Курс доказових даних для реагування громадської охорони здоров'я: статистичні методи в епідеміології
Amsterdam, Нідерланди
ТРИВАЛІСТЬ
2 Weeks
МОВИ
Англійська
ТЕМП
Денне навчання
КІНЕЦЬ ТЕРМІНУ НАДАННЯ ЗАЯВ
15 Feb 2025
НАЙРАНІША ДАТА ПОЧАТКУ
14 Apr 2025
ПЛАТА ЗА НАВЧАННЯ
EUR 1 980 *
ФОРМАТ НАВЧАННЯ
На кампусі
* комісія за раннє замовлення: 1,584 євро за умови оплати до 15 січня 2025 року
Введення
Цей двотижневий курс призначений для того, щоб надати вам передових статистичних навичок, необхідних для прийняття обґрунтованих рішень у сфері охорони здоров’я. Цей курс заглиблюється в основні методології для планування епідеміологічних досліджень на місцях, проведення розрахунків розміру вибірки та аналізу складних даних опитувань у Stata для вирішення нагальних проблем громадського здоров’я.
Акредитація
Цей курс також акредитований для отримання магістра наук у галузі громадської охорони здоров’я та рівності в охороні здоров’я, організованого KIT Institute та tropEd, мережею європейських закладів вищої освіти в галузі міжнародної охорони здоров’я.
Прийом
Навчальний план
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Планування польового епідеміологічного обстеження
- Питання дослідження, розробка протоколу, план аналізу даних, польовий посібник
- Розрахунок обсягу вибірки та методи вибірки
- Аналіз даних комплексного опитування: кластеризація та зважування
- Лінійна та логістична регресія в Stata та побудова багатовимірних моделей
Content
Цей курс охоплює широкий набір статистичних методів, необхідних для реагування громадської охорони здоров’я на основі фактичних даних. Ви почнете з вивчення практичних аспектів планування епідеміологічних досліджень на місцях, включаючи формулювання дослідницьких питань, розробку протоколу, польових посібників та формулювання планів аналізу даних.
Далі ви заглибитесь у статистичні компоненти, включаючи обчислення розміру вибірки та різні методи вибірки для забезпечення статистичної точності та репрезентативності результатів дослідження.
Потім курс вивчатиме передові методи аналізу складних даних опитування, такі як кластеризація та зважування, щоб витягти значущі ідеї.
Крім того, ви навчитеся створювати моделі лінійної та логістичної регресії в Stata. Ви навчитеся будувати епідеміологічно обґрунтовані багатофакторні моделі, операціоналізуючи та вибираючи змінні на основі відповідних концептуальних основ.
This course is tropEd accredited and can be followed as a stand-alone course or as a specialisation course of the Master in Public Health and Health Equity programme.
Learning methods
Участь у цьому курсі включатиме поєднання інтерактивних лекцій, практичних семінарів, тематичних досліджень та групових дискусій. Учасники застосовуватимуть теоретичні знання за допомогою практичних вправ із реальними наборами даних на основі Stata та дослідницькими запитаннями. Зворотній зв’язок і вказівки досвідчених інструкторів сприятимуть захоплюючому досвіду навчання, сприянню критичного мислення та здібностям розв’язувати проблеми, необхідними для стимулювання реагування громадської охорони здоров’я на основі фактичних даних
Assessment:
For participants who wish to receive a certificate of completion of the course, including the ECTS credits, the assessment is required.
If you do not wish to do the assessment, you can receive a certificate of attendance of the course.
Результат програми
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Сформулюйте дослідницькі питання для епідеміологічних обстежень на місцях на основі інформаційних потреб зацікавлених сторін, розробте протоколи, плани аналізу даних і польові посібники для забезпечення комплексного планування та виконання
- Розрахуйте відповідні розміри вибірки та виберіть методи вибірки, щоб забезпечити статистичну точність і репрезентативність даних опитування в дослідженнях громадської охорони здоров’я
- Аналізуйте складні дані опитування за допомогою відповідних статистичних методів, таких як кластеризація та зважування
- Застосовуйте методи лінійної та логістичної регресії в Stata для проведення простого та множинного регресійного аналізу та побудови багатовимірних моделей на основі епідеміологічно обґрунтованих концептуальних основ