DISCIPLINA DE INVERNO - Avaliação de Instrumentos Multidimensionais Usados em Epidemiologia (ENSP.80.117.1)

DETALHES

Disciplina de natureza Teórico-prática de nível Mestrado, com carga horária de 60 horas e 2 créditos.

Número de vagas:
20
Período:
03/07/2017 a 07/07/2017
Pré-requisitos:
Sem pré-requisito.
Área(s) de Concentração:
Epidemiologia Geral

HORÁRIO

Dia Início Fim
Todos os dias 08:30 16:30

PROFESSORES

Nome

EMENTA

O curso pretende apresentar os passos envolvidos na elaboração, seleção e adaptação transcultural de instrumentos de medida multidimensionais comumente usados em estudos epidemiológicos. O conteúdo será desenvolvido em 10 sessões teórico-práticas e abrange as etapas de elaboração ou adaptação transcultural de instrumentos, pré-teste e uma introdução às análises psicométricas. Serão visitados os conceitos de validade e confiabilidade, bem como as análises estatísticas pertinentes a cada uma destas propriedades. Ao final da disciplina, espera-se que os alunos sejam capazes de conhecer as etapas envolvidas na seleção e adaptação transcultural de um instrumento, na avaliação sobre o estágio de desenvolvimento e avaliar a pertinência de se propor um novo instrumento, com base na revisão das propriedades psicométricas estudadas nas publicações sobre o tema.

Categoria: Disciplina eletiva de inverno

Pré-requisitos: Noções de inglês. É desejável que o aluno tenha noções de epidemiologia e estatística básica (particularmente ANOVA). Será avaliada a carta de intenção do candidato.

Número mínimo de alunos: 05

Candidatos externos: alunos de outros programas stricto sensu da ENSP; alunos de outros programas stricto sensu da FIOCRUZ; alunos de outros programas stricto sensu; graduados.

Observação: O curso é ofertado em parceria com o IMS/UERJ. Desta forma, serão ofertadas 20 vagas no IMS/UERJ e 20 vagas na ENSP/Fiocruz, totalizando o máximo de 40 vagas

BIBLIOGRAFIA

Streiner, D. L. & Norman, G. R., 2008. Health measurement scales. A practical guide to their development and use. (4 ed.). Oxford: Oxford University Press.

Hair, J. F.; Anderson, R. E.; Tatham, R. L. & Black, W. C., 2005. Análise Multivariada de Dados. Porto Alegre: Artmed Editora S.A.