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Curso Superior Universitario en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud

FA Universidad Católica San Antonio de Murcia


250 Horas


10 ECTS


Formato ONLINE


A la hora de realizar investigaciones en el ámbito sanitario, no solo es imprescindible saber cómo llevarlas a cabo y cuáles son las pautas metodológicas y éticas a seguir, también es importante conocer las diferentes herramientas estadísticas que se pueden utilizar y cómo aplicarlas para explicar los fenómenos médicos observados.

La bioestadística aplicada a las ciencias de la salud es la disciplina especializada que proporciona a los profesionales sanitarios los conocimientos necesarios para realizar una adecuada observación, así como el diseño de técnicas de recogidas de datos y el tratamiento de los mismos con el objetivo de extraer la máxima información de ellos y contribuir al avance científico en el ámbito de la salud.

Este programa formativo ofrece un amplio material teórico-práctico actualizado sobre bioestadística en ciencias de la salud para dotar al alumno de una serie de competencias y habilidades que le permitan analizar los datos y variables relacionados con un problema o tema de investigación que se pretenda resolver. Desde contenidos sobre estadística descriptiva e inferencial y teoría de la probabilidad hasta modelos probabilísticos y recomendaciones para utilizar el SPSS. Se trata de una oportunidad formativa de referencia para todos aquellas personas interesadas en el ámbito de la investigación sanitaria.

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Acreditación

Duración

Matricúlate hasta: 17-06-2024

El alumno dispondrá un tiempo máximo de 6 meses para la realización de este programa formativo.

Garantía de Actualización

Durante los próximos 5 años, te enviaremos de forma totalmente gratuita todas las actualizaciones de los contenidos.

Campus Virtual 24/7

Siempre que tenga internet, podrá conectarse y realizar su formación desde cualquier lugar y a cualquier hora.

Opción a Prácticas

Si realiza su matrícula con ESHE tendrá la opción de contratar prácticas en uno los 300 centros con convenio. Más Info.

Plan de estudios

Bioestadística aplicada a las ciencias de la salud

  • Introducción a la estadística aplicada a las ciencias de la salud.
  • Definición de estadística.
  • Población y muestra.
  • Cálculo del tamaño muestral.
  • Tipo de muestreo.
  • Procedimiento de muestreo.
  • Variables.
  • Presentación ordenada de datos.
  • Representaciones gráficas.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Estadística descriptiva

  • Introducción.
  • Estadísticos de tendencia central.
  • Estadísticos de posición.
  • Estadísticos de dispersión.
  • Medidas de forma.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Estadística bivariante

  • Introducción.
  • Tablas de contingencia.
  • Diagrama de dispersión.
  • Covarianza.
  • Regresión.
  • Bondad del ajuste.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Índices clínicos

  • Introducción.
  • Estadígrafos, precisión y exactitud.
  • Cuestiones clínicas.
  • Recopilación de datos, variabilidad y recopilación en investigación clínica.
  • Estudios de cohortes, caso y control.
  • Ensayos aleatorios controlados (RTC, randomized controlled trials).
  • Clasificación de enfermedades por diagnóstico.
  • Índices clínicos.
    • Ejemplo.
    • Postulados de Gaten y Gambino.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Introducción a la teoría de la probabilidad

  • Introducción.
  • Nociones y modelos de probabilidad.
  • Experimento aleatorizado.
  • Probabilidad condicionada.
  • Dependencia de sucesos.
  • Teoría de la probabilidad total.
  • Teorema de Bayes.
  • Aplicación de la teoría de probabilidad a las pruebas diagnósticas.
  • Ejercicios resueltos.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Modelos probabilísticos

  • Introducción.
  • Distribuciones de variable aleatoria.
  • Función de probabilidad.
  • Función de la densidad y la distribución.
  • Esperanza matemática. Varianza y desviación típica.
  • Distribuciones discretas.
    • Distribución de Bernoulli.
    • Distribución binomial.
    • Distribución geométrica.
    • Distribución de Poisson.
    • Distribuciones continuas.
    • Distribución uniforme.
    • Distribución exponencial.
    • Distribución normal.
    • Puntuación Z.
  • Teorema del límite central.
  • Resumen.
  • Autoevaluación

Inferencia estadística

  • Introducción.
  • Estimación.
  • Métodos de inferencia estadística.
  • Hipótesis.
    • Ejemplos de hipótesis.
  • Región crítica.
  • Intervalo de confianza.
  • Significación.
    • Ejemplo.
  • Teoría del error en el contraste de hipótesis.
    • Ejercicios resueltos. Contraste para una media.
    • Ejercicio resuelto. Contraste para una varianza.
    • Ejercicio resuelto, para proporciones.
    • Ejercicio resuelto, una proporción.
    • Ejercicio resuelto, continuación.
    • Ejercicio resuelto, comparación de dos medias muestrales.
    • Ejercicio resuelto, comparación de dos proporciones.
  • Contraste de hipótesis para muestras pequeñas.
  • Modelo t de Student.
    • Ejercicios resueltos.
    • Ejercicio resuelto, t para una proporción.
    • Ejercicio resuelto, t para dos medias.
    • Ejercicio resuelto, t para dos muestras relacionadas.
  • El modelo de ji cuadrado (X2).
    • Ejercicio resuelto, máximo esperado con.
    • Ejercicio resuelto, modelo de Fisher.
    • Prueba Ji cuadrado, modelos no parametrizados.
    • Ejercicio resuelto, Ji cuadrado para dos proporciones.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Prácticas en SPSS

  • Reconocimiento del programa.
  • Práctica 1. Introducción de datos al SPSS.
  • Práctica 2. Tablas de frecuencias en SPSS.
  • Práctica 3. Estadísticos descriptivos con SPSS.
  • Práctica 4. Gráficos en SPSS.
  • Práctica 5. Regresión lineal simple con SPSS.
  • Práctica 6. Tablas de contingencia con SPSS.
  • Práctica 7. Tabla de contingencia de variables cuantitativas en intervalos.
  • Práctica 8. Ji-cuadrado X2 con SPSS.
  • Práctica 9. Prueba t para muestras relacionadas.
  • Práctica 10. Prueba t para muestras independientes.
  • Práctica 11. ANOVA.
  • Práctica 12. Contraste no paramétrico para muestras relacionadas.
  • Práctica 13. Contraste no parametrizado para muestras independientes.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Ejercicios con RGUI

  • Estadística descriptiva.
  • Gráficos para datos agrupados en intervalos.
  • Medidas de posición y dispersión.
  • Tablas de doble entrada.
  • Cálculo de probabilidades.
  • Distribución binomial.
  • Distribución de poisson, geométrica e hipergeométrica.
  • Modelos unidimensionales continuos.
    • Distribuciones uniformes, beta, gamma, de cauchy y logística.
  • Modelos unidimensionales asociados a la normal.
    • Distribución X2 de Pearson.
    • Distribución t de student.
  • Estimación, intervalos y test para una y dos muestras.
  • Test para la media de una población normal.
  • Análisis de la varianza.
    • Ejemplo 21. Análisis de la varianza.
    • Ejemplo 22. Tukey HSD para comparaciones múltiples.
    • Ejemplo 23. Diseño por bloques aleatorizados de un factor.
    • Ejemplo 24. Diseño por bloques aleatorizados de dos factores.
  • Regresión lineal y correlación.
    • Ejemplo 25. Regresión lineal simple.
    • Ejemplo 26. Correlación de dos variables.
  • Pruebas X2.
  • Resumen.
  • Autoevaluación.

Tabla de estadísticas

  • Tabla 1: Distribución normal.
  • Tabla 2: Distribución t de Student.
  • Tabla 3: Distribución X2.
  • Tabla 4: Distribución F de Fisher.
  • Tabla 5: Probabilidades binomiales.
  • Tabla 6: Probabilidades de Poisson.
  • Tabla 7: Tabla de números al azar.
  • Tabla 8: Base de datos obesidad.
  • Tabla 9: Calcio.
  • Tabla 10: Lectura.
  • Tabla 11: Osteoporosis.
  • Tabla 12: Semillas.

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Demo gratuita disponible

Accede a una demo del Curso Superior Universitario en Bioestadística Aplicada a las Ciencias de la Salud, para observar el campus virtual en el que desarrollarás tu formación.

Con este usuario de demostración, solo tendrás acceso a un número limitado de contenidos SCORM, los cuales se caracterizan por ser 100% On-line y reproducibles desde cualquier dispositivo con acceso a internet, ya sea un smartphone, una tablet, un portátil o un ordenador.

El 98% de los alumnos quedan satisfechos con la información que reciben en esta demo.

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ESHE Formación

Metodología

El desarrollo del programa formativo se realiza totalmente en la plataforma online, esta plataforma está operativa los 365 días del año, los 7 días de la semana, las 24 horas del día y además está adaptada a cualquier dispositivo móvil. El alumno en todo momento contará con el apoyo del departamento tutorial. Las tutorías se realizan mediante email ([email protected]), teléfono (+34 637 018 139), WhatsApp (+34 637 018 139) o a través del sistema de mensajería que incorpora la plataforma online.

Contenido y material

Nuestro centro de formación e-learning (SCORM) presumen de una actualización constante e inmediata de sus contenidos, algo que la formación presencial no puede ofrecer de la misma forma. Por otro lado, la posibilidad de integrar contenidos de diferentes soportes (textos, imágenes, sonido, vídeos, resúmenes, autoevaluaciones…) enriquece los programas formativos y ofrece muchísimas posibilidades adicionales a la formación tradicional.

Técnica y procedimiento

Todos nuestros programas tienen una previa selección pedagógica junto al equipo de docentes y maquetación, te presentamos las técnicas más novedosas, los últimos avances científicos, al plano de la actualidad profesional, con el máximo rigor, enfoque práctico, explicado y detallado para tu asimilación y comprensión, los cuales verlos las veces que quieras y consultar al instante con el tutor asignado.

Bibliografía adicional

Artículos recientes, documentos de investigación, tesinas fin de grado y fin de máster, y tesis doctorales, guías de práctica clínica, consensos internacionales..., en nuestra biblioteca virtual tendrás acceso a todo lo que necesitas para completar tu formación.

Casos simulados reales

Para captar la atención y conseguir que todos nuestros estudiantes no solo comprendan, sino que logren consolidar la información que nuestros autores y docentes le están facilitando, estos hacen uso de diferentes técnicas para conseguirlo.

Resúmenes

De forma paralela a la asimilación de los contenidos, enlazando y resaltando aquellos aspectos más relevantes los presentamos de manera atractiva y dinámica en forma de audio, vídeos, imágenes, esquemas y mapas conceptuales con el fin de afianzar el conocimiento.

Guía rápida de actuación

El equipo de contenidos y docencia selecciona aquellos documentos nacionales e internacionales considerados como imprescindibles, consensuados por las sociedades especializadas en la materia y presentarlos en forma de fichas o guías rápidas de actuación para facilitar su comprensión.

Foros de discusión

Todos nuestros programas académicos disponen de foros en los cuales se desarrollan temas relacionados con las revisiones bibliográficas y la combinación de metodologías de investigación.

Evaluaciones

La evaluación estará compuesta de 228 test de opción alternativa (A/B/C).

El alumno debe finalizar esta formación online y hacerlo con aprovechamiento  y superando al menos un 50% de los tests planteados en el mismo, que se realizarán a través de la plataforma virtual online.

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Acreditación

La Universidad Católica San Antonio de Murcia expedirá un diploma oficial a todos los alumnos que finalicen un Máster, Especialista, Experto o Curso Universitario Online. El título será enviado con la veracidad de la Universidad acreditadora.

Validez del diploma

Los títulos y diplomas de la Universidad Católica San Antonio de Murcia son reconocidos a nivel nacional e internacional gracias a su acreditación. Todos los diplomas tienen en la parte inferior un Sistema de Validación de Diplomas compuesto por una URL de verificación que muestra todos los datos de validez del título (Nombre completo, DNI, nombre de la formación, créditos ECTS). Se puede abrir este enlace desde cualquier dispositivo. Asimismo, se puede verificar la autenticidad del diploma mediante la consulta de los registros de la Universidad o mediante la verificación de los sellos y firmas presentes en el título.

Modelo de diploma

Certificado acreditativo

Claustro

Beatriz Zafra Olmo

Licenciatura en Medicina en la Facultad de Medicina de Granada.

Máster en Medicina Estética de Córdoba por la UDIMA (Universidad a Distancia de Madrid).  Especialista en Medicina Familiar y Comunitaria en la Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria de Jaén. Experto Universitario de Urgencias Pediátricas y Experto Universitario de Urgencias de Atención Primaria en la Universidad Católica de Valencia.

Especializada como Médico interno residente de Medicina Familiar y Comunitaria Centro de Salud San Felipe. Complejo Hospitalario de Jaén. Llevando a cabo actividad asistencial en Atención Primaria, Urgencias de Atención Primaria y Urgencias Hospitalarias (Generales, Pediatría, Ginecología y Neurotraumatológicas); así como, manejo en técnicas de infiltración y cirugía menor; realización de citologías y ecografía (abdominal y musculo-esquelética); uso de dermatoscopio y plataforma Telederma y talleres para la comunidad de deshabituación tabáquica. Actualmente es Médico de Urgencias Hospitalarias en el Hospital de Alta Resolución de Alcalá la Real. Cuenta con más de 20 publicaciones y comunicaciones al igual que numerosas ponencias en congresos.

A quién va dirigido

Este programa formativo online / a distancia está dirigido a todo aquel personal de:

  • Licenciados/as o graduados/as en medicina.

Salidas profesionales

Hoy comienza tu futuro laboral, te damos la opción de contratar prácticas en uno de nuestros Hospitales o Centros Internacionales:

Ediciones

El alumno será incluido en la edición del mes en el que finalice su formación (siempre y cuando cumpla el plazo mínimo).

IMPORTANTE: Con el fin de cada edición, cada mes comenzarán nuevas ediciones.

Requisitos de acceso

  • Solicitud de inscripción.
  • Documento de identidad. (Pasaporte, visa y cédula de extranjería en caso de ser extranjero).

Objetivos

Generales

  • Informar sobre la teoría del error en el contraste de hipótesis.
  • Revisar el contraste de hipótesis para muestras pequeñas.
  • Comparar la función de la densidad y la distribución.
  • Explicar la clasificación de enfermedades por diagnóstico.
  • Estadísticos de tendencia central, de posición y de dispersión.

Específicos

  • Observar la aplicación de la teoría de probabilidad a las pruebas diagnósticas.
  • Dar ejemplos sobre la estadística aplicada a las ciencias de la salud.
  • Mostrar la distribución de poisson, geométrica e hipergeométrica.
  • Informar sobre la recopilación de datos, variabilidad y recopilación en investigación clínica.

Competencias generales

  • La importancia de la estadística en la investigación biomédica.
  • La interpretación de los resultados de un estudio estadístico.
  • Conocer y aplicar las técnicas estadísticas a datos de salud.
  • Identificar las principales fuentes de variabilidad en datos de salud.
  • Tomar decisiones clínicas basándonos en la evidencia epidemiológica.

Competencias profesionales

  • Entender la estructura de una muestra aleatoria y la importancia de la aleatoriedad en la investigación científica.
  • Entender el concepto de riesgo y la importancia de la epidemiología en la determinación de riesgos.
  • La utilización de herramientas estadísticas en el análisis de datos biomédicos.
  • Interpretar y analizar resultados de estudios epidemiológicos.

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