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Bioestatística, Informação e Decisão em Saúde II

Código: MI329     Sigla: BIOINFDS_II

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Medicina

Ocorrência: 2019/2020 - 2S (de 10-02-2020 a 31-07-2020) Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento Medicina da Comunidade, Informação e Decisão em Saúde
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Medicina

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIMED 292 Mestrado Integrado em Medicina- Plano oficial 2013 (Reforma Curricular) 3 - 3 30 81

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Luís Filipe Ribeiro de Azevedo Regente
Pedro Pereira Rodrigues Regente

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Desenvolver as noções teóricas em bioestatística, informação e leitura crítica de evidência e adquirir as aptidões práticas necessárias à sua integração na decisão em cuidados de saúde.

Resultados de aprendizagem e competências

O formando deverá:


1) conceptualizar o processo de pesquisa do conhecimento orientado para uma questão de investigação em saúde

2) apreender a necessidade de qualificar a investigação biomédica a que terá acesso quanto à sua adequação e validade (de acordo com as diferentes tipologias de questões)

3) interiorizar o conceito de integração na prática clínica (aplicabilidade e explicitação básica do processo de decisão) de acordo com os valores do doente e experiência do próprio clínico

4) tomar contacto com diversas formas de formalização da evidência no processo de decisão que possam, de forma válida, sistemática e consistente, apoiar a sua própria decisão no contexto da prática clínica

5) compreender a existência de outras perspetivas em decisão em saúde

Modo de trabalho

Presencial

Programa

• Decisão em saúde na avaliação de tecnologias, investigação clínica e em serviços de saúde;
• Abordagem faseada ao processo de decisão em saúde – medicina baseada na evidência;
• Análise crítica de estudos para questões específicas;
• Estudos de síntese de evidência – revisões sistemáticas e estudos de meta-análise;
• Metodologias de valorização de resultados – preferências, utilidades e QALYs;
• Avaliação económica e medição de custos em saúde;
• Noções básicas de análise de decisão:
   ◦ estruturação e análise do processo de decisão;
   ◦ construção e interpretação de árvores de decisão;
   ◦ gestão da incerteza, análise de limiar, análise de sensibilidade e modelação;
• Sistemas de apoio à decisão:
   ◦ formalização de algoritmos de decisão a partir de guidelines;
   ◦ árvores de decisão e modelos gráficos de probabilidade.
   ◦ inteligência artificial e extração de conhecimento de dados;
   ◦ sistemas baseados em guidelines e síntese de evidência;
   ◦ avaliação de sistemas de apoio à decisão clínica.

Bibliografia Obrigatória

M. G. Myriam Hunink, Paul P. Glasziou, Joanna E. Siegel, Jane C. Weeks, Joseph S. Pliskin, Arthur S. Elstein, Milton C. Weinstein; Decision Making in Health and Medicine: Integrating Evidence and Values, Cambridge University Press, 2001
Michael F. Drummond, Bernard J. O'Brien, Greg L. Stoddart, George W. Torrance; Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programs, Oxford University Press, 1997
Marthe R. Gold, Joanna E. Siegel, Louise B. Russell, Milton C. Weinstein; Cost-Effectiveness in Health and Medicine, Oxford University Press, 1996
Dinis-Ribeiro M; Relatório Pedagógico relativo ao ensino de uma unidade curricular de “Evidência na Decisão”. Provas de Agregação, Faculdade de Medicina da Universidade do Porto, 2009
Sackett DL et al; Evidence-Based Medicine: how to practice and teach EBM, Churchill Livingstone, 2000
Berner E.; Clinical decision support systems: theory and practice, Springer Verlag, 2006

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Genericamente, após a exposição teórica de cada tópico descrito para a disciplina haverá lugar à criação de grupos de trabalho prático e análise crítica e à realização individual de exercícios, utilizando fundamentalmente uma plataforma de e-learning otimizada para o ensino da disciplina. Além disso, os alunos serão introduzidos a softwares próprios de análise de decisão e apoio à decisão.

Aulas teóricas (12 horas) e teórico-práticas (18 horas) com apresentação e discussão de temas, exercícios em grupo e individuais, com interpretação de artigos científicos e resultados provindos de software específico.

A disciplina terá a sua avaliação resultante fundamentalmente da realização de um exame teórico (80%) e avaliação distribuída nas aulas práticas (20%). Apenas a componente de exame teórico é passível de recurso.

O exame é composto por perguntas de escolha múltipla com resposta simples, perguntas de resposta breve e de desenvolvimento curto. Não é permitido o uso de calculadora ou qualquer outro dispositivo electrónico. O exame terá a duração máxima de 90 minutos.

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 80,00
Participação presencial 10,00
Teste 10,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 51,00
Frequência das aulas 30,00
Total: 81,00

Obtenção de frequência

Presença em 75% das aulas.

Fórmula de cálculo da classificação final

A disciplina terá a sua avaliação resultante fundamentalmente da realização de um teste teórico (80%) e avaliação prática (20%). A avaliação prática é composta por testes realizados no final de cada aula prática (10%) e avaliação contínua com base na participação dos estudantes nas aulas (10%). A avaliação prática (distribuída) obtida em anos anteriores não será considerada, excepto em casos estritamente pontuais, explicitamente justificados e expressamente requisitados ao regente no início da UC.

Observações

Para obterem aprovação, os alunos deverão obter aprovação (i.e. classificação igual ou superior a 9.5 valores em 20) em cada uma das componentes de avaliação (exame e avaliação distribuída).
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