Contacts

 

Unit of Biostatistics, Epidemiology and Public Health
Department of Cardiac, Thoracic, Vascular Sciences and Public Health
University of Padova

Via L. Loredan 18 – 35131 Padova (edificio 00250000)
Director: Prof. DARIO GREGORI E-mail: dario.gregori@ubep.unipd.it

Management Secretriat:  dott.ssa Cristiana Vettori

tel. 049 8275382
segreteria@ubep.unipd.it
cristiana.vettori@ubep.unipd.it

Didactics and Postgraduate School : dott.ssa Irma Podini

tel. 049 8275382

specializzazione.statisticasanitaria@unipd.it

irma.podini@ubep.unipd.it

Masters: Segreteria Master
tel. 3312601668
segreteria.master@ubep.unipd.it

Padova, Porta Portello, UBEP campus site

Edificio di Igiene

Via L. Loredan 18 – Padova


Pianta Piano Terra

Pianta Soppalco

Pianta Piano Seminterrato

Unità di Biostatistica

Unità di Biostatistica
Master II livello Direttore: Prof.ssa Ileana Baldi Vicedirettore: Prof. Annibale Biggeri Obiettivi: La sintesi delle evidenze riveste un ruolo sempre crescente nella ricerca, nella pratica clinica e nelle decisioni di politica sanitaria. Una condizione fondamentale per l'implementazione dei risultati che derivano da una revisione sistematica e successiva meta-analisi è la loro riproducibilità. Il Master è ideato per fornire gli strumenti per progettare, condurre e analizzare una revisione sistematica per domande di evidence-based healthcare, in un'ottica di riproducibilità metodologica e computazionale secondo il paradigma del literate programming. Particolare attenzione verrà data agli aspetti applicativi della meta-analisi, dai metodi di base fino ai multilevel, multivariati e Bayesian network, e dell'automatizzazione dei processi di revisione e aggiornamento. I metodi di base e avanzati saranno trattati utilizzando il software R. Sbocchi professionali: Per una descrizione delle opportunità professionali relative ai diversi indirizzi, si rimanda all'avviso di ammissione.
Topic 5: Machine learning and prediction in COVID-19 epidemics Moderator: Paola Berchialla, Associate Professor of Medical Statistics – University of Torino, IT Topic Introduction Veronica Sciannameo, Post-Doc Fellow in Medical Statistics, University of Torino, IT Machine learning to improve COVID-19 epidemic behaviour Danila Azzolina, Assistant Professor in Medical Statistics – University of Ferrara, IT Prediction models for diagnosis and prognosis of COVID-19 Laure Wynants, Assistant Professor of Epidemiology – School for Public Health and Prime Care, Fac. Health, Medicine and Life Sciences, Maastricht University, NL “Modelling SARS-CoV-2 transmission in Vo, Italy” Ilaria Dorigatti, Lecturer – MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, School of Public Health, Imperial College, London, UK Floor discussion
Topic 2: Machine learning perspectives in novel fields of bio-medical research Moderator: Ileana Baldi, Associate Professor of Medical Statistics – University of Padova, IT Topic Introduction Andrea Ricotti, Medical Intern , Unit of Epidemiology, Regional Health Service, ASL TO3, IT Machine learning assisted systematic reviews Corrado Lanera, Assistant Professor in Medical Statistics – University of Padova, IT Social Media and other Real World Data for Health-related Research Graciela Gonzalez-Hernandez, Associate Professor of Informatics – The Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, PA-USA Targeted learning with applications to causal inference Rachael Phillips PhD Student in Biostatistics at UC Berkeley School of Public Health – University of California Floor discussion
January 26, 2022 Topic 3: “Data” science for “omics” sciences Moderator: Annibale Biggeri, University of Padova Topic Introduction Luca Vedovelli, University of Padova Omics technologies for cancer detection and prediction of prognosis Giovanna Chiorino e Paola Ostano, Fondazione Edo e Elva Tempia, Biella Metabolomics applications in medical & biological sciences, Manuela Simonato, Post Doctoral Fellow in Metabolomics and Mass Spectrometry Floor discussion
Topic 1: Controversies in Statistical Learning in Clinical Epidemiology Moderator: Dario Gregori, Professor of Medical Statistics – University of Padova, IT Topic Introduction: Giulia Lorenzoni, Post-Doc Fellow in Clinical Epidemiology – University of Padova, IT "Controversies in Predictive Modelling, Machine Learning, and Validation in clinical research": Frank Harrell, Professor of Biostatistics – Vanderbilt University, Nashville, TN – USA "Epidemiologic Opportunities for AI in Abdominal Radiology": Ron Summers, M.D., Ph.D. Senior, Investigator, Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory – National Institutes of Health Clinical, Bethesda, MD – USA "Data science, statistics & health": Rob Tibshirani Professor of Statistics, Professor of Biomedical Data Science – Stanford University, CA – USA Floor discussion
Obiettivi: Il Master ha come obiettivo la formazione circa il corretto utilizzo delle geo-informazioni e degli strumenti per l'analisi spazio-temporale degli stessi. La finalità è quella di analizzare e comprendere le dinamiche dei fenomeni legati alla salute umana, veterinaria e della vegetazione, usando tecniche avanzate di modellistica applicate a dati geospaziali. Il Master propone un'offerta didattica volta a formare ricercatori e professionisti in grado di utilizzare correttamente l'informazione geospaziale, integrandola con altre fonti, aumentando la capacità descrittiva, predittiva e l'affidabilità delle operazioni di analisi. Sbocchi professionali: Il Master attraverso lezioni, esercitazioni su casi pratici e seminari da parte di esperti, rende il partecipante in grado di valorizzare e migliorare le operazioni necessarie alle soluzioni dei problemi legati alla salute umana, veterinaria e della vegetazione. Vengono acquisite conoscenze sulle innovazioni riguardo tecniche statistiche, di apprendimento automatico e di data-mining con integrazione dell'informazione geospaziale. Il Master forma figure professionali come consulenti e operatori per pubbliche amministrazioni, enti e imprese, Ong e Onlus, come anche attori coinvolti nella formazione e liberi professionisti in grado di fornire servizi avanzati di spatial-data analytics. Direttore: Francesco Pirotti Livello: 2 Durata: annuale Periodo: novembre 2021 / settembre 2022 Modalità didattica: a distanza Lingua: italiano Sede del Master: Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica, Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica, Via Loredan, 18 - 35131 Padova Posti disponibili: min: 5 / max: 120 Contributo di iscrizione: Euro 3.022,50 (prima rata: 2.022,50 euro / seconda rata: 1.000,00 euro) Modalità di selezione: valutazione titoli Scadenza presentazione domanda di ammissione: 8 ottobre 2021 Sito web: www.dctv.unipd.it/didattica/master-ii-livello/geostatistica-la-salute-de... Per informazioni: 331 2602232 / 331 2601668; angela.bigi@ubep.unipd.it
Master Online in Analisi di Dati Omici Obiettivi: Il Master è finalizzato all’apprendimento e all’utilizzo di tecniche statistiche e computazionali per l’analisi dei dati "omici". Per dati omici si intendono i dati provenienti da esperimenti di genomica, trascrittomica, epigenomica, metagenomica, metabolomica e proteomica. La struttura del Master riprende questa definizione, prevedendo un modulo per ogni tipo di dato. Questi dati stanno diventando onnipresenti non solo nella ricerca di base, ma anche nella ricerca e pratica clinica. Le tematiche del Master sono quindi di rilievo per i centri di ricerca, pubblici e privati, ma anche per gli ospedali e l’industria farmaceutica, che raccolgono spesso grandi moli di dati omici e che hanno bisogno di personale adeguatamente formato per la loro analisi. Per facilitare la partecipazione, il Master è realizzato in formato educazionale completamente a distanza utilizzando il modello tecnologico della "classe virtuale". Sbocchi professionali: Il Master contribuisce alla formazione tecnica e scientifica di figure professionali di formazione matematica, statistica, informatica e bioignegneristica interessate all’approfondimento dell’analisi dei dati omici. Il Master contribuisce alla formazione avanzata di figure professionali di formazione biologica e clinica, fornendo gli strumenti e le conoscenze tecniche per analizzare i dati prodotti nella ricerca e pratica clinica, sia pubblica che privata. Direttrice: Laura Ventura Livello: 2 Durata: annuale Periodo: novembre 2021 / settembre 2022 Modalità didattica: a distanza Lingua: italiano Sede del Master: Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica, Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica, Via Loredan, 18 - 35131 Padova Posti disponibili: min: 5 / max: 60 Contributo di iscrizione: Euro 3.022,50 (prima rata: 2.022,50 euro / seconda rata: 1.000,00 euro) Modalità di selezione: valutazione titoli Scadenza presentazione domanda di ammissione: 8 ottobre 2021 Sito web: www.dctv.unipd.it/didattica/master-ii-livello/analisi-di-dati-omici Per informazioni: 331 2602232 / 331 2601668; angela.bigi@ubep.unipd.it
Master Online in Farmacoepidemiologia e valutazione delle cure integrate Obiettivi: Il Master si pone come obiettivo quello di fornire elementi teorici e pratici per la pianificazione e realizzazione di studi di farmacoepidemiologia e di valutazione delle cure integrate utilizzando real world data, ottenuti dall'integrazione di flussi sanitari amministrativi e registri clinici, e per l'interpretazione critica della letteratura scientifica di riferimento. Per facilitare la partecipazione, il Master è realizzato in formato educazionale completamente a distanza, utilizzando il modello tecnologico della "classe virtuale". Sbocchi professionali Il Master contribuisce alla formazione tecnica e scientifica di figure professionali con acquisite competenze multidisciplinari che lavorano in ambito sanitario in grado di disegnare e condurre studi epidemiologici osservazionali nell'ambito della farmacoepidemiologia e valutazione delle cure integrate. Direttrice: Cristina Canova Livello: 2 Durata: annuale Periodo: novembre 2021 / settembre 2022 Modalità didattica: a distanza Lingua: italiano Sede del Master: Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica, Unità di Biostatistica, Epidemiologia e Sanità Pubblica, Via Loredan 18 - 35131 Padova; Posti disponibili: min: 5 / max: 40 Contributo di iscrizione: Euro 3.022,50 (prima rata: 2.022,50 euro / seconda rata: 1.000,00 euro) Modalità di selezione: valutazione titoli Scadenza presentazione domanda di ammissione: 8 ottobre 2021 Sito web: www.dctv.unipd.it/didattica/master-ii-livello/farmacoepidemiologia-e-val... Per informazioni: 331 2602232 / 331 2601668; masterHRP.dctv@unipd.it
Load More… Subscribe
This error message is only visible to WordPress admins

Unable to retrieve new videos without an API key.

Unit of Biostatistics, Epidemiology and Public Health

Department of Cardiac, Thoracic, Vascular Sciences and Public Health
University of Padova

Via L. Loredan 18 – 35131 Padova

Director: Prof. DARIO GREGORI

Newsletter

Join to always keep updated on our unit!