SOBRE O CURSO

A tomada de decisão com base na evidência, competência cada vez mais presente na prestação de cuidados de Saúde e sua organização, implica não só conhecimentos profundos no âmbito da prestação de cuidados, mas também o domínio de metodologias e instrumentos informáticos que permitam a análise e interpretação de dados crítica e transparente, para que a evidência adquirida possa informar devidamente as decisões a tomar nas instituições de saúde.

OBJETIVOS
Este curso visa desenvolver e aprofundar a competência de análise de dados crítica e transparente orientada para problemáticas e decisões com que se deparam os profissionais de Saúde.

Pretende-se que, no final do curso, os formandos sejam capazes de:
• Utilizar a ferramenta PowerBI® de modo autónomo;
• Descrever, explorar e interpretar análises de dados de modo crítico e eficaz;
• Desenhar dashboards e relatórios de apoio à decisão alimentadas continuadamente;
• Integrar dados de múltiplas fontes para realizar análises integradas;
• Decidir com base na evidência;
• Comunicar eficazmente resultados a profissionais de saúde;

A QUEM SE DESTINA
• Médicos, enfermeiros, secretários clínicos dos cuidados de saúde primários;
• Outros profissionais do sector dos cuidados de saúde primários;
• Outros profissionais que trabalhem com dados no âmbito da Saúde em geral.

ESTRUTURA DA FORMAÇÃO
O curso não requer conhecimentos prévios de análise de dados, estatística ou epidemiologia.

A formação está dividida em quatro sessões de tutoria prática, durante as quais serão introduzidos de modo crescente conceitos teóricos de análise de dados. Esses conhecimentos serão utilizados na resolução de exercícios práticos no decurso da aula.

As soluções desenvolvidas pelos formandos para a resolução dos exercícios corresponderão no final do curso a uma estrutura completa de análise de dados e de apoio à decisão que poderá posteriormente ser usada pelos alunos como base de trabalho para projetos futuros.

Não se antevê necessidade de investimento de tempo para lá das horas de contacto do curso. Constitui requisito para frequência no curso ter computador portátil com sistema operativo Windows 7 ou superior. O software necessário será providenciado nas aulas, não havendo necessidade de preparação prévia.

No total, o programa é composto por quatro sessões de 4 horas em horário pós-laboral (4 horas à sexta-feira e 4 horas ao sábado).

AULAS
SEX.: 18:00-22:00 e SÁB.: 09:00-13:00
14, 15, 21 e 22 de setembro de 2018

AVALIAÇÃO E CERTIFICAÇÃO
Assiduidade: 10%
Avaliação do trabalho elaborado ao longo do período letivo: 90%

Para obtenção de um certificado será necessária uma classificação final mínima de 10 valores numa escala numérica inteira de 0 a 20.

PLANO DE ESTUDOS

UNIDADES CURRICULARES

Introdução e apresentação do software de análise de dados do curso
Considerações gerais sobre o curso. Apresentação e descrição sumária das funcionalidades dos softwares de apoio ao curso Microsoft Power BI e Microsoft Excel.
Aquisição, limpeza de dados e processos de extração de dados
Aquisição, limpeza e transformação de dados. Leitura de dados de múltiplas fontes. Integração de dados de múltiplas fontes.
Modelação de dados
Tipos de variáveis. Estruturação de dados em características e observações. Dependência e independência entre observações. Formatos de dados tabulares. Chaves, índices e relações de dados. Factos e dimensões. Hierarquias. Transformação de variáveis e observações. Medidas calculadas e campos calculados. Considerações sobre a dimensionalidade dos dados e o seu impacto na qualidade da análise.
Medição de processos, qualidade e eficiência
Diferenças entre formas de medição. Objetivos da medição. Conceito de Gold Standard. Conceitos de viés e ajustamento. Conceitos de correlação e de causalidade. Análise custo-benefício e análise custo-efetividade. Minimização de custo.

Análise de dados descritiva
Medidas de frequência e de tendência. Medidas de dispersão. Quartis e percentis. Tipos de distribuição de dados. Contextos para a aplicação de cada tipo de medidas.
Análise de dados exploratória e preditiva
Visualização de dados e exploração de hipóteses. Ferramentas de exploração de dados – histogramas, boxplot, scatter plot. Técnicas de manipulação de dados – filterslice and dicedrill up/downrolluppivot. Modelos preditivos simples.

Modelação de gráficos e dashboards 
Contextos para utilização de diferentes tipos de gráficos. Composição de elementos gráficos para construção de dashboards ricos e interativos. Critérios a considerar na modelação de dashboards. Publicação de dashboards
Modelação de relatórios
Desenvolvimento de relatórios sob forma de listagem. Publicação de relatórios.
Visualização e comunicação eficaz de resultados
Técnicas de modelação e formatação de gráficos, dashboards e relatórios para transmissão eficiente dos resultados de uma análise. Técnicas de apresentação eficaz de resultados.

Processos de decisão
Tomada de decisão e modelos de decisão.
Modelação de indicadores em saúde.
Tipos de indicadores de saúde. Especificação de indicadores. Adequação entre estratégia e construção de indicadores. Estabelecimento de metas. Critérios para implementação.
Melhoria contínua da Qualidade através do modelo Six Sigma.
O conceito Six Sigma. Medição e controlo de variabilidade. Medição e melhoria contínua de processos.

CORPO DOCENTE

Informação em atualização

COORDENAÇÃO

Prof. Doutor Tiago Taveira-Gomes  •  Prof. Doutor Manuel Cardoso de Oliveira

Envie o formulário para ser contactado pela coordenação do curso



CandidatoProfissionalOutro


PortugalPaís UEOutro País














CONDIÇÕES DE CANDIDATURA

NÚMERO DE VAGAS
15 vagas

PRÉ-REQUISITO

Todos os formandos devem fazer-se acompanhar de um PC com Microsoft Excel instalado.

INFORMAÇÕES E CANDIDATURAS
Gabinete de Ingresso (ligação)

DATAS E CUSTOS

CANDIDATURAS: até 4 SET. 18
CRONOGRAMA*: 14, 15, 21 e 22 SET. 18 

TAXAS**
Candidatura (paga no ato de candidatura): 100€
Propina: 100€

* A realização do curso obedece a um número mínimo de alunos
** Não dispensa a consulta das Normas Gerais Relativas ao Pagamento das Taxas Escolares na UFP (PDF)