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Comparação Qualitativa de Métodos: Além do CLSI EP12 3ª Ed.

Capacitar os participantes na utilização e interpretação das métricas de desempenho diagnóstico para comparação de métodos qualitativos e semiquantitativos, incluindo o impacto da estratégia de amostragem.

4h de conteúdo

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curso

Comparação Qualitativa de Métodos: Além do CLSI EP12 3ª Ed.

// investimento

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// conteudo_programatico

O que você vai aprender

// objetivo_do_curso

Contextualização do CLSI EP12, 3ª edição, e seus requisitos

Métricas de desempenho diagnóstico: sensibilidade clínica, especificidade, valores preditivos positivo e negativo

Concordância global, concordância de positivos (PPA) e concordância de negativos (NPA)

Influência da estratégia de amostragem (caso-controle vs. transversal) nas estimativas de desempenho

Testes para comparação qualitativa binária: teste de McNemar, kappa de Cohen

Testes para comparação semiquantitativa: kappa ponderado, kappa de Fleiss

Intervalos de confiança para as métricas de desempenho diagnóstico

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Acesso às aulas: as aulas poderão ser revistas quantas vezes quiser durante o período de acesso ao curso.

// o_que_esta_incluido

O que você recebe

4h de conteúdo em vídeo

Aulas gravadas em alta qualidade, com acesso para assistir no seu ritmo.

Ferramentas adquiridas à parte

Ferramentas em Excel e Scripts em R disponíveis para aquisição individual conforme sua necessidade.

Material didático em PDF

Apostilas e templates prontos para uso no laboratório.

Certificado de conclusão

Certificado digital ao concluir o curso.

// para_quem_e_este_curso

Para quem é este curso?

Farmacêuticos e bioquímicos que atuam em laboratórios clínicos

Responsáveis técnicos que precisam implantar ou revisar processos de validação

Profissionais que buscam conformidade com CLSI, ANVISA e normas vigentes

Estudantes de pós-graduação em análises clínicas

Consultores de qualidade laboratorial

// pre_requisitos

Conhecimentos básicos de estatística descritiva e familiaridade com o ambiente laboratorial clínico. Não é necessário saber programar em R — os scripts são fornecidos prontos.

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Alan C. Dias

// farmaceutico · cientista_de_dados · black_belt

Farmacêutico com mais de uma década de experiência em bioestatística aplicada ao laboratório clínico. Cientista de dados no Grupo Sabin, criador do LabRI Shiny Application e Vice-Coordenador do Comitê de Intervalos de Referência da SBPC/ML. Nove prêmios por iniciativas de impacto no Gemba.

R languageMachine Learning Seis Sigma Black BeltBioestatísticaCLSI · ANVISA

// pronto_para_comecar

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