Cours sur les données probantes pour les réponses de santé publique : Méthodes statistiques en épidémiologie
Amsterdam, Pays-Bas
DURÉE
2 Weeks
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
15 Feb 2025
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
14 Apr 2025
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 1 980 *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* frais de réservation anticipée : EUR 1.584 si le paiement est effectué avant le 15 janvier 2025
Introduction
Ce cours de deux semaines est conçu pour vous permettre d'acquérir des compétences statistiques avancées, essentielles à une prise de décision éclairée dans le domaine de la santé publique. Ce cours aborde les méthodologies essentielles pour planifier des enquêtes épidémiologiques sur le terrain, effectuer des calculs de taille d'échantillon et analyser des données d'enquête complexes dans Stata afin de relever les défis urgents en matière de santé publique.
Accréditation
Ce cours est également accrédité pour le Master of Science in Public Health and Health Equity, organisé par l'Institut KIT et tropEd, un réseau d'institutions européennes d'enseignement supérieur en santé internationale.
Admissions
Curriculum
Course Content
The following subjects are covered during the course:
- Planification d'une enquête épidémiologique sur le terrain
- Questions de recherche, élaboration de protocoles, plan d'analyse des données, manuel de terrain
- Calculs de la taille de l'échantillon et méthodes d'échantillonnage
- Analyse de données d'enquête complexes : regroupement et pondération
- Régression linéaire et logistique dans Stata et création de modèles multivariés
Content
Ce cours couvre un large éventail de méthodes statistiques essentielles pour des réponses de santé publique fondées sur des données probantes. Vous commencerez par apprendre les aspects pratiques de la planification d'enquêtes épidémiologiques sur le terrain, notamment la formulation de questions de recherche, l'élaboration d'un protocole, de manuels de terrain et la formulation de plans d'analyse de données.
Ensuite, vous aborderez les composants statistiques, y compris les calculs de taille d’échantillon et diverses méthodes d’échantillonnage pour garantir la précision statistique et la représentativité des résultats de la recherche.
Le cours explorera ensuite des techniques avancées d’analyse de données d’enquête complexes, telles que le clustering et la pondération, pour extraire des informations significatives.
De plus, vous apprendrez à construire des modèles de régression linéaire et logistique dans Stata. Vous apprendrez à construire des modèles multivariés épidémiologiquement fiables en opérationnalisant et en sélectionnant des variables en fonction de cadres conceptuels pertinents.
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
Ce cours comprendra une combinaison de conférences interactives, d'ateliers pratiques, d'études de cas et de discussions de groupe. Les participants appliqueront leurs connaissances théoriques au moyen d'exercices pratiques sur des ensembles de données et des questions de recherche réels basés sur Stata. Les commentaires et les conseils d'instructeurs expérimentés faciliteront une expérience d'apprentissage immersive, favorisant la pensée critique et les capacités de résolution de problèmes essentielles pour conduire des réponses de santé publique fondées sur des données probantes
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.
Résultat du programme
Objectives
At the end of this course, participants will be able to:
- Formuler des questions de recherche pour les enquêtes épidémiologiques sur le terrain en fonction des besoins d'information des parties prenantes, élaborer des protocoles, des plans d'analyse des données et des manuels de terrain pour assurer une planification et une exécution complètes
- Calculer les tailles d'échantillon appropriées et sélectionner les méthodes d'échantillonnage pour garantir la précision statistique et la représentativité des données d'enquête dans la recherche en santé publique
- Analyser des données d'enquête complexes à l'aide de techniques statistiques pertinentes telles que le clustering et la pondération
- Appliquer des techniques de régression linéaire et logistique dans Stata pour effectuer des analyses de régression simples et multiples et construire des modèles multivariés basés sur des cadres conceptuels épidémiologiquement solides