Dr. Javier Mariani, Dra. Laura Antonietti.
PLAN DE ESTUDIOS:
El curso está estructurado en 7 módulos. Todos los módulos tienen contenido asincrónico teórico y práctico (ejercicios para realizar todas las pruebas estadísticas que se presentan en la teoría). Los módulos asincrónicos se entregan cada dos semanas (a excepción del segundo módulo, que se entrega a la semana del primero -esto se debe a que la extensión de éste último es más breve por ser introductorio).
Todas las semanas se realizarán encuentros sincrónicos, las semana siguiente a la entrega de un módulo, este encuentro podrá ser utilizado como taller para que los alumnos presenten proyectos propios y se puedan resolver consultas sobre éstos. Las semanas que finaliza el módulo, el encuentro es para resolver dudas, consultas, comentarios sobre el contenido del módulo. Además, tras el encuentro se realizarán evaluaciones de tipo opción múltiple en el campus virtual, sobre el contenido del módulo.
El curso finaliza (y se aprueba) con la presentación de un examen final, que será práctico con una base de datos, que se entrega para tal fin, e integrará los contenidos de los distintos módulos.
MÓDULO 1
Introducción a R
Comienza el martes 4 de abril de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 11 de abril con el primer encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Introducción sobre R y Posit.
- Instalación de los programas.
- Instalación de paquetes.
- Importación y exportación de bases de datos a y desde R.
- Variables:
- Tipos de variables.
- Operaciones con variables.
- Conversión entre formatos.
- Transformaciones de variables.
- Operadores lógicos. Recodificación.
- Cálculos de variables.
- Creación de nuevas variables a partir de otras.
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Tutorial de ejercicios para realizar con R. Se utiliza una base de datos que se entrega en el campus virtual.
Encuentro sincrónico:
Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (11/04/2023).
MÓDULO 2
Análisis de datos continuos
Comienza el martes 11 de abril de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 25 de abril con el tercer encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Características de los datos.
- Evaluación de la distribución en forma gráfica (histogramas, Q-Q plot) y con test de hipótesis.
- Medidas de tendencia central y de dispersión.
- Intervalos de confianza.
- Cálculo de medidas de resumen por grupos.
- Pruebas para comparar variables continuas entre grupos: Test T de Student.
- Tests de hipótesis para datos continuos: test de Wilcoxon, test de ANOVA, test de Kruskal-Wallis.
- Gráficos: Diagramas de caja (box plot). Diagramas de dispersión (scatter plot).
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios con todas pruebas estadísticas y gráficos presentadas utilizando un tutorial y una base de datos que se entrega con el curso.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (18/04/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (25/04/2023).
Evaluación módulo 2: examen de opción múltiple online (25/04/2023).
MÓDULO 3
Análisis de datos categóricos
Comienza el martes 25 de abril de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 9 de mayo con el quinto encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Descripción de datos categóricos.
- Tablas de contingencia.
- Test de Chi2 y test exacto de Fisher.
- Gráficos para presentar datos categóricos
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios utilizando un tutorial y la base de datos que se entrega con el curso.
- Construcción de diversos gráficos para la presentación de datos categóricos (barras, pie plots, donut plots).
- Paquete para la generación de tablas con estadísticas descriptivas e inferencial en R.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (2/05/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (9/05/2023).
Evaluación módulo 3: examen de opción múltiple online (9/05/2023).
MÓDULO 4
Modelos de regresión lineal
Comienza el martes 9 de mayo de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 23 de mayo con el séptimo encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Modelo de regresión lineal.
- Método de mínimos cuadrados.
- Supuestos de los modelos.
- Interpretación de los coeficientes de regresión lineal simple y múltiple.
- Términos de interacción en los modelos y su interpretación.
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios utilizando un tutorial y la base de datos que se entrega con el curso.
- Gráficos para la presentación de modelos de regresión.
- Construcción de tablas para presentar los datos de modelos.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (16/05/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (23/05/2023).
Evaluación módulo 4: examen de opción múltiple online (23/05/2023).
MÓDULO 5
Modelos de regresión logística y de Poisson
Comienza el martes 23 de mayo de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 6 de junio con el noveno encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Regresión logística simple y múltiple. Interpretación de los coeficientes de regresión.
- Regresión de Poisson. Interpretación de los coeficientes:
- Para datos categóricos (binomiales).
- Para números enteros positivos (cuentas).
- Para tasas.
- Interpretación de los resultados de R.
- Supuestos de los modelos y su evaluación.
- Comparación de modelos y selección de variables.
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios utilizando un tutorial y la base de datos que se entrega con el curso.
- Gráficos para la presentación de modelos de regresión logística y de Poisson.
- Construcción de tablas para presentar los datos de modelos y comparar modelos.
- Evaluación de los modelos de regresión.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (30/05/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (6/06/2023).
Evaluación módulo 5: examen de opción múltiple online (6/06/2023).
MÓDULO 6
Análisis de tiempo hasta un evento
Comienza el martes 6 de junio de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 20 de junio con el undécimo encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Preparación de los datos para los análisis (fechas, cálculos de intervalos de tiempo con fechas).
- Estimados de Kaplan-Meier y curvas de sobrevida.
- Comparación de curvas de supervivencia (log-rank test).
- Interpretación de las curvas de supervivencia.
- Modelo de regresión de Cox (riesgos proporcionales), uni- y multivariados.
- Interpretación de los resultados.
- Supuestos de los modelos de regresión de Cox.
- Presentación de los resultados.
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios utilizando un tutorial y la base de datos que se entrega con el curso.
- Construcción de curvas de supervivencia para uno o más grupos.
- Evaluación de los modelos de regresión de Cox.
- Construcción de gráficos para presentar modelos de Cox.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (13/06/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (20/06/2023).
Evaluación módulo 6: examen de opción múltiple online (20/06/2023).
MÓDULO 7
Test diagnósticos y Curvas ROC
Comienza el martes 20 de junio de 2023 con contenido asincrónico, finaliza el 4 de julio con el décimo tercer encuentro sincrónico.
Contenidos asincrónicos teóricos:
- Conceptos de sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos.
- Influencia de la prevalencia en la validez de los test diagnósticos.
- Likelihood ratios positivos y negativos.
- Análisis de curvas ROC.
- Interpretación de las curvas y el área bajo la curva (AUC).
- Comparación de curvas ROC.
- Uso de curvas ROC para comparar modelos de regresión.
Contenidos asincrónicos prácticos:
- Realización de ejercicios utilizando un tutorial y la base de datos que se entrega con el curso.
- Construcción de curvas de curvas ROC y su comparación.
Encuentros sincrónicos:
- Taller de trabajos (27/06/2023): presentación de trabajos/propuestas de análisis por parte de los alumnos para resolver en el taller.
- Consultas, dudas y repaso del contenido del módulo (4/07/2023).
Evaluación módulo 7: examen de opción múltiple online (4/07/2023).
Evaluación Final: examen práctico a entregar el 7/07/2023.
Recuperatorio: 21/07/2023.
Residentes Argentina: 4 cuotas fijas mensuales sin interés de $7.500 cada una // Aboná el total del curso en un pago y obtené descuentos (Ver en "Comentarios")
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Monto total: Residentes Argentinos $30.000 .-
1- Podrá pagar la totalidad del curso en un pago, (hasta el comienzo de la cursada) obteniendo un 20% de descuento o 25% si es socio AMA con antigüedad mayor a 1 año.
2- Podrá pagar la totalidad del curso en cuatro cuotas mensuales sin interés de $7.500 c/u.-
3- Residentes en el exterior (pago único) $45.000
PRESENTACION E INTERES DEL CURSO
En el presente curso, se brindan herramientas para el análisis, la interpretación de datos y la presentación gráfica utilizando R y Posit. Se trata de un curso teórico-práctico, en el cual el aprendizaje está basado en la realización de ejercicios supervisados y tutoreados. Es un curso virtual, con clases asincrónicas en videos, entrega de material didáctico escrito, de bases de datos y de scripts de R, y encuentros sincrónicos para consultas y talleres de resolución de problemas.
ACERCA DEL CURSO
El análisis de datos recolectados con fines clínicos o de investigación es una necesidad creciente en todos los integrantes del equipo de salud. Además, la disponibilidad de datos administrativos, de historia clínicas electrónicas y de otras fuentes, abre la posibilidad de utilizarlos en la gestión y en la investigación, para lo cual es imprescindible aplicar los métodos estadísticos apropiados en su análisis, y presentar e interpretar correctamente los resultados, para comunicarlos de manera efectiva.
El lenguaje de programación R es una herramienta estadística y matemática poderosa, es de acceso abierto y gratuito, y su implementación a través de Posit (anteriormente llamado RStudio) le agrega funcionalidad y facilita su utilización para usuarios sin formación en programación. Con este programa se pueden realizar todos los análisis y gráficos necesarios para procesar la información de las distintas fuentes de datos de manera consistente y robusta.
Adquirir habilidades en el análisis y presentación gráfica de los datos brinda autonomía para comunicar los resultados de investigaciones, y para la evaluación de procesos de gestión, entre otros beneficios.
