POR QUE FAZER ESTE WORKSHOP

 Com a disponibilidade das bases de dados de saúde em formato eletrônico, surgiu a possibilidade de gerar evidências e discernimentos sistemáticos em larga escala sobre a aplicação dos cuidados de saúde aos pacientes. No entanto, a pesquisa na área de saúde requer informações de qualidade, disponíveis no formato adequado, estruturados, para que efetivamente auxiliem os pesquisadores com informações relevantes acerca do universo de sua pesquisa. O uso secundário do dado assistencial gerado pelos Registros Eletrônicos de Saúde (RES), se constitui como uma fonte de informação importante para pesquisa observacional, porém apresenta uma série de desafios metodológicos. Os estudos observacionais na área da saúde, podem ser de grande valor para gerar evidências sobre efetividade, segurança e custos, em contextos clínicos conhecidos como de “mundo real”. A iniciativa da Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) em conjunto com a sua sequência, a Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI), redefiniram a área de pesquisa observacional em dados de saúde trazendo a possibilidade de realizar análises sistemáticas em grandes quantidade de dados (big data), provindas de diversas fontes, através da definição de um modelo comum de dados, de mecanismos para tratamento de diferentes vocabulários, e da disponibilidade de um conjunto de ferramentas de software livre para análise dos mesmos.

PROGRAMA

- Avaliar novos alvos terapêuticos a partir de dados fidedignos e relevantes

- Comparar a efetividade e a eficiência de diferentes intervenções terapêuticas

- Predizer os pacientes com perfil de alto risco para determinadas doenças

- Prevenir o desenvolvimento de doenças com o uso racional de procedimentos

- Gerenciar os padrões de cuidado do paciente com diferentes comorbidades

- Recrutar o perfil e a quantidade pacientes alvos do estudo clínico

- Otimizar a adesão às diretrizes de tratamento adequada aos valores dos pacientes

- Analisar o custo-efetividade do dado eletrônico assistencial associado ao administrativo-financeiro

- Modelo comum de dados (Common Data Model CDM-OMOP)

- Vocabulários

- Fenotipagem

- Tipos de Análises

- Apresentação da ferramenta Atlas - Prática

- Resultados e conclusões

Pesquisadores, detentores de dados, epidemiologistas, estatísticos, cientistas da computação, clínicos e todos que estão tentando gerar evidências a partir de dados observacionais de saúde e que gostariam de participar no estabelecimento e aplicação de melhores práticas científicas em sua pesquisa associada a Medicina Baseada em Evidência

                                                                                                           https://www.cognos.med.br/