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CURSO : BIOESTADISTICA PARA CIENCIAS DE LA SALUD
TRADUCCION : BIO-STATISTICS FOR HEALTH SCIENCES
SIGLA : MDO4507
CREDITOS : 10 UC / 6 SCT
MODULOS : 2
REQUISITOS : Sin requisitos
CONECTOR : Y
RESTRICCIONES : Nivel de Doctorado
CARACTER : Optativo profundizacion
TIPO : Catedra
CALIFICACION : Estandar
DOCENTES : Luis Villarroel
DISCIPLINA : Ciencias de la Salud


I. DESCRIPCION

La Estadistica es la disciplina que se ocupa de la recoleccion, organizacion y procesamiento de datos y luego de la obtencion de inferencias a partir de un conjunto de datos cuando se observa una sola parte. Cuando los datos que se analizan proceden de las ciencias biologicas, medicas o de la salud en general, se prefiere el termino Bioestadistica.

En la actualidad, exceptuando las ciencias basicas, la mayoria del nuevo conocimiento en Ciencias de la Salud surge del analisis estadistico de un conjunto de datos, permitiendo la identificacion de nuevos tratamientos y medicamentos, de factores de riesgo o protectores de enfermedades, de predictores de mortalidad por distintas causas, etc.

Lo anterior hace necesario entender los pasos del metodo cientifico y la forma como la Bioestadistica participa en este proceso, y en un plano mas especializado, estar en condiciones de aplicar estos metodos a un conjunto de datos del ambito de las Ciencias de la Salud, permitiendo una mejor comprension de los hallazgos reportados en la literatura cientifica y autovalencia en el analisis y presentacion de una investigacion propia.

El proposito del curso es entregar al alumno los fundamentos y tecnicas que le permitan recolectar, analizar y evaluar datos cuantitativos del campo de la salud con rigurosidad cientifica, asi como comprender y valorar la metodologia cientifica para la adquisicion y generacion de nuevo conocimiento.


II. OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL
Al termino del curso el alumno sera capaz de comprender las tecnicas estadisticas mas utilizadas en investigacion cientifica en Ciencias de la Salud, aplicarlas a un conjunto de datos usando un programa estadistico, interpretar los resultados de un analisis e integrar estos elementos como pasos del metodo cientifico, valorando el metodo como la forma en que la ciencia genera nuevo conocimiento.

OBJETIVOS ESPECIFICOS

1. Del area cognitiva:
- Comprender los conceptos basicos de la teoria y aplicacion de la estadistica descriptiva.
- Comprender el metodo cientifico y sus aplicaciones a la investigacion biomedica.
- Aplicar los procedimientos estadisticos basicos para la recoleccion, presentacion e interpretacion de datos de salud.
- Comprender y aplica los conceptos basicos de la inferencia estadistica para generalizar, por induccion, los resultados de una investigacion cientifica.
- Distinguira los elementos centrales de un articulo cientifico, la lectura critica de literatura biomedica.

2. Del area de habilidades y destrezas:
- Manipulara una base de datos en Ciencias de la Salud usando programas estadisticos para resumir su informacion, presentarla y analizarla estadisticamente.

3. Del area actitudinal:
- Reconocera la importancia del metodo cientifico como herramienta para pensar y actuar con rigurosidad en la generacion de nuevo conocimiento.
- Valorara la Bioestadistica como una ciencia que contribuye a mejorar el nivel de salud de la poblacion a traves del analisis de sus datos, en lo referente a la salud en general y a la Salud Publica en particular.


III. CONTENIDOS

Los contenidos del Curso se organizan en 4 unidades tematicas.

PRIMERA UNIDAD: La descripcion en Bioestadistica.
- Universo (poblacion) y muestra. Definicion de tama?o muestral.
- Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados y muestreo complejo.
- Concepto de variable aleatoria.
- Variabilidad muestral.
- Tipos de variables (clasificacion).
- Presentacion de datos cualitativos: tablas de frecuencia.
- Representacion grafica de variables cualitativas.
- Presentacion de datos cuantitativos: Medidas de posicion o tendencia central: modo, media, mediana, percentiles, cuartiles, quintiles.
- Medidas de dispersion: varianza y desviacion estandar. Coeficiente de variacion.
- Representacion grafica de variables numericas.

SEGUNDA UNIDAD: Probabilidad.
- Conceptos basicos de probabilidades.
- Probabilidad clasica. Axiomas de Kolmogorov.
- Probabilidad condicional. Concepto de independencia estadistica.
- Distribucion de probabilidad discreta. Distribuciones Binomial y Poisson.
- Distribucion de probabilidad continua. Distribucion Normal. Normal estandar.
- Teorema Central del Limite.
- Distribucion de la media y proporcion.

TERCERA UNIDAD: Inferencia Estadistica.
- Concepto de Inferencia Estadistica. Definiciones basicas. Parametro, estimador.
- Estimacion puntual. Propiedades basicas de los estimadores.
- Estimacion por intervalos de confianza. Confianza y precision de las estimaciones.
- Intervalo de confianza para un promedio poblacional.
- Intervalo de confianza para una proporcion poblacional.
- Calculo de tama?os muestrales para estimar una media o una proporcion.
- Calculo de tama?os muestrales para comparar dos medias o dos proporciones.
- Docima de hipotesis. Definiciones basicas: hipotesis, docima, errores de decision y consecuencias de ellos, valor p.
- Concepto de variable explicada y explicatoria. Tipos de asociacion de variables.
- Asociacion de dos variables categoricas. Test chi-cuadrado y exacto de Fisher. Calculo de odds ratio (OR), riesgo relativo (RR). Concordancia y discordancia. Test Kappa. Sensibilidad y especificidad. Valor predictivo. Concepto, calculo e interpretacion de Curvas ROC
- Asociacion categorica-numerica. Test t de Student para muestras independientes. Analisis de la varianza en una via (One way ANOVA). Test t de Student para muestras pareadas y ANOVA para mediciones repetidas. Test no parametricos.
- Asociacion de dos variables numericas. Correlacion muestral de Pearson y Spearman. Coeficiente de determinacion R2.

CUARTA UNIDAD: Modelos estadisticos.
- Introduccion a los modelos estadisticos.
- Concepto de regresion lineal. Regresion Lineal Simple. Relacion con correlacion de Pearson.
- Regresion lineal multiple. Docima para la pendiente, prediccion, intervalo de confianza de la prediccion. Transformacion de variables.
- Concepto de regresion logistica. Calculo de Odds Ratio crudo y ajustado. Variables confundentes.
- Modelos de regresion Poisson.

USO DE PROGRAMAS ESTADISTICOS (clases expositivas).
- Uso de Stata en descripcion de datos.
- Uso de Stata en asociacion de variables.
- Uso de EPIDAT 3.1 para analisis de riesgo, sensibilidad-especificidad, concordancia.
- Uso de Stata en el ajuste de modelos estadisticos.


IV. METODOLOGIA

- Clases presenciales, expositivas de los contenidos teoricos del curso. Todos los PPT de clases estaran disponibles en el sitio web del curso (ver mas abajo).
- Ayudantias presenciales de ejercicios, para practicar los contenidos vistos en clases. Corresponde a la ayudantia de los dias miercoles.
- Guias de ejercicios, disponibles en el sitio web del curso, para profundizar o complementar los contenidos vistos en clases.
- Tareas teoricas, las cuales buscan reforzar los conceptos estadisticos vistos en clases.
- Tareas practicas, las cuales pretenden reforzar el desarrollo de habilidades practicas en el manejo de datos. Aunque los alumnos del Magister en Epidemiologia, pueden desarrollar estas tareas usando lo aprendido en el curso ?MSP3100 ? Computacion Estadistica?, para el curso completo de Bioestadistica se mostrara en forma expositiva el desarrollo de lo visto en clases usando el programa estadistico Stata. En estas tareas el objetivo principal es que los alumnos aprendan a hacer los analisis correctamente, por lo que pueden hacer las todas las consultas que consideren necesarias para su desarrollo.
- Lectura de articulos cientificos, para desarrollar la capacidad de lectura critica de los metodos estadisticos utilizados en literatura cientifica en Ciencias de la Salud.

Pagina Web del Curso: En el curso se hace uso intensivo de la pagina Web disponible para los alumnos, por lo que debe ser revisada periodicamente, ya que es actualizada con frecuencia. En este sitio se puede acceder al Material de Clases (presentaciones PPT u otro material usado en clases), Guias de Estudio (ejercicios de Bioestadistica) y Material Complementario generado durante el semestre (articulos cientificos, enunciados de tareas, bases de datos, etc.).


V. EVALUACION

El curso se desarrolla durante el primer semestre academico. La escala de notas es de 1 a 7 y la nota final minima de aprobacion es de un 4.

- Nota Final: La Nota Final (NF) esta compuesta por las notas de presentacion (NP) y de examen (NE) ponderadas de la siguiente forma: NF = 0.7 x NP + 0.3 x NE

- Nota de Presentacion: La nota de presentacion esta compuesta por las notas de las interrogaciones, ponderadas en 30% cada una, y las notas de tareas (trabajos practicos), cuyo promedio se pondera en 40%.

* Interrogaciones (I1 e I2): Se realizaran 2 interrogaciones durante el semestre.
* Tareas (T): Se realizaran 2 o 3 tareas que seran evaluadas de acuerdo a pauta. El promedio aritmetico de las tareas correspondera a la nota de tareas (T).

Luego, la nota de presentacion (NP) se calculara como: NP = 0.3 ? I1 + 0.3 ? I2 + 0.4 ? T

Eximicion: Podra optar a ser eximido el alumno(a) que tenga nota de presentacion (NP) superior o igual a 6.0.


VI. BIBLIOGRAFIA

Minima:

- Metodos Bioestadisticos 2da Edicion. Luis Villarroel. 2018. Ediciones Universidad Catolica. EN RESERVA EN BIBLIOTECA.

Contiene toda la materia que se ve durante el semestre.
Capitulo 1. Estadistica Descriptiva (paginas 19 a 56).
Capitulo 2. Probabilidad Basica y Analisis Combinatorio (paginas 57 a 78).
Capitulo 3. Distribuciones de Probabilidad (paginas 79 a 116).
Capitulo 4. Intervalos de Confianza (paginas 117 a 134).
Capitulo 5. Test de Hipotesis y Asociacion de Variables (paginas 135 a 206).
Capitulo 6. Modelos de regresion lineal y logistica (paginas 207 a 246).

Contiene soluciones a los ejercicios propuestos en todos los capitulos:
Soluciones y Respuestas a los ejercicios (paginas 319 a 344).

Complementaria:
- Introductory Biostatistics. Chap Le. Wiley 2003. (Existe version e-book de este libro).
- Fundamentos de Bioestadistica. Marcelo Pagano, Kimberlee Gauvreau, Harvard Medical School. Thomson Learning, Segunda Edicion, 2001. EN RESERVA EN BIBLIOTECA.
- Fundamental of Biostatistics. Bernard Rosner. Harvard University. Duxbury, Thomson Learning. 5th Edition, 2000. EN RESERVA EN BIBLIOTECA.
- Este texto es mas teorico que el de Pagano y Gauvreau. Solo si hay interes en profundizar algunos temas, como probabilidad o distribuciones de probabilidad.
- Introductory Biostatistics for the Health Sciences. Michael Chernick, Robert Friis. Wiley 2003. (Existe version e-book de este libro).
- Medical Statistics at a Glance. A.Petrie, C.Sabin. Blackwell Science 2000. (Existe version e-book de este libro).
- Epidemiology, Biostatistics and Preventive Medicine. James F. Jekel, Joan G. Elmore, David L, Katz. Saundeers Text and Review Series. USA 1996.