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Programa Online
de Inferência Científica

Amplie seu pensamento científico: formule perguntas diretas e relevantes, construa estratégias de investigação que resultem em inferências científicas precisas e válidas.

“Ciência é a arte de inferir a realidade invisível com base na limitada observação do universo.” Luis Correia

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Apresentação do Programa

Luis Correia

Médico Cardiologista
Livre-docente em Cardiologia, UFBA
Doutor em Medicina e Saúde, UFBA
Mestre em Saúde Pública, Johns Hopkins School of Public Health
Professor Adjunto, Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública
Pesquisador da Emory School of Public Health – Departamento de Epidemiologia, Atlanta
Editor-Chefe, Journal of Evidence-Based Healthcare
Pesquisador do CNPQ – Nível II
Diretor Adjunto do Choosing Wisely Brasil
Assessor Científico do Conass e Membro do Conitec

Sobre o curso

Este curso é uma versão ampliada da Disciplina de Epidemiologia Quantitativa da Pós-graduação de Medicina e Saúde da Escola Bahiana de Medicina e Saúde Pública, curso ministrado por Luis Correia nos últimos 18 anos.

Ciência não é prova da realidade. Ciência é estimativa da realidade. O desafio do cientista é prover estimativas precisas e válidas, o que depende da qualidade da observação, das estratégias analíticas e dos modelos de pensamento.

Este é um curso de estratégia científica. Não há “desenhos de estudo” predefinidos: cabe ao cientista compreender a pergunta da pesquisa e elaborar uma estratégia factível e confiável. Para isso, é essencial dominar as diferentes abordagens descritivas, preditivas e causais.

O diferencial deste curso está nos pilares que sustentam o entendimento do método científico: a estrutura da pergunta, a forma de pensar a população do estudo, como as variáveis serão mensuradas e, especialmente, a compreensão do significado de inferência estatística e inferência causal.

Objetivos

  • Habilidade de identificar a tipo de pergunta da pesquisa (descrição, causalidade ou predição), processo essencial para nortear a construção da estratégia científica e interpretação dos dados observados.
  • Conhecimento de conceitos populacionais (alvo, fonte e amostra) visando a habilidade de planejar um processo de seleção que preserve a validade interna e otimize a validade externa da pesquisa.
  • Conhecimento do significado de variáveis como substitutos de construtos da realidade e habilidade de escolha de variáveis apropriadas de acordo com o modelo causal ou preditivo.
  • Conhecimento dos processos de classificação ou mensuração de variáveis e habilidade de escolha métodos apropriados de observação.
  • Conhecimento dos processos que promovem viés de confusão, seleção e informação, e habilidade de desenvolver estratégias que otimizem a validade interna dos estudos.
  • Conhecimento e aplicação de conceitos de validade externa, generalização e transportabilidade.
  • Conhecimento de desenhos de estudos observacionais, experimentais e quase-experimentais e suas aplicações, e desenvolvimento da habilidade de escolha de um desenho baseado no equilíbrio entre validade e factibilidade.
  • Conhecimento sobre precisão e estimativa de efeito, e habilidade de planejamento analítico do estudo.

Esse curso serve para mim?

Público do curso

Este curso é voltado para quem busca conhecimento sólido e domínio da inferência científica, com o propósito de gerar informações confiáveis e relevantes para a ciência da saúde.
1
Pesquisadores e acadêmicos da área da saúde que desejam aprofundar seus conhecimentos e habilidades em inferência científica.
2
Mestrandos e doutorandos em saúde, interessados em complementar sua formação com conteúdos que aprimoram os modelos de pensamento científico.
3
Estudantes de graduação que aspiram a uma carreira em pesquisa, desde o início fundamentada em conhecimentos e habilidades metodológicas complexas.
4
Pesquisadores de outras áreas do conhecimento que desejam aplicar fundamentos científicos gerais em seus contextos específicos.
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“Os princípios da pesquisa epidemiológica parecem enganosamente simples, o que leva algumas pessoas a acreditar que podem dominar as estratégias aplicando o senso comum. O problema desta visão é que o tipo de senso comum necessário pode ser difícil de alcançar sem treinamento profundo dos conceitos e métodos de inferência científica.”

Kenneth Rothman

“Visando benefícios para a sociedade, não devemos apenas fazer pesquisa, devemos fazer pesquisa bem-feita. Precisamos de menos pesquisas, melhores pesquisas e pesquisas feitas pelas razões certas”.

Douglas Altman

“Inferência científica não é o mesmo que descrever a verdade. Ciência é como ver fumaça e inferir que há fogo. É um processo complexo de pensamento que requer responsabilidade”.

Luis Correia

Módulos do curso

(Clique no +)

Pilares da Inferência Científica

1. Inferência Científica: a verdade não observável.
2. Como fazer inferência científica
3. Dimensões epidemiológicas
4. Dimensão preditiva
5. Dimensão causal
6. Para que servem estudos descritivos?
7. Causalidade não é palavrão
8. Comentário Quiz 2
9. Juntando os pontos da pergunta da pesquisa
10. Desenhos de estudos de acordo com estratégia e dimensão
11. Objetivos Inferenciais: a pergunta da pesquisa
12. Validade Interna e Externa

População
  1. Introdução do módulo
  2. O que é população?
  3. Quais os níveis populacionais em epidemiologia?
  4. O que é representatividade?
  5. O que é generalização
  6. Inferência Populacional
  7. Impacto da perda de representatividade
  8. Como generalizar após estudo concluído
  9. Construção da População I: Identificando risco
  10. Construção da População II: representatividade
  11. Construção da População III: exclusões
  12. Amostragem Probabilística
  13. Amostragem Não Probabilística
  14. Viés de Seleção I
  15. Viés de Seleção II
Mensuração
  1. O que é uma variável?
  2. Função da variável I: descritiva (evento versus estado)
  3. Funções das variáveis II: causais
  4. Função das variáveis III: preditivas
  5. Escolha das variáveis em 4 dimensões
  6. Validade de Construto
  7. Validade de Critério I: tipos e origem dos erros
  8. Validade de Critério II: erro de descrição
  9. Validade de Critério III – diferencial versus não diferencial
  10. Validade de Critério IV: erro de associação não diferencial
  11. Validade de Critério V: erro de associação diferencial
  12. Causas e Prevenção dos Erros
  13. Correção a posteriori
  14. Tipos de Variáveis
    Relevância e trade-off
  15. Factibilidade
  16. Processo completo de escolha das variáveis
Inferência Causal
  1. O que é causa?
  2. Definição Epidemiológica de Causalidade
  3. Permutabilidade e
  4. Efeito de Confusão
    Método de Permutabilidade
  5. Método de Permutabilidade Condicional
  6. Escolha de Confundidores
  7. Identificação de colisores, mediadores e descendentes
  8. Direct Acyclic Graphs
  9. O Sentido da Confusão (positiva ou negativa)
  10. Ajuste por método de estratificação
  11. Ajuste por regressão multivariada
  12. Ajuste por escore de propensão
  13. Estudo de Fatores de Risco versus Inferência Causal
  14. Interação (modificação de efeito)
  15. Análise de Mediação (caso do exercício)
  16. Desenhos Tradicionais de Inferência Causal
  17. Estratégias para estudos de coorte
  18. Estratégias para estudos caso-controle
  19. Estratégias para estudos transversais
  20. Medidas de Associação
  21. Odds Ratio
  22. Risco Atribuível Populacional
  23. Revisitando ensaios clínicos randomizados
  24. Desenhos Especiais de Inferência Causal
  25. Força de Associação: necessário e suficiente
Inferência Preditiva
  1. O Que é Predição?
  2. Incerteza Preditiva
  3. Dimensões Preditivas
  4. Desenhos de Estudos de Predição
  5. Confiabilidade
  6. Por que confiabilidade impacta em validade?
  7. Como medir confiabilidade
  8. Validade: classificatória e numérica
  9. Validade Classificatória: Sensibilidade e Especificidade
  10. Validade Classificatória: Curva ROC
  11. Calibração e Discriminação
  12. Calibração e Discriminação por Regressão
  13. Calibração e Discriminação da Probabilidade
  14. Modelos Lineares de Regressão
  15. Seleção de Variáveis e Construção do Modelo
  16. Validação Interna e Externa
  17. Estratégias de qualidade diagnóstica
  18. Estratégias de qualidade prognóstica
  19. Representatividade e Generalização
Inferência Descritiva
  1. Objetivo de Estudo Descritivo
  2. Precisão e Validade de Estudos Descritivo
  3. Estudos Descritivos Compartivos
Inferência Estatística
  1. Estimand, Estimator, Estimate
  2. Origem da Variabilidade Randômica
  3. Erro-Padrão Parte I – Definição
  4. Erro-Padrão Parte II – Como medir?
  5. Consistência do Estimator
  6. Resumo dos Primeiros 5 vídeos
  7. Intervalo de Confiança I: Descrição da Precisão
  8. Intervalo de Confiança II: Interpretação Probabilística
  9. Intervalo de Confiança III: Significado dos Valores
  10. Valor de P: interpretação correta (divergência)
  11. Cálculo do Valor de P
  12. A Crítica ao Teste de Significância Estatística
  13. A Solução para P-Hacking
  14. Conclusão Baseada em Estimativa
  15. Cálculo do Tamanho Amostral para Precisão
  16. Evoluindo de Teste Estatístico para Estimator
  17. Escolha do Estimator (Modelos Lineares Generalizados)
  18. Importância de Modelos Estatísticos
  19. Estatística Bayesiana
Guia para Construção de Projeto de Pesquisa
  1. Aula 1 – Guia Estratégico para Projeto de Pesquisa
  2. Guia 1. Concepção de Estudos de Causalidade Arquivo
  3. Guia 2. Concepção de Estudos Descritivos Arquivo
  4. Guia 3. Concepção de Estudos de Predição Arquivo
  5. Aula 2 – Assessoria Científica
  6. Guia 4 – Pesquisa Sistemática da Literatura
  7. Aula 3 – Objetivo Científico I – Propósito e Metas
  8. Aula 4 – Objetivo Cientítico II – A Meta Específica
  9. Aula 5 – Objetivo Científico III – Propósito
  10. Guia 5. Objetivos da Pesquisa (Aulas 3, 4 e 5)
  11. Aula 6 – Justificativa
  12. Guia 6 – Justificativa (Specif Aims Page)
  13. Aula 7 – Factibilidade Científica
  14. Aula 8 – Factibilidade Gerencial
  15. Aula 9 – Factibilidade Ética
  16. Guia 7 – Factibilidade Científica, Gerencial e Ética (Aulas 7, 8 e 9)
  17. Estilo de Escrita Eficiente

O que você terá acesso

1 ano de acesso

110 aulas em streaming, divididas didaticamente em 10 módulos. Testes de autoavaliação por etapas

Conteúdo atualizado

Nossa comunidade é viva, atualizamos constantemente o conteúdo com novas ideias

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