Modelado Espacial y Espacio-Temporal en R: Aplicaciones para Enfermedades Infecciosas
El taller internacional Modelado Espacial y Espacio-Temporal en R: Aplicaciones para Enfermedades Infecciosas (Spatio and spatio-temporal modeling in R: applications for infectious diseases) fue realizado en formato híbrido, con plazas presenciales en Fiocruz y participación remota del 8 al 18 de julio de 2025. La formáción fue coordinada por la médica e investigadora Marilia Sá Carvalho y presentada por el profesor Patrick Brown, de la Universidad de Toronto. El taller fue ofrecido por el Programa de Posgrado en Epidemiología en Salud Pública de la Escuela Nacional de Salud Pública Sergio Arouca (ENSP) y cuenta con el apoyo del Programa de Computación Científica de Fiocruz (PROCC), vinculado a la Vicepresidencia de Educación, Información y Comunicación (VPEIC), en alianza con The Global Health Network América Latina y el Caribe (TGHN LAC) y la Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de Río de Janeiro (FAPERJ).
Objetivos y programa
El objetivo del taller fue capacitar a los estudiantes para utilizar diferentes modelos espaciales que respondan a preguntas de investigación científica. Se espera también que los participantes comprendan enfoques geoestadísticos y basados en áreas, y que utilicen paquetes de R para ajustar modelos. Fueron enseñadas técnicas para crear mapas y otras formas de visualización con el fin de que los investigadores presenten sus resultados de manera eficaz.
Los participantes deben estar familiarizados con el lenguaje de programación R, tener conocimientos básicos sobre inferencia estadística aplicada a modelos con efectos aleatorios (como modelos aditivos generalizados, series temporales, datos longitudinales o modelos lineales generalizados mixtos) y estar familiarizados con paquetes de R como mgcv, glmmTMB, INLA, brms o lme4.
Semana 1 (8 - 11 julio)
Por las mañanas (de 9 a 12) los alumnos asistieron a clases teóricas y por las tardes (de 13 a 16) a sesiones prácticas, en las que trabajaron en sus propios ordenadores con los ejercicios propuestos.
Semana 2 (14 - 18 julio)
Los alumnos desarrollaron un proyecto elegido por ellos mismos. Algunos horarios de esa semana se reservaron para debates en grupo y aclaraciones, según la demanda de los alumnos. La evaluación para aquellos que deseaban obtener créditos académicos se basó en un trabajo que se podía realizar en parejas, con un tema definido por los alumnos, en formato de artículo científico breve para una revista del área temática.
Recursos del taller | Recursos do workshop | Workshop resources
Acces R packages, publications and upcoming articles provided by Patrick Brown (Department of Statistical Sciences - University of Toronto).
O workshop internacional Modelagem Espacial e Espaço-Temporal em R: Aplicações para Doenças Infecciosas (Spatio and spatio-temporal modeling in R: applications for infectious diseases) foi realizado em formato híbrido, com vagas presenciais na Fiocruz e participação remota, de 8 a 18 de julho de 2025. A formação foi coordenada pela médica e pesquisadora Marilia Sá Carvalho e apresentada pelo professor Patrick Brown, da Universidade de Toronto. O workshop foi oferecido pelo Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia em Saúde Pública da Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (ENSP) e conta com o apoio do Programa de Computação Científica da Fiocruz (PROCC), vinculado à Vice-Presidência de Educação, Informação e Comunicação (VPEIC), em parceria com a The Global Health Network América Latina e Caribe (TGHN LAC) e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).
Objetivos e programa
O objetivo do workshop foi capacitar os alunos para utilizar diferentes modelos espaciais que respondam a questões de pesquisa científica. Espera-se também que os participantes compreendam abordagens geostatísticas e baseadas em áreas e que utilizem pacotes R para ajustar modelos. Foram ensinadas técnicas para criar mapas e outras formas de visualização, a fim de que os pesquisadores apresentem seus resultados de maneira eficaz.
Os participantes devem estar familiarizados com a linguagem de programação R, ter conhecimentos básicos sobre inferência estatística aplicada a modelos com efeitos aleatórios (como modelos aditivos generalizados, séries temporais, dados longitudinais ou modelos lineares generalizados mistos) e estar familiarizados com pacotes R como mgcv, glmmTMB, INLA, brms ou lme4.
Semana 1 (8 - 11 julho)
Pela manhã (das 9h às 12h), os alunos assistiram a aulas teóricas e, à tarde (das 13h às 16h), a sessões práticas, nas quais trabalharam em seus próprios computadores com os exercícios propostos.
Semana 2 (14 - 18 julho)
Os alunos desenvolveram um projeto escolhido por eles mesmos. Alguns horários dessa semana foram reservados para debates em grupo e esclarecimentos, de acordo com a demanda dos alunos. A avaliação para aqueles que desejavam obter créditos acadêmicos foi baseada em um trabalho que podia ser realizado em duplas, com um tema definido pelos alunos, no formato de um artigo científico breve para uma revista da área temática.
The international workshop Spatio and Spatio-Temporal Modeling in R: Applications for Infectious Diseases was held in a hybrid format, with in-person attendance at Fiocruz and remote participation from July 8 to 18, 2025. The training was coordinated by physician and researcher Marilia Sá Carvalho and presented by Professor Patrick Brown of the University of Toronto. The workshop was offered by the Graduate Program in Epidemiology in Public Health at the Sergio Arouca National School of Public Health (ENSP) and is supported by the Fiocruz Scientific Computing Program (PROCC), linked to the Vice Presidency of Education, Information, and Communication (VPEIC), in partnership with The Global Health Network Latin America and the Caribbean (TGHN LAC) and the Rio de Janeiro State Research Support Foundation (FAPERJ).
Objectives y program
The objective of the workshop was to train students to use different spatial models that respond to scientific research questions. Participants are also expected to understand geostatistical and area-based approaches and to use R packages to fit models. Techniques for creating maps and other forms of visualization were taught so that researchers can present their results effectively.
Participants should be familiar with the R programming language, have basic knowledge of statistical inference applied to random effects models (such as generalized additive models, time series, longitudinal data, or generalized linear mixed models), and be familiar with R packages such as mgcv, glmmTMB, INLA, brms, or lme4.
Week 1 (8 - 11 July)
In the mornings (from 9 a.m. to 12 p.m.), students attended theoretical classes, and in the afternoons (from 1 p.m. to 4 p.m.), they attended practical sessions, where they worked on their own computers with the proposed exercises.
Week 2 (14 - 18 July)
Students developed a project of their own choosing. Some of the time during that week was set aside for group discussions and clarifications, depending on student demand. Assessment for those who wished to obtain academic credits was based on a project that could be carried out in pairs, with a topic defined by the students, in the form of a short scientific article for a journal in the subject area.
