Graças a este Master, obterá todos os conhecimentos necessários para desenvolver uma base científica sólida que proporcione soluções para a área desportiva"

Os licenciados em Ciências da Atividade Física e do Desporto e outros profissionais do sector interessados em estudos qualitativos e quantitativos podem dedicar-se à investigação dos factores científicos que influenciam esta área. No entanto, para os realizar, os especialistas devem ter um domínio perfeito da biomecânica, da fisiologia e da psicologia, bem como compreender o valor de uma estruturação correta do projeto de investigação. Isto trará vantagens não só para o especialista, mas também para os atletas, uma vez que os cientistas desta área promovem a sua recuperação através, entre outras coisas, da preparação psicológica e da dieta.

Dada a limitada oferta académica neste domínio, a TECH desenvolveu um curso completo e rigoroso na geração de projetos de investigação, no seu financiamento, na estatística e na investigação em R em saúde, bem como na divulgação dos resultados, através de relatórios, memórias e artigos científicos. Trata-se de uma qualificação que tem a garantia de qualidade de professores especialistas que, para além de estarem envolvidos no desenvolvimento dos conteúdos, serão os responsáveis pela transmissão dos conhecimentos aos alunos.

Além disso, a TECH incorporou 1.500 horas de materiais audiovisuais e dinâmicos que tornam a certificação uma experiência enriquecedora através de um meio digital com resumos em vídeo, atividades e simulação de casos reais. Tudo isto, com o objetivo de atualizar as competências dos especialistas para que estejam preparados para enfrentar a prática da vida real. Ao mesmo tempo, a Universidade Tecnológica integrou a inovadora metodologia Relearning, que dispensa os profissionais de longas horas de estudo, para que, somando à modalidade 100% online, sejam formados de forma gradual, contínua e simples, com todas as garantias. 

Obtenha todas as chaves para promover os ensaios clínicos sobre o desempenho dos atletas e estudar as suas capacidades biológicas e psicológicas"

Este Master em Investigação Médica no Desporto conta com o conteúdo científico mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:  

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Investigação em Ciências da Saúde
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Atualize as suas competências para manter-se na vanguarda do grupo de profissionais envolvidos em projetos de investigação colaborativa no domínio do desporto"

O corpo docente do curso inclui profissionais do sector que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará um curso imersivo, programado para praticar em situações reais.

O design desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Destaque-se no seu sector dominando a estatística e o R na investigação em saúde graças aos conteúdos teóricos e práticos oferecidos pela TECH"

Desenvolva-se numa área que necessita de profissionais altamente qualificados, para que se possa tornar um deles"

O conteúdo deste Master em Investigação Médica foi cuidadosamente desenvolvido pela TECH com o apoio de uma equipa de médicos e especialistas em Investigação. Ao mesmo tempo, a TECH incorporou o sistema pedagógico Relearning, para facilitar os estudos dos alunos. Desta forma, não terão de investir longas horas de estudo, mas assimilarão os conteúdos de uma forma gradual e simples. Além disso, a TECH integrou materiais audiovisuais em vários formatos no curso para que os estudantes possam desfrutar do ensino online sem sacrificar o rigor e o dinamismo do curso.

Um currículo concebido para especialistas como você, que procuram aperfeiçoar as suas competências para serem muito mais competitivos no mercado de trabalho atual"

Módulo 1. O método científico aplicado à investigação no domínio da saúde. Posicionamento bibliográfico da investigação

1.1. Definição da questão ou do problema a resolver
1.2. Posicionamento bibliográfico da questão ou problema a resolver

1.2.1. Pesquisa de informação

1.2.1.1. Estratégias e palavras-chave

1.2.2. O Pubmed e outros repositórios de artigos científicos

1.3. Tratamento das fontes bibliográficas
1.4. Tratamento das fontes documentais
1.5. Pesquisa bibliográfica avançada
1.6. Geração de bases de referência para múltipla utilização
1.7. Gestores de bibliografia
1.8. Extração de metadados em pesquisas bibliográficas
1.9. Definição da metodologia científica a seguir

1.9.1. Seleção de ferramentas necessárias
1.9.2. Design de controlos positivos e negativos numa investigação

1.10. Os projetos de translação e ensaios clínicos: Semelhanças e diferenças

Módulo 2. Geração de grupos de trabalho: investigação colaborativa

2.1. Definição de grupos de trabalho
2.2. Formação de equipas multidisciplinares
2.3. Distribuição ótima das responsabilidades
2.4. Liderança
2.5. Controlo da realização das atividades
2.6. Equipas de investigação hospitalar

2.6.1. Investigação clínica
2.6.2. Investigação básica
2.6.3. Investigação translacional

2.7. Criação de redes colaborativas para a investigação no domínio da saúde
2.8. Novos espaços para a investigação no domínio da saúde

2.8.1. Redes temáticas

2.9. Centros de investigação biomédicas em rede
2.10. Os biobancos de amostras: investigação colaborativa internacional

Módulo 3. Geração de projetos de investigação

3.1. Estrutura geral de um projeto
3.2. Apresentação dos antecedentes e dos dados preliminares
3.3. Definição das Hipóteses
3.4. Definição de objetivos gerais e específicos
3.5. Definição do tipo de amostra, número e variáveis a medir
3.6. Estabelecimento da metodologia científica
3.7. Critérios de exclusão/inclusão em projetos com amostras humanas
3.8. Criação da equipa específica: equilíbrio e competências
3.9. Questões éticas e expectativas: um elemento importante que esquecemos
3.10. Geração do orçamento: um ajuste fino entre as necessidades e a realidade da convocatória

Módulo 4. O ensaio clínico na investigação em saúde

4.1. Tipos de ensaios clínicos(EC)

4.1.1. Ensaios clínicos promovidos pela indústria farmacêutica
4.1.2. Ensaios Cínicos independentes
4.1.3. Reposição de medicamentos

4.2. Fases dos EC
4.3. Principais intervenientes nos CE5
4.4. Geração de protocolos

4.4.1. Aleatorização e ocultação
4.4.2. Estudos de não-inferioridade

4.5. Aspetos éticos
4.6. Ficha de informação ao paciente
4.7. Consentimento informado
4.8. Critérios de boas práticas clínicas
4.9. A Comissão de Ética para a Investigação de Medicamentos
4.10. Procurar financiamento para ensaios clínicos

4.10.1. Pública Principais agências espanholas, europeias, latino-americanas e norte-americanas
4.10.2. Privada. Principais farmacêutica

Módulo 5. Financiamento de projetos

5.1. Procurar oportunidades de financiamento
5.2. Como adaptar um projeto ao formato de uma convocatória?

5.2.1. Chaves para o sucesso
5.2.2. Posicionamento, preparação e redação

5.3. Convocatórias públicas. Principais agências europeias e americanas
5.4. Convocatórias específicas europeias

5.4.1. Projetos Horizonte 2020
5.4.2. Mobilidade de Recursos Humanos
5.4.3. Programa Madame Curie

5.5. Chamadas de colaboração intercontinentais: Oportunidades de interação internacional
5.6. Convocatórias de colaboração com os Estados Unidos
5.7. Estratégia de participação em projetos internacionais

5.7.1. Definição de uma estratégia de participação em consórcios internacionais
5.7.2. Estruturas de apoio e assistência

5.8. Os lobbies científicos internacionais

5.8.1. Acesso e networking

5.9. Convocatórias privadas

5.9.1. Fundações e organizações de financiadoras da investigação no domínio da saúde na Europa e América
5.9.2. Convocatórias de financiamento privado de organizações dos EUA

5.10. Garantir uma fonte de financiamento: chaves para um apoio financeiro sustentável

Módulo 6. Estatística e R na investigação no domínio da saúde

6.1. Bioestatística

6.1.1. Introdução ao método científico
6.1.2. População e amostra. Medidas de amostragem da centralização
6.1.3. Distribuições discretas e distribuições contínuas
6.1.4. Esquema geral da inferência estatística. Inferência sobre a média de uma população normal. Inferência sobre a média de uma população geral
6.1.5. Introdução à inferência não-paramétrica

6.2. Introdução ao R

6.2.1. Características básicas do programa
6.2.2. Principais tipos de bjeto
6.2.3. Exemplos simples de simulação e inferência estatística
6.2.4. Gráficos
6.2.5. Introdução à programação em R

6.3. Métodos de regressão com o R

6.3.1. Modelos de regressão
6.3.2. Seleção de variáveis
6.3.3. Diagnóstico do modelo
6.3.4. Processamento de valores atípicos
6.3.5. Análise de regressão

6.4. Análise multivariada com o R

6.4.1. Descrição de dados multivariados
6.4.2. Distribuições multivariadas
6.4.3. Redução da dimensão
6.4.4. Classificação não supervisionada: análise de clusters
6.4.5. Classificação supervisionada: análise discriminante

6.5. Métodos de regressão para a investigação com o R

6.5.1. Modelos lineares generalizados (MLG): regressão de Poisson e binomial negativa
6.5.2. Modelos lineares generalizados (ML ): regressões logísticas e binomiais
6.5.3. Regressão de Poisson e Binomial Negativa inflacionada por zeros
6.5.4. Ajustamentos locais e modelos aditivos generalizados (GAM)
6.5.5. Modelos mistos generalizados (GLMM) e modelos mistos aditivos generalizados (GAMM)

6.6. Estatística aplicada à investigação biomédica com o R I

6.6.1. Noções básicas de R. Variáveis e objetos de R. Gestão de dados. Ficheiros Gráficos
6.6.2. Estatística descritiva e funções de probabilidade
6.6.3. Programação e funções em R
6.6.4. Análise de tabelas de contingência
6.6.5. Inferência básica com variáveis contínuas

6.7. Estatística aplicada à investigação biomédica com R II

6.7.1. Análise da variância
6.7.2. Análise de correlação
6.7.3. Regressão linear simples
6.7.4. Regressão linear múltipla
6.7.5. Regressão logística

6.8. Estatística aplicada à investigação biomédica com R III

6.8.1. Variáveis de confusão e interações
6.8.2. Construção de um modelo de regressão logística
6.8.3. Análise de sobrevivência
6.8.4. Regressão de Cox
6.8.5. Modelos preditivos Análise de curvas ROC

6.9. Técnicas estatísticas de Data Mining com R I

6.9.1. Introdução. Data Mining. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Modelos Preditivos Classificação e Regressão
6.9.2. Análise descritiva Pré-processamento de dados
6.9.3. Análise de Componentes Principais (ACP)
6.9.4. Análise de Componentes Principais (ACP)
6.9.5. análise de Cluster. Métodos hierárquicos. K-means

6.10. Técnicas estatísticas de Data Mining com R II

6.10.1. Medidas de avaliação de Modelos. Medidas de capacidade preditiva. Curvas ROC
6.10.2. Técnicas de Avaliação de Modelos. Validação cruzada Amostras de Bootstrap
6.10.3. Métodos baseados em árvores (CART)
6.10.4. Support vector machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) e Redes Neuronais (NN)

Módulo 7. Representações gráficas de dados na investigação no domínio da saúde e outras análises avançadas

7.1. Tipos de gráficos
7.2. Análise de sobrevivência
7.3. Curvas ROC
7.4. Análise multivariada (tipos de regressão múltipla)
7.5. Modelos de regressão binária
7.6. Análise de dados massivos
7.7. Métodos de redução da dimensionalidade
7.8. Comparação dos métodos: PCA, PPCA e KPCA
7.9. T-SNE(t-Distributed Stochastic Stochastic Neighbor Embedding)
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

Módulo 8. Divulgação dos resultados I: Relatórios, memórias e artigos científicos

8.1. Elaboração de um relatório ou memória científica de um projeto

8.1.1. Abordagem otimizada do debate
8.1.2. Declaração das limitações

8.2. Geração de um artigo científico: Como redigir um “paper‘’ com base nos dados obtidos?

8.2.1. Estrutura geral
8.2.2. Para onde vai o artigo?

8.3. Por onde começar?

8.3.1. Representação adequada dos resultados

8.4. A introdução: O erro de começar por esta secção
8.5. O debate: O clímax
8.6. Descrição dos materiais e métodos: Reprodutibilidade garantida
8.7. Escolha da revista para a qual o artigo deve ser apresentado

8.7.1. Estratégia de escolha
8.7.2. Lista de prioridades

8.8. Adaptação do manuscrito a diferentes formatos
8.9. A “Cover Letter”: apresentação concisa do estudo ao editor
8.10. Como responder às questões dos revisores? A “rebuttal letter”

Módulo 9. Divulgação dos resultados II: Simpósios, congressos, divulgação à sociedade

9.1. Apresentação de resultados em conferências e simpósios

9.1.1. Como é gerado um cartaz?
9.1.2. Representação dos dados
9.1.3. Concentração da mensagem

9.2. Comunicações curtas

9.2.1. Representação de dados para as comunicações curtas
9.2.2. Concentração da mensagem

9.3. A conferência plenária: notas sobre como captar e manter a atenção de um público especializado durante mais de 20 minutos
9.4. Divulgação ao público em geral

9.4.1. Necessidade vs. Oportunidade
9.4.2. Utilização das referências

9.5. Utilização das redes sociais para divulgação dos resultados
9.6. Como adaptar os dados científicos à linguagem popular?
9.7. Dicas para resumir um artigo científico em poucos caracteres

9.7.1. A divulgação instantânea no Twitter

9.8. Como transformar um artigo científico em material de divulgação

9.8.1. Podcast
9.8.2. Vídeos do YouTube
9.8.3. Tik Tok
9.8.4. A banda desenhada

9.9. Literatura popular

9.9.1. Colunas
9.9.2. Livros

Módulo 10. Proteção e transferência dos resultados

10.1. Proteção dos resultados: Generalidades
10.2. Valorização dos resultados de um projeto de investigação
10.3. A patente: prós e contras
10.4. Outras formas de proteção dos resultados
10.5. Transferência dos resultados para a prática clínica
10.6. Transferência dos resultados para a indústria
10.7. O contrato de transferência de tecnologia
10.8. Segredos comerciais
10.9. Criação de empresas spinoff a partir de em projeto de investigação
10.10. Procura de oportunidades de investimento em empresas spin-off

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