Ønsker du å bedre forstå hvordan ulike epidemiologiske data og risikoanalyse-metoder kombineres for å estimere helseeffekter av ulike kostholdsvaner? Vil du kunne kritisk vurdere styrker og svakheter ved slike analyser og kosthold- og helseparameterne fra observasjonsstudier som benyttes i dem?

Da er dette dagskurset 23. april på OsloMet for deg! Ernæringsfaglig bakgrunn er en fordel. Kurset krever ikke forkunnskaper i modelleringsanalyse eller statistikk.

Kurset vil foregå på engelsk ved dr. Francisco Zagmutt og dr. Jane Pouzou ved EpiX Analytics . Innholdet i kurset er utformet av EpiX Analytics.

Kurset er gratis, inkludert kursmateriell, frokost, lunsj og forfriskninger. Kurskostnader dekkes av MatPrat og Animalia. MatPrat og Animalia har ikke hatt innvirkning på kursets innhold eller utforming.

Bakgrunn for kurset:

Informasjon fra statistiske analyser og modelleringer av sammenhenger mellom kostholdsvaner og helse brukes blant annet til å utforme kostholdsråd og for å prioritere forebyggende folkehelsetiltak.

Ulike kurs innen ernæringsepidemiologi dekker ulike aspekter innen feltet, for eksempel hvordan utføre systematiske kunnskapsgjennomganger, meta-analyser eller hvordan gjøre modellering for å analysere effekten av ulike risikofaktorer på folkehelsen. Dette kurset gir deg en unik oversikt og helhetlig forståelse av hvordan disse forskjellige dataene og metodene kombineres og anvendes i folkehelseanalyser innen ernæring.

Påmelding:

Kurset har et begrenset antall plasser. Påmeldingsfristen er 1. april 2020.

 

Sted: OsloMet, Andrea Arntzens hus, 4. etasje rom N040.011, Pilestredet 32, 0166 Oslo

Tid: Torsdag 23. april 2020 kl. 08:00 – 17:00

 

 

Påmeldingsskjema

Kurset er gratis, inkludert kursmateriell, forfriskninger og lunsj. Kurskostnader dekkes av MatPrat og Animalia. MatPrat og Animalia har ikke hatt innvirkning på kursets innhold eller utforming.

Kurset har et begrenset antall plasser.

Påmeldingsfrist er 1. april. 

Påmelding er bindende. Dersom man er forhindret fra å komme, og ikke melder avbud innen 15. april vil det påløpe et gebyr på kr 500.

 

 

Informasjon

Tid
Torsdag 23. april 2020 kl. 08.00 - 17.00
Påmeldingsfrist
Onsdag 1. april 2020 kl. 23.00

Påmeldingsfrist

Påmeldingsfristen er passert, det er ikke lenger mulig å melde seg på.

Quantitative population health analysis in nutrition: a primer

 

Concepts to be covered

  • Nutritional epidemiology and causal inference in observational epidemiological studies
  • Evidence synthesis, qualitative and quantitative methods, and why it’s key in nutritional epi
  • Assessing quality of evidence
  • How we build population health projection models based on nutritional evidence: health outcomes (relative risks, odds ratios, hazard rates), uncertainty analysis, attributable fraction, QALYs, DALYs, other outcomes
  • Example studies to be discussed: Global Burden of Disease project, EAT-Lancet commission, multiple systematic reviews, World Health Organization’s Global Nutrition Monitoring Framework and Targets for 2025, and others

Last ned utfyllende kursbeskrivelse og informasjon om kursholderne dr. Francisco Zagmutt og dr. Jane Pouzou fra EpiX Analytics her.

Kurset vil foregå på engelsk.

 

Course program (tentative)

  • 08:00 - 08:30

    Registration

  • 08:30 - 08:45

    Introductions to logistics

  • 08:45 - 10:00

    Introduction to modeling, health, and nutrition

  • 10:00 - 10:15

    Coffee break

  • Demystifying modeling studies

  • 10:15 - 11:00

    Study objective, scope and structure

  • 11:00 - 12:00

    Gathering and evaluating evidence

  • 12:00 - 13:00

    Lunch

  • 13:00 - 13:45

    Combining and using evidence

  • 13:45 - 14:45

    Creating population estimates, considering uncertainty

  • 14:45 - 15:00

    Coffee break

  • Critically assessing modeling studies

  • 15:00 - 16:30

    Main issues to consider, checklist, examples

  • 16:30 - 17:00

    Question and answers, group discussions, adjourn

Kontaktside

{{ forms.contact.errors.get('name') }}
{{ forms.contact.errors.get('email') }}
{{ forms.contact.errors.get('message') }}
{{ forms.contact.errors.get('recaptcha_token') }}