Os investigadores na área da saúde necessitam ler regularmente artigos científicos que frequentemente utilizam metodologias estatísticas de regressão. A compreensão destas metodologias estatísticas e a correta interpretação dos seus resultados é fundamental para uma análise crítica dos artigos e completo entendimento das conclusões que poderão ou não ser tiradas.
A unidade de formação proposta está de acordo com as três áreas do plano estratégico da Universidade do Porto para o período 2016-2020:
- a Educação e Formação, permitindo a formação multidisciplinar contínua dos estudantes e profissionais da UP;
- a Investigação, criando investigadores mais críticos e instruídos;
- a Terceira Missão das Universidades, assente em princípios orientadores como a qualidade, a multidisciplinaridade, a cooperação, a internacionalização, a racionalização e a postura de abertura e intervenção, fatores para os quais o curso também foi pensado.
Objetivos
Esta unidade de formação contínua pretende colocar os estudantes em contacto com tópicos em análise de regressão de dados na área da saúde, proporcionando-lhes dessa forma um conhecimento que lhes será útil na não só na utilização deste tipo de metodologias estatística como também na interpretação dos resultados presentes nos artigos científicos que tem que ler no âmbito das suas atividades clínicas e/ou de investigação.
Competências Profissionais
No final da unidade de formação os estudantes deverão ser capazes de usar técnicas de regressão linear e logística múltiplas para fazer uma análise de dados simples com software adequado. Os estudantes devem também ser capazes de interpretar os coeficientes resultantes destas técnicas e avaliar os modelos criados.
Informações
Regime de frequência: presencial
Idioma de lecionação: totalmente em inglês.
Vagas: máx: 30/mín: 10
Destinatários:Profissionais de saúde e investigadores na área da saúde.
Condições especificas de acesso:
Poderão candidatar-se a esta unidade de formação licenciados e estudantes de ensino superior nas áreas de Ciências da Saúde, Matemática, Informática ou afins. Os formandos deverão ter noções básicas de estatística descritiva e inferencial em dados de saúde. Sem pré-requisitos especiais.
Critérios e subcritérios de seleção e seriação dos candidatos:Será atribuída pontuação (0 a 20) às candidaturas, de acordo com as seguintes características dos candidatos:
- estudantes do ensino superior, profissionais ou investigadores provenientes de cursos de área das ciências da Saúde – 20 pontos;
- estudantes do ensino superior, profissionais ou investigadores de todas as áreas, que desejem aprofundar conhecimentos específicos sobre esta temática – 16 pontos;
- outros candidatos, que demonstrem interesse pela área, preferencialmente com grau académico de nível superior, ou co frequência universitária – 10 pontos.
Critério de desempate de candidatos:
Em caso de empate será considerada a experiência profissional do/a candidato/a.
Candidaturas on-line: 26.11 a 13.01.2022
Prazo para afixação de resultados provisórios: NA
Modo de notificação dos candidatos: por e-mail para o endereço eletrónico indicado na candidatura.
Audiência Prévia: NA
Prazo para afixação de resultados definitivos: 14.01.2022
Modo de notificação dos candidatos: por e-mail para o endereço eletrónico indicado na candidatura
Prazo para a apresentação da reclamação dos candidatos: 17 a 18.01.2022
Prazo para a publicação da decisão de reclamações: 19.01.2022
Matrículas on-line: 20 a 31.01.2022
Propina: 175¤+2¤ (seg. escolar)
. 25% de desconto para formandos que se inscrevam em mais do que uma unidade de formação da Winter School 2022, da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto.
. 25% de desconto para estudantes inscritos em cursos de doutoramento, mestrado, especialização ou estudos avançados do MEDCIDS.
. Claboradores e Investigadores do MEDCIDS - Departamento de Medicina da Comunidade, informação e Decisão em Saúde e do CINTESIS - Centro de Investigação em Tecnologias e Serviços de Saúde - Gratuito.
A insenção de propina carece de autorização do diretor do Departamento/Investigador Principal da Unidade de Investigação, até ao limite de 7 formandos.
Os descontos não são cumulativos.
Calendarização: 7 a 11 de fevereiro de 2022
Local: FMUP
Comentários
Para auxiliar a submissão da Candidatura, pode consultar o
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Guia de Apoio (2).
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Contactos
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