Universitat Internacional de Catalunya

Bioestadística 2

Bioestadística 2
3
12186
1
Primer semestre
OB
Lengua de impartición principal: castellano

Otras lenguas de impartición: catalán, inglés

Profesorado


Responsable: Adrián González Marrón (agonzalezm@uic.es)

Presentación

Esta asignatura está orientada a capacitar a los alumnos con las herramientas de bioestadística necesarias para valorar de manera crítica la metodología de los artículos de investigación en Ciencias de la Salud, así como proporcionar a los alumnos las técnicas de bioestadística para que puedan elaborar y llevar a cabo proyectos de investigación en Ciencias de la Salud.

En el área de las Ciencias de la Salud, las poblaciones humanas son heterogéneas respecto a ciertas características que las pueden predisponer a desarrollar una determinada enfermedad u otro resultado en salud. En este sentido, el estudio de esta variabilidad mediante modelos de regresión se ha convertido en una herramienta de gran utilidad para estudiar la relación entre la enfermedad y las características de la población. El propósito de esta asignatura es presentar los modelos de regresión más utilizados en la investigación en Ciencias de la Salud.

Requisitos previos

Ninguno

Objetivos

  1. Presentar los modelos de regresión más útiles según el objetivo del estudio y la variable de interés
  2. Construir y validar los modelos de regresión clásicos con programas estadísticos
  3. Interpretar los resultados de los modelos de regresión proporcionados por los programas informáticos
  4. Fomentar la lectura crítica de literatura científica en la que se apliquen modelos de regresión

Competencias/Resultados de aprendizaje de la titulación

  • CN01M - Identificar problemas de salud en el ámbito de urgencias y emergencias sanitarias susceptibles de ser investigados.
  • CN04M - Identificar las herramientas y métodos cuantitativos y cualitativos necesarios para el diseño y desarrollo de un estudio de investigación en el ámbito clínico de las urgencias y las emergencias.
  • CP02M - Comunicar hallazgos clínicos, resultados de salud y/o proyecto de investigación en nuevos entornos, especializados y no especializados de modo claro y sin ambigüedades.
  • HB03M - Demostrar iniciativa y proactividad por parte del alumnado de manera autònoma y autodirigida en el proceso de aprendizaje mediante la capacidad de investigar, analizar información, sintetizar conocimientos y resolver problemas
  • HB05M - Demostrar el uso de herramientas relacionadas con las tecnologías de la información y la comunicación y su aplicación a campos de conocimiento específicos

Resultados de aprendizaje de la asignatura

El alumno será capaz de determinar los métodos estadísticos necesarios para contestar a la pregunta científica que se plantee cuando lleve a cabo un estudio de investigación. Aprenderá a formular hipótesis estadísticas a partir de una pregunta científica y a contestarla desde un punto de vista estadístico. Aprenderá a formular los modelos de regresión lineal múltiple, regresión logística y regresión de Cox así como ha seleccionar el modelo de regresión según el objetivo del estudio y los datos disponibles. Desarrollará habilidades para leer de forma crítica la metodología estadística y los resultados de un artículo científico.

El alumno también será capaz de interpretar y comunicar los resultados de los modelos de regresión. Además, el alumno estará familiarizado con el uso de un software estadístico que le permita realizar el análisis de los datos que se generen en su investigación, sabiendo estimar, construir y validar los modelos de regresión utilizando dicho software estadístico.  


El estudiante al finalizar la asignatura será capaz de:

  • Aplicar el método científico, el diseño de investigación, la bioestadística avanzada y las herramientas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos para resolver una pregunta o contrastar una hipótesis en el ámbito clínico.
  • Diseñar un proyecto de investigación avanzado sobre aspectos clínicos siguiendo las normas éticas y de rigor científico y respetando los derechos fundamentales de igualdad entre hombres y mujeres, y la promoción de los derechos humanos y los valores propios de una cultura de paz y de valores democráticos, utilizando un lenguaje que evite el androcentrismo y los estereotipos.
  • Describir las metodologías y diseños de investigación más destacados en el ámbito de la salud.
  • Utilizar herramientas para evaluar de manera crítica proyectos, protocolos y artículos de investigación, tanto cualitativos como cuantitativos, en el ámbito de ciencias de la salud.
  • Identificar problemas de salud susceptibles de ser investigados.

 

 

 



Contenidos

Bloque 1. Revisión Bioestadística I

Bloque 2. Introducción al modelo de regresión lineal y ANOVA

Bloque 3. Modelo de regresión logística

  • Revisión epidemiología: Medidas de frecuencia y medidas de asociación

Bloque 4. Introducción al análisis de supervivencia

  • Kaplan-Meier y log-rank
  • Modelo de regresión de Cox
  • Conceptos avanzados en análisis de supervivencia

Metodología y actividades formativas

Modalidad totalmente online



Clases magistrales: adaptación online (CT) (CP)

Tutorías individuales

Tutorías grupales

Aprendizaje autónomo: adaptación online (AA)

Método del caso: adaptación online (EC)

Aprendizaje cooperativo: adaptación online (RP)

Metodología basado en proyectos: adaptación online (ABP)

Sistemas y criterios de evaluación

Modalidad totalmente online



Sistemas de evaluación

1

Evaluación continuada: adaptación online (GP)

Ponderación mínima

10%

Ponderación máxima

20%

2

Trabajos escritos: adaptación online (PT)

Ponderación mínima

40%

Ponderación máxima

60%

3

Exposición oral: adaptación online (GP)

Ponderación mínima

10%

Ponderación máxima

20%

4

Pruebas escritas: adaptación online (OM) (PA)

Ponderación mínima

25%

Ponderación máxima

40%

Bibliografía y recursos

Martínez-González MA, Sánchez-Villegas A, Faulín Fajardo FJ. Bioestadística amigable (2ª ED). Díaz de Santos. Madrid; 2006.


Pardo Merino A, Ruiz Diaz MA, San Martín R. Análisis de datos en Ciencias Sociales y de la Salud (2ª ED). Editorial Síntesis.