Cursos Autoinstrucionais

O curso aborda a epidemiologia como ferramenta fundamental para a compreensão e intervenção nos processos de saúde-doença; os fundamentos da análise exploratória de dados em saúde, incluindo tipos de variáveis, fontes, qualidade dos dados, técnicas de análise descritiva e apresentação dos dados; a construção, aplicação, interpretação e técnicas de monitoramento dos principais indicadores epidemiológicos de morbidade e mortalidade; e os principais desenhos de estudos epidemiológicos, destacando suas características metodológicas, aplicações, limitações e níveis de evidência científica em saúde pública.

Objetivo: apresentar os principais delineamentos de estudos observacionais e experimentais e promover o uso de conceitos e ferramentas epidemiológicas básicas para a análise crítica da situação de saúde, subsidiando a tomada de decisão em saúde pública e o fortalecimento da colaboração pesquisa-serviço.

No Brasil, o racismo impacta severamente a saúde da população negra, aumentando sua vulnerabilidade a doenças e mortes evitáveis. Esse fenômeno não apenas expõe essas pessoas a maiores riscos, como também limita seu acesso a direitos e a serviços garantidos por políticas públicas, conforme estabelecido na Constituição Federal de 1988.

Objetivo: proporcionar amplo conhecimento aos(às) trabalhadores(as) da saúde sobre os processos históricos e socioculturais do racismo na saúde da população negra e o seu impacto na análise e na construção de indicadores epidemiológicos.

O curso versa sobre o potencial da caracterização da população e da identificação de seus problemas de saúde, bem como sobre a proposição de intervenções, apresentando abordagens teóricas e metodológicas voltadas aos problemas de saúde em sua dimensão espacial, ancoradas em conceitos como processo saúde-doença, território, ambiente e equidade.

Objetivo: familiarizar e qualificar os(as) trabalhadores(as) da saúde na análise espacial de dados e geoprocessamento na Vigilância em Saúde.

O curso oferece uma formação abrangente e atualizada sobre as aplicações práticas de inteligência artificial (IA), especialmente de machine learning (ML), na transformação dos processos de vigilância em saúde, utilizando a linguagem de programação Python. 

Objetivo: compreender os fundamentos da inteligência artificial e suas aplicações práticas, aplicando técnicas de pré-processamento de dados para construir, avaliar e utilizar modelos preditivos capazes de identificar padrões em eventos de saúde e apoiar a tomada de decisão, por meio do uso de métricas e técnicas de validação adequadas.

No cenário atual de constantes transformações das condições de saúde das populações, é necessário que o profissional de saúde tenha capacidade de análise de dados e de análise situacional em saúde. Nesse sentido, o software “R” oferece uma ampla variedade de técnicas gráficas e estatísticas (modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação, agrupamento, aprendizado de máquina) que ampliam a capacidade analítica de profissionais de diversas áreas. 

Objetivo: apresentar os conceitos iniciais do uso da linguagem R para a manipulação, o tratamento e a interpretação de dados em Saúde Pública.

O curso apresenta, de forma prática e aplicada, ferramentas de análise e visualização de dados no R, utilizando como referência os indicadores do Programa de Qualificação das Ações de Vigilância em Saúde (PQA-VS).

Objetivo: qualificar os(as) trabalhadores(as) para manipular, analisar e transformar dados em informações claras e estratégicas, por meio gráficos, tabelas e mapas. Ao final do curso, os(as) participantes estarão aptos(as) a criar dashboards para visualização de dados no R, possibilitando o monitoramento de indicadores em tempo real e contribuindo para a tomada de decisão.

A análise de séries temporais é uma ferramenta estatística essencial para compreender o comportamento de eventos ao longo do tempo, especialmente no contexto da Vigilância em Saúde e Ambiente, em que o monitoramento contínuo de doenças e agravos subsidia decisões estratégicas. Diante da ampliação e qualificação dos dados em saúde, o software R destaca-se como uma ferramenta gratuita, de acesso livre e amplamente utilizada, que possibilita maior reprodutibilidade, automatização e qualidade nas análises e visualizações, atendendo às necessidades reais dos serviços de saúde e fortalecendo o planejamento e a tomada de decisão baseada em evidências.

Objetivo: apresentar os conceitos iniciais e metodológicos da análise de séries temporais, utilizando o software R para importar, manipular, analisar, visualizar, interpretar e modelar dados da rotina da Vigilância em Saúde e Ambiente no tempo.