O modelo de riscos proporcionais de Cox é um dos métodos mais utilizados na pesquisa clínica e epidemiológica para a análise de dados censurados, em grande parte por não exigir o conhecimento da distribuição de probabilidades do tempo. A principal suposição do modelo é a proporcionalidade de riscos ao longo do tempo, que pode ser restritiva em algumas situações práticas, como relações não lineares nas covariáveis ou efeitos de tratamentos que declinam no tempo. O modelo impõe uma estrutura global na função de sobrevivência e estima um único “efeito” médio, impossibilitando assim a estimação de “efeitos” das covariáveis localmente. A análise de dados censurados pode ser ainda mais complexa nos casos em que as censuras ocorrem somente em determinados períodos do tempo. Uma abordagem recente é o uso de modelos de regressão quantílica para dados de sobrevivência. São métodos robustos e flexíveis, no sentido em que permitem descrever a relação dos preditores em diferentes quantis da distribuição do tempo de sobrevivência. Pode ser vantajosa particularmente quando não estão atendidas as suposições de proporcionalidade de riscos e de linearidade. A grande maioria dos trabalhos sobre regressão de sobrevivência quantílica aborda aspectos da estimação dos parâmetros do modelo. No contexto epidemiológico, no entanto, frequentemente o objetivo é estimar o efeito (ou associação) de uma determinada exposição sobre o tempo até a ocorrência do evento. Este trabalho apresenta uma revisão das abordagens para estimação dos coeficientes do modelo de regressão quantílica para dados com censura à direita e uma abordagem computacional para estimar a função de risco (hazard rate) e razões de azares (hazard ratio) utilizando regressão quantílica. Os resultados das simulações mostraram que as estimativas de razão de azares diminuem na direção do valor de referência ao logo do tempo de acompanhamento. / The Cox proportional hazards model is one of the most widely used methods in clinical and epidemiological research for the analysis of censored data, largely because it does not require knowledge of survival time density. The main assumption of the model is proportionality of risks over time, which may be restrictive in some practical situations, such as nonlinear relationships in covariates or effects of treatments that decline over time. The model imposes a global structure on the survival function and estimates a single mean "effect", making it impossible to estimate the "effects" of the covariates locally. Analysis of censored data may be even more complex in cases where censoring occurs only in certain periods of time. A recent approach is the use of quantile regression models for survival data. They are methods robust and flexible, in the sense they allows to describe the relationship of the predictors in different quantiles of the distribution of survival time. It may be advantageous particularly where the proportionality assumptions of risk and linearity are not met. The vast majority of the work on quantile survival regression addresses aspects of estimation of parameters. In the epidemiological context, however, the objective is often to estimate the effect (or association) of a given exposure to the occurrence of the event over time. This work presents a review of the approaches to estimate the coefficients of the quantile regression model for right censored data as well as a computational approach to estimate the hazard rate and hazard ratio using quantile regression. The results of the simulation study show that the hazard ratio estimates decreases towards the reference value as the follow-up time increase.

O modelo de riscos proporcionais de Cox é um dos métodos mais utilizados na pesquisa clínica e epidemiológica para a análise de dados censurados, em grande parte por não exigir o conhecimento da distribuição de probabilidades do tempo. A principal suposição do modelo é a proporcionalidade de riscos ao longo do tempo, que pode ser restritiva em algumas situações práticas, como relações não lineares nas covariáveis ou efeitos de tratamentos que declinam no tempo. O modelo impõe uma estrutura global na função de sobrevivência e estima um único “efeito” médio, impossibilitando assim a estimação de “efeitos” das covariáveis localmente. A análise de dados censurados pode ser ainda mais complexa nos casos em que as censuras ocorrem somente em determinados períodos do tempo. Uma abordagem recente é o uso de modelos de regressão quantílica para dados de sobrevivência. São métodos robustos e flexíveis, no sentido em que permitem descrever a relação dos preditores em diferentes quantis da distribuição do tempo de sobrevivência. Pode ser vantajosa particularmente quando não estão atendidas as suposições de proporcionalidade de riscos e de linearidade. A grande maioria dos trabalhos sobre regressão de sobrevivência quantílica aborda aspectos da estimação dos parâmetros do modelo. No contexto epidemiológico, no entanto, frequentemente o objetivo é estimar o efeito (ou associação) de uma determinada exposição sobre o tempo até a ocorrência do evento. Este trabalho apresenta uma revisão das abordagens para estimação dos coeficientes do modelo de regressão quantílica para dados com censura à direita e uma abordagem computacional para estimar a função de risco (hazard rate) e razões de azares (hazard ratio) utilizando regressão quantílica. Os resultados das simulações mostraram que as estimativas de razão de azares diminuem na direção do valor de referência ao logo do tempo de acompanhamento. / The Cox proportional hazards model is one of the most widely used methods in clinical and epidemiological research for the analysis of censored data, largely because it does not require knowledge of survival time density. The main assumption of the model is proportionality of risks over time, which may be restrictive in some practical situations, such as nonlinear relationships in covariates or effects of treatments that decline over time. The model imposes a global structure on the survival function and estimates a single mean "effect", making it impossible to estimate the "effects" of the covariates locally. Analysis of censored data may be even more complex in cases where censoring occurs only in certain periods of time. A recent approach is the use of quantile regression models for survival data. They are methods robust and flexible, in the sense they allows to describe the relationship of the predictors in different quantiles of the distribution of survival time. It may be advantageous particularly where the proportionality assumptions of risk and linearity are not met. The vast majority of the work on quantile survival regression addresses aspects of estimation of parameters. In the epidemiological context, however, the objective is often to estimate the effect (or association) of a given exposure to the occurrence of the event over time. This work presents a review of the approaches to estimate the coefficients of the quantile regression model for right censored data as well as a computational approach to estimate the hazard rate and hazard ratio using quantile regression. The results of the simulation study show that the hazard ratio estimates decreases towards the reference value as the follow-up time increase.

O modelo de riscos proporcionais de Cox é um dos métodos mais utilizados na pesquisa clínica e epidemiológica para a análise de dados censurados, em grande parte por não exigir o conhecimento da distribuição de probabilidades do tempo. A principal suposição do modelo é a proporcionalidade de riscos ao longo do tempo, que pode ser restritiva em algumas situações práticas, como relações não lineares nas covariáveis ou efeitos de tratamentos que declinam no tempo. O modelo impõe uma estrutura global na função de sobrevivência e estima um único “efeito” médio, impossibilitando assim a estimação de “efeitos” das covariáveis localmente. A análise de dados censurados pode ser ainda mais complexa nos casos em que as censuras ocorrem somente em determinados períodos do tempo. Uma abordagem recente é o uso de modelos de regressão quantílica para dados de sobrevivência. São métodos robustos e flexíveis, no sentido em que permitem descrever a relação dos preditores em diferentes quantis da distribuição do tempo de sobrevivência. Pode ser vantajosa particularmente quando não estão atendidas as suposições de proporcionalidade de riscos e de linearidade. A grande maioria dos trabalhos sobre regressão de sobrevivência quantílica aborda aspectos da estimação dos parâmetros do modelo. No contexto epidemiológico, no entanto, frequentemente o objetivo é estimar o efeito (ou associação) de uma determinada exposição sobre o tempo até a ocorrência do evento. Este trabalho apresenta uma revisão das abordagens para estimação dos coeficientes do modelo de regressão quantílica para dados com censura à direita e uma abordagem computacional para estimar a função de risco (hazard rate) e razões de azares (hazard ratio) utilizando regressão quantílica. Os resultados das simulações mostraram que as estimativas de razão de azares diminuem na direção do valor de referência ao logo do tempo de acompanhamento. / The Cox proportional hazards model is one of the most widely used methods in clinical and epidemiological research for the analysis of censored data, largely because it does not require knowledge of survival time density. The main assumption of the model is proportionality of risks over time, which may be restrictive in some practical situations, such as nonlinear relationships in covariates or effects of treatments that decline over time. The model imposes a global structure on the survival function and estimates a single mean "effect", making it impossible to estimate the "effects" of the covariates locally. Analysis of censored data may be even more complex in cases where censoring occurs only in certain periods of time. A recent approach is the use of quantile regression models for survival data. They are methods robust and flexible, in the sense they allows to describe the relationship of the predictors in different quantiles of the distribution of survival time. It may be advantageous particularly where the proportionality assumptions of risk and linearity are not met. The vast majority of the work on quantile survival regression addresses aspects of estimation of parameters. In the epidemiological context, however, the objective is often to estimate the effect (or association) of a given exposure to the occurrence of the event over time. This work presents a review of the approaches to estimate the coefficients of the quantile regression model for right censored data as well as a computational approach to estimate the hazard rate and hazard ratio using quantile regression. The results of the simulation study show that the hazard ratio estimates decreases towards the reference value as the follow-up time increase.

Objetivo: Apresentar e discutir métodos para estimar prevalências ajustadas em pesquisas clínicas e epidemiológicas, bem como desenvolver rotinas computacionais em SAS e R. Métodos: No contexto de estudo transversal, foi simulada uma amostra de 2.000 observações independentes, considerando o desfecho dicotômico diabetes, sexo como a variável de exposição e idade como variável de ajuste. As estimativas de prevalências ajustadas (IC 95%) foram estimadas pelos métodos de predição condicional e marginal, utilizando as rotinas desenvolvidas em SAS e R. O método Delta foi usado para construir os intervalos de confiança. Os resultados foram comparados com aqueles do SUDAAN (SAS-Callable), Stata e a macro %ADJ_PROP (SAS). Resultados: No exemplo simulado, 68,2% são do sexo feminino e a idade média (DP) foi 57,6 (5,0) anos, sendo 54,2 (3,9) anos em homens e 59,2 (4,6) anos em mulheres. A estimativa da prevalência global do desfecho foi de 25,3% (IC 95%:23,4-27,3); sendo 13,8% (IC 95%:11,7-16,7) e 30,7% (IC 95%:28,3-33,2), respectivamente para homens e mulheres. As estimativas de prevalências ajustadas por idade, por meio do método de predição condicional, foram de 19,6% (IC 95%:16,2-23,6) para homens, e 23,6% (IC 95%:21,2-26,1) para mulheres. Pelo método de predição marginal, as estimativas foram de 22,4% (IC 95%:18,7-26,5) para homens, e 26,3% (IC 95%:24,1-28,6) para mulheres. Conclusão: A discrepância entre as estimativas não ajustadas é devida ao confundimento pela idade. Estimativas livres de confundimento podem ser obtidas por meio das prevalências ajustadas pela idade. No entanto, a estimativa pelo método de predição condicional não engloba a prevalência global. Em virtude disso, o método de predição marginal é, geralmente, mais adequado. A rotina desenvolvida na versão para R é uma alternativa aos softwares comerciais. / Objective: To present and discuss methods to estimate adjusted prevalences for clinical and epidemiological research, and develop computational routines in SAS and R. Methods: In the context of cross-sectional study, it was simulated a sample of 2,000 independent observations, considering the dichotomous outcome diabetes, sex as the exposure variable and age as an adjustment variable. Adjusted prevalences were estimated by the conditional and marginal methods, using routines developed in SAS and R. Confidence intervals were constructed using the Delta method. The results were compared with those of the SUDAAN (SAS-callable), Stata and macro %ADJ_PROP (SAS). Results: In simulated example, 68.2% are female and the mean (SD) age was 57.6 (5.00) years old, being that 54.2 (3.94) years for men and 59.2 (4.60) years in women. The estimated global prevalence of outcome was 25.3% (CI 95%: 23.4-27.3) and 13.8% (CI 95%: 11.7-16.7) and 30.7% (CI 95%: 28.3-33.2), respectively for men and women. Estimates of adjusted prevalence for age, through the conditional method, were 19.6% (CI 95%: 16.2-23.6) for men, and 23.6% (CI 95%: 21,2-26.1) for women. For marginal method, the estimates were 22.4% (CI 95%: 18.7-26.5) for men and 26.3% (CI 95%: 24.1-28.6) for women. Conclusion: The observed discrepancy in estimates by sex, unadjusted, can be attributed to confounding due to difference in age distribution between sexes. Comparable estimates (without confounding) of the prevalences can be obtained through prevalence adjusted for age. However, the estimate for the conditional method does not comprise the global prevalence. As a result, the marginal method is in general more suitable. The developed routines can be useful for estimating adjusted prevalences, particularly the R version (an alternative to commercial software).

Objetivo: Apresentar e discutir métodos para estimar prevalências ajustadas em pesquisas clínicas e epidemiológicas, bem como desenvolver rotinas computacionais em SAS e R. Métodos: No contexto de estudo transversal, foi simulada uma amostra de 2.000 observações independentes, considerando o desfecho dicotômico diabetes, sexo como a variável de exposição e idade como variável de ajuste. As estimativas de prevalências ajustadas (IC 95%) foram estimadas pelos métodos de predição condicional e marginal, utilizando as rotinas desenvolvidas em SAS e R. O método Delta foi usado para construir os intervalos de confiança. Os resultados foram comparados com aqueles do SUDAAN (SAS-Callable), Stata e a macro %ADJ_PROP (SAS). Resultados: No exemplo simulado, 68,2% são do sexo feminino e a idade média (DP) foi 57,6 (5,0) anos, sendo 54,2 (3,9) anos em homens e 59,2 (4,6) anos em mulheres. A estimativa da prevalência global do desfecho foi de 25,3% (IC 95%:23,4-27,3); sendo 13,8% (IC 95%:11,7-16,7) e 30,7% (IC 95%:28,3-33,2), respectivamente para homens e mulheres. As estimativas de prevalências ajustadas por idade, por meio do método de predição condicional, foram de 19,6% (IC 95%:16,2-23,6) para homens, e 23,6% (IC 95%:21,2-26,1) para mulheres. Pelo método de predição marginal, as estimativas foram de 22,4% (IC 95%:18,7-26,5) para homens, e 26,3% (IC 95%:24,1-28,6) para mulheres. Conclusão: A discrepância entre as estimativas não ajustadas é devida ao confundimento pela idade. Estimativas livres de confundimento podem ser obtidas por meio das prevalências ajustadas pela idade. No entanto, a estimativa pelo método de predição condicional não engloba a prevalência global. Em virtude disso, o método de predição marginal é, geralmente, mais adequado. A rotina desenvolvida na versão para R é uma alternativa aos softwares comerciais. / Objective: To present and discuss methods to estimate adjusted prevalences for clinical and epidemiological research, and develop computational routines in SAS and R. Methods: In the context of cross-sectional study, it was simulated a sample of 2,000 independent observations, considering the dichotomous outcome diabetes, sex as the exposure variable and age as an adjustment variable. Adjusted prevalences were estimated by the conditional and marginal methods, using routines developed in SAS and R. Confidence intervals were constructed using the Delta method. The results were compared with those of the SUDAAN (SAS-callable), Stata and macro %ADJ_PROP (SAS). Results: In simulated example, 68.2% are female and the mean (SD) age was 57.6 (5.00) years old, being that 54.2 (3.94) years for men and 59.2 (4.60) years in women. The estimated global prevalence of outcome was 25.3% (CI 95%: 23.4-27.3) and 13.8% (CI 95%: 11.7-16.7) and 30.7% (CI 95%: 28.3-33.2), respectively for men and women. Estimates of adjusted prevalence for age, through the conditional method, were 19.6% (CI 95%: 16.2-23.6) for men, and 23.6% (CI 95%: 21,2-26.1) for women. For marginal method, the estimates were 22.4% (CI 95%: 18.7-26.5) for men and 26.3% (CI 95%: 24.1-28.6) for women. Conclusion: The observed discrepancy in estimates by sex, unadjusted, can be attributed to confounding due to difference in age distribution between sexes. Comparable estimates (without confounding) of the prevalences can be obtained through prevalence adjusted for age. However, the estimate for the conditional method does not comprise the global prevalence. As a result, the marginal method is in general more suitable. The developed routines can be useful for estimating adjusted prevalences, particularly the R version (an alternative to commercial software).

Objetivo: Apresentar e discutir métodos para estimar prevalências ajustadas em pesquisas clínicas e epidemiológicas, bem como desenvolver rotinas computacionais em SAS e R. Métodos: No contexto de estudo transversal, foi simulada uma amostra de 2.000 observações independentes, considerando o desfecho dicotômico diabetes, sexo como a variável de exposição e idade como variável de ajuste. As estimativas de prevalências ajustadas (IC 95%) foram estimadas pelos métodos de predição condicional e marginal, utilizando as rotinas desenvolvidas em SAS e R. O método Delta foi usado para construir os intervalos de confiança. Os resultados foram comparados com aqueles do SUDAAN (SAS-Callable), Stata e a macro %ADJ_PROP (SAS). Resultados: No exemplo simulado, 68,2% são do sexo feminino e a idade média (DP) foi 57,6 (5,0) anos, sendo 54,2 (3,9) anos em homens e 59,2 (4,6) anos em mulheres. A estimativa da prevalência global do desfecho foi de 25,3% (IC 95%:23,4-27,3); sendo 13,8% (IC 95%:11,7-16,7) e 30,7% (IC 95%:28,3-33,2), respectivamente para homens e mulheres. As estimativas de prevalências ajustadas por idade, por meio do método de predição condicional, foram de 19,6% (IC 95%:16,2-23,6) para homens, e 23,6% (IC 95%:21,2-26,1) para mulheres. Pelo método de predição marginal, as estimativas foram de 22,4% (IC 95%:18,7-26,5) para homens, e 26,3% (IC 95%:24,1-28,6) para mulheres. Conclusão: A discrepância entre as estimativas não ajustadas é devida ao confundimento pela idade. Estimativas livres de confundimento podem ser obtidas por meio das prevalências ajustadas pela idade. No entanto, a estimativa pelo método de predição condicional não engloba a prevalência global. Em virtude disso, o método de predição marginal é, geralmente, mais adequado. A rotina desenvolvida na versão para R é uma alternativa aos softwares comerciais. / Objective: To present and discuss methods to estimate adjusted prevalences for clinical and epidemiological research, and develop computational routines in SAS and R. Methods: In the context of cross-sectional study, it was simulated a sample of 2,000 independent observations, considering the dichotomous outcome diabetes, sex as the exposure variable and age as an adjustment variable. Adjusted prevalences were estimated by the conditional and marginal methods, using routines developed in SAS and R. Confidence intervals were constructed using the Delta method. The results were compared with those of the SUDAAN (SAS-callable), Stata and macro %ADJ_PROP (SAS). Results: In simulated example, 68.2% are female and the mean (SD) age was 57.6 (5.00) years old, being that 54.2 (3.94) years for men and 59.2 (4.60) years in women. The estimated global prevalence of outcome was 25.3% (CI 95%: 23.4-27.3) and 13.8% (CI 95%: 11.7-16.7) and 30.7% (CI 95%: 28.3-33.2), respectively for men and women. Estimates of adjusted prevalence for age, through the conditional method, were 19.6% (CI 95%: 16.2-23.6) for men, and 23.6% (CI 95%: 21,2-26.1) for women. For marginal method, the estimates were 22.4% (CI 95%: 18.7-26.5) for men and 26.3% (CI 95%: 24.1-28.6) for women. Conclusion: The observed discrepancy in estimates by sex, unadjusted, can be attributed to confounding due to difference in age distribution between sexes. Comparable estimates (without confounding) of the prevalences can be obtained through prevalence adjusted for age. However, the estimate for the conditional method does not comprise the global prevalence. As a result, the marginal method is in general more suitable. The developed routines can be useful for estimating adjusted prevalences, particularly the R version (an alternative to commercial software).

Made available in DSpace on 2016-02-26T13:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 amanda_hammes_ioc_mest_2012.pdf: 2580577 bytes, checksum: c40f0f68c566ee77505a8966c14e2e8e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2016-01-13 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Uma família de enzimas do tipo aspartil proteases, conhecida como Plasmepsinas, tem sido descrita como alvo atrativo para pesquisa e desenvolvimento de novos compostos terapêuticos para o tratamento da malária. Isto se deve ao fato de que no vacúolo alimentar do parasita existem quatro Plasmepsinas ativas e a inibição destas impede que o parasita degrade a hemoglobina, sua fonte de nutrientes para crescimento e maturação. Sabendo-se que os parasitas Plasmodium falciparum spp. adquirem uma rápida resistência aos atuais fármacos antimalariais, se faz necessário que novos e mais efetivos fármacos sejam descobertos para tratamento desta doença. A área de planejamento de novos fármacos baseado em estrutura (Structure Based Drug Design - SBDD) é considerada estratégica pois se baseia em uma maior compreensão dos mecanismos de reconhecimento molecular através da utilização de métodos computacionais O objetivo deste trabalho foi estudar, através da identificação dos modos de ligação e da determinação da energia livre de ligação, uma nova série de compostos planejados pelo Departamento de Síntese Orgânica de Farmanguinhos-Fiocruz. Métodos de docking e dinâmica molecular foram combinados e mostraram vantagens na utilização conjunta dessas técnicas apresentando uma boa correspondência entre o valor de energia livre de ligação, calculado através do método LIE, e o valor da afinidade de ligação obtida experimentalmente para os compostos estudados. Os resultados foram satisfatórios pois mostraram que os métodos usados no estudo de interações receptor-ligante envolvendo moléculas da família de aspartil proteases são interessantes na determinação dos plausíveis modos de ligação dos protótipos no sítio de ligação do alvo molecular / A family of aspartyl proteases enzyme, known as Plasmepsins, has been described as attractive target for research and development of new therapeutic com pounds for treatment of malaria. This is because within the digestive vacuole of the parasite there exist four active Plasmepsins whose inhibition prevents these parasites to degrade the hemoglobin which is the source of nutrients for their growth and matu ration. Bearing in mind that the parasites of the genre Plasmodium falciparum spp . acquire a rapid resistance to the antimalarial drugs currently on the market, it is necessary that new and more effective compounds are discovered to treat the disease. The field of Structure Based Drug Design – SBDD is nowadays considered crucial because it relies on the profound understanding of the mechanisms of molecular recognition through the use of computational methods. Thus, the goal of this study was to identify th e binding modes and determining the free energy of binding of a new series of compounds planned by the Department of Organic Synthesis of Farmanguinhos – FIOCRUZ. The joint application of docking and molecular dynamics methodologies showed advantages in us ing these techniques together. The results presented a good correspondence between the calculated free energy values using the Linear Interaction Energy – LIE method of compounds and their experimental values. The results may be considered satisfactory in the context of this job and show that the approach here applied to study receptor - ligand interactions involving molecules of the aspartyl proteases family was adequate in determining the plausible binding modes of prototypes molecules in the target binding site

Introdução: EpiDoc® é um modelo para transferência de conhecimento na área de metodologia da pesquisa. Está baseado no conceito de estratégias de colaboração para a aprendizagem (learning communities ou communities of practice) mediante a união de esforços entre os interesses comuns de um grupo de profissionais. O objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de comunicação para a transferência de conhecimento e desenvolvimento de competências em uma comunidade de prática de metodologia da pesquisa em saúde. Métodos:. A plataforma de comunicação está desenvolvido com a tecnologia de páginas de servidor ASP (Active Server Pages), interagindo com uma base de dados Microsoft SQL Server 2000. Na fase da avaliação, tomou-se uma amostra de 38 pessoas para responder a pesquisa de opinião de 84 perguntas que inclui as diferentes áreas a avaliar como são os conteúdos, a tecnologia, o ambiente educativo, os problemas e dificuldades, assim como os elementos positivos do processo de aprendizagem. Resultados: A plataforma divide-se basicamente em 2 zonas, uma pública e outra privada, e pode ser observado em inglês, espanhol e português. A plataforma conta com os seguintes módulos: Controle de acesso; biblioteca; administração de cursos; apresentações; assinatura de usuários para distribuição eletrônica de materiais educativos; correio eletrônico e correio massivo; salas virtuais de Chat; foros de discussão; manipulação de documentos entre tutores e usuários; aplicação de provas de avaliação para os usuários; geração automática de certificados; métricas e relatórios de atividades. A avaliação foi feita com uma amostra de 38 estudantes de um curso de Epidemiologia Clínica. O 94 % dos estudantes ficaram satisfeitos ou muito satisfeitos com a experiência de aprendizagem. O 95% considerou que tinha adquirido novas habilidades de comunicação e colaboração ao estudar por meio virtual. Para o 76% facilitou-se o trabalho em equipe, assim como para o 84% melhorou a capacidade para aprender dos demais, interagindo entre outros. Conclusão: EpiDoc® utiliza uma plataforma ou mecanismo de comunicação baseado em tecnologias modernas por meio de Internet. Os resultados em geral confirmam que as novas tecnologias aplicadas ao processo de ensino da metodologia da pesquisa são bem recebidas por parte dos estudantes. Há uma atitude positiva em relação ao fato de incorporar esta modalidade em seus cursos regulares. / Introduction: Epidoc® is a model for the transference of knowledge in the field or research methodology. It is based on the concept of collaboration strategies for learning (learning communities or communities of practice) by the joint effort among common interests of a professional group. The objective of this project is to develop a communication platform for the knowledge transference and developing of competences in a community which practices the Research Methodology in the health field. Methods: The communication platform was designed with a technology of ASP (Active Server Pages) interacting with a Microsoft SQL Server 2000 data base. For the evaluation phase a sample of 38 people was taken to answer an opinion questionnaire of 84 questions which include the different areas to evaluate such as the contents, the technology, the learning environment, the problems and the difficulties and also all the positive elements of the learning process. Results: The communication platform is divided in two zones, one public and one private and is available in three different languajes: English, Spanish and Portuguese. The platform contains the following modules: access control; library; courses administration; presentations; subscriptions for electronic distribution of educational materials; electronic and massive mail; Chat virtual rooms; discussion forums; documents management between users and mentors; implementation of evaluation test for the users; generation of certificates; metrics and activities reports. The evaluation was implemented with a sample of 38 students from a Clinical Epidemiology course. 94% of the students were satisfied or very satisfied by the learning experience. 95% considered that they had acquired new communication and collaboration abilities at studying by the virtual way. For 76% the group work was eased as for 84% noticed an improve capacity to learn form the others, interacting among others. Conclusion: EpiDoc uses a platform of communication based in modern technologies by theinternet. In general, the results confirm that the new technologies applied to the teaching process of research methodology are very welcomed by the students. They have a positive attitude toward the fact of incorporating this modality in their regular courses.

Introdução: EpiDoc® é um modelo para transferência de conhecimento na área de metodologia da pesquisa. Está baseado no conceito de estratégias de colaboração para a aprendizagem (learning communities ou communities of practice) mediante a união de esforços entre os interesses comuns de um grupo de profissionais. O objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma de comunicação para a transferência de conhecimento e desenvolvimento de competências em uma comunidade de prática de metodologia da pesquisa em saúde. Métodos:. A plataforma de comunicação está desenvolvido com a tecnologia de páginas de servidor ASP (Active Server Pages), interagindo com uma base de dados Microsoft SQL Server 2000. Na fase da avaliação, tomou-se uma amostra de 38 pessoas para responder a pesquisa de opinião de 84 perguntas que inclui as diferentes áreas a avaliar como são os conteúdos, a tecnologia, o ambiente educativo, os problemas e dificuldades, assim como os elementos positivos do processo de aprendizagem. Resultados: A plataforma divide-se basicamente em 2 zonas, uma pública e outra privada, e pode ser observado em inglês, espanhol e português. A plataforma conta com os seguintes módulos: Controle de acesso; biblioteca; administração de cursos; apresentações; assinatura de usuários para distribuição eletrônica de materiais educativos; correio eletrônico e correio massivo; salas virtuais de Chat; foros de discussão; manipulação de documentos entre tutores e usuários; aplicação de provas de avaliação para os usuários; geração automática de certificados; métricas e relatórios de atividades. A avaliação foi feita com uma amostra de 38 estudantes de um curso de Epidemiologia Clínica. O 94 % dos estudantes ficaram satisfeitos ou muito satisfeitos com a experiência de aprendizagem. O 95% considerou que tinha adquirido novas habilidades de comunicação e colaboração ao estudar por meio virtual. Para o 76% facilitou-se o trabalho em equipe, assim como para o 84% melhorou a capacidade para aprender dos demais, interagindo entre outros. Conclusão: EpiDoc® utiliza uma plataforma ou mecanismo de comunicação baseado em tecnologias modernas por meio de Internet. Os resultados em geral confirmam que as novas tecnologias aplicadas ao processo de ensino da metodologia da pesquisa são bem recebidas por parte dos estudantes. Há uma atitude positiva em relação ao fato de incorporar esta modalidade em seus cursos regulares. / Introduction: Epidoc® is a model for the transference of knowledge in the field or research methodology. It is based on the concept of collaboration strategies for learning (learning communities or communities of practice) by the joint effort among common interests of a professional group. The objective of this project is to develop a communication platform for the knowledge transference and developing of competences in a community which practices the Research Methodology in the health field. Methods: The communication platform was designed with a technology of ASP (Active Server Pages) interacting with a Microsoft SQL Server 2000 data base. For the evaluation phase a sample of 38 people was taken to answer an opinion questionnaire of 84 questions which include the different areas to evaluate such as the contents, the technology, the learning environment, the problems and the difficulties and also all the positive elements of the learning process. Results: The communication platform is divided in two zones, one public and one private and is available in three different languajes: English, Spanish and Portuguese. The platform contains the following modules: access control; library; courses administration; presentations; subscriptions for electronic distribution of educational materials; electronic and massive mail; Chat virtual rooms; discussion forums; documents management between users and mentors; implementation of evaluation test for the users; generation of certificates; metrics and activities reports. The evaluation was implemented with a sample of 38 students from a Clinical Epidemiology course. 94% of the students were satisfied or very satisfied by the learning experience. 95% considered that they had acquired new communication and collaboration abilities at studying by the virtual way. For 76% the group work was eased as for 84% noticed an improve capacity to learn form the others, interacting among others. Conclusion: EpiDoc uses a platform of communication based in modern technologies by theinternet. In general, the results confirm that the new technologies applied to the teaching process of research methodology are very welcomed by the students. They have a positive attitude toward the fact of incorporating this modality in their regular courses.