Name: Métodos para la investigación de la predicción y la causalidad en epidemiología y la gestión de políticas públicas
Start: 2015-04-13T09:00:00+02:00
End: 2015-04-16T14:00:00+02:00
Location: Universitat Pompeu Fabra

Acerca del evento

Tanto en la toma de decisiones en la práctica profesional (eleción de un tipo de intervención pública para el abordaje de un problema del entorno de trabajo, procesos diagnósticos o procesos terapeúticos, por ejemplo) como en las que se han de adoptar en los procesos de la Administración (tal como la planificación de recursos), la predicción sobre como podrían transcurrir los procesos de acuerdo a la experiencia histórica de cada encalve tiene que tener un papel medular.

 Los estudios para identificar factores de riesgo, o para evaluar tecnologías (medidas preventivas, programas de intervención, etc), o para establecer modelos predictivos, virtualmente todos los estudios expermentales, así como los observacionales explicativos, se relacionan todos de una manera u otra con la causalidad, y en general procuran establecer relaciones de ésta índole. Este camino está erizado de problemas, de riesgos, de incomprensiones, de clichés, de falsas esperanzas -muchas de las cuales reposan en ideas mecánicas y inerciales y, sobretodo, erróneas- de adocenamientos improductivos. La estadística multivariada, y muy especialmente la regresión logística, es uno de los instrumentos estadísticos más expresivos y versátiles de que se dispone para los análisis de datos en epidemiología, y tiene un papel protagonista en la literatura acutal dedicada al exámen de modelos predictivos y relaciones causales. en términos muy generales el curso se propone tratar este tema desde una perspectiva metodológica racional, abordando las premisas, los sesgos posibles y los procedimientos estadísticos más importantes que se vinculan con la racionalidad mencionada.

 Objetivos del curso:

 *Ofrecer un panorama general sobre las diversas tareas de investigación que comporten la delimitación de relaciones de causalidad y su diferencia con los procesos predictivos.

 *El estudio de las premisas de la predicción y la causalidad.

 *Repasar los diferentes procedimientos a nuestro alcance para delimitar variables predictorias y discutir vínculos causales.

 *Identificar los principales sesgos y peligros propios de estos procesos.

 *Exponer algunas técnicas destacadas para la evaluación de influencias en ciertos desenlaces de interés tanto en la gestión sanitaria como en la epidemiologica.

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Organizado por GREDS-EMCONET

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