Disciplina: INFERÊNCIA CAUSAL EM EPIDEMIOLOGIA - 2021

• Nome/título
  INFERÊNCIA CAUSAL EM EPIDEMIOLOGIA - 2021
• Responsável
  Prof. Dr. Leandro Fórnias Machado de Rezende
• Corpo Docente
  Prof. Dr. Leandro Fórnias Machado de Rezende
• E-mail para contato
  leandro.rezende@unifesp.br
• Início - inscrição
  2021-03-01
• Término - inscrição
  2021-04-24
• Início - curso
  2021-05-04
• Término - curso
  2021-06-29
• Local
  Online
• Dias e Horários
  Terças e Quintas (14:00 às 18:00)
• Vagas/ Número máximo de alunos
  20
• Carga horária - Teórica
  72
• Carga horária - Prática
  28
• Carga Horária Total
  100
• Creditos
  7
• Critérios de ingresso
  Desejável que os alunos tenham cursado disciplinas básicas de Epidemiologia e Bioestatística, como as seguintes disciplinas do Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva da EPM/UNIFESP: “Epidemiologia” e “Tópicos Básicos de Bioestatística”
• 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. O curso será ministrado sob a forma de aulas teóricas e seminário com apresentações de artigos científicos.
• Avaliação de aprendizagem
  O curso tem 8 horas semanais com modelo híbrido de atividades assíncronas e síncronas. O componente assíncrono do curso (3 horas/semanais) será realizado com a disponibilização de textos, vídeos e materiais didáticos na plataforma Google Classroom. O componente síncrono (Web-aula - 3 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.”
  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. 
  
  BIBLIOGRAFIA PARA SEMINÁRIOS
  Ni MY et al. Determinants of physical, mental and social well-being: a longitudinal environment-wide association study. Int J Epidemiol. 2020;49(2):380-389.
  Yu EYW et al. Coffee consumption and risk of bladder cancer: a pooled analysis of 501,604 participants from 12 cohort studies in the BLadder Cancer Epidemiology and Nutritional Determinants (BLEND) international study. Eur J Epidemiol. 2020 ;35(6):523-535.
  The RECOVERY collaboration Group. Effect of Hydroxychloroquine in Hospitalized Patients with Covid-19. N Engl J Med. 2020. doi: 10.1056/NEJMoa2022926. Epub ahead of print.
  Geleris et al. Observational Study of Hydroxychloroquine in Hospitalized Patients with Covid-19. N Engl J Med. 2020;382(25):2411-2418
  Ferguson KD et al. Evidence synthesis for constructing directed acyclic graphs (ESC-DAGs): a novel and systematic method for building directed acyclic graphs. Int J Epidemiol. 2020;49(1):322-329
  Oliosi JGN et al.. Effect of the Bolsa Familia Programme on the outcome of tuberculosis treatment: a prospective cohort study. Lancet Glob Health. 2019;7(2):e219-e226.
  Rezende LFM et al. Confounding due to pre-existing diseases in epidemiologic studies on sedentary behavior and all-cause mortality: a meta-epidemiologic study. Ann Epidemiol. 2020;52:7-14.
  Yu E et al. Weight History and All-Cause and Cause-Specific Mortality in Three Prospective Cohort Studies. Ann Intern Med. 2017 May 2;166(9):613-620.
  Munafò MR et al. Collider scope: when selection bias can substantially influence observed associations. Int J Epidemiol. 2018;47(1):226-235
  Emilsson L et al. Examining Bias in Studies of Statin Treatment and Survival in Patients With Cancer. JAMA Oncol. 2018;4(1):63-70.
  Lee DH et al. Predicted lean body mass, fat mass, and all cause and cause specific mortality in men: prospective US cohort study. BMJ. 2018;362:k2575.
  Strain T et al. Wearable-device-measured physical activity and future health risk. Nat Med. 2020 Sep;26(9):1385-139