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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE
Insegnamento
METODI STATISTICI PER L'EPIDEMIOLOGIA
SCP4063806, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
STATISTICA PER LE TECNOLOGIE E LE SCIENZE
SC2094, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICAL METHODS FOR EPIDEMIOLOGY
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-lauree-triennali
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile ALESSANDRA ROSALBA BRAZZALE SECS-S/01
Altri docenti GIOVANNA BOCCUZZO SECS-S/05

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 5.0
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/05 4.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 3.5 28 59.5
LEZIONE 5.5 36 101.5

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
3 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 BRAZZALE ALESSANDRA ROSALBA (Presidente)
BOCCUZZO GIOVANNA (Membro Effettivo)
VENTURA LAURA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenza di base di SAS.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso consente di impadronirsi delle definizioni, dei modelli e dei metodi statistici fondamentali utilizzati in epidemiologia. In particolare, al termine del corso, lo studente avrà acquisito la padronanza:
i) dei tipi di studio epidemiologico e delle relative misure di occorrenza e di effetto.
ii) dei concetti di causalità, confondente e modificatore d'effetto e degli strumenti per trattarli.
iii) della costruzione di un campione adeguato per la conduzione di uno studio epidemiologico.
Modalita' di esame: Prova pratica in aula informatica (SAS) e esame orale con discussione di un’esercitazione finale. L'esercitazione finale, sviluppata singolarmente o a coppie, verte sullo studio di un problema basato sull’analisi di dati reali. Il tema è concordato col docente.
Criteri di valutazione: La valutazione si basa sulle conoscenze e abilità manifestate durante la prova pratica (1/5) e durante l'esame orale (2/5), e sull’esercitazione finale (2/5). Il giudizio finale è una media ponderata dei voti assegnati alle tre prove.
Contenuti: - Definizione e obiettivi dell’epidemiologia.
- Il concetto di causalità e tipi di relazioni causali. Diagrammi causali. Confondente e modificatore d’effetto.
- Tipi di studi epidemiologici: studi sperimentali (clinical trials, field trials, community intervention trials) e non sperimentali (di coorte, caso-controllo, trasversali, di mortalità proporzionale, ecologici).
- Misure di occorrenza di malattia e mortalità: incidenza puntuale, cumulata, prevalenza. Relazione fra incidenza e prevalenza. Rappresentazioni grafiche (mappe) di indicatori di morbosità e mortalità nel territorio.
- Analisi del rischio di malattia in funzione di un fattore di esposizione. Effetti assoluti e relativi. Rischio relativo, rischio attribuibile, odds-ratio. Relazione fra rischio relativo e odds ratio.
- Inferenza su incidenza, prevalenza, rischio relativo e odds-ratio. Errore di primo e secondo tipo, calcolo della numerosità campionaria.
- Metodi per depurare dall’effetto di confondenti: randomizzazione (studi sperimentali), stratificazione, standardizzazione, appaiamento (qualsiasi studio).
- Inferenza sull’odds ratio in presenza di stratificazione (Mantel-Haenszel, logit, massima verosimiglianza) e appaiamento (test di McNemar).
- Regressione logistica per studi di coorte, studi caso-controllo e caso-controllo con appaiamento 1:1.
- Altre fonti di distorsione delle stime: selection bias (auto-selezione, distorsione, diagnostica), misclassificazione (differenziale e non differenziale), problemi d rappresentatività e generalizzabilità.
- Le principali fonti di dati in ambito sanitario ed epidemiologico e loro potenzialità informative: le rilevazioni
tramite schede di dimissione ospedaliera, certificati di assistenza al parto, cause di morte, sistema informativo del Ministero della Salute, registri di patologia. Definizione e trattamento dei dati sensibili.
- Programmazione e valutazione dei servizi socio-sanitari: il Servizio Sanitario nazionale, il Piano Sanitario Nazionale, i Piani Sanitari regionali e i Piani di zona. I livelli essenziali di assistenza (LEA). Bisogni di salute e offerta di servizi.
- Il processo di valutazione dei servizi socio-sanitari: indicatori di risorse, di processo, di prodotto. Definizione di benchmark. Analisi dell’efficacia dei servizi. Sintesi degli indicatori. I sistemi informativi socio-sanitari.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il corso si avvale di lezioni frontali, esercitazioni carta e penna, laboratori SAS in aula informatica e gruppi di lettura. Sono inoltre previste delle conferenze didattiche tenute da esperti del settore.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: - Dispense fornite dal docente (che non sostituiscono i testi di riferimento).
- Vineis P., Duca P. e Pasquini P. (1987). Manuale di metodologia epidemiologica. Numero speciale di Epidemiologia e Prevenzione n.32-33.
- dos Santos S. (1999). Cancer Epidemiology: Principles and Methods. Monografia IARC.
Testi di riferimento:
  • Kenneth J. Rothman, Sander Greenland, Timothy L. Lash, Modern Epidemiology. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2008. (4 copie disponibili in biblioteca: 1 del 2008 e 3 del 1986; vanno bene entrambe le edizioni) Cerca nel catalogo
  • David W. Hosmer, Stanley Lemeshow, Applied Logistic Regression. New York: Wiley, 2000. (3 copie in biblioteca: vanno bene anche le edizioni precedenti al 2000) Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem based learning
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Working in group
  • Questioning
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • SAS

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Salute e Benessere Istruzione di qualita'