Carga horária: 45h

Tempo de curso sugerido: 6 semanas, mas você pode fazer no seu próprio tempo

Análise de dados para a vigilância em saúde – Curso Básico

Nos últimos anos, a sociedade vem acumulando importantes desafios em saúde que evidenciam e reforçam a importância da vigilância em saúde e de suas ações de investigação e nas medidas de prevenção e controle de doenças. As respostas sanitárias baseadas em informações qualificadas e oportunas são essenciais para o controle das doenças, para a comunicação transparente com a sociedade e para se obter melhores desfechos em saúde. Ao mesmo tempo, sabemos como é agitada a rotina de trabalho na vigilância e como é complexo o gerenciamento de todos os dados em saúde. Assim, pensando em ajudar na produção da informação em saúde de forma qualificada e ágil este curso foi estruturado para você.

Por exemplo, você:

Já imaginou ter todas as suas rotinas de análise de vigilância em saúde prontas com um clique?
Já se perguntou como pegar informações diretamente do Datasus e transformá-las em um gráfico, tabela ou série histórica de forma automatizada? Isso mesmo que você leu: automatizada!
Pensou em produzir diversos informes epidemiológicos, de todos os agravos de notificação compulsória em menos de 2 minutos?
E, ainda mais, ter os informes epidemiológicos de todos agravos e notificação compulsória de forma instantânea online?

Isso parece revolucionário, não é mesmo? Não só parece, como é! Você conseguirá em pouco tempo qualificar, agilizar e facilitar seu trabalho. Para isso nós utilizaremos a linguagem de programação R. Sim, você precisará dedicar um pouco de tempo para instalar o programa e aprender comandos básicos. Mas a recompensa a esse esforço será imensurável, poupando-lhe muitas e muitas horas de trabalho a partir de agora e lhe habilitando a produzir análises muito interessantes em sua rotina de trabalho.

Ao final deste módulo, você será capaz de:

Conceituar a linguagem R.
Instalar o R e o RStudio.
Executar comandos básicos na interface gráfica RStudio.
Criar e salvar scripts.
Instalar pacotes.
Compreender e praticar boas práticas de organização de arquivos para análise de dados.
Importar banco de dados para o RStudio e criar tabelas para análise de dados
Limpar e transformar seus dados.
Realizar os principais cálculos para análise exploratória de dados, calcular taxas e incidência e prevalência.
Construir tabelas para calcular a presença ou não de uma doença e/ou agravo de saúde.

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