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CURSO: BIOESTADISTICA
TRADUCCION: BIOSTATISTICS
SIGLA: EYP3507
CREDITOS: 10
MODULOS: 03 (02 CATEDRAS Y 01 AYUDANTIA)
CARACTER: OPTATIVO
TIPO: CATEDRA
CALIFICACION: ESTANDAR
DISCIPLINA: ESTADISTICA
PALABRAS CLAVE: DISE?OS DE INVESTIGACION; SESGO; MEDICION DE RIESGO; MEDIDAS DE ASOCIACION; ANALISIS DE SOBREVIVENCIA


I. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso presenta conceptos y metodos estadisticos orientados a recolectar y analizar datos cuantitativos del campo de las ciencias biologicas, medicas o de la salud con rigurosidad cientifica. Se introduce el lenguaje basico de bioestadistica, haciendo enfasis en dise?os de investigacion, cuantificacion de riesgo y exposicion, asi como tambien en los conceptos de asociacion y causalidad.


II. OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

1. Desarrollar los conceptos y metodos utilizados en Bioestadistica.
2. Utilizar software de dominio publico para implementar los metodos estudiados.
3. Decidir acerca de los metodos estadisticos apropiados para el analisis e interpretacion de datos de salud.


III. CONTENIDOS

1. El metodo cientifico y dise?os de investigacion
1.1. El metodo cientifico
1.2. Tipos de dise?os de investigacion: Estudios descriptivos, analiticos, observacionales, experimentales, transversales, longitudinales, ecologicos, caso-control y cohorte.
1.3. Sesgo y error. Tipos de sesgo.
1.4. Estudios multicentricos y Metanalisis.

2. Cuantificacion de Riesgo
2.1. Causa, efecto, confusion y estratificacion
2.2. Diferencia de riesgo, riesgo atribuible, riesgo relativo, razon de chances
2.3. Estadistico y test de Mantel?Haenszel. Razon de chances de Mantel?Haenszel e intervalo de confianza. Razon de chances en estudios pareados.
2.4. Efectos fijos y aleatorios: Uso de la razon de chances y riesgo relativo de Mantel-Haenszel en
Metanalisis. Test de Dersimonian?Laird.
2.5. Intervalos de confianza para medidas de riesgo.

3. Medidas de asociacion y concordancia
3.1. Conceptos de asociacion y causalidad. Diferencia entre asociacion y concordancia.
3.2. Medicion de concordancia y discordancia. Test de McNemar, Test Kappa.
3.3. Sensibilidad, especificidad. Curvas ROC. Test de Hanley y McNeil.
3.4. Concordancia de variables numericas. Graficos de Bland y Altman.

4. Regresion logistica
4.1. El modelo de regresion logistica
4.2. Matriz de dise?o: Variables de ajuste, explicacion, confusion
4.3. Estimacion de riesgo relativo e intervalos de confianza. El concepto de riesgo relativo crudo y ajustado.
4.4. Uso de regresion logistica para la construccion de scores.
4.5. Uso de regresion logistica para pareo de casos y controles: propensity score.

5. Introduccion al Analisis de sobrevivencia
5.1. Tiempos de vida, censura y truncamiento
5.2. Funcion de sobrevivencia, funcion de riesgo.
5.3. Analisis exploratorios mediante Kaplan?Meier.
5.4. El modelo de riesgos proporcionales de Cox.


IV. METODOLOGIA PARA EL APRENDIZAJE

- Clases expositivas
- Clases de ejercicios
- Laboratorios
- Desarrollo de proyectos


V. EVALUACION DE APRENDIZAJES

- Pruebas escritas
- Informe escrito de aplicacion practica
- Presentaciones de proyectos
- Examen final escrito


VI. BIBLIOGRAFIA

Minima

Le, Chap. Introductory Biostatistics. Wiley 2003.

Chernick M, Friis R. Introductory Biostatistics for the Health Sciences. Wiley 2003.

Logan M. Biostatistical Design and Analysis Using R. Wiley 2010.

Hosmer, D.W., Lemeshow, S. and May, S. Applied Survival Data Analysis: Regression Modeling of Time to Event Data. Wiley, 2008, 2nd Ed.
Collett D. Modelling survival data in medical research 2nd Ed. Chapman-Hall 2004.


Complementaria

Ibrahim, J.G., Chen, M.H. and Sinha, D. Bayesian Survival Analysis. Springer, 2005.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / NOVIEMBRE 2017