SIEX - Sistema de Informações de Extensão

Plano de ensino: Entender que a Bioestatística é a sua maior vantagem competitiva. A estatística não deve ser um obstáculo entre você e a sua publicação; ela deve ser a "espinha dorsal" da sua argumentação científica. Por isso, este curso rompe com o ensino tradicional baseado na decoreba de fórmulas e foca no que realmente importa: a alfabetização em dados e a tomada de decisão clínica. Este curso é estruturado para profissionais e estudantes da saúde, é estruturado para desmistificar a matemática e transforma a bioestatística de uma "caixa-preta" em uma ferramenta intuitiva e acessível. Foi criado um ambiente de aprendizagem que integra encontros presenciais dinâmicos a um ecossistema digital contínuo, com a ferramenta do Google Classe de Aulas (Classroom), que irá guiar o aluno por uma jornada de 4 etapas: (1) A ARQUITETURA DO ESTUDO (O "Porquê"): Mais do que calcular, a bioestatística atua como a arquiteta da sua pesquisa na etapa de planejamento. Em aulas expositivas e dialogadas, será conectado métodos estatísticos diretamente a perguntas clínicas reais, usando as Estratégias PICOT e FINER. Ao longo do curso, o aluno deverá compreender qual ferramenta correta usar para responder à sua pergunta de pesquisa com rigor e validade. (2) O DIAGNÓSTICO DOS DADOS (O "Como"): Assim como um profissional de saúde examina um paciente antes de prescrever um tratamento, o aluno irá aprender a diagnosticar o comportamento dos seus dados. De forma visual e lógica, entenderão como deve ser desconstruído as premissas dos testes (como normalidade e variância), de forma capacitar nas justificativas das escolhas metodológicas e o principal, erradicando o uso cego e perigoso de softwares. (3) AUTONOMIA TENOLÓGICA (A "Prática"): Ao longo do curso, será feiro a transição da teoria para o mundo real utilizando plataformas estatísticas modernas, visuais e gratuitas, como o JAMOVI (Baseado no R) o BioEstat 5.3. Serão utilizados exemplos da pesquisa da área da saúde, para treinar a execução de análises com maior agilidade e, principalmente, interpretar criticamente os resultados de alto nível (Valor-p, Tamanho do Efeito e Intervalos de Confiança). (4) DOMINIO E PUBLICAÇÃO (O "Resultado"): Para garantir a retenção do conhecimento, a vivência de sala de aula, ao final de cada aula, ocorre a expansão dos conceitos por um ciclo de estudo dirigido, com acesso a resumos estratégicos (Perguntas e Respostas dissertativas), testes de autoavaliação com justificativas, além de materiais complementares para leitura de artigos "padrão-ouro", onde o aprendizado é selado. O objetivo é único: conferir ao aluno segurança para conduzir, defender e publicar suas próprias análises de forma independente.

Objetivos e Resultados Esperados: OBJETIVO GERAL: Independência na Pesquisa Científica. Capacitar pesquisadores, pós-graduandos e profissionais da saúde a planejar, executar e interpretar análises bioestatísticas com autonomia. Mais do que cálculos, este curso visa transformar a análise de dados "frequentemente vista como um obstáculo matemático" na sua principal ferramenta estratégica (a verdadeira "espinha dorsal" da pesquisa). O aluno sairá capacitado para gerar evidências científicas sólidas, blindadas contra falhas metodológicas e prontas para publicação. OBJETIVOS ESPECÍFICOS: O curso irá fornecer "O Arsenal do Pesquisador". Ao longo do curso, o aluno irá além da teoria, e deverá ser capaz de desenvolver competências práticas e analíticas de alto nível: (1) DESIGN METODOLÓGICO COM ESTRATÉGIA PARA BLINDAR CONTRA FALHAS: O aluno deverá aprender a desenhar projetos de pesquisa do zero, formular perguntas científicas testáveis (utilizando princípios como PICOT e FINER) e alinhar perfeitamente o delineamento do estudo à estratégia de coleta de dados. (2) DIAGNÓSTICO E EXPLORAÇÃO DE DADOS: O aluno deverá aprender a "diagnosticar" os dados antes de qualquer intervenção. O domínio da estatística descritiva é fundamental para a organização, resumo e visualização do conjuntos de dados reais, para revelar os padrões e permitir a correta avaliação das premissas cruciais como normalidade e homogeneidade. (3) DOMÍNIO DO RACIOCÍNIO INFERENCIAL: Sem a necessidade de decorar, o aluno irá compreender a fundo a lógica do método científico: a formulação de hipóteses (o "duelo" científico), o controle de falsos-positivos e falsos-negativos (Erros Tipo I e II) e, principalmente, o real e exato significado do cobiçado p-valor. (4) TOMADA DE DECISÃO ANALITICA PRECISA: O aluno deverá identificar de forma correta, qual ferramenta usar. O aluno será capacitado a selecionar com precisão o teste estatístico adequado para cada cenário, seja paramétrico (Teste t, ANOVA) ou sua alternativa robusta não paramétrica (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, etc.), baseando-se nas características exclusivas das suas variáveis. (5) A VERDADEIRA RELEVÂNCIA (Científica vs. Estatística): Esse curso ultrapassa a barreira limitante do p-valor isolado, o aluno deverá aprender também calcular e interpretar o Tamanho do Efeito (como o d de Cohen e o Eta-Quadrado) e os Intervalos de Confiança para provar às revistas científicas não apenas que o seu achado é real, mas que ele possui uma magnitude prática capaz de mudar condutas na saúde. (6) PROFICIÊNCIA TECNOLÓGICA (Fim das "Caixas-Pretas"): O aluno deverá operar com fluência o uso de plataformas modernas, visuais e gratuitas como o JAMOVI e o BioEstat 5.3. Este curso estimula o uso de softwares como extensões do seu raciocínio, otimizando, validando e agilizando análises de dados complexos com extrema facilidade e confiança prontos para o mundo real. RESULTADOS ESPERADOS: "A Mudança de Paradigma do Aluno". Ao final deste curso, espera-se uma transformação completa no perfil profissional do estudante. O pesquisador deixará de ser um consumidor passivo de estatística, "frequentemente refém e dependente de terceiros para rodar seus próprios dados" para se tornar um pesquisador metodologicamente independente. O resultado é a entrega de segurança técnica inabalável. O profissional deverá ter a confiança necessária para analisar seus dados, defender seus Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs), dissertações e teses com propriedade, e garantir que seus artigos possuam o altíssimo rigor analítico exigido pelas principais e mais exigentes revistas científicas da área da saúde.

Justificativas: Este curso é o divisor de águas na sua produção científica. ELIMINAR AS DIFICULDADES: Muitas pesquisas são brilhantes, porém podem ter os "Manuscritos Rejeitados". Uma das maiores causas de rejeição de artigos em periódicos de alto impacto, as vezes não é a falta de relevância do tema, mas sim a fragilidade do delineamento metodológico e o uso rudimentar de ferramentas estatísticas. Profissionais e estudantes da saúde são treinados com excelência para formular perguntas de pesquisa inovadoras, mas frequentemente esbarram em um obstáculo paralisante na linha de chegada: a incapacidade de traduzir essas perguntas em métodos analíticos robustos. A CAUSA: O Trauma Matemático e as "Caixas-Pretas". Historicamente, o ensino da bioestatística foi tratado como uma disciplina puramente matemática e desconectada da realidade clínica/científica. O resultado prático é uma aversão aos números que empurra o pesquisador para o uso de softwares estatísticos como perigosas "caixas-pretas". Essa falha na formação gera uma dependência crônica (e cara) de terceiros para rodar análises simples ou, pior, induz à interpretação cega de p-valores isolados, ignorando a verdadeira relevância clínica dos achados (o Tamanho do Efeito), o que compromete a validade de toda a conclusão científica. A SOLUÇÃO: O Seu "Tradutor" de Dados. Este curso de extensão, se justifica por preencher exatamente essa lacuna crítica. Ele foi desenhado para atuar como o seu "tradutor" definitivo entre a linguagem clínica e a linguagem dos dados. Ao integrar a fundamentação teórica presencial a uma carga intensiva de aplicação prática, o programa afasta-se da decoreba inútil de fórmulas e foca inteiramente no que importa: a sua tomada de decisão analítica. A TRANFORMAÇÃO: Autonomia e Alto Fator de Impacto. A oferta deste programa não é apenas uma disciplina, é um investimento estratégico e um acelerador de carreiras no ecossistema de pesquisa: Para o aluno de graduação: Representa a aquisição antecipada de um diferencial competitivo raríssimo e a construção de uma base sólida de raciocínio investigativo. Para o pós-graduando e docente: Representa a liberdade e a conquista definitiva da autonomia metodológica. Ao capacitá-lo a planejar estudos blindados contra vieses, diagnosticar variáveis com precisão e dominar softwares modernos, o curso eleva diretamente o rigor, a integridade e o potencial de aceitação (fator de impacto) da ciência que você produz, alinhando o seu nome à excelência na pesquisa em saúde.

Metodologias: Como Você Vai Aprender: O Fim da Decoreba e o Início da Prática. Para garantir a sua transição rápida de um conhecimento teórico para a autonomia prática absoluta, este curso afasta-se radicalmente do modelo tradicional de ensino. Nós substituímos as antigas sessões de cópia e repetição por um ecossistema dinâmico, desenhado para a vida real e corrida do profissional da saúde. A sua jornada de domínio analítico sustenta-se em quatro pilares inquebráveis: (1) IMAERSÃO PRESENCIAL (A Arquitetura da Pesquisa): O tempo em sala de aula é sagrado e otimizado para discussões de alto nível. Com forte apoio audiovisual, nossos encontros presenciais focam exclusivamente na tomada de decisão: por que escolher cada teste, como diagnosticar seus dados e, o mais importante, como traduzir os resultados matemáticos para a relevância clínica real. É o momento de desconstruir a estatística e aplicá-la à resolução colaborativa de problemas da área da saúde. (2) O LABORATÓRIO DIGITAL (A Matemática Delegada): Nós eliminamos a barreira e o trauma da matemática substituindo os cálculos manuais exaustivos por tecnologia. Você será treinado para operar simultaneamente dois softwares gratuitos, modernos e de ampla aceitação nas melhores revistas científicas: JAMOVI: Uma plataforma de última geração (baseada na linguagem R), ágil e altamente visual, que permite uma transição intuitiva para análises gráficas e modernas. BioEstat 5.3: Software consolidado, totalmente em português, perfeito para alicerçar a lógica estrutural dos testes paramétricos e não paramétricos. Você foca na ciência; o software faz o cálculo. (3) ECOSSITEMA DE FIXAÇÃO CONTÍNUA (O Domínio Fora de Sala): O grande segredo da retenção do conhecimento deste curso ocorre no nosso Ambiente Virtual, o Google Classe de Aulas (Classroom). Para cada encontro, você terá acesso a um ciclo blindado de estudos: Aprofundamento Padrão-Ouro: Leitura direcionada de artigos científicos e capítulos de manuais práticos. Roteiros de Fixação (Q&A): Acesso a resumos intensivos contendo 20 perguntas e respostas dissertativas para você revisar os conceitos-chave de forma rápida. Autodiagnóstico (Testes): Baterias de 10 testes de múltipla escolha. Cada questão possui gabarito e justificativa imediata, permitindo que você diagnostique suas lacunas e consolide o raciocínio sem depender do professor. (4) COMUNIDADE DE MENTORIA (Você Nunca Mais Analisará Dados Sozinho): A aprendizagem não termina quando a aula acaba. Além de todo o acervo no Google Classroom, você fará parte de um grupo exclusivo de networking e prática científica no WhatsApp. Este canal funcionará como um ambiente de mentoria contínua para o compartilhamento de insights, suporte rápido para destravar o uso dos softwares e auxílio direto na aplicação da estatística nos seus próprios projetos de pesquisa e manuscritos.

Conteúdo programático com responsáveis pedagógicos por tema/assunto - aula ou grupo de aulas: Aula 01: Método científico, papel da bioestatística e pirâmide de evidências. Delineamentos observacionais (transversal, caso-controle, coorte) e experimentais. Metanálises. Aula 02: Hipótese. Projetos em 10 passos : estratégias FINER e PICOT. Revisão e DeCS/MeSH. Piloto, coleta, análise e publicação. Aula 03: Estatística descritiva: posição, dispersão e forma. Mediana. Algarismos significativos e arredondamento. Histogramas. Aula 04: Revisão da curva de Gauss e separatrizes (quartis). Análise de simetria com Gráfico Box-Plot e limites de outliers. O uso do BioEstat 5.0. Aula 05: Introdução à inferência estatística. Estimação e testes de hipóteses (H0 e Ha). Erros Tipo I e II, poder do teste e interpretação do valor-p. Métodos paramétricos e não paramétricos. Aula 06: Curva Normal Padrão, Score Z e regiões de rejeição (unicaudal e bicaudal). Teorema Central do Limite e Erro Padrão da Média. Teste Z para 1 e 2 amostras com prática no software BioEstat. Aula 07: Introdução à distribuição t. Teste t de Student para uma amostra, amostras pareadas e independentes. Avaliação e diagnóstico dos pressupostos de normalidade e homocedasticidade. Aula 08: Aplicação do Teste t em amostras pareadas (desenhos antes e depois, crossover). Análise de variância heterogênea, tamanho do efeito (g de Hedges) e prática computacional no Jamovi e BioEstat. Aula 09: Avaliação de pressupostos paramétricos via testes de aderência (normalidade). Introdução à lógica de postos não paramétricos e princípios do cálculo de tamanho amostral para médias. Aula 10: Testes não paramétricos na pesquisa em saúde: Mann-Whitney para amostras independentes e Wilcoxon para pareadas. Análise da relevância clínica e prática aplicada utilizando BioEstat e Jamovi. Aula 11: Limitações do Teste t e o risco de inflação do Erro Tipo I. Introdução à Análise de Variância (ANOVA) para múltiplos grupos. Teste Post-Hoc de Tukey e tamanho do efeito em ensaios. Aula 12: Generalização do Teste t pareado para três ou mais medições. Introdução à ANOVA de um fator com medidas repetidas. Aplicação em estudos longitudinais usando os softwares BioEstat e Jamovi. Aula 13: Testes não paramétricos para múltiplos grupos. Aplicação de Kruskal-Wallis para amostras independentes e Friedman para medidas repetidas. Inclui post-hoc (Dunn, Wilcoxon) e tamanho do efeito. Aula 14: Análise bivariada e diagramas de dispersão em saúde. A regra de ouro: correlação não implica causalidade. Análise de pressupostos e a aplicação das correlações de Pearson e Spearman na prática. Aula 15: Introdução à regressão linear e correlação bivariada. Análise visual de dispersão. Aplicação dos coeficientes de Pearson e Spearman na interpretação prognóstica de biomarcadores em oncologia. Aula 16: Análise de variáveis categóricas na pesquisa clínica. Estruturação de Tabelas de Contingência 2x2. Aplicação da distribuição Qui-Quadrado: testes de aderência, independência e homogeneidade. Aula 17: Interpretação clínica do Risco Relativo (RR), Odds Ratio (OR) e seus Intervalos de Confiança. Testes post-hoc para Qui-Quadrado: partições de tabela e análise de resíduos padronizados ajustados. Aula 18: Aplicação dos testes de Aderência, Homogeneidade e Independência em saúde. Análise post-hoc em tabelas RxC. Limitações amostrais: uso da Correção de Yates e do Teste Exato de Fisher no BioEstat. Aula 19: Métodos de amostragem (probabilísticos e não probabilísticos) e os erros em pesquisa. Lógica do dimensionamento amostral, Erros Tipo I e II, Poder e fórmulas aplicadas a cenários clínicos. Aula 20: Estimação de variância e a Regra dos 12 em estudos piloto. Quebra de independência amostral. Modelos de Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordância em imagem e Efeito de Desenho.

Referências (bibliográficas e outras): (1). A Base Sólida (Bibliografia Básica e Delineamento): (1.1) FONTELLES, M. J. Bioestatística Aplicada à Pesquisa Experimental (Vols. 1 e 2). (1.2) FLETCHER, R. H. et al. Epidemiologia Clínica: Elementos Essenciais. HULLEY, S. B. et al. Delineando a Pesquisa Clínica. (1.3) PAGANO, M.; GAUVREAU, K. Princípios de Bioestatística. (1.4) ROSNER, B. Fundamentals of Biostatistics. (2) A Ciência Além do Básico (Bibliografia Complementar) (2.1) COHEN, J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. (2.2) SIEGEL, S.; CASTELLAN, N. J. Estatística Não-Paramétrica para Ciências do Comportamento. (2.3) ZAR, J. H. Biostatistical Analysis. (2.4) AGRESTI, A. Categorical Data Analysis. (2.5) VIEIRA, S. Análise de Variância (ANOVA) / Introdução à Bioestatística. (3) A "Caixa-Preta" Aberta (Manuais Tecnológicos): (3.1) NAVARRO, D. J.; FOXCROFT, D. R. Learning Statistics with jamovi (Tutorial focado em transição ágil para softwares modernos). (3.2) AYRES, M. et al. Manual do BioEstat 5.3 (Guia definitivo e em português para aplicações médicas e biológicas). (4) O Grande Diferencial: Biblioteca de Artigos "Padrão-Ouro" Ao longo das aulas, você será guiado pela leitura de artigos divisores de águas na ciência médica (disponibilizados no Google Classroom). Em vez de ler teorias abstratas, você estudará papers práticos de revistas como The Lancet, Nature e BMJ, incluindo: As clássicas Statistics Notes do British Medical Journal (BMJ) por Altman e Bland (como interpretar viés, normalidade e correlações clínicas). Artigos críticos modernos, como "Why the P Value Is Not Enough" (Sullivan & Feinn) e publicações revolucionárias sobre a reprodutibilidade na ciência (Ioannidis). Guias de relato estatístico para periódicos biomédicos (SAMPL Guidelines).

Modo e critérios da avaliação de aproveitamento: (1) Frequência mínima igual ou superior a 80% nas aulas presenciais (2) Realização dos exercícios complementares

Estratégias de Divulgação: (1) Via internet pelo catálogo público da Proex e (2) Via Secretaria de Graduação da EPM

Recursos didáticos: (1) Uso de anfiteatro / Sala de aula; (2) Computador conectado a um Projetor de Multimidia e com acesso a Internet; (3) Uso de software estatístico de licença livre para uso de Ensino e Pesquisa; (4) Quadro Negro ou Equivalente; (5) Uso de Bibliografia Atualizada e (6) Uso de Livro-Texto

Ementa: A JORNADA PARA A AUTONOMIA: Como Mapa do Curso, a ementa deste programa foi desenhada não como uma lista exaustiva de equações, mas como uma jornada imersiva de emancipação científica. O curso promove o letramento em dados e a independência analítica do profissional da saúde, estruturando-se em cinco eixos sequenciais e integrados: EIXO 1: A ARQUITETURA DA PESQUISA (Metodologia e Delineamento) Nesta fase inicial, a bioestatística atua como a verdadeira arquiteta do estudo, antes mesmo de qualquer coleta de dados. Este eixo abrange a desconstrução do método científico, a navegação estruturada pela pirâmide hierárquica de evidências e a seleção de delineamentos de estudo clínico-epidemiológicos (observacionais e experimentais). O aluno aprenderá a formular projetos sólidos e imunes a falhas metodológicas primárias. EIXO 2: O DIAGNÓSTICO DOS DADOS (Exploração e Dimensionamento) Assim como o médico examina um paciente antes de prescrever um tratamento, o pesquisador aprenderá a "diagnosticar" sua matriz de dados antes de aplicar testes de hipóteses. Foco em Estatística Descritiva para revelar padrões (medidas de posição, tendência central e dispersão), visualização gráfica de alto nível (Histogramas e Box-Plots para identificação de discrepâncias e outliers), testes de aderência e pressupostos de normalidade, culminando no cálculo estratégico do tamanho amostral para garantir o poder da pesquisa. EIXO 3: O DUELO CIENTÍFICO E A TOMADA DE DECISÃO (Inferência) A transição definitiva da mera observação para a comprovação de hipóteses populacionais (o "duelo" científico entre Hipótese Nula e Alternativa). Domínio da teoria da probabilidade, gestão de falsos-positivos/negativos (Erros Tipo I e II) e a ultrapassagem da barreira do p-valor por meio da interpretação clínica avançada do Tamanho do Efeito e Intervalos de Confiança. Aplicação estratégica de Testes Paramétricos (Teste t, ANOVA de uma via e Medidas Repetidas) e a seleção das alternativas robustas Não Paramétricas (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis e Friedman) para dados clinicamente rebeldes e assimétricos. EIXO 4: DESVENDANDO ASSOCIAÇÕES CLÍNICAS (Modelagem Categórica) Foco em perguntas do mundo real: Como variáveis distintas se relacionam no mesmo indivíduo? Mapeamento de tendências através da Correlação Bivariada (Pearson e Spearman) e o domínio do cruzamento de desfechos clínicos e fatores de risco através de Tabelas de Contingência (Testes do Qui-Quadrado e Exato de Fisher). Introdução vital à epidemiologia quantitativa para extração e interpretação de Medidas de Risco e Chance (OR e RR). EIXO 5: TECNOLOGIA E ALTO FATOR DE IMPACTO (Comunicação Científica) O fim das "caixas-pretas" e do trauma matemático. Aplicação autônoma de todo o conhecimento em plataformas tecnológicas modernas, visuais e gratuitas (jamovi e BioEstat 5.3). O curso coroa o aprendizado ensinando a transformar dados brutos em conhecimento científico incontestável, incluindo diretrizes rigorosas (ABNT/Vancouver e Guidelines Internacionais) para a redação da Discussão de Resultados, garantindo a submissão e aprovação de artigos em periódicos de altíssimo impacto na área da saúde.