Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Tipologia di Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Medical bioinformatics - Immatricolazione dal 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
|---|---|---|---|---|
| 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Cooperative Game Theory in the (Deep) RL Era | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinatore)
|
Epidemiological methods and biostatistics (2023/2024)
Codice insegnamento
4S009837
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MED/01 - STATISTICA MEDICA
Periodo
I semestre dal 2 ott 2023 al 26 gen 2024.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso mira a fornire agli studenti gli strumenti teorici e pratici per valutare la frequenza delle malattie nelle popolazioni umane e i fattori di rischio associati, ovvero competenze nell'ambito dell'epidemiologia, della biostatistica e dell'informatica applicata all'analisi di dati biomedici. Conoscenza e capacità di comprensione: conoscenze e competenze riguardanti i principali disegni di uno studio epidemiologico, i metodi statistici per l'analisi di dati biomedici e la sintassi di programmazione di un software statistico (STATA/R). Conoscenze applicate e capacità di comprensione: a) conoscere le tecniche statistiche utilizzate per l'analisi di dati biomedici; b) effettuare l'analisi dati utilizzando un software statistico (STATA/R); c) interpretare i risultati ottenuti. Autonomia di giudizio: capacità di scegliere i metodi statistici appropriati in relazione alla tipologia dei dati e al disegno dello studio. Abilità comunicative: capacità di comunicare in modo chiaro e sintetico i risultati di un'analisi di dati biomedici. Capacità di apprendere: capacità di applicare in modo autonomo le metodologie statistiche ed epidemiologiche apprese nel corso a diversi problemi biomedici.
Prerequisiti e nozioni di base
L'insegnamento richiede conoscenze di base in statistica descrittiva e calcolo delle probabilità. L'insegnamento non prevede propedeuticità.
Programma
1. Introduzione all'epidemiologia
- Definizione e caratteristiche principali
- La classificazione tradizionale dell'epidemiologia
2. Misure di occorrenza
- Outcome
- Prevalenza
- Incidenza cumulativa
- Tasso di incidenza
3. Misure di associazione e di impatto sulla salute pubblica
- Determinanti
- Associazioni epidemiologiche
- Rischio attribuibile (AR) e AR%
- Rischio relativo (RR) e odds ratio (OR)
- Modificazione della misura dell'effetto
4. Studi epidemiologici
- Studi ecologici
- Studi trasversali
- Studi di coorte
- Studi caso-controllo
- Studi sperimentali
5. Interpretazione causale di un'associazione empirica
- Associazioni statistiche vs. associazioni causali
- Modelli causali in epidemiologia
- Validità di uno studio (errore casuale, bias, confondimento)
- Tipi di bias
- Metodi per controllare il confondimento
- Criteri positivi di Hill per la causalità
6. Principi dell'inferenza statistica
- Stima puntuale e distribuzione campionaria
- Intervallo di confidenza
- Test di ipotesi
- Test di significatività statistica
7. Analisi stratificata
- Modificazione della misura dell'effetto vs. confondimento
- Stime strato-specifiche
- Test dell'omogeneità
- Stima pooled
- Test per l’ipotesi nulla di assenza di effetto strato-specifico
8. Modelli statistici di base per la ricerca epidemiologica
- Modello di regressione lineare
- Modello di regressione logistica
9. Metodi statistici per l'analisi di sopravvivenza
- Stimatore non parametrico di Kaplan-Meier
- Test log-rank
- Modello di regressione di Cox
Bibliografia
Modalità didattiche
L'insegnamento è strutturato in lezioni teoriche frontali (24 ore) e lezioni pratiche in laboratorio di informatica (24 ore) sull'utilizzo di un software statistico (STATA) per l'analisi quantitativa di dati biomedici. Il materiale didattico (slide delle lezioni teoriche, file di STATA/R utilizzati per le lezioni pratiche) è messo a disposizione degli studenti nella pagina web di e-learning dell'insegnamento (piattaforma Moodle).
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'accertamento dei risultati di apprendimento prevede una prova scritta in laboratorio di informatica (durata: 2 ore), uguale per gli studenti frequentanti e non frequentanti e per gli studenti Erasmus. L'obiettivo della prova è di verificare la conoscenza di tutti gli argomenti trattati e la capacità di risolvere un problema biomedico analizzando dati sanitari mediante il software statistico STATA. In alternativa, gli studenti possono utilizzare il software statistico R. I comandi, i risultati e l'interpretazione dell'analisi sono riportati per iscritto nell'elaborato. Inoltre, gli studenti devono rispondere ad alcune domande per accertare la comprensione della teoria.
Criteri di valutazione
La prova scritta è strutturata in domande concatenate che guidano l’analisi di un dataset sanitario e in domande relative alla comprensione della teoria. Ad ogni domanda è assegnato un punteggio.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale (espresso in 30esimi) è dato dalla somma dei punteggi ottenuti nelle singole domande della prova scritta.
Lingua dell'esame
Inglese - English
