Modelización estadística avanzada en estudios biomédicos:

Análisis de datos longitudinales (R)

Del 1 al 31 Octubre de 2021

PRESENTACIÓN

Hablamos de estadística, cuando pensamos en una relación de datos numéricos presentada de forma ordenada y sistemática y hablamos de bioestadística al referirnos a una rama de la estadística que se ocupa de los problemas planteados dentro de las ciencias de la vida, como la biología, la medicina, entre otros.

El conocimiento de la bioestadística puede ayudar al profesional de la salud a interpretar mejor los resultados de artículos originales que revise, permite comprender muchos de los tecnicismos que se encuentran en ellos y enjuiciarlos críticamente.

El análisis estadístico mediante el software R permite no sólo analizar estos datos con las técnicas estadísticas básicas, sino que también permite llevar a cabo análisis mediante modelos más complejos que no se encuentran disponibles en otros programas diseñados para el análisis de datos. La flexibilidad del entorno R también permite al usuario crear gráficos de alto nivel que permitan visualizar de forma eficiente la información que se está tratando. R también es un lenguaje de programación que permite al investigador crear sus propias funciones para facilitar, por ejemplo, el análisis masivo de datos.

Actualmente, muchas de las revistas científicas solicitan a los investigadores que sus trabajos sean reproducibles desde el punto de vista estadístico. R es el software más utilizado para esta tarea gracias a la posibilidad de integrar código de R en documentos de texto, LaTeX o incluso en páginas HTML. Dado que R sigue la filosofía de “código abierto”, numerosos investigadores ponen a disposición de la comunidad científica librerías, funciones y ejemplos que faciliten el análisis de todo tipo de datos biomédicos incluso para aquellos que no tienen un conocimiento avanzado ni estadístico ni de programación.

A diferencia de los estudios transversales, los estudios longitudinales recogen información en dos o más periodos de tiempo. Este hecho hace que los métodos estadísticos tradicionales no puedan utilizarse ya que la asunción de independencia entre las observaciones no se cumple.

En este curso se estudiarán las principales metodologías para analizar datos medidos de forma repetida a lo largo del tiempo mediante modelos lineales y análisis de supervivencia.

PROGRAMA

Tema 1: Modelos lineales para datos longitudinales continuos (I) (Del 1 al 8 de octubre)

• Introducción. Formato de datos (1h y 30 minutos)

• Visualización de datos longitudinales ( 1h)

• ANOVA para medidas repetidas (1h)

• MANOVA (1h)

- Webinar 1 (1h y 30 minutos) 8 de octubre 16:30h

Tema 2: Modelos lineales para datos longitudinales continuos (II) (Del 8 al 15 de octubre)

• Modelos mixtos (2 h)

• Otros modelos: GLS, GEE (2h)

- Webinar 2 (1h y 30 minutos) 15 de octubre 16:30h

Tema 3: Análisis de supervivencia con eventos recurrentes (del 15 al 22 de octubre)

• Introducción al análisis de supervivencia (2 h)

• Modelos condicionales y marginales (2 h)

• Modelos de fragilidad (1h)

- Webinar3 (1h y 30 minutos) 22 de octubre 16:30h

Tema 4: Modelización conjunta de datos longitudinales y de supervivencia (del 22 al 29 de octubre)

• Introducción a los modelos conjuntos joint models (1 h)

• Joint models (3h y 30 minutos)

- Webinar 4 (1h y 30 minutos) 29 de octubre 16:30h

Plazo límite de entrega de tareas 31 de octubre de 2021

A QUIÉN SE DIRIGE

Este curso va dirigido a profesionales del Sistema Aragonés de Salud, y/o a personal investigador del IIS Aragón que desarrolla investigación dentro de un equipo de investigación, que precisen el manejo de este tipo de metodología para el desarrollo de su labor investigadora.

Criterios de selección

Los criterios de selección serán:

- Profesionales del SALUD que pertenezcan a un grupo de investigación.

- Profesionales del SALUD que deseen iniciar labor investigadora.

- Profesionales adscritos a grupos de investigación del IIS Aragón no incluidos en los dos grupos anteriores que desarrollen investigación clínica y con preferencia de los grupos emergentes.

- Orden de Preinscripción.

En la selección, se intentará garantizar que los distintos sectores sanitarios de Aragón tengan representación en la actividad.

Es imprescindible tener experiencia y conocimientos en el uso del software R así como conocimientos básicos de estadística.

METODOLOGÍA DOCENTE

El curso, de modalidad on line con sesiones tipo webinar, se ha estructurado en 4 módulos con diferente carga horaria atendiendo a la secuencia de acciones en el transcurso de la realización y conceptualización de un plan de análisis estadístico.

Se desarrolla en la plataforma de formación Moodle.

Cuenta con 4 sesiones webinar en directo. En total el curso se articula en 24 horas online, 18 de estudio teórico combinando trabajo individual tutorizado y 6 horas (4 sesiones en directo en formato presencial webinar).

Durante la fase asíncrona al alumno dispondrá de contenidos de varios tipos:

• Contenido del temario en formato multimedia y en formato “pdf” descargable.

• Presentaciones en formato digital con el contenido de cada tema.

• Actividades de autoevaluación para afianzar los contenidos.

• Tarea a realizar por el alumno, el alumno aplicará los conocimientos adquiridos para completar la tarea que enviará mediante la plataforma.

• Foro de debate y resolución de dudas en los que se solicitará a los alumnos que aporten reflexiones sobre el tema tratado o pongan en común sus dudas sobre la materia

• Material de lectura complementaria, apartado “para saber más”.

Los Módulos se estructuran por separado y se facilitará un cronograma para facilitar el alumno el ritmo que debe seguir, así como la materia que deben tener aprendida antes de la realización del webinar.

Se seguirá una metodología que favorezca una interacción continuada entre docente y alumno. El docente actuará como guía para facilitar la transferencia de conceptos por parte de los alumnos. Para ello, los ejercicios prácticos se corregirán en un contexto interactivo, facilitando la discusión y el diálogo en lugar de la corrección unidireccional por parte del profesor. El profesor tiene amplia experiencia en formación online, conoce la plataforma moodle y los recursos que dispone dicha plataforma.

OBJETIVOS

Objetivo general

Proporcionar las herramientas estadísticas avanzadas para la investigación en ciencias de la salud.

Objetivos específicos

- Introducir al alumno en el análisis multivariado mediante modelos de regresión lineales para datos longitudinales mediante R.

- Introducir al alumno en el análisis de supervivencia

- Crear de informes reproducibles usando únicamente R

PROFESORADO

Juan Ramón González Ruiz Associate Research Professor en el Instituto de Salud Global Barcelona (ISGlobal). Bioinformatic group in genetic epidemiology (BRGE).

https://github.com/isglobal-brge/

EVALUACIÓN

Para la obtención del certificado con la acreditación es necesario asistir al menos a 3 de las 4 sesiones webinar y realizar todas las preguntas de autoevaluación y los ejercicios propuestos por el docente en cada módulo.

DIRECCIÓN Y COORDINACIÓN CIENTÍFICA

Daniel Bordonaba Bosque. Estadístico del Servicio de Apoyo Metodológico y Estadístico del IACS.

Anselmo López Cabañas. Metodólogo del Servicio de Apoyo Metodológico y Estadístico del IACS.

976 71 35 34 | 976 71 42 20

same.iacs@aragon.es

SECRETARÍA

Tel. 976 71 5899 Fax. 976 714670

E-mail: formacion.iacs@aragon.es