Fundamentos de Investigação Clínica

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos de metodologia de investigação e de bioestatística ao nível do 2.º ciclo de estudos ou equivalente. Recomenda-se familiaridade com a leitura crítica de artigos científicos em inglês e com os fundamentos da inferência estatística. Não é exigida experiência prévia com software de análise avançada.

Métodos de Ensino

Equipa docente interdisciplinar: cada módulo é lecionado pelo especialista da área. As sessões combinam exposição teórica com discussão de questões e finalizadas com componente prática de 30-60 minutos, com análise de protocolos reais, elaboração de plano de análise, interpretação de resultados analíticos e gráficos e redação científica. Ao final de cada sessão é proposto um desafio ou pequeno trabalho de grupo como atividade de avaliação sumativa contínua.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade visa capacitar os doutorandos para o desenvolvimento autónomo e metodologicamente rigoroso de projetos de investigação clínica e translacional. O doutorando deve ser capaz de: formular questões de investigação clinicamente relevantes pelos critérios PICO; selecionar desenhos de estudo adequados aos objetivos e contextos de investigação; construir planos de análise estatística coerentes; aplicar princípios éticos e regulatórios à investigação clínica; conduzir e avaliar revisões sistemáticas e meta-análises; interpretar criticamente modelos preditivos baseados em inteligência artificial; e redigir artigos e projetos científicos segundo normas internacionais de reporte.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Questão de investigação; justificação; hipóteses e objetivos; ética: consentimento informado, comissões de ética, RGPD, registo de ensaios
2. Desenhos de investigação: da investigação básica à clínica (in silico → in vitro → in vivo); estudos primários (observacionais e intervencionais) e secundários
3. Seleção de indivíduos; medidas e variáveis; plano de análise estatística; dimensão amostral
4. Revisão sistemática: PICOTS, PROSPERO/PRISMA, pesquisa bibliográfica, seleção, extração, avaliação de qualidade e risco de viés
5. Meta-análise: medidas de efeito, heterogeneidade, risco de viés, subgrupos, meta-regressão
6. IA na investigação clínica: machine learning preditivo; validação de modelos; TRIPOD-AI; PROBAST-AI; regulamentação
7. Escrita científica: redação de artigos e projetos; apreciação crítica de estudos observacionais e experimentais

 

Docente(s) responsável(eis)

Bárbara Cecília Bessa dos Santos Oliveiros Paiva

Métodos de Avaliação

Avaliação
Outra: 100.0%

Bibliografia

1. Browner WS, Newman TB, Cummings SR, Grady DG, Huang AJ, Kanaya AM, Pletcher MJ. Designing Clinical Research. 5.ª ed. Wolters Kluwer, 2023. ISBN: 9781975174408.

2. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71. DOI: 10.1136/bmj.n71

3. Collins GS, Moons KGM, Dhiman P, Riley RD, Beam AL, Van Calster B, et al. TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods. BMJ. 2024;385:e078378. DOI: 10.1136/bmj-2023-078378

4. Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page MJ, Welch VA (eds). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Version 6.4. Cochrane, 2023. www.training.cochrane.org/handbook

5. Gastel B, Day RA. How to Write and Publish a Scientific Paper. 9.ª ed. Greenwood/ABC-CLIO, 2022. ISBN: 9781440878824.