Skip to content

Metode Statistice În Epidemiologie

Public syllabus for 2025-2026

Back to syllabi

Academic overview

Programme
BioInfo
Period
Year 1, Semester 2
Credits
6
Weeks
14

Curriculum placement

Appears in study plans

BioInfo (2025 - 2027) Year 1, Semester 2 Elective subject, group 1

Teaching team

Course coordinator
(none)
Seminar coordinators
(none)

Learning time distribution

Total
Curriculum Lecture Practice Total Weekly Lecture Practice
56 28 28 4 2 2
Exam hours
8
Individual Study Bibliography study Field study Homework Tutoring Others
86 33 30 17 6 0
Overall
150

Learning outcomes

Knowledge

  • Introducerea conceptelor de bază în epidemiologie și a metodelor statistice aplicate.
  • Cunoașterea principiilor și utilizarea metodelor și tehnicilor specifice în epidemiologie, cu exemple din epidemiologia genetică.

Skills

  • Formarea abilității de a înțelege design-ul unui studiu epidemiologic, a participa la culegerea si validarea datelor, precum și de aplicare a metodelor specifice pentru prelucrarea și interpretarea datelor în studii de epidemiologie genetică.

Responsibility

  • Capacitatea de a participa la un studiu de epidemiologie genetică și a utiliza pachete statistice pentru prelucrarea adecvată a datelor, interpretarea și sinteza lor.
  • Comunicarea şi transferul eficient de cunoştinţe între specialişti aparţinând unor domenii diferite.

Online platform

_______________

Course content

Content Methods Obs
Fundamentele cercetării epidemiologie. Studii observaționale și topologia lor. problematizare, prelegere interactivă, demonstrație, conversație Platforma utilizată: Google Classroom Videoconferinta: Google Meet 2 ore
Incidența ca măsură a frecvenței unei afecțiuni. Măsuri pentru asocierea dintre factori și a impacului lor potențial. 2 ore
Validitatea cercetării epidemiologice. Conceptul de eroare sistematică (bias) și confundatori. 2 ore
Principii și proceduri de analiza epidemiologică. Analiza stratificată; conceptul de "matching"; interacțiune intre factori și modificare a efectului. 4 ore
Noțiuni de modelare și strategie de analiza. Regresia logistică și estimarea "Maximum Likelihood". Alegerea celui mai bun model regresional pentru un set de date. 6 ore
Analiza datelor de tip persoană-timp. Analiza de supraviețuire. 2 ore
Modele regresionale de tip "proportional-hazards". Regresia Cox. 2 ore
Metode statistice în decizia medicală. Analiza bayesiană. Analiza performanței testelor diagnostice: sensibilitate, specificitate, valori predictive, curba ROC. 4 ore
Revizia sistematică și meta-analiza în studii de asociere genome-wide și în estimarea prevalenței mutațiilor genetice. 2 ore
Principii în genetica populațională. Estimarea riscului genetic. Tipuri de design. Studii de tip cohortă cu subiecți nerelaționați. Studii de tip cohortă familială. Analiza interacțiunilor de tip mediu ‒ factori genetici și a interacțiunii factorilor genetici intre ei. 2 ore

Course bibliography

(none)

Seminar content

Content Methods Obs
8.2 Seminar / laborator Metode de predare Observații
Familiarizarea cu ActivEpi Web și pachetele R. problematizare, modelare, demonstrație, analiză critică Platforma utilizată: Google Classroom Videoconferinta: Google Meet 2 ore
Exerciții practice analiza a asocierilor între factori in studii observaționale. 2 ore
Aplicații de analiza supraviețuirii. Aplicații de regresie logistică si regresie Cox. Sinteza și discuția rezultatelor. Analiza critică a unor probleme cu date reale concrete. 4 ore
Teste medicale și performanța lor:sensibilitate, specificitate, valori predictive, curba ROC. Exemple de analiza. 2 ore
Revizia sistematică a studiilor de asociere. Meta-analiza statistică. Exemple de analiza. 2 ore
Analiza critică comprehensivă a unor probleme cu date reale concrete. 2 ore

Seminar bibliography

Kleinbaum DG (2015): ActivEpi Web http://www.activepi.com/ Kleinbaum DG, Sullivan KM, Barker ND (2007): A Pocket Guide to Epidemiology, New York: Springer. OEGE – Online Encyclopedia for Genetic Epidemiology studies: http://www.oege.org/ Zeggini E, Ioannidis JP (2009). Meta-analysis in genome-wide association studies. Pharmacogenomics 10(2):191-201. doi: 10.2217/14622416.10.2.191. PMID: 19207020; PMCID: PMC2695132. Gwinn M, Ioannidis JP, Little J, Khoury MJ (2014). Editorial: Updated guidance on human genome epidemiology (HuGE) reviews and meta-analyses of genetic associations. Am J Epidemiol 180(6):559-61. doi: 10.1093/aje/kwu196. PMID: 25164421. Bioconductor: https://bioc.ism.ac.jp/packages/3.3/bioc/html/CGEN.html https://www.bioconductor.org/help/course-materials/

Corroboration

Cursul și aplicațiile practice introduc conceptele, metodele și tehnicile epidemiologiei în general si a celor specifice epidemiologiei genetice, în particular.

AI tools guidance

(none)

Evaluation and delivery

Activity Criteria Methods Percentage
C
  • Evaluarea sumativă a înțelegerii și însușirii conceptelor
  • Analiză modele epidemiologice. Testare sumativă în sesiunea de examene.
  • 30.0%
S
  • Evaluare formativă periodică
  • Teste de tip grilă (Quiz)
  • 50.0%
S
  • Evaluare formativă
  • Proiect de documentare și analiză critică a unor studii medicale/epidemiologice.Dezbatere orală prin videoconferință.
  • 20.0%

Performance standards

(none)

Additional info

(none)