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.
Piano Didattico
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 2025/2026.Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
One course to be chosen among the followingTwo courses to be chosen among the following
2° Anno Attivato nell'A.A. 2018/2019
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Three courses to be chosen among the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
One course to be chosen among the followingTwo courses to be chosen among the following
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Three courses to be chosen among the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Epidemiological methods and clinical epidemiology (2017/2018)
Codice insegnamento
4S004562
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MED/01 - STATISTICA MEDICA
Periodo
I sem. dal 2 ott 2017 al 31 gen 2018.
Sede
VERONA
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire 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.
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito 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).
In particolare, alla fine del corso lo studente dovrà dimostrare di: a) conoscere le tecniche statistiche utilizzate per l'analisi di dati biomedici; b) saper effettuare l'analisi dati utilizzando un software statistico (STATA); c) saper interpretare i risultati ottenuti. Queste conoscenze consentiranno allo studente di scegliere i metodi statistici appropriati in relazione alla tipologia dei dati e al disegno dello studio.
Alla fine del corso lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di comunicare in modo chiaro e sintetico i risultati di un'analisi di dati biomedici. Sarà inoltre in grado di applicare in modo autonomo le metodologie statistiche ed epidemiologiche apprese nel corso a diversi problemi biomedici.
Programma
L'insegnamento è strutturato in lezioni teoriche frontali (32h) e in lezioni pratiche (24h) sull'utilizzo di un software statistico (STATA) per l'analisi quantitativa di dati bio-medici.
1. Introduzione all'epidemiologia
- Definizione e caratteristiche principali
- La classificazione tradizionale dell'epidemiologia
- John Snow e l'epidemia di colera a Londra
2. Le 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. Tipi di 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. Prevenzione, screening e test diagnostici
- Prevenzione primaria, secondaria, terziaria
- Validità e performance di un test diagnostico
7. Principi dell'inferenza
- Principi del campionamento
- Stima puntuale e distribuzione campionaria
- Intervallo di confidenza
- Verifica di ipotesi
- Test di significatività
8. 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
9. Modelli statistici di base per la ricerca epidemiologica
- Modello di regressione lineare
- Modello di regressione logistica
10. Metodi statistici per l'analisi di sopravvivenza
- Stimatore non parametrico di Kaplan-Meier
- Modello di regressione di Cox
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Marubini E, Valsecchi MG | Analysing Survival Data from Clinical Trials and Observational Studies | John Wiley & sons | 1995 | ||
| Pearce N | A short Introduction to Epidemiology (Edizione 2) | 2005 | https://vula.uct.ac.za/access/content/group/9c29ba04-b1ee-49b9-8c85-9a468b556ce2/DOH/Module%202%20(Bio_Epi)/Epidemiology/EPIDEMIOLOGY/Pearce.pdf | ||
| Hennekens CH, Buring JE | Epidemiology in Medicine | Lippincott Williams & Wilkins | 1987 | ||
| McCullagh P, Nelder JA | Generalized Linear Models (Edizione 2) | Chapman and Hall/CRC | 1989 | ||
| Rothman KJ, Greenland S, Lash TL | Modern Epidemiology (Edizione 3) | Lippincott Williams & Wilkins | 2008 | ||
| Glantz SA | Statistica per Discipline Biomediche (Edizione 6) | McGraw-Hill | 2007 | 9788838639258 |
Modalità d'esame
L'accertamento dei risultati di apprendimento prevede un esame scritto in laboratorio di informatica, uguale per gli studenti frequentanti e non frequentanti.
L'obiettivo della prova è di verificare la conoscenza di tutti gli argomenti trattati e la capacità di risolvere un problema bio-medico analizzando dati sanitari mediante il software statistico STATA.
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.
La valutazione finale è espressa in 30esimi.
