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Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
Estadística aplicada a Ensayos Clínicos y Estudios Observacionales con Medicamentos
❌ Cerrado
Duración:
Desde el 01/01/2025 hasta el 30/06/2025
Modalidad:
Online
Precio
150€
Idioma:
Español
Plazas
100
Créditos
Información no disponible
La investigación clínica con medicamentos (ensayos clínicos y estudios observacionales con medicamentos -EOM-) necesita de la manipulación y análisis de datos. Si bien esta faceta de la investigación esta tradicionalmente reservada a los estadísticos y matemáticos, el poder leer un fichero de datos y hacer un análisis en este tipo de estudios es de gran ayuda en las posteriores etapas de análisis y la detección de datos anómalos.
OBJETIVO
- Diseño estadístico de ensayos clínicos y EOM (Plan de Análisis Estadístico y regulación europea en el análisis de datos de ensayos clínicos).
- Estadística aplicada al análisis de ensayos clínicos.
- Estadística aplicada al análisis de estudios observacionales con medicamentos.
- Lectura y manipulación de ficheros de datos y fundamentos de programación en R.
DÍAS, HORARIO Y LUGAR DE CELEBRACIÓN:
- Días: Podrá ser realizado de forma online desde el 1 de enero de 2025 hasta 30 de junio de 2025
- Horario: Los alumnos desarrollarán el curso en línea y podrán acceder a cada uno de los temas de acuerdo a sus propias necesidades y disponibilidad, en cualquier momento del día, Durante las 24 horas y 7 días a la semana.
- Lugar de celebración: online
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- Metodología de investigación y tipos de estudios
El objetivo de este tema es introducir conceptos básicos de investigación, así como los tipos de estudios (ensayos clínicos, estudios observacionales…) - ICHE9 y Elaboración de un PAE
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos sobre la estadística en investigación, así como la guía y principios básicos para ensayos clínicos y la elaboración de un Plan de Análisis Estadístico. - Introducción a la Probabilidad y cálculo de probabilidades
El objetivo de este tema es introducir conceptos básicos sobre la probabilidad, las distribuciones de probabilidad, las funciones de probabilidad y el cálculo de probabilidades. - Introducción a la Estadística
El objetivo de este tema es introducir los conceptos básicos sobre estadística, como la definición de una variable aleatoria, tipos de variables aleatorias, estadísticos y parámetros de interés y distribuciones estadísticas. - Estadística descriptiva
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos sobre estadística descriptiva, como la definición de los parámetros estadísticos, los tipos de estadísticos de interés, el cálculo de los parámetros y los análisis exploratorios. - Análisis univariante
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos de análisis estadístico univariante, así como definir el tipo de test estadístico necesario dependiendo del tipo de análisis (t de Student, 2, ANOVA…) - Análisis multivariante
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos de análisis estadístico multivariante, así como definir los tipos de modelos multivariante necesarios dependiendo del tipo de análisis (regresión lineal, regresión logística…), los criterios de selección de variables (Stepwise, Forward…) y los criterios de selección del modelo óptimo (BIC, AIC, Likelihood…). - Estadística no paramétrica
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos de la estadística no paramétrica, así como definir su concepto, los parámetros específicos, pruebas de normalidad (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilks…), pruebas no paramétricas univariantes y modelos no paramétricos multivariantes. - Muestreo estadístico
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos de muestreo estadístico, así como la definición de muestreo, los tipos de muestreo, la elección del muestreo óptimo y la aleatorización. - Análisis de supervivencia
El objetivo de este tema es profundizar en los conceptos del análisis de supervivencia, así como la definición de supervivencia, riesgo, funciones asociadas (función de riesgo, función de supervivencia…), estimaciones de funciones (Kaplan-Meier, Weibull, Poisson…), test paramétricos y no paramétricos (log-rank…), modelos de riesgo asociados (riesgos proporcionales de cox, riesgos competitivos…) y evaluaciones del modelo (residuos de Cox−Snell, residuos de Schoenfeld…)
- Requisitos previos: No se plantean requisitos previos para la participación y tampoco ningún criterio de selección. El curso se dirige a todos aquellos interesados en la estadística en investigación clínica.
- Criterios de evaluación: Los alumnos serán evaluados mediante exámenes online enfocados a explorar los aspectos más relevantes del curso realizando además ejercicios prácticos para afianzar lo aprendido. El examen deberá ser superado con una puntuación del 80% de respuestas correctas para obtener el certificado. Los alumnos disponen de 3 intentos para completar el examen.
