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Máster en Metodología de la investigación: diseño y estadística en ciencias de la salud

Modalidad:
Semipresencial
Edición:
10a Edición
Créditos:
60 ECTS
Inicio de docencia:
10/11/2008
Plazas:
200
Precio:
4700 €
Fin de docencia:
28/06/2009
Orientación:
Investigación
Código
1931/10
Tipo:
Título propio

*Campos obligatorios

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Presentación

Uno de los campos en que las necesidades metodológicas son más patentes es en el ámbito de las ciencias de la salud puesto que los conocimientos de diseño, estadística y de herramientas informáticas son imprescindibles tanto para apoyar a la búsqueda como para elaborar los proyectos de investigación y las publicaciones en revistas de impacto.

Este tipo de conocimientos se han de ofrecer en los estudios de postgrado porque es cuando los graduados en este ámbito, especialmente los que trabajan en la sanidad pública, disponen de hipótesis y de datos para comprobarlas y por lo tanto su motivación y entorno es óptimo para asimilar los conceptos de estadística y de diseño que tradicionalmente son difíciles para los estudiantes de grado.

Requisitos de admisión

- Licenciado/a en medicina y cirugía, farmacia, veterinaria y psicología que trabajen en el ámbito de la sanidad pública.

Lugar de realización

A distancia y en el Laboratorio de Estadística Aplicada, Facultad de Psicología, Edicio B (Campus UAB)

Título que se obtiene con el programa

Máster en Metodología de la investigación en Ciencias de la Salud

Idioma
  • Castellano
Situación académica

P.A.

Objetivos

Conseguir una buena formación metodológica para incorporarse a un equipo de investigación aplicada y/o realizar su tesis doctoral.

Salidas profesionales

Fundamentalmente permite acreditar competencia metodológica para incorporarse a centros y grupos de investigación aplicada en el ámbito sanitario.

Estas competencias son muy valoradas por la industria farmacéutica y otras compañías del sector sanitario.

Competencias específicas

- Tratar los datos de un estudio con ordenador (leer bases de datos, aplicar algoritmos para crear variables, tratar seguimientos y reestructurar la matriz de datos) para prepararles para el análisis estadístico.

- Realizar el análisis descriptivo de un estudio, calculando índices y generando gráficos, mediante el uso de un software estadístico.

- Realizar con un software estadístico las pruebas estadísticas básicas e interpretar los resultados obtenidos.

- Realizar con un software estadístico las pruebas estadísticas adelantadas e interpretar los resultados obtenidos.

- Calcular e interpretar los índice epidemiológicos básicos: prevalencias, riesgos y tasas.

- Calcular e interpretar los índice de validez de las pruebas diagnósticas cuantitativas: sensibilidad, especificidad y área bajo la curva ROC.

- Calcular e interpretar los índice que evalúan el poder predictivo de las pruebas diagnósticas cuantitativas en función de la prevalencia de la enfermedad: valores predictivos para positivos y negativos.

- Calcular e interpretar las medidas de asociación y de impacto fundamentadas en riesgos: riesgo relativo (RR), diferencias de riesgos, fracciones atribuibles y de prevención.

- Calcular e interpretar las medidas de asociación y de impacto fundamentadas en odds: razón de odds (OR), fracciones atribuibles y de prevención.

- Calcular e interpretar las medidas de asociación y de impacto fundamentadas en tasas: razón de tasas (IR), diferencias de tasas, fracciones atribuibles y de prevención.

- Escoger los modelos estadísticos más adecuados en función de las hipótesis a comprobar y de la escala de medida de las variables que intervienen.

- Ajustar modelos predictivos de regresión múltiple, logística binaria,multinomial,dePoisson,binomialnegativayderiesgosproporcionalesdeCox,evaluarelpoderpredictivo,validarlosmodelosyconstruirmesasconlasprediccionesparadiferentescombinacionesdevaloresdelasvariablespredictoras.

- Realizar análisis ajustados para controlar las variables de confusión del estudio y modelizar las interacciones mediante modelos de regresión múltiple, logística binaria, multinomial, de Poisson, binomial negativa y de riesgos proporcionales de Cox.

- Estimar los efectos de las variables objeto de estudio en presencia de factores de confusión y de variables modificadoras.

- Realizar análisis ajustados para controlar las variables de confusión del estudio mediante las técnicas de análisis estratificados.

- Calcular e interpretar las medidas de asociación estandarizadas (RR, IR, OR) obtenidas con estandarización interna y externa.

- Calcular las medidas de asociación comunes (RR, IR,OR ) ponderadas según Maantel Haenszel y con el inverso de la varianza e interpretarlas en función del resultado de la prueba de homogeneidad del efecto.

- Diseñar, analizar y evaluar los posibles sesgos e interpretar ensayos clínicos y estudios: experimentales, de cohorte, de casos y controles, transversales, ecológicos, híbridos.

Competencias transversales

- Dominar la terminología científica-metodológica para comprender e interactuar con otros profesionales.

- Habilidad para trabajar los aspectos metodológicos de la investigación en colaboración con otros colegas a través del Campus Virtual.

- Habilidad para realizar el análisis estadístico con ordenador.

- Escoger el diseño más adecuado para responder a la pregunta de investigación.

- Utilizar las técnicas estadísticas más adecuadas para analizar los datos de una investigación.

- Planificar, analizar e interpretar los resultados de una investigación considerando tanto los aspectos teóricos como los metodológicos.

- Habilidad de gestión administrativa del proceso de una investigación.

- Comunicación y difusión de los resultados de las investigaciones.

- Lectura con juicio crítico de artículos científicos desde una perspectiva metodológica.

Información y admisión

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