Universidad Isalud. Departamento de Educación a Distancia CURSO DE ESTADÍSTICA PRÁCTICA PARA CIENCIAS DE LA SALUD. Modalidad: Curso a Distancia

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1 Universidad Isalud Departamento de Educación a Distancia CURSO DE ESTADÍSTICA PRÁCTICA PARA CIENCIAS DE LA SALUD Modalidad: Curso a Distancia Cantidad de horas: 160 horas Duración: 4 meses Director: Alejandro Suwezda

2 ÍNDICE Fundamentación... 2 Destinatarios... 2 Objetivos Objetivos Generales Objetivos Específicos... 3 Modalidad de trabajo... 3 Estrategias de enseñanza... 4 Contenidos... 4 Unidades temáticas... 4 Módulo 1: Introducción a la Bioestadística... 4 Módulo 2: Estadística Descriptiva... 5 Módulo 3: Estudios Epidemiológicos... 6 Módulo 4: Diseño Del Experimento... 6 Modalidad de evaluación... 7 Acreditación y Certificación... 8 Página1

3 Fundamentación La Estadística es una ciencia con base matemática que estudia los diversos métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones fundamentadas en tal análisis. Resulta transversal a una gran variedad de disciplinas, desde la física y las ciencias sociales hasta la biología y las ciencias de la salud. En particular la Estadística invade cada vez más cualquier investigación relativa a salud pública, crecimiento que probablemente esté relacionado con el interés por aumentar la credibilidad y confiabilidad de las investigaciones científicas en ese campo. Los fenómenos biológicos y sanitarios, objetos de la aplicación de estas herramientas estadísticas, están determinados por múltiples y complejos fenómenos causales que interactúan entre sí. Este conjunto de factores recibe el nombre genérico de azar, por lo que se dice que su ocurrencia es aleatoria. La Estadística permite, a través de modelos matemáticos y de leyes de probabilidad, determinar el grado de ocurrencia de estos fenómenos aleatorios en los seres vivos. Existen muchos métodos estadísticos cuyo propósito es ayudarnos a poner de manifiesto las características de un conjunto de datos. Como parte de un proceso de investigación, los métodos estadísticos son utilizados en todas las etapas, desde el comienzo hasta el final. Por ello, además de intervenir en la recolección y análisis de datos, la Estadística cumple un rol determinante en el Diseño de las investigaciones, dado que la elección del método de análisis de un problema se basa tanto en el tipo de datos disponibles como en la forma en que fueron recolectados. Por ello, en el campo de las ciencias biológicas y sanitarias resulta fundamental que los profesionales que se dedican a la investigación o que se hallan en contacto con información científica estén familiarizados con los métodos estadísticos y de diseño experimental. El estudio de la Estadística y el modo de pensamiento que se genera a partir del mismo capacita a la persona para evaluar más objetiva y efectivamente si la información que recibe (vía tablas, gráficos, porcentajes, tasas, etc) es relevante y adecuada. Destinatarios El curso se encuentra abierto a todos aquellos profesionales de las ciencias de la salud que estén interesados en la estadística y el diseño de investigaciones Página2

4 vinculadas a este campo: médicos, enfermeros, psicólogos, nutricionistas y todo aquel profesional que desee incorporar o profundizar conocimientos sobre el abordaje y tratamiento de los datos en las investigaciones biomédicas. Objetivos Al finalizar el curso se espera que los alumnos logren: 1. Objetivos Generales Introducirse en los principios de la teoría estadística y de los diseños experimentales. Utilizar procesos lógicos para la toma de decisiones sobre problemas biológicos que involucren variables aleatorias. Describir el comportamiento de las variables aleatorias involucradas en procesos biológicos. Desarrollar criterios científicos rigurosos para la apropiada evaluación de la información sobre investigaciones biomédicas publicadas en revistas especializadas. 2. Objetivos Específicos Conocer los principios estadísticos generales más utilizados en ciencias de la salud. Conocer los elementos básicos de la estadística descriptiva para ordenar y resumir datos. Aplicar las técnicas del análisis exploratorio de datos como herramienta preliminar indispensable ante cualquier abordaje estadístico de información. Comprender los conceptos básicos de muestreo y diseño experimental. Desarrollar el juicio crítico para la selección del diseño experimental más apropiado entre todos los más utilizados en la investigación biomédica. Interpretar información científica vinculada a investigación biomédica. Modalidad de trabajo La carga horaria total del curso será de 160 horas, distribuidas en 4 módulos de 4 clases no presenciales de 10 horas semanales cada una. La dedicación semanal Página3

5 comprenderá clases teóricas virtuales de 2 horas y resolución de actividades prácticas con lectura de material complementario obligatorio que requerirá unas 8 horas aproximadamente. Estrategias de enseñanza El curso se desarrollará bajo una modalidad a distancia. Dicha modalidad comprenderá la realización de las siguientes tareas: Lectura de las clases teóricas virtuales. Lectura de material complementario obligatorio (de tipo teórico). Resolución de actividades, casos y/o ejercitaciones a través del Campus Virtual. Participación en actividades asincrónicas (Foros), con la participación de los tutores del curso. Consulta en los sitios web de interés seleccionados por los tutores. Contenidos Unidades temáticas Módulo 1: INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA Clase 1: Bioestadística y Ciencias de la Salud 1. Conceptos, definiciones y alcances 2. Uso de herramientas informáticas 3. Conceptos básicos de epidemiología 4. Vertientes de la epidemiología: descriptiva y analítica 5. Hipótesis y método científico Clase 2: Introducción a la estadística descriptiva 1. Definiciones, nomenclatura y operadores 2. Características de los conjuntos de datos 3. Tipos de variables: cuali y cuantitativas, continuas y discretas 4. Tipos de datos: categóricos o cualitativos Página4

6 Clase 3: Escalas de medición 1. Datos numéricos 2. Otro tipo de datos: porcentajes, escalas analógicas visuales, scores, datos censurados Clase 4: Organización de los datos 1. Obtención y tabulación de datos 2. Estrategia previa al análisis de datos: definición y codificación de las variables 3. Carga de datos 4. Chequeo de datos (consistencia) Módulo 2: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Clase 5: Datos discretos 1. Tabla de frecuencia 2. Gráfico de bastones y Gráfico de barras 3. Gráfico de tortas 4. Ejemplos Clase 6: Datos continuos 1. Tabla de frecuencia 2. Histograma 3. Construcción del histograma 4. Intervalo de clase 5. Polígono de frecuencias 6. Ejemplos Clase 7: Medidas de resumen I: medidas de posición o localización 1. Media aritmética 2. Mediana 3. Modo 4. Cuantiles y percentiles 5. Ejemplos Clase 8: Medidas resumen (II): medidas de dispersión o variabilidad 1. Varianza 2. Desvío estándar 3. Rango 4. Distancia o rango intercuartílico Página5

7 5. Coeficiente de variación 6. Gráfico de caja (boxplot) 7. Ejemplos Módulo 3: ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS Clase 9: Método epidemiológico 1. Distribución del evento 2. Ocurrencia del evento: medidas de frecuencia 3. Hipótesis sobre factores asociados al evento: medidas de asociación o de efecto 4. Estudios observacionales y experimentales Clase 10: Estudios observacionales 1. Descripción de un caso 2. Series de casos 3. Estudios transversales (cross-sectional studies) 4. Estudios ecológicos 5. Estudios de casos y controles 6. Estudios de cohortes prospectivos y retrospectivos Clase 11: Sesgos y errores 1. Definición de sesgo y de error 2. Nociones de confusores y modificadores de efectos 3. Aplicación a ejemplos Clase 12: Población y muestra 1. Conceptos de población y muestra 2. Método de muestreo 3. Tamaño óptimo de la muestra y cálculo de ese tamaño 4. Ejemplos de aplicación Módulo 4: DISEÑO DEL EXPERIMENTO Clase 13: Pasos en el diseño 1. Pasos en el diseño de experimentos: metodología de la investigación científica 2. Estudios experimentales o intervencionistas 3. Tipos de diseño estadístico Página6

8 4. Diseños básicos: grupos paralelos, crossover y factoriales Clase 14: Introducción a ensayos clínicos 1. Definición de ensayo clínicos (Clinical Trials) 2. Ensayos Fase I a IV 3. Estudios multicéntricos 4. Regulaciones éticas para el manejo de pacientes humanos 5. Confidencialidad 6. Definición de punto final primario y secundario 7. Estudios de equivalencia y de no inferioridad Clase 15: Asignación de tratamientos: métodos de aleatorización 1. Aleatorización simple 2. Aleatorización en bloques 3. Aleatorización estratificada 4. Aleatorización por clusters Clase 16: Análisis estadístico del estudio clínico 1. Manejo de datos 2. Control de calidad: monitoreo, auditoría y adherencia 3. Análisis por intención de tratar (IPP) 4. Análisis por protocolo (PP) 5. Reporte de resultados 6. Aplicación a ejemplos Modalidad de evaluación El proceso de aprendizaje se evaluará en forma continua mediante la corrección y devolución de las ejercitaciones y actividades prácticas obligatorias de entrega semanal. La evaluación final consistirá en la entrega de un trabajo de aplicación práctica de conocimientos al final del cursado, y cuya resolución se hará guiada por los tutores en la última parte del curso. Página7

9 Acreditación y Certificación Al finalizar el cursado, los alumnos recibirán un certificado extendido por la Universidad ISALUD aquellos alumnos que: hayan demostrado continuidad en el seguimiento del curso a distancia. hayan aprobado las ejercitaciones y actividades prácticas semanales. hayan aprobado la evaluación final. Página8