Graças a este Master, atualizará todos os seus conhecimentos em matéria de Investigação Médica e Biomédica, a fim de oferecer um serviço adaptado ao paradigma digital"

A Fisioterapia tem, cada dia mais, um maior número pacientes a nível mundial. Enquanto na antiguidade as lesões eram tratadas com medicamentos ou outros fármacos, atualmente são tratadas com técnicas cientificamente comprovadas para aliviar a tensão muscular, promover a mobilidade dos tecidos e a qualidade do movimento. No entanto, a elevada intrusão deste domínio da saúde abre debates sobre os seus benefícios e condiciona a confiança do indivíduo nesta área.  

Por este motivo, é fundamental contar com uma investigação científica adequada na área da fisioterapia, pois mesmo uma investigação mal estruturada pode invalidar técnicas terapêuticas estabelecidas nos cuidados clínicos. Neste sentido, trata-se de uma ciência muito pouco desenvolvida, pelo que as organizações públicas e privadas do sector da saúde exigem profissionais altamente qualificados para dar resposta à aplicação da Fisioterapia através de diferentes técnicas. A TECHGlobal University desenvolveu um programa específico e rigoroso que tem como principal objetivo, formar especialistas nesta área e outros profissionais de saúde interessados, no desenvolvimento de projetos de investigação sob os protocolos científicos adequados.  

Este Master em Investigação Médica tem como objetivo atualizar os conhecimentos dos especialistas em ensaios clínicos, a fim de demonstrar a capacidade das técnicas fisioterapêuticas. Uma aprendizagem intensiva concentrada em 1.500 horas de materiais audiovisuais que, graças ao seu modo 100% online, permite aos estudantes combinar o estudo desta certificação com o desenvolvimento da sua vida pessoal e profissional. 

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Este Master em Investigação Médicaconta 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 
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem 
• O seu foco especial em metodologias inovadoras  
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

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O corpo docente do curso inclui profissionais do sector que trazem a sua experiência profissional para esta qualificação, 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 uma capacitação imersiva, programada para treinar em situações reais.  

Esta qualificação foi concebida tendo por base uma Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações da prática profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.   

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Os conhecimentos contidos neste Master emInvestigação Médica foram acrescentados por especialistas que estão a desenvolver as suas próprias linhas de investigação no domínio da Medicina. Além disso, a TECHGlobal University disponibiliza 1.500 horas de materiais audiovisuais em vários formatos, tais como resumos em vídeo, atividades, auto-testes e vídeos explicativos para tornar o programa mais dinâmico. Tudo isto, juntamente com a inovadora metodologia Relearning, permite que os profissionais fiquem muito satisfeitos por não terem de investir longas horas de memorização e poderem assimilar os conteúdos de uma forma gradual e simples.

Um plano de estudos adaptado às suas necessidades para que possa escolher o ritmo dos seus estudos apenas com um dispositivo eletrónico e uma ligação à Internet"

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 transnacionais e os 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. Estabelecimento de equipas específicas: balance e expertise 
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 EC 
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. Convocatórias 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. Como definir 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 a fidelidade de 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 (MLG): 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 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 Neuronales (NN)  

Módulo 7. Representações gráficas de dados na investigação em 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 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 Paper?   

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 ponto culminante 
8.6. A descrição dos materiais e métodos: garantia de reprodutibilidade 
8.7. Escolha da revista para a qual deve ser enviado o Paper 

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. 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 spin-off a partir de projetos de investigação 
10.10. Procura de oportunidades de investimento em empresas spin-off