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Home / Educação / Modelação Estatística e Sistemas de Informação Geográfica na Análise e Predição Ambiental em Saúde

Modelação Estatística e Sistemas de Informação Geográfica na Análise e Predição Ambiental em Saúde

 

ApresentaçãoDocentesAdmissão e Propinas

A análise e predição da incidência de doençastransmissíveis é um passo crítico para a definição de estratégias de saúde pública. A associação entre muitas destas doenças e fatores ambientais é bem conhecida, tendo desencadeado um amplo interesse na compreensão dos efeitos desses fatores sobre a emergência e propagação da doença no espaço e no tempo. Para este fim, a modelação estatística e a análise espacial com recurso a sistemas de informação geográfica (SIG) têm assumido um papel preponderante, permitindo analisar grandes volumes de dados e oferecendo métodos cada vez mais poderosos e inovadores.

O curso é destinado a estudantes ou profissionais que pretendam iniciar-se na análise e previsão dos determinantes ambientais da doença e também a investigadores já com alguma experiência, mas que queiram atualizar os seus conhecimentos. O curso consistirá em aulas teóricas alternadas com aulas práticas de utilização de software. No final deste curso os formandos devem ser capazes de compreender, reconhecer e avaliar o papel que fatores ambientais, como o clima ou a ocupação do solo, têm sobre a epidemiologia de doenças

Destinatários

Licenciados, Mestres ou Doutorados em Ciências da Saúde, Ciências da Vida, Estatística, Geografiae áreas afins.

Calendário

O curso realiza-se a 18 e 19 de outubro de 2017

 


Consultar Brochura de Curso

Organização

  • Isabel Maurício (coordenação)
  • César Capinha (coordenação)
  • Carla Sousa
  • Luzia Gonçalves
  • Maria Antónia Turkman

Docentes:

  • Carla Sousa, IHMT/GHTM-UNL
  • César Capinha, IHMT/GHTM-UNL
  • Luzia Gonçalves, IHMT-UNL/CEAUL-UL
  • Maria Antónia Turkman, CEAUL-FCUL
  • Marília Antunes, CEAUL-FCUL
  • Patrícia Zea Bermudez, CEAUL-FCUL
  • Jorge Rocha, IGOT/CEG–UL

 

Créditos 2 ECTS para alunos do IHMT
A obtenção de créditos é opcional e pressupõe a realização de um trabalho de avaliação.

N.º de vagas 20 (min. 5)

Propina
160 euros
Gratuito para estudantes do IHMT

Pagamento

Informações Bancárias

Banco: Santander
IBAN: PT50 0018 0003 23498629020 22
SWIFT: TOTAPTPL

Contacto para Inscrição:

cesar.capinha at ihmt.unl.pt

 

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