamente, approfondirai le componenti statistiche, tra cui i calcoli delle dimensioni del campione e vari metodi di campionamento per garantire la precisione statistica e la rappresentatività dei risultati della ricerca.
Il corso esplorerà poi tecniche avanzate per l'analisi di dati di indagini complesse, come il clustering e la ponderazione, per estrarre informazioni significative.
Inoltre, imparerai a costruire modelli di regressione lineare e logistica in Stata. Imparerai a costruire modelli multivariati epidemiologicamente validi, operazionalizzando e selezionando variabili in base a framework concettuali pertinenti.
This course is tropEd accredited and can be followed as a stand-alone course or as a specialisation course of the Master in Public Health and Health Equity programme.
Learning methods
La partecipazione a questo corso prevede una combinazione di lezioni interattive, workshop pratici, casi di studio e discussioni di gruppo. I partecipanti applicheranno le conoscenze teoriche attraverso esercizi pratici su set di dati reali basati su Stata e domande di ricerca. Feedback e guida da parte di istruttori esperti faciliteranno un'esperienza di apprendimento immersiva, promuovendo il pensiero critico e le capacità di risoluzione dei problemi essenziali per guidare le risposte di salute pubblica basate sulle prove.
Assessment:
For participants who wish to receive a certificate of completion of the course, including the ECTS credits, the assessment is required.
If you do not wish to do the assessment, you can receive a certificate of attendance of the course.
Esito del programma
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Formulare domande di ricerca per indagini epidemiologiche sul campo in base alle esigenze informative degli stakeholder, sviluppare protocolli, piani di analisi dei dati e manuali sul campo per garantire una pianificazione e un'esecuzione complete
- Calcolare le dimensioni appropriate del campione e selezionare metodi di campionamento per garantire la precisione statistica e la rappresentatività dei dati del sondaggio nella ricerca sulla salute pubblica
- Analizzare dati di indagini complesse utilizzando tecniche statistiche pertinenti come il clustering e la ponderazione
- Applicare tecniche di regressione lineare e logistica in Stata per condurre analisi di regressione semplice e multipla e costruire modelli multivariati basati su quadri concettuali epidemiologicamente solidi