Universitat Internacional de Catalunya
Bioestadística 2
Altres llengües d'impartició: català, anglès
Professorat
Adrián González Marrón (agonzalezm@uic.es)
Presentació
Aquesta assignatura està orientada a capacitar als alumnes amb les eines de bioestadística necessàries per valorar de manera crítica la metodologia dels articles de recerca en Ciències de la Salut, així com proporcionar als alumnes les tècniques de bioestadística perquè puguin elaborar i dur a terme projectes de recerca en Ciències de la Salut.
A l'àrea de les Ciències de la Salut, les poblacions humanes són heterogènies respecte a certes característiques que les poden predisposar a desenvolupar una determinada malaltia o un altre resultat en salut. En aquest sentit, l'estudi d'aquesta variabilitat mitjançant models de regressió s'ha convertit en una eina de gran utilitat per estudiar la relació entre la malaltia i característiques de la població. El propòsit d'aquesta assignatura és presentar els models de regressió més utilitzats en la recerca en Ciències de la Salut.
Requisits previs
Cap
Objectius
- Presentar els models de regressió més útils segons l’objectiu de l’estudi i la variable d’interès
- Construir els models de regressió clàssics amb programes estadístics
- Interpretar els resultats dels models de regressió proporcionats pels programes informàtics
- Fomentar la lectura crítica de literatura científica en la qual s’apliquin models de regressió
Competències/Resultats d’aprenentatge de la titulació
- CN02RA - Descriure les metodologies i els dissenys de recerca més destacats en l'àmbit de la salut.
- HB01RA - Aplicar el mètode científic, el disseny de recerca, la bioestadística avançada i les eines d'anàlisi de dades quantitatives i qualitatives per resoldre una pregunta o contrastar una hipòtesi en l'àmbit clínic.
Resultats d’aprenentatge de l’assignatura
L' alumne serà capaç de:
-
L'alumne/a serà capaç de plantejar i justificar una anàlisi estadística en base a a l' estudi plantejat.
-
L'alumne/a serà capaç d'utilitzar un programa estadístic per executar un anàlisi de dades.
Continguts
Bloc 1. Revisió Bioestadística I
Bloc 2. Model de regressió lineal
Bloc 3. Model de regressió logística
Bloc 4. Introducció a l’anàlisi de supervivència
- Kaplan-Meier i log-rank
- Model de regressió de Cox
- Conceptes avançats en anàlisis de supervivència
Metodologia i activitats formatives
Modalitat totalment online
Classes magistrals: adaptació online (CT) (CP) |
Tutories individuals |
Tutories en grup |
Aprenentatge autònom: adaptació en línia (ML) |
Mètode del cas: Adaptació en línia (EC) |
Aprenentatge cooperatiu: adaptació en línia (RP) |
Metodologia basada en projectes: adaptació en línia (ABP) |
Sistemes i criteris d'avaluació
Modalitat totalment online
Sistemes d' avaluació |
|||||
1 |
Avaluació continuada: adaptació online (GP) |
Ponderació mínima |
10% |
Ponderació màxima |
20% |
2 |
Treballs escrits: adaptació online (PT) |
Ponderació mínima |
40% |
Ponderació màxima |
60% |
3 |
Exposició oral: adaptació online (GP) |
Ponderació mínima |
10% |
Ponderació màxima |
20% |
4 |
Proves escrites: adaptació online (OM) (PA) |
Ponderació mínima |
25% |
Ponderació màxima |
40% |
- Participació en debats del fòrum (5%)
- Qüestionari tipus test (5%)
- Exercici de preguntes curtes (15%)
- Treball amb programa estadístic (60%)
- Exposició oral (15%)
Per a cadascun dels tres blocs de l'assignatura es realitzaran tres elements avaluatius: test, exercici de preguntes curtes i exercici amb programa estadístic. A més, durant el curs, s'obriran debats en el fòrum, en els quals s'avaluarà la participació. Finalment, al final de l'assignatura, es plantejarà una sessió oral en la qual s'haurà d'exposar i justificar l'anàlisi de dades i la presentació de resultats d'un article científic, en el context de la recerca.
En cas de no aprovar l'assignatura en primera convocatòria, es mantindrà la nota del/de els blocs aprovats per a segona convocatòria, havent de recuperar els no aprovats.
Bibliografia i recursos
Martínez-González MA, Sánchez-Villegas A, Faulín Fajardo FJ. Bioestadística amigable (4ª ED). Díaz de Santos. Madrid; 2020.
Piédrola Gil, et al. Medicina Preventiva y Salud Pública. 12ª Edición. Barcelona: Masson S.A.; 2015.
Pardo A, Ruiz MA. Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud (vols. I y II) (1ª Ed). Editorial Síntesis. 2012.