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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
STATISTICA MEDICA ED EPIDEMIOLOGIA PROGREDITO
SCP4063368, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese EPIDEMIOLOGY AND STATISTICAL METHODS FOR MEDICAL RESEARCH (ADVANCED)
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-laurea-magistrale
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 GIOVANNA BOCCUZZO SECS-S/05
Altri docenti ALESSANDRA ROSALBA BRAZZALE SECS-S/01

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

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

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 4.5 32 80.5
LEZIONE 4.5 32 80.5

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
4 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 BOCCUZZO GIOVANNA (Presidente)
BRAZZALE ALESSANDRA ROSALBA (Membro Effettivo)
VENTURA LAURA (Membro Effettivo)
3 Commissione a.a. 2017/18 01/10/2017 08/11/2018 BOCCUZZO GIOVANNA (Presidente)
BRAZZALE ALESSANDRA ROSALBA (Membro Effettivo)
VENTURA LAURA (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Statistica progredito
Trattandosi di un corso progredito, gli studenti devono avere conoscenze di base di epidemiologia e di statistica medica.
Conoscenza di base di R e di SAS.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso fornisce metodi e strumenti avanzati per la ricerca clinica ed epidemiologica. In particolare, al termine del corso lo studente avrà le competenze necessarie per coordinare gli aspetti statistici di studi epidemiologici, dall'impostazione dello studio alla stesura del rapporto finale.
Modalita' di esame: Esame orale con discussione di un’esercitazione finale, e presentazione in gruppi di un tema di natura metodologica, epidemiologica o di attualità. L’esercitazione finale, sviluppata singolarmente o a coppie, verte sullo studio di un problema basato sull’analisi di dati reali. I temi sono concordati col docente.
Criteri di valutazione: La valutazione si basa sia sulle conoscenze manifestate durante l'esame orale sia sull’esercitazione finale e la presentazione. Il voto finale è una media pesata dei voti riportati nelle tre parti, con pesi pari a 2/5 per la prova orale, 2/5 per l’esercitazione finale, e 1/5 per la presentazione in aula. Le valutazioni ottenute nell’esercitazione finale e nella presentazione rimangono valide per un anno, anche se la prova orale non dovesse essere sufficiente. Queste due valutazioni sono rese note prima della prova orale.
Contenuti: 1. Richiami ai tipi di studio in epidemiologia. Studi caso-controllo: selezione dei casi e dei controlli, case-cohort studies, studi caso-controllo cumulati, studi caso-controllo con casi prevalenti. Richiami alle misure di occorrenza di malattia e di associazione fra malattia e fattore di rischio, ai concetti di confondente e modificatore di effetto.
2. Epidemiologia sociale. Metodi di controllo dei confondenti in studi osservazionali: regressione logistica per dati appaiati, propensity score matching, analisi con risposta ordinale; misure di salute della popolazione e di livello socio-economico; diseguaglianze di salute: misura e decomposizione; analisi di mediazione; esperimenti naturali e variabili strumentali. Applicazioni in aula informatica con SAS e R.
3. Metodologia per un protocollo di ricerca clinica. Il disegno dello studio, l’allocazione del trattamento, randomizzazione e standardizzazione, determinazione della numerosità campionaria, aspetti etici della ricerca, interpretazione dei risultati. Approfondimenti sugli studi clinici randomizzati per la valutazione dei farmaci. Approccio sequenziale al disegno delle prove cliniche. Disegno sequenziale e disegno adattivo di prove cliniche confermative. Metodi adattivi per la Fase I, II e III delle prove cliniche. Vantaggi e svantaggi rispetto al disegno standard basato su ampiezze campionarie fisse. Regole d'arresto per l'individuazione di trattamenti inefficaci. Lettura di articoli scientifici e discussione
4. La Meta-Analisi. Introduzione alla meta-analisi, come preparare una meta-analisi, il calcolo degli effect sizes, combinare gli effect sizes, valutare l’eterogeneità, il publication bias, riportare i risultati della meta-analisi. Applicazioni in aula informatica con R
5. Epidemiologia genetica. Mendelian randomisation. Approcci epidemiologici allo studio dell’aggregazione familiare, misure di aggregazione familiare. Applicazione di modelli di regressione per dati familiari: generalized estimating equations e modelli marginali. Applicazioni in aula informatica con SAS.
6. Epidemiologia ambientale: metodi e casi di studio. Analisi descrittiva: analisi temporale (time clustering, cyclic patterns, longitudinal trends), mapping. Analisi dei tassi di malattia mediante regressione di Poisson o binomiale, effetti di confondimento (tipicamente stato socio-economico). Lettura di lavori scientifici e discussione di casi di studio.
7. Epidemiologia delle malattie infettive: Sorveglianza Sanitaria : notifica e sistema informativo delle malattie infettive. Modelli matematici di diffusione delle epidemie.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Sia le metodologie di insegnamento che le modalità di esame sono improntate sull'acquisizione sia di conoscenze sia di competenze specialistiche, tecniche e trasversali.
Il corso è organizzato con lezioni frontali, laboratori in aula informatica, discussione di casi studio e articoli scientifici, e conferenze didattiche.
Durante il corso gli studenti svolgono dei lavori in gruppi o a coppie. Per l'esame predispongono un report completo di studio di un problema reale, e fanno una presentazione ai loro colleghi su un tema concordato col docente.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale, a parte i testi di riferimento coperti da copyright (disponibili in biblioteca), è reso disponibile su moodle. Riguarda le dispense delle lezioni, testi non coperti da copyright, programmi e dettagli sulle esercitazioni in aula informatica (alla conclusione dell'esercitazione), materiali per le presentazioni, letture di interesse e articoli scientifici.
Testi di riferimento:
  • Vineis P., Duca P. e Pasquini, Manuale di metodologia epidemiologica.. --: Numero speciale di Epidemiologia e prevenzione n.3, 1987. Cerca nel catalogo
  • Rothman, Kenneth J.; Greenland, Sander, Modern epidemiologyKenneth J. Rothman, Sander Greenland, Timothy L. Lash. Philadelphia [etc.]: Wolters Kluwer Health: Lippincott Williams & Wilkins, --. Cerca nel catalogo
  • D.W. Hosmer, S. Lemeshow, Applied Logistic Regression. New York: Wiley, 2000. Cerca nel catalogo
  • M. Borenstein et al, Introduction to Meta-Analysis. Chichester, UK: Wiley, 2009. Cerca nel catalogo
  • Oakes, J. Michael; Kaufman, Jay S., Methods in social epidemiologyedited by Michael Oakes, Jay S. Kaufman. San Francisco: Jossey-Bass, 2017. Cerca nel catalogo
  • Edited by I. Dos Santos Silva, Cancer Epidemiology: Principles and Methods. Lyon, France: International Agency for Research on Cancer, 1999. Full text: http://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-online/epi/cancerepi/ Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group
  • Problem solving

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

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Salute e Benessere Acqua pulita e igiene Ridurre le disuguaglianze Citta' e comunita' sostenibili