Escola Paulista de Medicina
Postgraduate in Collective Health

Disciplina: INFERÊNCIA CAUSAL EM EPIDEMIOLOGIA

  • Nome/título
    INFERÊNCIA CAUSAL EM EPIDEMIOLOGIA
  • Responsável
    Prof. Dr. Leandro Fórnias Machado de Rezende
  • Corpo Docente
    Prof. Dr. Leandro Fórnias Machado de Rezende e Dr. Alessandra Menezes
  • E-mail para contato
    leandro.rezende@unifesp.br
  • Início - inscrição
    2025-03-03
  • Término - inscrição
    2025-04-30
  • Início - curso
    2025-05-12
  • Término - curso
    2025-07-03
  • Local
    Campus São Paulo / Hibrido
  • Dias e Horários
    Segunda e Quinta, 14:00 às 18:00
  • Vagas/ Número máximo de alunos
    20
  • Carga horária - Teórica
    50
  • Carga horária - Prática
    25
  • Carga Horária Total
    75
  • Creditos
    5
  • Critérios de ingresso
    Disciplina oferecida aos alunos matriculados nos programas de pós-graduação da EPM/UNIFESP e outras instituições/Universidades. Serão aceitos alunos ouvintes desde que o número máximo de alunos não seja excedido. Desejável que tenham cursado disciplinas básicas de Epidemiologia e Bioestatística, com
  • Ementa
    Estimar efeitos causais de exposições/tratamentos em doenças/desfechos de saúde é um dos objetivos centrais da Epidemiologia. Nesta disciplina será apresentado um breve histórico dos modelos de inferência causal em epidemiologia. Definição formal de efeito causal em indivíduos e populações será introduzida e discutida à luz dos pressupostos necessários para estimar efeitos causais (permutabilidade, consistência e positividade), bem como das fontes de erro que podem impactar a validade dos resultados de estudos epidemiológicos. Esta disciplina também tem o objetivo de debater e compreender métodos e análise de dados para inferência causal publicados em periódicos científicos internacionais. Ao final do curso o aluno deverá estar preparado para ler e avaliar criticamente a produção científica publicada em periódicos de Epidemiologia.
  • Avaliação de aprendizagem
    O curso tem 8 horas semanais com modelo híbrido de atividades assíncronas e síncronas. O componente assíncrono do curso (aproximadamente, 2 horas/semanais) será realizado com a disponibilização de textos, vídeos e materiais didáticos na plataforma Google Classroom. O componente síncrono (Web-aula – aproximadamente, 6 horas/semanais) consiste nas aulas teóricas, ministradas pelo professor responsável, e seminários com apresentarão artigos científicos que dialogam com os conteúdos teóricos das aulas. Após a apresentação dos artigos, o professor responsável mediará uma discussão dos principais conceitos apresentados pelos alunos com os demais participantes do seminário. A avaliação da aprendizagem se dará mediante exercícios domiciliares, apresentações dos artigos científicos nos seminários (preparação do material, linguagem utilizada na apresentação e domínio do conteúdo) e participação nas aulas.
  • Conteúdo Programático
    Causalidade; definição de efeito causal (individual e médio); experimentos randomizados; estudos observacionais; pressupostos para identificação e estimação de efeitos causais (permutabilidade, consistência e positividade), representação gráfica de efeitos causais (Directed Acyclic Graphs - DAGs); confundimento; viés de seleção; viés de informação.
  • Referências
    BIBLIOGRAFIA BÁSICA
    Hernán MA, Robins JM. Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2020.
    Silva AAM. Introdução à Inferência Causal em Epidemiologia: uma abordagem gráfica e contrafactual. Editora Fiocruz, 2021.
    Rothman KJ, Greenland S, Lash TL - Modern epidemiology, 3ª ed. Philadelphia: Lippincot Williams & Wilkins, 2008.
    Hernan MA. A definition of causal effect for epidemiological research. J Epidemiol Community Health 2004;58:265-71.
    Hernán MA, Hernández-Díaz S, Robins JM. A structural approach to selection bias. Epidemiology. 2004;15(5):615-625.
    Matthay EC, Glymour MM. A Graphical Catalog of Threats to Validity: Linking Social Science with Epidemiology. Epidemiology. 2020;31(3):376-384.

    BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
    1. Pearl J, Mackenzie D. The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. New York: Basic Books; 2018.
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