nireEHU 
Materia
Planificación y desarrollo de estudios en Epidemiología y Salud: métodos avanzados
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LERTXUNDI MANTEROLA, AITANA | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Agregado | Doctora | Bilingüe | Medicina Preventiva y Salud Pública | aitana.lertxundi@ehu.eus |
| MATEO ABAD, MAIDER | Biodonostia | Otros | maider.mateo@ehu.eus | |||
| VROTSOU , KALLIOPI | OSAKIDETZA | Otros | kalliopi.vrotsoukanari@osakidetza.net |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| 1. Reconocer las características, particularidades y usos de los modelos probabilísticos Binomial y Poissson, y las importantes aplicaciones en epidemiología y salud pública. Realizar inferencia sobre los parámetros. | 20.0 % |
| 2. Distinguir los principales métodos de regresión y sus aplicaciones en epidemiología. Ser capaz de planificar y desarrollar este tipo de estudios y comunicar adecuadamente los resultados. | 20.0 % |
| Reconocer los datos necesarios y utilizar la metodología adecuada para la estimación y comparación de curvas de supervivencia, métodos de regresión para estudios pronóstico e investigación de la mortalidad atribuible. | 20.0 % |
| Comprender las características de las series temporales, las particularidades de los datos longitudinales y los aspectos probabilísticos de los modelos de Markov, así como sus propiedades y aplicaciones. Comprender las características de las series temporales, las particularidades de los datos longitudinales y los aspectos probabilísticos de los modelos de Markov, así como sus propiedades y aplicaciones. | 20.0 % |
| Reconocer los problemas de clasificación, discriminación y diagnóstico, y distinguir métodos adecuados para tratar estos problemas. | 20.0 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 10 | 15 | 25 |
| P. Ordenador | 20 | 30 | 50 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Estudio de casos | 8.0 | 100 % |
| Estudio individual | 20.0 | 100 % |
| Evaluación | 4.0 | 100 % |
| Teoría | 4.0 | 100 % |
| Trabajo Autónomo | 15.0 | 0 % |
| Trabajo personal y autónomo | 10.0 | 0 % |
| Trabajos prácticos | 4.0 | 100 % |
| Utilización de Programas Informáticos | 10.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Asistencia a clase | 0.0 % | 5.0 % |
| Debate crítico en el aula | 0.0 % | 5.0 % |
| Examen tipo test | 35.0 % | 35.0 % |
| Participación en las clases | 0.0 % | 5.0 % |
| Preguntas a desarrollar | 20.0 % | 20.0 % |
| Prácticas de ordenador | 0.0 % | 5.0 % |
| Sistemas de Autoevaluación | 15.0 % | 15.0 % |
| Trabajos Prácticos | 10.0 % | 10.0 % |
Temario
1. Modelos probabilísticos de interés en epidemiologíaa. Modelo Binomial y Poisson. Inferencia sobre parámetros
b. Diferentes aplicaciones en epidemiología y salud pública
2. Los modelos de regresión en epidemiología
a. La regresión multidimensional
b. Regresión logística. Regresión de Poisson.
c. Aplicaciones. Planificación y desarrollo de estudios
3. Análisis de supervivencia
a. Estimación y comparación de curvas. Modelos paramétricos
b. El modelo de regresión de Cox
c. Aplicaciones. Planificación y desarrollo de estudios
4. Estudios de mortalidad atribuible a factores de exposición
a. Datos necesarios y metodología
b. Aplicaciones
5. Introducción a las series temporales.
a. Tipo de datos y características particulares. Ejemplos
b. Diseño y desarrollo de estudios. Métodos elementales de análisis
6. Introducción al análisis de datos longitudinales.
a. Concepto y particularidades de este tipo de datos. Ejemplos
b. Diseño de estudios y métodos de análisis. Aplicaciones.
7. Introducción a los modelos de Markov
a. Diseño de estudios y metodología
b. Aplicaciones
8. Clasificación, discriminación y diagnóstico.
a. Planteamiento de problemas. Ejemplos.
b. Métodos y aplicaciones.