Programa de estudios. 1) Muestra y población. Parámetros estimadores y estadísticos. Distribución de Gauss. Intervalo de confianza

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1 Programa de estudios Módulo 1: Panorama general de la Investigación Clínica. Ideas y Protocolo 1. La imaginación científica. Desarrollo de la idea de Investigación. Preguntas de Investigación 2. Diseño de estudios clínicos. Conceptos y nomenclatura 3. Tipos de Datos. Validez y Precisión de los Datos Módulo 2: Introducción a la estadística. Estudios Observacionales 1. Diseño e implementación de un protocolo 2. Estadística descriptiva de datos cuantitativos I 1) Muestra y población. Parámetros estimadores y estadísticos. Distribución de Gauss. Intervalo de confianza 2) Distribución gaussiana y no gaussiana. Pruebas de distribución (Asimetría, Curtosis y Bondad de Ajuste) 3. Cuestionario y bases de datos. Módulo 3: Estudios Observacionales y Descripción de Datos I. 1. Estudios Observacionales: relevamientos y encuestas 2. Estudios Caso-Control. 3. Estadística descriptiva de datos cuantitativos II 1) Distribución de medias de las muestras. Error estándar. Estadístico t. Media geométrica e intervalos de confianza del 95% Módulo 4: Estudios Observacionales y Descripción de Datos II. 1. Estudios de Cohorte. El caso Framinghan 2. Descripción de datos cualitativos 3. Inferencia estadística 4. Confundidores. Módulo 5: Estudios de Intervención e Inferencia Estadística. Asociación y comparación. 1. Análisis de datos cualitativos 2. Estimación del tamaño de la muestra en los estudios observacionales 3. Cálculo del tamaño de la muestra en estudios de variables cuantitativas. Grupos independientes y apareados 4. Cálculo del tamaño de la muestra en estudios de variables cualitativas 5. Cálculo del poder e interpretación clínica de ensayos publicados

2 Módulo 6: Evaluación del tratamiento 1. Ensayos clínicos randomizados 2. Pruebas estadísticas para datos gaussianos 3. Pruebas para datos cuantitativos no numéricos y numéricos no gaussianos 4. Evaluación de las medidas del tratamiento 5. Análisis de los efectos del tratamiento vinculados con la medicina basada en la evidencia. Modificación de efecto. Módulo 7: Análisis de datos cuantitativos 1. Correlación y regresión 2. Estudios de cross-over 3. Good Clinical Practice. Aspectos éticos en la Investigación Clínica Módulo 8: Estudios de diagnóstico y de seguimiento 1. Estudios de diagnóstico 2. Curvas ROC. Valor de las pruebas diagnósticas 3. Diseño de los estudios de seguimiento 4. Análisis de sobrevida. Regresión de Cox Módulo 9: Estudios de pronóstico. 1. Análisis multivariado. Modelos. Estudios de pronóstico. Desarrollo de scores 2. Desviación de protocolo. Intención de tratar. Suspensión precoz del tratamiento 3. Introducción al análisis multivariado. Ensayos de no-inferioridad. 4. Cómo leer un ensayo clínico Índice del Curso Desarrollado y Carga Horaria Módulo 1: 30 horas Diferenciar los diseños de investigación reconociendo sus ventajas y limitaciones. Seleccionar el tipo de diseño de investigación más adecuado acorde al objetivo del estudio. Formular hipótesis estadística (hipótesis nula e hipótesis alternativa) Seleccionar, definir y clasificar las variables de un estudio de investigación.

3 Diseñar en forma genérica, la base de datos de un protocolo de investigación. Construir tablas de resultados de la estadística descriptiva de un estudio de investigación utilizando un software estadístico. Ideas e investigación: De dónde surge la idea de la investigación. Estadística Descriptiva I: Datos. Tipo. Cómo mirarlos. Ensayos clínicos: Diseño y nomenclatura de ensayos clínicos. Armado de bases de datos Lectura de ensayos Reconocimiento de diseños y tipo de datos. Módulo 2: 25 horas Elaborar los antecedentes y el fundamento de un protocolo de investigación. Formular los objetivos primarios y secundarios. Definir, clasificar y resumir variables cuantitativas y cualitativas. Realizar la estadística descriptiva de las variables cuantitativas y cualitativas mediante un software estadístico. Aplicar los conceptos generales de la Medicina Basada en las Evidencias al análisis de un diseño de investigación. Ideas e investigación: Ecología de los Ensayos Clínicos. Pasos conceptuales: desde la pregunta al diseño de la investigación. Estadística descriptiva II: Datos cuantitativos. Distribución y medidas de tendencia central. Descripción de datos cualitativos. Ensayos clínicos: Historia de los ensayos y la construcción del concepto de medicina basada en la evidencia. Armado de bases de datos (2) Primeros análisis estadísticos con epi6-epi2002-statistix Módulo 3: 25 horas Reconocer el marco de aplicación de los estudios observacionales. Diferenciar metodológicamente los estudios descriptivos, el diseño de cohorte y el de

4 casos y controles. Seleccionar el diseño más adecuado según las preguntas clínicas. Identificar el tipo de sesgo más frecuente en los distintos estudios observacionales e implementar técnicas de control. Diseñar un formulario de registro de datos. Analizar la distribución de las variables numéricas cuantitativas mediante la realización de gráficos, aplicación de tests estadísticos de normalidad y análisis de las medidas de resumen. Seleccionar la medida de resumen y de dispersión de las variables cuantitativas adecuada según la distribución de la variable. Diseñar en forma general, un estudio de investigación observacional y confeccionar un formulario de registro de datos. La idea de investigación: Transformando la idea en protocolo y diseño del cuestionario. Estadística descriptiva III: Datos cuantitativos. Concepto de error standard. Distribuciones no gaussianas. Ensayos clínicos: Ensayos observacionales de corte transversal: encuestas, relevamientos. Estudios Caso - Control. Estudios de Cohorte. Ejercicio de lectura de ensayos observacionales y detección de sesgos. Algunos ejemplos. Ejercicio para el concepto de error estándar Análisis de base de datos: descripción de datos cuantitativos, gaussianos y no gaussianos. Módulo 4: 35 horas Describir el análisis estadístico comparativo en los diseños observacionales y de intervención. Reportar la estadística descriptiva de los resultados de un estudio. Comprender el rol de las variables confundidoras e identificarlas en los ensayos clínicos aleatorizados y en los estudios observacionales comparativos (cohortes y casos y controles). Ideas e investigación: Interpretando la inferencia causal en los estudios observacionales. La importancia de las variables confundidoras. Estadística comparativa I. Principios generales de inferencia estadística Ensayos clínicos: Ensayos clínicos randomizados de terapéutica.

5 Integración de Estadística Descriptiva. Módulo 5: 35 horas Identificar el marco de aplicación de un estudio observacional y de intervención. Calcular el tamaño muestral de un protocolo. Evaluar la utilización del ensayo clínico aleatorizado como diseño de investigación en el contexto bioético. Formular el objetivo principal del estudio como hipótesis estadística en los ensayos clínicos aleatorizados. Estimar el tamaño del efecto de la intervención y del comparador. Describir el error alfa, beta y el poder estadístico de un estudio de investigación. Estimar el tamaño de la muestra de un estudio de intervención, modificando el error beta y el tamaño del efecto de una intervención, utilizando un software estadístico. Confeccionar una tabla de resultados de datos cualitativos utilizando un software estadístico. Ideas e investigación: La ética de la investigación clínica. Estadística comparativa II: Análisis estadístico de datos cualitativos. Ensayos clínicos: Cálculo del tamaño de la muestra. Cálculo del tamaño de la muestra. Apéndice: cómo realizar los cálculos con Epi Info y Primer of Biostatistics. Curso de Epi 6. Escribir Programas para Análisis. Evitando Problemas. Módulo 6: 35 horas Caracterizar el diseño de un ensayo clínico aleatorizado, aplicar los criterios de selección de la muestra, métodos de aleatorización, seguimiento de los pacientes, métodos de cegamiento de la intervención, adherencia al estudio, intención de tratar. Aplicarlos en un ejemplo práctico. Realizar el análisis estadístico comparativo de las variables cuantitativas y cualitativas utilizando un software estadístico. Calcular e interpretar medidas de efecto y de asociación de variables cualitativas: Riesgo relativo, odds ratio, riesgo atribuible, número necesario a tratar y a dañar. Formular conclusiones sobre los resultados del análisis de los datos. Ideas e investigación: Ensayos terapéuticos. Interpretación de las medidas utilizadas

6 para evaluar el efecto del tratamiento. Estadística comparativa III. Análisis estadístico de datos cuantitativos. Datos gaussianos y no gaussianos. Ensayos clínicos: Ensayos clínicos randomizados de terapéutica. El ABC. Planillas para el Análisis de Ensayos Clínicos. Análisis de Datos Cualitativos. Apéndice: cómo realizar los cálculos con Epi Info y Primer of Biostatistics. Módulo 7: 30 horas Calcular e interpretar el análisis estadístico univariado de un estudio comparativo. Seleccionar distintos diseños de estudios de intervención. Calcular e interpretar métodos estadísticos de asociación de variables. Caracterizar los diferentes diseños de ensayos terapéuticos. Aplicar los estudios antesdespués y del ensayo clínico cruzados. Identificar las responsabilidades del investigador, los patrocinantes y las agencias regulatorias nacionales e internacionales en el desarrollo de un ensayo clínico farmacológico. Aplicar la normativa local para la resolución de ejemplos tales como presentación regulatoria de proyectos de investigación o reporte de eventos adversos. Analizar la asociación de variables cuantitativas mediante un software estadístico. Comprender y aplicar el concepto de análisis univariado y multivariado en el análisis estadístico de un estudio de investigación. Ideas e investigación: Normas regulatorias de la investigación clínica y buena práctica clínica (good clinical practice) Estadística comparativa IV: Correlación y regresión. Introducción a la regresión múltiple. Ensayos Clínicos. Ensayos de propio individuo como control. Estudios de tratamiento cruzado. Análisis de bases de datos con tratamiento estadístico. Análisis de estudios cruzados. Curso de Epi 6. Análisis de datos cuantitativos. Tablas para análisis de skewness y curtosis

7 Módulo 8: 25 horas Diseñar y analizar estudios diagnósticos y pronósticos. Caracterizar un estudio diagnóstico: estándar de oro y normalidad. Calcular e interpretar probabilidades independientes y condicionales. Calcular e interpretar medidas de prevalencia, incidencia, sensibilidad, especificidad, valores predictivos y cociente de probabilidad. Relacionar las medidas de performance de un estudio diagnóstico con la prevalencia de un evento. Definir puntos de corte. Calcular e interpretar curvas ROC y el concepto de área bajo la curva. Aplicar las medias de incidencia acumulada y densidad de incidencia. Construir una tabla de sobrevida. Graficar curvas de sobrevida y Kaplan Meyer utilizando un software estadístico. Interpretar las medidas de sobrevida. Aplicar el modelo de regresión logística y riesgos proporcionales de Cox. Interpretar los resultados de ambos modelos (diferencias y similitudes). : Ideas e investigación: la probabilidad, el diagnóstico y el pronóstico. Estadística comparativa V: Análisis de Sobrevida. Diseño de estudios de seguimiento. Ensayos clínicos: Estudios de diagnóstico. Curvas ROC Planillas e interpretación de ensayos diagnósticos. Planillas para cálculo actuarial y log-rank-test. Módulo 9: 30 horas Interpretar los resultados de un estudio de investigación y formular conclusiones e inferencias para la aplicación en la práctica clínica, corregidos por herramientas complejas como la multivariabilidad y el análisis por intención de tratar. Extraer de un ensayo clínico de intervención inferencias para la medicina basada en la evidencia o metaanálisis. Establecer e interpretar los niveles de evidencia y de recomendación en las intervenciones médicas. Aplicar el concepto de ajuste de variables en los estudios observacionales y en los ensayos clínicos aleatorizados. Analizar métodos de corrección de los resultados de acuerdo con la multiplicidad de variables que pueden comportarse como confundidoras. Realizar análisis estratificado de variables categóricas utilizando un software

8 estadístico. Aplicar diferentes modelos multivariados iniciales de datos cuantitativos, cualitativos dicotómicos y de seguimiento. Analizar potenciales confundidores, modificadores de efecto e interacción utilizando un software estadístico. Formular criterios para el análisis de estudios con interrupción precoz, estudios negativos, violaciones de protocolo. Aplicar el principio de intención de tratar como herramienta básica de interpretación de ensayos terapéuticos. Ideas e Investigación: Medicina basada en la evidencia. Cómo obtenemos las evidencias científicas y sus limitaciones. Estadística comparativa VI: Introducción al análisis multivariado. Ensayos clínicos: Análisis por intención de tratar. Estudios negativos, suspensiones, desviaciones de protocolo. Ensayos de no inferioridad. Ejercicios Conceptuales sobre Análisis Multivariado. Mantel Haenzel. Análisis Multivariado con Epi Info: Regresión Lineal Múltiple Desarrollo de un trabajo de investigación y presentación final: 30 horas Modalidad de trabajo Para cada módulo, el campus virtual ha previsto el material que contiene los núcleos de conocimiento de cada tema, incluyendo vínculos (links) a ejercicios, casos y sitios de interés. El seguimiento y tutoría de los alumnos es telemático (realizado por Internet), por profesorestutores a través del campus virtual. De este modo, se intenta generar una comunidad virtual de aprendizaje, en la que el intercambio de opiniones y experiencias se encuentra potenciado. Además, según las temáticas, se establecen ejercicios individuales y/o de trabajo en grupo. Estos ejercicios facilitan la resolución de problemas reales, con el objetivo de mejorar el desempeño de las competencias laborales. Es decir un aprendizaje que pueda transferirse a la práctica concreta. Se realizarán evaluaciones parciales, por módulo. En general en forma de cuestionario de respuestas múltiples, también podrá incluirse la resolución de un caso o de un ejercicio. La corrección y calificación de la evaluación se enviará al buzón del alumno dispuesto en la plataforma. La evaluación final consiste en el desarrollo de un trabajo de inves gación que tenga en cuenta como objeto, una práctica fundamentada en los aportes teórico prácticos incorporados.

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