Diplomado en Bioestadística

Descripción del curso:

El curso tiene como objetivos que el alumno conozca los pasos del método científico, sea capaz de identificar correctamente los tipos de diseños de investigación más utilizados en el área de la salud y los posibles sesgos que se pueden cometer. Luego, se introduce al alumno en el cálculo e interpretación de indicadores de frecuencia relativa y de riesgo según el tipo de diseño. Finalmente, se muestran formas de controlar el efecto de terceras variables sobre las medidas de riesgo calculadas.

Resultados de Aprendizaje:

• Distinguir diferentes tipos de estudio utilizados en el área de la salud.
• Calcular indicadores de uso frecuente
• Explicar medidas de magnitud del efecto

Contenidos:

• Introducción al Método Científico.
• Sesgos y errores.
• Tipos de diseños de investigación usados en Ciencias de la Salud.
• Indicadores de uso frecuente para medir la ocurrencia de fenómenos en ciencias de la salud: Tasas, Proporciones, Razones.
• Medidas de efecto: Riesgo Relativo, Diferencia de Riesgo, Odds Ratio.
• Fenómeno de confusión y sus formas de minimizarlo (por diseño y estadísticas).
• Riesgo Relativo y Odds Ratio de Mantel-Haenszel. Test de homogeneidad de ORs.
• Confusión y estratificación. Test de Mantel-Haenszel de Asociación
• Introducción a los meta-análisis.
• Meta-análisis por efectos fijos y aleatorios.
• Uso de programas computacionales para realizar un meta-análisis: EPIDAT y OPENMETA.

Estrategias Metodológicas:

• Presentaciones Power Point (video clases)
• Material complementario
• Tutoriales prácticos
• Foro de discusión

La actividad requiere el uso de piezas cadavéricas? NO

Estrategias Evaluativas:

• Evaluación sumativa: Tareas de aplicación al final de cada uno de los 3 módulos: 50%
• Evaluación Sumativa: Prueba Final, sobre los contenidos teóricos del curso : 50%

Descripción del curso:

En este curso se entregan los conocimientos básicos para diseñar, construir y procesar planillas de datos. Se caracterizan distintos formatos de bases de datos comúnmente utilizadas en el área de la salud y se entregan las herramientas necesarias para exportarlas. En forma adicional, se entregan algunas pautas para validar una base de datos, proceso fundamental y previo al análisis. Finalmente, el /la estudiante podrá obtener primeros resultados descriptivos.

Resultados de Aprendizaje:

• Analizar conceptos relacionados con muestra y población
• Evaluar y reportar las principales medidas de resumen empleando un software estadístico seleccionado.
• Diseñar una planilla de datos utilizando el programa Excel

Contenidos:

• Población, muestra y variable aleatoria
• Tipos de muestreo más importantes y sus características.
• Tipos de variables aleatorias
• Análisis exploratorio de datos
• Principales medidas de tendencia central y de dispersión
• Tablas de contingencia
• Representación gráfica
• Introducción al EXCEL
• Cómo diseñar una planilla y/o base de datos
• Validación de planillas de datos
• Reporte de información obtenida y posibles debilidades del estudio.

Estrategias Metodológicas:

• Presentaciones power point (video clases)
• Material complementario
• Tutoriales prácticos
• Foro de discusión

¿La actividad requiere el uso de piezas cadavéricas? NO

Estrategias Evaluativas:

• Evaluación Sumativa: Controles : 30%
• Evaluación Sumativa. Construcción y revisión de una planilla de datos : 35%
• Evaluación Sumativa: Reporte : 35%

Descripción del curso:

Este curso entrega herramientas de inferencia estadística con aplicaciones en el área de la salud. Con este objetivo, se comienza introduciendo conceptos de probabilidad, de variable aleatoria, se distingue parámetros de estimadores y se introduce la distribución Normal. Se estudia el proceso de estimación de parámetros y se finaliza con el desarrollo de pruebas de hipótesis en una y dos poblaciones.

Resultados de Aprendizaje:

• Identificar el proceso de cálculo de una probabilidad en eventos del área de la salud.
• Aplicar la Distribución Normal para el cálculo de probabilidades.
• Inferir a partir de estimadores muestrales, resultados para parámetros poblacionales.

Contenidos:

• Probabilidades: axiomas y propiedades. Probabilidad condicional. Probabilidad total. Teorema de Bayes. Aplicaciones en test de diagnóstico.
• Variables aleatorias discretas y continuas.
• Función de probabilidad y función de distribución acumulada: caso discreto.
• Función de densidad y función de distribución acumulada: caso continuo.
• Valor esperado y varianza.
• Distribución Normal: estandarización, obtención de percentiles y cuantiles.
• Distribución del promedio bajo normalidad. Teorema Central del Límite.
• Estimación puntual y por intervalos en una y dos poblaciones.
• Pruebas de hipótesis: Error Tipo I y Tipo II. Potencia y Significancia de una prueba.
• Pruebas de hipótesis en una y dos poblaciones.
• Cálculo de tamaños muestrales.
• Uso de programa para cálculo de tamaños muestrales: G*Power
• Construcción de Intervalos de Confianza y resolución de test de hipótesis en Excel.

Estrategias Metodológicas:

• Presentaciones power point (video clases)
• Material complementario
• Tutoriales prácticos
• Foro de discusión

¿La actividad requiere el uso de piezas cadavéricas? NO

Estrategias Evaluativas:

• Evaluación Sumativa: Tareas de aplicación al final de cada uno de los 3 módulos: 50%
• Evaluación Sumativa: Tareas semanales de ejercicios de casos prácticos : 50%

Descripción del curso:

La mayor parte de los estudios del área de la salud, busca responder una Pregunta de Investigación que involucra al menos dos variables aleatorias. Así, en este curso se presenta la metodología estadística adecuada que se debe utilizar según el tipo de variables consideradas; proceso que incluye un adecuado planteamiento del problema, la utilización de la prueba estadística que corresponda y la obtención de conclusiones pertinentes.

Resultados de Aprendizaje:

• Diferenciar el tipo de variables consideradas en pregunta de investigación.
• Identificar y aplicar la prueba adecuada para cada tipo de asociación.
• Interpretar los resultados obtenidos de acuerdo con el contexto de salud específico.

Contenidos:

• Tipos correctos de plantear una Pregunta de Investigación
• Tipos de asociación de variables en estudios biomédicos.
• Asociación entre dos variables categóricas: Chi-cuadrado OR, RR. Representación gráfica.
• Test de concordancia y discordancia. Sensibilidad y Especificidad, valores predictivos. Curvas ROC.
• Asociación entre una variable categórica y una numérica, para muestras independientes. Test t Student y test Mann-Whitney.
• Asociación entre una variable categórica y una numérica, para muestras pareadas. Test t Student pareado y test Wilcoxon.
• Asociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica. Test de Anova, Kruskal Wallis, Comparaciones múltiples.
• Asociación entre una variable categórica de más de dos niveles y una variable numérica, caso pareado. Test de Anova para medidas repetidas, Friedman.
• Asociación de dos variables numéricas. Correlación de Pearson y Spearman.
• Instrucciones necesarias para evaluar asociación en los programas estadísticos más comúnmente utilizados en Ciencias de la Salud (SPSS, R, Stata, MINITAB, SAS).

Estrategias Metodológicas:

• Presentaciones Power point (video clases)
• Material complementario
• Tutoriales prácticos
• Foro de discusión

¿La actividad requiere el uso de piezas cadavéricas? NO

Estrategias Evaluativas:

• Evaluación sumativa: Controles semanales :60%
• Evaluación sumativa: Cuatro tareas parciales que conforman un Informe final :40%