Temario

Visión global de estadística en salud

Esta introducción general consta de 9 videos y 4 tests que debe repetir hasta obtener 20 respuestas correctas.

1. Principios de estadística en salud
2. Intervención: CONSORT
3. Intervención: CONSORT
4. Protocolos SPIRIT
5. Revisiones PRISMA
6. Etiología STROBE (a)
7. Etiología STROBE (b)
8. Diagnóstico y pronóstico STARD
9. Diagnóstico y pronóstico TRIPOD

A: Ensayos Clínicos

I. Introducción
1. Principios generales: Ciencia, evidencia y decisión
2. Introducción a ‘R’: Primeros pasos
3. Variabilidad: El proceso de cuantificar la observación
Guías de publicación de artículos: Introducción a CONSORT, STROBE y STARD

II. Probabilidad
4. Probabilidad. Probabilidad Condicionada
5. Modelos discretos
6. Modelos continuos
Guía para protocolos de Ensayos Clínicos: Introducción a SPIRIT

III. Evidencia y Decisión
7. Inferencia y decisión
8. Intervalos de confianza
9. Pruebas de significación y contrastes de hipótesis
Guía para protocolos de Ensayos Clínicos: SPIRIT (E&E: introducción a ítem 18)

IV. Ensayo Clínico I
10. Ensayo clínico: azar, riesgos de sesgo y ética
11. Efecto: premisas, pérdidas, supervivencia
12. Tamaño muestral
Guía para protocolos de Ensayos Clínicos: SPIRIT (E&E: ítem 19 a discusión)

V. Ensayo Clínico II
13. Diseños que afectan a la varianza: Clúster, análisis del cambio y cross-over
14. Control del riesgo alfa. Diseños adaptativos y secuenciales
15. Meta-análisis
Extensiones de la guía CONSORT. Guía PRISMA de revisiones

VI. Aplicación (Módulo práctico)
I. Lectura crítica con CONSORT
II. Generación R de resultados
III. Resumen de un protocolo con SPIRIT
IV. Validación mediante simulación del cálculo de n

Título acumulativo: diseño y análisis de ensayos clínicos

B: Diseños observacionales

VII. Confusión e interacción
16. Estudios observacionales: Objetivos, diseños y retos.
17. Confusión: Causas relacionadas implica efectos confundidos.
18. Interacción y sesgo de selección: Efectos condicionados implica sesgo de selección.

VIII. Regresión Lineal
19. Regresión lineal simple para respuesta y predictora numéricas
20. Regresión lineal multiple. Predictoras numéricas y categóricas
21. RLM: Premisas y Cautelas

IX. Modelado de recuentos y de la velocidad de enfermar o de sanar
22. Regresión Logística. Regresión de Poisson
23. Regresión Logística Ordinal
24. Modelado del tiempo hasta cierto evento (supervivencia)

X. Medida y diagnóstico
25. Medida: Validez y fiabilidad. Correlación frente a concordancia
26. Validación de un indicador. Riesgos de sesgo
27. Capacidad de clasificación y calidad de la ordenación

XI. Recapitulación
28. Pronóstico
29. Etiología: ajuste mediante regresión y mediante la propensión a tratar.
30. Jerarquía de la evidencia. Meta-análisis observacionales.

XII. Módulo práctico:
I. Lectura crítica con RG.
II. Generación con R de análisis, tablas y gráficos.
III. Simulación para diseñar un estudio observacional
IV. Protocolo

Título acumulativo: diseño y análisis de estudios observacionales