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Gaia
Epidemiologia eta Osasunari buruzko Oinarrizko Azterlanen Plangintza eta Garapena: Metodo Aurreratuak
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Gaztelania
Irakasleak
| Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LERTXUNDI MANTEROLA, AITANA | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Prebentzio Medikuntza eta Osasun Publikoa | aitana.lertxundi@ehu.eus |
| MATEO ABAD, MAIDER | Biodonostia | Besteak | maider.mateo@ehu.eus | |||
| VROTSOU , KALLIOPI | OSAKIDETZA | Besteak | kalliopi.vrotsoukanari@osakidetza.net |
Gaitasunak
| Izena | Pisua |
|---|---|
| 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 % |
Irakaskuntza motak
| Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
|---|---|---|---|
| Magistrala | 10 | 15 | 25 |
| Ordenagailuko p. | 20 | 30 | 50 |
Irakaskuntza motak
| Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
|---|---|---|
| Banakako lana | 20.0 | 100 % |
| Ebaluazioa | 4.0 | 100 % |
| Kasuen azterketa | 8.0 | 100 % |
| Lan autonomoa | 15.0 | 0 % |
| Lan pertsonala eta autonomoa | 10.0 | 0 % |
| Lan praktikoak | 4.0 | 100 % |
| Programa Informatikoko Erabilera | 10.0 | 100 % |
| Teoria | 4.0 | 100 % |
Ebaluazio-sistemak
| Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
|---|---|---|
| Autoebaluazio Sistemak | 15.0 % | 15.0 % |
| Eskoletan parte hartzea | 0.0 % | 5.0 % |
| Eskoletara joatea | 0.0 % | 5.0 % |
| Eztabaida kritikoa ikasgelan | 0.0 % | 5.0 % |
| Garatu beharreko galderak | 20.0 % | 20.0 % |
| Lan praktikoak | 10.0 % | 10.0 % |
| Ordenagailuko praktikak | 0.0 % | 5.0 % |
| Test motako azterketa | 35.0 % | 35.0 % |
Irakasgai-zerrenda
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.